10、Linux内核编译与启动全解析

Linux内核编译与启动全解析

1. 内核模块概述

内核模块在桌面Linux发行版中被广泛使用,它允许系统根据检测到的硬件和所需功能在运行时加载正确的设备和内核功能。如果没有内核模块,每个驱动程序和功能都必须静态链接到内核中,这会使内核变得庞大且不切实际。

然而,在嵌入式设备中,由于硬件和内核配置通常在构建内核时就已确定,内核模块的作用相对较小。实际上,它们会导致内核和根文件系统之间产生版本依赖问题,如果其中一个更新而另一个未更新,可能会导致启动失败。因此,嵌入式内核通常在构建时不包含任何模块。

不过,在以下几种情况下,内核模块在嵌入式系统中仍然是一个不错的选择:
- 存在专有模块时,出于许可原因。
- 通过延迟加载非必要驱动程序来减少启动时间。
- 当有多个驱动程序可以加载,并且静态编译它们会占用过多内存时。例如,一个支持多种设备的USB接口。

2. 内核编译 - Kbuild

内核构建系统Kbuild是一组make脚本,它从 .config 文件中获取配置信息,计算依赖关系,并编译生成包含所有静态链接组件的内核映像,可能还包括设备树二进制文件和一个或多个内核模块。依赖关系在每个包含可构建组件的目录的makefile中表示。例如,以下两行来自 drivers/char/Makefile

obj-y += mem.o random.o
obj-$(CONFIG_TTY_PRINTK) += ttyprintk.o

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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