大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于学习linux内核的方法的问题，于是小编就整理了3个相关介绍学习Linux内核的方法的解答，让我们一起看看吧。
LINUX内核操作系统有哪些？
1、veket系统
veket系统目前包括veket-x86平台系统和随身系统，还有上网本系统，分别对应veket-8系统、veket-7系统和veket-5系统。经过测试，veket-7和veket-5在使用上比较完善。veket-8目前还处于测试期，在功能上可能还不稳定。
2、Ubunto系统
这个系统又名乌班图系统，也是一个以桌面应用为主的Linux操作系统，系统分为云平台，服务器版和桌面版。可以根据需要选择相应的版本。桌面版目前最新版本好像是Ubuntu13.10版本，在虚拟机上安装过，还算可以。
3、Fedora系统
此系统，也是基于linux的一款不错的操作系统，在界面上比较美观，安装文件可能会相对较大一些，大家可以尝试一下。
4、麒麟操作系统
这个算是国产的一个自主可控的基于linux的操作系统，在功能上也算比较完善，有32位和64位的系统，想尝试的朋友可以下载安装试一下。
如何学习android上的linux kernel，从哪学起，怎么样循序渐进地看不同的部分？
不清楚楼主从事哪方面的工作，一般做Android系统剪裁或者驱动开发， 需要学习内核部分。
我的想法，可以从2方面进行。
1. 研究一下linux内核 0.1版
此版是学习linux系统的经典，只有几百K。
***s://mapopa.blogspot***/2008/09/linux-0.html
通过此版的研究（虽然功能单一），你能对操作系统有进一步的理解。
2. 研究Android内核
从加电power on启动流程分析 入手，然后到init进程，然后到binder，匿名内存共享等学习。
一步一个脚印，做好笔记，提升肯定会很快。
▲这里本人推荐一本关于学习人工智能机器人存操作程序步骤的书籍，你可以循序渐进的学习。本书由工程师撰写,介绍机器学习中需要的主要数学知识,以及机器学习算法的实现和应用场景,为机器学习初学者制定了如何夯实基础的方案。本书以机器学习的算法为主线,深入剖析算法的概念和数学原理,以通俗形象的语言进行介绍,让读者无需了解太多前置数学知识,就能看懂数学公式的表达意思,从而深度掌握机器学习的思想和原理。主要内容包括:首先介绍机器学习基本概念及工具,然后从概念、原理、Python实现、应用场景几个方面,详细剖析机器学习中主要的算法,如线性回归算法、逻辑回归算法、KNN、木素贝叶斯、决策分类、支持向量机分类、K-means聚类、神经网络分类、集成学习等。
▲这是一本介绍机器学习的书,按常理来说,我应该首先介绍学习机器学习的重要性。可是,有必要吗?我记得约五年前,机器学习还是一个很有科幻色彩的术语,而[_a***_]技术学习圈几乎整版都换成了机器学习的各种模型,国内很多大学已经开始设立人工智能,机器学习当仁不让地成为核心课程。据说相关学者已经将该知识编制成课本,即将走入中学课堂。机器学习的火热,连带着让长年不温不火的Python语言也借机异军突起,甚至掀起一阵Python语言的学习热潮。机器学习已经成为“技术宅”的一种技能,因此,实在没必要再占篇幅介绍它的重要性。但是,学习机器学习的路途是坎坷和颠簸的,不缺的就是让你半途而废的借口。机器学习的成就是站在巨人的肩膀上取得的,因此,当你终于下定决*习机器学习时,很多人给你开出一串长长的学习清单:机器学习涉及大量向量和矩阵运算,所以线性代数是肯定要学的;机器学习的很多模型算法都以统计知识作为背。
程序员学Linux内核，首先要了解初始化如何解析？
先看《鸟哥的Linux私房菜》《Linux就该这样学》
掌握LINUX基本使用
然后，C++语言肯定是要学的，看《C++ Primer》
一点基础也没有的话看《C++ Primer Plus》
这些看完了你也知道你该看什么了
到此，以上就是小编对于学习linux内核的方法的问题就介绍到这了，希望介绍关于学习linux内核的方法的3点解答对大家有用。
