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我也要
KERN_DIR = 内核路径 //自己编写的驱动依赖于目标系统的内核，所以必须明确指出,eg：KERN_DIR = /opt/tcc892x/ics/kernel
make -C $(KERN_DIR) M='pwd' modules
-C $(KERN_DIR) //make会转到$()指定的目录去，用该目录下的makefile来编译
M='pwd' //指明当前路径
modules //目标
obj-m += xxx.o //这里是.o的后缀名，没错，系统会因为-m而在链接时自动生成.ko文件，而不是.o文件
编写完成以上makefile后，在该驱动模块目录下make即可看到生成的xxx.ko
Linux 驱动开发之内核模块开发 （二）—— 内核模块编译 Makefile 入门
一、模块的编译 我们在前面内核编译中驱动移植那块，讲到驱动编译分为静态编译和动态编译；静态编译即为将驱动直接编译进内核，动态编译即为将驱动编译成模块。 而动态编译又分为两种： a -- 内部编译 在内核源码目录内编译 b -- 外部编译 在内核源码的目录外编译 二、具体编译过程分析 注：本次编译是外部编译，使用
如何添加内核驱动修改makefile
参考《linux设备驱动开发详解》 在./drivers目录下新增为ARM体系结构编写test驱动程序，树形结构为： |-- test |-- cpu | `-- cpu.c |-- test.c |-- test_client.c |-- test_ioctl.c |-- test_proc.c `-- test_queue.c 1、修改需要使用test驱动的目录
驱动开发系列12 - Linux 编译内核模块的Makefile解释
6. 系统启动时自动加载 ， 将模块名添加到 /etc/modules 文件中。5. 自动安装模块和依赖 sudo modprobe helloworld。1. 安装内核模块 sudo insmod helloworld.ko。7. 获取内核模块信息 modinfo helloworld.ko。2. 查看内核模块 lsmod |grep helloworld。4. 卸载内核模块 sudo rmmod helloworld。3. 查看内核日志 dmesg。8. 调试内核模块 printk。
内核驱动编译Makefile语句语法
make -C 表示跳到指定的目录执行Makefile ,而M=*** modules 表示返回指定目录执行Makefile; arm-none-linux-gnueabi-gcc即交叉工具链； obj-m 表示将指定文件编译成ko文件，即模块。...
编写Linux内核驱动的Makefile文件
对于编译Linux内核驱动程序，编写一个适当的Makefile是必不可少的。现在，我们已经编写了一个用于编译Linux内核驱动的Makefile文件。这是一个简单的示例Makefile，可用于编译Linux内核驱动程序。首先，让我们创建一个名为Makefile的文本文件，并使用任何文本编辑器打开它。在这种情况下，我们的目标是一个名为driver.ko的内核模块。最后，我们可以添加一个指令来指定默认的目标。参数来告诉内核源代码的Makefile我们的驱动程序位于当前目录。目标，以清理编译生成的文件。
【Linux 驱动小白教程】三、内核Makefile 配置编译全流程+自定义内核驱动
本文介绍了Linux内核源码内部驱动的编译配置流程，重点讲解了Kconfig和Makefile的编写方法。主要内容包括： 内核编译配置的两条路线： 图形化配置(make menuconfig) 使用默认配置(defconfig) Kconfig语法详解： menu/endmenu定义菜单组 config定义配置项(bool/tristate类型) depends/select设置依赖关系 source包含子目录配置 内核Makefile条件编译语法： obj-$(CONFIG_XXX)决定编译方式(y/m/
树莓派4B Linux的底层驱动编写体验
一、编写前的准备工作 本博客是在虚拟机中编写驱动程序，然后交叉编译到树莓派。所以需要确认几件事： 1. 确保树莓派的内核版本和虚拟机中的Linux内核版本保持一致，否则无法安装驱动； 2. 虚拟机中有交叉编译工具； &nbs
电化学阻抗谱（EIS）在锂离子电池中的应用
摘要电化学阻抗谱(electrochemical impedance spectroscopy, EIS)是一种重要的电化学测试方法，在锂离子电池动力学反应机理研究及动力学参数测量等方面具有广泛的应用。在锂离子电池运行过程中，各反应步骤的动力学参数及时间常数不同，而EIS可以在较宽的频率范围内对体系施加小幅正弦激励信号，使得在特定频率下突出特定时间常数的电极过程，从而将复杂的电极过程分离，实现单一电极过程动力学的分析。通过对交流阻抗信息的研究，也可以为锂离子电池及其他电池的应用与管理、电化学过程设计及电极材
linux-编译驱动到内核
编译文件到内核
不用公网IP！用Ollama+Chatbox搭建家庭AI助手（内网穿透方案对比）
本文详细介绍了如何利用Ollama和Chatbox在家庭局域网中搭建本地AI助手，无需公网IP即可实现内网穿透。通过对比不同穿透方案（如Tailscale、FRP等），提供最优配置建议，帮助用户低成本部署隐私安全的家庭AI系统，适用于智能家居、儿童教育等多种场景。
解决创建conda环境时Solving environment: failed 和 ResolvePackageNotFound 的错误
环境配置文件是在别的机器上导出的，文件里的软件包是按照导出文件的机器配置的，因此导出的时候，把这些包的详细信息也导了出来，即第二个等号后面跟着的信息，当我们按照这个文件创建环境时，conda就会根据我们机器的配置信息，按照配置文件里包的详细信息，去找这个包，那当然找不到，结果发现“查无此包”，因此也就会报上面的错误。上面找到了问题的所在之处，解决起来就很简单了，只需要在配置文件 environment.yml 中将包的详细信息删除，也就是第二个等号后面的内容。然而升级超级慢不说，也没有解决我的问题。...
linux内核驱动模块开发makefile实例解析
昨天整理了一篇关于linux内核驱动模块的开发介绍入门，其中介绍了一些关于驱动模块的基本开发步骤，不过面广而不深，很多细节都没有涉及到，其中就包括如何编写驱动模块的makefile。那么，今天我们就来聊一聊这个话题。以下是摘自网络上的一个经典的linux设备驱动的Makefile文件，以及详细的内容解释。此文件可以完成对大部分驱动的编译，使用时只需要稍加修改就可以了。
三菱 FX5U PLC 4轴程序 控制松下伺服3个， 步进电机一个
三菱 FX5U PLC 4轴程序。 控制松下伺服3个， 步进电机一个， 四轴自动堆垛码垛设备程序， 回原点动作用专用的原点回归指令写的， 手动运行用三菱相对定位指令写的 ， 自动运行用绝对定位指令写的取料运行， 表格定位写的自动放料运行， 设备各种报警异常都有写出 程序每一步都有注释。 包括PLC程序、显控触摸屏 程序、松下伺服驱动器接线图。 程序内都有IO注释 编号:4816635519484681汇美0808 ...
Makefile编译内核驱动模块入门(一)
Makefiel编译内核驱动模块入门(一) 未经作者允许不得转载 阅读本文的前提是，读者已经了解Makefile的编写方式，请读者注意。 本文将介绍编译内核最简单的Makefile编译方式，为了更直接地讨论将内核驱动模块定位为最简单的hello.ko。 故在此只讨论Makefile的内容，不涉及内核驱动的有关内容。 Makefile内容如下： #从hello.o中构
15张图详解三方支付：总架构、5大核心业务处理流程、备付金管理
用户可以将银行卡与零钱账户绑定，建立银行结算账户与支付账户的连接，然后将银行账户资金充值到零钱账户中，或将零钱账号中的余额提现至绑定的银行卡。因此，用户在A支付机构的零钱一般只能支付给A支付机构的商户，如支付宝的零钱不能支付给微信的商户。这五大业务的协同运作，使得第三方支付机构这一庞大的支付服务平台能够为市场提供卓越的支付能力。到了结算时间，网联会向备付金集中存管账户提交结算指令，在第三方支付机构备付金集中存管账户内完成最终的结算，并将结算结果及额度变动情况通知给第三方支付机构，具体流程如图13所示。
【软件系统架构】系列四：嵌入式技术
嵌入式系统是以应用为中心、以计算机技术为基础，并将可配置与可裁剪的软硬件集成于一体的专用计算机系统。它需要满足功能、可靠性、成本、体积、功耗等方面的严格要求。 嵌入式系统一般由以下组成部分构成：
Kconfig menuconfig .config Makefile之间的关系及如何在内核中添加驱动
Kconfig: 内核源码中每一级目录下都会有Kconfig，其中的menu对应make menucofig中的每一个选项, source表示该目录框架下所包含各个目录或文件的 Kconfig,由此构成了menuconfig 当目录是最底层目录时，Kconfig如下 tristate表示配置选项的可选参数有三种，即是否编译进内核”*” 编译成模块”M”不编译”[]” default y表示
从点击图标到Activity亮屏：AMS、Zygote、ActivityThread的Binder协作之旅
Launcher通过Context调用 startActivity()，最终会通过 Activity.startActivity() 传递到 ActivityManager.getService()，获取AMS的Binder代理对象（IActivityManager）。这里的 attach() 方法通过Binder调用AMS的 attachApplication()，将新进程的 IApplicationThread 代理对象传递给AMS。这一步的Binder通信，是整个启动流程的关键转折点，值得细细品味。
Linux 驱动开发之内核模块开发——内核模块编译 Makefile 入门
Linux模块化编译 通用makfile编译步骤
基于潜在空间分数匹配的混合型表格数据合成方法
然而，在我们的模型中，β 预计会更小，因为我们不需要嵌入的分布精确地遵循标准高斯分布，因为我们还有一个额外的扩散模型。受 Transformer 在表格数据分类/回归任务中取得成功的启发，我们首先为每一列学习一个独特的标记器，然后将标记（列）级表示输入到 Transformer 中，以捕捉列之间错综复杂的关系。在第 4 节中，我们证明了通过这种设计，TABSYN 可以在不到 20 次函数评估（NFE）的情况下生成高质量的合成表格数据，这比其他基于扩散的表格数据合成方法要少得多。是标记器的可学习参数。
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder
【驱动开发】编译内核模块的通用Makefile规则
在驱动开发中，我们不会在内核源码目录中直接编写和编译内核模块，通常是在自己建立的文件夹下编写驱动程序，然后使用内核的Makefile规则编译驱动程序。4.如有其他文件需要编译，比如驱动测试程序，只需要在此基础上添加相关命令即可。3.如有其他驱动程序需要编译：直接在。2.指定自己的交叉编译工具链；1.指定自己的内核源码路径；
数学建模模型总结
这是本人在两年内准备参加数学建模竞赛搜集到的模型资料，已经经过了本人的筛选和整理，希望能够对准备参加数学建模竞赛的学弟学妹们提供一些帮助！
如何将驱动编译进内核 修改Kconfig 和Makefile 文件
内核源码树的目录下都有两个文档Kconfig （2.4版本是Config.in）和Makefile。分布到各目录的Kconfig构成了一个分布式的内核配置数据库，每个Kconfig分别描述了 所属目录源文档相关的内核配置菜单。 在内核配置make menuconfig(或xconfig等)时，从Kconfig中读出菜单，用户选择后保存到.config的内核配置文档中。 在内核编译时，主 Mak
android 蓝牙通讯demo
android 下蓝牙通讯demo，实现了发现蓝牙，使能蓝牙，通过蓝牙发送消息。
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
Linux 内核驱动编译：Kconfig 与 Makefile 核心玩法，触摸驱动如何编译进内核？
查看驱动目录下的makefile 可以看到很多配置项 linux\drivers\char\Makefile: obj-$(CONFIG_DTLK) += dtlk.o obj-$(CONFIG_APPLICOM) += applicom.o obj-$(CONFIG_SONYPI) += sonypi.o obj-$(CONFIG_RTC) += rtc.o obj-$(CONFIG_HPET) += hpet.o obj-$(CONFIG_EFI_RTC) += efirtc.o obj-$
Linux一个Makefile编译多个内核驱动
驱动编译
嵌入式Linux移植1. Linux内添加驱动到内核基本流程，Makefile，Kconfig
linux驱动程序——将驱动程序编译进内核 模块的加载 通常来说，在驱动模块的开发阶段，一般是将模块编译成.ko文件，再使用 sudo insmod module.ko 或者 depmod -a modprobe module 将模块加载到内核，相对而言，modprobe要比insmod更加智能，它会检查并自动处理模块的依赖，而insmod出现依赖问题时仅仅...
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