mini2440之U-boot移植详细手册-20110908.pdf
mini2440之U-boot移植详细手册-20110908.pdf上海嵌入式家园-开发板商城贺工www.embedclub.com第6章 U-BOOT在MN440上的移植.…556.1建立开发板文件,测试编泽环境55611修改顶层 Makefile561.2在/b0ad中建smd2440日录和文件5661.3 include/ngs/中建立发板配量之件,.:·61.4测试编译环境566,2第一阶段:探索启动代码6.2.1关闭为A79200写的ED必转576.2.2修改CPU额率初始化设置586.2.3修改0weve/nit.S文件,…59624修改代码重定向部分606.2.5增加ED的点亮架作…6963第二阶段:修改初始化代码7063修改加am/b0ard,C文件…706.3.2修改bord/ embedclub/smdk2440/5mdk2440.c文件64第三阶段:完善目标板夕设驱动…76641 Nand flash相关代码的修改..7664.2添加s(2)像烧写功能…7964.3修改 Nor flash写入功能的代644修改网络相关代码9364.5添加口 Xmodem传物协议(可不修改)93646添加CD显小功能96647添加D卡MMC)读取功能10165第四阶段:修正配置文件11865.1添加 CONFIG S3C2440条件定义11865.2修改量之 include/ configs/smdk2440a,h66重新编译并测试第7章UBO0T下添加自定义的命令13471MAN_LooP()与 ABORTBOOT(两数分析1347.11 main loop()的数分析:1357.1.2 abortboot/两数分析tinnddnd4灬13572U-BoOT卜添加主菜单界面命令MENU137第8章 U-BOOT下通过DNW实现 USB SLAVE下载功能4.81添加 USB SLAVE下载功能.…14382使用 WINDOWS下DNW测试 USB SLAVE下载功能14983在LNx下安装DNW实现 USB SLAVE下载功能151831 Linux下DNW源码下我1518.32编详DNW驱动和程序15183.3挂教 secbulk ko内孩模块.1518.34使iux下DNW完成下我…151第9章UBoD0T下载的源代码链接…上海嵌入式宗回-歇板商城嵌入式家园阙扯:ww.embedclub.com淘宝城网址http://embedclub,taobaocom/上海嵌入式家园-开发板商城贺工www.embedclub.com第章的概念与功能嵌入式 Linux软件结构与分布一般情况下嵌入式系统中的软件主要分为以下几部分:引导加载程序:其中包括内部中的固化启动代码和两部分。内部固化是厂家在芯片生产时候固化的,作用基本上是引导有的芯片比较复杂,比如在屮没有代码的时候有许多启动方式或以太网等等。而则很简单,只有和和文件系统。包括根文件系统和建立于内存设备之上的文件系统(等等)。它是提供管理系统的各种配置文件以及系统执行川户应用程序的良好运行环境及载体。应用程序。用户自定义的应用程序,存放于文件系统之中。在存储器中,他们的分布一般如:根文件系统其他文件系统参数区被挂载到根文件系统或者作为但是以上只是大部分情况下的分布,也有一些可能根文件系统是,被一起压缩到了内核映像甲,或老没有参数区,等等在嵌入式 Linux中 Bootloader的必要性内核的启动除了内核怏像必须在主存的适当位置,还必须具备一定的条件:R0=01.CPU寄存器的设置:R1= Machine id(即 Machine type number,定义在inux/arch/ arm/tools/ mach typesR2=内核启动参数在RM中起始基地址;2.CPU模式:必须禁止中断(IRQs和FIQs);CPU必须SVC模式M必须关闭3. Cache和MMU的设置:指令 Cache可以打开也可以关闭:数据 Cache必须关闭;上海嵌入式家园一开牧椒商城嵌入式家园阙扯:ww.embedclub.com淘宝城网址http://embedclub,taobaocom/上海嵌入式家园-开发板商城贺工www.embedclub.com但是在刚上电启动的时候,一般连内存掉制器都没有初始化过,根本无法在主存中运行程序,更不可能处在内核启动环境中。为了初始化及其他外设,使得内核可以在系统主存中运行,并让系统符合内核启动的必备条件,必须要一个先于内核运行的程序,他就是所谓的引导加载程序(而并不是才需要,而是几乎所有运行操作系统的设备都需要。我们的的就是的一部分(只是前期引导,后面一般还有外中的各种),对于来说,的功能和选择综上:所述是在操作系统内核启动之前运行的一段小程序。通过这段程序我们可以初始化硬件设备,从而将系统的软硬件环境带到一个合适的状态,以便为最终调用操作系统内核准备好止确的环境,最后从别处(、以太网、)载入内核映像到主存并跳到入口地址。由于需要直接操作硬件,所以它严重依赖于硬件,而且依据所引导的操作系统的不同,也有不同的选择。对于嵌入式世界中更是如此。就而言,如果是引导般选用韩国的公司设计的或者软件工程中心的,如果是引导,就选用。如果是开发构架下的,就可选用由和发布的。如果是要引导系统,可以选用同是公司开发的所以在嵌入式世界中建立一个通用的几乎是不可能的,而可能的是让一个代码支持多种不同的构架和操作系统,并让她有很好的可移植性。就是攴持多平台多操作系统的一个杰出代表。这也是的优势所在,因为如果在开发时熟悉了,再转到别的平台的时候,就可以很快地完成这个平台下的移植。而且的代码结构越来越合理,对于新功能的添加也十分容易次推荐阅读:嵌入式系统技术内幕上海嵌入式宗回-歇板商城嵌入式家园阙扯:ww.embedclub.com淘宝城网址http://embedclub,taobaocom/上海嵌入式家园-开发板商城贺工www.embedclub.com第章简介U-boot的起源是的简称,其含义是,是遵循条款的开放源码项目。最早德国软件工程中心的基于和的源码创建了工程项目,此后不断添加处理器的支持。而后,移植到平台上,创建了工程项日。最终,以工程和工程为基础,创建了工程年月日第一个版木发布,同时和停止维护而今作为一个主流、通用的,成功地被移植到包括等主流休系结构上的百种开发板,成为功能最多、灵活性最强,并且开发最积极的廾涼日前仍然由维护U-boot的开发情况和资源最早的版本号是由来表示的,从直发展到。之后便开始使用年份加月份的表示方法,从到现在的平均每个多月出一个新版本。每次代码的结构和定义都会有一些修和改进,其代码越来越规整,功能越来越强,但是移植的难度反而越来越小,需要修改的地方越来越少不仅有主线版本,在的代码仓库中还有各个构架的分支版本些分支会在一定的时候将修改汇入主线。下面总结一下关丁源代码的网络资源官方链接德国软件工程屮心主页官方主页注意其中的邮件列表链接官方源码下载官方代码仓库针对的修改于机的源码上海嵌入式宗回-歇板商城嵌入式家园阙扯:ww.embedclub.com淘宝城网址http://embedclub,taobaocom/上海嵌入式家园-开发板商城贺工www.embedclub.com的源码(针对源码(针对上海嵌入式宗回-歇板商城嵌入式家园阙扯:ww.embedclub.com淘宝城网址http://embedclub,taobaocom/上海嵌入式家园-开发板商城贺工www.embedclub.com第章开发环境搭建交叉编译工具链的安装编译公A的时候,必须使用交叉编译工具链。你可以使用友善之臂提供的交叉编译工具(版本),也可以使用或自己编译一个。至于如何用工具自己编译交叉编译工具链,请看的博客的相关文章:用建立—交叉编译环境建立交叉编译环境(以()为例)在编译好交叉编译工具链后,要在环境变量的中添加编译工具的路径(也就是所在的路径),这样在编译时系统才找得到编译器的命令。在下的修改方法如下:在最后加上:交叉编译工具的路径网路服务的设置在使用的时候常常会用到宿主机的和这两种网络服务,所以最好在开发前设置好。下面以下使用安装为例,简单介绍一下安装配置过程:安装配置服务安装酣置服务的大致步骤如下:()安装和程序()修改配置文件()根据配置文件的跻径,建立日录,并修改日录权限;()重启服务()本地传输测试。以下是一个安装和配置主要步骤的脚本,大家参考:你想要的目录路径上海嵌入式宗回-歇板商城嵌入式家园阙扯:ww.embedclub.com淘宝城网址http://embedclub,taobaocom/上海嵌入式家园-开发板商城贺工www.embedclub.com你想要的日录路径建立目录,并修改目录权限:重启安装配置服务安装配置服务的大致步骤如下:()安装内核服务;()重新配置服务,修改和配置文件,重启服务()修改服务的配置文件添加服务∏录和配置,重新导入配置()重启服务,并检查可挂载的日录()在本地挂载测试以下是一个安装和配置主要步骤的脚本,大家参考:上海嵌入式宗回-歇板商城嵌入式家园阙扯:ww.embedclub.com淘宝城网址http://embedclub,taobaocom/上海嵌入式家园-开发板商城贺工www.embedclub.com对选特别要注意上面的的形式,以前是形如,现在是掩码为数的形式。用旧的格式可能会出问题具体的说明建议看册:串口终端程序的安装配置在使用的时候,必然会用到串口与开发板进行通信,所以串口终端程序必不可少。下面简单介绍下常用的牛凵终端:和的安装配置(以下使川安装为例)。的安装配置(推荐安装)在下是通过串口传输文件到开发板,就属比较好用上海嵌入式宗回-歇板商城嵌入式家园阙扯:ww.embedclub.com淘宝城网址http://embedclub,taobaocom/
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基于Xgboost的商业销售预测
基于Xgboost的商业销售预测，以德国Ｒｏｓｓｍａｎｎ商场的数据为例，通过对数据的探索性分析，以相关背景业务知识体系为基础，通过可视化分析，提取隐含在数据里的特征，使用性能较优的Ｘｇｂｏｏｓｔ方法进行规则挖掘，取得较好效果。第3期饶泓等:基于 Boost的商业销售预测277·(3)eta:收缩步长,即学习速率,取值范围是,3.1数据来源默认为0.3。在更新叶子节点的时候,权重乘以本文所有数据均来自 Haggle中的 Rossmanneta,以避免在更新过程中的过拟合。商店销售额数据集。 Rossmann是商人 Dirk ross(4) max _ depth:每棵树的最大深度,取值范围mann创立的德国首家平价日用品商店,现在的是,默认为6。树越深,越容易过拟合。Rossmann公司逼布欧洲7个国家,分店达100多(5) subsample:训练的实例样本占整体实例样家。论文通过位于德国的1115所 Rossmann连锁本的比例取值范围是(0.1],默认为1。值为0.5商店的历史数据预测未来48天商店的销售额时意味着 Boost随机抽取一半的数据实例来生成Haggle给出了三个数据集: train、test、 store,分树模型,这样能防止过拟合别是训练集测试集和商店基本信息的数据集,对训(6) colsample bytree:在构建每棵树时,列(特练集建模训练,对测试集进行预测。征)的子样本比,参数值的范围是(0,1]数据集基本信息如下(7) objective:默认为reg: linear;(1)训练集 train.csv:时间范围为2013年01月(8)sccd:随机数种子,为确保数据的可重现01日到2015年07月31日,共942天,1017209条性,默认为0。数据。2.2K折交叉验证方法(K一CV(2)测试集test.csv:时间范围为2015年08月论文采用K折交叉验证方法。将原始数据0日到2015年09月17日,共48天,41088条数分为K个子集,每个子集分别验证一次,剩余的K据组子集作为训练数据,这样可得到K组训练集(3)商店基本信息数据集 store.csv:1115条数和测试集以最终的分类平均精度作为性能指标。据,共1115家商店的信息。在实际应用中,K值一般大于或等于2,需要建立K3.2数据的可视化分析及原始特征提取个模型来进行K折交叉验证的实验,并计算K次为了获取影响销售额的基本数据特征,论文对测试集的平均辨识率Gaggle提供的 Rossmann数据集进行了可视化分K折交叉验证的结果能较好说明模型效果,有析,提取原始特征集。效地避免欠拟合与过拟合。在 Boost中,通过(1)顾客数和销售额之间的关系xgb.cv函数来做交叉验证。从图1中可以看出,顾客数和销售额之间存在2.3独热编码(One- hot encoding紧密的正相关关系。由于 Boost仅适用于处理数值型向量,因此处理训练集和测试集时需要将所有其它形式的数10.0据转换为数值型向量,本文采用独热编码将特征值转专换为数值。50独热编码也称一位有效编码,即对于任意时间任意给定的状态,状态向量中只有一位为1,其余6各位为0,将n类特征值转化成n位二进制数串,将顾客数特征的每个对应类设置为1。独热编码将每一个特图1顾客数与销售额的关系曲线征的个取值通过独热编码后转换成了n个二元特(2)促销对销售的影响的可视化分析征,通过该方法将特征转变成稀疏矩阵6。独热编图2和图3中 Promo取1表示当天有促销活码能够解决分类器不好处理属性数据的问题并在动取0表示没有促销活动。从图中可以看出促销一定程度上扩充了特征活动对顾客数并没有太大影响,但销售量却明显提3数据预处理高了,即促销活动并没有吸引更多的顾客,但提高了顾客的购买力,从而提高了销售额。通过查询原始为了获取数据中的有效特征,论文采用探索性数据发现没有促销的情况下顾客平均消费8.94欧数据分析方法对数据进行可视化分析获得数据分元,有促销活动的情况下平均消费10.18欧元布特征,理解原始数据的基本特征,发现数据之间的(3)星期( DayOf Week)对销售影响的可视化分潜在模式.找出数据中的有效特征析21994-2017ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net278南昌大学学报(理科版)2017年40000表2商店薮据基本特征集30000特征名称含义值批20000ore商店号取值:1到1115商店类型10000商店类别分类:逢础类met最近的党争对手的距薮卷:桊商店0离里有761个商店有PromoCompetition-图2促销对销售额的影响Open SinceMonth竞争对手开张的月份月份Open since year竞争对手开张的年份年份数据6000P持续性的促销活动0:无,1:有的4000Prom2 Since Week开始参加Pomo2促销日历上的第几周数的日历周值2000Pomo2 Sincerer开始参加Pm2i年份数据PromoPromoInterval参加Pomn2促销开始Jan,Apr,Jo)e的月份列表Feb, May, Aug, Nov".图3促销对顾客数的影响Mar, Jun, Sept, Dec从图中可以看出,星期日的销售额中位数和上不同的分类特征在训练集和测试集中的比例见四分位数远远高出正常营业日,但是下四分位数却表3~6低于正常营业日,即有些商店星期日营业额高于平表3Open特征取值比例时,但也有一部分商店的销售额低于正常营业日。从图中也可以看出,从周一到周六,周一的销售额偏16.99高一些,星期六的销售额偏低一些test/yo14.5585,4440000表4Prom特征取值比例30000Pramo0凝train61.8538,15批2000test/%50.4239.5810000表5 Stateholiday特征取值比例y星期几1.990.660.40图4销售额在星期1~7中的分布情况test/%99.560.44由于篇幅的关系,对数据的可视化分析不表6 Schoolholiday特征取值比例列岀。根据这些数据的可视化化析,我们提取出如Schoclholiday表1所示和表2所示的训练数据和测试数据原始特test/%55.6544.35征集以及商店数据基本特征集。表1数据原始特征集3.3数据预处理持征名称含义3.3.1数据清洗为获得可训练用数据,我们对原tcre有店号取值:1到1115始数据进行清洗,具体过程如下:DayOfWeek星期几取值:1到7(1)标记异常数据。如商店是开门的,但是销Date时间如2013-01-01Sales销售额数值售额为零的数据为异常数据Customers顾客数数值(2)对训练集的 Sales销售额字段取对数,设置是否开店关店,1:开店为 Saleslog字段;P当天是否有促销0:无促销,1:促销0:非假日,a:公共假日;b:(3)缺失值用一1填充;State Holiday假日复活节,c:圣诞节(4)合并训练集和测试集,添加Set字段,用以SchoclHoliday学校假日0非假日,1:假日分训练集和测试集,值1为训练集,0为测试集;(3)数值化分类特征值。原始数据集中, State21994-2017ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net第3期饶泓等:基于 Boost的商业销售预测holiday分类特征取值为0、a、b、c,无法代入模型计算因此重新编码为0、1、2、3; Store Type分类特4实验结果及分析值为a、b、c、d, Assortment分类特征值为a、b、c,采4.1实验条件用同样方法用整型数据重新编码(1)软件环境(6)分解特征。将原始数据集中Date特征分(a)操作系统: Windows7x64解为 DatcDay、 Datc Wcck、 DatcMonth、 Datc ycar(b)开发平台: Python2.7+R3.4.2DateDay OfYear5个特征(c)第三方库: Python: numpy+ pandas+(7)增加字段 PateNt,即Date转换为整型的 atplotlib I xgboost;R3.4.2库: data table|gg形式lot2tlubridate-zoo-dplyr+scales+xgboost+(8)规范化特征表达。对 Competition- forecast glmnetpen sinceRer和 CompetitionOpenSinceMonth字(2)硬件环境段合并成普通年月的表达,并转化为整型;将Pro处理器:Iner(R)Core(TM)i3-4160CPUcmoZsincc ycar和 Promo2 Since wcck字段合并成普3.60GHz通年月的表达,并转化为整型,增加字段内存:8GBPromo2 SinccInt4.2单 Boost模型()删除偏差大于2.5的异常数据。对特征工程后的所有特征用 Boost模型进行(10)删除存在异常的数据点,如图5所示的异训练,参数如表7所示。常数据。表7单 Boost模型参数25000参数值参数值15000thread500M4M小人Activereg: linear subsamplegrounds20000colsample bytearly stop. round250004.3组合模型0%时你以根据模型的作用将模型分为三类:商店模式模型、数据合并模型、混合模型。商店模式模型:下面采用单个模型是对每个商图5异常数据店进行单独拟合。这类模型关注商店各自的特性,3.3.2特征处理论文根据相关信息背景对数据但是它也错过了可在其他相似商店的模式中获取的进行特征处理:信息(1)增加字段 Competition OpenInt(1)线性模型lm拟合趋势,不带特征交互的(2)添加一些额外的特征,如商店的位置特征 Boost模型拟合残差StoreState发薪日效应特征 PayDay(在一个月的第(2)线性模型lm拟合趋势,带特征交互的Ⅹg个工作日设置特征值为3在随后的两天设置为 boost模型拟合残差2、1)(3)线性模型lm拟合趋势,不同参数值的(3)增加商店平均每天的销售额 Sales PerDay、 glmnet模型拟合残差平均每天的顾客数 CustomersPerDay、平均每天每(4)tslm模型拟合趋势丨季节性,Ⅹ gboost模位顾客的销售额 SalesPerCustomers Per Day作为新型拟合残差。的特征。(5)tslm模型拟合趋势十季节性, glmnet模型(4)增加特征组合,如: store; DayofWeek,拟合残差store: Dayofweek: Promo等等。(6)tslm模型拟合趋势十季节性,Ⅹ gboost模型+ gemnet模型拟合残差。(7)每个商店直接用Ⅹ gboost模型拟合残差。21994-2017ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net·280·南昌大学学报(理科版)2017年这些模型中,含有 Boost模型的模型参数设1.5- A. train-rmspe- B. train-rmspe置如表8,其中模型7中参数 rounds值设为500。1.0-A.validation-rmspe-B validation表8组合 Boost的模型参数0.5参数值0150030004500600075009000参数值RMSPEreg: linear eta0.013C0max _ depth图6在训练集 train和验证集 validation上的 RMSPE值colsamplc bytrcc0.8subsample3.95图7给出了 Boost模型中非组合特征的重要数据合并模型:下列模型使用合并有 store数度得分,从图中可以看出时间类特征和有关竞争对据集和trai训练集的数据集。各个模型的参数设手的特征得分非常髙,这意味着这些特征对模型具置如表9-11有非常大的影响。表9没有特征工程的 Boost模型DateWeek参数参数CompetitionopenIntreg: lineareta0.01SalesperDayPromorounds3000max _depthcolsample bytreesubsampleAssortment 152100000020000003000000F score特征重要度表10有特征工程的 Boost模型图?特征重要度得分参数参数值bjectivereg: linear eta为了对比各模型的泛化效果,我们给出了单类模型(线性模型LM、时间序列线性模型TSLM、基4000subsoIl0.9于 Lasso和 Elastic net正则广义线性模型 glmnet、early stop. round100cclsample bytree极端梯度上升模型ⅹ gboost)和它们之间的组合模型在测试集上 RMSPE值,从而评价模型在测试集表11153个特征十特征交互的 Xgboost模型上的泛化能力。如表13所示参数值参数表13各模型 RMSPE值比较objectivereg: linear etaC.015max depth18模型RMSPE值.20657300CLM一简单的特征处理rounds. 1l.7TSLM+筒单的特征处理cCanvTree0.12751early stop. round100random forest-简单的特征处理glmnet+简单的特征工程3.11974组合模型:通过组合数据合并模型来获取跨多个商Boost十简单的特征工程0.11839店之间共同的特质。模型的残差用商店模式模型中Boost+特征工程Boost+ glmnet+特征工程0.11262的模型来拟合,从而获得每个商店的特质。用Igloos+ glmnet+tslm+lm+特征工程0.1114Gprcomp函数从数据中提取50个主成分,并用Xg从表中可以看出,Ⅹ ghost单模型的能力就优bost模型来拟合、计算残差。模型说明如下:于其它模型,在进行了简单特征工程后, Boost(1)使用线性模型lm拟合趋势,带特征交互的和 gemnet模型相比, Boost模型依然效果更好。glmnet模型+ Boost模型拟合残差,最后我们结合TSLM|LM在处理趋势和季节性上(2)使用tslm拟合趋势和季节性,带特征交互的优势,采用集成方法对 Xgboost+ glmnet进行组的 Boost模型拟合残差。合得出优化模型Ⅹ gboost+ glmnet+tslm+lm+特图6给出模型在训练集和验证集上的 RMSPE征工程, RMSPE值得到较大提升,泛化性能最优的变化过程,横坐标是次数,纵坐标是 RMSPE的值A是人工删除了异常点的数据中的异常数据5结论并没有删除。可以发现在训练集上训练的前500次本论文研究基于 Boost方法对实体零售业销RMSPE的值就迅速的降低到0.2,然后在1750次售额进行预测。论文以德国零售业 Rossmann公就在0.1左右了,可以看出在训练集上效果很好。司1115家实体门店的商场信息和销售数据为薮据21994-2017ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net第3期饶泓等:基于 Boost的商业销售预测281·源,采用 Boost方法对公司销售额进行预测。参考文献通过在特征工程中对原始数据进行特征提取、L1」赵啸彬.基于数据挖掘的零售业销售预测LD.上海:选择和构建,筛选岀用于训练的特征属性;对比Xα上海交通大学.2010boost、随机森林、 GLMNET以及IM、TSIM模型2 CHEN T,HET. Higgs Boson Discovery with boosted等不同方法对销售额的预测结果,表明 Xgboosτ方TreesLCI.JMLR: Workshop and Conference Proceed法无论是训练速度还是在 RMSPE评价标准上都具2015.42:6980有明显的优势。3 ROBERT E. Banfield, Lawrence (. Hall. Kevin WBowyer. W. P. Kegelmeyer, A Comparison of Decision为了进一步提高 Boost预测模型的精度和泛Tree Ensemble Creation Techniques LI]. IEEE Trans-化能力,本文通过大量的特征工程,尝试多种模型的actions on Pattcrn Analysis and machinc intelligence集成学习方法和参数调优,利用 GLMNET和Xg2007,29(1):173-180boost模型拟合残差,并结合IM、TSLM在趋势和[]李航.统计学习方法[M]北京:清华大学出版社,李节性预测的优点,获得组合优化模型。实验表明2012该组合模型在性能上优于单一 Boost预测模型。[5]闻玲·移动平均季节模型在商品销售收入预测中的应这种基于Xⅹ gboost的组合模型不仅适用于对德AJ. Market Modernization, 2010(28):43-45国零售业销售额的预测还可以将此方法应用于国6黄伟陶俊才.一种基于k- means聚类和关监督学习内零售实体业甚至电商平台的销售额预测,对于提的医学图像分割算法[J].南吕大学学报(理科版),2(14,33(1):31-35高商店的运营生产模式、日常管理、价格管理、配送[7 RICE J Mathematical Statics and Data Analysis[M]方式及精准营销具有重要的意义cand Edition, Plymouth: Duxbury Press, 2006: 221-21994-2017ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net
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