logo
publist
写文章

简介

该用户还未填写简介

擅长的技术栈

可提供的服务

暂无可提供的服务

从 MCU 到 Linux:机器人嵌入式OTA升级原理解密

OTA升级不是"下载一个bin文件往里写"这么简单。本文聚焦两种主流方案——MCU的双Bank架构与Linux的A/B分区,讲清楚升级过程中"断电不失手,变砖可回滚"的核心机制

文章图片
#单片机#linux#嵌入式硬件 +2
LVGL嵌入式GUI入门:从基础Demo到MVP架构实战

本文介绍了LVGL嵌入式图形库的基础使用和优化方案。主要内容包括:1)LVGL核心概念和基础Demo实现;2)原生开发的痛点分析,如代码耦合度高、维护困难等;3)提出MVP分层架构解决方案,详细说明视图层、模型层和调度层的分工;4)介绍帧动画实现方法,包括图片资源工程化处理和自动转换脚本。通过LVGL+MVP架构+资源自动化处理的组合方案,可有效解决嵌入式GUI开发中的代码混乱问题,提升项目的可维

文章图片
#linux#嵌入式硬件#驱动开发 +2
Linux GPIO驱动开发实战:从传统接口到新式gpiod

Linux GPIO子系统采用分层架构设计,从用户空间接口到硬件控制器形成完整链路gpiod接口已成为现代Linux驱动开发的标准实践,特别是在结合设备树使用时能充分发挥其设计优势

文章图片
#驱动开发#linux#嵌入式硬件 +2
Linux Platform驱动框架:设备与驱动分离的优雅设计

Linux Platform框架实现了设备与驱动的解耦,通过platform_device描述硬件资源,platform_driver实现设备操作,由Platform总线负责匹配绑定

文章图片
#linux#驱动开发#人工智能 +3
端侧AI部署干货|主流框架+芯片适配一文吃透,看完直接上手

本文系统介绍了端侧AI部署技术,涵盖主流推理框架对比、芯片平台适配及模型优化方法。重点分析了TensorRT、OpenVINO等框架特性,提供代码示例说明部署流程。端侧AI部署面临算力受限、内存紧张等挑战,需根据目标平台选择合适框架:NVIDIA GPU优选TensorRT,Intel平台推荐OpenVINO,移动端适用TFLite/NCNN。文章还详细解析了TensorRT的图层融合、量化优化等

#人工智能#智能硬件
到底了