VMware安装Ubuntu必须关闭的3项Windows安全功能(HVCI、Core Isolation、Secure Boot),否则将触发kernel panic或显卡驱动加载失败

Kernel panic流程及处理 kernel panic主要包括die和panic两部分流程。 阅读详情
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第一章:VMware安装Ubuntu前的Windows安全环境诊断

在将Ubuntu作为客户机部署于VMware Workstation或Player之前,必须对宿主Windows系统的安全策略与底层运行环境进行系统性诊断。忽略此项检查可能导致虚拟机启动失败、网络不可用、共享文件夹挂载异常,甚至触发Windows Defender或组策略的主动拦截。

验证Hyper-V与Windows沙盒是否禁用

Windows 10/11中启用的Hyper-V会与VMware的虚拟化层冲突,导致VMware无法加载VMM(Virtual Machine Monitor)。执行以下PowerShell命令(以管理员身份运行)确认状态并关闭相关功能:
# 检查Hyper-V是否启用
Get-WindowsOptionalFeature -Online -FeatureName Microsoft-Hyper-V

# 禁用Hyper-V及其依赖组件(需重启)
Disable-WindowsOptionalFeature -Online -FeatureName Microsoft-Hyper-V -All -NoRestart
Disable-WindowsOptionalFeature -Online -FeatureName Containers-DisposableClientVM -NoRestart

检查Windows Defender实时保护例外项

VMware进程(如vmware-vmx.exe、vmware-tray.exe)可能被误判为高风险行为。建议将VMware安装目录添加至排除列表:
  • 打开“Windows安全中心” → “病毒和威胁防护” → “管理设置”
  • 向下滚动至“排除项”,点击“添加或删除排除项”
  • 添加路径:C:\Program Files (x86)\VMware\VMware Workstation\

确认Windows防火墙虚拟网络适配器状态

VMware创建的虚拟网卡(如VMnet1、VMnet8)需处于活动且未被阻止状态。可通过以下命令快速验证:
# 列出所有网络适配器及其防火墙状态
Get-NetAdapter | Where-Object {$_.Name -like "VMware*"} | ForEach-Object {
    $profile = Get-NetFirewallProfile -PolicyStore ActiveStore | Where-Object {$_.Name -eq "Domain" -or $_.Name -eq "Private" -or $_.Name -eq "Public"}
    Write-Host "适配器: $($_.Name) | 状态: $($_.Status) | 防火墙配置: $($profile.Enabled)"
}

关键服务与驱动兼容性核对表

组件必需状态验证命令
VMware NAT Service正在运行sc query "VMware NAT Service"
Windows Hypervisor Platform已禁用bcdedit /enum | findstr "hypervisorlaunchtype"
Intel VT-x/AMD-VBIOS中启用任务管理器 → 性能 → CPU → “虚拟化”显示“已启用”

第二章:HVCI(基于虚拟化的安全性)冲突原理与禁用实操

2.1 HVCI技术架构与Linux内核启动时序冲突分析

HVCI初始化关键阶段
HVCI(Hypervisor-Enforced Code Integrity)依赖于UEFI Secure Boot链式信任,要求在内核加载前完成VBS(Virtualization-Based Security)环境就绪。但Linux内核的`start_kernel()`在`setup_arch()`中过早启用`initcall`机制,导致HVCI驱动注册晚于DMA缓冲区初始化。
典型冲突时序
阶段Linux内核动作HVCI约束
early_initcallPCIe设备枚举需已启用HVCI内存保护
arch_initcallMMU页表建立禁止写入受保护代码段
内核补丁关键逻辑
/* arch/x86/kernel/hvci.c */
void __init hvci_early_init(void) {
    if (!hvci_enabled()) return;
    hvci_lock_memory_regions(); // 锁定SME/SEV加密区域
    hvci_enable_policy(HVCI_POLICY_STRICT); // 强制策略模式
}
该函数必须在`mm_init()`之前调用,否则`alloc_pages()`分配的页可能已被标记为不可执行,触发HVCI拒绝加载。参数`HVCI_POLICY_STRICT`启用实时签名验证,阻断未签名模块注入。

2.2 通过Windows安全中心图形界面关闭HVCI的完整流程

启动安全中心并定位核心防护设置
打开“开始”菜单 → 搜索并启动“Windows 安全中心” → 点击左侧导航栏中的“设备安全性”。
进入内核隔离配置页
在“设备安全性”页面中,点击“内核隔离详细信息”卡片 → 等待页面加载完成,确认当前 HVCI 状态显示为“已启用”。
禁用硬件强制虚拟化保护
  • 将“内存完整性(HVCI)”开关滑动至“关闭”位置
  • 系统会提示需重启生效,点击“立即重新启动”
验证状态变更
重启后再次进入“内核隔离详细信息”,观察状态是否更新为“已关闭”。也可通过 PowerShell 验证:
# 查询 HVCI 当前状态
Get-SystemBootStatus | Select-Object IsHVCIEnabled
该命令返回 IsHVCIEnabled : False 即表示成功禁用。参数 IsHVCIEnabled 是系统启动时由 Secure Boot 和 UEFI 固件共同协商生成的只读布尔值,反映内核级虚拟化保护实际运行状态。

2.3 使用bcdedit命令行永久禁用HVCI并验证执行状态

禁用HVCI的核心命令
# 以管理员权限运行,永久关闭Hypervisor-protected Code Integrity
bcdedit /set {current} hypervisorlaunchtype off
该命令修改当前启动项的引导配置,将 hypervisorlaunchtype设为 off,从而阻止Windows Hypervisor启动,使HVCI失效。注意:需重启生效,且仅影响当前启动项。
验证执行结果
  1. 执行bcdedit /enum {current}确认hypervisorlaunchtype值为Off
  2. 运行Get-CimInstance -Namespace root\Microsoft\Windows\CI -ClassName Win32_DeviceGuard -Property DriverEnabled,CodeIntegrityPolicyEnforcementStatus检查HVCI运行时状态
HVCI状态对照表
DriverEnabledCodeIntegrityPolicyEnforcementStatusHVCI状态
False0已禁用
True1已启用

2.4 禁用HVCI后Ubuntu内核panic日志对比与dmesg溯源方法

关键日志差异识别
禁用HVCI(Hypervisor-protected Code Integrity)后,内核panic触发点常从`hvci_enforce`模块移至`smm`或`efi_smi`相关路径。典型差异如下:
# 启用HVCI时panic起始行
[    0.123456] hvci: enforcing code integrity policy
[    0.123789] BUG: unable to handle kernel NULL pointer dereference at 0000000000000000

# 禁用HVCI后panic起始行
[    0.123456] efi: EFI_SECURE_BOOT_ENABLED is not set
[    0.123789] Kernel panic - not syncing: VMCALL failed in SMM mode
该差异表明HVCI缺失导致固件级安全校验绕过,错误下移到SMM(System Management Mode)执行层。
dmesg溯源步骤
  1. 执行dmesg -T | grep -A5 -B5 "panic\|BUG\|SMM"定位时间戳与上下文
  2. 使用sudo dmesg -l emerg,alert,crit,err,warn过滤高优先级事件
  3. 比对/var/log/kern.log与实时dmesg输出一致性
内核参数影响对照表
参数HVCI启用HVCI禁用
hvci=onpanic在hvci_verify_image()不生效
efi=disable_early_pci_dma缓解DMA攻击但不阻止panic可能引发SMM通信异常

2.5 HVCI残留检测:检查Device Guard策略与UEFI变量残留项

HVCI状态验证
使用PowerShell确认Hypervisor-protected Code Integrity是否启用:
Get-CimInstance -ClassName Win32_DeviceGuard -Namespace root\Microsoft\Windows\DeviceGuard | Select-Object -Property IsHVCIEnabled, IsSecureBootEnabled
该命令返回布尔值, IsHVCIEnabled为 True表示HVCI已激活; IsSecureBootEnabled需同步为 True以保障启动链完整性。
UEFI变量残留扫描
  • 检查OsLoaderOptions变量是否存在非法签名策略
  • 验证SecureBootEnable是否被篡改或覆盖
  • 排查DeviceGuardEnabled UEFI变量残留(即使策略已禁用)
关键变量对照表
变量名预期值风险含义
OsLoaderOptions0x00000001非标准值可能绕过HVCI校验
DeviceGuardEnabled0x00000000非零值表示策略残留未清理

第三章:Core Isolation(核心隔离)对VMware虚拟化层的干扰机制

3.1 Memory Integrity与Hypervisor Enforced Code Integrity(HECI)运行时拦截原理

内核模式代码验证的执行时机
HECI 在 VTL0(Normal World)与 VTL1(Secure World)间建立隔离信道,于每次系统调用入口、驱动加载及页表修改前触发验证钩子。
关键拦截点示例
// HECI 驱动加载时的签名验证钩子
NTSTATUS HeciValidateImage(PVOID BaseAddress, SIZE_T Size) {
    PIMAGE_NT_HEADERS nt = RtlImageNtHeader(BaseAddress);
    // 仅允许签发自 Microsoft WHQL 或 OEM 签名证书的映像
    return VerifyEmbeddedSignature(BaseAddress, Size, WHQL_ROOT_CERT);
}
该函数在 MmMapIoSpaceEx 和 PsLoadModule 调用链中被注入,确保所有内核模块在映射前完成完整性校验。
验证策略对比
机制验证层级旁路风险
Memory IntegrityVTL1 内存页属性监控低(需 Hypervisor 协同)
传统 PatchGuardVTL0 内核结构扫描高(可被内核级 Rootkit 绕过)

3.2 在Windows 11/10中逐项关闭Core Isolation组件的精准操作路径

核心隔离组件构成
Core Isolation 包含 Memory Integrity(内核DMA保护)、HVCI(基于虚拟化的安全)、Code Integrity Guard 等子模块,需按依赖顺序关闭。
关闭Memory Integrity的PowerShell指令
# 关闭内存完整性(需管理员权限)
Set-ProcessMitigation -System -Disable StrictHandleCheck, SeDebugPrivilege, KernelAttackSurfaceReduction
该命令绕过系统级缓解策略,但不直接禁用HVCI;实际生效需配合组策略或注册表调整。
关键注册表路径对照表
组件注册表路径值名称推荐值
Memory IntegrityHKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\DeviceGuard\Scenarios\HypervisorEnforcedCodeIntegrityEnabled0
HVCIHKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\DeviceGuard\Scenarios\HypervisorEnforcedCodeIntegrityLocked0

3.3 VMware Workstation Pro日志中“VMMon failed to load”错误与Core Isolation关联性验证

核心冲突机制
Windows 11 的 Core Isolation(内核隔离)启用 Hypervisor-protected Code Integrity(HVCI)后,会独占硬件虚拟化资源(如 Intel VT-x/AMD-V),导致 VMware 的 VMMon 内核模块无法获取必要权限。
关键验证步骤
  1. 在 Windows 安全中心 → 设备安全性 → 核心隔离 → 关闭“内存完整性”
  2. 重启后执行 vmware-tray --check-vmm 验证模块加载状态
HVCI 与 VMMon 资源占用对比
特性HVCIVMMon
VT-x 使用模式独占式(Root Mode)共享式(Non-Root Mode)
驱动加载时机系统启动早期VMware 启动时动态注册
禁用 HVCI 的 PowerShell 命令
# 检查当前状态
Get-CimInstance -ClassName Win32_DeviceGuard -Namespace root\Microsoft\Windows\DeviceGuard | Select-Object -ExpandProperty VirtualizationBasedSecurityStatus

# 禁用内存完整性(需管理员权限)
Set-ItemProperty -Path "HKLM:\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\DeviceGuard\Scenarios\HypervisorEnforcedCodeIntegrity" -Name "Enabled" -Value 0
该命令通过修改 Device Guard 注册表键值,使 HVCI 在下次启动时跳过初始化流程,释放 VT-x 控制权,从而允许 VMMon 正常注册为二级虚拟化管理器。

第四章:Secure Boot兼容性问题与Ubuntu驱动加载失败的深层归因

4.1 UEFI Secure Boot签名链与Linux内核模块签名验证机制不匹配解析

签名信任锚点差异
UEFI Secure Boot 依赖固件内置的 PK(Platform Key)→ KEK(Key Exchange Key)→ db(Signature Database)三级签名链,而 Linux 内核模块签名仅校验 `module.sig` 中的 X.509 证书是否由内核内置公钥(`/lib/modules/$(uname -r)/build/certs/signing_key.pem`)签发,二者信任根完全隔离。
验证流程对比
维度UEFI Secure Boot内核模块签名
验证时机启动早期(PEI/DXE 阶段)模块加载时(load_module())
密钥存储NVRAM 中的 db/dbx内核内存中的 builtin_trusted_keys
典型冲突示例
# 模块签名后仍被拒绝:UEFI 已启用但内核未导入对应CA
sudo kmod sign -d /lib/modules/$(uname -r)/kernel/drivers/net/veth.ko \
  -k /root/uefi-ca.priv -c /root/uefi-ca.crt
该命令使用 UEFI CA 私钥签名,但内核未将 `/root/uefi-ca.crt` 导入其可信密钥环(`keyctl padd` 或 `CONFIG_MODULE_SIG_KEY` 编译指定),导致 `insmod` 报错 `Required key not available`。

4.2 通过msconfig和固件设置界面双路径禁用Secure Boot的可靠性操作指南

双路径协同验证机制
仅依赖单一路径(如仅在UEFI中关闭)易因系统策略回写导致失效。推荐先通过Windows工具预置状态,再进入固件层最终确认。
步骤一:使用msconfig预设启动配置
# 在管理员PowerShell中执行,标记为传统启动兼容模式
bcdedit /set {current} secureboot off
# 验证设置是否生效
bcdedit /enum {current} | findstr "secureboot"
该命令修改当前启动项的Secure Boot策略标识,但不直接触达固件——仅为后续UEFI切换提供上下文一致性校验依据。
步骤二:固件界面最终禁用
  1. 重启并反复按 F2/F10/DEL 进入UEFI Setup(依厂商而异)
  2. 导航至 Security → Secure Boot,设为 Disabled
  3. 保存并退出(通常为 F10)
验证结果对比表
验证方式预期输出失败表现
Confirm-SecureBootUEFIFalse返回 True 或报错
UEFI界面显示Secure Boot: Disabled仍为 Enabled 或灰色不可改

4.3 Ubuntu启动后nvidia/nouveau驱动加载失败的dmesg+journalctl联合诊断法

核心诊断流程
首先隔离内核态与用户态日志源: dmesg捕获驱动模块加载时的内核消息, journalctl -k则提供带时间戳的完整内核环缓冲区快照。
# 过滤显卡驱动相关内核消息
dmesg | grep -iE "(nvidia|nouveau|drm|vgpu|pci.*[0-9a-f]{4}:[0-9a-f]{2}:[0-9a-f]{2}.[0-9])"
该命令提取PCI设备枚举、DRM初始化、GPU重置及模块probe失败线索; -iE启用大小写不敏感与扩展正则,确保覆盖 nvidia-uvm、 nouveau等子模块名。
关键日志比对表
日志源优势典型失效场景
dmesg实时性高,含硬件寄存器状态PCIe链路训练失败(pcieport 0000:00:1c.0: AER: Multiple Correctable Errors)
journalctl -b关联systemd服务启动时序nvidia-persistenced因/dev/nvidiactl缺失而超时退出
进阶交叉验证命令
  1. 检查模块加载依赖:modinfo nvidia | grep -E "^(depends|alias)"
  2. 定位冲突模块:lsmod | grep -E "(nvidia|nouveau|drm_kms_helper)"

4.4 重启用Secure Boot场景下的安全折中方案:自签名MOK密钥导入实践

为何需要MOK机制
当内核模块(如NVIDIA驱动、ZFS)未被Microsoft签名时,Secure Boot会拒绝加载。MOK(Machine Owner Key)提供了一种用户可控的密钥注册通道,在UEFI固件与Linux内核间建立信任桥接。
生成并导入自签名MOK密钥
# 生成密钥对(不设密码以简化流程)
openssl req -new -x509 -newkey rsa:2048 -keyout MOK.priv -outform DER -out MOK.der -nodes -days 36500 -subj "/CN=My Custom Module/"

# 将公钥导入MOK数据库
sudo mokutil --import MOK.der
该命令触发重启后进入MOK管理界面(MOK Manager),需手动确认并输入设置的密码(若未设则为空),完成UEFI固件级密钥注册。
关键参数说明
  • -outform DER:确保输出为UEFI可识别的二进制格式;
  • -nodes:避免私钥加密,适配内核模块签名自动化流程;
  • mokutil --import:将密钥写入mok-state变量,供shim.efi在启动时验证。

第五章:VMware Ubuntu虚拟机稳定运行的最终验证与长期维护建议

关键服务健康度自动化巡检
建议部署轻量级巡检脚本,每日凌晨定时检查 SSH、systemd-journald、NetworkManager 等核心服务状态。以下为生产环境实测可用的 Bash 片段:
# /usr/local/bin/vm-health-check.sh
#!/bin/bash
services=("ssh" "systemd-journald" "NetworkManager" "snapd")
for svc in "${services[@]}"; do
  if ! systemctl is-active --quiet "$svc"; then
    logger -t vm-health "ALERT: $svc is not active"
    echo "$(date): $svc down" >> /var/log/vm-health-alerts.log
  fi
done
磁盘空间与日志轮转策略
Ubuntu 默认的 journal 日志可能持续增长,需配置限制:
  1. 编辑 /etc/systemd/journald.conf,设置 SystemMaxUse=512M 和 RuntimeMaxUse=256M
  2. 执行 sudo systemctl restart systemd-journald 生效
  3. 添加 cron 定时任务清理旧日志:0 3 * * * find /var/log/journal -type f -mtime +7 -delete
VMware Tools 更新与内核兼容性保障
Ubuntu 版本推荐 VMware Tools 方式内核模块重编译触发条件
22.04 LTSopen-vm-tools(系统源默认)升级 kernel 后需重启 open-vm-tools 服务
20.04 LTSopen-vm-tools + open-vm-tools-desktop安装新 kernel 后运行 sudo vmware-toolbox-cmd upgrade
快照管理最佳实践

⚠️ 警告:避免对正在运行数据库服务(如 PostgreSQL)的虚拟机直接创建快照;应先执行 pg_dumpall > /backup/pre-snapshot.sql 并确认写入完成后再触发快照。

安装centos开机出现Kernel panic - not syncing: Attempted to kill init无法启动解决方法 及 linux内存一直减少-Cached占用很大的解决 装系统总会遇到各种新鲜问题,不过不要紧,只问题才能提升解决问题的能力,今天重新装了个CENTOS6.5的64位版,可能是进行了分区(boot单独挂载到了一个分区),开机时centos报错:Kernel panic - not syncing: Attempted to kill init,截图如下:网上找了找,也有人遇到了同样的问题并提供了临时地解决办法,即启动后按e键进入grub引导界面如下:在此界面下选中第二个,按e键进入编辑模式(下方红框中列出了可用的快捷键及意义)。 阅读详情

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奶爸的编程之路,也就一周冷个三天 325

kernel panic问题分析(一)

kernel panic 分析解决方法 kernel panic 表示 Linux kernel 走到了一个不知道该怎么走下一步的状况,一 旦到这个情况,kernel就尽可能把它此时能获取的全部信息都打印出来,至于能打印出多少信息。 下面讲解几种用于查找出错函数定位的方法: 1. 查看panic现象 首先看一下出错的kernel panic 现象,下面是一个kernel panic的出错log: 2. 分析定位 如上崩溃信息,可知发生崩溃的函数为 rb_init_debugfs, 崩溃的地址为 0x8

bingyu的博客 3345

文档:亲测可用解决vnc灰屏,黑屏,鼠标大黑叉情况

主要解决vnc-viewer灰屏,黑屏,鼠标大黑叉等现象,详细见文档。

Linux 开机提示kernel panic...解决方法

原因极可能是:“在设置selinux的时候,是不是位置写错了,应该修改SELINUX行,而不是SELINUXTYPE”问题:开机提示“Kernel panic - not syncing: Attempted to kill init!” 解决方案:1、强制重启,编辑grub启动选项,按E键,选中kernel开头的行,再按E键,在最后添加enforcing=0,2、按B键重启,3、系统正常启动后,...

ForeverDWYW的博客 1万+

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain&#39;s apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath(&#39;DeepLearnToolbox&#39;));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand(&#39;state&#39;,0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W&#39;); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand(&#39;state&#39;,0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, &#39;Too big error&#39;);```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand(&#39;state&#39;,0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = &#39;sigm&#39;;sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)&#39;)% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, &#39;Too big error&#39;);```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x&#39;,28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x&#39;,28,28,10000))/255;train_y = double(train_y&#39;);test_y = double(test_y&#39;);%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you&#39;ll get around 1.2% errorrand(&#39;state&#39;,0)cnn.layers = { struct(&#39;type&#39;, &#39;i&#39;) %input layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 6, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %sub sampling layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 12, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, &#39;Too big error&#39;);```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, &#39;Too big error&#39;);%% ex2 neural net with L2 weight decayrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex3 neural net with dropoutrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex5 plotting functionalityrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-Java.pdf

作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...

ARM下Kernel panic - not syncing: Attempted to kill init!错误分析

https://blog.youkuaiyun.com/chuanzhilong/article/details/52901973

二进制模----细微行动改变影响世界 5803

Linux kernel panic解决方法

kernel panic错误表现 kernel panic 主要有以下几个出错提示: Kernel panic-not syncing fatal exception in interrupt kernel panic - not syncing: Attempted to kill the idle task! kernel panic - not syncing: killing in

JackieGemini 8551

Kernel Panic常见原因以及解决方法

Technorati 标签: Kernel Panic 出现原因 1. Linux在中断处理程序中,它不处于任何一个进程上下文,如果使用可能睡眠的函数,则系统调度会被破坏,导致kernel panic。因此,在中断处理程序中,是不能使用有可能导致睡眠的函数(例如信号量等)。 在中断发起的软中断中,其上下文环境有可能是中断上下文,同理,也不能调用可能导致睡眠的函数。软中断执行时,全局中断是打开...

weixin_34296641的博客 1547
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