社区
非技术类
帖子详情
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……
...全文
467
19
打赏
收藏
散分!看了半年的驱动,终于安装上helloworld复杂度的自制驱动了!
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……
复制链接
扫一扫
分享
转发到动态
举报
写回复
配置赞助广告
用AI写文章
19 条
回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
打赏红包
oliverlin
2007-03-29
打赏
举报
回复
继续努力
i_love_pc
2007-03-29
打赏
举报
回复
共享。
qzjackie
2007-03-29
打赏
举报
回复
接分有理
sproll
2007-03-29
打赏
举报
回复
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
打赏
举报
回复
我是火星人民,多给点分。
KeSummer
2007-03-29
打赏
举报
回复
嘿嘿~分享`
pcasa
2007-03-29
打赏
举报
回复
恭喜恭喜
dayushu4
2007-03-29
打赏
举报
回复
呵呵
wangk
2007-03-28
打赏
举报
回复
JF
vcnewer
2007-03-28
打赏
举报
回复
呵呵,感谢楼主
「已注销」
2007-03-28
打赏
举报
回复
JF
羽盛
2007-03-28
打赏
举报
回复
也可以和大家共享一下你的hellowrod了
xiangrujian
2007-03-28
打赏
举报
回复
感谢我帮你顶吧
kakashi0309
2007-03-28
打赏
举报
回复
怎么不感谢csdn
ouyh12345
2007-03-28
打赏
举报
回复
jf
northmyth
2007-03-28
打赏
举报
回复
sf?
:)
julycy
2007-03-28
打赏
举报
回复
纯顶.
taianmonkey
2007-03-28
打赏
举报
回复
把代码贴出来!
taianmonkey
2007-03-28
打赏
举报
回复
继续努力!
Python TDD实战指南:从红绿重构到高可靠交付
测试
驱动
开发(TDD)是一种以测试用例定义需求、
驱动
代码演进的工程实践,其核心在于‘先写测试→最小实现→安全重构’的闭环逻辑。在Python生态中,pytest凭借简洁断言、参数化测试和fixture机制,成为落地TDD最高效的技术载体;而unittest则提供坚实基础与标准兼容性。TDD的价值不仅在于提升单元测试覆盖率,更在于暴露边界条件、固化接口契约、支撑无惧重构,并显著降低调试耗时与线上故障率。典型应用场景包括电商订单验证、支付网关集成、异步服务开发等对稳定性与可维护性要求严苛的领域。本文聚焦Pyth
生产级多维聚合:Pandas中多列异构聚合与业务逻辑嵌入实战
多维聚合是数据分析的核心能力,本质是基于分组键对数据进行切分、独立计算与结构化合并的过程。其技术原理根植于MapReduce范式,要求严格满足结合律与分组隔离性,否则易引发指标失真。在银行风控、电商归因、保险精算等高要求场景中,单纯使用groupby.agg已无法应对多列异构聚合、动态时间窗口、业务规则可嵌入等刚性需求。本文聚焦真实生产环境中的七类高频难题,详解如何通过自定义聚合函数、apply返回Series、unstack矩阵化、滚动/扩展窗口协同等手段,实现既符合监管审计要求、又兼容BI工具的稳健输出
【2025最新高维多目标优化】基于城市场景下无人机三维路径规划的导航变量的多目标粒子群优化算法NMOPSO研究(Matlab代码实现)
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。
易语言源码超级列表框载入图片(仿Windows浏览框的显缩略图)
易语言源码超级列表框载入图片(仿Windows浏览框的显缩略图)
电力系统-基于10机39节点的电力系统仿真(Matlab、Simulink仿真)
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。
非技术类
1,663
社区成员
58,948
社区内容
发帖
与我相关
我的任务
非技术类
VC/MFC 非技术类
复制链接
扫一扫
分享
社区描述
VC/MFC 非技术类
社区管理员
加入社区
获取链接或二维码
近7日
近30日
至今
加载中
查看更多榜单
社区公告
暂无公告
试试用AI创作助手写篇文章吧
+ 用AI写文章