test_led.c 和 api test_led.c 源代码 读书笔记!!!

这篇博客主要介绍了如何使用API打开并控制LED设备,通过源代码展示了Linux内核模块`test_led.c`的实现,包括初始化、打开、释放和IO控制函数。文章涉及了GPIO设置和字符设备驱动的操作。

API:

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<fcntl.h>

int main(void)
{
  int fd;
  fd=open("dev/test_led",0);
  while(1)
  {
    ioctl(fd,0);sleep(1);
    ioctl(fd,1);sleep(1);
  }
  close(fd);
  return 0;
}

LINUX:

#include<linux/fs.h>
#include<linux/module.h>
#include<linux/cdev.h>
#include<linux/types.h>
#include<linux/init.h>
#include<mach/regs-gpio.h>
#include<mach/hardware.h>

#define TEST_LED_MAJOR 241
#define LED_ON 0
#define LED_OFF 1

struct test_led_dev{
  struct cdev cdev;
};

struct test_led_dev *test_led_devp;
int test_led_major=TEST_LED_MAJOR;

void gpio_init(void)
{
  s3c2410_gpio_setpin(S3C2410_GPB5,S3C2410_GPB5_OUTP);
}

ssize_t test_led_open(struct inode *inodep,struct file *filp)
{
  return 0;
}

ssize_t test_led_release(struct inode *inodep,struct file *filep)
{
  return 0;
}

ssize_t test_led_ioctl(struct inode *inodep,struct file * filp,size_t cmd,loff_t arct)
{
  int ret=0;
  switch(cmd)
    {
    case LED_OFF:
      s3c2410_gpio_setpin(S3C2410_GPB5,1);break;
    case LED_ON:
      s3c2410_gpio_setpin(S3C2410_GPB5,0);break;
    default:
      ret=-EINVAL;break;
    }
  return ret;
}

struct file_operations test_led_fops={
  .owner=THIS_MODULE,
  .open=test_led_open,
  .release=test_led_release,
  .ioctl=test_led_ioctl,
};

static void test_led_setup(struct test_led_dev *dev,int index)
{
  int err;
  dev_t devno=MKDEV(test_led_major,index);
  cdev_init(&dev->cdev,&test_led_fops);
  dev->cdev.owner=THIS_MODULE;
  dev->cdev.ops=&test_led_fops;
  err=cdev_add(&dev->cdev,devno,1);
  if(err)printk("cdev failed /n");
  else printk("cdev ok /n");
}

int test_led_init(void)
{
  int ret;
  dev_t devno;
 if(test_led_major)
    {
      devno=MKDEV(test_led_major,0);
      ret=register_chrdev_region(devno,1,"test_led");
    }
 else
   {
     ret=alloc_chrdev_region(&devno,0,1,"test_led");
     test_led_major=MAJOR(devno);
   }
 if(ret<0){printk("register dev faild/n");return ret;}
 else printk("register dev ok/n");
 test_led_devp=kmalloc(sizeof(struct test_led_dev),GFP_KERNEL);
 if(!test_led_devp){printk("malloc failed/n");return -EINVAL;}
 else printk("malloc ok /n");
 test_led_setup(test_led_devp,0);
 gpio_init();
 return 0;
}

void test_led_exit(void)
{
  cdev_del(&test_led_devp->cdev);
  kfree(test_led_devp);
  unregister_chrdev_region(MKDEV(test_led_major,0),1);
  printk("bye bye the world");
}

module_init(test_led_init);
module_exit(test_led_exit);

MODULE_LICENSE("Dual BSD/GPL");

<think> 我们被要求将lamini_docs.jsonl文件下载到本地。根据引用[3],这个文件可以通过两种方式获取: 1. 从本地路径加载:`dataset_path = f"/content/{dataset_name}"`,这里假设文件已经在本地(如Colab环境)的`/content/lamini_docs.jsonl`路径。 2. 从Hugging Face数据集加载:`dataset_path = "lamini/lamini_docs"`,使用Hugging Face的datasets库。 但是,用户明确要求将文件下载到本地(可能是自己的电脑),因此我们需要提供具体的下载方法。 根据引用[2],我们看到数据格式是jsonlines,并且引用[3]提到了Hugging Face上的数据集`lamini/lamini_docs`。 因此,我们可以通过以下两种方法下载: 方法一:直接从Hugging Face下载数据集(使用datasets库) 步骤: 1. 安装datasets库:`pip install datasets` 2. 加载数据集并保存为jsonlines文件 方法二:如果原始文件在GitHub上,直接下载(但根据引用[1][2],原始数据可能来自Lamini的文档,而引用[1]中提到了一个URL,但并不是直接的数据文件链接) 我们查看引用[1]中的链接:https://lamini-ai.github.io/Lamini/ https://lamini-ai.github.io/,这些是文档页面,不是数据文件。 因此,我们推荐使用方法一,因为引用[3]明确提到了Hugging Face上的数据集`lamini/lamini_docs`。 具体步骤: 1. 使用Hugging Face的datasets库加载数据集`lamini/lamini_docs`。 2. 将数据集保存为jsonlines文件(每行一个JSON对象)。 代码示例: ```python from datasets import load_dataset # 加载数据集 dataset = load_dataset("lamini/lamini_docs") # 将训练集分割保存为jsonlines文件(因为该数据集通常只有train) train_data = dataset["train"] # 导出为jsonlines文件 output_file = "lamini_docs.jsonl" train_data.to_json(output_file, orient="records", lines=True) ``` 这样就会在当前目录生成一个名为`lamini_docs.jsonl`的文件。 注意:如果数据集有多个split(如train, test),我们通常只需要训练集,但根据实际情况,也可以合并或分别保存。 另外,如果用户没有安装datasets库,需要先安装:`pip install datasets` 如果用户希望从其他来源下载,比如从Lamini的GitHub仓库直接下载,但目前我并没有在Lamini的GitHub仓库(https://github.com/lamini-ai/Lamini )找到这个文件的直接链接。因此,使用Hugging Face数据集是最可靠的方式。 如果用户无法访问Hugging Face,可以尝试以下备用方法: 在Lamini的文档中,他们提供了三行代码微调的示例,其中数据加载是从jsonl文件,但并没有提供直接下载链接。我们可以尝试从他们的示例代码中推断数据生成方式,但这样比较复杂。 因此,我们推荐使用Hugging Face数据集的方式。 如果用户需要,也可以提供生成类似数据的代码(根据引用[2]中的数据格式),但这并不是用户要求的下载已有文件。 所以,总结:使用Hugging Face的datasets库下载并保存为jsonlines文件。 注意:在保存为jsonlines时,确保每行是一个有效的JSON对象,并且使用`lines=True`参数。 另外,根据引用[2],数据格式是每行包含"question""answer"键的字典。我们保存的数据集应该符合这个格式。 验证:加载生成的文件,查看第一行是否与引用[2]中的示例类似。 如果用户已经在使用Lamini,并且之前运行过他们的示例,那么可能已经在Colab环境中生成了这个文件(如引用[1]中的代码)。在这种情况下,用户可以直接从Colab下载到本地(使用文件浏览器或者代码`from google.colab import files; files.download('lamini_docs.jsonl')`)。但这里我们假设用户没有在Colab中运行,而是希望直接下载到自己的电脑。 因此,我们提供两种场景的解决方案: 场景一:用户在自己的电脑(非Colab环境) - 使用上述代码从Hugging Face下载并保存。 场景二:用户在Colab环境 - 同样可以使用上述代码,然后通过Colab的文件下载功能下载到本地。 但是,无论哪种场景,核心步骤都是通过Hugging Face数据集获取。 最后,如果用户希望直接下载而不写代码,可以尝试在Hugging Face数据集页面上查找下载链接。我们访问数据集页面:https://huggingface.co/datasets/lamini/lamini_docs 在页面上,用户可以直接下载数据集文件(通常以多种格式提供,如CSV、JSON等)。但是,该数据集页面并没有提供直接的jsonlines文件下载,而是需要用户通过datasets库或手动下载原始文件。 在Hugging Face数据集页面的"Files and versions"选项卡中,我们可以看到数据集包含以下文件: - lamini_docs/train-00000-of-00001.parquet - dataset_infos.json - README.md 所以,如果我们不想写代码,也可以下载Parquet文件,然后转换为jsonlines。但这样步骤更多。 因此,我们还是推荐使用代码转换,一步到位。 综上所述,我们提供以下步骤: 步骤1:安装必要的库(如果尚未安装) 步骤2:运行Python代码下载并保存为jsonlines 代码详细如下: ```python # 安装datasets库(如果未安装) # !pip install datasets from datasets import load_dataset import json # 加载数据集 dataset = load_dataset("lamini/lamini_docs") # 假设我们只需要训练集(该数据集只有训练集) # 导出为jsonlines with open("lamini_docs.jsonl", "w") as f: for example in dataset["train"]: f.write(json.dumps(example) + "\n") ``` 这样就会生成一个名为`lamini_docs.jsonl`的文件。 注意:这里我们使用`json.dumps`将每个示例转换为JSON字符串并写入文件,每行一个。 现在,用户可以在当前目录找到这个文件。 如果用户需要,也可以将整个数据集(包括多个split)保存,但该数据集只有训练集。 另外,如果用户想要的数据格式是引用[2]中的格式(即每个记录包含"question""answer"),那么我们的导出已经满足,因为数据集中的每个样本就是这样的键。 验证:查看生成的文件第一行,应该类似于: ```json {"question": "### Question:\nWhat are the different types of documents available in the repository (e.g., installation guide, API documentation, developer's guide)?\n\n### Answer:", "answer": "Lamini has documentation on Getting Started, Authentication, Question Answer Model, Python Library, Batching, Error Handling, Advanced topics, and class documentation on LLM Engine available at https://lamini-ai.github.io/."} ``` 这符合引用[2]中的示例。 因此,我们提供了将lamini_docs.jsonl下载到本地的方法。 如果用户在使用过程中遇到网络问题(无法连接Hugging Face),可以考虑设置代理或者使用镜像站点,但这超出了本问题的范围。 最后,我们生成相关问题供用户参考。 </think>### 将lamini_docs.jsonl下载到本地的方法 根据引用内容,以下是三种可靠的下载方法: #### ✅ 方法1:通过Hugging Face数据集库直接下载(推荐) ```python from datasets import load_dataset # 从Hugging Face加载数据集 dataset = load_dataset("lamini/lamini_docs") # 引用[3] # 保存到本地JSONL文件 dataset["train"].to_json("lamini_docs.jsonl", orient="records", lines=True) ``` - **优点**:官方数据源,格式规范 - **输出文件**:当前目录生成`lamini_docs.jsonl` #### ✅ 方法2:使用原始JSONL文件处理(若已有文件) ```python import jsonlines # 读取已下载的JSONL文件 with jsonlines.open('lamini_docs_processed.jsonl') as reader: data = [obj for obj in reader] # 写入本地新文件 with jsonlines.open('lamini_docs_local.jsonl', 'w') as writer: writer.write_all(data) # 引用[2] ``` - **适用场景**:已有`lamini_docs_processed.jsonl`文件时 - **输出文件**:生成`lamini_docs_local.jsonl` #### ✅ 方法3:从Colab环境下载(若在Google Colab运行) ```python # 在Colab中先保存文件 !cp /content/lamini_docs.jsonl /content/drive/MyDrive/ # 保存到Google Drive # 或直接下载到本地电脑 from google.colab import files files.download('/content/lamini_docs.jsonl') # 引用[3] ``` - **适用场景**:在Google Colab笔记本中操作时 - **输出**:浏览器自动下载文件 --- ### 验证下载成功 检查文件是否符合Lamini文档格式(引用[1][2]): ```python import jsonlines with jsonlines.open('lamini_docs.jsonl') as reader: first_record = next(iter(reader)) print(first_record.keys()) # 应输出['question', 'answer'] print(first_record['answer'][:50]) # 应包含"Lamini has documentation"字样 ``` ---
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