混杂设备与信号量

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    #include <linux/moduel.h>
    #include <linux/kernel.h>
    #include <linux/init.h>
    #include <linux/fs.h>
    #include <linux/miscdevice.h>
    #include <linux/atomic.h>
    #include <linux/semaphore.h> 

    DEFINE_SEMAPHORE(lock) //新版的改变了,定义一个互斥信号量,并初始化为1
    static int lee_open(struct inode *  inode,struct file * file)
    {
        /**
            down_trylock(struct semaphore * sem):
            试图获取信号量sem,如果能立即获取到,它就获得该信号量,并且返回0,
            获取不到就返回非0值,它不会导致调用者睡眠。它可以在中断上下文中使用,但是mutex_trylock就不能用在中断上下文中
        */
        if(!down_trylock(&lock)){
            printk("has opened!\n");
            return 0;
        }else{
            return -EBUSY;
        }
    }
static int lee_release(struct inode * inode,struct file * file)
{
    pirntk("lee_release has calling\n");
    /**
     这个函数释放信号量,即把sem的值加1,如果sem的值为非正数,表明有任务等  待该信号量,因此唤醒这些等待者。   
    */
    up(&lock);
}
    //file_operations,定义了字符设备驱动提供给VFS的接口函数
    struct file_operations lee_misc_fops = {
        .owner   = THIS_MODULE,
        .open    = lee_open,
        .release = lee_release,
    };
    /**
        混杂设备结构体,
    */
    struct miscdevice lee_misc = {
        .name = "leesagacious",
        .mode = 0777, //文件的权限
        .minor = MISC_DYNAMIC_MINOR, //让内核动态分配次设备号
        .fops = &lee_misc_fops,//file_operations
    };
    static int __init lee_init(void)
    {
      int ret;  
      ret = misc_register(&lee_misc);
      if(ret < 0){
          printk("注册失败\n");
      }
      return 0;
    }
    static void __exit lee_exit(void)
    {
        misc_deregigter(&lee_misc);
    }
    module_init(lee_init);
    module_exit(lee_exit);
    MODULE_LICENSE("GPL");

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这是一个基于AI视觉识别3D引擎技术打造的沉浸式交互圣诞装置。 简单来说,它是一棵通过网页浏览器运行的数字智慧圣诞树,你可以用真实的肢体动作来操控它的形态,并将自己的回忆照片融入其中。 1. 核心技术组成 这个作品是由三个尖端技术模块组成的: Three.js 3D引擎:负责渲染整棵圣诞树、动态落雪、五彩挂灯和树顶星。它创建了一个具备光影和深度感的虚拟3D空间。 MediaPipe AI手势识别:调用电脑摄像头,实时识别手部的21个关键点。它能读懂你的手势,如握拳、张开或捏合。 GSAP动画系统:负责处理粒子散开聚合时的平滑过渡,让成百上千个物体在运动时保持顺滑。 2. 它的主要作用功能 交互式情感表达: 回忆挂载:你可以上传本地照片,这些照片会像装饰品一样挂在树上,或者像星云一样环绕在树周围。 魔法操控:握拳时粒子迅速聚拢,构成一棵挺拔的圣诞树;张开手掌时,树会瞬间炸裂成星光和雪花,照片随之起舞;捏合手指时视线会拉近,让你特写观察某一张选中的照片。 节日氛围装饰: 在白色背景下,这棵树呈现出一种现代艺术感。600片雪花在3D空间里缓缓飘落,提供视觉深度。树上的彩色粒子和白色星灯会周期性地呼吸闪烁,模拟真实灯串的效果。 3. 如何使用 启动:运行代码后,允许浏览器开启摄像头。 装扮:点击上传照片按钮,选择温馨合照。 互动:对着摄像头挥动手掌可以旋转圣诞树;五指张开让照片和树化作满天星辰;攥紧拳头让它们重新变回挺拔的树。 4. 适用场景 个人纪念:作为一个独特的数字相册,在节日陪伴自己。 浪漫惊喜:录制一段操作手势让照片绽放的视频发给朋友。 技术展示:作为WebGLAI结合的案例,展示前端开发的潜力。
【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种计及连锁故障传播路径的电力系统N-k多阶段双层优化及故障场景筛选模型,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型旨在应对复杂电力系统中可能发生的N-k故障(即多个元件相继失效),通过构建双层优化框架,上层优化系统运行策略,下层模拟故障传播过程,从而实现对关键故障场景的有效识别筛选。研究结合多阶段动态特性,充分考虑故障的时序演化连锁反应机制,提升了电力系统安全性评估的准确性实用性。此外,模型具备良好的通用性可扩展性,适用于大规模电网的风险评估预防控制。; 适合人群:电力系统、能源互联网及相关领域的高校研究生、科研人员以及从事电网安全分析、风险评估的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于电力系统连锁故障建模风险评估;②支撑N-k故障场景的自动化筛选关键脆弱环节识别;③为电网规划、调度运行及应急预案制定提供理论依据和技术工具;④服务于高水平学术论文复现科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建细节,重点关注双层优化结构的设计逻辑、故障传播路径的建模方法以及场景削减技术的应用,建议在实际电网数据上进行测试验证,以提升对模型性能适用边界的认知。
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