NJU EMUlator 使用指南
项目介绍
NJU EMUlator 是由南京大学的一个团队开发的一款教育用途的全系统仿真器,支持x86、MIPS32、RISC-V32以及RISC-V64架构。设计初衷是为了教学目的,提供一个简单但功能全面的仿真环境。该仿真器不支持所有高级特性,如x86实模式、x87浮点指令和MIPS32的CP1浮点指令等,旨在覆盖基础指令集和基本设备模拟。
项目快速启动
安装依赖
首先,确保你的系统安装了Git、GCC和其他必要的编译工具。在Ubuntu上,可以通过运行以下命令来安装:
sudo apt-get update
sudo apt-get install git build-essential
克隆项目
克隆NJU EMUlator到本地:
git clone https://github.com/NJU-ProjectN/nemu.git
cd nemu
编译并运行
接下来,编译项目:
make
成功编译后,你可以通过执行生成的可执行文件来启动仿真器。不过,为了演示,这里需要有一个适合NEMU运行的镜像或者程序。假设你有一个适用于NEMU的镜像或编译好的程序kernel.elf,可以使用如下命令启动:
./nemu -M qemu_x86 kernel.elf
请注意,实际的命令行参数可能会依据你要模拟的体系结构及其需求有所不同。
应用案例和最佳实践
使用NEMU进行教学时,教师可以创建简单的操作系统内核或者嵌入式程序作为示例。例如,编写一个简单的Bootloader来打印一条消息至虚拟VGA屏幕,或者是实现基础的中断处理机制。最佳实践包括从理解其硬件抽象层(HAL)开始,逐步构建复杂系统,并利用NEMU的调试功能仔细分析每个阶段的行为。
// 示例:简单的启动加载程序伪代码(非实际代码)
void print_hello(void) {
// 假设这是向VGA缓冲区写入“Hello, World!”的代码
}
int main(void) {
print_hello();
// 系统初始化等...
return 0;
}
典型生态项目
虽然NJU EMUlator主要是为教学设计,它鼓励开发者和学生围绕这个平台构建自己的操作系统学习项目或实验性软件。例如,结合课程作业开发定制化的微内核、研究处理器行为的教学辅助工具、或是用于测试低级编程概念的小程序。社区内的分享和交流通常围绕着如何利用NEMU高效学习系统编程和计算机架构的知识进行。
请注意,具体的生态项目实例可能需要访问相关论坛、教程和社区讨论,以获取最新的项目和实践经验。
本指南提供了快速入门NJU EMUlator的基本步骤,及一些建议的应用场景。深入探索,你会发现更多的可能性和教学资源,为学习系统级编程和计算机科学原理提供强大的工具支持。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C033
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00