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搜索关键字:内核函数    ( 137个结果
linux 使用 /proc 文件系统
/proc 文件系统是一个特殊的软件创建的文件系统, 内核用来输出消息到外界. /proc 下 的每个文件都绑到一个内核函数上, 当文件被读的时候即时产生文件内容. 我们已经见到 一些这样的文件起作用; 例如, /proc/modules, 常常返回当前已加载的模块列表. /proc 在 Linux ...
分类:系统相关   时间:2019-07-06 09:20:23    阅读次数:118
内核中dump_stack的实现原理(3) —— 内核函数printk的实现
在内核中使用dump_stack的时候可以看到如下用法: static inline void print_ip_sym(unsigned long ip) { printk("[<%px>] %pS\n", (void *) ip, (void *) ip); } 然后我们就可以看到类似如下的内核 ...
分类:其他好文   时间:2019-06-30 15:49:32    阅读次数:78
linux课程第五周实验及总结
一、学习总结 给MenuOS增加time和time-asm命令(四步操作命令) 给MenuOS增加time和time-asm命令(四步操作命令) 使用gdb跟踪系统调用内核函数sys_time 使用gdb跟踪系统调用内核函数sys_time 系统调用指令: 系统调用的中断处理过程 系统调用流程图 系 ...
分类:系统相关   时间:2019-06-16 20:22:47    阅读次数:169
【内核】——简介
1、系统概貌 UNICS——>UNIX——>增加管道功能——>C重写UNIX v.0 v.1 v.2 v.5 1970 1973 2、什么是内核? 系统调用(system call):是内核函数呈现给用户的接口,为应用程序的运行创建良好的操作系统环境。 内核(kernel):系统调用的集合及实现系统 ...
分类:其他好文   时间:2019-05-12 15:42:53    阅读次数:108
【转】STM32 不占用定时器(包括SysTick)实现精确延时(巧用DWT)
上面代码的核心是:采用Cortex-M3/4内核中的跟踪组件DWT的时钟周期计数CYCCNT实现 参考链接 http://www.firebbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=19059&fromuid=1 https://blog.csdn.net/linux_l ...
分类:其他好文   时间:2019-04-11 19:42:13    阅读次数:380
2019-举例跟踪分析Linux内核5.0系统调用处理过程
简介 学号520 实验环境基于ubuntu18.04 选择系统调用号20 getpid()分析 实验目的 学会使用gdb工具跟踪linux内核函数调用 学会使用C代码和嵌入式汇编使用系统中断 分析system_call中断处理过程 实验步骤 1.下载linux5.0.1内核并编译 wget http ...
分类:系统相关   时间:2019-03-18 19:53:50    阅读次数:239
CUDA编程模型
1. 典型的CUDA编程包括五个步骤: 分配GPU内存 从CPU内存中拷贝数据到GPU内存中 调用CUDA内核函数来完成指定的任务 将数据从GPU内存中拷贝回CPU内存中 释放GPU内存 *2. 数据局部性:(是指数据重用,以降低对于内存访问的延迟) 时间局部性:指在较短的时间内实现对数据或资源的重 ...
分类:其他好文   时间:2019-02-13 13:10:18    阅读次数:170
FRP-Functional Reactive Programming-函数响应式编程
响应式编程是一种面向数据流和变化传播的编程范式; 响应式编程和函数式编程的融合; 响应式编程为内核;函数式编程为工具; 流的概念先天适合函数式编程。 Some quotes from the article: Reactive programming is programming with asyn ...
分类:其他好文   时间:2019-01-15 19:34:57    阅读次数:218
使用unix的time命令进行简单的计时
需要注意这里使用的是/usr/bin/time 命令而不unix系统自带time。 输出 real 记录了整体的耗时 user 记录了cpu花在任务的时间,但不包括内核函数耗费的时间 sys 记录了内核函数耗费的时间 对user和sys相加就得到了cpu总花费的时间。而这个时间和real的差则有可能 ...
分类:其他好文   时间:2019-01-11 00:03:50    阅读次数:268
sklearn之svm-葡糖酒质量预测(1)
1.基础支持向量机(SVMs)是一套用于分类、回归和异常值检测的监督学习方法。支持向量机的优点是:在高维空间中有效。在维度数量大于样本数量的情况下仍然有效。在决策函数中使用一个训练点子集(称为支持向量),因此它也是内存高效的。通用的:可以为决策函数指定不同的内核函数。提供了通用的内核,但也可以指定定制的内核。支持向量机的缺点包括:如果特征数远大于样本数,则在选择核函数时避免过拟合,正则项至关重要。
分类:其他好文   时间:2018-12-04 18:49:07    阅读次数:287
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