Управление переменными окружения в U-Boot

В U-Boot есть ряд команд для работы с переменными окружения, позволяющими управлять конфигурациями загрузки и системными настройками:

✏️printenv [name ...] — выводит значения переменных окружения. Без аргументов отображает все переменные, а если указаны имена переменных, выводит только их значения.

✏️printenv_dynamic — отображает все динамические переменные.

✏️envreset — сбрасывает все переменные окружения к заводским настройкам. Не затрагивает постоянные настройки, такие как wlanaddr или ethaddr, которые хранятся в NVRAM.

✏️saveenv — сохраняет текущие значения переменных в NVRAM, чтобы они были доступны после перезагрузки.

✏️setenv name [value] — устанавливает значение для переменной с именем name. Если значение value не указано, переменная удаляется. Если переменная динамическая, она будет сброшена на значение по умолчанию.

🔖Более подробно погрузиться в предметную область можно на нашем курсе “Углубленный тренинг по загрузчику”

🧑‍🎓 Коллеги, напоминаем о том, что у нас проходят образовательные тренинги:

Основы разработки встраиваемых систем на базе Embedded Linux (Базовый уровень)

Какие темы рассматриваются?

Тема 1. Linux Kernel
Тема 2. Исходный код
Тема 3. Kernel Configuration
Тема 4. Загрузка ОС
Тема 5. Безопасность и уязвимости

Подробнее ознакомиться с программой и темами тренинга вы можете на нашем сайте: https://linuxcourses.rtsoft.ru

Какова продолжительность тренинга?

Наш интенсив занимает 2 насыщенных дня - обучение длится около 8 часов в каждый из дней.

Выдается ли сертификат по окончании обучения?

Да, мы выдаем сертификат собственного образца

Предусмотрены ли практические занятия?

Да! Мы в каждом нашем тренинге выделяем часы для проведения практических (“лабораторных”) работ .

Пример лабораторной работы: Пример сборки образов, добавления рецепта для пользовательского приложения (с Makefile и CMake), рецепта для модуля ядра

Публикуем программу тренинга по 4diac 🔥

1. Обзор 4diac и Forte
• Среда разработки и среда исполнения
• Базовое приложение
• Приложения с сетевым соединением по MQTT и Modbus
2. Структура исходных кодов проектов Forte
3. Функциональные блоки и обработка событий
• События
• Входные переменные
• Типы функциональных блоков
• Композитные функциональные блоки
4. Собственные функциональные блоки
• Типы функциональных блоков
• Кастомные функциональный блоки
5. Сетевая подсистема и система ввода-вывода
• Стандартные функциональные блоки
• Архитектура сетевой подсистема
• Архитектура подсистемы ввода-вывода
6. Протокол взаимодействия 4diac и Forte
• Файлы конфигурации
• Взаимодействие 4diac и forte
7. 4diac как система реального времени

Продолжительность тренинга: 2 дня

Даты тренинга на данный момент формируются по запросу.

Для записи необходимо направить заявку по почте: [email protected]

⭐️ Наши коллеги из SberDevices 5 декабря в 11.00 проводят конференцию по системному ПО, железу, Linux и open source  — OS DevConf. Формат - онлайн и оффлайн.

Конференция будет полезна разработчикам системного и встраиваемого ПО, специалистам по разработке ядра и драйверов, специалистам по SoC, сетевым инженерам.

Спикеры расскажут о работе с ядром Linux, а также поделятся докладами про прототипы SoC, драйверы на Rust, параллельное программирование без ОС и системное программирование.

Полную программу можно посмотреть на сайте конференции.

🔥Коллеги, напоминаем, что 19.12 в 11.00, состоится новый бесплатный вебинар на тему “Изюминки микропроцессорных архитектур. Часть 3”.

Темы, которые будут рассмотрены: организация обработки прерываний на различных архитектурах (m68k, x86, powerpc, arm и др.); некоторые особенности обработки в различных ОС; типичные проблемы.

Регистрация доступна по ссылке: https://rtsoft-swdc.timepad.ru/event/3148858/

🔥 Мы начинаем наш вебинар уже через 1 час!

Регистрация доступна по ссылке: https://rtsoft-swdc.timepad.ru/event/3148858/

Коллеги, делимся новыми датами тренингов на январь и февраль 2025:

➡️Разработка драйверов Linux - 3-7 февраля 2025

➡️ Углубленный тренинг по загрузчику - 21-22 января 2025 (успейте подать заявку!)

‼️Новые даты тренинга “Основы разработки встраиваемых систем на базе Embedded Linux” будут объявлены позднее!

Для регистрации необходимо заполнить и отправить форму на сайте: https://linuxcourses.rtsoft.ru/

Подборка кейсов по ML и Computer Vision

Мы регулярно занимаемся выполнением заказов, связанных с разработкой систем на основе машинного обучения и компьютерного зрения, поэтому сегодня решили поделиться наиболее интересными кейсами из практики:

📌Компьютерное зрение на производстве: система контроля качества продукции предприятия - https://outsource.rtsoft.ru/blog/computer-vision-in-manufacturing

📌 Наш опыт интеграции мультимедийной приставки на базе RK3588 и AR/VR-очками - https://outsource.rtsoft.ru/blog/rk3588-virtual-reality

📌 Оптическое распознавание символов и автоматизация бизнеса- https://outsource.rtsoft.ru/blog/ocr

📌 Система компьютерного зрения для распознавания пассажиропотока в транспорте - https://outsource.rtsoft.ru/blog/underground-passengers-monitoring

📌 AI тренировки на смартфоне - https://outsource.rtsoft.ru/blog/ai-movement-recognition

🔥Планируем вебинар по компьютерному зрению!

Поделитесь в комментариях, какие темы бы было интересно разобрать?

❗️ Коллеги, важная информация!

Тренинг “Разработка драйверов Linux” переносится на 24-28 февраля.

Успейте подать заявку на обучение по ссылке: https://linuxcourses.rtsoft.ru/

Выбираем оборудование и фреймворки для EML (Embedded Machine Learning)

Основная задача EML — адаптировать мощные алгоритмы машинного обучения к работе на ресурсозависимых платформах.

Самые популярные устройства:

➡️Raspberry Pi (для начальных экспериментов и лёгких приложений)
➡️NVIDIA Jetson Nano/AGX Xavier (для задач с интенсивными вычислениями, например, компьютерного зрения)
➡️Google Coral Dev Board (для инференса моделей TensorFlow Lite с поддержкой Edge TPU)
➡️ASUS Tinker Board, Banana Pi (альтернативы для недорогих приложений IoT)

Фреймворки:
TensorFlow Lite позволяет уменьшать модели через квантизацию, что помогает сделать их более компактными и эффективными для мобильных устройств.

MicroTVM интегрируется с популярными библиотеками глубокого обучения (TensorFlow, PyTorch) и оптимизирует их для микроконтроллеров.

Для ARM-процессоров идеально подходит CMSIS-NN.

Если используется Google Coral, то можно использовать Edge TPU Compiler для ускорения инференса и оптимизации моделей для работы с Edge TPU.

Актуальные тренды в Embedded Machine Learning: что изучать разработчикам в 2024

📎 TinyML. TinyML — это направление, ориентированное на запуск моделей на микроконтроллерах (например, Arduino, ESP32) с минимальным энергопотреблением. Акцент делается на оптимизацию алгоритмов под устройства с памятью в десятки килобайт.

Что изучать: Фреймворки TensorFlow Lite Micro и Edge Impulse, которые упрощают развертывание моделей на MCU.

📎Квантование и сжатие моделей. Сокращение размера нейросетей без потери точности — ключевая задача. Техники посттренировочного квантования (8-битная) и дистилляция моделей становятся стандартом.

📎Аппаратные ускорители. Специализированные чипы (NPU, GPU) для ML-вычислений на краю сети (Edge AI) ускоряют инференс.

📎 Edge AI и локальная обработка данных. Отказ от облачных вычислений в пользу локальных решений снижает задержки и повышает безопасность. Например, камеры с распознаванием лиц напрямую на устройстве.

📎AutoML для Embedded. Автоматизация выбора архитектур моделей под конкретные устройства. Платформы вроде Qeexo AutoML генерируют код для микроконтроллеров.