PAX补丁导致nvidia显卡驱动编译不了的解决办法

本文详细介绍了在使用Gentoo-hardened内核环境下编译NVIDIA显卡驱动时遇到的pax相关错误问题,并通过提供补丁解决了该问题。

用的gentoo-hardened的内核,结果安装nvidia的显卡驱动,编译内核的时候报错,错误如下:

/tmp/selfgz22986/NVIDIA-Linux-x86-280.13/kernel/nv-procfs.c: In function 'nv_register_procfs':
/tmp/selfgz22986/NVIDIA-Linux-x86-280.13/kernel/nv-procfs.c:710:5: error: assignment of read-only variable 'nv_procfs_registry_fops'
/tmp/selfgz22986/NVIDIA-Linux-x86-280.13/kernel/nv-procfs.c:711:5: error: assignment of read-only variable 'nv_procfs_registry_fops'


但察看代码,nv_procfs_registry_fops就是一个很普通的静态外部变量啊!在nv_register_procfs里面修改了下read和write的值

static struct file_operations nv_procfs_registry_fops = {
    .open    = nv_procfs_open_registry,
    .release = nv_procfs_close_registry,
};

int nv_register_procfs(void)
{

    ...................

    /*
     * entry->proc_fops originally points to a constant
     * structure, so to add more methods for the
     * binary registry write path, we need to replace the
     * said entry->proc_fops with a new fops structure.
     * However, in preparation for this, we need to preserve
     * the procfs read() and write() operations.
     */

    nv_procfs_registry_fops.read = entry->proc_fops->read;
    nv_procfs_registry_fops.write = entry->proc_fops->write;

    ..................

}


开始觉得很奇怪,这也不行的话,那C语言不就用不了了啊!

后来在网上搜到这个

http://forums.grsecurity.net/viewtopic.php?t=2716&p=11009

是PAX的错,里面给了一个补丁,主要就是在改写 nv_procfs_registry_fops的前后加了pax_open_kernel和pax_close_kernel。

补丁主要内容如下:


- nv_procfs_registry_fops.read = entry->proc_fops->read;

- nv_procfs_registry_fops.write = entry->proc_fops->write;

+ pax_open_kernel();

+ *(void **)&nv_procfs_registry_fops.read = entry->proc_fops->read;

+ *(void **)&nv_procfs_registry_fops.write = entry->proc_fops->write;

+ pax_close_kernel();


内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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