Linux内核启动命令行参数详解

kernel
parameter
syslinux
需积分: 10 1 下载量 4 浏览量 更新于2024-07-31 收藏 646KB PDF 举报
"本章主要关注的是Linux内核启动时的命令行参数，这些参数用于在内核启动过程中控制其行为。通常，这些参数会在通过GRUB或LILO等引导程序加载内核时传递。此外，某些选项也可以在运行时通过写入/proc和/sys目录下的文件来改变。虽然这里不会列出所有架构特定和个别驱动的选项，但提供了一个逻辑上的分类，并建议查看内核源代码树中的Documentation/kernel-parameters.txt文件以获取完整的选项列表。并非所有列出的选项在任何时候都可用，它们通常与特定子系统关联，只有在相应的子系统启用时才有效。" 在Linux系统中，内核启动命令行参数是一个非常重要的部分，因为它允许用户根据需求自定义内核的行为。这些参数在内核编译时可以通过配置选项设定，但在大多数情况下，它们是在启动过程中通过引导程序如GRUB (Grand Unified Bootloader) 或 LILO (Linux Loader) 传递给内核的。 例如，以下是一些常见的内核启动参数： 1. `root=`：指定系统根目录的设备名，这是启动过程中必须的参数，告诉内核系统的主要文件系统在哪里。 2. `init=`：指定初始化进程的路径，可以用来替换默认的init进程，如Systemd或SysVinit。 3. `rw`：设置文件系统为读写模式。如果不加此参数，默认为只读模式。 4. `nfsroot=`：当系统使用网络文件系统(NFS)作为根文件系统时，需要这个参数。 5. `vga=`：设置显卡模式，允许你在启动时调整显示分辨率。 6. `noapic` 或 `acpi=off`：禁用APIC (高级可编程中断控制器) 或 ACPI (高级配置和电源接口)，解决某些硬件兼容性问题。 内核启动参数还包括许多与性能、安全性和调试相关的选项，如内存分配策略、CPU调度器配置、内核模块加载等。例如，`debug` 参数会启用内核调试功能，而 `nomodeset` 可以避免在启动时出现图形问题。 此外，还有一些针对特定硬件的参数，如网卡、声卡或SCSI控制器的驱动参数。这些参数通常以 `driver_name=param` 的形式出现，比如 `ide0=udma33` 可以强制IDE控制器工作在UDMA 33模式。 为了获取最新的、完整的内核参数列表，应该查阅内核源代码树中的 `Documentation/kernel-parameters.txt` 文件，这个文件详细列出了所有可能的内核启动参数及其解释。同时，每个特定的架构（如x86, ARM等）可能会有额外的文档来说明特定的启动选项。 理解并正确使用内核启动命令行参数是Linux系统管理和故障排查的关键技能，它允许用户根据硬件配置、性能需求以及安全性要求对内核行为进行微调。

crossvalidation_svm.rar_kernel parameter_svm核函数_交叉验证参数_核函数_核参数

2022-07-15 上传
matlab编写的调整svm参数的程序，其中cross是主程序，另两个是自己编写的svm核函数，如果要用matlab自带的核函数就把-t的值改成2即可。Ytrain是标记矩阵，Xtrain是特征矩阵，都由用户自己导入。...

Windows Kernel Programming (2019).pdf

126 浏览量
There is nothing like the power of the kernel in Windows - but how do you write kernel drivers to take advantage of that power? This book will show you how.The book describes software kernel drivers ...

Error Message:PRVF-7543 : OS Kernel parameter "semmni" does not have proper value on node "localhost"

2023-07-28 上传
\[3\]其中，kernel.shmmax的最小值为4294967295，kernel.shmall的最小值为2097152，kernel.shmmni的最小值为4096，kernel.sem的值为250 32000 100 128。请根据这些要求修改内核参数的值以解决PRVF-7543错误。 #### ...

class BayarConv2d(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=5, stride=1, padding=0): self.in_channels = in_channels self.out_channels = out_channels self.kernel_size = kernel_size self.stride = stride self.padding = padding self.minus1 = (torch.ones(self.in_channels, self.out_channels, 1) * -1.000) super(BayarConv2d, self).__init__() # only (kernel_size ** 2 - 1) trainable params as the center element is always -1 self.kernel = nn.Parameter(torch.rand(self.in_channels, self.out_channels, kernel_size ** 2 - 1), requires_grad=True) def bayarConstraint(self): self.kernel.data = self.kernel.permute(2, 0, 1) self.kernel.data = torch.div(self.kernel.data, self.kernel.data.sum(0)) self.kernel.data = self.kernel.permute(1, 2, 0) ctr = self.kernel_size ** 2 // 2 real_kernel = torch.cat((self.kernel[:, :, :ctr], self.minus1.to(self.kernel.device), self.kernel[:, :, ctr:]), dim=2) real_kernel = real_kernel.reshape((self.out_channels, self.in_channels, self.kernel_size, self.kernel_size)) return real_kernel def forward(self, x): x = F.conv2d(x, self.bayarConstraint(), stride=self.stride, padding=self.padding) return x这个类最后得到了什么

2023-05-30 上传
然后，使用 PyTorch 的 nn.Parameter 函数创建一个可训练的卷积核张量 self.kernel。这个张量的大小为 (in_channels, out_channels, kernel_size ** 2 - 1)，其中 kernel_size ** 2 - 1 表示卷积核中除去中心位置的...

class ACmix(nn.Module): def __init__(self, in_planes, out_planes, kernel_att=7, head=4, kernel_conv=3, stride=1, dilation=1): super(ACmix, self).__init__() self.in_planes = in_planes self.out_planes = out_planes self.head = head self.kernel_att = kernel_att self.kernel_conv = kernel_conv self.stride = stride self.dilation = dilation self.rate1 = torch.nn.Parameter(torch.Tensor(1)) self.rate2 = torch.nn.Parameter(torch.Tensor(1)) self.head_dim = self.out_planes // self.head self.conv1 = nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=1) self.conv2 = nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=1) self.conv3 = nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=1) self.conv_p = nn.Conv2d(2, self.head_dim, kernel_size=1) self.padding_att = (self.dilation * (self.kernel_att - 1) + 1) // 2 self.pad_att = torch.nn.ReflectionPad2d(self.padding_att) self.unfold = nn.Unfold(kernel_size=self.kernel_att, padding=0, stride=self.stride) self.softmax = torch.nn.Softmax(dim=1) self.fc = nn.Conv2d(3 * self.head, self.kernel_conv * self.kernel_conv, kernel_size=1, bias=False) self.dep_conv = nn.Conv2d(self.kernel_conv * self.kernel_conv * self.head_dim, out_planes, kernel_size=self.kernel_conv, bias=True, groups=self.head_dim, padding=1, stride=stride) self.reset_parameters()逐行解释代码

2023-06-06 上传
self.fc = nn.Conv2d(3 * self.head, self.kernel_conv * self.kernel_conv, kernel_size=1, bias=False) self.dep_conv = nn.Conv2d(self.kernel_conv * self.kernel_conv * self.head_dim, out_planes, kernel_...

kernel_size exceeds volume extent: the volume will be

2023-05-22 上传
3. Incorrect kernel size: The kernel size parameter used in the convolutional layer may be too large for the input volume, resulting in an output shape that exceeds the input volume's spatial extent. ...

PSO is an algorithm to find the optimal solution(Eberhart and Kennedy, 1995), which optimizes the penalty factor and kernel function parameter in SVR with MSE(Mean Square Error) fitness function, the PSOSVR forecasting model can be obtained by constantly updating and iterating. Similarly, PSOGSASVR and GWOSVR can be established, where PSOGSA is hybrid particle swarm optimization and gravitational search algorithm and GWO is grey wolf optimization algorithm.语法及其他错误

2023-06-02 上传
这段话也没有发现任何语法错误。该段介绍了PSO算法及其在SVR中的应用，通过使用MSE适应度函数对SVR中的惩罚因子和核函数参数进行优化，不断更新和迭代可以得到PSOSVR预测模型。类似地，可以建立PSOGSASVR和GWOSVR...

model = SVM(C=2, kernel=Kernel.polynomial(1, 3)) k = model._kernel_matrix(x_test) print('kernel matrix:') print(k)

2023-04-05 上传
This code defines an SVM model with a polynomial kernel of degree 3 and a regularization parameter C of 2. Then, it computes the kernel matrix k for a test set x_test using the polynomial kernel ...

BERT: Boot Error Record Table support is disabled. Enable it by using bert_enable as kernel parameter.

2023-06-10 上传
这是一条关于BERT的错误信息，BERT是Boot Error Record Table的缩写，用于在引导时记录系统出现的错误信息。这个错误信息意味着BERT支持被禁用了，可以通过使用bert_enable内核参数来启用BERT支持。...

kernel.randomize_va_space=1

2023-04-04 上传
The "kernel.randomize_va_space=1" is a kernel parameter that controls the address space layout randomization (ASLR) feature in Linux. When set to 1, it randomizes the virtual address space of user-...
tangy110
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