当前位置: 首页 > news >正文

自动创建设备节点udev机制实现

自动创建设备节点udev机制实现过程:

1.当插入设备,内核会向udev发送一个事件,其中包含着设备的信息。
2.udev会根据收到的设备信息匹配相应的规则文件。
3.udev会根据规则文件中的配置,创建一个唯一的设备节点文件。通常存储在/dev/目录下。

实现自动创建设备节点的函数(udev机制)

class_create()函数

函数原型:struct class * class_create(struct module *owner,const char *name );
函数功能:用于动态的为一个设备创建一个类,会在/sys/class目录下创建一个新的文件夹用const char *name命名。
参数分析:① owner–>是一个结构体类型指针,指向创建的类对象本身,一般赋值为THIS_MODULE。② name–>是一个char类型指针,用于给struct class的创建出的目录命名。
返回值:失败返回错误码指针,成功返回申请的struct class对象的空间首地址。
函数示例:

 cls=class_create(THIS_MODULE,"mychrdev");if(IS_ERR(cls)){printk("向上提交目录失败\n");return -PTR_ERR(cls);}

class_destroy()函数

函数原型:void class_destroy(struct class *cls);
函数功能:用于删除clss_create()创建出来的设备类。
参数分析:struct class结构体类型的变量,代表设备的类。
函数示例:

class_destroy(cls);

device_create()函数

函数原型:struct device *device_create(struct class *class, struct device *parent,dev_t devt, void *drvdata, const char *fmt, …);
函数功能:动态拆功能键一个设备对象,并且对该对象进行初始化。再将该对象加入Linux内核系统的设备驱动程序模型中。
参数分析:① class代表需创建在那个类下。② parent代表设备的父设备。③ devt代表设备号。④ drvdata代表设备肯会使用到的一些数据。⑤ fmt代表设备节点名。
返回值:失败返回错误码指针,成功返回创建的设备对象。
函数示例:

    for(i=0;i<3;i++){dev=device_create(cls,NULL,MKDEV(major,i),NULL,"mychrdev%d",i);if(IS_ERR(dev)){printk("向上提交设备节点信息失败\n");return -PTR_ERR(dev);}}printk("向上提交设备节点信息成功\n");

device_destroy()函数

函数原型:void device_destroy(struct class *class, dev_t devt);
函数功能:用于删除由device_ccreate()创建出的设备对象。
参数分析:① class代表需要销毁的设备类。② devt代表设备号。
返回值:无返回值。
函数示例:

    int i;for(i=0;i<3;i++){device_destroy(cls,MKDEV(major,i));}

基本流程:首先用class_create()函数创建一个设备类,再用device_create()函数创建类下的设备,由device_destroy()函数来销毁设备节点信息,最后用class_destroy()函数小虎i目录信息。

相关文章:

自动创建设备节点udev机制实现

自动创建设备节点udev机制实现过程&#xff1a; 1.当插入设备&#xff0c;内核会向udev发送一个事件&#xff0c;其中包含着设备的信息。 2.udev会根据收到的设备信息匹配相应的规则文件。 3.udev会根据规则文件中的配置&#xff0c;创建一个唯一的设备节点文件。通常存储在/d…...

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于小样本学习和空间约束的濒危动物目标检测

目录 前言 相关技术介绍 2.1 卷积神经网络 2.1.1 基本结构 2.1.2 网络训练...

苹果数据恢复软件:Omni Recover Mac

Omni Recover是一款十分实用的Mac数据恢复软件&#xff0c;为用户提供了简单、安全、快速和高效的数据恢复服务。如果您遇到了Mac或iOS设备中的数据丢失和误删情况&#xff0c;不要着急&#xff0c;不妨尝试一下Omni Recover&#xff0c;相信它一定会给您带来惊喜。 首先&…...

树回归CART

之前线性回归创建的模型需要拟合所有的样本点&#xff0c;但数据特征众多&#xff0c;关系复杂时&#xff0c;构建全局模型就很困难。之前构建决策树使用的算法是ID3。 ID3 的做法是每次选取当前最佳的特征来分割数据&#xff0c;并按照该特征的所有可能取值来切分。也就是说&…...

zemax色差与消色差

色差&#xff0c;颜色像差 轴向色差&#xff1a;不同波长的光束通过透镜后焦点位于沿轴的不同位置 垂轴色差&#xff1a;每个波长成像的放大率不同 单透镜为例&#xff1a; 输入需要设置为多波长 观察光线光扇图&#xff1a; 不同波长的光之间差异较大&#xff08;不同颜色…...

成绩定级脚本(Python)

成绩评定脚本 写一个成绩评定的python脚本&#xff0c;实现用户输入成绩&#xff0c;由脚本来为成绩评级&#xff1a; #成绩评定脚本.pyscoreinput("please input your score:") if int(score)> 90:print("A") elif int(score)> 80:print("B&…...

骨传导耳机的危害有哪些?会损害听力吗?

如果正常的使用&#xff0c;骨传导耳机是没有危害的&#xff0c;由于骨传导耳机独特的传声方式&#xff0c;所以并不会对人体造成损伤&#xff0c;还可以在一定程度上保护听力。 如果想更具体知道骨传导耳机有什么危害&#xff0c;就要先了解什么是骨传导耳机&#xff0c;骨传…...

Redis模块二:缓存分类 + Redis模块三:常见缓存(应用)

缓存大致可以分为两大类&#xff1a;1&#xff09;本地缓存 2&#xff09;分布式缓存 目录 本地缓存 分布式缓存 常见缓存的使用 本地缓存&#xff1a;Spring Cache 分布式缓存&#xff1a;Redis 本地缓存 本地缓存也叫单机缓存&#xff0c;也就是说可以应⽤在单机环…...

Revit SDK 内容摘要: 8.0 -8.1

前提 不包含已单独写博客部分。 Revit SDK Samples 8.0 AnalyticalViewer 分析模型&#xff0c;VB&#xff0c;略。 namespace Autodesk.Revit.DB.Structure {public class AnalyticalModel : Element{public AnalyticalRigidLinksOption RigidLinksOption { get; set; }p…...

列表和字典练习

定义四个学生信息 在Python环境下&#xff0c;用列表定义&#xff1a; >>> stu1[xiaoming,True,21,79.9] >>> stu1[lihong,False,22,69.9] >>> stu1[zhangqiang,True,20,89.9] >>> stu1[EMT,True,23,99.9]如图&#xff0c;定义了四个列表…...

iwebsec靶场 文件包含漏洞通关笔记2-文件包含绕过(截断法)

目录 前言 1.%00截断 2.文件字符长度截断法&#xff08;又名超长文件截断) 方法1&#xff08;路径截断法&#xff09; 方法2&#xff08;点号截断法&#xff09; 第02关 文件包含绕过 1.打开靶场 2.源码分析 3.00文件截断原理 4.00截断的条件 5.文件包含00截断绕过 …...

【基于Cocos Creator实现的赛车游戏】9.实现汽车节点的控制逻辑

转载知识星球 | 深度连接铁杆粉丝&#xff0c;运营高品质社群&#xff0c;知识变现的工具 项目地址&#xff1a;赛车小游戏-基于Cocos Creator 3.5版本实现: 课程的源码&#xff0c;基于Cocos Creator 3.5版本实现 在上一节的课程中&#xff0c;您已经实现了通过触控给刚体施…...

蓝蓝设计为教育行业提供软件UI交互设计服务

在教育行业&#xff0c;软件的用户体验设计对于提供优质教育体验至关重要。教育行业软件用户体验设计需要考虑到学生和教师的需求&#xff0c;以及教育环境的特殊性。为了确保设计的成功&#xff0c;选择一家专业的设计公司是至关重要的&#xff0c;而北京蓝蓝设计公司就是您的…...

Java从入门到精通-类和对象(二)

0. 类和对象 3. 类的构造方法 构造方法是一种特殊的方法&#xff0c;用于创建和初始化对象。构造方法的名称必须与类名相同&#xff0c;它没有返回值&#xff0c;并且在创建对象时自动调用。构造方法的主要作用是确保对象在创建时具有合适的初始状态。 以下是构造方法的基本概…...

Python解析MDX词典数据并保存到Excel

原始数据和处理结果&#xff1a; https://gitcode.net/as604049322/blog_data/-/tree/master/mdx 下载help.mdx词典后&#xff0c;我们无法直接查看&#xff0c;我们可以使用readmdict库来完成对mdx文件的读取。 安装库&#xff1a; pip install readmdict对于Windows平台还…...

线性代数的本质(四)

文章目录 行列式二阶行列式 n n n 阶行列式行列式的性质克拉默法则行列式的几何理解 行列式 二阶行列式 行列式引自对线性方程组的求解。考虑两个方程的二元线性方程组 { a 11 x 1 a 12 x 2 b 1 a 21 x 1 a 22 x 2 b 2 \begin{cases} a_{11}x_1a_{12}x_2b_1 \\ a_{21}x_…...

FreeMarker详细介绍

FreeMarker详细介绍 FreeMarker FreeMarker概述 FreeMarker概念 FreeMarker 是一款 模板引擎&#xff1a; 即一种基于模板和要改变的数据&#xff0c; 并用来生成输出文本(HTML网页&#xff0c;电子邮件&#xff0c;配置文件&#xff0c;源代码等)的通用工具。 是一个Java类库…...

房地产小程序 | 小程序赋能,房地产业务数字化升级

随着科技的不断发展&#xff0c;房地产行业正逐渐向数字化转型。在这个过程中&#xff0c;房地产小程序成为了一种重要的工具&#xff0c;可以帮助房地产企业提供更好的购房体验、增加销售额&#xff0c;并实现管理的便捷化。 优点 便捷购房体验&#xff1a;房地产小程序为用户…...

Databend 开源周报第 110 期

Databend 是一款现代云数仓。专为弹性和高效设计&#xff0c;为您的大规模分析需求保驾护航。自由且开源。即刻体验云服务&#xff1a;https://app.databend.cn 。 Whats On In Databend 探索 Databend 本周新进展&#xff0c;遇到更贴近你心意的 Databend 。 使用 BendSQL 管…...

开源大模型ChatGLM2-6B 1. 租一台GPU服务器测试下

0. 环境 租用了1台GPU服务器&#xff0c;系统 ubuntu20&#xff0c;GeForce RTX 3090 24G。过程略。本人测试了ai-galaxy的&#xff0c;今天发现网友也有推荐autodl的。 &#xff08;GPU服务器已经关闭&#xff0c;因此这些信息已经失效&#xff09; SSH地址&#xff1a;* 端…...

生成xcframework

打包 XCFramework 的方法 XCFramework 是苹果推出的一种多平台二进制分发格式&#xff0c;可以包含多个架构和平台的代码。打包 XCFramework 通常用于分发库或框架。 使用 Xcode 命令行工具打包 通过 xcodebuild 命令可以打包 XCFramework。确保项目已经配置好需要支持的平台…...

CVPR 2025 MIMO: 支持视觉指代和像素grounding 的医学视觉语言模型

CVPR 2025 | MIMO&#xff1a;支持视觉指代和像素对齐的医学视觉语言模型 论文信息 标题&#xff1a;MIMO: A medical vision language model with visual referring multimodal input and pixel grounding multimodal output作者&#xff1a;Yanyuan Chen, Dexuan Xu, Yu Hu…...

Admin.Net中的消息通信SignalR解释

定义集线器接口 IOnlineUserHub public interface IOnlineUserHub {/// 在线用户列表Task OnlineUserList(OnlineUserList context);/// 强制下线Task ForceOffline(object context);/// 发布站内消息Task PublicNotice(SysNotice context);/// 接收消息Task ReceiveMessage(…...

服务器硬防的应用场景都有哪些?

服务器硬防是指一种通过硬件设备层面的安全措施来防御服务器系统受到网络攻击的方式&#xff0c;避免服务器受到各种恶意攻击和网络威胁&#xff0c;那么&#xff0c;服务器硬防通常都会应用在哪些场景当中呢&#xff1f; 硬防服务器中一般会配备入侵检测系统和预防系统&#x…...

MMaDA: Multimodal Large Diffusion Language Models

CODE &#xff1a; https://github.com/Gen-Verse/MMaDA Abstract 我们介绍了一种新型的多模态扩散基础模型MMaDA&#xff0c;它被设计用于在文本推理、多模态理解和文本到图像生成等不同领域实现卓越的性能。该方法的特点是三个关键创新:(i) MMaDA采用统一的扩散架构&#xf…...

Android 之 kotlin 语言学习笔记三(Kotlin-Java 互操作)

参考官方文档&#xff1a;https://developer.android.google.cn/kotlin/interop?hlzh-cn 一、Java&#xff08;供 Kotlin 使用&#xff09; 1、不得使用硬关键字 不要使用 Kotlin 的任何硬关键字作为方法的名称 或字段。允许使用 Kotlin 的软关键字、修饰符关键字和特殊标识…...

【Oracle】分区表

个人主页&#xff1a;Guiat 归属专栏&#xff1a;Oracle 文章目录 1. 分区表基础概述1.1 分区表的概念与优势1.2 分区类型概览1.3 分区表的工作原理 2. 范围分区 (RANGE Partitioning)2.1 基础范围分区2.1.1 按日期范围分区2.1.2 按数值范围分区 2.2 间隔分区 (INTERVAL Partit…...

精益数据分析(97/126):邮件营销与用户参与度的关键指标优化指南

精益数据分析&#xff08;97/126&#xff09;&#xff1a;邮件营销与用户参与度的关键指标优化指南 在数字化营销时代&#xff0c;邮件列表效度、用户参与度和网站性能等指标往往决定着创业公司的增长成败。今天&#xff0c;我们将深入解析邮件打开率、网站可用性、页面参与时…...

大语言模型(LLM)中的KV缓存压缩与动态稀疏注意力机制设计

随着大语言模型&#xff08;LLM&#xff09;参数规模的增长&#xff0c;推理阶段的内存占用和计算复杂度成为核心挑战。传统注意力机制的计算复杂度随序列长度呈二次方增长&#xff0c;而KV缓存的内存消耗可能高达数十GB&#xff08;例如Llama2-7B处理100K token时需50GB内存&a…...

QT3D学习笔记——圆台、圆锥

类名作用Qt3DWindow3D渲染窗口容器QEntity场景中的实体&#xff08;对象或容器&#xff09;QCamera控制观察视角QPointLight点光源QConeMesh圆锥几何网格QTransform控制实体的位置/旋转/缩放QPhongMaterialPhong光照材质&#xff08;定义颜色、反光等&#xff09;QFirstPersonC…...