linux内核编译

本文详细介绍了在Ubuntu和CRUX系统上编译Linux 2.6.18内核的过程,包括安装虚拟机、下载及配置内核源代码、解决编译过程中遇到的常见问题,并提供了具体的解决方案。

实验环境:Ubuntu14 kylin

虽然是最新的操作系统,但是用起来并不是很顺手,综合看起来,编译内核过程中这个系统出现的问题最多.

 

操作步骤:1.安装虚拟机,纯粹是鼠标操作的环节,基本可以忽略.

2.下载内核源代码包linux-2.6.18.tar.bz2, 

3.将源代码解压到/usr/src/目录下(tar -xvf linux-2.6.18.tar.bz2 ),实际上,解压到哪里都是可以的,进入/linux-2.6.18/

4.make menuconfig,如果报错,说明缺少组件,使用

apt-get install build-essential kernel-package libncurses5-dev libqt3-headers 

来安装需要的gcc工具以及运行库等,也可以使用cp /boot/.config-xxxx ./.config(xxxx处按tab

键出现)将系统配置拷贝过来

5.make-kpkg kernel_image来编译,前提是安装组件 

sudo apt-get install kernel-package

6.编译完成后,在文件夹中找到生成的安装包,使用dpkg -i xxx安装该包,

7.然后重启,在高级选项中选择该内核即可,

 

编译过程中出现的问题有如下:

1, PATH_MAX’未声明错误:PATH_MAX’未声明(在此函数内第一次使用),scripts/mod/sumversion.c:384: 错误:(即使在一个函数内多次出现,每个未声明...    

解决方案:scrips/mod/sumversion.c,引入头文件,即添加"#include<limits.h>"

 

2, elf_i386:没有那个文件或目录 ------解决方法原因是 gcc 4.6 不再支持 linker-style 架构。讲 arch/x86/vdso/Makefile 中, 将以VDSO_LDFLAGS_vdso.lds 开头所在行的 "-m elf_x86_64" 替换为 "-m64"

 解决方案:将以 VDSO_LDFLAGS_vdso32.lds 开头所在行的 "-m elf_x86" 替换为 "-m32"

 

3, 对‘__mutex_lock_slowpath’未定义的引用解决方案: .config中编辑添加CONFIG_DEBUG_MUTEXES=y

 

实验环境:CRUX2.6系统

出现的问题有如下:

1, PATH_MAX’未声明错误:PATH_MAX’未声明(在此函数内第一次使用),scripts/mod/sumversion.c:384: 错误:(即使在一个函数内多次出现,每个未声明...    

解决方案:scrips/mod/sumversion.c,引入头文件,即添加"#include<limits.h>"

 

2, 启动的时候显示:kernel too old

kernel panic: 

 

 

 

 

 

 

实验环境:CRUX2.2系统

由于CRUX2.6无法安装旧的内核,我又尝试了旧版本的CRUX2.2版本来安装,

实验步骤:1. 硬盘分区,使用fdisk /dev/hda,分成hda1hda2,hda1用来作swap

2.格式化,mkfs.ext3 /dev/hda2,     mkswap /dev/hda1,  swapon hda1, hda2  mount/mnt

3.setup开始安装CRUX2.2, 选择安装到/mnt

4.然后 chroot, 

5.make menuconfig,选择好驱动,

6.make all编译内核,将编译好的内核拷贝到/boot,System.map也拷贝到/boot,修改,fstab以及/etc/lilo.conf, 

7.重启,进入系统,至此CRUX系统安装完成

8.将linux2.6.18源代码拷贝进来,

9. make menuconfig选择好驱动,

10.Make all编译完成,

11.将编译好的内核拷贝到/boot,

12.在lilo.conf中增加数据块,

prompt

timeout=300

image=新的内核

boot=/dev/hda

label=xxxx

root=/dev/hda2

13.reboot重启,输入xxxx,进入系统,

出现的问题:有了前几次的经验,基本没有出现问题,

运行结果:

 

【CNN-GRU-Attention】基于卷积神经网络和门控循环单元网络结合注意力机制的多变量回归预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于卷积神经网络(CNN)、门控循环单元网络(GRU)与注意力机制(Attention)相结合的多变量回归预测模型研究,重点利用Matlab实现该深度学习模型的构建与仿真。该模型通过CNN提取输入数据的局部特征,利用GRU捕捉时间序列的长期依赖关系,并引入注意力机制增强关键时间步的权重,从而提升多变量时间序列回归预测的精度与鲁棒性。文中涵盖了模型架构设计、训练流程、参数调优及实际案例验证,适用于复杂非线性系统的预测任务。; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习基础,熟悉Matlab编程环境,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及算法工程师,尤其适合关注时间序列预测、能源预测、智能优化等方向的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于风电功率预测、负荷预测、交通流量预测等多变量时间序列回归任务;②帮助读者掌握CNN-GRU-Attention混合模型的设计思路与Matlab实现方法;③为学术研究、毕业论文或项目开发提供可复现的代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块理解模型实现细节,重点关注数据预处理、网络结构搭建与注意力机制的嵌入方式,并通过调整超参数和更换数据集进行实验验证,以深化对模型性能影响因素的理解。
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