大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于linux如何学习内核编程的问题,于是小编就整理了4个相关介绍Linux如何学习内核编程的解答,让我们一起看看吧。
- 学习linux内核编程,该怎么安排步骤呢?
- 如何基于linux内核开发一套适合自己机器的系统?
- 如何在嵌入式linux操作系统环境下进行程序的开发?
- 如何学习android上的linux kernel,从哪学起,怎么样循序渐进地看不同的部分?
学习LINUX内核编程,该怎么安排步骤呢?
第一步在win10系统上点击开始菜单,然后点击设置图标,如下图所示:
第二步进去windows设置之后,点击时间和语言,如下图所示:
第三步进去时间和语言设置界面之后,点击区域和语言,然后点击语言下方的选项,如下图所示:
第四步进去语言选项界面之后,选中系统自带的输入法,点击删除,如下图所示:
第五步可以看到已经删除了系统自带的输入法,这个时候可以将我们喜欢使用的第三方输入法添加进去,如下图所示:
第六步可以看到电脑已经切换到第三方输入法了,如下图所示:
如何基于linux内核开发一套适合自己机器的系统?
其实这样提问就不怎么对。基于xx内核的说法好像是世界说的。在GNU/Linux世界是不用这样的。你可以从零开始制作一个自己的Linux。最简单的是lfs,首先去lfs官方下载手册和源代码包,自己建立编译环境,然后自己编译一个适合自己的Linux。内核除了可选Linux内核外,hurd内核也可以选。如果想编译适合arm架构的Linux,就得先下载clfs的手册了,玩玩交叉编译。如果想带上图形界面,继续blfs。总之,自己编译一个适合自己电脑的Linux,只要电脑硬件跟得上,自己有时间折腾,这事不是很难。如果水平再高点,连那些发行版的包管理也可以拿来用用……
Linux内核基本已经包含了常见的硬件驱动,所以只需要一个编译框架,比如buildroot或openwrt之类的。选中目标板的硬件驱动和功能包,去掉多余的,就可以编译出一个精致的系统。像openwrt,编译好的固件通常只有几M大小。
如果是通用桌面机,需要图形界面,那就找个发行版比如常用的debain改吧。
如何在嵌入式linux操作系统环境下进行程序的开发?
因为LINUX的先天优势导致嵌入式开发大多***用LINUX系统:
1.开源,代码开放,省去了自己编写的麻烦,节约成本而且不会涉及到专利和产权***。
2.功能齐全,对于很多硬件设备都有丰富的驱动程序,只需要移植一下,不需要改动太多。
3.稳定,linux确实比windows要稳定。
4.对于大多数芯片,都有裁剪的配置文件,在Linux内核源代码下,arch/arm/configs中有许多芯片的配置文件。
5.Linux分而治之的思想,可以使得驱动和应用程序并行开发,加快开发速度。
如何学习android上的linux kernel,从哪学起,怎么样循序渐进地看不同的部分?
▲这里本人推荐一本关于学习人工智能机器人存操作程序步骤的书籍,你可以循序渐进的学习。本书由工程师撰写,介绍机器学习中需要的主要数学知识,以及机器学习算法的实现和应用场景,为机器学习初学者制定了如何夯实[_a***_]的方案。本书以机器学习的算法为主线,深入剖析算法的概念和数学原理,以通俗形象的语言进行介绍,让读者无需了解太多前置数学知识,就能看懂数学公式的表达意思,从而深度掌握机器学习的思想和原理。主要内容包括:首先介绍机器学习基本概念及工具,然后从概念、原理、Python实现、应用场景几个方面,详细剖析机器学习中主要的算法,如线性回归算法、逻辑回归算法、KNN、木素贝叶斯、决策分类、支持向量机分类、K-means聚类、神经网络分类、集成学习等。
▲这是一本介绍机器学习的书,按常理来说,我应该首先介绍学习机器学习的重要性。可是,有必要吗?我记得约五年前,机器学习还是一个很有科幻色彩的术语,而现在技术学习圈几乎整版都换成了机器学习的各种模型,国内很多大学已经开始设立人工智能,机器学习当仁不让地成为核心课程。据说相关学者已经将该知识编制成课本,即将走入中学课堂。机器学习的火热,连带着让长年不温不火的Python语言也借机异军突起,甚至掀起一阵Python语言的学习热潮。机器学习已经成为“技术宅”的一种技能,因此,实在没必要再占篇幅介绍它的重要性。但是,学习机器学习的路途是坎坷和颠簸的,不缺的就是让你半途而废的借口。机器学习的成就是站在巨人的肩膀上取得的,因此,当你终于下定决*习机器学习时,很多人给你开出一串长长的学习清单:机器学习涉及大量向量和矩阵运算,所以线性代数是肯定要学的;机器学习的很多模型算法都以统计知识作为背。
到此,以上就是小编对于linux如何学习内核编程的问题就介绍到这了,希望介绍关于linux如何学习内核编程的4点解答对大家有用。