openwrt MT7621 支援512M記憶體

2021-08-20 08:21:06 字數 2434 閱讀 6645

openwrt mt7621

支援512m

記憶體【問題】

mtk官方

20150311

版本sdk

的openwrt

中,如果選擇

mt7621

,並且設定記憶體為

512m

時,編譯出來的

firmware

無法執行;

sdk檔案為mtksdk-openwrt-3.10.14-20150311-d021c937.tar,

【解決】

一)修改前

mtk官方

20150311

版本sdk

的openwrt

中build_dir/target-mipsel_24kec+dsp_uclibc-0.9.33.2/linux-ramips_mt7621/linux-3.10.14-p112871/arch/mips/ralink/memory.c

中**如下

#if defined(config_rt2880_asic) ||defined(config_rt2880_fpga)

add_memory_region(0x08000000, ram_size,boot_mem_ram);

#elif defined(config_mt7621_asic) ||defined(config_mt7621_fpga)

#if defined (config_rt2880_dram_512m)

add_memory_region(0x00000000, ram_size +64*1024*1024, boot_mem_ram);

#else

add_memory_region(0x00000000, ram_size,boot_mem_ram);

#endif

#else

add_memory_region(0x00000000,ram_size, boot_mem_ram);

#endif

二)修改後

#if defined(config_rt2880_asic) ||defined(config_rt2880_fpga)

add_memory_region(0x08000000, ram_size,boot_mem_ram);

#elif defined(config_mt7621_asic) ||defined(config_mt7621_fpga)

#if defined (config_rt2880_dram_512m)

//add_memory_region(0x00000000, ram_size+ 64*1024*1024, boot_mem_ram);

add_memory_region(0x00000000,ram_size - 64*1024*1024, boot_mem_ram);

add_memory_region(0x20000000,64*1024*1024, boot_mem_ram);

#else

add_memory_region(0x00000000, ram_size,boot_mem_ram);

#endif

#else

add_memory_region(0x00000000, ram_size, boot_mem_ram);

#endif

對應openwrt trunk

上,是通過

dts檔案上的如下語句來解決

memory@0 ;

記憶體分兩部分;

normal

和highmem;l

normal

0x0;

最大0x1c000000 = 488*1024*1024 = 488mbits

lhighmem

0x20000000,大小

0x4000000 = 64 * 1024*1024 = 64mbits

488+64 = 512;

對應的log

輸出如下:

[0.000000] mips secondary cache 256kb, 8-way, linesize 32 bytes.

[0.000000] zone ranges:

[0.000000]normal[mem 0x0000000000000000-0x000000000fffffff]

[0.000000]highmem[mem 0x0000000010000000-0x0000000023ffffff]

[0.000000] movable zone start for each node

[0.000000] early memory node ranges

[0.000000]node0: [mem0x0000000000000000-0x000000001bffffff]

[0.000000]node0: [mem0x0000000020000000-0x0000000023ffffff]

3 支援向量機

3.1 本質 基本模型是定義在特徵空間上的間隔最大的線性分類器。核技巧使之成為實質上的非線性分類器。學習策略是間隔最大化,可形式化為求解凸二次優化問題。等價於正則化的合頁損失函式的最小化問題。學習演算法是求解凸二次規劃的最優化演算法。理解支援向量機可以從簡至繁推進 線性可分支援向量機 硬間隔svm ...

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