【嵌入式开发技术之Qtopia】安装和交叉编译文档(1)——架构了解

简介:  作者:gnuhpc 出处:http://www.cnblogs.com/gnuhpc/    注:此文成文较早,又因笔者2009年后再不对嵌入式技术进行研究,故没有维护本文,请自行根据现在的技术发展阅读此文。

 

 作者:gnuhpc 
出处:http://www.cnblogs.com/gnuhpc/ 
  

 

注:此文成文较早,又因笔者2009年后再不对嵌入式技术进行研究,故没有维护本文,请自行根据现在的技术发展阅读此文。

架构了解:
首先要明白的就是QT各种版本之间关系和应用场景,否则十分郁闷,尤其是在编译和开发的时候。
首先介绍的是Qt-X11,这里的X11含义就是X Window 系统版本11的意思,这个版本就是在X11上跑的QT,简单的说是主机版的QT,用于开发X11(一般Linux)下的应用程序。里面有许多工具以后可能需要使用,比如uic、linguist、qvfb等,这些程序我们会在后边一一介绍。
然后说的是Qt-embedded,顾名思义是QT的嵌入式版本,它在原始Qt的基础上,做了许多调整以适合嵌入式环境。同Qt/X11相比,Qt /Embedded很节省内存,因为它不需要X server或是Xlib库,它在底层摒弃了Xlib,采用framebuffer(一种能够提取图形的硬件设备,是用户进入图形界面很好的接口)作为底层图形接口。Qt/Embedded的应用程序可以直接写内核帧缓冲,因此它在嵌入式linux系统上的应用非常广泛,在嵌入式GUI开发中可以理解为是基础类库。
最后说的是Qtopia,这个版本是Trolltech 公司为采用嵌入式Linux 操作系统的消费电子设备而开发的综合应用平台, Qtopia包含完整的应用层、灵活的用户界面、窗口操作系统、应用程序启动程序以及开发框架。在嵌入式GUI开发中可以理解为是构建于 Qt/Embedded这个基础类库之上的一系列应用程序。
在下边的文档中我会介绍Qt-X11-3.3.8b的安装和基本使用,以及Qt-embedded3.3.8b的X86主机安装、S3C2440上的移植和基本使用,还有Qtopia-2.2.0的X86主机安装、S3C2440上的移植和中文化,主机环境是VMWARE6.5+Ubuntu8.04- desktop(没有进行任何升级,安装的新系统)。值得一提的是在Qt/Embedded版本4之前,Qt/Embedded和Qtopia是两套不同的程序,Qt/Embedded是基础类库,Qtopia是构建于Qt/Embedded之上的一系列应用程序。但从版本4开始,Trolltech将 Qt/Embedded并入了Qtopia,并推出了新的Qtopia4。在该版中,原来的Qt/Embedded被称为Qtopia Core,作为嵌入式版本的核心,既可以与Qtopia配合,也可以独立使用。原来的Qtopia则被分成几层,核心的应用框架和插件系统被称为 QtopiaPlatform,上层的应用程序则按照不同的目标用户分为不同的包,如Qtopai PDA,Qtopia Phone等。


               作者:gnuhpc
               出处:http://www.cnblogs.com/gnuhpc/
               除非另有声明,本网站采用知识共享“署名 2.5 中国大陆”许可协议授权。


分享到:

目录
相关文章
|
2月前
|
机器学习/深度学习 安全 算法
十大主流联邦学习框架:技术特性、架构分析与对比研究
联邦学习(FL)是保障数据隐私的分布式模型训练关键技术。业界开发了多种开源和商业框架,如TensorFlow Federated、PySyft、NVFlare、FATE、Flower等,支持模型训练、数据安全、通信协议等功能。这些框架在灵活性、易用性、安全性和扩展性方面各有特色,适用于不同应用场景。选择合适的框架需综合考虑开源与商业、数据分区支持、安全性、易用性和技术生态集成等因素。联邦学习已在医疗、金融等领域广泛应用,选择适配具体需求的框架对实现最优模型性能至关重要。
406 79
十大主流联邦学习框架:技术特性、架构分析与对比研究
|
1月前
|
机器学习/深度学习 缓存 自然语言处理
DeepSeek背后的技术基石:DeepSeekMoE基于专家混合系统的大规模语言模型架构
DeepSeekMoE是一种创新的大规模语言模型架构,融合了专家混合系统(MoE)、多头潜在注意力机制(MLA)和RMSNorm归一化。通过专家共享、动态路由和潜在变量缓存技术,DeepSeekMoE在保持性能的同时,将计算开销降低了40%,显著提升了训练和推理效率。该模型在语言建模、机器翻译和长文本处理等任务中表现出色,具备广泛的应用前景,特别是在计算资源受限的场景下。
469 29
DeepSeek背后的技术基石:DeepSeekMoE基于专家混合系统的大规模语言模型架构
|
27天前
|
机器学习/深度学习 算法 文件存储
YOLOv11改进策略【模型轻量化】| MoblieNetV3:基于搜索技术和新颖架构设计的轻量型网络模型
YOLOv11改进策略【模型轻量化】| MoblieNetV3:基于搜索技术和新颖架构设计的轻量型网络模型
82 10
YOLOv11改进策略【模型轻量化】| MoblieNetV3:基于搜索技术和新颖架构设计的轻量型网络模型
|
22天前
|
机器学习/深度学习 算法 文件存储
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| MoblieNetV3:基于搜索技术和新颖架构设计的轻量型网络模型
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| MoblieNetV3:基于搜索技术和新颖架构设计的轻量型网络模型
32 4
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| MoblieNetV3:基于搜索技术和新颖架构设计的轻量型网络模型
|
2月前
|
存储 缓存 关系型数据库
社交软件红包技术解密(六):微信红包系统的存储层架构演进实践
微信红包本质是小额资金在用户帐户流转,有发、抢、拆三大步骤。在这个过程中对事务有高要求,所以订单最终要基于传统的RDBMS,这方面是它的强项,最终订单的存储使用互联网行业最通用的MySQL数据库。支持事务、成熟稳定,我们的团队在MySQL上有长期技术积累。但是传统数据库的扩展性有局限,需要通过架构解决。
73 18
|
5天前
|
人工智能 Java 数据处理
Java高级应用开发:基于AI的微服务架构优化与性能调优
在现代企业级应用开发中,微服务架构虽带来灵活性和可扩展性,但也增加了系统复杂性和性能瓶颈。本文探讨如何利用AI技术,特别是像DeepSeek这样的智能工具,优化Java微服务架构。AI通过智能分析系统运行数据,自动识别并解决性能瓶颈,优化服务拆分、通信方式及资源管理,实现高效性能调优,助力开发者设计更合理的微服务架构,迎接未来智能化开发的新时代。
|
2月前
|
监控 JavaScript 数据可视化
建筑施工一体化信息管理平台源码,支持微服务架构,采用Java、Spring Cloud、Vue等技术开发。
智慧工地云平台是专为建筑施工领域打造的一体化信息管理平台,利用大数据、云计算、物联网等技术,实现施工区域各系统数据汇总与可视化管理。平台涵盖人员、设备、物料、环境等关键因素的实时监控与数据分析,提供远程指挥、决策支持等功能,提升工作效率,促进产业信息化发展。系统由PC端、APP移动端及项目、监管、数据屏三大平台组成,支持微服务架构,采用Java、Spring Cloud、Vue等技术开发。
102 7
|
3月前
|
弹性计算 API 持续交付
后端服务架构的微服务化转型
本文旨在探讨后端服务从单体架构向微服务架构转型的过程,分析微服务架构的优势和面临的挑战。文章首先介绍单体架构的局限性,然后详细阐述微服务架构的核心概念及其在现代软件开发中的应用。通过对比两种架构,指出微服务化转型的必要性和实施策略。最后,讨论了微服务架构实施过程中可能遇到的问题及解决方案。
|
4月前
|
Cloud Native Devops 云计算
云计算的未来:云原生架构与微服务的革命####
【10月更文挑战第21天】 随着企业数字化转型的加速,云原生技术正迅速成为IT行业的新宠。本文深入探讨了云原生架构的核心理念、关键技术如容器化和微服务的优势,以及如何通过这些技术实现高效、灵活且可扩展的现代应用开发。我们将揭示云原生如何重塑软件开发流程,提升业务敏捷性,并探索其对企业IT架构的深远影响。 ####
87 3
|
4月前
|
Cloud Native 安全 数据安全/隐私保护
云原生架构下的微服务治理与挑战####
随着云计算技术的飞速发展,云原生架构以其高效、灵活、可扩展的特性成为现代企业IT架构的首选。本文聚焦于云原生环境下的微服务治理问题,探讨其在促进业务敏捷性的同时所面临的挑战及应对策略。通过分析微服务拆分、服务间通信、故障隔离与恢复等关键环节,本文旨在为读者提供一个关于如何在云原生环境中有效实施微服务治理的全面视角,助力企业在数字化转型的道路上稳健前行。 ####

热门文章

最新文章