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赵炯博士详解Linux 0.11内核源代码深度解析

下载需积分: 0 | 5.15MB | 更新于2024-08-01 | 43 浏览量 | 2 下载量 举报 收藏
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《Linux内核完全注释》是由赵炯博士撰写的一本深入解析Linux早期内核(版本0.11,也可称为0.95)的专业书籍。这本书是针对那些希望快速理解和掌握Linux操作系统工作原理的读者精心编撰的,特别适合初学者和高级开发者。它并非最新版本,而是选择了具有代表性的经典内核,尽管版本较低,但已经包含了Linux核心功能的关键元素,有助于读者通过源代码分析深入了解其内部工作机制。 作者以Linux源代码的发展历程为线索,详述了从早期到0.11版本的演变过程,强调了不同版本之间的关键改进和特点,解释了为何选择这个特定版本作为研究对象。书中还详细介绍了内核源代码的结构和文件之间的关系,以及如何进行编译和运行该内核的步骤,让读者在实践中掌握理论知识。 每一章都围绕一个特定的内核程序或文件进行,内容丰富,涵盖了概述、功能介绍、代码注释、难点解析、与后续版本的区别等部分。作者以深入浅出的方式引导读者剖析代码,帮助他们逐步理解Linux内核的复杂逻辑。 版权方面,赵炯博士保留了电子书的修改权和出版权,鼓励读者分享书籍内容,但必须注明来源。同时,由于本书处于草稿阶段,可能存在错误和不完善之处,作者鼓励读者提供反馈,以便不断优化和完善。 《Linux内核完全注释》不仅是一本技术指南,也是一种阅读和学习Linux内核的实践教材,旨在为读者提供一个系统化的学习路径,以便他们在Linux开发领域走得更远。通过阅读这本书,读者不仅能提升技术技能,还能领略到开源精神和Linus Torvalds著名的口号"RTFSC – Read The Fking Source Code ☺!"(读懂源代码,这才是硬道理!)。这是一本不可或缺的Linux内核学习资料,对于任何希望深入探索Linux世界的读者来说,都是一份宝贵的财富。

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内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。