驱动程序--客户端初步

本文介绍了一个简单的C程序实例,演示如何通过Linux设备文件进行数据的写入和读取操作。程序首先尝试打开指定的设备文件,然后向设备写入文本“hello, world”,随后从同一设备读取数据并打印到屏幕。此示例适用于理解用户空间程序如何与内核空间的设备驱动交互。
 
  1. #include <stdio.h>
  2. #include <unistd.h>
  3. #include <sys/types.h>
  4. #include <sys/stat.h>
  5. #include <sys/mman.h>
  6. #include <fcntl.h>
  7. #define DRIVER_NAME "/dev/myvcd"
  8. int main(int argc, char* argv[])
  9. {
  10.   char read_buf[10];
  11.   char write_buf[20];
  12.   int file = open(DRIVER_NAME, O_RDWR);
  13.   if (file < 0)
  14.     {
  15.       printf("can not open driver/n");
  16.       return 1;
  17.     }
  18.   printf("write data %d/n", write(file, "hello, world", 10));
  19.   int size = read(file, read_buf, sizeof(read_buf));
  20.   printf("read size is:%d/n", size);
  21.   int i = 0;
  22.   for (; i<size; i++)
  23.     printf("readbuf[%d] is %d/n", i, read_buf[i]);
  24.   printf("/n");
  25.   close(file);
  26.   return 0;
  27. }
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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