BIOS Functions Instruction -- Part-1

JoeM JoeM 博客等级 墨衍会员 · AI 创作全网分发 墨衍智能分发 本文由作者通过墨衍一键同步至各平台 1分发平台 1.3k累计阅读 1.3k平均单平台 已同步平台 优快云 微信公众号 微博 知乎 掘金 百家号 博客园 抖音 小红书 你的文章也可以这样分发 墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网 我也要 码龄23年
关注
原创 最新推荐文章于 2026-11-11 16:14:44 发布 1.3k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
BIOS知识枝桠——常用functions查阅 EFI_BOOT_SERVICES.InstallProtocolInterface() 在设备句柄上安装协议接口。如果句柄不存在，它将被创建并添加到系统的句柄列表中。InstallMultipleProtocolInterfaces()比InstallProtocolInterface()执行更多的错误检查，所以建议使用InstallMultipleProtocolInterfaces()代替InstallProtocolInterface() typedef EFI_STATUS (EFIAPI *EF 阅读详情

BIOS has 4 main functions:

1. POST - Test computer hardware insuring hardware is properly functioning before starting process of loading Operating System.

2. Bootstrap Loader - Process of locating the operating system. If capable Operating system located BIOS will pass the control to it.

3. BIOS - Software / Drivers which interfaces between the operating system and your hardware. When running DOS or Windows you are using complete BIOS support.

4. BIOS / CMOS Setup - Configuration program. Which allows you to configure hardware settings including system settings such as computer passwords, time, and date

标签
#passwords #system #windows #dos #date
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
【信息科学与工程学】计算机科学与自动化—第十五篇 云计算 11 算法篇01 编号类型领域问题问题的数学分析（含几何学/拓扑学/代数学/数论/集合论/离散数学/概率论/统计学/其他）及数值分析及算法分析及参数列表及参数数值设计C/C++/rust/python代码软件（含编译器）及硬件资源需求（CPU/GPU/内存【NAND/DRAM/HBM/其他】/HBM、HDD、SSD、RAID卡、其他）关联知识1工作负载调度数据中心最小化总完成时间/成本。 阅读详情

相关推荐

【信息科学与工程学】计算机科学与自动化 第二百三十三篇 凤凰架构02

① Firecracker 为每个 microVM 提供极简设备模型：virtio-net, virtio-blk, serial console。：① BB84：Alice 随机选择基矢（+ 或 ×）发送单光子，Bob 随机测量基矢，比对后保留一致位的子集作为原始密钥。：密度 1 EB/mm³；：① Parquet 文件：行组（Row Group）→ 列块（Column Chunk）→ 页（Page）。

weixin_49199313的博客 137

【数据结构-5】单链表的实现

单链表，具体来说是单向的、不带头的、不循环的链表。链表由一个一个节点组成，每个节点分为数据域和指针域，数据域存放数据，指针域存放下一节点的地址。这样，就可以根据指针域中的地址找到下一个节点，节点就串起来了构成了单链表。

weixin_44218929的博客 197

【信息科学与工程学】【数据中心】第三十五篇 云计算数据中心的学科知识04

编号学科（课程）核心知识点在云计算/云存储/云网络/云安全/云MaaS中的作用代表教材/资料/论文 + 数学方程式列表工业界应用D1421​云原生数据库：TiDB​HTAP（混合事务/分析处理）、分布式SQL、水平扩展、强一致（Raft）、自动故障恢复、与MySQL兼容、TiFlash列式引擎提供弹性扩展的分布式数据库；支撑高并发在线交易与实时分析教材：《TiDB in Action》PingCAP（2020） 论文：《TiDB: A Raft-based HTAP Database》（2017）

weixin_49199313的博客 406

C++ 入门笔记（十七）：list 入门 —— 为什么 list 不能 sort？

第17课：用大白话讲清 list 的双向链表结构、哨兵头、push_back 四步、迭代器封装、merge 与 splice 的区别，以及 vector 排序为什么常比 list 快。

wo_jack的博客 102

【信息科学与工程学】计算机科学与自动化——第三百零五篇 数据中心 Scale-Up、Scale-Out、Scale-Across 20

GPU 训练中的各种算子融合技巧、梯度压缩与稀疏通信的高级变体、混合专家模型的负载均衡与通信优化、长序列模型的注意力机制优化、模型量化与蒸馏的联合优化、分布式训练中的容错与恢复、以及一些新兴硬件特性的建模（如 HBM3、GDDR7、CXL 3.0 内存语义、PCIe Gen6 PAM4 信令等）。每条仍然包含四个方程式子节。

weixin_49199313的博客 348

深入大模型-52-Harness综述之(二)四大子系统

一个Harness都由四个子系统拼成,Agentic Loop是主干，四个子系统是Tool系统、Memory & Context、Guardrails，再加上一个把它们优雅组织起来的Skill系统。

qq_20466211的博客 25

C# 数据结构和特殊类型

.NET Core（现称.NET）提供丰富数据结构，优化性能与开发效率。日常开发首选List<T>和Dictionary<TKey,TValue>；高性能场景推荐Span<T>与Memory<T>减少内存分配；并发环境使用ConcurrentDictionary等线程安全集合；避免非泛型集合如ArrayList。

cccloveforever的博客 690

遗传病变异注释预测工具安装系列之------Exomiser 安装及bug处理

Exomiser是一个Java程序，它从全外显子组或全基因组测序数据中发现潜在的致病变异。 Java 版本必须为1.8以上。 Exomiser 最新版本下载 wget -c https://github.com/exomiser/Exomiser/releases/download/11.0.0/exomiser-cli-11.0.0-distribution.zip unzip ...

qq_37329349的博客 1536

工厂设备接MES为什么慢：协议识别与点表配置自动化的技术拆解

工业现场设备接 MES 的周期主要消耗在协议识别与点表配置。本文拆解这条链路的四层结构，给出点表映射的数据模型、两种部署架构的对比，以及可直接落地的三项验收口径与校验代码。适合工控集成、MES 实施、设备联网方向的工程师。

emfuture的博客 395

ADC学习（3）——采样电路

第三章 采样电路

夏风喃喃的博客 3万+

Q学习（Q-learning）入门小例子及python实现

一、从马尔科夫过程到Q学习 # 有一定基础的读者可以直接看第二部分 Q学习（Q-learning）算法是一种与模型无关的强化学习算法，以马尔科夫决策过程（Markov Decision Processes, MDPs）为理论基础。 标准的马尔科夫决策过程可以用一个五元组<S,A,P,R,γ>表示，其中： S是一个离散有界的状态空间； A是一个离散的动作空间； P为状态转...

wlm_py的博客 4万+

list

的底层是双向链表结构，双向链表中每个元素存储在互不相关的独立节点中，在节点中通过指针指向其前一个元素和后一个元素。，因此反向迭代器的实现可以借助正向迭代器，即：反向迭代器内部可以包含一个正向迭代器，对正向迭代器的接口进行包装即可。是可以在常数范围内在任意位置进行插入和删除的序列式容器，并且该容器可以前后双向迭代。迭代到该位置，在这段位置上迭代需要线性的时间开销；最大的缺陷是不支持任意位置的随机访问，比如：要访问。还需要一些额外的空间，以保存每个节点的相关联信息。个元素，必须从已知的位置。

xie0510_的博客 274

solidworks实体显示线框

solidworks实体莫名其妙显示为有点虚的线框

qq_35858902的博客 1万+

向 excel、word、pdf 三种文档中占位符插入数据

【代码】向 excel、word、pdf 三种文档中占位符插入数据。

weixin_45934659的博客 62

在Simulink中构建感应电机的时滞补偿控制模型，并通过仿真验证不同补偿策略的有效性

核心优势Smith预估器可有效补偿已知时滞，提升系统稳定性。动态PID调整适用于时变时滞的初步补偿。扩展方向自适应时滞估计：结合Luenberger观测器实时估计时滞。鲁棒控制：引入H∞控制或滑模控制抑制参数不确定性。网络化时滞补偿：结合知识库[2]的网络延迟模型，实现端到端补偿。

amy_mhd的博客 190

今日头条面试——iOS开发面试题

layoutIfNeeded和setNeedsLayout的区别。* Pod update和pod install的区别。* 10、autoreleasepool的使用场景。* 如何hook一个对象的方法，而不影响其它对象。* 数组cop后里面的元素会复制一份新的吗。* 介绍项目，主要介绍自己强项一点的地方。* assing可以使用在对象中吗。* isEquel和hash的关系。* 4、谈谈runtime的理解。* 8、谈谈runloop的理解。* copy和strong的区别。

FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发 594

软件商店常见问题标准处理流程

从底层软件源来看，/etc/apt/sources.list配置错误、源地址失效、公网与内网离线源混用、ARM64与x86_64架构源串用，以及DNS解析异常、系统代理配置错误，都会导致商店无法获取应用数据；打开该应用，确认可正常运行；软件商店作为系统内置的图形化软件分发与安装入口（UKUI桌面配套组件，底层依赖APT软件源），承担着应用软件的浏览、搜索、下载、安装、升级与卸载等核心功能，是终端软件部署与管理的关键通道。覆盖软件商店启动、页面加载、应用下载、安装、卸载、搜索、自身更新等全部业务场景。

qq_39496637的博客 282

图数据库Neo4j面试内容整理-Neo4j的性能

在执行复杂关系查询时，Neo4j 通过图结构的高效存储和查询机制，能够比传统的关系型数据库提供更快的性能，尤其是在涉及深层关系的查询时。通过合理的配置、优化查询和使用合适的硬件，Neo4j 可以处理大规模的数据集和高并发的查询请求，满足企业级应用的需求。Neo4j 在处理图数据时，通过优化图的存储、查询和遍历等方面，提供了高效的性能，特别适合用于需要处理复杂关系和多层次连接的应用场景，如社交网络、推荐系统、知识图谱等。：Neo4j 会根据查询的结构和数据的分布自动选择最优的查询计划。

不务正业的猿 586

【AI 开发从入门到进阶 · 10】收官篇：LoRA 微调、模型评估、推理加速与生产部署全链路

本文系统梳理了大模型微调与生产落地的全流程，从决策是否微调、优选LoRA技术方案，到代码实现、效果评估、推理加速与FastAPI服务封装，最终构建可迭代的生产级AI系统。强调“逐级升级”原则，倡导以数据闭环驱动优化，避免技术冲动。全系列贯穿工程化思维，提供可复用模板与实战建议，助力开发者从模型训练迈向稳定可用的AI服务部署。

信息安全领域优质创作者｜操作系统领域专家 38

mapbox 从入门到精通 - 目录

欢迎大家来到gis分享者的《mapbox 从入门到精通》专栏。博主列出学习大纲，如果有什么问题，欢迎留言。

我哎GIS博客 5847

lwip-2.0.3

lwip是瑞典计算机科学院(SICS)的Adam Dunkels 开发的一个小型开源的TCP/IP协议栈。实现的重点是在保持TCP协议主要功能的基础上减少对RAM 的占用。

ARIA规范

ARIA用来补充原生HTML缺失的语义，原则：优先原生标签，ARIA仅做补充。 ARIA角色role：定义组件身份，分为地标角色、构件角色、文档角色；构件角色用于自定义弹窗、tab、下拉菜单等复杂组件； ARIA状态与属性：以aria-开头，描述组件实时状态；常用：aria-label、aria-labelledby、aria-describedby、aria-hidden、aria-expanded、aria-selected、aria-modal、aria-live； 常用场景：图标按钮用aria-l

2401_83227843的博客 419

VB摄像头监控

该VB模块可对摄像头捕获的画面进行录像等，可在创建的窗口进行控制

LangGraph 的分离思想总结

LangGraph 的分离思想，本质上是对"高内聚、低耦合"这一经典工程原则在 LLM 应用领域的落地。它通过状态与逻辑分离、节点职责分离、控制流与执行分离、计算与持久化分离、编排与实现分离五个层面，把一个难以维护的"大黑盒"拆解成一组可组合、可测试、可观测的部件。理解这套分离思想，比记住 API 更重要——因为当你面对新的智能体场景时，真正指导你做出合理拆分的，正是这些分离原则。

张晨光老师的播客 382

假人有限元模型

假人模型，车辆碰撞假人有限元模型，适合做乘员安全的研究者利用

数学建模模型总结

这是本人在两年内准备参加数学建模竞赛搜集到的模型资料，已经经过了本人的筛选和整理，希望能够对准备参加数学建模竞赛的学弟学妹们提供一些帮助！

Java基础：泛型、类型擦除与 PECS 原则

泛型允许类、接口和方法使用类型参数，把许多类型检查提前到编译期，减少显式类型转换，提高代码复用性。例如。

cjpabc的博客 452

RT-Thread 5.4.0 完整版架构剖析（下）：IPC、时钟、内存、设备与组件

从 IPC 全量、时钟与定时器、内存管理，到设备框架、组件层、软件包机制、移植裁剪与速查表，补齐 RT-Thread 5.4.0 完整版的下半张地图。

204

CMake 多目录工程实战：静态库与动态库的完整构建示例

本文通过一个完整CMake项目示例，展示了如何构建静态库（math）与动态库（sort），并分别在test1、test2中链接使用。项目结构清晰，顶层CMakeLists.txt统一管理变量，各子目录独立配置编译规则。通过add_library生成库，link_directories和link_libraries实现链接，最终完成构建与验证。重点区分了静态库（打包进可执行文件）与动态库（运行时加载）的差异，适用于实际工程化开发与面试准备。

2303_77004089的博客 123

第2讲：提示注入攻击——原理与防御

提示注入是攻击者通过恶意指令绕过AI系统规则的安全威胁，分为直接注入（如覆盖指令、角色扮演越狱）和间接注入（藏于文档或搜索结果中）。防御需三重机制：检测（识别高危模式与多轮诱导）、加固（设置优先级、随机分隔符、锁定输出）、净化（清除控制字符、编码、截断超长输入）。结合上下文分析与多模态处理，可有效防范编码绕过、过度净化等陷阱。核心理念：防御需检测、加固、净化联动，筑牢AI应用安全防线。

sandaoliuge的博客 264
上一篇： PInvoke In C# -- Preparing
下一篇： 程序员版《东邪西毒》
点赞 0
评论 0
书签 书签 0
JoeM
JoeM
博客等级 码龄23年 12粉丝 35原创
+ 关注
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值