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我也要
由于网上未能找到Android使用switch模块的详细案例，通过看到
http://blog.youkuaiyun.com/fengying765/article/details/38301483
这篇文章然后自己琢磨，仿照frameworks/base/services/java/com/android/server/WiredAccessoryManager.java文件
编写了一个SwitchGPIOsManager.java程序，然后在frameworks/base/services/java/com/android/server/SystemServer.java中实例化该类即可
上面链接的文章非常不错，讲解耳机插入检测很详细。。。
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android 查看gpio状态_Android(Linux)控制GPIO的方法及实时性分析
Linux下控制GPIO的方法有N种，详细请参考《RPi GPIO Code Samples》，文中用十多种语言演示了如何控制GPIO，非常全面详尽。因此，这里不再多做赘述，仅把调试过程中整理的脚本贴上并做简单的分析。特别说明，Linux必须有root权限！！！否则会出现/system/bin/sh: can't create /sys/class/gpio/export: Permission ...
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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/)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")
Android应用层通过echo拉高gpio
我们想通过应用层拉高gpio、进行例如点灯或者其他操作，但如果不熟悉kernel修改的，不知道怎么实现。下面介绍一种非专业的办法。
怀旧版电脑GBC模拟器
再现原版GBC掌机的界面，电脑运行连游戏界面都一样大小，很怀旧，很真实，（英文版）强烈推荐，很小的文件，很难才找到的。
android7.1 msm8953通过寄存器拉高gpio电平
说明 如果驱动中使用了gpio，通过echo方式拉高gpio是不行的，只能写寄存器的方式拉高电平 操作步骤 在fm驱动中写寄存器的方式修改gpio电平 From f36cb20e53ab9aa48d4b8d34888cc698183c6e27 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: zhoujinyan <zhoujy@ibumobile.com> Date: Fri, 15 May 2020 22:26:55 +0800 Subject: [PATCH] =?UT
linux下switch_gpio.c的使用
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第二章 microblaze通过switch开关ip运行led以及SDK的开发技巧
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Android使用switch模块进行GPIO口检测（一）-->LINUX驱动部分
费了两天时间将Switch模块熟悉了下并编写了LINUX部分的驱动程序，现在记录下。。。 Switch模块就是LINUX的GPIO口输入监测框架，位于/drivers/switch目录下，默认有switch_class.c与switch_gpio.c两个文件。 switch_class.c作为一个class看看就明白了，switch_gpio.c中在我看来是一个例子，可以仿照该例子自己新建相应
Android drivers/switch驱动详解（用于通过GPIO状态检测耳机、HDMI等的插拔状态）
相关文件： /drivers/switch/switch_gpio.c /drivers/switch/switch_class.c 节点创建流程： 1、在/sys/class/目录下创建“switch”类，创建完成后出现/sys/class/switch，具体实现如下： struct class *switch_class; switch_class
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Linux内核中常用的功能实例
switch上报功能：通过switch类上报内核状态值
【亲测免费】 探索安卓硬件边界：GPIO控制的全面指南
探索安卓硬件边界：GPIO控制的全面指南 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 在追求硬件与软件完美融合的今天，我们遇到了一个令人兴奋的开源项目——安卓读写GPIO。这是一套专为安卓开发者打造的解决方案，旨在解锁安卓设备的底层潜力，让你在物联网时代大显身手。让我们一同深入了解它的魅力，探索它如何成为你下一个创新项目的秘密武器。 一、项目介绍：直击硬件核心 安卓读写GPI...
Android如何用gpio检测耳机插入和按键事件
1.dtsi: gpio_headset = <&msm_gpio 72 0>; gpio_key = <&msm_gpio 90 0>; qcom,pinctrl-names = "all_off", "pri_i2s_act", "ehsd_pin_default"; pinctrl-names = "all_off", "...
SC20 Android 7.1 ACC(GPIO) 系统服务监测及操作
添加android系统服务，监测gpio状态，实现ACC功能
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