11、Linux内核配置、构建与移植指南

Linux内核配置、构建与移植指南

1. 内核源码清理

在开始构建内核之前,有时需要清理内核源码树,以确保构建环境的干净。有三种 make 目标可用于清理内核源码树:
- clean :移除目标文件和大多数中间文件。
- mrproper :移除所有中间文件,包括 .config 文件。使用此目标可将源码树恢复到克隆或提取源码后的初始状态。
- distclean :与 mrproper 相同,但还会删除编辑器备份文件、补丁文件和其他软件开发产物。

2. 内核构建

2.1 为BeagleBone Black构建内核

使用Crosstool-NG ARM Cortex A8交叉编译器为BeagleBone Black构建内核、模块和设备树的完整命令序列如下:

$ cd linux-stable
$ make ARCH=arm CROSS_COMPILE=arm-cortex_a8-linux-gnueabihf- mrproper
$ make ARCH=arm multi_v7_defconfig
$ make -j4 ARCH=arm CROSS_COMPILE=arm-cortex_a8-linux-gnueabihf- zImage
$ make -j4 ARCH=arm CROSS_COMPILE=arm-cortex_a8-linux-gnueabihf- m
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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