导读源码

㈠ 如何读《深入理解linux内核》和《情景分析》

怎么读《深入理解linux内核》和《情景分析》
有同感的人回帖。
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没有基础看着两本书是相当吃力的！
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得有相当的软硬件知识积累才行
要是能随便一天读懂一章，那这个世界就没什么值得积累的技术了

我的建议是先看 Robert Love的Linux Kernel Develop 2nd，作者说那是《深入理解linux内核》的导读，等到你看LKD都很轻松的时候就好看经典了

另外，我觉得先学好驱动开发，再分析内核才是正途。做驱动需要经常用到内核中的数据结构和函数（相当于内核api），难度却比分析内核要低。等到驱动练得熟练了，等于内核的结构有了大致把握，然后就可以分析内核函数的具体实现了，也方便做实验验证。

我也是初学者，目前只是看LKD比较轻松的阶段
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有误
是译者建议先看《深入理解linux内核》再看UND和LDD

驱动难度却比分析内核要低
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仅考虑软件部分也许还行，但实际跟硬件交互总有复杂的问题需要解决
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是译者建议先看Linux Kernel Develop 2nd 再看《深入理解linux内核》和LDD

晚上有点不清醒
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我是跳着看过..
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不能太急：）
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都看不懂~
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其实 Robert Love 的Linux Kernel Develop 2nd也比较难懂。

这几本书的中文版都是陈丽君翻译的，她自己写的一本《Linux操作系统原理与应用》比较易懂，可以做这几本书的铺垫！
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建议：
lkd+ulk+源代码，
情景分析中讲的太细，没有ULK的基础很容易一猛子扎进去出不来，迷在代码中
建议lkd先看一遍，这个半月就差不多了
然后ULK结合源码，这可是个慢功夫，一般ULK看一半就感觉前边看的什么都没有了
这时候在看lkd中对应的ULK已经看过的章节
等ULK中重要的章节基本看完，再分块看
例如：
进程管理+中断，内存管理等几块
情景分析的话等ULK看了1-2遍（随时结合代码），需要深入的章节而你自己看源码又有些地方不理解，可以参考情景分析相应的章节，没必要全部看完

另外，推荐一本新书《Professional Linux Kernel Architecture》,个人认为这本比ULK写的更好
ULK更多是教你内核里有什么，而这本书教的是内核有什么，为什么这样。让你知其然又知其所以然。当然虽然本书很厚，1300多页，由于涉及太多，深度的话跟ULK差不多，甚至稍微浅一点。

本人的一点感想，不一定适合LZ，LZ看情况而定吧

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个人感觉《深入理解linux内核》也就是ULK没有个一年功夫就别想读懂，这东西欲速则不达。
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看了好几本， 没有一本看完的
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楼主心态有问题，速战速决要分情况滴

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其实 Robert Love 的Linux Kernel Develop 2nd也比较难懂。

这个我以前听说是比较入门的，但是我看了两遍后还是希里糊涂的。

㈡ 有适合小学生看的电脑代码编程的书籍吗

导读：编程是当前需求比较旺盛的职业道路，因此，很多家长都希望自己的孩子长大后成为软件程序员，或者起码拥有一些编程思维。如果您想让孩子学习编程从哪里开始呢？在此儿童节之际向各位推荐7款适合儿童的编程语言。
计算机编程是一种需求旺盛的职业道路，因此父母可能希望自己的孩子长大后成为软件程序员。如果您想让孩子们学习编程的方法，那么从哪里开始呢？在此列表中尝试一些适合儿童的编程语言。
1.Scratch
Scratch是由麻省理工学院的终身幼儿园实验室开发的面向孩子的免费编程语言。通过入门教程，针对父母的课程说明以及强大的用户社区，对免费语言进行了补充。甚至当孩子离开计算机时，他们甚至可以使用这些卡片来学习Scratch编程概念。
Scratch使用积木式视觉界面为孩子和父母创建脚手架体验。您将编程组件（例如动作，事件和运算符）堆叠在一起。
每个块的形状仅允许将其与兼容对象组合。例如，重复循环的形状像是一个侧面的“ U”形，以告知您需要在循环的开始和结束之间放置块。
Scratch使用预先填充的图像和角色或通过上传新的图像和角色来制作真实的动画和游戏。Scratch不需要互联网连接。孩子们可以选择在Scratch的在线社区中分享他们的作品。
由于Scratch是免费的并且得到了良好的支持，因此它是对儿童友好的编程的最早建议之一，并且很容易看出Scratch在此处列出的许多其他对儿童友好的编程语言（如Blockly）中的影响。
建议年龄：8至16岁
要求：Windows，macOS或Linux
2.Blockly
Blockly是Google对Scratch 的改进，它使用了相同的互锁构建基块隐喻，但它可以使用几种不同的编程语言（包括JavaScript，python，PHP，Lua和Dart）输出代码。这使Blockly成为可视化编辑器，而不仅仅是一种对儿童友好的编程语言。
将块链接在一起时，您会在屏幕的侧面看到代码，并且可以即时切换编程语言，以查看同一基本程序在语言语法上的差异。这使得Blockly非常适合在各个年龄段教授代码，包括年龄较大的孩子和成年人，他们可能不喜欢年轻的歪斜猫和Scratch的漫画。
Google正在与MIT合作，基于Blockly平台开发下一代Scratch。
Blockly是Android App Inventor的骨干，可用于开发可运行的Android应用程序。麻省理工学院控制了这个废弃的Google项目。
Blockly尚未像Scratch那样得到充分开发，并且可用的教程也不多。但是，Blockly希望为所有年龄段的程序员提供一个强大的编程环境，并拥有广阔的未来。
建议年龄：10+
要求：Windows，macOS或Linux
3.Alice
Alice是一个免费的3D编程工具，旨在教授C ++等面向对象的编程语言的概念。它使用熟悉的积木方法，使儿童可以通过对相机运动，3D模型和场景进行编程来创建游戏或动画。
与Scratch凌乱的界面相比，拖放界面和轻松播放按钮对某些学生而言可能不会造成太多混乱。可以将程序（或Alice中的“方法”）转换为Java IDE（例如NetBeans），以便编程学生可以从可视的构建模块界面过渡到标准的编程语言。
卡内基-梅隆大学开发了爱丽丝。该网站可能看起来并不漂亮，但是该程序仍在开发和研究中。
建议年龄：10+
要求：Windows，macOS或Linux
注意事项：如果在Mac上安装Alice，请通过转到系统偏好设置 > 安全和隐私 > 允许从以下位置下载应用程序来启用安装：App Store和Identified Developers。安装完成后，更改安全设置。
4.Swift Playgrounds
iOS和iPadOS的应用程序开发人员依赖Swift编程语言。Mac和iPad应用程序都可以使用Swift Playgrounds 。它旨在教孩子如何使用Swift编程，可以从Apple免费下载，并且不需要任何先验编码知识。
这些应用程序包含许多有关不同Swift命令的教程，这些教程旨在在3D世界中移动名为Byte的角色。尽管不需要编程知识，但是孩子们需要知道如何阅读教程并具有一定的解决问题的毅力。拖放代码消除了拼写错误，但是Swift Playgrounds不使用互锁块界面。
一旦您的孩子精通Swift游乐场，他们就可以开始在Swift中进行开发。
建议年龄： 10+
要求： iPad或Mac
5.Twine
Twine适用于对创建游戏和讲故事感兴趣但对编程的技术细节感到沮丧的孩子。
Twine是一个免费的非线性讲故事应用程序，各个年龄段的人都可以使用它，包括大量的成年人和教育工作者。使用Twine，您无需学习任何代码。它没有教用户如何编码，而是教他们如何构造和呈现非线性游戏和故事。
麻线故事由文字和图片页面组成，例如网站。设计界面显示了连接的页面，每个页面都可以使用文本，链接和图像进行修改。它对于“选择自己的冒险”类型的游戏特别有效，其中每个玩家的选择都进入了故事的新分支。
虽然此应用程序不教编码，但它确实教了很多对游戏设计师和讲故事者至关重要的规划和设计技能。该应用程序受支持Wiki，教程和活跃的用户社区的良好支持。
您可以通过托管应用在线创建Twine故事，也可以下载应用进行离线编辑。
建议年龄：12岁以上（强烈建议读者）
要求：Windows，macOS或Linux
6.LEGO MINDSTORMS
学习编程的另一种方法是研究机器人技术。许多孩子对编程在现实世界中工作的事物的想法做出回应。这里有各种各样的机器人套件的，你可以用它们编程语言，但LEGO MINDSTORMS系统中享有最大的用户群体和孩子友好的可视化编程的应用程序之一。
免费下载编程环境，但是您需要访问LEGO Mindstorms套件才能运行程序。这并不一定意味着您必须购买一个。一些学校和公共图书馆提供供学生使用的工具包，或者您可能想在您附近找到一个第一乐高联盟。
乐高EV3编程软件可以在平板电脑和计算机上运行，??并且使用了构建块（在这种情况下为乐高块）隐喻，就像Scratch和Blockly一样，尽管乐高的版本倾向于水平构建程序，看起来更像流程图。学生结合动作，变量和事件来操纵他们的LEGO Mindstorms作品。对于年幼的孩子来说，编程语言非常简单，而对于年长的孩子和成年人来说，编程语言仍然充满挑战。
除了LEGO Mindstorms编程环境外，LEGO还使用开放源代码Linux内核，可以通过Python和C ++等传统编程语言对其进行修改和编程。
建议年龄：10岁以上（幼儿可以在监督下使用）
要求：EVA3需要运行macOS或Windows的计算机或运行Android或iOS 的平板电脑。要运行程序而不是调试程序，需要一个或多个LEGO EV3机械手。
7.Ko
Ko是Microsoft专门为Windows和Xbox 360设计的游戏编程应用程序。Windows版本是免费的，但Xbox 360版本是付费应用程序。孩子们可以使用该应用程序来探索和设计3D世界中的游戏。
Ko的图形界面引人入胜，而Xbox版本的编程完全可以通过游戏控制器完成。如果您拥有支持它的硬件，那么Ko是一个较旧但仍然可靠的选择。
不幸的是，还没有Xbox版本的Ko，而且未来的发展似乎不太可能。但是，Xbox和Windows版本已经完全开发，这就是为什么即使放弃它也将其包括在此列表中的原因。
建议年龄：8至14岁
要求：Windows 7及以下版本或Xbox 360
总结：
有动力的中学生可能需要尝试制作和安装Minecraft mod。Unity 3D游戏界面是通过大量可用在线资源跳入编程3D游戏的另一种好方法。请记住，编程本质上令人沮丧。它涉及很多故障排除和反复试验。父母可以为初出茅庐的程序员提供的最佳工具是一种毅力和决心。

㈢ 关联规则挖掘算法的介绍

学号：17020110019    姓名：高少魁

【嵌牛导读】关联规则挖掘算法是数据挖掘中的一种常用算法，用于发现隐藏在大型数据集中令人感兴趣的频繁出现的模式、关联和相关性。这里将对该算法进行简单的介绍，之后通过Apriori算法作为实例演示算法执行结果。

【嵌牛鼻子】数据挖掘    关联规则挖掘    python

【嵌牛正文】

一、算法原理

1、基本概念

关联规则用于发现隐藏在大型数据集中令人感兴趣的频繁出现的模式、关联和相关性。 而 Apriori算法则是经典的挖掘频繁项集的关联规则算法，它通过层层迭代来寻找频繁项集，最后输出关联规则：首先扫描数据集，得到 1-频繁项集，记为 L1，通过合并 L1得到 2-频繁项集 L2，再通过 L2找到 L3，如此层层迭代，直到找不到频繁项集为止。

在Apriori算法中，定义了如下几个概念：

⚫ 项与项集 ：设 I={i1,i2,…,im}是由 m个不同项构成的集合，其中的每个 ik(k=1,2,…,m)被称为一个项 (Item)，项的集合 I被称为项集和，即项集。在实验中，每一条购物记录可以被看做 一个项集，用户购买的某个商品即为一个项。

⚫ 事务与事务集：神乎事务 T是项集 I的一个子集，而事务的全体被称为事务集。

⚫ 关联规则：形如 A=>B的表达式，其中， A和 B都属于项集 I，且 A与 B不相交。

⚫ 支持度：定义如下 support(A=>B) = P(A B)，即 A和 B所含的项在事务集中同时出现的概率。

⚫ 置信度：定义如下 confidence(A⇒B)=support(A⇒B)/support(A)=P(A B)/P(A)=P(B|A)，即如果事务包含 A，则事务中同时出现 B的概率。

⚫ 频繁项集：如果项集 I的支持度满足事先定义好的最小支持度阈慧液值（即 I的出现频度大于相应的最小出现频度阈值），则 I是频繁项集。

⚫ 强关联规则：满足最小支持度和最小置信度的关联规则，即待挖掘的关联规则。

根据以上概念，要实现关联规则的挖掘，首先要找到所有的频繁项集，之后找出强关联规则（即通过多次扫描数据集，找出频繁集，然后产生关联规则）。

2、挖掘频繁项集

在该步骤中有两个较为重要的部分 ：连接和修剪。连接步骤即使用k-1频繁项集，通过连接得到 k-候选项集，并且只有相差一个项的项集才能进行连接，如 {A,B}和 {B,C}连接成为 {A,B,C}。修剪步骤基于一个性质：一个 k-项集，如果它的一个 k-1项集（子集）不是频繁的，那么它本身也不可能是频繁的。 因此可以基于这个性质，通过判断先验性质来对候选集进行修剪。

3、产生关联规则

经过连接和修剪之后，即找到了所有的频繁项集，此时可以在此基础上产生关联规则，步骤如下

（1）对于每个频繁项集 l，产生 l的所有非空子集（这些非空子集一定是频繁项集）；

（2）对于 l的每一个非空子集 x，计算 confidence(x => (l-x))，如果 confidence(x => (l-x)) confmin，那么规则 x => (l-x)”成立。

二、算法设计

1、数据集

通过语句 import xlrd导入相关的库来进行数据的读取 。数据内容为十条购物记录 ，每条购物记录有若干个商品，表示某个顾客的购买记录 ，如图

对于数据加载部分 使用了 xlrd库中的函数 open_workbook来 打开一个表格文件，使用sheet_by_index函数得到一个工作表， row_values函数即可读取表格中的内容。由于每个购物记录的商品数不一定相同，导致读取的内容含有空格 (’ ’)，因此对数据进行删减以得到紧凑的数据 ，最终读取数据的结果以列表的游碧悉形式返回。

2、连接

对于连接部分，主要目标是根据已有的k-1频繁项集生成 k-候选频繁项集。算法步骤为：首先将项集中的项按照字典顺序排序，之后将 k-1项集中两个项作比较，如果两个项集中前 k-2个项是相同的，则可以通过或运算（|）将它们连接起来。

3、修剪

修剪操作主要使用一个判断函数，通过传入连接操作后的项集和之前的k-1频繁项集，对新的项集中的每一个项的补集进行判断，如果该补集不是 k-1频繁项集的子集，则证明新的项集不满足先验性质，即一个频繁项集的所有非空子集一定是频繁的 ，否则就满足先验形式。返回布尔类型的参数来供调用它的函数作判断。

经过连接和修剪步骤之后，项基要成为频繁项集还必须满足最小支持度的条件，笔者设计了generateFrequentItems函数来对连接、修剪后产生的 k-候选项集进行判断，通过遍历数据集，计算其支持度，满足最小支持度的项集即是 一个频繁项集，可将其返回。

以上，经过不断的遍历、连接、修剪、删除，可将得到的所有结果以列表形式返回。笔者还设计了字典类型的变量 support_data，以得到某个频繁项集及其支持度 。

4、挖掘关联规则

generateRules函数用来挖掘关联规则，通过传入 最小置信度、 频繁项集及其 支持度来生成规则 。根据定理：对于频繁项集 l的每一个非空子集 x，计算 confidence(x => (l-x))，如果 confidence(x => (l-x)) confmin，那么规则 x => (l-x)”成立，因此，该函数重点在扫描频繁项集，得到每一个子集，并计算置信度，当置信度满足条件（即大于等于最小置信度）时，生成一条规则。在函数中，使用了元组来表示一条规则，元组中包含 x、 l-x以及其置信度 ，最后返回生成的所有规则的列表。

三、算法执行结果

设置最大频繁项集数k为 3，最小支持度为 0.2，最小置信度为 0.8 使用 pycharm运行程序 ，得到以下结果：

由图中结果可以看出，对于频繁 1-项集，有五个满足的项集，频繁 2-项集有 6个，频繁 3-项集有 2个，它们都满足支持度大于或等于最小支持度 0.2。根据频繁项集，程序得到的关联规则有三条，即 {面包 }=>{牛奶 }，，{鸡蛋 }=>{牛奶 }，，{面包，苹果 }=>{牛奶 其中，这些规则的置信度都是 1.0，满足大于或等于最小置信度 0.8的条件 。

四、程序源码