avatar
文章
123
标签
510
分类
37

首页
时间轴
标签
目录
友情链接
推荐工具
站长工具
Zhangzqs
搜索
首页
时间轴
标签
目录
友情链接
推荐工具
站长工具
2. VIVO-Y927 lk1st 的移植
发表于2026-06-06|VIVO-Y927移植主线Linux发行版
背景 Y927 原厂 Android 4.4 的 tz/hyp 是 32 位,无法启动 ARM64 内核。lk2nd 也受限于此。必须同时替换 tz、hyp、aboot 三个分区。 最终启动链 1PBL → SBL1 → DB410c tz → qhypstub (EL2) → lk1st (EL1, aarch32) → Linux (EL1, aarch64) ✅ 核心组件 组件 作用 DB410c tz DragonBoard 410c 的 TrustZone(与 qhypstub 兼容) qhypstub 开源 hyp stub,替代原厂 hyp,支持 ARM64 EL2 启动 lk1st 从 lk2nd 仓库构建的主引导程序(aboot 替换),提供 Fastboot 备份关键分区 本章操作只替换 tz/hyp/aboot,这三个分区的原厂镜像在线刷包中都有,即使变砖也能 EDL 刷回。 但 modem 和 fsg 存着每台手机唯一的 IMEI,线刷包的 modem 镜像是通用的,覆盖前务必先备份。 123456789101112131 ...
1. VIVO-Y927 lk2nd 的移植
发表于2026-06-06|VIVO-Y927移植主线Linux发行版
什么是 lk2nd? lk2nd 是社区为 MSM8916 设备开发的二级引导加载程序: 不替换原厂 bootloader(aboot/sbl1) 打包成 Android boot image 格式,由原厂 bootloader 加载 提供标准 Android Fastboot 协议接口 自动检测硬件(屏幕、电池等)并生成设备信息 123原厂上电 → PBL → SBL1 → aboot(原厂) → lk2nd → 主线Linux内核 ↑ Fastboot 协议接口 安装工具链 12345678# ARM32 交叉编译 (lk2nd/lk1st)sudo apt install -y gcc-arm-none-eabi# ARM64 交叉编译 (内核)sudo apt install -y gcc-aarch64-linux-gnu# 其他工具sudo apt install -y device-tree-compiler ...
0. VIVO-Y927 9008 模式下通过 EDL 线刷恢复至出厂状态
发表于2026-06-06|VIVO-Y927移植主线Linux发行版
准备工作 原厂线刷固件 从百度网盘下载完整的 Y927 线刷包 (PD1410V_A_1.22.1): 12345678910关键文件:├── boot.img (10 MB) ← 原厂内核+ramdisk+QCDT├── prog_emmc_firehose_8916.mbn ← vivo 签名 firehose (EDL用)├── 8916_msimage.mbn ← Sahara programmer├── rawprogram_unsparse.xml ← EDL 分区映射├── fastboot_flash_all.bat ← 官方刷机脚本├── NON-HLOS.bin ← 基带固件├── emmc_appsboot.mbn ← aboot (bootloader)├── sbl1.mbn, rpm.mbn, tz.mbn, hyp.mbn ← 引导链组件└── system_ ...
一维波动方程的详细推导
发表于2026-02-23|数学
引言 波动方程是数学物理中最重要的偏微分方程之一,描述了波在介质中的传播规律。从弦的振动、声波传播到电磁波辐射,波动方程都是描述这些物理现象的基础工具。 本文将从物理模型出发,详细推导一维波动方程的标准形式: ∂2u∂t2=c2∂2u∂x2\frac{\partial^2 u}{\partial t^2} = c^2 \frac{\partial^2 u}{\partial x^2} ∂t2∂2u​=c2∂x2∂2u​ 其中 u(x,t)u(x,t)u(x,t) 表示位移函数,ccc 为波速。 物理模型:弹性弦的微小振动 基本假设 考虑一根长度为 LLL 的弹性弦,两端固定在 x=0x=0x=0 和 x=Lx=Lx=L 处。对弦的振动做以下理想化假设: 弦是完全柔软的:弦只能承受拉力,不能承受弯矩 弦的线密度恒定:设为 ρ\rhoρ (kg/m) 弦在拉紧状态下振动:张力 TTT 为常数 振动是微小的:弦上各点的位移远小于弦长,可忽略二阶小量 振动只发生在垂直方向:不考虑纵向位移 在这些假设下,弦的振动可以用位移函数 u(x,t)u(x,t)u(x,t) 描述,其中 xxx ...
Git合并前将开发分支的多个commit压缩成一个
发表于2026-02-05|Git
在日常开发中,我们经常会在自己的功能分支上进行多次提交,这些提交可能包含了很多"修复typo"、"调整格式"等杂乱的中间提交。当准备向上游分支提交PR时,将这些杂乱的commit压缩成一个干净、整洁的commit是一个好习惯。本文将介绍如何使用git reset --soft来实现这一目标。 场景说明 假设我们有以下场景: 本地开发分支:feat-dev 上游目标分支:upstream/develop 目标:将feat-dev分支相对于upstream/develop的所有commit压缩成一个commit 完整操作步骤 第一步:确保代码已提交 在开始操作前,确保当前工作区是干净的: 1git status 如果有未提交的更改,请先提交或暂存。 第二步:更新上游分支(重要!) 在压缩提交之前,强烈建议先更新本地的上游分支,以避免后续合并时产生冲突: 12345# 获取上游仓库的最新代码git fetch upstream# 或者如果你没有设置upstream remote,可能是origingit fetch origin 第三步 ...
《猪猪侠》主题曲
发表于2026-01-19|音乐
[指弹+唱歌] 12345G C D噜啦噜啦咧 噜啦噜啦咧噜啦噜啦咧 噜啦噜啦咧勇敢向前进 前进有奖品我要跑第一 1234567891011D D D D 要开飞机 要电视机 5 5 5 5要CD机 要mp38 8 8 8要冰淇淋 要人民币 10 10 10 10 10不要太贪心 [弹唱] 12345678G Am聪明勇敢有力气 我真的羡慕我自己D G 呼啦圈也没问题 后空翻两周再敬个礼G Am天南地北不放弃 去寻找减肥的朱古力D G圆头圆脑圆肚皮 里面是生命的真谛 [指弹+唱歌] 12343 0 2 3 3 3 3 3 3 2 3 5让我们呼啦啦啦啦啦高歌一曲555~~~我来弹琴 呀 你吹牛皮 [指弹+唱歌] 12345G C D我要开飞机 我要当经理我要拿高薪 还有冰淇淋我要得第一 不能太费力我们和你 [指弹+唱歌] 12345678D D D D心5 5 5 5有8 8 8 8灵10 10 10 10 1 ...
HOYO-MIX-Eternal-Moonborn 学习笔记
发表于2025-12-06|音乐
原始视频 https://www.bilibili.com/video/BV1CF4czxEix/ 完整歌词 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344Dormi cara columbula睡吧,睡吧,我的小鸽子O columbula mea睡吧,我亲爱的小鸽子呀Splendeat fenestra, adsint somnia flora愿繁花与美梦盛开在你窗边O cara filia lunae月亮的孩子呀,我的小鸽子Neve plumam pulvis foedet tuam即便尘埃玷染你洁白的羽毛Nec iam complexum alma即便你不再躺在温暖的怀抱Capias bona somnias a luna也愿你在梦中与月相伴而眠Dormi cara columbula睡吧,睡吧,我的小鸽子O columbula mea睡吧,我亲爱的小鸽子呀Splendeat fenestra, adsint somnia flora愿繁花与美梦盛开在你窗边O ca ...
主流向量数据库深度对比:Milvus vs Qdrant 选型指南
发表于2025-11-26|AI
在 AI 大模型、推荐系统、语义检索等场景的推动下,向量数据库作为承载高维特征数据的核心组件,其选型直接影响系统的部署效率、扩展性与运维成本。本文将聚焦两款热门开源向量数据库 Milvus 与 Qdrant,结合与传统文档型数据库(如 MongoDB)的差异,从技术特性、部署模式、架构组件、查询机制等维度展开全面对比,为开发者提供客观的选型参考。 一、向量数据库基础认知 1. 与传统数据库的核心区别 传统 SQL 数据库以二维表(行列)组织数据,数据关联依赖字段映射; 文档型数据库(如 MongoDB):以collection为存储单元,每个元素是 JSON/BSON 结构化document,适合非结构化数据的灵活存储; 向量数据库:同样以collection为存储单元,核心存储单元为「点」,每个点由唯一 ID+向量特征+自定义元数据(payload) 构成,专为高维向量的快速相似性检索设计,兼顾结构化元数据查询与高维向量计算能力。 2. 核心关键概念 数据向量化:通过机器学习 Embedding 模型,将文本、图像、音频等非结构化数据转化为高维向量,精准捕捉数据核心特征( ...
GAMES101课程笔记大纲
发表于2025-11-06|GAMES101课程笔记
本文整理了 GAMES101 计算机图形学课程的笔记大纲,方便快速查找和学习相关内容。 基础变换 GAMES101 笔记-三大变换 介绍计算机图形学中的三大核心变换: Model 模型变换(缩放、旋转、平移) View 相机变换 Projection 投影变换(正交投影、透视投影) 罗德里格斯旋转公式 光栅化 GAMES101 笔记-光栅化 光栅化是将三维场景投影到二维屏幕的过程: Viewport 视口变换 三角形渲染离散化 深度测试 Z-Buffer 反走样技术 着色 GAMES101 笔记-着色(Shading) 着色是对物体应用不同材质的过程: Blinn-Phong 反射模型(BPR) 着色频率 图形管线 纹理映射 几何 GAMES101 笔记-几何(Geometry) 几何表示方法和曲线曲面: 隐式表示与显式表示 贝塞尔曲线 贝塞尔曲面 光线追踪 光线追踪是计算机图形学中用于生成逼真图像的重要技术,本课程分为多个部分深入讲解: GAMES101 笔记-光线追踪(Whitted 风格) 介绍经典的 Whitted 风格光线追踪: 光线追踪 ...
GAMES101笔记-光线追踪(路径追踪)
发表于2025-10-15|GAMES101课程笔记
Whitted-Style 光线追踪的问题 Whitted-Style 风格的光线追踪特点: 总是计算镜面反射和折射。 在漫反射表面上光线不会反弹。 但这些假设是有问题的,因此需要引入路径追踪。 左边像镜子,右边像磨砂金属。 左边是完全的镜像反射 Mirror reflection,右边是 Glossy reflection。 一根光线从上面打到了一个漫反射物体表面,光线就不再弹射了,这导致如图左侧所示的黑色阴影区域。 如右图物体表面呈现红色区域,说明红色的墙面的颜色跑到了物体表面上,这种现象称之为color bleeding。这是因为光线打到了墙面后,光线又反弹到了物体表面上,说明了全局光照会反弹不止一次。 如果没有全局光照,天花板就是黑的,物体侧面就是黑的。 Whitted-Style 光线追踪的错误 所以 Whitted-Style 风格的光线追踪是错误的,渲染方程是正确的。 如果需要正确计算物体表面上一个点打到的光线,则需要求解渲染方程。 但是求解它,需要计算半球上的积分,这是一个递归的执行流程。 这个积分式可以使用蒙特拉洛积分的方式来求解。 蒙特拉洛方式求解渲 ...
12…13
avatar
Zhangzqs
一个分享与记录的个人空间
文章
123
标签
510
分类
37
Follow Me
最新文章
2. VIVO-Y927 lk1st 的移植2026-06-06
1. VIVO-Y927 lk2nd 的移植2026-06-06
0. VIVO-Y927 9008 模式下通过 EDL 线刷恢复至出厂状态2026-06-06
线段组求交算法的 SIMD 矢量化优化实践2026-05-20
一维波动方程的详细推导2026-02-23
分类
  • AI1
  • Android7
  • GAMES101课程笔记11
  • Git1
  • Golang6
  • Java框架2
  • Python1
  • ROS机器人1
标签
Android Service 多目标规划模型 按钮样式设置 Z-Buffer C++ Playfair算法实践 着色频率 文件系统分层 IntentService 双曲换元 EDL刷机 ForegroundService Lastvt集合 二项式定理 区间和检索 布局实战 数学建模 概率论 问题解决 LinearLayout 数据加载 动画 几何表示 Golang基本语法 Android Broadcast 投影变换 FindFirstBigger函数 Matlab数组运算 显式表示 泰勒展开公式 布局文件 VMware ESXi 能量守恒 Socks5协议 二叉树遍历 候选首符集 操作系统 三角换元 ZooKeeper集群安装 分布式部署
归档
  • 六月 20263
  • 二月 20262
  • 一月 20261
  • 十二月 20251
  • 十一月 20252
  • 十月 20255
  • 八月 20254
  • 四月 20255
网站资讯
文章数目 :
123
已运行时间 :
本站总字数 :
221.2k
本站访客数 :
本站总访问量 :
最后更新时间 :
©2020 - 2026 By Zhangzqs
框架 Hexo|主题 Butterfly
搜索
数据库加载中