pos-len);//为了方便理解,把该函数实现代码注释进来//skb为要被拆分的sk_buff结构,offset为剩下新的skb数据长度,to为skb1结构中tail指针,len为要拷贝的数据长度//static inline void skb_copy_from_linear_data_offset(const struct sk_buff *skb,//const int offset, void *to,//const unsigned int len)...
headroom);34/*Set the tail pointer and length*/35/*增加尾指针和数据长度*/36skb_put(n, skb_headlen(skb));37/*Copy the bytes*/38/*拷贝线性缓冲区*/39skb_copy_from_linear_data(skb, n->data, n->len);4041/*设置长度值*/42n->truesize += skb->data_len;43n->data_len = skb-...
•Pull in non-linear data in case the skb is non-linear and not all of len are part of the linear section. Make len bytes from skb readable and writable. If a zero value is passed for len, then the whole length of the skb is pulled.•This helper is only needed for reading and...
skb_copy_from_linear_data_offset(skb, len, skb_put(skb1, pos - len), pos - len); // 为了方便理解,把该函数实现代码注释进来 // skb为要被拆分的sk_buff结构,offset为剩下新的skb数据长度,to为skb1结构中tail指针,len为要拷贝的数据长度 // static inline void skb_copy_from_linear_data_offse...
也就是data_end - data其实是线性区的大小,而skb->len是线性区加非线性区的大小,前者其实是skb->data_len,但是BPF程序中无法从__sk_buff中直接拿到这个值。 non-linear and linear 这个问题[1][2][3]描述的非常清楚,我这里就不再阐述了。 但是我仍认为两个点还是必须要说, 第一是skb_shared_info在sk...
skb_copy_to_linear_data(skb, data, len); __skb_push(skb,sizeof(*ph)); skb_reset_transport_header(skb); ph = pnp_hdr(skb); ph->utid = oph->utid; ph->message_id = oph->message_id +1;/* REQ -> RESP */ph->pipe_handle = oph->pipe_handle; ...
也就是data_end - data其实是线性区的大小,而skb->len是线性区加非线性区的大小,前者其实是skb->data_len,但是BPF程序中无法从__sk_buff中直接拿到这个值。 non-linear and linear 这个问题[1][2][3]描述得非常清楚,我这里就不再阐述了。 但是我仍认为两个点还是必须要说, ...
int i, copy; int start = skb_headlen(skb); if (offset > (int)skb->len - len) goto fault; /* Copy header. */ /*拷贝在本页中的部分*/ if ((copy = start - offset) > 0) { if (copy > len) copy = len; skb_copy_from_linear_data_offset(skb, offset, to, copy); ...
skb_copy_from_linear_data_offset(head_skb,-tnl_hlen, nskb->data-tnl_hlen, doffset+tnl_hlen); Expand All@@ -2963,18 +2964,19 @@ struct sk_buff *skb_segment(struct sk_buff *skb, netdev_features_t features) if(!sg) { nskb->ip_summed=CHECKSUM_NONE; ...
X = iris.data # 获得其特征向量 y = iris.target # 获得样本label 1. 2. 3. 4. 1.2 创建数据集 除了可以使用sklearn自带的数据集,还可以自己去创建训练样本,sklearn中的samples generator包含的大量创建样本数据的方法。我们拿分类问题的样本生成器个栗子。