JJJ:rcS脚本是如何被执行到的

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init/main.c
start_kernel->arch_call_rest_init->rest_init
负责完成系统初始化的最后几个重要步骤,主要包括初始化用户态进程(init进程)、创建内核线程管理器(kthreadd)以及启动CPU的空闲循环。

 683 noinline void __ref rest_init(void)
 684 {
 685     struct task_struct *tsk;
 686     int pid;
 687
 688     rcu_scheduler_starting();
 689     /*
 690      * We need to spawn init first so that it obtains pid 1, however
 691      * the init task will end up wanting to create kthreads, which, if
 692      * we schedule it before we create kthreadd, will OOPS.
 693      */
		 // 创建用户模式线程,即系统初始化进程(通常称为init进程),使用kernel_init作为入口点,并设置了CLONE_FS标志来共享文件系统命名空间。这一步确保init进程获得PID 1
 694     pid = user_mode_thread(kernel_init, NULL, CLONE_FS);
 695     /*
 696      * Pin init on the boot CPU. Task migration is not properly working
 697      * until sched_init_smp() has been run. It will set the allowed
 698      * CPUs for init to the non isolated CPUs.
 699      */
		 // 695至704:这部分代码将init进程固定在启动CPU上。由于此时任务调度尚未完全初始化,需要手动设置其CPU亲和性,避免调度问题。
 700     rcu_read_lock();
 701     tsk = find_task_by_pid_ns(pid, &init_pid_ns);
 702     tsk->flags |= PF_NO_SETAFFINITY;
 703     set_cpus_allowed_ptr(tsk, cpumask_of(smp_processor_id()));
 704     rcu_read_unlock();
 705
 706     numa_default_policy();
		// 创建内核线程kthreadd,它是所有内核线程的父进程,负责管理和调度内核线程。同样使用了CLONE_FS和CLONE_FILES标志。
 707     pid = kernel_thread(kthreadd, NULL, CLONE_FS | CLONE_FILES);
 708     rcu_read_lock();
		// 找到并记录刚创建的kthreadd线程的task_struct,以便后续使用.
 709     kthreadd_task = find_task_by_pid_ns(pid, &init_pid_ns);
 710     rcu_read_unlock();
 711
 712     /*
 713      * Enable might_sleep() and smp_processor_id() checks.
 714      * They cannot be enabled earlier because with CONFIG_PREEMPTION=y
 715      * kernel_thread() would trigger might_sleep() splats. With
 716      * CONFIG_PREEMPT_VOLUNTARY=y the init task might have scheduled
 717      * already, but it's stuck on the kthreadd_done completion.
 718      */
		// 更新系统状态,表明系统已准备好进行进程调度。
 719     system_state = SYSTEM_SCHEDULING;
 720	// 表示kthreadd初始化完成,可以唤醒等待此事件的其他部分代码继续执行。比如上面创建的kernel_init线程,就是所谓的init进程
 721     complete(&kthreadd_done);
 722
 723     /*
 724      * The boot idle thread must execute schedule()
 725      * at least once to get things moving:
 726      */
 727     schedule_preempt_disabled();
 728     /* Call into cpu_idle with preempt disabled */
		// 调用cpu_startup_entry启动CPU的空闲循环处理程序,这是CPU进入正常工作状态的最后一环,确保系统能够处理后续的任务调度。
 729     cpu_startup_entry(CPUHP_ONLINE);
 730 }

init负责所有用户空间进程创建,kthreadd是所有内核线程的祖先。

下面看kernel_init就是init进程:

1510 static int __ref kernel_init(void *unused)
1511 {
1512     int ret;
1513
1514     /*
1515      * Wait until kthreadd is all set-up.
1516      */
1517     wait_for_completion(&kthreadd_done);
1518
1519     kernel_init_freeable();
1520     /* need to finish all async __init code before freeing the memory */
1521     async_synchronize_full();
1522
1523     system_state = SYSTEM_FREEING_INITMEM;
1524     kprobe_free_init_mem();
1525     ftrace_free_init_mem();
1526     kgdb_free_init_mem();
1527     exit_boot_config();
1528     free_initmem();
1529     mark_readonly();
1530
1531     /*
1532      * Kernel mappings are now finalized - update the userspace page-table
1533      * to finalize PTI.
1534      */
1535     pti_finalize();
1536
1537     system_state = SYSTEM_RUNNING;
1538     numa_default_policy();
1539
1540     rcu_end_inkernel_boot();
1541
1542     do_sysctl_args();
1543
1544     pr_err("x5_test_init:%s:%d:ramdisk_execute_command=%s\n", __func__, __LINE__, ramdisk_execute_command);
1545     if (ramdisk_execute_command) {
1546         ret = run_init_process(ramdisk_execute_command);
1547         if (!ret)
1548             return 0;
1549         pr_err("Failed to execute %s (error %d)\n",
1550                ramdisk_execute_command, ret);
1551     }
1552
1553     /*
1554      * We try each of these until one succeeds.
1555      *
1556      * The Bourne shell can be used instead of init if we are
1557      * trying to recover a really broken machine.
1558      */
1559     if (execute_command) {
1560         ret = run_init_process(execute_command);
1561         if (!ret)
1562             return 0;
1563         panic("Requested init %s failed (error %d).",
1564               execute_command, ret);
1565     }
1566
1567     if (CONFIG_DEFAULT_INIT[0] != '\0') {
1568         ret = run_init_process(CONFIG_DEFAULT_INIT);
1569         if (ret)
1570             pr_err("Default init %s failed (error %d)\n",
1571                    CONFIG_DEFAULT_INIT, ret);
1572         else
1573             return 0;
1574     }
1575
1576     if (!try_to_run_init_process("/sbin/init") || 
1577         !try_to_run_init_process("/etc/init") ||
1578         !try_to_run_init_process("/bin/init") ||
1579         !try_to_run_init_process("/bin/sh"))
1580         return 0;
1581
1582     panic("No working init found.  Try passing init= option to kernel. "
1583           "See Linux Documentation/admin-guide/init.rst for guidance.");
1584 }

init上承kernel,下起用户空间进程,配置了整个用户空间工作环境。

kernel_init执行"/sbin/init",在此程序中,会执行到busybox的init进程入口,init_main.

在init_main()函数中会调用parse_inittab(void)函数,parse_inittab(void)函数可以使用一些默认的配置,当/etc/inittab没有配置时。

parse_inittab 里面会调用 new_init_action(SYSINIT, INIT_SCRIPT, “”),决定了接下去初始化的脚本是INIT_SCRIPT所定义的值。这个宏的默认值是"/etc/init.d/rcS"。

如此就执行到了rcS初始化脚本

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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');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

海思/etc/init.d/rcS脚本解析

/etc/init.d/rcS源码如下: #! /bin/sh /bin/mount -a for initscript in /etc/init.d/S[0-9][0-9]* do if [ -x $initscript ] ; then echo "[RCS]: $initscript" $initscript fi done 第1句:#! /bin/sh 参见https://bl

phmatthaus的专栏 1810

rcS脚本文件

Linux在启动的时候最先调用该脚本文件,该文件具体执行什么工作完全由自己决定,但是为了规范将各个模块分开到不同的文件中,然后在该文件中执行这些脚本 #必须含有这个第一行,表明是bash脚本 #! /bin/sh #挂载fstab文件下的所有分区 /bin/mount -a echo " _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ ...

刘星燎 1104

Linux下rcS文件中sleep用法,对busybox工具rcS脚本中exec执行﹑&后台执行和nohup执行的理解...

因为/etc/init.d/rcS脚本在/etc/inittab中以最高优先级第一个被init程序解析并使用daemon方式启动,::sysinit:/etc/init.d/rcS所以这样rcS脚本就作为一个独立的程序存在于进程空间了,比如我们希望在rcS脚本中执行一个独立的程序,那么我们应该使用直接执行命令方法,而不是使用exec,因为exec调用内核将直接置换用户空间rcS程序为exec执行的...

weixin_39634997的博客 774

linux rcs启动脚本嵌入式,嵌入式Linux系统启动脚本rcS

嵌入式系统启动过程中,最重要一环就是启动服务。这些服务都是通过预设置好的脚本启动起来的,控制这些启动脚本的就是rcS启动脚本。rcS文件在/etc/init.d/下面,因为嵌入式系统一般经过剪裁,降低资源的使用率,简化系统启动流程,加速系统启动速度。这里看一个非常简单的启动脚本,并结合脚本解释下脚本含义。#! /bin/sh // 必须含有这个第一行,表明是bash脚本/bin/mount -...

weixin_39768444的博客 554

一个rcS初始化脚本的说明

一个rcS初始化脚本的说明   #!/bin/sh export PATH=/sbin:/bin:/usr/sbin:/usr/bin mount -t proc proc /proc mount -t sysfs sysfs /sys mount -t tmp

咕唧咕唧shubo.lk的专栏 3304

rCS启动脚本分析

转载地址:http://wellmakers.com/?p=401 #!nsh # # PX4FMU startup script. # # Default to auto-start mode. An init script on the microSD card # can change this to prevent automatic startup of

hot__rain的博客 3831

嵌入式Linux系统启动脚本rcS

嵌入式系统启动过程中,最重要一环就是启动服务。这些服务都是通过预设置好的脚本启动起来的,控制这些启动脚本的就是rcS启动脚本。rcS文件在/etc/init.d/下面,因为嵌入式系统一般经过剪裁,降低资源的使用率,简化系统启动流程,加速系统启动速度。这里看一个非常简单的启动脚本,并结合脚本解释下脚本含义。[plain] view plain copy#! /bin/sh   // 必须含有这个第一...

sunxiaopengsun的专栏 1452

/etc/init.d/rcS文件详解

我使用的简单rcS文件内容如下 #!/bin/sh PATH=/sbin:/bin:/usr/sbin:/usr/bin runlevel=S prevlevel=N umask 022 export PATH runlevel prevlevel mount -a echo /sbin/mdev > /proc/sys/kernel/hotplug mdev -s /bin/hos

wwwchenyc的博客 4386

Pixhawk之启动代码和入口函数(.mk、rcS、__start、hrt)

一、开篇         首先告诉大家一个坏消息,DJI提供了SDK~~~~         然后再来一个好消息,本篇博文很多干货哦~~~~~         最近比较纠结的一个问题ardupilot和pixhawk原生代码到底有什么区别和联系。经过和群友的讨论,最终方向一致认为单独的pixhawk原生代码是可以正常飞行的(群友Mr一直在用这套试飞的),其上电以后在rcS(nsh的启动脚

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