Linux引导及初始化

本文详细介绍了Linux系统的启动过程,包括从电源开启到获得启动权的过程,内核引导的主要任务,以及upstart管理的Ubuntu系统具体的启动步骤。这些步骤涵盖了从BIOS启动、grub引导程序的使用到最终启动X服务器和GDM显示管理器的全过程。

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Linux引导及初始化

概述

l  首先当用户打开PC电源时,CPU将自动进入实模式,并从ROM-BIOS的地址开

始自动执行程序代码。这时BIOS进行开机自检,并按BIOS中设置的启动设备

(通常是硬盘)进行启动

l  接着,启动设备上安装的引导程序grub或lilo开始引导Linux(也就是启动

设备的第一个扇区),这时Linux才获得了启动权

l   接下来的第二阶段,Liunx首先进行内核的引导,主要完成磁盘引导、读取机

器系统数据、实模式和保护模式的切换、加载数据段寄存器以及重置中断描述

符表等

 

 

l  upstart管理的ubuntu启动过程:

1.内核启动init

2.init找到/etc/event.d/rc-default文件,确定默认的运行级

别(X)。

3.触发相应的runlevel事件,开始运行/etc/event.d/rcX。

4.rcX运行/etc/init.d/rc,传入参数X。

5./etc/init.d/rc脚本进行一系列设置,最后运行相应的

/etc/rcX.d/中的脚本。

6./etc/rcX.d/中的脚本按事先设定的优先级依次启动,直至最后给

出登录画面(启动X服务器和GDM)

 

 

 

 

 

内容概要:本文介绍了基于Python实现的SSA-GRU(麻雀搜索算法优化门控循环单元)时间序列预测项目。项目旨在通过结合SSA的全局搜索能力和GRU的时序信息处理能力,提升时间序列预测的精度和效率。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战及解决方案,涵盖了从数据预处理到模型训练、优化及评估的全流程。SSA用于优化GRU的超参数,如隐藏层单元数、学习率等,以解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题。项目还提供了具体的代码示例,包括GRU模型的定义、训练和验证过程,以及SSA的种群初始化、迭代更新策略和适应度评估函数。; 适合人群:具备一定编程基础,特别是对时间序列预测和深度学习有一定了解的研究人员和技术开发者。; 使用场景及目标:①提高时间序列预测的精度和效率,适用于金融市场分析、气象预报、工业设备故障诊断等领域;②解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题;③通过自动化参数优化,减少人工干预,提升模型开发效率;④增强模型在不同数据集和未知环境中的泛化能力。; 阅读建议:由于项目涉及深度学习和智能优化算法的结合,建议读者在阅读过程中结合代码示例进行实践,理解SSA和GRU的工作原理及其在时间序列预测中的具体应用。同时,关注数据预处理、模型训练和优化的每个步骤,以确保对整个流程有全面的理解。
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