linux内核学习博客网址

最新推荐文章于 2025-03-08 17:40:04 发布
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#linux内核

该博客详细介绍了...
http://www.cnblogs.com/hoys/archive/2011/04/11/2013078.html
梦中飞
关注
linux 内核学习方向以及职位
zhangyihu321的专栏
01-25 869
Linux内核开发是一个专业性很强的方向，需要长期积累和持续学习，但也是一个非常有前景的领域，特别是在云计算、物联网等新兴领域有广阔的发展空间。- 掌握调试工具（gdb、ftrace等）1. Linux内核开发工程师。- Makefile编写。2. 嵌入式Linux工程师。- 熟悉Linux内核架构。- Socket编程。3. 专业Linux公司。- 参与内核邮件列表讨论。- Linux系统编程。- 良好的问题分析能力。- 从LDD3开始学习。- 阅读简单的内核代码。- 提交内核patch。
《linux系统内核设计与实现》安装linux内核源码
StudyWinter的博客
05-22 1335
安装linux内核
linux内核学习网站
12-24 802
http://www.kerneltravel.net/ 点击打开链接
Linux内核学习的一些国外网站
曾锡金
06-28 5773
http://www.kernel.org The Linux Kernel Archives ftp://ftp.kernel.org 本站点是Linux内核开发的主站点，其中包含了最新的内核发行版本以及相关 信息。注意该FTP站点的镜像已遍布全球，因此可以选择最近的镜像下载Linux源代码。 http://www.linuxdoc.org Linux Documen
Linux 学习网站汇总
Muti-Agent
08-22 4920
1.二进制/源码包下载 （1）fedora koji fedora 的构建包的平台，可以从该网站下载你需要的fedora的所有包。 fedora koji https://koji.fedoraproject.org/koji/ （2）centos 发布版二进制包下载 centos 发布版包下载 http://mirror.centos.org/centos/ （3）centos 发布版源码包下载 http://vault.centos.org/ 其它包下载网站： http:/...
Linux内核学习路径
07-12
Linux内核学习路径是指为学习者提供的一系列步骤和资源，以系统地掌握Linux内核的相关知识。Linux内核是Linux操作系统的核心部分，负责硬件资源的管理、内存管理、进程调度等关键任务。了解Linux内核的设计与原理...
嵌入式驱动学习第二周——Linux内核打印
qq_43419761的博客
03-04 2292
本篇文章主要是记录linux内核打印，dmesg命令使用与printk函数介绍
从零开始的内核学习生活（二）：自己制作一个简易版Linux系统
sillyboytwo的博客
03-08 3215
通过这一部分的实践，我们可以知道，如果我们要制作一个用户友好的ubuntu系统我们需要三大组件内核、交互界面、引导程序。通过引导程序我们可以找到对应的程序启动，引导程序启动完毕之后就会通过uuid找到系统的数据分区，完成整个系统的启动工作。（目前我就这么理解的，如果有不正确之处请斧正！后续我将继续学习ubuntu的系统引导程序，然后学习ubuntu内核的存储管理机制等。
ISO 10605-2023.pdf
12-03
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（42页PPT）PP某省市大脑数据中台一网统管可视化平台建设方案.pptx
12-03
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六自由度机械臂ANN人工神经网络设计：正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)
最新发布
12-03
内容概要：本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络（ANN）设计展开，重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程，并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践，利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近，提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法，形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制理论基础，熟悉Matlab编程，从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计：正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模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掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法；②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用；③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制；④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码动手实践，先从运动学建模入手，逐步深入动力学分析与神经网络训练，注重理论推导与仿真实验的结合，以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
mall-swarm是一个基于SpringCloudHoxton与Alibaba生态构建的微服务分布式电商平台系统_它包含了完整的商品管理订单处理会员中心营销活动库存管.zip
12-03
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eBestMall_B2B2C商城系统_是一个基于Yii20框架构建的面向传统企业与创业者的综合性电子商务解决方案平台_它整合了零售网店网上商城多级分销B2B2C多商户商.zip
12-03
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基于Python的Flask轻量级Web框架构建的现代化全栈应用开发项目_包含用户认证系统RESTfulAPI设计数据库模型与迁移前端模板渲染静态文件服务表单处理与验证.zip
12-03
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西安电子科技大学微软技术俱乐部官方网站建设项目_面向西电MSTC成员及技术爱好者的综合性门户平台集成活动发布技术资源分享成员交流互动博客文章聚合俱乐部历史展示招新报名管.zip
12-03
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pen9un_xiaoguo-wechat-bot_25356_1764668345257.zip
12-03
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状态估计基于UKF、AUKF的电力系统负荷存在突变时的三相状态估计研究（Matlab代码实现）
12-03
内容概要：本文研究了在电力系统负荷发生突变情况下，基于无迹卡尔曼滤波（UKF）和自适应无迹卡尔曼滤波（AUKF）的三相状态估计方法。通过Matlab代码实现，对比分析了UKF与AUKF在处理非线性系统状态估计问题中的性能差异，特别是在负荷突变等动态工况下的估计精度与鲁棒性。文章重点探讨了AUKF如何通过在线调整噪声协方差来提升对突变状态的跟踪能力，从而提高状态估计的准确性，适用于复杂电力系统的实时监控与分析。; 适合人群：具备电力系统基础知识和Matlab编程能力【状态估计】基于UKF、AUKF的电力系统负荷存在突变时的三相状态估计研究（Matlab代码实现）的研究生、科研人员及从事电力系统自动化、智能电网相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于电力系统三相状态估计，尤其在负荷剧烈波动或突变场景下提升估计精度；②为研究非线性滤波算法在实际电力系统中的应用提供Matlab实现案例与算法参考；③支持教学与科研中对UKF与AUKF算法的对比验证与性能评估。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实验，重点关注AUKF中噪声协方差自适应机制的设计与实现，建议在不同负荷扰动场景下测试算法性能，并可进一步扩展至更多非线性滤波算法（如EUKF、PF）的比较研究。
eBestMall是一个基于Django20框架构建的B2B2C多用户开源电商平台系统_它整合了零售网店网上商城多级分销微信社交电商与行业ERP管理功能_旨在为传统企业和创.zip
12-03
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12-03
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