10、内核配置与编译全解析

内核配置与编译全解析

1. 内核目录结构概述

内核源码的目录结构包含了众多关键部分,每个部分都有其特定的功能:
- drivers :包含数千个设备驱动程序,每种驱动都有对应的子目录。
- fs :包含文件系统代码。
- include :包含内核头文件,其中一些是构建工具链时所需的。
- init :包含内核启动代码。
- kernel :包含核心功能,如调度、锁定、定时器、电源管理以及调试/跟踪代码。
- mm :包含内存管理代码。
- net :包含网络协议代码。
- scripts :包含许多有用的脚本,例如设备树编译器DTC。
- tools :包含许多有用的工具,如Linux性能计数器工具perf。

了解这个结构后,当你寻找特定SoC的串口代码时,就会知道在 drivers/tty/serial 中查找,而不是在 arch/$ARCH/mach - foo 中,因为它是一个设备驱动,并非该SoC上Linux运行的核心部分。

2. 理解内核配置 - Kconfig

Linux的一大优势在于可以高度定制内核,以适应不同的任务,从智能恒温器等小型专用设备到复杂的移动手

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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