基于S3C2440的Linux内核移植和yaffs2文件系统制作--编译内核

编译内核详解

1.3.4、编译内核
编译内核需要遵守以下步骤:

1、make dep

make dep的意思就是说:如果你使用程序A(比如支持特殊设备),而A需用到B(比如B是A的一 个模块/子程序)。而你在做make config的时候将一个设备的驱动 由内核支持改为module,或取消支持,这将可能影响到B的一个参数的设置,需重新编译B,重新编译或连接A....如果程序数量非常多, 你是很难手工完全做好此工作的。make dep实际上读取配置过程生成的配置文件,来创建对应于配置的依赖关系树,从而决定哪些需要编译而那些不需要编译。所以,你要make dep。

2、make clean

清除一些以前留下的文件,比如以前编译生成的目标文件,这一步必须要进行。否则,即使内核配置改动过,编译内核时还是将原来生成的目标文件进行连接,而不生成改动后的文件。

3、make zImage

Linux内核有两种映像:一种是非压缩内核,叫 Image,另一种是它的压缩版本,叫zImage。根据内核映像的不同,Linux内核的启动在开始阶段也有所不同。zImage是Image经过压缩形成的,所以它的大小比 Image小。但为了能使用zImage,必须在它的开头加上解压缩的代码,将 zImage解压缩之后才能执行,因此它的执行速度比Image要慢。但考虑到嵌入式系统的存储空容量一般比较小,采用zImage可以占用较少的存储空间,因此牺牲一点性能上的代价也是值得的,所以一般的嵌入式系统均采用压缩内核的方式。

编译完成后,会在内核目录arch/arm/boot/下生成zImage内核映像文件。


本文来自:http://www.zdh1909.com/html/MCS51/4393_12.html

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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