散分!看了半年的驱动,终于安装上helloworld复杂度的自制驱动了!

sproll 2007-03-28 08:51:04
感谢帮助过偶的兄弟们
感谢《Windows 2000/XP WDM设备驱动程序开发》
感谢武老师
感谢CCTV
感谢全国人民
感谢火星人民
感谢银河系
感谢大爆炸
感谢……
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oliverlin 2007-03-29
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继续努力
i_love_pc 2007-03-29
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共享。
qzjackie 2007-03-29
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接分有理
sproll 2007-03-29
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代码就不贴出来了。我添加的代码十行以下,主要是对IOCTL控制命令进行响应的。这部分代码没有的话也不妨碍驱动的安装和运行。
关键一点是驱动的安装。过去用DDK测试安装,真是痛苦,DDK的SAMPLE死活装不上去,不清楚啥原因。直到知道使用DriverStudio的EzDriverInstaller之后,才把生成的一个框架驱动装上了。过程就是按书上说的,(省略N行文字……)
工具好,做出的驱动才好装,您瞧准罗,Compuware的DriverStudio……
一条晚起的虫 2007-03-29
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我是火星人民,多给点分。
KeSummer 2007-03-29
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嘿嘿~分享`
pcasa 2007-03-29
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恭喜恭喜
dayushu4 2007-03-29
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呵呵
wangk 2007-03-28
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JF
vcnewer 2007-03-28
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呵呵,感谢楼主
「已注销」 2007-03-28
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JF
羽盛 2007-03-28
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也可以和大家共享一下你的hellowrod了
xiangrujian 2007-03-28
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感谢我帮你顶吧
kakashi0309 2007-03-28
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怎么不感谢csdn
ouyh12345 2007-03-28
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jf
northmyth 2007-03-28
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sf?

:)
julycy 2007-03-28
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纯顶.
taianmonkey 2007-03-28
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把代码贴出来!
taianmonkey 2007-03-28
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继续努力!
内容概要:本文围绕城市场景下的无人机三维路径规划问题,提出了一种新颖的多目标粒子群优化算法(NMOPSO),旨在解决高维复杂环境中路径规划面临的多重挑战。研究聚焦于导航变量的多目标优化,构建了一个包含路径长度、飞行安全性、能量消耗等多个相互冲突目标的优化模型,并采用改进的粒子群算法进行高效搜索,最终获得一组Pareto最优解集,为实际决策提供多样化路径选择方案。该方法结合Matlab代码实现,详细阐述了算法的设计机制、数学建模流程及仿真验证过程,充分展示了其在密集城市建筑环境中有效规避障碍物、满足飞行动力学约束并实现多目标权衡的能力,具有较强的工程应用价值。; 适合人群:具备一定优化算法理论基础和Matlab编程能力,从事无人机路径规划、智能交通系统、自动化控制、人工智能应用等方向研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于城市环境中的无人机物流配送、巡检监控、应急救援等实际任务的三维路径规划;②为高维、非线性、多约束的多目标优化问题提供有效的算法设计思路与改进参考;③通过Matlab仿真平台复现算法,进一步开展性能测试、参数调优与算法对比研究,推动相关领域的技术创新。; 阅读建议:此资源强调算法原理与工程实践的深度融合,建议读者重点研读目标函数的构建方式、约束条件的处理策略以及NMOPSO算法的核心改进机制,并务必动手运行和调试所提供的Matlab代码,以深入理解算法在三维空间路径优化中的具体实现细节与实际表现。
内容概要:本文档围绕基于10机39节点的电力系统仿真展开,依托Matlab/Simulink平台构建标准电力系统模型,系统性地实现了电力系统稳态与暂态过程的仿真分析。内容涵盖潮流计算、短路故障、暂态稳定性、N-k故障分析、蓄意攻击与级联故障模拟等核心问题,并引入混合整数线性规划(MILP)等优化方法进行电网脆弱性评估与关键故障筛选。文档突出科研复现导向,整合了状态估计、虚假数据注入攻击、优化算法等前沿技术的交叉应用,具有较强的理论深度与工程实践价值。; 适合人群:具备电力系统基本理论知识和Matlab/Simulink仿真能力的研究生、科研人员及电力工程技术人员,特别适用于从事电力系统稳定性分析、安全防护、故障演化机制与优化调度等领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:① 掌握10机39节点系统的建模方法与仿真流程;② 学习并复现电力系统典型故障(如短路、N-k故障、级联故障)的建模与动态响应分析;③ 理解基于MILP的电网脆弱性评估、攻击策略建模与故障传播机制;④ 结合优化算法开展电力系统安全防御、恢复策略与韧性提升研究。; 阅读建议:建议结合文档中标注的“顶级EI复现”“核心论文复现”等标签,重点关注模型构建逻辑与代码实现细节,优先运行仿真案例以理解其物理背景与数学建模原理,同时深入分析故障场景设定、目标函数设计及优化求解策略的工程意义与学术价值。

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