继续学习驱动

最新推荐文章于 2025-10-12 10:04:24 发布
原创 最新推荐文章于 2025-10-12 10:04:24 发布 · 269 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

1.将内核中的LED驱动去掉了，现在想将内核下载到开发板中，然后尝试着看看LED驱动是不是真正的去掉了，然后讲LED的驱动写入

hukechenxue
关注
【MSP432电机驱动学习—上篇】TB6612带稳压电机驱动模块、MG310电机、霍尔编码器
NULL指向我的博客
06-14 4万+
本文最终使用MSP432P401r开发板实践驱动TB6612带稳压电机驱动模块驱动电机，主要学习的有以下三个模块：TB6612带稳压电机驱动模块、MG310电机的编程使用，霍尔编码器的基础知识，文章前部分会先介绍各个模块基础，后续实践并且会贴出驱动代码，也提供整体工程下载。
深度学习：数据驱动的人工智能革命
从事移动开发八年，csdn博客专家，阿里云特邀专家，华为云云享专家，高级网络信息安全工程师，大数据工程师（高级），python技术开发（高级），现在某大学任教。
02-03 2万+
深度学习的崛起标志着人工智能领域迈出了重要的一步，同时也为各行各业带来了巨大的机遇和挑战。通过模拟人类大脑的学习过程，深度学习能够自动提取特征、识别模式，并在多个领域实现了突破性的进展。特别是在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和机器翻译等方面，深度学习已经成为重要的工具和技术。随着算法和模型的不断改进，计算能力的提升以及数据量的增长，深度学习的应用范围将会进一步扩大，对各行各业产生更为深远的影响。因此，了解和掌握深度学习的原理和应用成为了当今科技发展的重要课题。
【驱动】WinDriver学习
qq_31844657的博客
04-20 3396
例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
DeepSeek-R1：强化学习驱动的LLM推理能力提升
全沾软贱开发攻城狮
02-06 1万+
个人觉得这本书非常的不错，是一本不可多得的好书，值得拥有去学习。感兴趣的朋友可以购买，多谢支持！就在2025年01月20日，deepseek 正式发布 DeepSeek-R1，并同步开源模型权重。模型开源的同时，技术报告也同步放出： DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs viaReinforcement Learning下面，就来详细解读这篇论文的内容及实际应用的实践探索。
最全Linux驱动开发全流程详细解析（持续更新）
拉依达不拉跨的博客
02-19 10万+
Linux驱动开发详细解析
基于STM32电机驱动学习笔记
weixin_74157522的博客
04-26 1万+
直流有刷电机（Brushed DC Motor）是内含电刷装置的将直流电能转换成机械能的电动机。特点结构简单、操控方便、成本低廉等特点电刷和换向器之间有摩擦，导致换向时产生电火花易产生电磁干扰，故障多，维护工作量大，寿命短主要应用场景：各类电动玩具，电动自行车，印刷机械等等原理左手定则（死去的记忆偷袭我）中间镂空的位置是为了保持转子换向的直流有刷电机（BDC）是一种内含电刷装置的将直流电能转换成机械能的电动机。在允许的范围之内，供电即可工作，只需要调整电压，即可调整电机的转速。
Python入门：Python3 使用 mysql-connector 驱动操作 MySQL 数据库全面学习教程
热门推荐
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
10-12 18万+
Python入门：Python3 使用 mysql-connector 驱动操作 MySQL 数据库全面学习教程，本文详细介绍了使用mysql-connector驱动在Python中操作MySQL数据库的方法。首先讲解了该驱动的安装及验证步骤，包括MySQL 8.0版本的特殊配置；接着说明如何创建数据库连接，以及数据库的创建与查看操作；然后阐述了数据表的创建、查看、主键设置和删除方法；最后详细介绍了数据的插入、查询、排序、限制查询结果、删除和更新等操作，还提及了防止SQL注入的方法……
AI大模型学习
从事移动开发八年，csdn博客专家，阿里云特邀专家，华为云云享专家，高级网络信息安全工程师，大数据工程师（高级），python技术开发（高级），现在某大学任教。
03-29 1万+
随着人工智能技术的快速发展，AI大模型学习正成为一项备受关注的研究领域。为了提高模型的准确性和效率，研究者们需要具备深厚的数学基础和编程能力，并对特定领域的业务场景有深入的了解。通过不断优化模型结构和算法，AI大模型学习正为人类的生活和工作带来更多便利。在当前技术环境下，AI大模型学习正在不断发展，为人工智能技术的应用赋予更高的智能水平，推动社会进步和创新。
SCSI驱动与 UFS 驱动交互概况
qq_45228845的博客
10-30 2167
我们再回顾一下创建文件的整体流程吧，从用户态到硬件层起始并没有我们想象的哪么简单，需要涉及到用户端—>系统调用（open or write）—>文件系统（vfs)—>实际文件系统（f2fs_open or f2fs_write）—>块设备处理-封装IO请求（封装 IO）—>SCSI—> UFS ,真的再一次感受代码改变世界。最终，UFS 主控接收并处理 UPIU 命令，UFS 存储设备执行数据写入操作，并返回状态信息（成功或错误），将结果返回给 UFS 驱动。块层的请求被传递到 SCSI 子系统。
嵌入式学习难吗？
m0_70888041的博客
08-25 3374
如果说嵌入式学习难，那它就难在于嵌入式知识比较综合，比如C语言、数据结构、通信原理、单片机、数字电路、 arm体系、驱动开发、系统移植、Lora，NB-IOT等，大学里开过很多课都觉得跟嵌入式有关系，又涉及软硬件两个层面，一般也是电子、通信、自动化、物联网等计算机相关专业同学选择这个方向的学习。目前的嵌入式开发更倾向于智能化。据相关数据显示，目前，我国嵌入式行业人才缺口巨大，至少存在30—50万的人口缺口，此外，随着人工智能和汽车电子嵌入式开发业务的需求量增加，未来嵌入式专业的岗位需求还将持续增加。
问题驱动下的深度学习.pdf
08-18
在这个过程中，学生在课堂上的问题解决经历可以转化为课堂外的继续探究，从而形成一个连续的学习循环。教师需要有意识地将问题产生的时机贯穿于课堂的始终，不断激发学生的求知欲和创新意识，引导学生持续不断地进行...
SPI驱动学习六（SPI_Master驱动程序）
小嵌同学的博客
09-23 2042
SPI 是“串行外设接口”的缩写，它在嵌入式系统中广泛使用，因为它是一个简单且高效的接口：基本上是一个多路复用的移位寄存器。它的三个信号线分别为时钟线（SCK，通常在 1-20 MHz 范围内）一个“主机输出从机输入”（MOSI）数据线和一个“主机输入从机输出”（MISO）数据线。SPI 是一种全双工协议；每在MOSI线上移出一位（每时钟一位），MISO线上就会移入一位。这些位在去往和从系统内存传送的过程中会被组装成各种大小的字。一个额外的芯片选择线通常是低电平有效的（nCS）；
SPI驱动学习三（spidev的使用）
小嵌同学的博客
09-01 4562
1. 驱动框架   设备树示例： 下图请双击放大查看！！！   设备树里某个spi设备节点的compatible属性等于下列值，就会跟spidev驱动匹配：   匹配之后，spidev.c的会被调用，它会：  spidev.c通过file_operations向APP提供接口，上层通过这些接口操作SPI设备   为了便于大家深入学习，我借助阿里的对整个文件代码进行了注释，在这里分享给大家: 二、SPI应用程序分析   内核提供的测试程序：，这里不提供源码，大家自己打开内核源码这个文件，学习驱动源码应该都有。
SPI驱动学习七（SPI_Slave_Mode驱动程序框架）
小嵌同学的博客
09-28 3262
使用SPI传输时，最小的传输单位是"spi_transfer"，对于一个设备，可以发起多个spi_transfer，这些spi_transfer，会放入一个spi_message里。从spi_master的队列里取出每一个spi_message从spi_message的队列里取出一个spi_transfer处理spi_transfer。
Using nmap NSE scripts for identifying common ICS protocols使用nmap的nse脚本对常见工控协议进行识别，附对应nse脚本，并记录pcap
12-09
效果预览： https://pan.quark.cn/s/3395935f10ba 对大佬有帮助的话就给个Star吧！ 工控常见协议 工控协议识别 Siemens S7 360截图16261006315874 Modbus 360截图162412289895122 IEC 60870-5-104 360截图16620607109125137 DNP3 360截图16280721688569 EtherNet/IP 360截图162807227386120 BACnet 360截图1653070991122136 Tridium Niagara Fox 360截图1667101691102117 Crimson V3 360截图1655042297118118 OMRON FINS 360截图1660082991103115 PCWorx 360截图16511001152371 ProConOs 360截图16240201192730 MELSEC-Q 360截图16460518444147
软件开发NuGet包缓存路径修改指南：Visual Studio环境下本地缓存位置迁移与环境变量配置实施方案
12-09
内容概要：本文详细介绍了如何修改和迁移NuGet包的缓存存放位置，包括清理全局缓存、以管理员身份运行Visual Studio 2022进行设置调整、修改NuGet.Config和Microsoft.VisualStudio.Offline.config配置文件，以及通过环境变量指定新的缓存路径。文中还提供了验证修改是否生效的方法，即通过命令行执行“dotnet nuget locals all --list”查看当前本地缓存状态，确保所有路径已正确更新。; 适合人群：使用Visual Studio进行开发并需要管理NuGet包缓存路径的.NET开发者，尤其是面临磁盘空间不足或希望统一管理依赖包存储位置的技术人员。; 使用场景及目标：①解决系统盘空间不足问题，将NuGet包缓存迁移到其他磁盘；②统一团队开发环境中的包存储路径，提升项目构建效率与一致性；③优化离线包引用配置，增强开发环境的稳定性和可维护性。; 阅读建议：操作涉及系统级配置和环境变量修改，建议在执行前备份原有配置，并以管理员权限谨慎操作，避免影响现有项目依赖。完成设置后务必通过命令行验证缓存路径变更结果。
基于图神经网络（GNN）的分子能量预测模型实现（附Python源码与数据集）
最新发布
12-09
本研究提供了一套完整的Python实现方案，用于通过图神经网络（GNN）技术预测分子的能量属性。该资源包包含了可直接运行的源代码以及经过处理的标准化数据集，旨在为计算化学与材料科学领域的相关研究提供一套即用型工具。 方案的核心是构建一个基于图结构的分子表示模型。在该模型中，分子被抽象为图数据，其中原子作为节点，化学键作为边。节点与边均被赋予初始的特征向量，这些特征编码了原子类型、键级等关键化学信息。所实现的图神经网络架构通过多轮消息传递机制，能够有效地聚合分子内部的局部化学环境信息，从而学习到分子的全局表示。最终，一个全连接层将该图级表示映射为单一的标量输出，即预测的分子能量。 本资源包中的数据集包含了大量已知分子的结构信息及其对应的能量值，已预先划分为训练集、验证集与测试集，便于进行模型训练与性能评估。代码结构清晰，注释完整，涵盖了从数据加载、图结构构建、模型定义、训练循环到结果可视化的全流程。使用者可通过修改配置文件轻松调整模型超参数，或替换自有数据集进行迁移学习。 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！
【无线传感器网络】基于MATLAB的RSSI测距与多边定位算法实现：节点坐标估计及定位误差分析系统设计
12-09
内容概要：本文通过MATLAB实现了一种基于RSSI（接收信号强度指示）的无线传感器网络节点定位算法。文章首先设定仿真环境，包括多个已知坐标的锚节点和一个待定位的未知节点，利用RSSI与距离之间的传播模型将测得的信号强度转换为距离估计，并引入高斯噪声模拟实际测量误差。随后采用多边定位法（最小二乘法）构建线性方程组，求解未知节点的坐标估计值，并计算其与真实位置之间的定位误差。最后通过图形化方式展示锚节点、真实节点、估计节点及其连接关系，并输出关键数据结果。; 适合人群：具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研人员或从事物联网、传感器网络相关工作的技术人员；适合对定位算法原理与仿真实现感兴趣的学习者。; 使用场景及目标：①用于教学演示或科研验证RSSI定位的基本原理；②帮助理解从信号强度到距离估算再到坐标求解的完整流程；③为后续改进算法（如引入滤波、加权最小二乘等）提供基础框架； 阅读建议：此资源以MATLAB代码为核心，建议读者逐段运行代码，结合注释理解每一步的数学原理与物理意义，重点关注RSSI转距离模型、最小二乘法的应用以及误差来源分析，可通过调整参数（如噪声水平、路径损耗指数）观察对定位精度的影响，加深理解。
量子计算领域JSX算法库的分析与应用研究
12-09
内容概要：该文档内容不完整，仅包含标题“三F一”及作者名“lituh”，未提供具体关于JSX量子算法库的分析内容或技术细节，无法获取有关量子算法库的功能、结构、实现原理或应用案例等有效信息。; 适合人群：对量子计算与JSX相关技术感兴趣的研究人员或开发者；但鉴于文档内容缺失，实际适用性受限。; 使用场景及目标：无法明确具体使用场景，可能旨在探讨JSX在量子算法库中的集成与应用，或分析其性能与架构设计，但由于信息不足，难以确定其原始目标。; 阅读建议：建议寻找该文档的完整版本或补充相关资料以获得全面理解，当前版本不具备深入学习或研究的价值。
机器学习驱动的数据挖掘商业革命
"中山大学学报论丛, 2005年第25卷第6期, 黄林军, 张勇, 郭冰榕, 机器学习, 人工智能, 数据挖掘" 本文深入探讨了机器学习在...随着技术的不断进步，机器学习将继续深化其在各个行业的应用，引领商业领域的新一轮变革。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值