大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于linux内核系统学习的问题，于是小编就整理了3个相关介绍linux内核系统学习的解答，让我们一起看看吧。
为什么要学习Linux内核？
1 学习一些操作系统的理论知识，一些概念。比如：进程，内存管理，文件系统等等。
关于这一方面的书籍太多了，自己找一本就行了2 学习x86汇编，虽然linux用的是AT&T汇编，但二者只是格式不同而已。
而且学习x86汇编有助于了解x86系统结构。书籍推荐王爽的《汇编语言》 ，我学的时候用的不是这个，后面看到这本书，才觉得自己做了“苦功了”。
学完大部分汇编指令时，找些汇编程序读读，熟悉这些指令的用法。
不需要有写汇编程序的能力，能读就行了，当然会写更好3 赵炯的《Linux内核0.11完全注释》。
这个linux内核版本低，作者也讲得很详细。不过关于x86体系的那一部分，作者讲得很繁琐，这一部分一定要大体看懂，那后面章节的内容就没有多大的问题了。
我先把书通看了一遍，用了1个月的时间。
后来，再返回来一个一个研究，用了2个月。
之所以看这本书，是让自己对内核有个实质的感受，不仅仅只是理论上的东西。
4 毛德操的《linux内核情景分析》。linux内核版本2.4.0，这本书很厚，上下两册。
我通读一遍，用了2个月时间。
后来，再返回来一个一个研究，现在已用了2个月，正在研究中。。。。
就我个人觉得，linux内核最难的是内存管理，这2个月我就只大体搞清内存页面的周转，但搞清了这个，就会对内核的整体结构有个大致的了解，因为你已经清楚了用户进程和内核的其它部分是怎样使用内存页面的。
5 学习linux内核最需要的是坚持和思考。
这是一个很长的过程，也许你会发现学了linux内核，并不会给你带来什么，我现在就是这样觉得的，感觉自己什么都不会做，真希望有人能我一些建议！不过学习学习也是有好处的，比如看了赵炯的《Linux内核0.11完全注释》后，你再去看UCOS-II，会感觉那太容易了！也许学习linux内核会对将来的工作有所帮助吧！
linux内核和系统的区别？
ubuntu系统和centos系统可能会使用同一个版本的linux内核。内核是操作系统最基本的部分。它是为众多应用程序提供对计算机硬件的安全访问的一部分软件，这种访问是有限的，并且内核决定一个程序在什么时候对某部分硬件操作多长时间。
直接对硬件操作是非常复杂的，所以内核通常提供一种硬件抽象的方法来完成这些操作。
硬件抽象隐藏了复杂性，为应用软件和硬件提供了一套简洁，统一的接口，使程序设计更为简单。
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？
▲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,而现在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。
到此，以上就是小编对于linux内核系统学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于linux内核系统学习的3点解答对大家有用。