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【转】如何编译linux驱动ko

本文描述了liunx驱动ko的编译方法,其中单编驱动ko是本文的重点。什么是ko?在Linux中一个.ko文件就是一个模块文件。1、模块自身不被编译到内核映像中,从而不影响内核映像的大小2、一旦模块被加载,模块和内核中的其他部分的功能完全一样。本文描述了liunx驱动ko的编译的两种方法:整编内核 和单编KO。并重点描述了单编ko的实现方法和优势。

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#linux
万字长文玩转中断:从硬件看中断之APIC(三万)

前面我们学习了8259A,但8259A 只适合单 CPU 的情况,为了充分挖掘 SMP 体系结构的并行性,能够把中断传递给系统中的每个 CPU 至关重要。基于此理由,Intel 引入了一种名为 I/O 高级可编程控制器的新组件,来替代老式的 8259A 可编程中断控制器。下面一起来学习一下APIC。Intel从Pentium处理器开始引入了APIC(Advanced Programmable In

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#x86
什么是可信执行环境(TEE)?

可信执行环境(TEE)是一个执行代码的环境,在该环境中,执行代码的人可以高度信任周围环境,因为它可以忽略来自设备其他部分的威胁。可信执行环境(TEE)是一个执行代码的环境,在该环境中,执行代码的人可以高度信任周围环境的资产管理,因为它可以忽略来自设备“未知”部分的威胁。因此,TEE代表可信执行环境,为了将其与REE中应用程序的不确定性质区分开来,TEE中的应用程序被称为可信应用程序(TA)。

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#安全
简单来看看什么是侧信道攻击

许多形式的安全漏洞,包括硬件和软件,往往集中在直接窃取秘密信息。另一方面,侧信道攻击是硬件安全攻击的一种分类,主要是通过利用非预期的信息泄漏来间接窃取信息。顾名思义,SCA不通过直接窃取信息来获得信息。相反,他们通过 "旁门左道 "窃取信息。图1中可以看到SCA的例子。SCA 之所以如此普遍,是因为电子系统固有地存在大量泄漏(即,侧通道)。这些侧信道包括:电源: 所有电子设备都通过电源轨供电。在基

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底层软件 | STM32启动分析之main函数是怎样跑起来的

详情见:https://developer.arm.com/documentation/dui0475/m/the-c-and-c—library-functions-reference/–rt-entry所以main函数既不是c程序第一个执行的函数,也不是c程序最后一个执行的函数。在main启动前,标准库已经做了很多工作,当跳转mian时,堆栈已经完成了初始化、C运行时环境已经就绪。

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#stm32#嵌入式硬件#单片机
关于S3学习所涉及到的知识(七):功耗管理PSCI

PSCI(Power State Coordination Interface),翻译一下就是“电源状态协作接口”。从名字就能直观看出来,PSCI是一套电源管理的标准接口,可用于操作系统在ARM设备上以不同权限级别监控管理电源。在大型应用中,芯片的电源管理必须要灵活,需要软硬件协同。也就是说,操作系统、虚拟机监控程序、安全固件或者受信任的操作系统(trusted OS)要能够参与到芯片的电源管理中

ARM系列 -- 虚拟化(一)

*简单说,两者的区别就是在半虚拟化中,Guest OS知道自己运行在Hypervisor上而不是硬件上,同时也可以识别出其他运行在相同环境中的客户虚拟机。对于hypervisor,百度百科是这样定义的,“一种运行在基础物理服务器和操作系统之间的中间软件层,可允许多个操作系统和应用共享硬件。物理机好理解,比如我们买一台电脑做家用机,那么这台电脑的所有物理设备,比如硬盘,网卡等等,都是归你自己使用。是

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#arm开发
【GPU】CUDA是什么?以及学习路线图!

作者:Keepin1、cuda是英伟达开发的一套应用软件接口(API)。其主要应用于英伟达GPU显卡的调用。2、云计算可以简单的理解为是通过网络组合成的计算机集群,用于各种加速,其中以CPU为主,GPU为辅。所以CUDA可以成为云计算的一个支柱。cuda的官方文档:https://docs.nvidia.com/cuda/

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#学习#GPU#人工智能
【万字长文】学习Armv8架构虚拟化一篇就够了

这里我们将介绍一些基础的Hypervisor和虚拟化的理论知识。如果你已经有一定的基础或是已经熟悉了这些概念,可以跳过这部分内容。我们用Hypervisor这个词来定义一种负责创建,管理以及调度虚拟机(Virtual Machines, VMs)的软件。Stage 2 转换允许Hypervisor控制虚拟机的内存视图。具体来说,其可以控制虚拟机是否可以访问特定的某一块物理内存,以及该内存块出现在虚

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#架构#arm开发
DoRA(权重分解低秩适应):一种新颖的模型微调方法

来自:小互DoRA(权重分解低秩适应):一种新颖的模型微调方法DoRA在LoRA的基础上进一步发展,通过将预训练权重分解为“幅度”和“方向”两个部分进行微调。这种权重分解方法允许DoRA更精细地控制模型的学习过程,分别针对权重的大小和方向进行优化。相比LoRA,它提供了一种更精细、更全面的微调策略。

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#人工智能#深度学习#机器学习
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