(转)Ubuntu7.04 编译内核2.6.22.1

本文介绍了一种在Ubuntu和Debian环境下编译Linux内核2.6.22.1的方法,解决了SATA硬盘关机时产生的异响问题。通过安装必要软件包、配置内核、打包并安装内核等步骤完成。
原文地址:http://www.linuxidc.com/Linux/2007-07/6368.htm

今天下载了linux kernel 2.6.22.1,之所以对它产生兴趣,是因为这个新内核纠正了一个很大的bug:以往sata硬盘在关机时有类似于突然断电时的异响,尤其是在笔记本 中,声音格外明晰那。在新内核中这个bug得到了修正,正好也借此次机会尝试下ubungu方式编译内核,也算是debian方式。已经有了一次编译内核 的经验,这次顺利的多,一次成功,过程如下:

  1.下载必要的安装包,如:kernel-package,以及用于配置内核是用到的qt3,在新立得中均能顺利安装。

  2.将下载的源码解压到/usr/src/中,如文件夹/usr/src/linux2.6.22.1

  cd /usr/src/linux2.6.22.1

  3.配置内核

  sudo make xconfig

  配置结束后保存,退出。

  4.将配置过的源码打成deb包

  sudo make-kpkg clean

  sudo make-kpkg --initrd --append-to-version=-2.6.22.1 kernel_image kernel_headers

  在--append-to-version= 后面可以写上任何字符串来区别内核版本, 但是必须以" - "符号开始而且后面不包括任何空格.

  这个过程结束后,在/usr/src下就会出现打好包的内核deb包及头文件deb包。

  5.安装内核及头文件包

  sudo dpkg -i linux-image-2.6.22.1-2.6.22.1_2.6.22.1-2.6.22.1-10.00.Custom_i386.deb

  sudo dpkg -i linux-headers-2.6.22.1-2.6.22.1_2.6.22.1-2.6.22.1-10.00.Custom_i386.deb

  这个过程结束后,/boot/grub/menu.lst中会自动添加新的启动项,不用再手动更改,非常方便。

  重新启动即可进入新内核,这中方式应用在debian中,ubuntu同样适用,并且比传统的方式简便许多。

内容概要:本文档是一份关于交换路由配置的学习笔记,系统地介绍了网络设备的远程管理、交换机与路由器的核心配置技术。内容涵盖Telnet、SSH、Console三种远程控制方式的配置方法;详细讲解了VLAN划分原理及Access、Trunk、Hybrid端口的工作机制,以及端口镜像、端口汇聚、端口隔离等交换技术;深入解析了STP、MSTP、RSTP生成树协议的作用与配置步骤;在路由部分,涵盖了IP地址配置、DHCP服务部署(接口池与全局池)、NAT换(静态与动态)、静态路由、RIP与OSPF动态路由协议的配置,并介绍了策略路由和ACL访问控制列表的应用;最后简要说明了华为防火墙的安全区域划分与基本安全策略配置。; 适合人群:具备一定网络基础知识,从事网络工程、运维或相关技术岗位1-3年的技术人员,以及准备参加HCIA/CCNA等认证考试的学习者。; 使用场景及目标:①掌握企业网络中常见的交换与路由配置技能,提升实际操作能力;②理解VLAN、STP、OSPF、NAT、ACL等核心技术原理并能独立完成中小型网络搭建与调试;③通过命令示例熟悉华为设备CLI配置逻辑,为项目实施和故障排查提供参考。; 阅读建议:此笔记以实用配置为主,建议结合模拟器(如eNSP或Packet Tracer)动手实践每一条命令,对照拓扑理解数据流向,重点关注VLAN间通信、路由选择机制、安全策略控制等关键环节,并注意不同设备型号间的命令差异。
多旋翼无人机组合导航系统-多源信息融合算法(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕多旋翼无人机组合导航系统,重点介绍了基于多源信息融合算法的设计与实现,利用Matlab进行代码开发。文中采用扩展卡尔曼滤波(EKF)作为核心融合算法,整合GPS、IMU(惯性测量单元)、里程计和电子罗盘等多种传感器数据,提升无人机在复杂环境下的定位精度与稳定性。特别是在GPS信号弱或丢失的情况下,通过IMU惯导数据辅助导航,实现连续可靠的位姿估计。同时,文档展示了完整的算法流程与Matlab仿真实现,涵盖传感器数据预处理、坐标系换、滤波融合及结果可视化等关键环节,体现了较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和信号处理知识,从事无人机导航、智能控制、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于多旋翼无人机的高精度组合导航系统设计;②用于教学与科研中理解多传感器融合原理与EKF算法实现;③支持复杂环境下无人机自主飞行与定位系统的开发与优化。; 阅读建议:建议结合Matlab代码与理论推导同步学习,重点关注EKF的状态预测与更新过程、多传感器数据的时间同步与坐标变换处理,并可通过修改噪声参数或引入更多传感器类型进行扩展实验。
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