《竹林蹊径——深入浅出Windows驱动开发》试读

张佩 2011-02-13 09:15:12
《竹林蹊径——深入浅出Windows驱动开发》已出版,三章试读下载http://download.csdn.net/source/3007591

感兴趣的朋友可去China-Pub或当当网上就所读内容展开讨论:[URL=http://www.china-pub.com/197674]http://www.china-pub.com/197674[/URL]

本书由张佩、马勇(ZnSoft)和董鉴源三位作者编写,受到潘爱民、谭文(楚狂人)、张银奎、张帆等人的热烈推荐,他们或写了长篇序言,或给出热情洋溢的荐语。是内核编程方面的又一原创力作(这年月,写书不容易...),也是《驱网核心技术丛书》的收官之作。拜请大家多多支持!
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u010564727 2013-05-08
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仰望以久,正在拜读你的《竹林蹊径》。你“推出了 CY001 USB 内核驱动开发套件,板子 + 代码 + 文档,堪称完美的组合”。哪里有卖?请告知:powder@139.com。
msunyutao 2011-02-23
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张大侠的两本书的内容都很实用,挤时间好好研读一下
张佩 2011-02-17
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驱动开发的门槛也在降低,加上实际项目需求,学习Windows驱动开发的人会越来越多。
RuntimeError 2011-02-16
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好书!!!好书啊~推荐
RuntimeError 2011-02-16
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看到了,不错啊~现在驱动与内核开发挺热门的嘛~
张佩 2011-02-13
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相关书评:

这本书《竹林蹊径——深入浅出Windows驱动开发》是三位作者张佩、董鉴源和马勇的最新力作,他们将自己在实践中积累起来的经验整理成册,以期望后学者能少走弯路,缩短Windows驱动程序开发的学习之路。这本书重点介绍了KMDF、USB/1394和音频驱动程序的开发,以及设备驱动程序的发行和安装。建议有一定Windows驱动程序开发基础的读者看一看这本书,尤其是,如果你正打算使用KMDF,或者正在从事与USB/1394或音频驱动程序相关的编程工作,那么,这本书便是一份难得的实践指导了。
——潘爱民 《Windows内核原理与实现》作者

很高兴看到又有一本原创的驱动开发书籍即将出版,尽管这方面的书已经有一些,但还有很多主题未被覆盖到,这本书比较详细地讨论了使用C++开发驱动、音频驱动、内核流等其他书籍很少涉及的话题,填补了这些方面的空白,特此推荐!
——张银奎《软件调试》作者

张佩是我在“驱动开发”这个圈子里的好朋友,他也是我知道国内做WDF驱动程序最早的程序员之一,我们经常讨论驱动开发的知识。Windows驱动开发属于底层开发,所以变化一直都不太大。然而从WDM框架到WDF框架是变化最“激烈”的一次。现在知名厂商的驱动程序都从WDM框架迁移到WDF框架下。这本书应该是国内第一本详细介绍WDF框架的书籍,当我第一次读完初稿后的确有醍醐灌顶的快乐。希望这本书能带领更多的驱动程序爱好者进入这个领域。
——张帆《Windows驱动开发技术详解》作者
大气污染是影响公众健康与生态环境的重要问题,精准的空气质量时空预测与污染源贡献度量化是精准治污的关键支撑。针对现有研究多源融合不充分、时空关联刻画不足、预测与源解析割裂三方面缺陷,本文设计实现了城市空气质量时空预测与污染源贡献度分析系统,融合监测、气象、工业排放与交通四类数据,构建基于时空注意力的LSTM(STAM-LSTM)预测模型与基于正定矩阵因子分解(PMF)的源解析模型,形成数据融合-特征工程-预测-源解析-可视化闭环。 系统实现四类数据时空对齐与融合,构建时序与空间邻域特征,以普通克里金插值生成1km网格浓度场;STAM-LSTM引入时空注意力自适应学习站点间污染传输时变权重,以72小时输入预测未来24小时逐小时PM2.5浓度;PMF识别交通、工业、燃煤、扬尘与二次生成五个源因子,量化各源全年贡献度并分析时空演变。 实验表明:STAM-LSTM预测RMSE 24.6、MAE 17.8、R² 0.88,相对LSTM基线(30.2)提升18.5%;普通克里金插值误差8.9,优于反距离加权(11.4);源解析显示交通源28.4%、工业源23.1%、燃煤源19.6%为主要贡献源,冬季燃煤源升至27.3%、早高峰交通源达34.8%,下风向工业源贡献高出上风向8~12个百分点;减排情景显示交通源减排20%可使年均PM2.5下降5.7%,与源贡献度排序一致。 系统按五模块14组件实现,功能测试16项用例全部通过,为大气污染预警、源管控与减排政策制定提供了决策依据。 【课程报告内容】 摘要 第1章 绪论 第2章 相关技术与理论 第3章 系统需求分析 第4章 系统总体设计 第5章 系统详细设计与实现 第6章 系统测试与分析 第7章 总结与展望 参考文献 附件-实现指南
基于iTransformer-BiGRU-KAN多模型融合的滚动轴承剩余寿命预测研究(Python代码实现)内容概要:本文提出了一种基于iTransformer-BiGRU-KAN多模型融合的滚动轴承剩余寿命预测方法,旨在通过结合多种先进深度学习模型的优势,提升在复杂工况下的预测精度与鲁棒性。该方法利用iTransformer捕捉长期时间序列中的全局依赖关系,通过BiGRU模型提取双向时序特征,最后引入KAN(Kernel Attention Network)增强非线性映射与关键特征的自适应加权能力,实现对轴承退化过程的精准建模。文中详细介绍了模型架构设计、训练流程及在公开数据集上的实验验证,结果表明该融合模型相比单一模型在预测精度和稳定性方面均有显著提升。; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习基础,从事设备故障诊断、工业大数据分析或智能运维相关领域的研究人员及工程技术人员,尤其适合研究生及以上学历或有相关项目经验的专业人员。; 使用场景及目标:①应用于工业设备状态监测与预测性维护系统中,实现对滚动轴承等关键部件剩余寿命的精准预测;②为复杂时间序列回归任务提供多模型融合的设计思路与技术参考;③推动深度学习在智能制造与工业物联网领域的落地应用。; 阅读建议:建议读者结合Python代码实现部分,深入理解各子模型的接口设计与融合逻辑,重点关注特征融合机制与注意力权重的可视化分析,以便在实际项目中灵活调整与优化模型结构。

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