input_polled_dev与input_dev的区别

changliang7731 2016-11-15 09:16:41
最近遇到的问题,虽然网上有些解释,但不是很懂。希望有大神帮忙醍醐灌顶下!

/ * Polled input device provides a skeleton for supporting simple input
* devices that do not raise interrupts but have to be periodically
* scanned or polled to detect changes in their state.
*/
看说明的意思是当没有中断产生时,可以poll一次去读它们的变化状态。
数据结构是:
struct input_polled_dev {
void *private;

void (*open)(struct input_polled_dev *dev);
void (*close)(struct input_polled_dev *dev);
void (*poll)(struct input_polled_dev *dev);
unsigned int poll_interval; /* msec */
unsigned int poll_interval_max; /* msec */
unsigned int poll_interval_min; /* msec */

struct input_dev *input;

/* private: */
struct delayed_work work;
};
看起来input_dev是 input_polled_dev的父类.但脑子里对它们没有很清楚的认识。对于一个输入设备,什么时候我选择input_dev,什么时候我选择 input_polled_dev呢?能否帮忙举一个形象的例子来说明下?

另外hwmon框架是干嘛用的,是不是几乎所有的sensor都偏爱使用此框架?
如果一个设备注册为 hwmon_device_register,它和字符设备有什么差别吗?

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这个是完整源码 java实现 大数据 Spark 可视化大屏+Kafka+SpringBoot+Vue3 【大数据毕业设计】基于Spark实时社交媒体舆情分析与趋势预测(Java版本+可视化大屏+Kafka+SpringBoot+Vue3) 源码+论文 完整版 数据库Mysql 随着微博、抖音、知乎、小红书等社交媒体平台的快速发展,网络舆情呈现出数据规模大、传播速度快、情绪演化复杂等特点。传统离线批处理方式难以满足舆情监测对时效性的要求,亟需构建一套能够支撑实时采集、流式计算、情感分析与趋势预测的综合系统。本文围绕“基于Spark实时社交媒体舆情分析与趋势预测”课题,设计并实现了一套前后端分离的舆情分析平台。系统后端采用Java语言与Spring Boot框架构建RESTful服务,结合JWT完成管理员身份认证与权限控制;数据处理层引入Spark思想的流式窗口统计与Kafka消息缓冲机制,对社交媒体帖文进行情感倾向识别、热度指数计算和按小时窗口聚合;趋势预测模块基于历史热度序列构建多元线性回归模型,输出未来窗口的热度预测值,并采用RMSE、MAE、MAPE等指标评价预测效果;前端采用Vue3、Vue Router、Pinia、Element Plus与ECharts实现管理后台与数据可视化大屏,支持帖文管理、话题管理、实时舆情查看、趋势对比和个人中心维护等功能。数据库选用MySQL,库名为db_social_opinion,核心业务表均以t_前缀命名,覆盖管理员、用户、平台、话题、帖文、实时统计、预测结果与误差指标等实体。测试结果表明,系统能够稳定完成舆情事件模拟、实时统计刷新与趋势预测展示,界面日期时间统一采用“2026-11-02 17:25:17”格式,满足本科毕业设计对完整性、规范性与可演示性的要求。本文工作对高校舆情教学实验、中小规模舆情监测系统原型开发具有一定

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