Linux内核架构图谱:深入探索与解析

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0 下载量 106 浏览量 更新于2024-10-26 收藏 409KB RAR 举报
资源摘要信息:"Linux内核图谱" 知识点: 1. Linux内核基础: Linux内核是Linux操作系统的核心部分,负责管理系统的硬件资源和提供各种基础服务。它作为连接硬件和用户空间应用程序的桥梁,实现了文件系统、进程管理、内存管理、网络通信等基本功能。 2. Linux内核架构: Linux内核遵循模块化设计原则,其核心架构分为几个主要部分,包括进程调度器、内存管理器、虚拟文件系统、网络协议栈和设备驱动程序等。各个部分之间通过明确的接口进行交互,保证了系统的灵活性和可扩展性。 3. Linux内核版本: Linux内核版本分为主线版本和长期支持版本(Long-Term Support, LTS)。主线版本具有最新的特性和改进,而长期支持版本则侧重于提供稳定性和安全性。 4. Linux内核开发: Linux内核由社区主导开发,由全球的开发者共同贡献代码。Linux内核开发遵循一定的周期和流程,包括提出新的功能、代码审查、测试和集成等步骤。 5. Linux内核文档: Linux内核的官方文档提供了丰富的信息,包括内核配置、系统调用、编程接口、架构相关资料等。这些文档对于理解内核的内部工作原理和进行开发工作都是非常重要的资源。 6. Linux内核图谱的用途: Linux内核图谱通常是以图形化的方式呈现内核的各个组件以及它们之间的关系,对于学习和理解Linux内核架构提供了直观的视角。图谱中可能会突出显示核心组件和它们之间的交互方式,使得学习者能够更容易地把握Linux内核的整体结构。 7. Linux内核图谱的组成元素: 在Linux内核图谱中,可能会出现各种图形元素如方框、箭头、连线等。方框可能代表内核中的各个模块,箭头和连线可能表示模块之间的数据流或控制流。理解这些元素和它们的连接方式,有助于掌握内核的运行机制。 8. Linux内核图谱的分享和学习: 分享Linux内核图谱有助于社区成员之间相互学习和讨论。虽然一些复杂的图谱可能难以立刻理解,但它们往往能够激发更深入的学习兴趣,并通过社区的讨论得到深入的解释和理解。 9. Linux内核图谱资源的获取和使用: 通常Linux内核图谱可以在相关的技术社区、论坛或教育平台找到。对于个人开发者或者学习者而言,这些资源是理解Linux内核架构的有力工具。在使用这些资源时,应注重理解图谱中展示的内核组件间的关系以及它们在整个系统中的作用。 10. Linux内核图谱的局限性: 尽管Linux内核图谱可以提供很好的视觉辅助,但任何图谱都有其局限性,可能无法完整展示内核的全部细节。因此,结合内核文档、源代码分析和实践经验来全面理解内核架构是必不可少的。 需要注意的是,压缩包中的"***.txt"可能是一个包含在线资源链接的文本文件,指向更多相关的Linux内核资源。"***"是一个提供程序设计、文档和技术资料的资源网站,用户可以在该网站上找到更多Linux内核相关的学习资料和图谱。 通过以上知识点,我们可以得知Linux内核是一个复杂的系统软件,其图谱以直观的方式展示了内核的结构和组件关系,有助于开发者和学习者更好地理解Linux系统的核心工作原理。

column_name = ["label"] column_name.extend(["pixel%d" % i for i in range(32 * 32 * 3)]) dataset = pd.read_csv('cifar_train.csv') #dataset = pd.read_csv('heart.csv') #dataset = pd.read_csv('iris.csuv') #sns.pairplot(dataset.iloc[:, 1:6]) #plt.show() #print(dataset.head()) #shuffled_data = dataset.sample(frac=1) #dataset=shuffled_data #index=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13] #dataset.columns=index dataset2=pd.read_csv('test.csv') #X = dataset.iloc[:, :30].values #y = dataset.iloc[:,30].values mm = MinMaxScaler() from sklearn.model_selection import train_test_split #X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.4, random_state=0) X_train =dataset.iloc[:,1:].values X_test = dataset2.iloc[:,1:].values y_train = dataset.iloc[:,0].values y_test = dataset2.iloc[:,0].values print(y_train) # 进行独热编码 def one_hot_encode_object_array(arr): # 去重获取全部的类别 uniques, ids = np.unique(arr, return_inverse=True) # 返回热编码的结果 return tf.keras.utils.to_categorical(ids, len(uniques)) #train_y_ohe=y_train #test_y_ohe=y_test # 训练集热编码 train_y_ohe = one_hot_encode_object_array(y_train) # 测试集热编码 test_y_ohe = one_hot_encode_object_array(y_test) # 利用sequential方式构建模型 from keras import backend as K def swish(x, beta=1.0): return x * K.sigmoid(beta * x) from keras import regularizers model = tf.keras.models.Sequential([ # 隐藏层1,激活函数是relu,输入大小有input_shape指定 tf.keras.layers.InputLayer(input_shape=(3072,)), # lambda(hanshu, output_shape=None, mask=None, arguments=None), #tf.keras.layers.Lambda(hanshu, output_shape=None, mask=None, arguments=None), tf.keras.layers.Dense(500, activation="relu"), # 隐藏层2,激活函数是relu tf.keras.layers.Dense(500, activation="relu"), # 输出层 tf.keras.layers.Dense(10, activation="softmax") ])

2023-07-15 上传