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原创 linux驱动学习之硬件驱动模块三（驱动篇）

信号量是在自旋锁上的进一步补充，使得在规定数量下的线程可以同时访问数据资源，当访问数量满时，释放满载信号，后面的线程收到信号后，进入休眠状态，等释放有访问资源的空位信号时，后面的线程被信号唤醒，获得访问资源权限。自旋锁是在原子变量的基础上加以扩展，将变量的范围扩充到结构体上，自旋锁运行一个线程访问这个结构体资源时，下一个访问结构体的线程线程在自旋的等待，等当前的线程释放资源后，下一个线程快速访问该结构体资源。/* 设备式样状态，0->未使用，>0，设备被占用 *//* 信号量 */

2025-11-18 20:03:27 534

原创 linux驱动学习之驱动硬件模块二（驱动篇）

本文详细介绍了三种LED驱动开发方法：1. 直接编写驱动：通过ioremap映射物理地址，使用readl/writel操作寄存器，实现LED控制。2. 设备树驱动：利用of函数从设备树获取硬件信息，简化驱动移植，增强代码复用性。3. pinctrl/gpio子系统驱动：通过内核提供的子系统框架，进一步提高开发效率。三种方法均包含驱动初始化、设备注册、文件操作实现等完整流程，并配有测试程序验证功能。文章还详述了相关编译命令和调试技巧，展现了Linux驱动从底层操作到高级封装的演进过程。通过LED驱动实例，作者

2025-11-12 21:35:45 979

原创 linux驱动学习之驱动虚拟模块一（驱动篇）

本文介绍了在嵌入式Linux系统中开发字符设备驱动的完整流程。首先需要确保uboot、内核和根文件系统已正确移植，并建立主机与开发板的通信。主要包含三部分内容：1)编写字符设备驱动程序chrdevbase.c，实现打开、关闭、读写等基本操作；2)编写测试APP程序chrdevbaseAPP.c进行功能验证；3)详细说明编译和加载驱动的步骤，强调需要使用与目标板相同的内核和工具链。重点介绍了驱动程序的基本框架、设备注册/注销过程，以及测试方法。实验通过创建设备节点、加载驱动模块和执行测试程序，验证了字符设备驱

2025-11-05 12:12:00 290

原创 linux驱动学习之系统移植篇一（uboot移植）

摘要： U-Boot是一个功能强大的Bootloader程序，主要用于启动Linux等操作系统。其核心功能包括DDR内存初始化，以及将系统镜像从外部存储加载到DDR中运行。U-Boot不仅支持Linux，还可启动VxWorks等实时系统。常用命令包括：help查看命令帮助、bdinfo和printenv查询板信息与环境变量、setenv设置/删除环境变量以及saveenv保存配置。U-Boot通过灵活的指令系统为嵌入式系统启动提供关键支持。

2025-11-03 10:23:19 264

原创 linux驱动学习之uboot移植的报错问题multiple definition of `yylloc‘；

摘要：解决Uboot编译过程中出现的yylloc重复定义错误问题。错误源于scripts/dtc目录下dtc-lexer.lex.c和dtc-parser.tab.c文件对yylloc变量的重复定义。提供两种解决方案：1）手动修改dtc-parser.tab.c文件第1186行，将"YYLTYPE yylloc"改为"extern YYLTYPE yylloc"；2）使用提供的shell脚本自动完成修改和编译过程。脚本会执行环境清理、应用配置、尝试编译，若失败则自动定

2025-11-01 17:15:01 270

原创 linux驱动开发学习之IP网络通信搭建

3、在使用win+R，并输入ipconfig，如果在第一个以太网适配器以太网，下面出现192.168.xxx.1，就说明共享WiFi为有线网络成功。2、左击点进WLAN的属性面板，在最上面，选择到共享页面，将两个都打上对钩，并且将家庭网络连接方式设置为以太网。1、是使用的是VMware来搭建的虚拟机，首先，打开虚拟网络编辑器，配置桥接模式，注意，桥接模式的选择为。3、打开虚拟机，打开终端，输入ifconfig -a查看自己的网卡名字。2、设置虚拟机配置，勾选为桥接模式，并把设备状态的启动时连接够选上。

2025-10-31 21:17:45 448

原创使用VMware虚拟机没有网络问题之重新安装网卡后还是没有网络

虚拟机网络连接失败的解决方案：在NAT模式下，若执行ifconfig后仍无网络，可尝试DHCP协议重置。具体操作为：1）使用sudo dhclient -r ens33释放当前IP租约；2）执行sudo dhclient -v ens33重新获取新IP地址。该过程相当于网络"重启"，先断开现有连接（释放IP）再建立新连接（获取新IP），有效解决虚拟机无网络问题。

2025-10-31 09:52:59 199

原创胶囊神经网络学习笔记

胶囊网络突破CNN局限的矢量表示新范式传统卷积神经网络（CNN）存在仅能处理标量特征的局限性，无法有效捕捉方向性信息。胶囊网络（CapsNet）通过引入矢量化的"胶囊"单元，实现了对物体本质特征及其空间关系的更优表达。每个胶囊输出包含概率信息和实例参数的向量，其中向量长度表示特征存在概率，方向编码特征参数状态。胶囊网络的核心创新包括：矢量输入输出机制，通过矩阵乘法保留空间关系动态路由算法替代反向传播，实现胶囊间的自适应连接压缩（squash）非线性函数，保持向量方向同时约束长度

2025-10-09 14:19:27 820