驱动 ax88179_178a.ko

时间: 2023-05-13 12:01:06 浏览: 225
Ax88179_178a.ko是一个Linux内核模块,用于驱动USB以太网适配器的芯片AX88179/AX88178A。要将其成功驱动,需要按照以下步骤进行: 首先,确保你的Linux系统已经安装了Kernel Development Packages和gcc。然后,在终端输入“lsusb”命令,查看你的USB以太网适配器的Vendor ID和Product ID。记下这两个ID,将它们添加到“/etc/modprobe.d/usbnet.conf.”的一个新行的末尾,并且加入“options ax88179_178a“,这样modprobe就可以正确加载模块。 接下来,下载驱动程序版本ax88179_178a的源代码,可以从Asix官网上获取。将它们解压缩到一个目录中,并在终端中进入该目录。接着,运行“make”命令构建内核模块文件,这将在你的正在使用的内核树的“/lib/modules/‘uname -r’”下创建ax88179_178a.ko文件。 最后,运行命令“sudo modprobe ax88179_178a”加载模块,如果没有错误提示,那么你的USB以太网适配器现在应该是可用的了。如果出现问题,可以通过查找系统日志或者询问相关技术人员进一步解决。 总之,驱动Ax88179_178a.ko需要进行上述的一些操作,需要了解相关的基础知识和技能。但是如果你按照以上步骤进行,那么你就可以成功地使得你的USB以太网适配器正常使用了。
相关问题

ax88179_178a.ko

ax88179_178a.ko是一种Linux内核模块,其主要功能是为基于Realtek 88179/178A芯片的网络适配器提供驱动支持。这种网络适配器广泛用于桌面电脑、笔记本电脑和其他一些网络设备中,因为它提供了高速的有线网络连接。 作为内核模块,ax88179_178a.ko主要实现了网络适配器驱动程序的功能,它能够与内核进行交互,提供基本的网络系统调用接口,支持网络设备的动态分配和释放等操作。此外,ax88179_178a.ko还提供了电源管理、唤醒锁定和网络流量控制等功能,以确保网络连接的稳定性和可靠性。 安装和配置ax88179_178a.ko需要一定的Linux知识和技能,因为它需要与内核进行交互,需要知道一些网络配置和设备管理的基础知识。使用ax88179_178a.ko可以方便地让基于Realtek 88179/178A芯片的网络适配器在Linux系统中运行,大大提高了网络连接的速度和效率,使得使用者能够更好地享受网络服务带来的便利和乐趣。

优化这段代码: IF VR(v_alarm1).0 <> ax_alarm.ax_dial THEN VR(v_alarm1).0 = ax_alarm.ax_dial IF VR(v_alarm1).1 <> ax_alarm.ax_scr1_updown THEN VR(v_alarm1).1 = ax_alarm.ax_scr1_updown IF VR(v_alarm1).2 <> ax_alarm.ax_scr1_halftone THEN VR(v_alarm1).2 = ax_alarm.ax_scr1_halftone IF VR(v_alarm1).3 <> ax_alarm.ax_scr1_scraper THEN VR(v_alarm1).3 = ax_alarm.ax_scr1_scraper IF VR(v_alarm1).4 <> ax_alarm.ax_scr2_updown THEN VR(v_alarm1).4 = ax_alarm.ax_scr2_updown IF VR(v_alarm1).5 <> ax_alarm.ax_scr2_halftone THEN VR(v_alarm1).5 = ax_alarm.ax_scr2_halftone IF VR(v_alarm1).6 <> ax_alarm.ax_scr2_scraper THEN VR(v_alarm1).6 = ax_alarm.ax_scr2_scraper IF VR(v_alarm1).7 <> ax_alarm.ax_scr3_updown THEN VR(v_alarm1).7 = ax_alarm.ax_scr3_updown IF VR(v_alarm1).8 <> ax_alarm.ax_scr3_halftone THEN VR(v_alarm1).8 = ax_alarm.ax_scr3_halftone IF VR(v_alarm1).9 <> ax_alarm.ax_scr3_scraper THEN VR(v_alarm1).9 = ax_alarm.ax_scr3_scraper IF VR(v_alarm1).10 <> ax_alarm.ax_goin_spin THEN VR(v_alarm1).10 = ax_alarm.ax_goin_spin IF VR(v_alarm1).11 <> ax_alarm.ax_output_spin THEN VR(v_alarm1).11 = ax_alarm.ax_output_spin IF VR(v_alarm1).12 <> ax_alarm.ax_tl THEN VR(v_alarm1).12 = ax_alarm.ax_tl IF VR(v_alarm1).13 <> ax_alarm.ax_work1 THEN VR(v_alarm1).13 = ax_alarm.ax_work1 IF VR(v_alarm1).14 <> ax_alarm.ax_work2 THEN VR(v_alarm1).14 = ax_alarm.ax_work2 IF VR(v_alarm1).15 <> ax_alarm.ax_work3 THEN VR(v_alarm1).15 = ax_alarm.ax_work3 IF VR(v_alarm2).0 <> ax_alarm.ax_work4 THEN VR(v_alarm2).0 = ax_alarm.ax_work4 IF VR(v_alarm2).1 <> ax_alarm.ax_work5 THEN VR(v_alarm2).1 = ax_alarm.ax_work5 IF VR(v_alarm2).2 <> ax_alarm.ax_work6 THEN VR(v_alarm2).2 = ax_alarm.ax_work6 IF VR(v_alarm2).3 <> ax_alarm.ax_work7 THEN VR(v_alarm2).3 = ax_alarm.ax_work7 IF VR(v_alarm2).4 <> ax_alarm.ax_work8 THEN VR(v_alarm2).4 = ax_alarm.ax_work8 IF VR(v_alarm2).5 <> ax_alarm.ax_work9 THEN VR(v_alarm2).5 = ax_alarm.ax_work9 IF VR(v_alarm2).6 <> ax_alarm.ax_work10 THEN VR(v_alarm2).6 = ax_alarm.ax_work10 IF VR(v_warn1).0 <> ax_warn.ax_dial THEN VR(v_warn1).0 = ax_warn.ax_dial IF VR(v_warn1).1 <> ax_warn.ax_scr1_updown THEN VR(v_warn1).1 = ax_warn.ax_scr1_updown IF VR(v_warn1).2 <> ax_warn.ax_scr1_halftone THEN VR(v_warn1).2 = ax_warn.ax_scr1_halftone IF VR(v_warn1).3 <> ax_warn.ax_scr1_scraper THEN VR(v_warn1).3 = ax_warn.ax_scr1_scraper IF VR(v_warn1).4 <> ax_warn.ax_scr2_updown THEN VR(v_warn1).4 = ax_warn.ax_scr2_updown IF VR(v_warn1).5 <> ax_warn.ax_scr2_halftone THEN VR(v_warn1).5 = ax_warn.ax_scr2_halftone IF VR(v_warn1).6 <> ax_warn.ax_scr2_scraper THEN VR(v_warn1).6 = ax_warn.ax_scr2_scraper IF VR(v_warn1).7 <> ax_warn.ax_scr3_updown THEN VR(v_warn1).7 = ax_warn.ax_scr3_updown IF VR(v_warn1).8 <> ax_warn.ax_scr3_halftone THEN VR(v_warn1).8 = ax_warn.ax_scr3_halftone IF VR(v_warn1).9 <> ax_warn.ax_scr3_scraper THEN VR(v_warn1).9 = ax_warn.ax_scr3_scraper IF VR(v_warn1).10 <> ax_warn.ax_goin_spin THEN VR(v_warn1).10 = ax_warn.ax_goin_spin IF VR(v_warn1).11 <> ax_warn.ax_output_spin THEN VR(v_warn1).11 = ax_warn.ax_output_spin IF VR(v_warn1).12 <> ax_warn.ax_tl THEN VR(v_warn1).12 = ax_warn.ax_tl IF VR(v_warn1).13 <> ax_warn.ax_work1 THEN VR(v_warn1).13 = ax_warn.ax_work1 IF VR(v_warn1).14 <> ax_warn.ax_work2 THEN VR(v_warn1).14 = ax_warn.ax_work2 IF VR(v_warn1).15 <> ax_warn.ax_work3 THEN VR(v_warn1).15 = ax_warn.ax_work3 IF VR(v_warn2).0 <> ax_warn.ax_work4 THEN VR(v_warn2).0 = ax_warn.ax_work4 IF VR(v_warn2).1 <> ax_warn.ax_work5 THEN VR(v_warn2).1 = ax_warn.ax_work5 IF VR(v_warn2).2 <> ax_warn.ax_work6 THEN VR(v_warn2).2 = ax_warn.ax_work6 IF VR(v_warn2).3 <> ax_warn.ax_work7 THEN VR(v_warn2).3 = ax_warn.ax_work7 IF VR(v_warn2).4 <> ax_warn.ax_work8 THEN VR(v_warn2).4 = ax_warn.ax_work8 IF VR(v_warn2).5 <> ax_warn.ax_work9 THEN VR(v_warn2).5 = ax_warn.ax_work9 IF VR(v_warn2).6 <> ax_warn.ax_work10 THEN VR(v_warn2).6 = ax_warn.ax_work10

可以将代码优化为: FOR i = TO 6 IF VR(v_alarm1).i <> ax_alarm.ax_scr1_updown+i THEN VR(v_alarm1).i = ax_alarm.ax_scr1_updown+i IF VR(v_alarm1).i+3 <> ax_alarm.ax_scr2_updown+i THEN VR(v_alarm1).i+3 = ax_alarm.ax_scr2_updown+i IF VR(v_alarm1).i+6 <> ax_alarm.ax_scr3_updown+i THEN VR(v_alarm1).i+6 = ax_alarm.ax_scr3_updown+i IF VR(v_warn1).i <> ax_warn.ax_scr1_updown+i THEN VR(v_warn1).i = ax_warn.ax_scr1_updown+i IF VR(v_warn1).i+3 <> ax_warn.ax_scr2_updown+i THEN VR(v_warn1).i+3 = ax_warn.ax_scr2_updown+i IF VR(v_warn1).i+6 <> ax_warn.ax_scr3_updown+i THEN VR(v_warn1).i+6 = ax_warn.ax_scr3_updown+i NEXT i FOR i = 10 TO 15 IF VR(v_alarm1).i <> ax_alarm.ax_goin_spin+i-10 THEN VR(v_alarm1).i = ax_alarm.ax_goin_spin+i-10 IF VR(v_alarm1).i+2 <> ax_alarm.ax_tl+i-10 THEN VR(v_alarm1).i+2 = ax_alarm.ax_tl+i-10 IF VR(v_alarm1).i-10 <> ax_alarm.ax_work1+i-10 THEN VR(v_alarm1).i-10 = ax_alarm.ax_work1+i-10 IF VR(v_alarm1).i-7 <> ax_alarm.ax_work4+i-10 THEN VR(v_alarm1).i-7 = ax_alarm.ax_work4+i-10 IF VR(v_warn1).i <> ax_warn.ax_goin_spin+i-10 THEN VR(v_warn1).i = ax_warn.ax_goin_spin+i-10 IF VR(v_warn1).i+2 <> ax_warn.ax_tl+i-10 THEN VR(v_warn1).i+2 = ax_warn.ax_tl+i-10 IF VR(v_warn1).i-10 <> ax_warn.ax_work1+i-10 THEN VR(v_warn1).i-10 = ax_warn.ax_work1+i-10 IF VR(v_warn1).i-7 <> ax_warn.ax_work4+i-10 THEN VR(v_warn1).i-7 = ax_warn.ax_work4+i-10 NEXT i 这样可以减少代码行数,提高代码的可读性和可维护性。
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优化这个代码import xarray as xr import netCDF4 as nc import pandas as pd import numpy as np import datetime import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.mpl.ticker as cticker import cartopy.crs as ccrs import cartopy.feature as cfeature ds = xr.open_dataset('C:/Users/cindy/Desktop/SP.nc', engine='netcdf4') # 读取原始数据 ds_temp = xr.open_dataset('C:/Users/cindy/Desktop/SP.nc') # 区域提取* south_asia = ds_temp.sel(latitude=slice(38, 28), longitude=slice(75, 103)) indian_ocean = ds_temp.sel(latitude=slice(5, -15), longitude=slice(60, 100)) # 高度插值 south_asia_200hpa = south_asia.t.interp(level=200) indian_ocean_200hpa = indian_ocean.t.interp(level=200) south_asia_400hpa = south_asia.t.interp(level=400) indian_ocean_400hpa = indian_ocean.t.interp(level=400) # 区域平均 TTP = south_asia_400hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude'))#.values TTIO = indian_ocean_400hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude'))# TTP_200hpa = south_asia_200hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude')) TTIO_200hpa = indian_ocean_200hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude')) tlup=(TTP-TTIO)-(TTP_200hpa-TTIO_200hpa)-(-5.367655815) # 定义画图区域和投影方式 fig = plt.figure(figsize=[10, 8]) ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree()) # 添加地图特征 ax.set_extent([60, 140, -15, 60], crs=ccrs.PlateCarree()) ax.add_feature(cfeature.COASTLINE.with_scale('50m'), linewidths=0.5) ax.add_feature(cfeature.LAND.with_scale('50m'), facecolor='lightgray') ax.add_feature(cfeature.OCEAN.with_scale('50m'), facecolor='white') # 画距平场 im = ax.contourf(TTP_200hpa, TTP, tlup, cmap='coolwarm', levels=np.arange(-4, 4.5, 0.5), extend='both') # 添加色标 cbar = plt.colorbar(im, ax=ax, shrink=0.8) cbar.set_label('Temperature anomaly (°C)') # 添加经纬度坐标轴标签 ax.set_xticks(np.arange(60, 105, 10), crs=ccrs.PlateCarree()) ax.set_yticks(np.arange(-10, 40, 10), crs=ccrs.PlateCarree()) lon_formatter = cticker.LongitudeFormatter() lat_formatter = cticker.LatitudeFormatter() ax.xaxis.set_major_formatter(lon_formatter) ax.yaxis.set_major_formatter(lat_formatter) # 添加标题和保存图片 plt.title('Temperature anomaly at 400hPa over South Asia and the Indian Ocean') plt.savefig('temperature_anomaly.png', dpi=300) plt.show()

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