详解内核态与用户态

article/2025/11/10 19:23:53

介绍下内核态与用户态

内核态和用户态是操作系统中的两种不同的运行状态,它们的区别如下:

  1. 权限不同:内核态是操作系统拥有最高权限的运行状态,可以访问系统的所有资源,而用户态只能访问受限的资源。

  2. 系统调用:在用户态下,应用程序需要通过系统调用来请求操作系统提供服务,而在内核态下,操作系统可以直接访问系统资源,不需要通过系统调用。

  3. CPU指令:在内核态下,CPU可以执行所有的指令,而在用户态下,CPU只能执行受限的指令。

  4. 中断处理:在内核态下,操作系统可以响应所有的中断请求,而在用户态下,只能响应部分中断请求。

  5. 内存访问:在内核态下,操作系统可以访问所有的内存地址,而在用户态下,只能访问受限的内存地址。

  6. 运行环境:在内核态下,操作系统运行在内核空间,而在用户态下,应用程序运行在用户空间。

总之,内核态和用户态是操作系统中的两种不同的运行状态,内核态拥有最高权限,可以访问系统的所有资源,而用户态只能访问受限的资源。在用户态下,应用程序需要通过系统调用来请求操作系统提供服务,而在内核态下,操作系统可以直接访问系统资源,不需要通过系统调用。

切换

内核态与用户态的切换是由操作系统内核控制的。当一个进程需要执行特权操作(如访问硬件设备、修改内存映射等)时,它必须切换到内核态。这个切换过程包括以下步骤:

  1. 进程发起系统调用或异常,触发中断。

  2. CPU将当前进程的上下文保存到内存中,包括程序计数器、寄存器等。

  3. CPU将控制权转移到内核态,执行相应的中断处理程序或系统调用处理程序。

  4. 内核态执行完毕后,将进程的上下文恢复回来,包括程序计数器、寄存器等。

  5. CPU将控制权转移回用户态,继续执行进程的代码。

在这个过程中,CPU通过特殊的指令(如int、syscall等)来触发中断或系统调用,操作系统内核则负责处理这些事件,并在必要时切换进程的运行状态。

【最后一个bug】多平台都有更新和发布,大家可以一键三连,关注+星标,不错过精彩内容~
在这里插入图片描述


http://chatgpt.dhexx.cn/article/vlf0PX8B.shtml

相关文章

用户态和内核态的简单理解

文章目录 linux基础系统调用和库函数的区别为什么要区分用户态和内核态?用户态和内核态的切换耗费时间的原因哪些情况会出出现用户态和内核态的切换用户态切换到内核态的三种方式 linux基础 linux的kernel内核外是系统调用,系统调用外是shell、库函数&a…

度量学习和pytorch-metric-learning的使用

度量学习是学习一种特征空间的映射,把特征映射到具有度量属性的空间中,所谓度量属性是指在某种度量距离(可以是欧氏距离、余弦相似性等)下类内距离更小,类间距离更大。有了这种属性之后,就可以仅根据特征间…

深度度量学习 (metric learning deep metric learning )度量函数总结

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接: https://blog.csdn.net/qq_16234613/article/details/81210320 曼哈顿距离(CityBlockSimilarity) 同欧式距离相似&#x…

Multi-Scale Metric Learning for Few-Shot Learning(用于小样本学习的多尺度度量学习)

Abstract 本文提出了一种新的小样本学习方法,名字叫多尺度度量学习(multi-scale metric learning, MSML),能提取多尺度特征,学习样本间的多尺度关系,进行少镜头学习分类。提出了一种基于特征金字塔结构的多尺度特征嵌入方法&…

Metric Learning——度量学习

2018年04月10日 15:30:29 敲代码的quant 阅读数:1567 标签: 度量学习metric learning机器学习聚类 更多 个人分类: 机器学习 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/FrankieHel…

百面深度学习:基于度量学习的元学习模型

文章目录 Q1 元学习中非参数方法相比于参数方法的优点?Q2 如何用度量学习和注意力机制来改造基于最邻近的元学习方法? 更多基础知识可以查看前文内容 《百面深度学习》之元学习 基于度量学习(Metric Learning)的元学习方法&#…

行人重识别-度量学习

行人重识别-度量学习 前言 和前面介绍到的表征学习一样,度量学习也是基于全局特征学习的一种方法,且被广泛用于图像检索领域。不同于表征学习通过分类或者验证的方式,度量学习目的在于通过网络学习两张图片的相似度。在行人重识别问题上&am…

度量学习方法 - KISSME

KISSME(keep it simple and straightforward metric), 属于有监督的线性度量学习方法,本质上还是学习马氏距离中的矩阵M. 推导 首先,认为对于样本对,它们之间的差异程度(dissimilar)可以通过似然…

论文 基于度量学习的小样本学习研究 阅读心得

论文主要工作: 本文提出带间隔的小样本学习, 提升了所学习嵌入表示的质量。 为引入间隔, 本文根据小样本场景特点提出了多路对比损失, 使得小样本学习模型可以学习到一个更加具有判别性的度量空间,同时泛化误差可以减小…

度量学习1

度量学习: 度量学习作为小样本学习中主要方法之一,在解决小样本问题上应用较广,本篇博客主要介绍几篇metric learning的基础文献。 分别是: (1)Siamese Neural Networks for One-shot Image Recognition &a…

度量学习DML之Circle Loss

度量学习DML之Contrastive Loss及其变种_程大海的博客-CSDN博客 度量学习DML之Triplet Loss_程大海的博客-CSDN博客 度量学习DML之Lifted Structure Loss_程大海的博客-CSDN博客 度量学习DML之Circle Loss_程大海的博客-CSDN博客 度量学习DML之Cross-Batch Memory_程大海的…

度量学习DML之MoCO

度量学习DML之Contrastive Loss及其变种_程大海的博客-CSDN博客 度量学习DML之Triplet Loss_程大海的博客-CSDN博客 度量学习DML之Lifted Structure Loss_程大海的博客-CSDN博客 度量学习DML之Circle Loss_程大海的博客-CSDN博客 度量学习DML之Cross-Batch Memory_程大海的…

【ReID】表征学习和度量学习

文章目录 1.表征学习1.1分类损失1.2验证损失1.3表征学习总结 2.度量学习2.1 Introduction2.2 对比损失2.3 三元组损失2.4 改进三元组损失2.5 四元组损失2.6 TriHard loss2.7 Triple loss with adaptive weights2.8 度量学习总结 3. 总结 表征学习和度量学习是行人重识别最基本的…

度量学习---综述

introduction 度量学习的对象通常是样本特征向量的距离,度量学习的目的是通过训练和学习,减小或限制同类样本之间的距离,同时增大不同类别样本之间的距离。 度量学习 (Metric Learning) 距离度量学习 (Distance Metric Learning&#xff0…

Deep metric learning 深度度量学习 总结

最近的工作用是深度度量学习的改进,这里将DML进行一个总结。 根据个人的理解,开篇用一句话介绍一下度量学习: “不同于分类学习,度量学习是通过学习数据之间的相似性程度来获得一个更有意义或者说更具可分性的特征空间。” Tra…

度量学习方法总结

目录 一.距离度量 闵可夫斯基距离 欧式距离(Euclidean Distance): 标准化欧氏距离 (Standardized Euclidean distance ) 曼哈顿距离(ManhattanDistance) 切比雪夫距离(Chebyshevdistance) 马氏距离 马氏距离代…

度量学习

度量学习(Metric Learning) 度量(Metric)的定义 在数学中,一个度量(或距离函数)是一个定义集合中元素之间距离的函数。一个具有度量的集合被称为度量空间。 度量学习(Metric Learni…

度量学习(Metric learning、损失函数、triplet、三元组损失、fastreid)

定义 Metric learning 是学习一个度量相似度的距离函数:相似的目标离得近,不相似的离得远. 一般来说,DML包含三个部分, 如下图.。 1)特征提取网络:map embedding 2)采样策略:将一个mini-batch里的样本组合成很多个sub…

度量学习Metric Learning

度量学习 (Metric Learning) 距离度量学习 (Distance Metric Learning,DML) 相似度学习 度量学习 是指 距离度量学习,Distance Metric Learning,简称为 DML,是人脸识别中常用传统机器学习方法,由Eric Xing在NIPS 2…

度量学习(Metric Learning)基础概念

一、什么是度量学习? 度量学习 (Metric Learning) 距离度量学习 (Distance Metric Learning,DML) 相似度学习。 在数学中,一个度量(或距离函数)是一个定义集合中元素之间距离的函数。一个具有度量的集合被称为度量空…