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linux軟體開發的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦陳毅(Ian)寫的 EN帶你寫個作業系統：來趟RISC-V開發輕旅行(iThome鐵人賽系列書) 和張書寧的 PB硬碟時代必備技法：精解檔案系統技術及應用都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自博碩 和深智數位所出版 。
國防大學 資訊管理學系 蘇品長、楊顓豪所指導 吳建欣的 強化國軍雲端資訊系統之安全認證機制設計-以國軍健康管理資訊系統為例 （2021），提出linux軟體開發關鍵因素是什麼，來自於國軍雲端資訊系統、國軍健康管理資訊系統、多因子身分認證機制、橢圓曲線密碼系統、區塊加解密。
而第二篇論文國立中山大學 資訊工程學系研究所 張雲南所指導 林岳樺的 針對減少資料傳輸量優化之深度神經網路電路設計 （2021），提出因為有 深度神經網路、Data Reuse、記憶體訪問、FPGA、ZCU102的重點而找出了 linux軟體開發的解答。
EN帶你寫個作業系統：來趟RISC-V開發輕旅行(iThome鐵人賽系列書)
為了解決linux軟體開發 的問題，作者陳毅(Ian) 這樣論述：
「計算機結構X作業系統實務X開發工具鏈」 一本全方位的作業系統開發入門指南 本書內容改編自【 第 13 屆】2021 iThome 鐵人賽，Software Development 組佳作《微自幹的作業系統輕旅行》。王佑中博士曾說：「寫一個 OS 是多麼美好的事，在有限的生命中千萬不要遺漏了它。」如果你不知道從何下手，就跟著 EN 一起體驗 DIY 作業系統的樂趣吧！ 本書特色 1.第一本繁體中文的 RISC-V 相關書籍 ◾不知道處理器的運作模式？沒關係！本書帶你學習處理器快取、流水線設計。 ◾深入探討 RISC-V 架構，涵蓋 RV32I 指令集介紹、呼叫慣例與中
斷處理。 2.探討數個開放原始碼專案的設計細節！ ◾成功大學資工系師生團隊開發的 rv32emu ◾MIT 開發的 xv6 作業系統 ◾金門大學資工系陳鍾誠教授開發的 mini-riscv-os 3.實務與理論兼具的技術書籍沒有碰過作業系統沒關係！ 本書將會帶你探討以下內容： ◾基礎計算機科學知識 ◾RISC-V 架構探討 ◾作業系統概論與實作 ◾並行程式設計基礎 ◾開發作業系統所需的工具包 專業推薦 『相信陳毅的這本書，也會讓你真正看懂《作業系統》到底為何物！ 一個真正的程式人，一輩子當中至少要寫一個自己的作業系統，就讓陳毅帶你入門吧！
』陳鍾誠 教授 『陳毅的這本書以先理論後實作的方式，結合了Computer Science的基礎知識，進而探討作業系統設計並嘗試解讀開源專案的原始程式碼，能幫助讀者深入了解作業系統的核心價值。』謝致仁 教授
強化國軍雲端資訊系統之安全認證機制設計-以國軍健康管理資訊系統為例
為了解決linux軟體開發 的問題，作者吳建欣 這樣論述：
近年來開放政府資料在全球蔚為風潮，逐漸形成大數據及雲端服務的概念。由於資訊科技產業的日新月異與蓬勃發展，影響經濟甚巨，各先進國家紛紛推動雲端資訊整合計畫與相關政策。然而網路攻擊手段不斷地更新，造成資安事件頻傳，攻擊者常利用大家所熟知的社交工程攻擊手法中的釣魚信件，或是透過暴力式手法破解密碼，進入受害者的系統竊取機密資訊。本文使用國軍智慧卡及一次性密碼的多因子身分認證機制，以提升系統安全性，此外，並提出基於多重難度之混合式公開金鑰密碼系統及區塊加解密技術，利用其計算簡單及處理速度快的優點，結合智慧卡及一次性密碼的多因子身分認證機制，可有效增強國軍健康管理資訊系統的安全性，設計出一個更加值得信任
之系統。
PB硬碟時代必備技法：精解檔案系統技術及應用
為了解決linux軟體開發 的問題，作者張書寧 這樣論述：
☆★☆★【檔案系統技術精解！】★☆★☆ 了解所有檔案原理，技術內幕一網打盡！ 檔案系統可以說是電腦軟體系統中最複雜的子系統，也是作業系統的基石，了解其中原理及應用可以幫助使用者解決各種類型的問題。檔案系統的實現與運算資源管理、記憶體資源管理、網路資源管理相互作用，了解這些充滿歷史的故事和智慧的技術方案不但實用，在深入學習電腦各種知識如AI、大數據時，心中更有底，知道考慮的重點是什麼。在網際網路與自媒體時代，知識的獲取變得容易和便捷，資訊的產生、多樣性和品質、獲得呈爆炸性增長。當今個人電腦的硬碟即將進入PB時代，雲端儲存更早就突破這個數字了。本書讓你有機會重新複習各大作業系統的檔案系統
，不管是Linux、MacOS或是Windows，一窺我們眼中已具體化的資料，是如何用0/1方式儲存在磁單位或電子單位中，而最新一代的網路檔案系統NFS、SMB，甚至更進一步的分散式雲端檔案系統GFS、CephFS、GlusterFS，甚至是Amazon S3系統，都收納至本書中，從本機到雲端，從雲端到分散，一覽無遺。 本書看點 ✪檔案系統的概念、原理和基本使用 ✪本地檔案系統的關鍵技術、原理介紹 ✪傳統網路檔案系統介紹 ✪分散式網路檔案系統介紹 ✪NFS及SMB ✪CephFS和GlusterFS ✪Amazon S3
針對減少資料傳輸量優化之深度神經網路電路設計
為了解決linux軟體開發 的問題，作者林岳樺 這樣論述：
設計一個深度神經網路(Deep Neural Network, DNN)加速器電路需要解決的關鍵問題之一就是減少外部記憶體之存取，而在內部記憶體中適當的使用Data Reuse是典型的解決方法。本文針對給定的內部記憶體空間，提出了一種Tile大小動態重構的方法，此方法可以選擇最佳的Tile配置，配置內容包含了在給定深度神經網路模型後每一層的Tile Size和訪問順序。為了最大化的使用硬體平行度，且同時容納更多的輸入或輸出通道，我們的方法會選擇最適合Tile 尺寸來進行最佳化。經實驗後發現在一些著名的深度神經網絡模型(如: VGG16、AlexNet、YOLOv3 tiny)中，在3x3卷積
層中可以減少40%以上的外部記憶體訪問，對於YOLOv3 tiny和MobileNet 模型中的1x1卷積層也可以使外部記憶體訪問有55%以上的減少，YOLOv3 tiny和AlexNet的整個模型減少了55%以上。本論文Wrapper使用的是AXI-4匯流排協定，為了減少總體傳輸時所花費的時間，採用了AXI-4所支援的Outstanding方法，透過連續發起資料傳輸來隱藏典型DRAM Access中產生的初始延遲。我們的設計也支援以Tile為單位的邊緣資料填充，因為在1x1大小以上的卷積核都需要進行資料的邊緣填充。本論文將OS系統與DNN硬體加速器整合已經在Xilinx ZCU-102 FP
GA板上實現，運行頻率為200 Mhz，實現的深度神經網路模型為YOLOv3 tiny，我們修改了部分架構以及將圖片解析度縮減至256x256，實際執行可以提供高達26的fps，而僅在加速器上吞吐量可高達122 fps。為了支援將給定的DNN模型架構快速移植到我們的系統中，本文還幫助開發了一個支援軟體，該軟體可以自動將給定的Keras模型和Weight編譯為一系列的硬體控制資訊。