CAN的# 过滤验收码 ACC_CODE = 0x80000000 # 过滤屏蔽码 ACC_MASK = 0xFFFFFFFF，用C语言咋配置CAN滤波器，STM32CUBE

在STM32Cube库中配置CAN滤波器通常涉及到CAN控制器的相关寄存器操作。CAN的滤波器配置涉及到以下几个步骤：

1. 初始化CAN控制器：首先，你需要初始化CAN控制器，比如通过`HAL_CAN_Init()`函数设置基本的通信参数。

2. 设置滤波器ID寄存器：`CAN_FilterInitTypeDef`结构体用于存储滤波器配置，包括ID、标识符、接受模式（是否接收ID或mask）、优先级等。例如：

CAN_FilterInitTypeDef canFilter;
canFilter.IDFilter.FltIdLow = (uint32_t)0x1234; // 设定低32位ID
canFilter.IDFilter.FltIdHigh = (uint32_t)(ACC_CODE | (your_id >> 16)); // 高32位ID，使用ACC_CODE作为接收控制，your_id为实际要匹配的ID
canFilter.FilterActivation = ENABLE; // 启用滤波器

HAL_CAN_ConfigFilter(hCan, &canFilter); // hCan是你CAN控制器的句柄

这里的`ACC_CODE`是一个标志位，`ACC_MASK`是过滤屏蔽位，它们一起控制了哪些帧会被接收。

3. 激活滤波器：使用`HAL_CAN_EnableFilter(hCan)`来启用选定的滤波器。

相关问题

def get_data_loader(): # 训练配置参数 batch_size = CONFIG['batch_size'] thread_num = CONFIG['thread_num'] # Dataset 参数 train_csv = CONFIG['train_csv'] val_csv = CONFIG['val_csv'] audio_root = CONFIG['audio_root'] cache_root = CONFIG['cache_root'] # Dataset 基础参数 mix_name = CONFIG['mix_name'] instrument_list = CONFIG['instrument_list'] sample_rate = CONFIG['sample_rate'] channels = CONFIG['channels'] frame_length = CONFIG['frame_length'] frame_step = CONFIG['frame_step'] segment_length = CONFIG['segment_length'] frequency_bins = CONFIG['frequency_bins'] train_dataset = MusicDataset(mix_name, instrument_list, train_csv, audio_root, cache_root, sample_rate, channels, frame_length, frame_step, segment_length, frequency_bins) train_dataloader = data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=thread_num, drop_last=True, collate_fn=collate_fn, worker_init_fn=lambda work_id: random.seed(torch.initial_seed() & 0xffffffff))#worker_init_fn=lambda work_id: random.seed(torch.initial_seed() & 0xffffffff)) val_dataset = MusicDataset(mix_name, instrument_list, val_csv, audio_root, cache_root, sample_rate, channels, frame_length, frame_step, segment_length, frequency_bins) val_dataloader = data.DataLoader(val_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=thread_num, drop_last=False, collate_fn=collate_fn, worker_init_fn=lambda work_id: random.seed(torch.initial_seed() & 0xffffffff))#worker_init_fn=lambda work_id: random.seed(torch.initial_seed() & 0xffffffff)) return train_dataloader, val_dataloader 这段代码有问题吗

这段代码看起来是一个获取数据加载器的函数 `get_data_loader()`。根据代码，它接受一些配置参数，并返回训练集和验证集的数据加载器。

在函数中，首先根据配置参数获取训练和验证集的 CSV 文件路径、音频文件根目录、缓存根目录等。然后，根据这些参数创建了两个 `MusicDataset` 对象，分别用于训练集和验证集。

接下来，使用 `torch.utils.data.DataLoader` 创建了训练集和验证集的数据加载器。在创建加载器时，指定了批量大小 `batch_size`、线程数量 `num_workers`、是否打乱数据 `shuffle`、是否丢弃最后一个不完整的批次 `drop_last`、以及一个自定义的数据处理函数 `collate_fn`。此外，还设置了 `worker_init_fn` 参数，用于初始化每个工作线程的随机种子。

最后，将训练集和验证集的数据加载器作为结果返回。

从代码上看，并没有明显的问题。但是，你需要确保你的 `MusicDataset` 类和 `collate_fn` 函数已经正确实现，并且根据你的数据集格式和需求进行适当的调整。

如果你遇到了报错，请提供报错信息以便我可以更好地帮助你解决问题。

device_type = "memory"; reg = <0x00000000 0x80000000 0x00000000 0x7b000000>;

这个设备节点的 "device_type" 属性是 "memory"，表示这是一个内存设备。它的 "reg" 属性是一个整数数组，其中第一个元素是 0x00000000，表示内存设备的起始地址在物理地址 0 处。第二个元素是 0x80000000，表示这是一个 2 GB 的地址空间。第三个元素是 0x00000000，表示这个内存设备的大小为 0。第四个元素是 0x7b000000，表示内存设备的起始地址在虚拟地址 0x7b000000 处。由于内存设备的大小为 0，这个设备节点描述的实际上是一个地址转换器，用于将物理地址转换为虚拟地址。它将物理地址 0x80000000 到 0xffffffff 映射到虚拟地址 0x7b000000 到 0xfbffffff，可以被操作系统用作内核空间。