UEFI入门(二):edk2项目编译流程
UEFI入门(二):edk2项目编译流程
- 一、编译构建流程:
- 1. 安装依赖工具
- 2. 初始化构建环境
- 3. 配置工具链和目标
- 4. 定义平台配置
- 5. 构建并编译
- 二、uefi-tools编译edk2实践:
- 1. 克隆EDK2 项目
- 2. 构建并编译
- 参考文章:
一、编译构建流程:
1. 安装依赖工具
在开始编译之前,需要确保所有依赖工具已经安装并配置好,主要包括:
1)编译工具链(如 GCC、Clang、MSVC、ARMCC 等)
2)构建工具(如 BaseTools 中的 GenFds、GenFw 等工具)
3)Python(用于运行构建脚本)
4)NASM(汇编器)
2. 初始化构建环境
通过运行 edksetup.sh 或 edksetup.bat(视操作系统而定)来初始化构建环境。
3. 配置工具链和目标
在 Conf 目录中配置构建参数。主要的配置文件包括:
1)target.txt:定义构建目标模式(DEBUG、RELEASE)、工具链标签(如 GCC5、VS2019 等)、目标架构(如 X64、IA32、AARCH64 等)。
2)tools_def.txt:定义每种工具链的路径和编译选项。
3)build_rule.txt:定义如何编译和链接各个文件类型。
4. 定义平台配置
每个平台有其对应的 .dsc 文件(平台描述文件)和 .fdf 文件(固件描述文件),用来定义要构建的平台、所包含的模块、库、驱动程序,以及固件映像的布局。.dsc 文件是编译每个模块的主要参考,而 .fdf 文件是生成固件映像时的重要文件。
5. 构建并编译
使用 build 命令来启动构建过程。该命令会读取 target.txt 和 .dsc 文件中的配置信息,调用相应的编译器和工具链来构建模块。
在构建过程中,build.py 脚本会执行以下步骤:
1)解析配置文件:解析 .dsc 文件中的平台配置和模块定义,确定需要编译的模块和库
2)依赖分析:分析模块之间的依赖关系,确保各个模块按正确的顺序编译
3)编译源码:根据工具链配置调用编译器(如 gcc、clang 等)编译源文件(.c、.cpp、.asm 等),生成目标文件(.obj)
4)链接生成模块:将生成的目标文件通过链接器(如 ld、link 等)链接为可执行的二进制文件(如 .efi 文件)
5)生成固件映像:根据 .fdf 文件定义的固件布局,使用 GenFds 工具将各个二进制模块打包成固件映像文件(如 .fd、.rom、.bin 等)。生成的映像文件通常位于 Build/ 目录中,常见的格式有:
.fd:Firmware Descriptor(固件描述文件),是完整的固件映像文件。
.rom:BIOS ROM 文件。
.bin:可执行的固件映像文件。
二、uefi-tools编译edk2实践:
使用 uefi-tools 编译 UEFI 固件的流程与传统的 EDK2 构建有所不同,它通过封装更简化了编译过程。
1. 克隆EDK2 项目
git clone https://github.com/tianocore/edk2.git
然后,进入 EDK2 目录并获取所需的子模块:
cd edk2
git submodule update --init
2. 构建并编译
../uefi-tools/edk2-build.sh -p MyPlatformPkg/MyPlatformPkg.dsc -a X64 -t GCC5 -b DEBUG
-p:指定平台描述文件路径。
-a:指定目标架构(如 X64、IA32)。
-t:指定工具链标签。
-b:指定构建模式(DEBUG 或 RELEASE)。
参考文章:
UEFI中的edk2编译流程_edk2代码走读
【UEFI实战】EDK的编译流程说明
相关文章:
UEFI入门(二):edk2项目编译流程
UEFI入门(二):edk2项目编译流程 一、编译构建流程:1. 安装依赖工具2. 初始化构建环境3. 配置工具链和目标4. 定义平台配置5. 构建并编译 二、uefi-tools编译edk2实践:1. 克隆EDK2 项目2. 构建并编译 参考文章ÿ…...

局域网一套键鼠控制两台电脑(台式机和笔记本)
服务端(有键盘和鼠标的电脑作为服务端) 下载软件 分享文件:BarrierSetup-2.3.3.exe 链接:https://pan.xunlei.com/s/VO66rAZkzxTxVm-0QRCJ33mMA1?pwd4jde# 配置服务端 一, 二, 客户端屏幕名称一定要和…...
最新Nessus2024.9.8版本主机漏洞扫描/探测工具下载Windows版
Nessus号称是世界上最流行的漏洞扫描程序,全世界有超过75000个组织在使用它。该工具提供完整的电脑漏洞扫描服务,并随时更新其漏洞数据库。Nessus不同于传统的漏洞扫描软件,Nessus可同时在本机或远端上遥控,进行系统的漏洞分析扫描…...
关于使用 @iconify/vue2图标库组件的离线使用
Iconify 是最通用的图标框架,将各种图标库的图标集中在这里的一个组件库,例如ant-design,element-ui等 网站地址如下 https://iconify.design/getting-started/ 1.安装依赖 这两个包提供了图标组件和离线图标数据的支持。 npm install iconify/vue2 i…...

pdfmake生成pdf的使用
实际项目中有时会有根据填写的表单数据或者其他格式的数据,将数据自动填充到pdf文件中根据固定模板生成pdf文件的需求 文章目录 利用pdfmake生成pdf文件1.下载安装pdfmake第三方包2.封装生成pdf文件的共用配置3.生成pdf文件的文件模板内容4.调用方法生成pdf 利用pdf…...

PLM系统有哪些品牌推荐?国内不错的PLM厂商有哪些?
在当今快速变化的商业环境中,产品生命周期管理PLM系统已成为企业技术创新和管理创新的重要工具。PLM系统涵盖了产品从概念设计到市场推出、使用维护直至最终报废的整个生命周期,通过整合与产品相关的所有信息,助力企业实现高效、协同的产品开…...
Linux网络:网络套接字-TCP回显服务器——多进程/线程池(生产者消费者模型)
1.多进程版本 这里选择创建子进程,让子进程再创建子进程。父进程等待子进程,子进程的子进程处理业务逻辑。因为子进程是直接退出,子进程的子进程变成孤儿进程被系统管理,所以父进程在等待的时候不是阻塞等待的,所以可…...

Redis 篇-深入了解基于 Redis 实现消息队列(比较基于 List 实现消息队列、基于 PubSub 发布订阅模型之间的区别)
🔥博客主页: 【小扳_-CSDN博客】 ❤感谢大家点赞👍收藏⭐评论✍ 文章目录 1.0 消息队列的认识 2.0 基于 List 实现消息队列 2.1 基于 List 实现消息队列的优缺点 3.0 基于 PubSub 实现消息队列 3.1 基于 PubSub 的消息队列优缺点 4.0 基于 St…...

python 学习一张图
python学习一张图,python的特点的是学的快,一段时间不用,忘记的也快,弄一张图及一些入门案例吧。 写一个简单的测试: #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import osdef add_num(a, b):return a bif __name__…...
通过Docker部署 MongoDB 服务器
今天我们将在三丰云的免费服务器上进行 MongoDB 的部署测试。这款不错的免费服务器提供了很好的性能,1核CPU、1G内存、10G硬盘和5M带宽,足以满足我们的基本需求。三丰云的服务稳定,操作简单,真是一个值得推荐的选择,特…...

无人机避障雷达技术详解
随着无人机技术的飞速发展,其应用领域已经从最初的军事领域扩展到商业、农业、建筑巡检、应急救援、物流运输等多个领域。在这些多样化的应用场景中,无人机的安全性和稳定性显得尤为重要。无人机避障技术作为保障无人机安全飞行的核心技术之一࿰…...

2009-2023年上市公司华证esg评级评分数据(年度+季度)(含细分项)
2009-2023年上市公司华证esg评级评分数据(年度季度)(含细分项) 1、时间:2009-2023年 2、来源:整理自wind 3、指标:证券代码、年份、证券简称、评级日期、综合评级、综合得分、E评级、E得分、…...
C++ 模板进阶知识——stdenable_if
目录 C 模板进阶知识——std::enable_if1. 简介和背景基本语法使用场景 2. std::enable_if 的基本用法示例:限制函数模板只接受整数类型 3. SFINAE 和 std::enable_if示例:使用 SFINAE 进行函数重载SFINAE 的优点应用场景 4. 在类模板中使用 std::enable…...

国内外ChatGPT网站集合,无限制使用【2024-09最新】~
经过我一年多以来,使用各种AI工具的体验,我收集了一批AI工具和站点 这些工具都是使用的最强最主流的模型,也都在各个领域里都独领风骚的产品。 而且,这些工具你都可以无限制地使用。 无论你是打工人、科研工作者、学生、文案写…...
如何在VUE3中使用函数式组件
在Vue 3中,函数式组件的概念与Vue 2相似,但实现方式有所不同。函数式组件是一种无状态、无实例的组件,它们只根据传入的props和context来渲染输出。在Vue 3中,你可以通过定义一个函数并返回一个渲染函数来使用函数式组件。但是&am…...
linux访问外网的设置
Ubuntu | LUCKFOX WIKI 开发板配置 添加路由信息 sudo route add default gw 172.32.0.100添加 DNS servers 打开文件 sudo vi /etc/resolv.conf添加以下内容: nameserver 8.8.8.8联网测试 ping www.baidu.com开机自动配置 路由信息和 DNS servers 重启后会被清除,我们创建…...

PHP轻松创建高效收集问卷调查小程序系统源码
轻松创建,高效收集 —— 问卷调查小程序,你的调研神器! 一、告别繁琐,一键开启调研之旅 还在为设计问卷、收集数据而头疼不已吗?现在,有了“问卷调查小程序”,一切都变得轻松简单!无…...

Redis面试必问:Redis为什么快?Redis五大基本数据类型
请记住胡广一句话,所有的中间件所有的框架都是建立在基础之上,数据结构,计算机网络,计算机原理大伙一定得看透!!~ 1. Redis快的秘密 相信大部分Redis初学者都会忽略掉一个重要的知识点,Redis…...
InternVL2- dockerfile环境变量持久化使用`ENV`而不是`RUN export`来设置环境变量,以确保环境变量在容器运行时仍然可用
在Dockerfile中使用RUN export命令设置环境变量并不是一种持久化的方式。当你在Dockerfile中使用export命令时,它只会在当前构建阶段生效,并不会被持久化到生成的镜像中。这是因为export命令实际上是在shell环境中设置环境变量,而Docker构建过…...

Python(PyTorch和TensorFlow)图像分割卷积网络导图(生物医学)
🎯要点 语义分割图像三层分割椭圆图像脑肿瘤图像分割动物图像分割皮肤病变分割多模态医学图像多尺度特征生物医学肖像多类和医学分割通用图像分割模板腹部胰腺图像分割分类注意力网络病灶边界分割气胸图像分割 Python生物医学图像卷积网络 该网络由收缩路径和扩…...
DeepSeek 赋能智慧能源:微电网优化调度的智能革新路径
目录 一、智慧能源微电网优化调度概述1.1 智慧能源微电网概念1.2 优化调度的重要性1.3 目前面临的挑战 二、DeepSeek 技术探秘2.1 DeepSeek 技术原理2.2 DeepSeek 独特优势2.3 DeepSeek 在 AI 领域地位 三、DeepSeek 在微电网优化调度中的应用剖析3.1 数据处理与分析3.2 预测与…...

微软PowerBI考试 PL300-选择 Power BI 模型框架【附练习数据】
微软PowerBI考试 PL300-选择 Power BI 模型框架 20 多年来,Microsoft 持续对企业商业智能 (BI) 进行大量投资。 Azure Analysis Services (AAS) 和 SQL Server Analysis Services (SSAS) 基于无数企业使用的成熟的 BI 数据建模技术。 同样的技术也是 Power BI 数据…...

React第五十七节 Router中RouterProvider使用详解及注意事项
前言 在 React Router v6.4 中,RouterProvider 是一个核心组件,用于提供基于数据路由(data routers)的新型路由方案。 它替代了传统的 <BrowserRouter>,支持更强大的数据加载和操作功能(如 loader 和…...
Admin.Net中的消息通信SignalR解释
定义集线器接口 IOnlineUserHub public interface IOnlineUserHub {/// 在线用户列表Task OnlineUserList(OnlineUserList context);/// 强制下线Task ForceOffline(object context);/// 发布站内消息Task PublicNotice(SysNotice context);/// 接收消息Task ReceiveMessage(…...

云启出海,智联未来|阿里云网络「企业出海」系列客户沙龙上海站圆满落地
借阿里云中企出海大会的东风,以**「云启出海,智联未来|打造安全可靠的出海云网络引擎」为主题的阿里云企业出海客户沙龙云网络&安全专场于5.28日下午在上海顺利举办,现场吸引了来自携程、小红书、米哈游、哔哩哔哩、波克城市、…...

(二)TensorRT-LLM | 模型导出(v0.20.0rc3)
0. 概述 上一节 对安装和使用有个基本介绍。根据这个 issue 的描述,后续 TensorRT-LLM 团队可能更专注于更新和维护 pytorch backend。但 tensorrt backend 作为先前一直开发的工作,其中包含了大量可以学习的地方。本文主要看看它导出模型的部分&#x…...

【快手拥抱开源】通过快手团队开源的 KwaiCoder-AutoThink-preview 解锁大语言模型的潜力
引言: 在人工智能快速发展的浪潮中,快手Kwaipilot团队推出的 KwaiCoder-AutoThink-preview 具有里程碑意义——这是首个公开的AutoThink大语言模型(LLM)。该模型代表着该领域的重大突破,通过独特方式融合思考与非思考…...
Neo4j 集群管理:原理、技术与最佳实践深度解析
Neo4j 的集群技术是其企业级高可用性、可扩展性和容错能力的核心。通过深入分析官方文档,本文将系统阐述其集群管理的核心原理、关键技术、实用技巧和行业最佳实践。 Neo4j 的 Causal Clustering 架构提供了一个强大而灵活的基石,用于构建高可用、可扩展且一致的图数据库服务…...

【Zephyr 系列 10】实战项目:打造一个蓝牙传感器终端 + 网关系统(完整架构与全栈实现)
🧠关键词:Zephyr、BLE、终端、网关、广播、连接、传感器、数据采集、低功耗、系统集成 📌目标读者:希望基于 Zephyr 构建 BLE 系统架构、实现终端与网关协作、具备产品交付能力的开发者 📊篇幅字数:约 5200 字 ✨ 项目总览 在物联网实际项目中,**“终端 + 网关”**是…...

安宝特方案丨船舶智造的“AR+AI+作业标准化管理解决方案”(装配)
船舶制造装配管理现状:装配工作依赖人工经验,装配工人凭借长期实践积累的操作技巧完成零部件组装。企业通常制定了装配作业指导书,但在实际执行中,工人对指导书的理解和遵循程度参差不齐。 船舶装配过程中的挑战与需求 挑战 (1…...