Fedora Core 5 内核模块编译

Fedora Core 5 内核模块编译教程
本文详细介绍了如何在Fedora Core 5中编译内核及内核模块,包括下载内核源码、配置编译参数、编译内核等步骤,并提供了一个简单的模块示例。

Fedora Core 5 内核模块编译

 

 

http://download.fedora.redhat.com/pub/fedora/linux/core/5/source/SRPMS/kernel-2.6.15-1.2054_FC5.src.rpm下载kernel-2.6.15-1.2054_FC5.src的安装包。(我的内核版本是这个所以就下载的这个版本,你可以用uname -r这个命令来查看你内核版本号)
# rpm –Uvh kernel-2.6.15-1.2054_FC5.src.rpm
# cd /usr/src/redhat/SPECS
# rpmbuild -bp --target $(uname -m) kernel-2.6.spec
# ls /usr/src/redhat/BUILD/kernel-2.6.15/
Config.mk linux-2.6.15.i686 vanilla xen xen-vanilla
# cd /usr/src/redhat/BUILD/kernel-2.6.15/linux-2.6.15.i686
# cp configs/kernel-2.6.15-i686.config .config
cp:是否覆盖“.config”? y
继续编译:
#make mrproper
#make oldconfig
#make
#make modules_install
到此我们要用的内核编译完成,可以开始编写内核模块了。
/*hello.c*/
#include <linux/init.h>
#include <linux/module.h>
static int hello_init(void)
{
printk(KERN_ALERT "hello,world/n");
return 0;
}
static void hello_exit(void)
{
  printk(KERN_ALERT "bye/n");
}
module_init(hello_init);
module_exit(hello_exit);
MODULE_LICENSE("GPL");

/*makefile*/
KERNELDIR = /usr/src/redhat/BUILD/kernel-2.6.15/linux-2.6.15.i686/
SUBDIR = /home/driver
all:modules
obj-m:=module.o
module-objs:=hello.o
modules:
$(MAKE) -C $(KERNELDIR) M=$(SUBDIR) modules 

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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