Neusoft(3)增加自己的内核模块

本文介绍如何在Ubuntu12.04LTS系统中编写和编译简单的Linux内核模块。首先创建包含基本功能的C源文件,并配置Makefile以指定编译规则。接着编译模块并使用insmod命令将其加载到内核中,最后通过dmesg检查加载状态。

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Linux版本 Ubuntu12.04LTS,内核版本为3.2.0-26-generic-ape

具体方法如下:

1、建立源文件,假设文件目录为path,文件名为hello.c源代码如下:

#include <linux/init.h>

#include <linux/module.h>

#include <linux/kernel.h>

static int hello_init(void)

{

printk(KERN_ALERT "Hello World!/n");

return 0;

}

static void hello_exit(void)

{

printk(KERN_ALERT "Bye World!/n");

}

module_init(hello_init);

module_exit(hello_exit);

MODULE_LICENSE("GPL");

MODULE_AUTHOR("WFJ");

注意:这里的头文件需要根据系统内核的具体情况来使用,不是所有版本都用一样的头文件,一开始我的编译错误就是因为头文件使用不当产生的。

clip_image002

clip_image004

2、写Makefile,内容如下:

obj-m := hello.o

KERNELBUILD :=/usr/src/linux-headers-3.2.0-23-generic-pae

default:

make -C $(KERNELBUILD) M=$(shell pwd) modules

clean:

rm -rf *.o *.ko *.mod.c .*.cmd .tmp_versions *.order *.symvers

这里,KERNELBUILD后面的路径也用根据你自己系统的情况决定,基本是/usc/src/your_kernel_name

clip_image006

3、编译源文件,直接make就可以,Makefile里的default已经给出了编译规则,clean的规则也给出了,可以自行修改。

clip_image008

命令所在行以Tab开头,提示缺少分隔符。

clip_image010

clip_image012

clip_image014

发现在linux-headers-…前面多加了一个空格

clip_image016

4、加载模块 insmod hello.ko

5、观察是否成功 dmesg可以看到系统的内核模块信息。

clip_image018

6.卸载模块 rmmod hello.ko

clip_image020

转载于:https://www.cnblogs.com/shenerguang/p/3398939.html

内容概要:本文档详细介绍了基于弹性架构搜索(Elastic Architecture Search, EAS)结合Transformer编码器进行多变量时间序列预测的项目实例。项目旨在自动化优化多变量时间序列预测模型结构,提升预测精度与鲁棒性,降低计算资源消耗,实现模型轻量化。通过MATLAB实现,项目采用Transformer编码器的多头自注意力机制,结合EAS的弹性权重共享和分阶段搜索策略,解决了高维多变量时间序列的复杂依赖建模、架构搜索计算资源需求高、模型过拟合、多步预测误差积累、数据异构性与缺失值处理、复杂模型训练收敛等挑战。最终,项目构建了一个高度模块化和可扩展的系统设计,适用于智能制造、能源管理、智慧交通等多个工业场景。 适合人群:具备一定编程基础,对时间序列预测、深度学习及MATLAB有一定了解的研发人员和研究人员。 使用场景及目标:①自动化优化多变量时间序列预测模型结构,提升预测精度与鲁棒性;②降低计算资源消耗,实现模型轻量化;③实现高度模块化与可扩展的系统设计,促进人工智能在工业领域的深度应用;④提供科研与教学的典范案例与工具,探索深度学习架构搜索在时序预测的前沿技术;⑤促进多变量时序数据融合与异质信息处理能力,推动MATLAB深度学习工具箱的应用与扩展。 其他说明:项目不仅聚焦于模型性能提升,更注重计算资源节约和应用落地的可行性。借助弹性架构搜索自动化调参,减少人工经验依赖,加快模型迭代速度,降低开发门槛。结合Transformer编码器的表达能力,显著改善多变量时间序列预测中的长期依赖捕捉和异质数据融合问题,为各类时间序列分析任务提供一种全新的解决方案。项目通过详细的代码实现和注释,帮助用户理解Transformer机制与弹性架构搜索如何协同工作,实现多变量时间序列预测。
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