updated--介于setup和head之间的一个混杂地段

本文探讨了elf格式的理解及system模块的加载过程,详细介绍了使用特定命令将elf格式的system模块转换为二进制文件的方法,并实现了该模块在特定地址上的加载。

这些疑虑是有道理的,但是在目前阶段看来,又是多余的,下面这两个命令简直就是末日的救世主啊~

ld -m elf_i386 -Ttext 0 -e _start -o system head.o main.o printk.o sched.o

下面这个指令将elf格式的system模块华丽的转换成二进制文件kernel,效果非常不错哦!
objcopy -O binary system kernel


继续前行!目前已经完整的实现了system二进制模块(打桩)载入到0x0000地址,同时完成了head模块中的各种功能:初始化IDT表,重置GDT表,以及开启PAGE模式,完成从0x0000开始的16M地址的一一对应映射(这是最完美,最舒服的映射,即线性地址=物理地址),push main。


继续前行!devx


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10-20 23:10

几个问题困扰着我,在我脑子里绕绕绕:


1.elf格式需要再研究下,elf头是不是固定长的,就目前从文档上记录,是52字节?

Elf格式:
#define EI_NIDENT 16
typedef struct {
unsigned char e_ident[EI_NIDENT];    16
Elf32_Half e_type;  2
Elf32_Half e_machine; 2
Elf32_Word e_version; 4
Elf32_Addr e_entry; 4
Elf32_Off e_phoff; 4
Elf32_Off e_shoff; 4
Elf32_Word e_flags; 4
Elf32_Half e_ehsize; 2
Elf32_Half e_phentsize; 2
Elf32_Half e_phnum; 2
Elf32_Half e_shentsize; 2
Elf32_Half e_shnum; 2
Elf32_Half e_shstrndx; 2
} Elf32_Ehdr;
2.目前没有实现linux0.11中类似build.c的tools,也就是说没有实现自动strip elf头,如果1的假设成立,那么就在setup最后那个跳转偏移52字节,直接继续执行,是不是就可以了??

3.makefile还是得继续学习下,可以预见接下去的工程,将是汇编和C的混杂沼泽!!

【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
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