一个节点的compatile 属性 ，它的值是4者之一：“simple-bus”, “simple-mfd”, “isa”, “arm,amba-bus”, 那么它的子节点(需含compatile 属性)也可以转换为 platform_device。(3) APP得到poll/select 函数的返回结果后，如果确认是有数据的，则再调用read函数，这会导致驱动中的read函数被调用，这时驱动程序

MIPI-DPI (Display Pixel Interface)，Pixel(像素)，强调的是操作单个像素，在MPU上的LCD控制器就是这种接口。使用platform_driver注册，在probe函数里分配fb_info、设置fb_info、注册fb_info、硬件相关的设置。ubuntu系统中，通过grep查找(第一个属性的值没找到)，第二个属性找到内核的imx6ull.dtsi文件的第1

如上述所示，连接好后。首先上电，拨下电源接口附近的开关，看见红灯亮，开机即可。(博主一开始没按，导致一直出错，哈哈哈哈哈)使用MobaXterm软件打开串口，在串口看到“”时(看不见就一直回车刷新，有可能被屏幕数据覆盖了)，输入root 并回车即可，如。

对于硬件资源，用结构体来表示；对于硬件的操作，用结构体表示。在内核中有一个虚拟的总线，它有2个链表结构，左边是设备Dev链表，右边是驱动Drv链表。左边的设备链表和右边的驱动链表会进行一一比较(通过platform_match函数)，若匹配成功，就会调用中的probe函数。如何进行匹配？(2) platform_device结构体(3) platform_driver结构体总线设备驱动编写程序步骤

3、此时配置的IP地址只是临时的，当你reboot重启板子上电后，ip地址会消失，因此需要为板子配置静态ip，避免每次上电都要手动配置。4、修改interfaces配置文件，普通用户interfaces文件权限只可读，首先切换到root权限。5、重启网络服务，如果没有network-manager文件，找到该目录下含有network的文件尝试下。文件里添加如下信息，对应于以太网接口配置的网口信息，

ESTABLISHED(数据通信态)—发送 FIN—FIN_WAIT_1 --接收 ACK --FIN_WAIT_2(半关闭)—接收对端发送 FIN—FIN_WAIT_2(半关闭)—回发ACK–TIME_WAIT(只有主动关闭连接方，会经历该状态)—等2MSL时长—CLOSE。A收到B的回复后，检查ACK标志位是否为1，以及ack字段的值是否为B的初始序列号加1。客户端收到服务器的FIN后，发送一

首先创建一个标签训练集(X,Y)，然后将其输入到卷积神经网络中，输出0(无汽车)或1(有汽车)，训练完这个卷积网络后，利用滑动窗口来目标检测，思路如下：以固定步幅度滑动窗口，遍历图像的每个区域，把这些剪切后的小图像输入卷积网络，对每个位置按0或1进行分类。首先选择概率预测最大的框，非极大抑制就会审视剩下的矩形框，最大的边界框分别于周围的框有高度重叠的就舍去。只输出概率最大的框。在少数窗口上运行卷积

首先我们使用coco128数据集进行训练，如下图所示在官网下载数据集，可能要用账号注册后才能下载，因此我将数据集和之后需要创建并制作完成的datasets文件夹上传到GitHub上，需要的自取。方式1、coco数据集官网方式2、git获取数据集可以将git里的datasets文件复制到源码路径处，修改data.yalm里对应文件的文件路径即可可跳过下面的划分数据集，直接进行训练。1-1数据集制作依

论文代码LSKA.py添加到ultralytics/nn/modules中2、添加YAML文件yolov8_SPPF_LSKA.yaml添加到v8配置文件中ultralytics/cfg/models/v8/yolov8_SPPF_LSKA.yaml3、添加SPPF_LSKA代码(1)SPPF_LSKA代码添加到ultralytics/nn/modules/block.py(2)block.py代

首先创建一个标签训练集(X,Y)，然后将其输入到卷积神经网络中，输出0(无汽车)或1(有汽车)，训练完这个卷积网络后，利用滑动窗口来目标检测，思路如下：以固定步幅度滑动窗口，遍历图像的每个区域，把这些剪切后的小图像输入卷积网络，对每个位置按0或1进行分类。首先选择概率预测最大的框，非极大抑制就会审视剩下的矩形框，最大的边界框分别于周围的框有高度重叠的就舍去。只输出概率最大的框。在少数窗口上运行卷积