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Linux設備驅動程序的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理
Linux設備驅動程序的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦JONATHAN CORBET等寫的 Linux設備驅動程序（影印版）（第3版） 和（印）斯里克里斯漢·溫卡特斯瓦蘭的 精通Linux設備驅動程序開發都 可以從中找到所需的評價。
另外網站Linux Driver驅動程式開發-RPI版(112.08.15-16) - 課程總覽也說明：因應物聯網時代的到來，Linux 設備無所不在，本課程全面詳細講解Linux設備驅動程式開發技術，主要包含開發環境的建立、kernel核心、輸入設備驅動框架、I/O控制、中斷和 ...
這兩本書分別來自東南大學出版社 和人民郵電所出版 。
國立交通大學 電機資訊國際學程 黃經堯所指導 霍杰特的 聯合邊緣計算生態系統中的高效資源供應 （2020），提出Linux設備驅動程序關鍵因素是什麼，來自於邊緣計算、計算任務調度、水平邊緣聯盟運、營成本優化、資源供應、延遲、強化學習、Edge-AI。
而第二篇論文淡江大學 化學工程與材料工程學系碩士班 張煖所指導 張虹苑的 類神經模型預測控制的資訊安全建置與部署 （2020），提出因為有 工業4.0、類神經模型預測控制、容器化、資訊安全的重點而找出了 Linux設備驅動程序的解答。
最後網站linux 驅動程式開發簡介 - Green Wind - 痞客邦則補充：文件系統要安裝進入作業系統必須在塊設備上。 網路設備在Linux裡做專門的處理。Linux的網路系統主要是基于BSD unix的socket機製 。在 ...
Linux設備驅動程序（影印版）（第3版）
為了解決Linux設備驅動程序 的問題，作者JONATHAN CORBET等 這樣論述：
聯合邊緣計算生態系統中的高效資源供應
為了解決Linux設備驅動程序 的問題，作者霍杰特 這樣論述：
在接入網絡上提供雲計算資源的邊緣計算在新興的5G / BG網絡中起著至關重要的作用，因為它可以最大程度地減少物聯網時間關鍵型應用程序所需的計算任務響應延遲。預計在不久的將來，5G / B5G運營商將從部署這些應用程序中獲得收益，其成本與總資源分配和任務分配成正比。得益於水平邊緣聯盟（HEF）的概念，它是最大化總體收益的一種方法，同時有助於最小化端到端（E2E）響應延遲。因此，所有參與的邊緣節點都可以共享其未利用的資源和工作負載。 HEF中有效的資源供應涉及在每個參與者中設置兩個因素：資源分配和智能工作負載（分擔任務）分配。這兩個因素相互影響，但可行的解決方案必須提供令人滿意的服務級別協議，以
滿足目標應用程序的延遲要求。為此，本文首先研究了兩階段迭代（TPI）模型驅動方法的設計，實現和評估，目的是將HEF中的端到端（E2E）延遲最小化。提出的TPI方法確定了HEF中的動態任務分配和資源之間的分配/內部資源分配。我們利用bin打包問題和基於進化的計算方法來確定邊緣節點分別是資源提供者和已分配資源。實驗結果表明，與其他基線方法相比，TPI可以將HEF流通量提高50％。之後，我們研究了能耗如何影響HEF生態系統中的資源供應，特別是當參與的邊緣節點之間具有高度互操作性時。最大限度地減少能耗至關重要。基本上，邊緣節點面臨電源限制。因此，它可能無法在HEF中的資源供應方面發揮有效作用。除了滿足
超低延遲要求外，能源效率是HEF資源配置的另一個關鍵因素，它會影響運營支出（OPEX）。因此，我們提出了一個能源高效的資源共享問題，目的是最大程度地降低運營支出。我們將其公式化為混合整數線性規劃，並證明該問題是NP-hard，並提出了聯合多維分數背包（FMFK）算法。結果表明，與非聯合方法相比，基於FMFK的HEF資源分配性能更好，節省了更多的OPEX，並可以處理更多的物聯網任務。數值結果表明，我們的模型驅動方法特別為高延遲敏感任務節省了約40％的OPEX。除了在HEF中參與的邊緣節點之間的內部/內部資源分配外，本文還研究瞭如何提出高度動態的HEF生態系統。因為，邊緣節點是易變的。預計參與的邊
緣節點將面臨來自物聯網設備的大量流量。因此，鑑於高效的HEF資源配置，利用傳統的動態任務放置方法無法同時滿足物聯網設備和邊緣資源提供商的SLA要求。我們設計了一種智能的深度強化學習任務分配器（DRL-Dispatcher），作為HEF中智能邊緣協調器的一部分。我們的解決方案是數據驅動的，不需要假設可以很好地建模任務和物聯網需求。我們根據動作大小解決了可伸縮性問題。我們根據邊緣節點的計算和通信成本對其進行分群。 DRL-Dispatcher將任務卸載到群集而不是單個邊緣節點。這顯著減少了動作空間中的動作數量，特別是在大規模HEF（即高聯盟規模）上。作為HEF資源配置的一部分，我們實現了DRL-D
ispatcher模塊，並將其與貪婪和隨機算法進行比較。根據我們的數值結果，在聯邦大小為80的情況下，DRL-Dispatcher獲得的獎勵總和為52.86，而隨機和貪婪的獎勵總和分別為42.31和43.66。
精通Linux設備驅動程序開發
為了解決Linux設備驅動程序 的問題，作者（印）斯里克里斯漢·溫卡特斯瓦蘭 這樣論述：
溫卡特斯瓦蘭編著的《精通Linux設備驅動程序開發》是Linux設備驅動程序開發領域的著作。全書基於2.6內核，不僅透徹講解了基本概念和技術，深入探討了其他書沒有涵蓋或淺嘗輒止的許多重要主題和關鍵難點，如PCMCIA、I2C和USB等外部總線以及視頻、音頻、無線連網和閃存等驅動程序的開發，並講解了相關的內核源碼文件，給出了完整的開發實例。本書適合中Linux開發人員閱讀。SreekrishnanVenkateswaran，世界Linux開發技術專家。在IBM工作多年，有豐富的嵌入式Linux和驅動程序開發經驗，曾將Linux移植到了手表、音樂播放器、VolP電話、心臟起搏器以及遠程門診監控系統
等設備上。目前是IBM印度公司的嵌入式解決方案組負責人。他曾擔任LinuxMagazine的特邀編輯，主持內核技術專欄。 第1章 引言 1.1 演進 1.2 GNU Copyleft 1.3 kernel.org 1.4 郵件列表和論壇 1.5 Linux發行版 1.6 查看源代碼 1.7 編譯內核 1.8 可加載的模塊 1.9 整裝待發第2章 內核 2.1 啟動過程 2.1.1 BIOS-provided physical RAM map 2.1.2 758MB LOWMEM available 2.1.3 Kernel command
line： ro root=/dev/hda1 2.1.4 Calibrating delay...1197.46 BogoMIPS (lpj=2394935) 2.1.5 Checking HLT instruction 2.1.6 NET： Registered protocol family 2 2.1.7 Freeing initrd memory： 387k freed 2.1.8 io scheduler anticipatory registered (default) 2.1.9 Setting up standard PCI resour
ces 2.1.10 EXT3-fs： mounted filesystem 2.1.11 INIT： version 2.85 booting 2.2 內核模式和用戶模式 2.3 進程上下文和中斷上下文 2.4 內核定時器 2.4.1 HZ和Jiffies 2.4.2 長延時 2.4.3 短延時 2.4.4 Pentium時間戳計數器 2.4.5 實時鍾 2.5 內核中的並發 2.5.1 自旋鎖和互斥體 2.5.2 原子操作 2.5.3 讀—寫鎖 2.5.4 調試 2.6 proc文件系統 2.7 內存分配 2.
8 查看源代碼第3章 內核組件 3.1 內核線程 3.1.1 創建內核線程 3.1.2 進程狀態和等待隊列 3.1.3 用戶模式輔助程序 3.2 輔助接口 3.2.1 鏈表 3.2.2 散列鏈表 3.2.3 工作隊列 3.2.4 通知鏈 3.2.5 完成接口 3.2.6 kthread輔助接口 3.2.7 錯誤處理助手 3.3 查看源代碼第4章 基本概念 4.1 設備和驅動程序介紹 4.2 中斷處理 4.2.1 中斷上下文 4.2.2 分配IRQ號第5章 字符設備驅動程序第6章 串行設備驅動程序第7章 輸入設備驅
動程序第8章 I2C協議第9章 PCMCIA和CF第10章 PCI第11章 USB第12章 視頻驅動程序第13章 音頻驅動程序第14章 塊設備驅動程序第15章 網絡接口卡第16章 Linux無線設備驅動第17章 存儲技術設備第18章 嵌入式Linux第19章 用戶空間的驅動程序第20章 其他設備和驅動程序第21章 調試設備驅動程序第22章 維護與發布第23章 結束語附錄A Linux匯編附錄B Linux與BIOS附錄C seq文件
類神經模型預測控制的資訊安全建置與部署
為了解決Linux設備驅動程序 的問題，作者張虹苑 這樣論述：
在工業4.0概念下，工廠的電腦化、數位化與智慧化轉型是現今產業界之趨勢，透過巨量資料分析與雲端運算，使得工廠可於最佳化硬體及製程模組化下，進行自動控制。大量資料雲端化使電腦可掌握之資訊越來越多，因此資訊安全的問題逐漸受到重視，本報告比較OPC DA(Data Access)與OPC UA(Unified Architecture)國際通訊協定。針對現今化工廠通用之分散系統控制(Distributed Control System, DCS)、先進製程控制(Advanced Process Control, APC)及類神經模型預測控制(Neural Network Model Predict
ive Control, NN MPC)，本報告也整理其控制系統架構、控制方法、資料傳輸方式及硬體設備規格要求之差異，並探討現今化工廠中所使用之自動控制系統常因伺服器環境不一致或軟硬體設備更新導致系統斷線、延遲，使控制無法完全自動化仍須仰賴人工調整的問題。容器化的封� �是一種可以縮短執行環境佈署時間並保護程式原始碼的技術。以OPC UA、NNMPC與Docker為基礎，本報告提出一套智慧控制系統環境佈署與建立的架構與內容，並且以一個溶劑回收程序應用案例。針對應用案例，順利地完成了OPC UA的建立，透過Docker的容器化封包技術所需環境佈署時間僅需要2小時，以標準差作為製程穩定程度之指標，
在傳統控制上製程標準差介於1.1~4.1間，而使用類神經模型預測控制製程標準差則可大幅降低至0.4~0.8。