申请VC->硬件系统版与硬件嵌入开发->驱动开发\内核开发版合并

AthlonxpX86 2004-07-25 09:37:05

我是VC->硬件系统版斑竹，本版的一些越来越多的贴子有涉及驱动开发方面的贴子，并且本版与硬件嵌入开发->驱动开发\内核开发版人气都不怎么旺，高手不多，而且有衰落的现象（我现在真想离开CSDN去www.driverdevelop.com），所以希望这两个版能够合并，并且同时出现在VC版和嵌入式开发版，以此来共享贴子资源和人气资源，来更好的推动这两个论坛的发展，希望大家还有CSDN社区能够支持，

谢谢.........特此发放100分

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loveisbug 2004-08-01

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哈哈，没头脑要征求他的“头”的意见。好玩。

这个建议不错。

回炉重造，学习编程中。。。 2004-08-01

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AthlonxpX86 2004-07-30

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AthlonxpX86 2004-07-28

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也许是因为这片贴子，我的版主职位被罢免了，如果真是这篇贴子的原因，还请大家不要再支持本贴了，也许我真的做错了什么.........如果大斑竹和CSDN管理员不同意这个意见，那就请删除这个贴子吧........我无任何意见

天限天空 2004-07-27

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驱动开发讨论的人太少

broown 2004-07-26

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真是个负责的好斑竹啊！
老老大，我支持你！

taianmonkey 2004-07-26

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支持！

xh0001 2004-07-26

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xh0001 2004-07-26

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zhangnanonnet 2004-07-26

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hahu 2004-07-26

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支持，以后我做方面的时候，找资料也方便一点

zhy97031 2004-07-26

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1、发贴征求相关网友意见。
2、通报本版相关斑竹（所有斑竹都要通知到，而且要征求他们的意见。）如果有人有
保留意见，或者反对意见，必须首先协调。
3、征求修改后，影响人员的意见，比如调整后，可能斑竹也会跟着调整，这几个需要
调整的斑竹必须征求他们的意见。
4、以上三点工作原则上由大斑竹负责，如果没有大斑竹，或者有其他情况，由
WebMaster@csdn.net 负责。
5、经过上面几道整理、征求意见工作后，把讨论结果发给 WebMaster@csdn.net 或者
我(ghj1976@csdn.net)，我需要征求公司同事，我的头、市场部（有些论坛是跟其他公司合作的，可能就
会不变调整）的意见。在没有啥反对意见后，我给与调整（这条大致需要一周）。如果
有啥反对、保留意见，再此协调。

AthlonxpX86 2004-07-26

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谢谢大家支持，继续顶
http://community.csdn.net/Expert/topic/3208/3208709.xml?temp=.4949915
http://community.csdn.net/Expert/topic/3208/3208706.xml?temp=.2742273

danielxuao 2004-07-26

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winstonch 2004-07-26

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yintongshun 2004-07-25

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支持，希望能得到总斑竹的批准，能够把这几个版块合并就能提高论坛的气氛和水平。

本文深入剖析了嵌入式 Linux 内核中 MIPI CSI-2 接收控制器的驱动架构。文章从物理层协议的数据流向切入，以 csi2_probe 为核心详解了拓扑初始化、异步绑定与中断监控的静态机制，并解构了 v4l2_subdev_video_ops，以厘清上下游动态流控联动与总线参数协商逻辑，最终构建出从静态绑定到动态流控的闭环驱动骨架。

内容概要：本文系统研究了Picard迭代法在非线性常微分方程参数估计中的应用，深入阐述了该方法的数学原理及其在参数辨识中的收敛性与稳定性优势。通过构建最小化误差的目标函数，并结合数值积分技术，采用迭代方式逐步逼近系统的真实参数值，有效解决了非线性动态系统中因缺乏解析解而难以进行精确建模的问题。文中提供了完整的Matlab代码实现，涵盖模型定义、迭代求解、参数更新与结果可视化等关键环节，增强了方法的可操作性与工程实用性。研究通过典型非线性系统案例验证了算法的有效性，展示了其在科学计算与工程建模中的良好适应性与推广潜力。; 适合人群：具备常微分方程理论、数值分析基础及Matlab编程能力，从事系统建模、参数辨识、动力学仿真等相关方向的研究生、科研人员和工程技术开发者。; 使用场景及目标：①解决实际工程中非线性微分方程模型的未知参数估计问题；②深入理解Picard迭代法在科学计算中的实现机制与数值特性；③为学术论文复现、科研项目开发或课程设计提供可运行、易调试的技术方案与代码参考。; 阅读建议：建议读者结合文中的数学推导与Matlab代码逐行分析，重点关注迭代流程、目标函数构造与数值积分的耦合实现，通过修改模型结构或噪声条件进行扩展实验，以深化对算法鲁棒性与适用边界的理解。配套资源可通过指定公众号和网盘链接获取，推荐同步学习以加速科研进程。

焊接变位机_1.rar

内容概要：本文详细介绍了一种基于多尺度集成极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）的回归方法，并提供了完整的Matlab代码实现。该方法通过构建多尺度特征表示与集成学习机制，有效提升了ELM在处理非线性、高维复杂数据时的预测精度与模型鲁棒性，特别适用于时间序列回归任务。文档不仅阐述了算法的核心原理与技术流程，还系统展示了其在风电功率预测等工程场景中的应用潜力。同时，文中附带了丰富的科研仿真案例集合，涵盖智能优化算法、深度学习、信号处理、电力系统调度等多个前沿方向，体现了多学科交叉融合的技术优势与实践价值。; 适合人群：具备一定Matlab编程能力，从事科学研究或工程应用的研究生、科研人员及工程技术开发者，尤其适合专注于机器学习、智能算法优化、新能源预测与电力系统建模等相关领域的专业人员。; 使用场景及目标：①用于风电、光伏、负荷等时间序列数据的高精度回归预测任务；②为科研工作者提供可复现的多尺度集成ELM模型代码框架，支持快速算法验证与二次开发；③满足实际工程项目中对高效建模、实时预测与智能决策的技术需求。; 阅读建议：建议读者结合所提供的Matlab代码进行动手实践，深入理解多尺度特征构造与集成策略的设计思想，同时可参考文档中其他相关算法案例进行横向比较与综合应用，以提升整体科研创新能力。

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