自己动手写操作系统(一)

《自己动手写操作系统》(一) 2019-4-26 AM 9:15 前言:记得上初中时,在一张英语报上看到一篇关于史蒂夫乔布斯的文章,那时他才20多岁,就已经达到人生的巅峰,可谓意气风发,我的内心对其充满崇敬之意。联想到表哥家的那台windows95大块头电脑,时常偷偷玩上两把魔兽争霸,那时,已经对这个魔术般奇幻的机器充满好奇。再后来一直到大学,在偌大的图书馆看到关于计算机的书籍,里边总是浮现一些不明所以的代码,既感到神奇的同... 阅读详情
作者:伊梅 本文选自:开放系统世界——赛迪网 2002年10月10日


自由软件社区是一个充满自由和梦想的地方,在10余年的时间里它创造了一个又一个奇迹。然而,这些奇迹的创造者不只是Stallman,也不只是Linus Torvalds,而是活跃在世界各地的不计其数的开发人员。

在使用各种功能强大的自由软件时,我总会对其开发者充满崇敬之情,期盼有朝一日自己也能成为他们中的一员。很多对自由社区充满向往之情的人,虽然也想努力融身于其中,但又不知该怎么做。那么,就请与我们一起从编写一个简单的操作系统开始吧!

我们要做的事情


有人可能担心自己既没有学过计算机原理,也没有学过操作系统原理,更不懂汇编语言,对C语言也一知半解,能写操作系统吗?答案是没问题。我将带大家一步一步完成自己的操作系统。当然如果学一学上述内容再好不过。

首先要明确处理器(也就是CPU)控制着计算机。对PC而言,启动的时候,CPU都处在实模式状态,相当于只是一个Intel 8086处理器。也就是说,即使你现在拥有一个奔腾处理器,它的功能也只能是8086级别。从这一点上来讲,可以使用一些软件把处理器转换到著名的保护模式。只有这样,我们才可以充分利用处理器的强大功能。

编写操作系统开始是对BIOS控制,取出存储在ROM里的程序。BIOS是用来执行POST(Power On Self Test,自检)的。自检是检查计算机的完整性(比如外设是否工作正常、键盘是否连接等)。这一切完成以后,你就会听到PC喇叭发出一声清脆的响声。如果一切正常,BIOS就会选择一个启动设备,并且读取该设备的第一扇区(即启动扇区),然后控制过程就会转移到指定位置。启动设备可能是一个软盘、光盘、硬盘,或者其它所选择的设备。在此我们把软盘作为启动设备。如果我们已经在软盘的启动扇区里写了一些代码,这时它就被执行。因此,我们的目的很明确,就是往软盘的启动扇区写一些程序。

首先使用8086汇编来写一个小程序,然后将其拷贝至软盘的启动扇区。为了实现拷贝,要写一个C程序。最后,使用软盘启动计算机。

需要的工具


● as86:这是一个汇编程序,它负责把写的代码转换成目标文件。

● ld86:这是一个连接器,as86产生的目标代码由它来转换成真正的机器语言。机器语言是8086能够解读的形式。

● GCC:著名的C编程器。因为我们需要写一个C程序将自己的OS转移到软盘中。

● 一张空软盘:它用于存储编写的操作系统,也是启动设备。

● 一台装有Linux的计算机:这台机器可以很旧,386、486都可以。

在大部分标准Linux发行版中都会带有as86和ld86。在我使用的Red Hat 7.3中就包含有这两个工具,并且在默认的情况下,它已经安装在机器里。如果使用的Linux没有这两个工具,可以从网上下载(http://www.cix.co.uk/~mayday/),这两个工具都包含在一个名为bin86的软件包中。此外,有关的文档也可以在网上获得(www.linux.org/docs/ldp/howto/Assembly-HOWTO/as86.html)。

开始工作


使用一个你喜欢的编辑器输入以下内容:

entry start
start:
      mov ax,#0xb800
      mov es,ax
      seg es
      mov [0],#0x41
      seg es
      mov [1],#0x1f
loop1: jmp loop1


这是as86可以读懂的一段汇编程序。第一个句子指明了程序的入口点,声明整个过程从start处开始。第二行指明了start的位置,说明整个程序要从start处开始执行。0xb800是显存的开始地址。#表明其后是一个立即数。执行语句:

mov ax,#oxb800


ax寄存器的值就变为0xb800,这就是显存的地址。下面再将这个值移至es寄存器,es是附加段寄存器。请记住8086有一个分段的体系结构。它的各段寄存器为代码段、数据段、堆栈段和附加段,对应的寄存器名称分别为cs、ds、ss和es。事实上,我们把显存地址送入了附加段,因此,任何送入附加段的东西都会被送到显存中。

要在屏幕上显示字符,就需要向显存中写两个字节。前一个是所要显示字符的ASCⅡ值,第二个字节表示该字符的属性。属性包括字符的前景色、背景色及是否闪烁等等。seg es指明下一个将要执行的指令是指向es段的。所以,我们把值0x41(在ASCⅡ中表示的字符是A)送到显存的第一个字节中。接下来要把字符的属性送到下一个字节当中。在此输入的是0x1f,该属性指的是在蓝色背景下显示白色的字符。因此,如果执行这个程序,就可以在屏幕上得到显示在蓝底上的一个白色的A。接着是一个循环。因为在执行完显示字符的任务后,要么让程序结束,要么使用一个循环使其永远运行下去。把该文件命名为boot.s,然后存盘。

此处显存的概念说得不是很清楚,有必要进一步解释一下。假设屏幕由80列×25行组成,那么第一行就需要160字节,其中一个字节用于表示字符,另外一个字节用于表示字符的属性。如果要在第三行显示某一字符的话,就要跳过显存的第0和1字节(它们是用于显示第1列的),第2和3字节(它们是用于显示第2列的),然后把需要显示字符的ASCⅡ码值入第4字节,把字符的属性写入第5字节。

把程序写至启动扇区


下面写一个C程序,把我的操作系统写入软盘第一扇区。程序内容如下:

#include  /* unistd.h 需要这个文件 */
#include     /* 包含有read和write函数 */
#include 
int main()
{
  char boot_buf[512];
   int floppy_desc, file_desc;
  file_desc = open("./boot", O_RDONLY);
  read(file_desc, boot_buf, 510);
  close(file_desc);
  boot_buf[510] = 0x55;
  boot_buf[511] = 0xaa;
  floppy_desc = open("/dev/fd0", O_RDWR);
  lseek(floppy_desc, 0, SEEK_CUR);
  write(floppy_desc, boot_buf, 512);
  close(floppy_desc);
}


首先,以只读模式打开boot文件,然后在打开文件时把文件描述符复制到file_desc变量中。从文件中读取510个字符,或者读取直到文件结束。在本例中由于文件很小,所以是读取至文件结束。然后关闭文件。

最后4行代码打开软盘驱动设备(一般来说是/dev/fd0)。使用lseek找到文件开始处,然后从缓冲中向软盘写512个字节。

在read、write、open和lseek的帮助页中,可以看到与函数所有有关的参数及其使用方法。程序中有两行比较难懂:

boot_buf[510] = 0x55;
boot_buf[511] = 0xaa;


该信息是用于BIOS的,如果它识别出该设备是一个可启动的设备,那么在第510和511的位置,该值就应该是0x55和0xaa。程序会把文件boot读至名为boot_buf的缓冲中。它要求改变第510和第511字节,然后把boot_buf写至软盘之上。如果执行代码,软盘上的前512字节就包含了启动代码。最后,把文件存为write.c。

编译运行


使用下面的命令把文件变为可执行文件:

as86 boot.s -o boot.o
ld86 -d boot.o -o boot
cc write.c -o write


首先将boot.s文件编译成目标文件boot.o,然后将该文件连接成最终的boot文件。最后C程序编译成可执行的write文件。

插入一个空白软盘,运行以下程序:

./write


重新启动电脑,进行BIOS的界面设置,并且把软盘设为第一个启动的设备。然后插入软盘,电脑从软盘上启动。

启动完成后,在屏幕上可以看到一个字母A(蓝底白字),启动速度很快,几乎是在瞬间完成。这就意味着系统已经从我们制作的软盘上启动了,并且执行了刚才写入启动扇区的程序。现在,它正处在一个无限循环的状态。所以,如果想进入Linux,必需拿掉软盘,并且重启机器。

至此,这个操作系统就算完成了,虽然它没有实现什么功能,但是它已经可以启动机器了。

下一期我将在这个启动扇区程序里加入一些代码,使它可以做一些比较复杂的事情(比如使用BIOS中断、保护模式切换等等)。
自己动手写操作系统(一) 从去年就想好好的读一下这本书,跟着书上做一下,但是给耽搁了,现在就好好的开始探索这么书吧! 虽然我很想在这里吹一段这本书有多么的厉害,但是!我第一章都没有看完,吹不了!!!等我读的个七七八八再回来吹吧。 我是在搜索嵌入式的学习路线中发现的这本书,当时他们说这本书很有趣,操作能力强,对操作系统的理解很有帮助,于是上网准备买一本。然鹅,它已经绝版了。好在图书馆可以借到,破费一番周折之后,终于弄到了 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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