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深入分析linux内核源代码，本书是陈莉君教授编写，原网站是分散的多个pdf文件，我合并成了一个。
链接: https://pan.baidu.com/s/1NgOa0gjZRkAoteS4aSq6BQ?pwd=wvnm 提取码: wvnm
深入分析Linux内核源码.pdf
Linux内核源码的学习最佳文档，带书签，内容详尽丰富。
深入分析Linux内核源代码.pdf参考资源
1 Linux 源代码的获取 网站为 http://www.kernel.org/ ，在这里可以找到各种源代码版本及补丁。 2 Linux 源代码超文本交叉检索工具 国 外 网 站 ： http://lxr.linux.no/ ， 国 内 镜 像 网 站 为 ： http://www2.linuxforum.net/lxr/http/source 3 Linux 内核文档项目（LDP） 站点为：http://www.linuxdoc.org ，该主页中还包括了有用的链接、指南、FAQ 及 HOWTO。 4
深入分析Linux内核源码.chm
第一章 走进linux 1.1 GNU与Linux的成长 1.2 Linux的开发模式和运作机制 1.3走进Linux内核 1.4 分析Linux内核的意义 1.5 Linux内核结构 1.6 Linux内核源代码 1.7 Linux内核源代码分析工具 第二章 Linux运行的硬件基础 2.1 i386的寄存器 2.2 内存地址 2.3 段机制和描述符 2.4 分页机制 2.5 Linux中的分页机制 2.6 Linux中的汇编语言 第三章中断机制 3.1 中断基本知识 3.2中断描述符表的初始化 3.3异常处理 3.4 中断处理 3.5中断的后半部分处理机制 第四章 进程描述 4.1 进程和程序（Process and Program） 4.2 Linux中的进程概述 4.3 task_struct结构描述 4.4 task_struct结构在内存中的存放 4.5 进程组织的方式 4.6 内核线程 4.7 进程的权能 4.8 内核同步 第五章进程调度 5.1 Linux时间系统 5.2 时钟中断 5.3 Linux的调度程序－Schedule( ) 5.4 进程切换 第六章 Linux内存管理 6.1 Linux的内存管理概述 6.2 Linux内存管理的初始化 6.3 内存的分配和回收 6.4 地址映射机制 6.5 请页机制 6.6 交换机制 6.7 缓存和刷新机制 6.8 进程的创建和执行 第七章 进程间通信 7.1 管道 7.2 信号(signal) 7.3 System V 的IPC机制 第八章 虚拟文件系统 8.1 概述 8.2 VFS中的数据结构 8.3 高速缓存 8.4 文件系统的注册、安装与拆卸 8.5 限额机制 8.6 具体文件系统举例 8.7 文件系统的系统调用 8 .8 Linux2.4文件系统的移植问题 第九章 Ext2文件系统 9.1 基本概念 9.2 Ext2的磁盘布局和数据结构 9.3 文件的访问权限和安全 9.4 链接文件 9.5 分配策略 第十章 模块机制 10.1 概述 10.2 实现机制 10.3 模块的装入和卸载 10.4 内核版本 10.5 编写内核模块 第十一章 设备驱动程序 11.1 概述 11.2 设备驱动基础 11.3 块设备驱动程序 11.4 字符设备驱动程序 第十二章 网络 12.1 概述 12.2 网络协议 12.3 套接字(socket) 12.4 套接字缓冲区(sk_buff) 12.5 网络设备接口 第十三章 启动系统 13.1 初始化流程 13.2 初始化的任务 13.3 Linux 的Boot Loarder 13.4 进入操作系统 13.5 main.c中的初始化 13.6 建立init进程 附录： 1 Linux 2.4内核API 2.1 驱动程序的基本函数 2.2 双向循环链表的操作 2.3 基本C库函数 2.4 Linux内存管理中Slab缓冲区 2.5 Linux中的VFS 2.6 Linux的连网 2.7 网络设备支持 2.8 模块支持 2.9 硬件接口 2.10 块设备 2.11 USB 设备
linux内核代码分析pdf,Linux内核源代码分析.pdf
ebook第一部分 Linux 内核源代码arch/i386/kernel/entry.S 2arch/i386/kernel/init_task.c 8arch/i386/kernel/irq.c 8arch/i386/kernel/irq.h 19arch...
10分钟训练你的AI歌手：RVC WebUI声音克隆保姆级教程
本文提供了一份详细的RVC WebUI声音克隆保姆级教程，指导用户如何在10分钟内利用Retrieval-based-Voice-Conversion技术训练专属AI歌手。教程涵盖从环境配置、数据准备、模型训练到最终推理应用的全流程，即使是新手也能快速上手，实现高质量的声音克隆与歌曲生成。
解决Unity与3DMax模型单位与中心点偏差的完整指南
本文详细解析了Unity与3DMax模型导入时常见的单位与中心点偏差问题，提供了从3DMax单位设置、FBX导出到Unity接收调整的完整解决方案。通过实战案例和高效工作流建议，帮助开发者实现unity与3dmax的单位统一，避免尺寸错误和轴心偏移，提升3D资源导入效率。
深入分析Linux内核源码
深入分析Linux内核源码http://www.kerneltravel.net/kernel-book/深入分析Linux内核源码.html
控制障碍函数(Control Barrier Function,CBF) 一、定义
介绍控制障碍函数
《深入分析Linux内核源码》陈莉君.pdf
《深入分析Linux内核源码》陈莉君.pdf 【下载地址】深入分析Linux内核源码陈莉君.pdf 《深入分析Linux内核源码》是一本由陈莉君撰写的专业书籍，详细解析了Linux内核的源码结构、核心机制及关键模块。书中涵盖了启动流程、内存管理、进程管理、文件系统和网络编程等核心内容，通过源码剖析帮助读者深入理解Linu...
COMSOL中的动网格
首先我们先了解几个概念 （1）网格重划分（remesh）：就是在某些特定的区域进行网格的重新划分，在Maxwell软件中的直线运动区域，当运动物体运动后，这个区域进行重新划分。 （2）morph：网格不重新划分，小范围的进行网格变形，针对运动物体运动位移较小，对变形区域不进行重划分，能够提高效率。 （3）网格滑移（sliding）：针对圆形运动区域，运动与非运动区域进行网格滑移，当然边界上两侧网格不共节点，该方法不需要网格重新划分，大部分软件针对圆形运动区域采用该方法，比如maxwell的band，b
20个闭环渗透测试项目：从漏洞发现到简历突围
渗透测试不仅是工具使用，更是对系统设计缺陷与实现偏差的深度推演。理解OWASP Top 10、Burp Suite等基础能力只是起点，真正具备工程价值的是能复现、可验证、可协作的完整攻击链。本文聚焦真实业务场景下的SSRF协议绕过、JWT签名机制缺陷、Redis未授权利用、Kong网关配置风险及etcd存储结构分析等核心热词，揭示漏洞本质在于架构决策与配置偏差的叠加态。适用于红队实战、甲方安全建设与乙方渗透审计等多类岗位，帮助从业者将技术动作升维为技术叙事。
[书]深入分析Linux内核源代码
内核源码下载： https://mirrors.edge.kernel.org/pub/linux/kernel/ http://ftp.sjtu.edu.cn/sites/ftp.kernel.org/pub/linux/kernel/ 本书基于2.4.16版本 Linux运行的硬件基础 Linux在启动过程中设置了段寄存器的值和全局描述符表GDT的内容： // FILE: include/asm-i386/segment.h #define __KERNEL_CS 0x10 // 内核代
嵌入式开发中Tab与空格混用的危害与统一规范实践
在软件工程中，代码格式一致性是保障可读性与团队协作效率的基础。从原理上看，制表符（Tab）与空格（Space）在存储与显示机制上存在本质差异：Tab是控制字符，其显示宽度取决于编辑器设置；空格则是固定宽度的字符。这种差异导致混用时会引发代码对齐错乱、版本控制冲突及跨平台兼容性问题，严重影响工程的可维护性。尤其在嵌入式开发领域，资源受限环境与高可靠性要求使得统一的编码规范更为关键。通过配置编辑器、集成clang-format等自动化工具，可以强制实现缩进风格的一致性，从而提升代码质量与团队协作效率。本文聚焦于
《深入分析Linux内核源代码》读书、私藏笔记大放送
秉承着"不懂操作系统原理的程序员不是合格的程序员"的至理名言，鄙人又是买陈莉君老师的“Linux教学视频”，又是研读其力作《深入分析Linux内核源代码》，先将总结笔记放送给大家，希望对大家研习Linux源码提供更多的帮助，分章总结，从硬件起源开始->CPU中断->进程调度->内存管理->进程通信->文件系统->Socket网络通信，以源码结合注释的方式，对《深...
2024全国村级行政边界数据
五级行政区划：村边界数据产品涵盖五级行政区划：（一级行政区）省级行政区共31个其中：（台湾、香港、澳门除外）；（二级行政区）地级行政区共334个其中：7个地区、3个盟、30个自治州、294个地级市；（三级行政区）县级行政区共2851个其中：1355个县、117个自治县、49个旗、3个自治旗、363个县级市、962个市辖区、1个林区、1个特区；（四级行政区）乡级行政区共40497个其中：11626个乡、1034个民族乡、20117个镇、7566个街道、151个苏木、1个民族苏木、2个县辖区公所；
华为OD机考双机位C卷 - 虚拟理财游戏（Java & Python& JS & C/C++ & GO ）
华为OD机考双机位C卷 - 虚拟理财游戏（OD上机考试双机位C卷）。提供Java、C++、Python、Go、JavaScript源码实现，并提供完整思路讲解，以及在线OJ模拟做题。
linux内核代码结构,《深入分析linux内核源代码》笔记：linux 内核源代码
一、Linux内核源代码的结构Linux 内核源代码位于/usr/src/linux 目录下。include/目录包含了建立内核代码时所需的大部分包含文件，这个模块利用其他模块重建内核。init/ 子目录包含了内核的初始化代码，这是内核开始工作的起点。arch/子目录包含了所有硬件结构特定的内核代码，如图1所示，arch/子目录下有 i386和 alpha 模块等。drivers/ 目录包含了内核...
WINCC7.3破解文件
WINCC7.3硬件够破解文件，有需要的下载！WINCC7.3硬件够破解文件，有需要的下载！
linux内核源代码完全注释_深入分析Linux内核源代码-走进 Linux(下）
每天十五分钟，熟读一个技术点，水滴石穿，一切只为渴望更优秀的你！————零声学院Linux 内核结构 Linux 是一个庞大、高效而复杂的操作系统，虽然它的开发起始于 Linus Torvalds 一个人，但随着时间的推移，越来越多的人加入了 Linux 的开发和对它的不断完善。如何从整 体上把握 Linux 内核的体系结构，对于 Linux 的开发者和分析者都至关重要。 Linux 内核在整...
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'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('DeepLearnToolbox'));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('state',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'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',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 = 'sigm';%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, 'Too big error');```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('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';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)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';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, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% 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'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 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, 'Too big error');```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('state',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, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',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, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',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, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % 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, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % 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, 'Too big error');%% 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('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % 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, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
IDEA的使用指南
IDEA基于java的使用手册,可以最快速的上手,在使用中不断的丰富自己的使用技巧.
深入分析Linux内核源代码-Linux 运行的硬件基础（上）
每天十五分钟，熟读一个技术点，水滴石穿，一切只为渴望更优秀的你！ ————零声学院 我们知道，操作系统是一组软件的集合。但它和一般软件不同，因为它是充分挖掘硬件 潜能的软件，也可以说，操作系统是横跨软件和硬件的桥梁。因此，要想深入解析操作系统 内在的运作机制，就必须搞清楚相关的硬件机制。 操作系统的设计者必须在硬件相关的代码与硬件无关的代码之间划出清楚的界限，以便 将一个操作系统很容易地移植到不同的平台。Linux 的设计就做到了这点，它把与硬件相关 的代码全部放在 arch（architecture 一词
VC中sqlite的使用
在VC中对sqlite的使用，实现数据库大批数据的快速插入，读取数据库中的数据在ListCtrl中显示
linux下代码写错了怎么更改_深入分析Linux内核源代码-走进 Linux(下）
每天十五分钟，熟读一个技术点，水滴石穿，一切只为渴望更优秀的你！————零声学院Linux 内核结构 Linux 是一个庞大、高效而复杂的操作系统，虽然它的开发起始于 Linus Torvalds 一个人，但随着时间的推移，越来越多的人加入了 Linux 的开发和对它的不断完善。如何从整 体上把握 Linux 内核的体系结构，对于 Linux 的开发者和分析者都至关重要。 Linux 内核在整...
和linux关系_深入分析Linux内核源代码-走进 Linux(下）
每天十五分钟，熟读一个技术点，水滴石穿，一切只为渴望更优秀的你！————零声学院Linux 内核结构Linux 是一个庞大、高效而复杂的操作系统，虽然它的开发起始于 Linus Torvalds 一个人，但随着时间的推移，越来越多的人加入了 Linux 的开发和对它的不断完善。如何从整 体上把握 Linux 内核的体系结构，对于 Linux 的开发者和分析者都至关重要。Linux 内核在整个操作系...
linux patch安装_深入分析Linux内核源代码-走进 Linux(下）
每天十五分钟，熟读一个技术点，水滴石穿，一切只为渴望更优秀的你！————零声学院Linux 内核结构Linux 是一个庞大、高效而复杂的操作系统，虽然它的开发起始于 Linus Torvalds 一个人，但随着时间的推移，越来越多的人加入了 Linux 的开发和对它的不断完善。如何从整 体上把握 Linux 内核的体系结构，对于 Linux 的开发者和分析者都至关重要。Linux 内核在整个操作系...
深入分析Linux内核源代码阅读笔记 第三章
我的GIS/CS学习笔记：https://github.com/yunwei37/ZJU-CS-GIS-ClassNotes <一个浙江大学本科生的计算机、地理信息科学知识库 > 第三章 中断机制 中断控制是计算机发展中一种重要的技术，最初它是为克服对 I/O 接口控制采用程序查询所带来的处理器低效率而产生的。 外部中断（或硬件中断） 内部中断（或叫异常） 本章主要讨论在 Intel i386 保护模式下中断机制在 Linux 中的实现。 中断基本知识 实模式和保护模式最本质的差别就是在.
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