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学习和感悟的问题，于是小编就整理了2个相关介绍linux学习和感悟的解答，让我们一起看看吧。
如何自学linux驱动开发，做驱动开发需要哪些方面的知识？
做嵌入式应用的话一般的编程就可以了。那么嵌入式驱动开发与内核开发的话就需要学习多个方面的知识。我就把这方面的要求给你交流一下：（一家之言啊，自己多年从事嵌入式开发的一点感悟）嵌入式驱动开发需要了解的知识大概有以下几类：
每一个操作系统都有自己的构架，应该了解驱动在整个系统中的具体位置与构建驱动程序的主要事项2 总线知识，比如PCI、USB总线。
3 芯片知识。
驱动其实就是对设备上一些寄存器的配置、CPU与设备本身的通讯以及对不同命令的处理4 要做好驱动，必须对所使用的CPU体系结构有一个比较深刻的认识5 C++基本用不上，主要是C和汇编。
6 做驱动最好要懂内核调试（比如说linux）
如何学习人工智能？
人工智能是我的主要研究方向之一，同时我也在带相关方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。
人工智能是近几年科技领域的热点，随着大数据的不断发展，机器学习（包括深度学习）得到了一定程度的发展，目前在自动驾驶等领域已经有了较为广泛的应用。相信随着物联网、大数据和云计算的落地应用，人工智能领域将会陆续释放出大量的发展机会，所以当前不少大型科技公司都陆续开始布局人工智能领域，市场也因此需要大量的人工智能专业人才。
由于人工智能人才的培养周期比较长，对于基础知识的要求比较多，所以早期的人工智能人才培养仅在研究生阶段开展，但是随着市场对于人工智能人才的需求量在持续增加，所以目前一些教育***比较丰富的高校也陆续开始在本科阶段开设了人工智能专业。
对于人工智能的初学者来说，要想入门人工智能专业，应该从以下几个方面入手：
第一：从基础知识入手。人工智能领域的研究集中在六大领域，分别是自然语言处理、机器学习、计算机视觉、知识表示、自动推理和机器人学，虽然这些领域的侧重点各有不同，但是都需要一个重要的基础，那就是数学和计算机基础。人工智能的核心问题之一就是数学问题，再具体点说就是算法的设计问题，而把算法进行具体的实现就涉及到计算机知识了。所以，在人工智能所涉及到的众多学科中（哲学、数学、计算机、神经学、经济学、语言学等），数学和计算机基础对于研发人员来说是非常关键的。
第二：了解人工智能的研发内容和研发方法。人工智能的研发虽然经过了六十多年，但是目前依然处在行业发展的初期，当前机器学习、计算机视觉和机器人是比较热门的领域。在学习这些具体知识之前，首先应该对人工智能有一个整体上的认知过程，通过了解人工智能的发展历史是一个不错的途径。
第三：从大数据入手。对于基础比较薄弱的人来说，通过大数据进入人工智能领域是一个比较现实的路径。大数据技术已经趋于成熟，当前正处在落地应用的初级阶段，大数据作为人工智能的重要基础未来对于人工智能的发展会起到较大的推动作用。机器学习作为数据分析的重要手段之一，目前在大数据领域有广泛的应用，所以通过大数据进入机器学习从而全面进入人工智能领域是一个比较不错的路线。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！
不少专业的人士都指出了学习的知识体系，要学数学，概率统计，python、TensorFlow，数据清洗、分析等，但看了这些你还是没法学好人工智能。
其实要学习或进入一个领域，不管是人工智能，还是VR、无人驾驶，都要有个基本套路：
首先学好人工智能，你的目标是[_a***_]？
1. 获得吹牛的谈资，那么你只需要关注一些公众号，譬如36氪、智东西、量子位，微博关注@爱可可-爱生活等。
2. 如果你是学生，想做相关的研究，那么推荐你学习andrew ng的machine learning课程，然后再细啃一遍《人工智能——一种现代的方法》，书的作者Stuart Russell博士和Peter Norvig博士是这个领域的顶级专家，后者还是Google主管研究研究的Director，再根据你感兴趣的细分方向，例如图像方面，就要学习计算机图像处理，语音处理相关，就要学习自然语言处理。
3. 如果你是工程师，向尽快应用相应的算法到你实际的工程中去，例如推荐系统。最直接的方式，直接切入正题，通过问题去找相应的解决方案，通常你不是第一个遇到类似问题的人，用搜索引擎可以找到相应的技术文章，这些文章会给你介绍大概的基本框架，再根据这些框架和自己已有的特长去，判断该选择怎样的解决方案，例如github上一些比较不错的基于Python 的推荐系统repositories。剩下的就是在工程中解决问题了，因为多少都会涉及一些编程，所以通过实践应用去了解人工智能这种新方法，才能有所心得。
下手后你有了感性认识和手感，你就可以判断要不要深入进去了，如果想了解深入什么样的算法解决问题更有效，是否还有更好的方案，这个时候请重复学生学习的过程，学习一下基本原理，推荐台湾李宏毅老师在B站的课程，讲的比较生动有趣。
到此，以上就是小编对于linux学习和感悟的问题就介绍到这了，希望介绍关于linux学习和感悟的2点解答对大家有用。
