Android11分区介绍

news/2024/7/24 2:40:27 标签: linux, Android系统开发

1.分区汇总

3566及3568分区对应如下:

rockdev/Image-rk3566_rgo/
├── boot.img
├── dtbo.img
├── MiniLoaderAll.bin
├── misc.img

├── parameter.txt
├── recovery.img
├── super.img
├── uboot.img
└── vbmeta.img

2.分区说明

分区

说明

boot.img

包含ramdis、kernel、dtb

boot-debug.img

与boot.img的差别是user固件可以烧写这个boot.img进行root权限操作

MiniLoaderAll.bin

包含一级loader

dtbo.img

DTB overlay镜像,用于覆盖boot.img中的dtb中的配置

misc.img

包含recovery-wipe开机标识信息,烧写后会进行recovery

recovery.img

包含recovery-ramdis、kernel、dtb

parameter.txt

包含分区信息

uboot.img


http://www.niftyadmin.cn/n/5122898.html

相关文章

如何在Linux将Spring Boot项目的Jar包注册为开机自启动系统服务

有时候我们需要将Spring Boot打包出来jar文件当做系统服务注册到系统中,本文教你如何操作 目录结构 以下是目录结构,jar文件是从maven package打包出来的,config/application.yml是原先在项目的resources文件夹里,外置出来方便适…

1221. 四平方和--(暴力,二分)

题目&#xff1a; 1221. 四平方和 - AcWing题库 思路1&#xff1a;暴力 暴力枚举 1.枚举顺序为从a到c&#xff0c;依次增大。 2.tn-a*a-b*b-c*c&#xff0c;求得dsqrt(t) 3.判断求出的d是否成立。d要求&#xff1a;d*dt&&d>c #include<iostream> #include&…

android button 按钮,设置左/右小图标,与文字居中距离

参考博客地址 功能点 支持自定义图标与文字的距离支持小图标宽高自定义支持左右自定义小图标 maven { url https://jitpack.io } implementation com.github.CMzhizhe:AppCompatButtonProject:1.0.0<com.gxx.buttonlibrary.DrawableCenterButtonandroid:layout_marginTop&…

VLAN实现二层流量隔离(mux-vlan)应用基础配置

MUX VLAN能够提供VLAN内的二层流量隔离机制。 MUX VLAN的类型如下所示 主VLAN: 加入主VLAN的接口可以和MUX VLAN内的所有接口进行通信 从VLAN: (1)隔离型从VLAN: 同一VLAN内接口之间不能互相通信&#xff0c;可以与主VLAN接口通信&#xff0c;不同从VLAN之间不能互相通信。 …

RCE 远程代码执行漏洞分析

RCE 漏洞 1.漏洞描述 Remote Command/Code Execute 远程命令执行/远程代码执行漏洞 这种漏洞通常出现在应用程序或操作系统中&#xff0c;攻击者可以通过利用漏洞注入恶意代码&#xff0c;并在受攻击的系统上执行任意命令。 2.漏洞场景 PHP 代码执行PHP 代码注入OS 命令执…

Ps:套索工具

Ps 的套索工具有三种&#xff0c;主要通过手动绘制的方式创建选区。 套索工具 Lasso Tool 又称“自由套索工具”&#xff0c;可绘制任意形状的选区&#xff0c;灵活快速但不够精确&#xff0c;是仅需粗略选区时&#xff08;比如&#xff0c;生成式填充等&#xff09;最常用的工…

【Python机器学习】零基础掌握IsolationForest集成学习

如何有效地识别异常数据点? 在日常工作和生活中,经常会遇到需要从大量数据中找出异常或者“不一样”的数据点的情况。比如在金融领域,怎样从数以百万计的交易记录中准确地找出可疑的欺诈交易?又或者在电商平台,如何从海量的商品评论中找出那些刷好评或刷差评的异常数据?…

造车先做三蹦子-之三:自制数据集(6x6数据集)230103

6*6的数据集制造、与识别: #6*6的数据集的制作、与识别、测试、输出等import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim# 定义模型 class NeuralNet(nn.Module):def __init__(self, input_size, hidden_size, num_classes):super(NeuralNet, self).__init__(…