Linux驱动-ConfigFS-读写属性操作

Linux驱动-ConfigFS-读写属性操作知识点


前言

前面的知识点从ConfigFS 概念 -> ConfigFS基础必备 ->ConfigFS注册子系统->ConfigFS注册group组->ConfigFS 注册Item-> ConfigFS 释放资源->再到这里ConfigFS 属性读取。 其实都是从一个简单例子,一步一步到各个知识点,对同一个实例不断添加知识点的功能。 这里就开始理解属性相关知识了。

参考资料

重温一下前面的知识点,方便后续查看资料时候对知识点进行再一次的脉络梳理:

Linux驱动-设备树插件语法
设备树插件基础必备
设备树插件注册子系统
驱动-设备树插件-注册group
RK3568驱动指南|第八篇 设备树插件-第78章 用户空间创建item实验
驱动-设备数插件-创建Item
设备树插件-第79章 完善drop和release函数实验
驱动-ConfigFS-释放资源篇
设备树插件 注册attribute实验
迅为设备树插件模块知识点

一、ConfigFS 属性读写知识点

程序实例

这里我们直接先给出测试代码示例,后面看代码结果和分析

#include <linux/module.h>
#include <linux/init.h>
#include <linux/slab.h>
#include <linux/configfs.h>

// 定义一个名为"mygroup"的config_group结构体
static struct config_group mygroup;

// 自定义的配置项结构体
struct myitem
{
   
   
    struct config_item item;
    int size;
    void *addr;
};

// 配置项释放函数
void myitem_release(struct config_item *item)
{
   
   
    struct myitem *myitem = container_of(item, struct myitem, item);
    kfree(myitem);
    printk("%s\n", __func__);
};

// 读取配置项内容的回调函数
ssize_t myread_show(struct config_item *item, char *page)
{
   
   
    struct myitem *myitem = container_of(item, struct myitem, item);
    memcpy(page, myitem->addr, myitem->size);
    printk("%s\n", __func__);
    return myitem->size;
};

// 写入配置项内容的回调函数
ssize_t mywrite_store(struct config_item *item, const char *page, size_t size)
{
   
   
    struct myitem *myitem = container_of(item, struct myitem, item);
    myitem->addr = kmemdup(page, size, GFP_KERNEL);
    myitem->size = size;
    printk("%s\n", __func__);
    return myitem->size;
};

// 创建只读配置项
CONFIGFS_ATTR_RO(my, read);
// 创建只写配置项
CONFIGFS_ATTR_WO(my, write);

// 配置项属性数组
struct configfs_attribute *my_attrs[] = {
   
   
    &myattr_read,
    &myattr_write,
    NULL,
【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
皮肤烧伤识别作为医学与智能技术交叉的前沿课题,近年来在深度学习方法推动下取得了显著进展。该技术体系借助卷积神经网络等先进模型,实现了对烧伤区域特征的高效提取与分类判别,为临床诊疗决策提供了重要参考依据。本研究项目系统整合了算法设计、据处理及模型部署等关键环节,形成了一套完整的可操作性方案。 在技术实现层面,首先需要构建具有代表性的烧伤图像据库,涵盖不同损伤程度及愈合阶段的临床样本。通过对原始图像进行标准化校正、对比度增强等预处理操作,有效提升后续特征学习的稳定性。网络架构设计需充分考虑皮肤病变的区域特性,通过多层卷积与池化操作的组合,逐步抽象出具有判别力的烧伤特征表示。 模型优化过程中采用自适应学习率调整策略,结合交叉熵损失函与梯度下降算法,确保参收敛的稳定性。为防止过拟合现象,引入据扩增技术与正则化约束,增强模型的泛化能力。性能验证阶段采用精确率、召回率等多维度指标,在独立测试集上全面评估模型对不同烧伤类型的识别效能。 经过充分验证的识别系统可集成至医疗诊断平台,通过规范化接口实现与现有医疗设备的无缝对接。实际部署前需进行多中心临床验证,确保系统在不同操作环境下的稳定表现。该技术方案的实施将显著缩短烧伤评估时间,为临床医师提供客观量化的辅助诊断依据,进而优化治疗方案制定流程。 本项目的突出特点在于将理论研究与工程实践有机结合,既包含前沿的深度学习算法探索,又提供了完整的产业化实施路径。通过模块化的设计思路,使得医疗专业人员能够快速掌握核心技术方法,推动智能诊断技术在烧伤外科领域的实际应用。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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