misc驱动不能自己确定主设备号么?

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主设备号和次设备

主设备号和次设备 Linux的设备管理是和文件系统紧密结合的,各种设备都以文件的形式存放在/dev目录下,称为设备文件。应用程序可以打开、关闭和读写这些设备文件,完成对设备的操作,就像操作普通的数据文件...

整理--Misc设备驱动

知识整理–MISC类设备驱动 misc类设备的本质是字符设备,在驱动框架中使用register_chrdev注册了一MISC类设备驱动misc类设备介绍 misc驱动框架源码分析:驱动框架模块的注册/开放出来的注册接口 misc设备驱动源码...

(二)小记——linux 查看主次设备号、以及misc_register生成的次设备号

本文转载于:http://blog.csdn.net/supenman_mwg/article/details/8023861cd /devls -l |grep 设备名 //显示主设备号和次设备cat /proc/devices //只显示主设备号

Linux misc设备驱动理解

Linux里面的misc杂项设备是主设备号为10的驱动设备,它的注册跟使用比较的简单,所以比较适用于功能简单的设备。正因为简单,所以它通常嵌套在platform 总线驱动中,配合总线驱动达到更复杂,多功能的效果。下面...

Android音频驱动-ASOC之&从设备号

设备是在驱动module中分配并注册的,驱动...在Linux内核看来,主设备号标识设备对应的驱动程序,告诉Linux内核使用哪一个驱动程序为该设备(也就是/dev下的设备文件)服务; 而次设备则用来标识具体且唯一的某个

为什么要有主设备号,次设备

为什么要有主设备号,次设备? Linux的设备管理是和文件系统紧密结合的,各种设备都以文件的形式存放在/dev目录下,称为设备文件。应用程序可以打开、关闭和读写这些设备文件,完成对设备的操作,就像操作...

misc杂散类设备驱动1:misc杂散类设备驱动架构分析

linux中将很多太好分类的设备统一放在杂散类设备中使用misc类设备框架统一管理,此博文从源码实际分析misc驱动框架的实现。

Linux:主设备号和次设备

Linux的设备管理是和文件系统紧密结合的,各种设备都以文件的形式存放在/dev目录下,称为设备文件。...为了管理这些设备,系统为设备编了,每个设备又分为主设备号和次设备主设备号用来区分不同种类的设备,...

27 miscdevice设备驱动应用及实现原理

miscdevice是字符设备驱动的简化版本,方便实现一个简单的字符设备驱动.#include <linux/miscdevice.h>struct miscdevice { ... 主设备已固定为10. //次设备在(0~255)之间. const char *name; //名字

Linux 内核--总线设备驱动模型(字符设备 && misc字符设备

refer: http://blog.csdn.net/yicao821/article/details/6785738  http://blog.chinaunix.net/xmlrpc.php?r=blog/article&uid=29521408&id=4247119 一、字符设备(char device)  使用 register_c

杂项设备misc device)

其实是因为这些字符设备不符合预先确定的字符设备范畴,所有这些设备采用编号10 ,一起归于misc device,其实misc_register就是用标号10调用register_chrdev()的,只不过misc是将一些字符设备存放在misc类中。...

Linux嵌入式开发_主设备号与次设备详解

前言 在Linux内核中设备的作用是用来区分不同的设备类型。 比如: 设备23,对应的是LED ...内核只认主设备号,最终调用时内核会通过主设备号找到索引,这个索引就是子设备,然后去调用这个索引指向的驱动模.

misc设备与蜂鸣器驱动

(1)九鼎移植内核已经提供了蜂鸣器驱动源码,但如何查找是否已经有驱动文件? 法一,在源码文件集合中搜索关键字buzzer,x210-buzzer……法二,make menuconfig,然后查找关键字buzzer,知道路径…… (2)...

字符设备驱动编写流程以及大概框架

本文主要是针对Linux的字符设备驱动,Linux设备驱动中字符设备...字符设备是Linux驱动中最简单的驱动,也是最常的驱动! 字符设备驱动除了注册为字符设备类还可以注册为混杂设备类 字符设备可以动态注册也可以静态注册

Linux misc机制创建设备

misc device被称为杂项设备,Linux内核把一些符合预先确定的字符设备划分为杂项设备,这类设备的主设备号是10,Linux内核使用struct miscdevice数据结构描述这类设备 struct miscdevice所对应的结构体和包含路径...

linux之misc及使用misc创建字符设备

字符设备就是:一个一个字节来进行访问的,不能对字符设备进行随机读写。简单字符设备创建实例如下: [cpp] view plain copy print? #include &lt;linux/module.h&gt;  #include &lt;linux/...

5. 嵌入式linux驱动-linux设备分类

文章目录1. Linux设备分类2. 设备编号3. 设备节点 1. Linux设备分类   Linux 系统中的设备可以分为字符设备、块设备和网络设备这3 类。...在嵌入式Linux 开发中,接触最多的就是字符设备以及驱动。 ...

Linux字符设备驱动

1. Linux设备类型Linux内核中的设备可分为三类:字符设备、块设备和网络设备。 字符设备(Character device):适合面向字符的数据交换,因其数据传输量较低。对这种设备的读写是按字符进行的,而且这些字符是连续...

驱动学习第二讲(规范化以及misc驱动

设备以及misc驱动

Linux驱动开发---字符设备驱动

字符设备驱动 按键驱动 数据结构 1.1 设备结构体:缓存键值的buf、缓存按键状态、等待队列、cdev结构体 1.2 定时器:软件延时(防抖) 1.3 按键硬件信息、键值结构体:记录每个按键对应的中断、GPIO、键值 1.4 ...

Linux驱动字符设备分析misc_register、register_chrdev

杂项设备misc device) ...其实是因为这些字符设备不符合预先确定的字符设备范畴,所有这些设备采用编号10,一起归于misc device,其实misc_register就是用标号10调用register_chrdev()的...

Linux 设备驱动框架

 Linux将所有外部设备看成是一类特殊文件,称之为“设备文件”,如果说系统调用是Linux内核和应用程序之间的接口,那么设备驱动程序则可以看成是Linux内核与外部设备之间的接口。设备驱动程序向应用程序屏蔽了硬件...

IIC设备驱动分析

IIC设备驱动分析 一.前言 之前调试 3520D 的时候,我们使用的 IT6801 驱动是直接在我们的应用程序中进行驱动。这样做虽然简单,但是可移植性移植不是很好。 后来,我们在制作 3521D 的板子的时候,我们找了一个海思...

Windows Server 2016 部署服务

全网第一的 Windows 部署课程,体系化,全面化,场景化,自动化,结合企业实际的应用场景,从无到有,从有到优,为大家深入和详尽的介绍 Windows 10 平台之上,提供的各种不同部署工具的应用。结合讲师十年以上的项目经验,提取大量的企业应用场景和实际问题做为结合,详尽的分析和示例,让您一听就懂,一懂就会,学以致用。 学习和掌握 Windows 10 的企业部署,学会单机安装,系统升级,系统替换

大唐杯资料+题库(移动通信)

大唐杯资料+题库(移动通信)

计算欧式距离的matlab程序

这是一个计算欧式距离的matlab程序,本人使用过,很好用。

时间序列模型ARIMA的讲解与matlab代码实现(含多个实例).rar

时间序列预测建模,移动平滑、指数平滑、等模型的描述讲解和matlab程序实现代码。arima、arma等等

计算机设计大赛作品开发文档

参加的是2020年的计算机设计大赛,软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。(20页)

2021华中杯A第一问配套思路.rar

2021华中杯第一问配套思路,内涵第一问处理后的可读数据,输出结果,可视化图片,RGB转换函数。(R语言代码) 声明:只可自己使用,不可商用。违者必究。 具体思路见:https://tjxwz.blog.csdn.net/article/details/116310441

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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