驱动代码hello.c

#include <linux/init.h>
#include <linux/module.h> static int hello_init(void)
{
printk(KERN_ALERT "Hello, world\n");
return 0;
} static void hello_exit(void)
{
printk(KERN_ALERT "Goodbye, cruel world\n");
} module_init(hello_init);
module_exit(hello_exit);

Makefile内容

文件名必须保存为Makefile,开头大写!

ifneq ($(KERNELRELEASE),)
obj-m := hello.o else
PWD := $(shell pwd)
KVER := $(shell uname -r)
KDIR := /lib/modules/$(KVER)/build
all:
$(MAKE) -C $(KDIR) M=$(PWD) modules
clean:
rm -rf .*.cmd *.o *.mod.c *.ko .tmp_versions
endif

《Linux设备驱动程序》 笔记2的更多相关文章

  1. 《Andrew Ng深度学习》笔记1

    深度学习概论 1.什么是神经网络? 2.用神经网络来监督学习 3.为什么神经网络会火起来? 1.什么是神经网络? 深度学习指的是训练神经网络.通俗的话,就是通过对数据的分析与计算发现自变量与因变量的映 ...

  2. Andrew Ng - 深度学习工程师 - Part 2. 改善深层神经网络:超参数调试、正则化以及优化(Week 2. 优化算法)

    ===========第2周 优化算法================ ===2.1 Mini-batch 梯度下降=== epoch: 完整地遍历了一遍整个训练集 ===2.2 理解Mini-bat ...

  3. Andrew Ng - 深度学习工程师 - Part 1. 神经网络和深度学习(Week 4. 深层神经网络)

     =================第2周 神经网络基础=============== ===4.1  深层神经网络=== Although for any given problem it migh ...

  4. Andrew Ng - 深度学习工程师 - Part 1. 神经网络和深度学习(Week 1. 深度学习概论)

     =================第1周 循环序列模型=============== ===1.1 欢迎来到深度学习工程师微专业=== 我希望可以培养成千上万的人使用人工智能,去解决真实世界的实际问 ...

  5. 《Andrew Ng深度学习》笔记4

    浅层神经网络 1.激活函数 在神经网络中,激活函数有很多种,常用的有sigmoid()函数,tanh()函数,ReLu函数(修正单元函数),泄露ReLu(泄露修正单元函数).它们的图形如下: sigm ...

  6. 《Andrew Ng深度学习》笔记3

    浅层神经网络 初步了解了神经网络是如何构成的,输入+隐藏层+输出层.一般从输入层计算为层0,在真正计算神经网络的层数时不算输入层.隐藏层实际就是一些算法封装成的黑盒子.在对神经网络训练的时候,就是对神 ...

  7. 《Andrew Ng深度学习》笔记2

    神经网络基础 1.图计算 计算时有两种方法:正向传播和反向传播.正向传播是从底层到顶层的计算过程,逐步推出所求公式.反向传播是从顶层到底层,从已知的式子求出因变量的影响关系. 在这里用到的反向传播算法 ...

  8. 《Andrew Ng深度学习》笔记5

    深层神经网络 深层神经网络的组成如图,这里主要是深层神经网络符号的定义. 为什么要用深层神经网络,有什么好处?这里主要是分层的思想.在软件工程中,如果问题遇到困难,一般是通过“加多”一层的方法来解决, ...

  9. Andrew Ng - 深度学习工程师 - Part 1. 神经网络和深度学习(Week 3. 浅层神经网络)

     =================第3周 浅层神经网络=============== ===3..1  神经网络概览=== ===3.2  神经网络表示=== ===3.3  计算神经网络的输出== ...

  10. Andrew Ng - 深度学习工程师 - Part 1. 神经网络和深度学习(Week 2. 神经网络基础)

     =================第2周 神经网络基础=============== ===2.1  二分分类=== ===2.2  logistic 回归=== It turns out, whe ...

随机推荐

  1. poj-3176 Cow Bowling &&poj-1163 The Triangle && hihocoder #1037 : 数字三角形 (基础dp)

    经典的数塔模型. 动态转移方程:  dp[i][j]=max(dp[i+1][j],dp[i+1][j+1])+p[i][j]; #include <iostream> #include ...

  2. Mac AppStore下载文件的获取

    有时候希望把在mac AppStore下载的App共享给其他人,但是application里面的都是已经安装的应用,那么如何找到pkg安装文件呢? (后附:注意事项!) 方法一: 1.首先下载一个Ap ...

  3. Android启动过程以及各个镜像的关系

    Android启动过程 Android在启动的时候,会由UBOOT传入一个init参数,这个init参数指定了开机的时候第一个运行的程序,默认就是init程序,这个程序在ramdisk.img中.可以 ...

  4. 用root直接登入ubuntu 14_04

    官网下载地址:http://www.ubuntu.com/download/desktop64位桌面版:http://www.ubuntu.com/ubuntu-releases/14.04/ubun ...

  5. POJ 1568 Find the Winning Move(极大极小搜索)

    题目链接:http://poj.org/problem?id=1568 题意:给出一个4*4的棋盘,x和o两人轮流放.先放够连续四个的赢.给定一个局面,下一个轮到x放.问x是否有必胜策略?若有,输出能 ...

  6. JAVA设计模式之【工厂方法模式】

    看例子 1.TV产品接口,负责播放 public interface TV // TV接口 { public void play(); } 2.TV工厂接口,负责生产产品 public interfa ...

  7. codeforces 430 A Points and Segments (easy)

    题意:给出n个点,m个区间,需要给这些点涂上蓝色或者红色,使得每个区间里面的点的红色的点的个数与蓝色的点的个数的差值小于1 唉,题目的标题就标注了一个easy= = 最开始做的时候对点还有区间都排序了 ...

  8. [转] 判断html页是否滚动停止

    原文链接:http://www.phpernote.com/javascript-function/754.html 最近有个项目中遇到这样一个问题: 有一个用于展示数据的带滚动条的DIV块,业务需求 ...

  9. UVA 11383 Golden Tiger Claw(最佳二分图完美匹配)

    题意:在一个N*N的方格中,各有一个整数w(i,j),现在要求给每行构造row(i),给每列构造col(j),使得任意w(i,j)<=row(i)+col(j),输出row(i)与col(j)之 ...

  10. 通过外部接口 根据ip获取城市名

    3种接口 淘宝/百度/不知名/   推荐淘宝接口 ip自个去获取,下附带php 获取ip的示例 function getIP() { static $realip; if (isset($_SERVE ...