编译过程提示没有头文件#include <sys/syscall.h>

C/C++ > 工具平台和程序库 [问题点数:50分]
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ubuntu64位系统编译头文件找不到的问题

今天编译webrtc时出现以下错误: ninja -C out/Debug All ninja: Entering directory `out/Debug' [1/6] CXX obj/talk/app/webrtc/java/jni...peerconnection_so.peerconnection_jni.o FAILED: g++ -MMD -MF obj/...

#include <sys/socket.h>找不到头文件

我是用的codeblocks编辑器,当我想查看socket,h头文件时编辑器提示找不到头文件。  我就想可能是没有设置codeblocks头文件的搜索路径。好吧,那首先就找找这个文件藏在哪里吧 [cpp] view plain copy ...

linux系统下的 C 编程,头文件相关;哪里找-> sys/types.h, sys/stat.h

KEYWORD : sys/types.hsys/stat.h; linux; 头文件;reserve place; reserve place 2018/Apr/01 更新:   关于 sys/***.h头文件,在不同平台上通过建立软连接的方式可以解决。   建立软连接的方式...

kernel内核的头文件#include

在linux中包含头文件时,有不少类似如下的写法:#include<asm/types.h>,但在linux kernel的include文件夹下并没有这个文件夹, 倒是有不少以asm打头的文件夹,如:asm_powerpc、asm_ppc等。源代码中没有asm这...

#include <>

/* #include 2015-1-14 create 持续添加 */

fatal error: asm/system.h: No such file or directory

最近编译一段驱动代码提示报错“ fatal error: asm/system.h: No such file or directory ” 后面使用linux/slab.h替换后,正常编译通过,功能正常。编译内核环境4.0.0-rc1,实测3.0内核需同样处理。 下面贴出...

Linux内核目录和常用头文件的含义

一、linux内核目录 -(2.6内核) ① arch目录:包括了所有和体系结构相关的核心代码。它下面的每一个子目录都代表一种Linux支持的体系结构,例如i386就是...② include目录:包括编译核心所需要的大部分头...

liunx内核头文件位置概述

liunx内核头文件位置概述

mingw中编译库出现sys/times.h: No such file or directory的可行解决方法

使用别人写的机器学习库BMRM(https://github.com/funkey/bmrm) 编译模型时出现了fatal error: sys/times.h:No such file or directory的错误, 一看,就是sys/times.h这个文件没有... 去mingw的include目录下...

linux驱动头文件位置的说明

linux头文件位置说明

linux 驱动程序头文件

#include <linux/module.h>:在编写任何模块都需要包含此头文件。该头文件自动包含了 <linux/version.h>头文件,该头文件包含了宏 MODULE_LICENSE("GPL")的定义。 #include <linux/init.h>:此头文件也是

Linux驱动头文件位置的说明

参考文章:... 在不同版本的内核源码上,头文件所在的位置是不同的,比如说在 #include #include 同样是regs-gpio.h,是在比较低的版本(比如2.6.25)上位于arch/arm/include/asm中,而mach/regs-gpio.h

Linux驱动开发之头文件寻找路径说明及头文件简介

头文件目录中总共有32个.h头文件。其中主目录下有13个,asm子目录中有4个,linux子目录中有10个,sys子目录中有5个。 1,头文件寻找路径说明 #include <linux/***.h> 在linux-x.x.x.x/include/linux下面寻找...

linux 默认的include

#include 中的module.h默认是在哪个目录下呢?我在/usr/include/linux下并没有找到这个文件。 另外想问一下,不同内核版本的...我的 module.h是在 内核编译好了的目录下的,不是在/usr/include/linux下, 2 在2.6.

linux驱动头文件位置查找

同样是regs-gpio.h,是在比较低的版本(比如2.6.25)上位于arch/arm/include/asm中,而mach/regs-gpio.h则是位于arch/arm/mach-s3c2410/include/mach中,2.6.30版本的内核是这种结构,所以,要根据所采用的不同的版本...

linux驱动头文件位置和头文件的说明 .

同样是regs-gpio.h,是在比较低的版本(比如2.6.25)上位于arch/arm/include/asm中,而mach/regs-gpio.h则是位于arch/arm/mach-s3c2410/include/mach中,2.6.30版本的内核是这种结构,所以,要根据所采用的不

linux 默认的include在哪?

#include 中的module.h默认是在哪个目录下呢?我在/usr/include/linux下并没有找到这个文件。 另外想问一下,不同内核版本的...我的 module.h是在 内核编译好了的目录下的,不是在/usr/include/linux下, 2 在2.

linux 系统调用–必要知识

先看一下进程在大学课本里的标准定义:“进程是可并发执行的程序在一个数据集合上的运行过程。”这个定义非常严谨,而且难懂,如果你没有一下子理解这句话,就不妨看看笔者自己的并不严谨的解释。我们大家都知道,...

Linux 下系统调用的三种方法

系统调用(System Call)是操作系统为在用户态运行的进程与硬件设备(如CPU、磁盘、打印机等)进行交互提供的一组接口。当用户进程需要发生系统调用时,CPU 通过软中断切换到内核态开始执行内核系统调用函数。...

【BPF入门系列-3】BPF 环境搭建

它们必须从源码中编译,并且通常包含新的功能,这些功能必须在稳定发布之前进行测试。Prepatch 内核由 Linus Torvalds 维护和发布。 主线版 Mainline: 主线版本由 Linus Torvalds 维护。它是介绍所有新功能的...

linux默认头文件路径--仅供参考

编译驱动模块时,由于非凡的需求必须强制GCC不搜索系统默认路径,也就是不搜索/usr/include,要自己用-I参数来指定内核头文件路径,这个 时候必须在Makefile中指定两个参数,一个是内核头文件路径,一个是强制GCC...

Linux中的线程

线程的概念 线程是程序执行时的最小单位,即CPU调度和分派的基本单位,一个进程可以由多个线程组成,同一个进程中的多个线程之间共享此进程的所有资源,每个线程有自己的堆栈和局部变量。线程由CPU独立调度执行,在...

[开发环境] 构建嵌入式 Linux 开发环境 V0.1

基于 linux-3.0.3、binutils-2.21.1、glibc-2.13、glibc-ports-2.13、gcc-4.6.1、gmp-5.0.2、mpfr-...1.创建宿主机编译环境 # apt-get install build-essential libncurses5-dev 创建setbuildenv.sh脚本 setbuilde

linux驱动头文件位置的说明(暂为验证,转自网友)

同样是regs-gpio.h,是在比较低的版本(比如2.6.25)上位于arch/arm/include/asm中,而mach/regs-gpio.h则是位于arch/arm/mach-s3c2410/include/mach中,2.6.30版本的内核是这种结构,所以,要根据所采用的不

建立嵌入式 Linux 开发环境

构建嵌入式 Linux 开发环境 V0.1 基于 linux-3.0.3、binutils-2.21.1、glibc-2.13、glibc-ports-2.13、gcc-4.6.1、gmp-5.0.2、mpfr-3.0.1、mpc-0.9 构建。...1.创建宿主机编译环境 # apt-get install bui

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。

计算机设计大赛作品开发文档

参加的是2020年的计算机设计大赛,软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。(20页)

利用遗传算法解决矩形排样问题,具有可视化的界面 两个

利用遗传算法解决矩形排样问题,具有可视化的界面,输入数据为含有矩形的长和宽的文本文件,输出的结果以可视化的形式显示出来

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)。

软考中级网络工程师复习资料.rar

0.网络工程师考试知识点[必考知识点]--必看 1.网络工程师考试常用计算公式汇总--必看 2.软考网络工程师必过教程---必看 3.软考网络工程师历年知识点总结(结合历年来真题内容总结) 4.软考网络工程师协议和名称---必看 5.网络工程师复习(背熟必过秘籍)---必看 6.网工上午经典考题汇总---必记 ………………共12份笔记,内容覆盖所有考点

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