再来编译内核(3.6.11) (更新中…)

本文深入探讨了从2.6版本到当前3.6版本Gentoo Linux内核的编译配置过程,详细介绍了各阶段的设置与选择,包括模块加载支持、处理器类型与特性、电源管理、网络支持等关键选项,旨在为内核爱好者提供全面的指导。

很久没编译内核了,记得上一次编译还是2.6,想不到今天装Gentoo时,突然发现内核已经发展到了3.6。这次决定好好地整理一下:

General setup
Enable loadable module support
Enable the block layer
Processor type and features
Power management and ACPI options
Bus options (PCI etc.)
Executable file formats / Emulations
Networking support
Device Drivers
Firmware Drivers
File systems
Kernel hacking
Security options
Cryptographic API
Virtualization
Library routines

参考资料:
[0] /usr/src/linux/Documentation
[1] 金步国 《Linux 2.6.19.x 内核编译配置选项简介
[2] Ken WuLinux 2.6.36内核优化指南
[3] Linux Kernel Driver DataBase
[4] LINUX内核编译选项详解(一):GENERAL SETUP
[5] IBM RCU
[6] wiki Slab allocation
[7] IBM Linux slab 分配器剖析
[8] IBM Linux SLUB 分配器详解
[9] baidu NUMA
[10] wiki UEFI
[11] Technology Chaos HP DV-2 安装 Gentoo – 休眠
[12] unsigned_的专栏 Gentoo Linux内核配置(三)
[13] wiki RapidIO
[14] wiki CAN bus
[15] unsigned_的专栏 Gentoo Linux内核配置(六)
[16] wiki iSCSI

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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