Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Как добавить поддержку xvisor в yocto

В настоящее время я работаю над Yocto, хочу интегрировать гипервизор xvisor в Yocto.

Я написал рецепт для xvisor, но как я могу сообщить системе, как я делаю для

linux и uboot с использованием PREFERRED_PROVIDER_virtual/kernel и PREFERRED_PROVIDER_u-boot

Я пробовал с PREFERRED_PROVIDER_virtual/xvisor, но он не работает.

Как скомпилировать код, т.е. do_compile()

12.05.2017

Ответы:


1

Согласно документации Yocto, использованию PREFERRED_PROVIDER как показано ниже.

If multiple recipes provide an item, this variable determines which recipe should be given preference.You should always suffix the variable with the name of the provided item, and you should set it to the PN of the recipe to which you want to give precedence.

Вы просто не можете использовать PREFERRED_PROVIDERS_virtual/xvisor, если не добавлен уровень мета-виртуализации.

Если вы хотите добавить поддержку гипервизора, вы должны использовать уровень мета-виртуализации в вашем yoctobuild.

Ссылка для начала

13.05.2017
Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..