求助!!急!!EXPORT_SYMBOL_GPL 无效问题!!请各位高手入!!

Linux/Unix社区 > 内核源代码研究区 [问题点数:40分,结帖人cityofgod]
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Linux的EXPORT_SYMBOLEXPORT_SYMBOL_GPL的使用和区别

简要说明使用方法: 一个模块mod1中定义一个函数func1;在另外一个模块mod2中定义一个函数func2,func2调用func1。 在模块mod1中,EXPORT_...同理EXPORT_SYMBOL_GPL使用相同。 1、EXPORT_SYMBOL的作用是什么? EXPO...

linux模块导出符号 EXPORT_SYMBOL_GPL EXPORT_SYMBOL

转自...linux2.6的“/prob/kallsyms”文件对应着内核符号表,记录了符号以及符号所在的内存地址。 模块可以使用如下宏导出符号到内核符号表: [c-sharp] view plain copy ...EXPORT_SYMBOL(符号名

驱动模块中EXPORT_SYMBOLEXPORT_SYMBOL_GPL

一个模块mod1中定义一个函数func1;在另外一个模块mod2中定义一个函数func2,func2调用func1。 在模块mod1中,EXPORT_SYMBOL(func1);...同理EXPORT_SYMBOL_GPL使用 =================================

linux模块导出符号EXPORT_SYMBOLEXPORT_SYMBOL_GPL的区别

模块导出符号 Linux内核头文件提供了一个方便的方法用来管理符号的对模块外部的可见性,因此减少了命名空间的污染(命名空间的名称可能会与...EXPORT_SYMBOL_GPL(name); 这两个宏均用于将给定的符号导出到模块外. _GPL

关于EXPORT_SYMBOL_GPL()问题【转】

关于EXPORT_SYMBOL_GPL()问题,起源于我的毕业设计中要在linux下写一个模块,用于监视目标进程的系统调用,对其中的写操作进行重定向.这其中就涉及到在内核态下截获了write-syscall以后将他需要写的buf写到我事先创

如何回避 EXPORT_SYMBOL_GPL

仅仅是一种回避的方式, 并不表明这样做

内核EXPORT_SYMBOL函数讲解(二)

书接上文,在...只是讲解了EXPORT_SYMBOL宏的作用就是把导出的符号以符号名称+符号值的形式存储在struct kernel_symbol为数据结构的文件里面,如果文...

从零开始之驱动发开、linux驱动(三十五、利用EXPORT_SYMBOL导出符表原理)

Linux内核头文件提供了一个方便的方法用来管理符号的对模块外部的可见性,因此减少了命名空间的污染(命名空间的名称...EXPORT_SYMBOL_GPL(name); 这两个宏均用于将给定的符号导出到模块外. GPL版本的宏定义只能使...

Linux驱动开发——EXPORT_SYMBOL的使用

编写C程序时,如果需要使用某个外部的函数,通常的做法是 #include 包含该函数原型(prototype)的...即使用 EXPORT_SYMBOL 标签将模块中的函数对整个内核公开,因此导出的函数不用修改内核代码就可以被其他内核模块所调

内核EXPORT_SYMBOL函数讲解(一)

EXPORT_SYMBOL函数原型: ... __EXPORT_SYMBOL(sym, "") 其中__EXPORT_SYMBOL原型如下: /* For every exported symbol, place a struct in the __ksym.

EXPORT_SYMBOL解析

对于模块依赖的情况,不能简单的使用上面的方法,内核提供了一个机制,就是EXPORT_SYMBOL标签内定义的函数或者符号对全部内核代码公开,不用修改内核代码就可以在您的内核模块中直接调用,即使用EXPORT_SYMBOL可以将...

EXPORT_SYMBOL,extern关键字在linux中的使用

linux的“/proc/kallsyms”文件对应着内核符号表,记录了符号以及符号所在的内存地址。 模块可以使用如下宏导出符号到内核符号表: ...EXPORT_SYMBOL_GPL()只适用于包含GPL许可权的模块。 代码演...

i2c_register_board_info没有EXPORT_SYMBOL_GPL导出的解决方法

i2c_register_board_info提示undefined,没有通过EXPORT_SYMBOL_GPL导出的解决方法

Linux内核导出符号宏定义EXPORT_SYMBOL的源码分析

#ifndef MODULE_SYMBOL_PREFIX #define MODULE_SYMBOL_PREFIX "" #endif ……. struct kernel_symbol //内核符号结构 {  unsignedlong value; //该符号在内存地址中的地址  constchar *name; /

Java基础知识面试题(2020最新版)

文章目录Java概述何为编程什么是Javajdk1.5之后的三大版本JVM、JRE和JDK的关系什么是跨平台性?原理是什么Java语言有哪些特点什么是字节码?采用字节码的最大好处是什么什么是Java程序的主类?应用程序和小程序的...

c语言EXPORT_SYMBOL

EXPORT_SYMBOL 模块可以使用如下宏导出符号到内核符号表: ...EXPORT_SYMBOL_GPL(符号名) EXPORT_SYMBOL_GPL()只适用于包含GPL许可权的模块。 导出的符号可以被其他模块使用,不过使用之前一定要extern声明一下。

EXPORT_SYMBOL 与 extern的区别

EXPORT_SYMBOL是通过宏,建立一个新的这个函数的入口,包括它址,名称。这个函数会被放到kernel image的__ksymtab section中。当用到这个函数的模块在runtime时被加载的时候,loader就会从__ksymtab section解析这个...

Linux 驱动之 EXPORT_SYMBOL 函数以及 2.6 内核 Unknown symbol bug 解决办法

1、Linux中EXPORT_SYMBOL的用法 EXPORT_SYMBOL标签内定义的函数对全部内核代码公开,不用修改内核代码就可以在您的内核模块中直接调用。您还可以手工修改内核源代码来导出另外的函数,用于重新编译并加载新内核后...

linux加载ko时出现Unknown symbol 错误(调用了EXPORT_SYMBOL出来的函数)

最近在调试语音POTS时,调用了bsp模块的一个获取板类型函数,由于是跨模块调用,因此在被调函数BDIF_GetBoardType所在文件将该函数EXPORT_SYMBOL出来,可是在加载完bsp.ko之后加载pots.ko仍然提示错误:pots: ...

Kernel-----EXPORT_SYMBOL使用

EXPORT_SYMBOL只出现在2.6内核中,在2.4内核默认的非static 函数和变量都会自动 导入到kernel 空间的, 都不用EXPORT_SYMBOL() 做标记的。 2.6就必须用EXPORT_SYMBOL() 来导出来(因为2.6默认不到处所有的符号)。...

EXPORT_SYMBOL的用法

linux2.6的“/proc/kallsyms”文件对应着内核符号表,记录了... EXPORT_SYMBOL_GPL(符号名) 导出的符号可以被其他模块使用,不过使用之前一定要extern声明一下。EXPORT_SYMBOL_GPL()只适用于包含GPL许可权的模块。

符号表,nm命令,EXPORT_SYMBOLEXPORT_SYMBOL_GPL

http://blog.csdn.net/zuosifengli/article/details/7239622 http://shaojiashuai123456.iteye.com/blog/840015 http://www.cnblogs.com/itech/archive/2012/09/16/2687423.html EXPORT_SYMBOL 与 EXPOR

Linux开发心得总结20 - 内核编程中的全局变量使用(EXPORT_SYMBOL())

和我们通常写程序不同,如果仅仅是全局变量,虽然编译内核的时候能连接成功,但是连接之后再就没有办法使用这个变量了 而模块的加载是运行时的,它引用某个变量时...fine __EXPORT_SYMBOL(sym, sec) /  extern type

垃圾分类数据集及代码

资源说明: 数据集主要包括6类图片:硬纸板、纸、塑料瓶、玻璃瓶、铜制品、不可回收垃圾 代码运行说明: 1、 安装运行项目所需的python模块,包括tensorflow | numpy | keras | cv2 2、 train.py用于训练垃圾分类模型,由于训练的数据量过于庞大,因此不一并上传 3、 predict.py用于预测垃圾的类别,首先运行predict.py,然后输入需要预测的文件路径,即可得到结果。

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matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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