USB编程:实时监控USB设备信息

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资源摘要信息:"USB 编程技术是计算机与外设通信的一种标准接口技术。在本资源中,将详细探讨USB的相关知识,包括如何通过编程语言实现对USB设备信息的查询与监控,以及实时检测插入的USB设备。本资源将重点介绍在C语言和C#语言环境下如何进行USB编程,并且会涉及到一些具体的USB编程实例和方法。" USB(Universal Serial Bus,通用串行总线)是一种广泛应用于计算机和各种电子设备之间的数据传输接口。USB技术的核心优势在于其通用性、易用性、可扩展性和较高的传输速率。USB接口支持热插拔功能,用户可以在不需要关闭电源的情况下将USB设备连接到计算机上。 在编程领域,USB编程通常涉及以下几个方面: 1. USB设备通信协议:为了与USB设备进行通信,开发者需要了解USB通信协议,包括USB 2.0、USB 3.0、USB4等不同标准的协议细节。USB设备通过端点(endpoint)与主机交换数据,每个端点都有其特定的传输类型,如控制传输、批量传输、中断传输和同步传输。 2. 驱动程序开发:在操作系统层面上,需要安装相应的USB驱动程序以便操作系统能够识别并正确管理USB设备。在某些情况下,开发者可能需要自己编写驱动程序来实现特定的USB通信功能。 3. 编程接口:不同的操作系统提供了不同级别的API(应用程序编程接口)供开发者使用。在Windows系统中,可以通过Win32 API中的SetupAPI和DeviceIOControl等函数来操作USB设备。在Linux系统中,可以通过libusb库来实现跨平台的USB设备通信。 4. 实时监测插入的USB设备:开发者可以通过编程检测系统中USB端口的状态变化,当有新的USB设备插入时,程序可以做出响应,例如自动安装驱动程序或启动特定的服务。 在C语言环境下,USB编程往往需要依赖于操作系统的特定功能。开发者需要使用到特定的函数和结构体,例如Windows平台下的HID类驱动程序、USB驱动程序开发套件(Windows Driver Kit,WDK)等。 而在C#语言环境下,USB编程通常更加简单方便,因为.NET Framework和.NET Core提供了更加高级的抽象。开发者可以使用System.IO.Ports命名空间下的SerialPort类来与USB串行设备进行通信。此外,也可以使用专门的第三方库来访问USB设备。 在本资源中,文件列表仅包含了"USB编程",这可能意味着资源中提供的是一个关于USB编程的入门教程或者是具体实现USB通信的一个示例代码包。资源可能包括USB编程的基本概念、USB设备枚举与识别、数据传输实现以及实时监测USB插入事件的代码示例。 学习USB编程对于计算机系统集成、设备驱动开发、自动化测试、硬件监控等领域是非常有帮助的。掌握USB编程能够让开发者更加灵活地控制USB设备,实现复杂的交互和数据处理。随着物联网和可穿戴设备的兴起,USB编程技术在消费电子领域的应用也日益广泛。 总的来说,本资源将为读者提供一个关于USB编程的基础框架,帮助读者理解USB通信的机制,掌握在不同编程语言环境下与USB设备进行交互的方法,以及实现对USB设备的实时监控和管理。
2023-05-14 上传

给以下代码写注释,要求每行写一句:class CosineAnnealingWarmbootingLR: # cawb learning rate scheduler: given the warm booting steps, calculate the learning rate automatically def __init__(self, optimizer, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0): self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch self.optimizer = optimizer self.eta_min = eta_min self.iters = -1 self.iters_batch = -1 self.base_lr = [group['lr'] for group in optimizer.param_groups] self.step_scale = step_scale steps.sort() self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] self.gap = 0 self.last_epoch = 0 self.lf = lf self.epoch_scale = epoch_scale # Initialize epochs and base learning rates for group in optimizer.param_groups: group.setdefault('initial_lr', group['lr']) def step(self, external_iter = None): self.iters += 1 if external_iter is not None: self.iters = external_iter # cos warm boot policy iters = self.iters + self.last_epoch scale = 1.0 for i in range(len(self.steps)-1): if (iters <= self.steps[i+1]): self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] iters = iters - self.steps[i] if i != len(self.steps)-2: self.gap += self.epoch_scale break scale *= self.step_scale if self.lf is None: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * ((((1 + math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) else: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * self.lf(iters, self.gap) return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] def step_batch(self): self.iters_batch += 1 if self.iters_batch < self.warmup_iters: rate = self.iters_batch / self.warmup_iters for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = lr * rate return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] else: return None

2023-03-24 上传