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  • linux内核配置与调优与shell2022-03-02 18:30:56

    sysctl -a abi.vsyscall32 = 1 //开启vdso debug.exception-trace = 1 //开启异常debug调试日志 debug.kprobes-optimization = 1 //动态插入探测点 debug.panic_on_rcu_stall = 0 dev.parport.default.spintime = 500 dev.parport.default.timeslice = 200 dev.raid.speed_l

  • android 10 各种包的结构2022-03-02 12:33:14

    源码编译后,在out目录对应的手机目录下 boot.img 解包后,生成2个文件boot.img-kernel 和boot.img-ramdisk.gz boot.img-kernel为内核,boot.img-ramdisk.gz 继续解包得到 ramdisk目录 也就是编译后的ramdisk目录,里面的文件夹都是空的,只有init可执行文件,应该是内核启动后就调用这个ini

  • spyder python debug时提示错误:Restarting kernel...2022-02-28 15:05:49

    程序对图片进行逐像素处理,用spyder python debug调试时提示错误:Restarting kernel...。直接编译运行则不提示错误。如图所示: 经过仔细测试,可能是程序内嵌套太深导致,当嵌套到1000多层时就出现错误,把程序修改成无嵌套后就不再出现Restarting kernel...错误。具体的错误原因不知道,

  • virtualBox centos 创建共享文件夹2022-02-26 08:31:16

      1. centos虚拟机安装好之后,在 设置 - 存储 里加载 VBoxGuestAdditions.iso      2. 如果菜单栏中 点击 安装虚拟增强 报错,可以手动加载 VBoxGuestAdditions.iso  //创建挂载目录 sudo mkdir --p /media/cdrom //挂载 , sudo mount -t auto /dev/cdrom /media/cdrom /

  • ARM PSCI在ATF和Linux kernel中的实现【转】2022-02-25 23:02:44

    转自:https://www.cnblogs.com/arnoldlu/p/14211367.html Linux内核中cpu_ops的实现因架构而已,对于ARM64架构一般通过执行smc指令进入EL3异常,由ATF执行PSCI功能。然后将结果返回给Linux。 这中间涉及到【Linux kernel的cpu_ops、psci_ops】、【SMC/HVC】、【PSCI】、【ATF的PSCI】

  • RV1126内核驱动模块编译2022-02-24 18:07:40

    将开发板厂商提供的SDK解压缩,其中有kernel文件夹.里面存放的就是开发板的内核 采用cd命令到kernel目录下 make mrproper //首先对源代码进行清理工作 **环境配置** apt-get install ncurser-devel //安装字符终端设备 cp /boot/config

  • kernel——module2022-02-21 23:31:54

    模块机制让kernel有伸缩性,既保有宏内核的高效,又有一定微内核的稳定性。 1. 单个模块 1.1 模块的编译 1.1.1 源码树内编译 在源码树内添加模块 linux-5.16.2# touch drivers/char/hello.c #include <linux/init.h> #include <linux/modules.h> static int __init hello_init(void)

  • Opencv学习笔记(五)2022-02-21 17:00:50

    本次笔记的内容主要是实现对形状的检查,使用Opencv中的函数实现图片中图形的监测。   1、首先开始对原始图形进行预处理。 String path="../shapes.png"; Mat img; img=imread(path); cvtColor(img,imgGray,COLOR_BGR2GRAY); GaussianBlur(imgGray,imgBlur,Size(3,3),3,0); Can

  • 【Kernel】内核同步2022-02-21 09:59:25

    【Kernel】内核同步 内核源码快捷查看 一、什么是内核同步 同步是指用于实现控制多个进程按照一定的规则或顺序访问某些系统资源的机制。 内核同步这里有一个官方形式的说法,但个人认为这一解释对理解其实际功能没什么帮助,这里仅仅对其进行引用。为了便于理解,这里介绍两个概念

  • 直观理解Dilated Convolution2022-02-20 21:06:18

    Dilated Convolution是一种通过增加kernel元素间距(padding 0)使得感受野增加的一种卷积方式。所谓感受野就是特征图上每个点对应原图像的像素范围。 这样,在不改变kernel size(上图中的kernel size还是3x3)的情况下,增加了感受野。也可以理解为kernel size从3x3 变成了5x5(但

  • Ubuntu16.04配置NFC服务2022-02-20 17:58:18

    1、安装nfs-kernel sudo apt install nfs-kernel-server 2、修改配文件 sudo vim /etc/exports 格式解析: 路径 访问IP(权限参数) /home/katcoo/nfs_share:NFS共享的文件夹路径 *:所有IP均可连接 (rw,sync,no_root_squash,no_subtree_check): rw:对该共享目录有读写权限 sync:资料

  • 【解决】VMware Unable to open kernel device : 系统找不到指定的文件22022-02-20 10:02:55

    方法一: 找到虚拟机相对应的.vmx文件进行编辑修改,我这里是CentOS 6 test.vmx 1.找到这一行: vmci0.present = “TRUE”, 将 TRUE 改为 FALSE,或者删除这行。 保存此虚拟机的.vmx文件。 2.重新运行虚拟机即可 方法二:(有时候方法一会不好使) 在window上用管理员身份打开cmd,输入"net st

  • bpf:No ELF library support compiled in.2022-02-19 23:00:10

    问题:版本不支持 #tc filter add dev veth100 ingress bpf da obj proxy.o sec tc No ELF library support compiled in. 解决: # 安装libbpf: git clone https://github.com/libbpf/libbpf cd libbpf/src make make install # 下载iproute2 git clone git://git.kernel.org/pub/

  • 修改/dev/kmsg时间戳格式(printk.c)2022-02-19 12:31:38

    修改 cat /dev/kmsg 输出log的时间戳,达到与dmesg输出的格式效果一致 6,64,2484633,-;Calibrating delay loop (skipped), value calculated using timer frequency.. 48.00 BogoMIPS (lpj=240000) 6,65,2484669,-;pid_max: default: 32768 minimum: 301 6,66,2484938,-;Mount-cac

  • 深度学习笔记024 GoogLeNet Inception V3 含并行连结的网络2022-02-14 21:00:46

    GoogLeNet是一个到目前为止仍然被广泛使用的网络。 GoogLeNet被认为是第一个卷积层超过一百层的网络。 GoogLeNet,其实就是Google的Net,本身就是Google的一批人做的,这里是玩了一个梗,将L大写,算是对LeNet的致敬。   Inception块:   GoogLeNet最重要的概念。   Inception块:我什么都

  • centos7升级2022-02-11 11:34:01

    准备 查看系统版本 cat /etc/redhat-release 看当前操作系统版本信息 cat /proc/version 查看版本当前操作系统内核信息 uname -a 输出 Linux 140 3.10.0-1127.13.1.el7.x86_64 #

  • 内核启动流程-初探2022-02-10 23:03:00

    目录1. Question2. 程序入口2.1. _text2.2. head.S3. 内核启动基本流程3.1. head.S3.2. start_kernel 1. Question 内核启动入口在哪,怎么从代码中找到入口? 启动内核前,要有哪些准备工作? 进程调度是何时开始的? 多核启动是何时完成的? 2. 程序入口 基于linux-5.15 ARM64分析。 2.1.

  • fsync failed -- /proc/sys/kernel/yama/ptrace_scope2022-02-10 11:00:05

    1.files in /proc are not actual files, they're an interface to lower-levels of the operating system. 2.the usual way of updating things in proc is directly with a shell command。 echo 0 > /proc/sys/kernel/yama/ptrace_scope 3.If you want this set

  • Jupyter-nodejs 安装2022-02-09 20:00:51

    Jupyter-nodejs 安装 jupyter 是web的编辑器,直接多种内核,默认支持python;   nodejs支持 Windows (Anaconda Distribution) 省 macOS In macOS, Homebrew and pip can be used to install IJavascript and its prerequisites: ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubuserconte

  • Kernel方法2022-02-09 08:31:46

    机器学习中的核函数与核方法(是什么?为什么?怎么做?)CSDN博客 上文中,二维空间用椭圆分类。用x和y再造/算出个z,就升维了,可以用平面来分隔了。 还有人说(大意)“核函数化复杂为简单,化不可能为可能”。 能不能这么理解: 椭圆有方程,可以用不多的几个数来描述。遇到更复杂的例子,小孩子也可以

  • "echo 0 > /proc/sys/kernel/hung_task_timeout_secs" disables this message.2022-02-08 16:04:53

    现象 主机无缘无故死机,主机上服务无响应 日志出现大量:"echo 0 > /proc/sys/kernel/hung_task_timeout_secs" disables this message. 日志输出信息: #tail -f /var/log/messages kernel: "echo 0 > /proc/sys/kernel/hung_task_timeout_secs" disables this message. kernel: IN

  • SKNet: Selective Kernel Networks2022-02-08 13:03:19

    论文 Selective Kernel Networks We propose a dynamic selection mechanism in CNNs that allows each neuron to adaptively adjust its receptive field size based on multiple scales of input information.However, some other RF properties of cortical neurons have

  • cent os升级后删除多余的内核2022-02-08 10:02:30

    第一步:查看系统目前现在的内核(现在需要使用的) uname -a第二步:查看系统中有哪些内核 rpm -qa |grep kernel第三步:删除多余的内核 yum remove kernel-3.10.0-862.14.4.el7.x86_64第四步:reboot

  • Linux内核启动流程分析2022-02-07 09:03:19

    转自:Linux内核启动流程分析(一)_kunkliu的博客-CSDN博客 本文以Linux3.14版本源码为例分析其启动流程。各版本启动代码略有不同,但核心流程与思想万变不离其宗。 内核映像被加载到内存并获得控制权之后,内核启动流程开始。通常,内核映像以压缩形式存储,并不是一个可以执行的内核。因

  • Pytorch学习记录(六)预训练模型的使用和修改2022-02-06 13:35:33

    预训练模型的使用和修改 使用预训练模型 导入models from torchvision import models 用法(调用得到的模型可以是没有预训练的,也可以是预训练的,两者都有完整的网络结构) resnet18 = models.resnet18(pretrained=True) printf(resnet18) ResNet( (conv1): Conv2d(3, 64, kern

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