VALUE CAN3 驱动

时间: 2023-10-30 19:22:25 浏览: 31
根据提供的引用内容,VALUE CAN3驱动是指一个用于Microchip CSM300芯片的驱动程序。可以通过修改Kconfig文件中的CAN_CSM300配置来开启或关闭这个驱动。 此驱动程序主要用于处理CAN总线上的报文发送和接收,并包括用于配置和控制CSM300芯片的逻辑和寄存器。它还依赖于SPI协议模块来实现SPI通信模式。 因此,如果VALUE CAN3驱动无法注册成功,那么可能是SPI控制器驱动或CSM300驱动本身出现了问题。在调试过程中,您可以检查这两个驱动的配置和设置,以确定哪一个有问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [SPI转can芯片CSM300详解以及Linux驱动移植调试笔记](https://blog.csdn.net/daocaokafei/article/details/109259202)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [can总线驱动的编写](https://blog.csdn.net/qwaszx523/article/details/54379676)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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Traditional network security situation prediction methods depend on the accuracy of historical situation value. Moreover, there are differences in correlation and importance among various network security factors. In order to solve these problems, a combined prediction model based on the temporal convolution attention network (TCAN) and bi-directional gate recurrent unit (BiGRU) network optimized by singular spectrum analysis (SSA) and improved quantum particle swarm optimization algorithm (IQPSO) was proposed. This model was first decomposed and reconstructed into a series of subsequences through the SSA of network security situation data. Next, a prediction model of TCAN-BiGRU was established for each subsequence, respectively. The TCN with relatively simple structure was used in the TCAN to extract features from the data. Besides, the improved channel attention mechanism (CAM) was used to extract important feature information from TCN. Afterwards, the before-after status of the learning situation value of the BiGRU neural network was used to extract more feature information from sequences for prediction. Meanwhile, an improved IQPSO was proposed to optimize the hyper-parameter of the BiGRU neural network. Finally, the prediction results of subsequence were superimposed to obtain the final predicted value. In the experiment, on the one hand, the IQPSO was compared with other optimization algorithms; and the results showed that the IQPSO has better optimization performance; on the other hand, the comparison with traditional prediction methods was performed through the simulation experiment and the established prediction model; and the results showed that the combined prediction model established has higher prediction accuracy.

static int sbsa_uart_probe(struct platform_device *pdev) { struct uart_amba_port *uap; struct resource r; int portnr, ret; int baudrate; / * Check the mandatory baud rate parameter in the DT node early * so that we can easily exit with the error. */ if (pdev->dev.of_node) { struct device_node *np = pdev->dev.of_node; ret = of_property_read_u32(np, "current-speed", &baudrate); if (ret) return ret; } else { baudrate = 115200; } portnr = pl011_find_free_port(); if (portnr < 0) return portnr; uap = devm_kzalloc(&pdev->dev, sizeof(struct uart_amba_port), GFP_KERNEL); if (!uap) return -ENOMEM; ret = platform_get_irq(pdev, 0); if (ret < 0) { if (ret != -EPROBE_DEFER) dev_err(&pdev->dev, "cannot obtain irq\n"); return ret; } uap->port.irq = ret; #ifdef CONFIG_ACPI_SPCR_TABLE if (qdf2400_e44_present) { dev_info(&pdev->dev, "working around QDF2400 SoC erratum 44\n"); uap->vendor = &vendor_qdt_qdf2400_e44; } else #endif uap->vendor = &vendor_sbsa; uap->reg_offset = uap->vendor->reg_offset; uap->fifosize = 32; uap->port.iotype = uap->vendor->access_32b ? UPIO_MEM32 : UPIO_MEM; uap->port.ops = &sbsa_uart_pops; uap->fixed_baud = baudrate; snprintf(uap->type, sizeof(uap->type), "SBSA"); r = platform_get_resource(pdev, IORESOURCE_MEM, 0); ret = pl011_setup_port(&pdev->dev, uap, r, portnr); if (ret) return ret; platform_set_drvdata(pdev, uap); return pl011_register_port(uap); }在上述代码中,我需要添加一个功能:在以uefi方式启动系统时,uart驱动会读取acpi表内有关波特率的设置值,并以这个值进行串口波特率设置,请根据我的要求,在原代码中添加这一功能

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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