Linux设备驱动模型

本文介绍了设备驱动模型的作用,包括自动创建设备文件、提供设备驱动视图、统一电源管理机制、对象实例引用计数及通过sysfs与应用层交互。同时阐述了总线、设备和驱动之间的关系。

转自:http://blog.youkuaiyun.com/fivedoumi/article/details/50913615

设备驱动模型的作用:

1)设备驱动模型实现uevent机制,调用应用层的mdev来自动创建设备文件

2)设备驱动模型通过sysfs文件系统向用户层提供设备驱动视图。

         设备是具体的一个个设备,在/sys/devices/是创建了实际的文件节点。而其他目录,如设备类和总线以下的子目录中出现的设备都是用符号链接指向/sys/devices/目录下的文件。

设备类是对/sys/devices/下的各种设备进行归类,以体现一类设备的公共属性,如鼠标和触摸屏都是属于input设备类。

         总线目录是总线、设备、驱动模型的核心目录。因为设备和驱动都是依附在某种总线上的,如USB、PCI和平台总线等。设备和驱动正是依靠总线的管理功能才能找到对方,如设备注册到总线时去寻找驱动,而驱动注册的时候去寻找其能够支持的设备。

         事实上,内核中的总线class、设备device和驱动device_driver都不会将所有的信息暴露给用户层,例如这三个数据结构都有对应的private数据结构,它用于内核对上下级总线设备驱动的链表关系维护。如果暴露给用户层,那容易被用户层修改而使系统混乱。实际上,用户层只关心三者的视图关联,至于他们的关联在底层怎么实现则不需要关心。

         3)设备驱动模型提供统一的电源管理机制。很明显,我们在字符设备驱动的file_operations接口中并没有看到电源管理方面的接口。而对于操作系统来说,电源功耗管理必不可少。电源管理其实不应该由应用开发人员来负责,而是应该由系统来负责,例如手机很久没有触摸了,那会进入休眠状态。这种状态的改变应该由系统来完成,而各种设备进入睡眠模式也应该由系统来完成。因此file_operations不提供电源管理的接口给应用程序是合理的。而设备模型作为系统管理的一种机制,由它来提供电源管理是非常合理的。

         如设备device数据结构有struct dev_pm_info power功耗属性参数,驱动device_driver数据结构有struct dev_pm_ops *pm功耗操作接口。

         4)设备驱动模型提供各种对象实例的引用计数,防止对象被应用层误删。设备模型的所有数据结构均是继承kobject而来,而kobject就提供基础的计数功能。

         5)设备驱动模型提供多一种方式给应用层,用户和内核可以通过sysfs进行交互,如通过修改/sys目录下设备的文件内容,即可以直接修改设备对应的参数。

         总结,设备驱动模型侧重于内核对总线、设备和驱动的管理,并向应用层暴露这些管理的信息,而字符设备驱动则侧重于设备驱动的功能实现。



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本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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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