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Linux Driver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 Driver的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦北極星寫的 計算機組成原理：作業系統概論I 和林有容的 Raspberry Pi 樹莓派：12 道開胃菜打造 Linux 核心肌群(iT邦幫忙鐵人賽系列書)都 可以從中找到所需的評價。
另外網站LDDP:零、Linux Device Driver Programming - 立你斯學習記錄也說明：LDDP:一、Linux 裝置驅動程式的概要LDDP:二、Linux 的授權LDDP:三、準備開發裝置驅動程式LDDP:四、開發驅動程式的第一步LDDP:五、開發驅動程式需要的 ...
這兩本書分別來自博碩 和博碩所出版 。
國立中正大學 電機工程研究所 余英豪所指導 徐雋航的 基於語意之輪廓表示法及全連結捲積類神經網路之單晶片多車輛辨識系統 （2021），提出Linux Driver關鍵因素是什麼，來自於車輛辨識、語意之輪廓表示法、類神經網路、車距檢測。
而第二篇論文國立臺灣科技大學 電子工程系 吳晋賢所指導 陳亮廷的 一種針對多資料流之公平性與多個NVMe固態硬碟之負載平衡的狀態感知方法 （2021），提出因為有 非揮發性記憶體主機控制器介面規範、固態硬碟、公平性、負載平衡、多資料流、多個固態硬碟的重點而找出了 Linux Driver的解答。
最後網站Ubuntu Driver for Downloads Section | Synaptics則補充：Note: This is a reference driver for supported DisplayLink® USB graphics ... driver to be repackaged for any other Linux distro by the user community.
計算機組成原理：作業系統概論I
為了解決Linux Driver 的問題，作者北極星 這樣論述：
初學者輕鬆學習計算機組成原理 多元化視角超簡單學習作業系統 詳盡的實例解說能讓你快速上手 本書的教學內容是沿襲自博碩文化出版的MP22133《計算機組成原理：基礎知識揭密與系統程式設計初步》一書當中的內容，所以各位如果要學習本書，建議要先讀過《計算機組成原理：基礎知識揭密與系統程式設計初步》一書或者是具有同等知識那也可以。 本書除了有基礎論述之外，更以Windows作業系統來做範例解說，緣此，我們把本書給分成三大部分，第一章到第三章的內容主要是回顧作業系統的基本知識，第四章到第八章的內容主要是舉Windows作業系統來當範例，至於第九章到第十章的內容則是x86的CPU，之所
以會這樣安排，主要是希望各位能逐漸地熟悉作業系統、Windows作業系統，然後到x86的CPU。
基於語意之輪廓表示法及全連結捲積類神經網路之單晶片多車輛辨識系統
為了解決Linux Driver 的問題，作者徐雋航 這樣論述：
鑒於現今智慧車輛發展迅速，前方車輛辨識及車距檢測為先進駕駛輔助系統 (Advanced Driver Assistance Systems, ADAS) 設計中相當重要的一環，此項技術通常藉由攝影鏡頭擷取前方影像，並透過影像辨識技術來判斷前方是否存在車輛、障礙物等等，進而控制車輛減速以保持安全距離。而這些複雜的圖形辨識技術往往需要透過高功耗之大型運算系統來實現，並且，若將傳統電腦安裝於車內常需要克服體積過大、耐震性不佳等缺點。因此，本研究專注於如何將車輛辨識及車距檢測演算法實現於單晶片，以達到高性能、低功耗，以及體積小之目的。為實現前方車輛辨識及車距檢測，本研究透過單一彩色相機模組收集前方影
像資訊，並於單一現場可程式邏輯閘陣列 (Field Programmable Gate Array, FPGA) 晶片中以最精簡之硬體電路實現白平衡 (White Balance)、影像對比度強化技術 (Image Contrast Technique)、物體邊緣檢測、利用基於模糊語意影像描述 (Semantics-based Vague Image Representation, SVIR) 改良之基於語義之輪廓表示法 (Semantic-based Contour Representation, SCR) 特徵表達物體、再透過不同的卷積核 (Convolution Kernel) 重釋SC
R特徵並交由全連接類神經網路(Fully Connected Neural Network, FCN) 進行車輛辨識。最後，以多個邊界框 (Bounding Box) 同時檢測前方多台車輛，達到單頁多目標辨識 (Single Shot MultiBox Detector，SSD) 之功能，而邊界框之座標可以透視法 (Perspective View) 計算前車相對距離。根據本研究之實驗結果，在相機以每秒90張影像攝影速度以及影像解析度在640×480像素的條件下，本研究僅須3.61us即可完成單台車輛辨識，車輛辨識率可達到94%，且車輛與非車輛至少保持38%以上之分離度，有效減少感測錯誤的情況
發生。因此，實現一真正高性能、低功耗以及體積小之前方車輛辨識晶片。
Raspberry Pi 樹莓派：12 道開胃菜打造 Linux 核心肌群(iT邦幫忙鐵人賽系列書)
為了解決Linux Driver 的問題，作者林有容 這樣論述：
「Ok，你買了幾本 Linux 驅動程式的書，然後呢？」 在學習一個新技術時，往往會期待先從一些簡單的例子出發，再逐漸延伸。 不過，如果這個新技術跟 Linux 核心相關，「一些簡單的例子」可能沒那麼簡單。 如果直接從核心改起，從一些作業系統課常見的名詞出發：行程管理、同步機制、記憶體等，往往會因為更動帶來的影響遍佈整個作業系統，而不知該如何下手。而如果從裝置驅動程式開始，個人電腦的硬體往往缺乏彈性，嵌入式系統則需要另外準備軟、硬體實驗環境、交叉編譯工具鏈等等，也很有可能需要另外使用 QEMU 之類的模擬器除錯。 要開始寫程式，才能驗證所學。但似乎
很難找到簡單實驗環境與例子，那該怎麼辦呢？ 別擔心！這本書就是來回答這個問題！ 本書內容改編自第12屆iT邦幫忙鐵人賽IoT組冠軍系列文章──《Modern Maker : 從那些 Maker 的大小事看 Linux 核心》。本書旨在替理解 Linux 內部提供一個略為不同的切入點，使用創客手邊的 Raspberry Pi 與 Arduino，搭配最普遍使用的 Ubuntu，作為實驗 Linux 核心功能的環境。除此之外，本書援引近五年來的諸多研討會作為第一手材料。手上拿著這本書的你，不用買更多材料，今天回家就可以立刻實驗！ 本書內容 Chapter 1：Ftrace 與
eBPF ，介紹 Linux 中的兩個動態追蹤機制：由「即時」分支來的 ftrace ，與近幾年討論度極高的 eBPF。這些工具使得讀者僅使用命令列，就能觀察 Linux 內部的運作。這樣做也容易有「外溢」的效果：如果你在追蹤結果中一直看到某些東西重複出現，自然會好奇這是什麼。於是你就有了一個學新東西的好情境。 Chapter 2：裝置樹與 Linux 裝置框架，介紹裝置樹與 Linux 裝置模型。一方面是更貼近 Maker 的經驗：Maker 們可能常 常在一些感測器、ADC、觸控螢幕的硬體供應商提供說明中，看到疊加裝置樹的指示。介紹裝置樹對於 Maker 來說，可以更深入理解這件事的
目的，是非常有幫助的知識。另一方面，核心模組也可以因為結合裝置模型，許多函式可以使用自動資源管理的版本，也有助於讓程式更精簡。 Chapter 3：GPIO ，介紹如何在核心中使用 GPIO 。有了 GPIO 之後，就能在 Chapter 4：IRQ 中使用 GPIO 觸發各種 IRQ，搭配 Chapter 1 的動態追蹤工具，讓讀者可以親自實驗中斷上半部與下半部機制的執行機制、執行前後文、發生時機等等。本書涵蓋的下半部機制包含了 workqueue、softirq、tasklet 與 threaded IRQ。在理解 IRQ 之後，相信讀者在閱讀核心文件時，碰到如「該函式無法在不能休眠
的情境使用」之類的敘述時，就不會容易感到困惑。 Chatper 5：I2C ，在介紹核心與使用者空間的 I2C 相關功能之後，Chatper 6：與使用者交換資料中，介紹了字元驅動程式，並且把前述的 I2C 的傳輸包裝成字元驅動程式。 最後則是介紹了專為感測器設計的 IIO 子系統。多數的 ADC、加速規、距離感測器等，有不少可以在 IIO 子系統中找到驅動程式。 本書使用的硬體 這本書使用 Raspberry 4B 與 Arduino Uno。當然，還需要幾條杜邦線。除此之外，為了不讓使用 3.3V 邏輯電壓的 Raspberry Pi 4B 被使用 5V 邏輯電壓的 Ard
uino Uno 破壞，部分實驗需要使用到邏輯準位轉換器（logic level shifter）。以及在最後的 IIO 實驗中，還需要一個 TCRT5000 紅外線距離感測器，但實際上也可以 Arduino Uno 替代。除此之外，你不需要更多硬體了。 Ok，準備好了，我們就直接開始吧！
一種針對多資料流之公平性與多個NVMe固態硬碟之負載平衡的狀態感知方法
為了解決Linux Driver 的問題，作者陳亮廷 這樣論述：
現今，固態硬碟（SSD）與傳統硬碟（HDD）相比，憑藉其體積小、功耗低、抗震、靜音、存取速度快、非易失性等顯著優勢，成為存儲設備的最佳選擇。越來越多的場景採用多SSD架構來提升性能和擴展存儲容量，例如雲服務、資料中心、分散式系統和虛擬化環境。當多個用戶（資料流）同時競爭多個共享的SSD時，如果多SSD架構缺乏多個用戶之間的公平策略，那麼佔用資源較多的用戶可能會影響其他用戶。同時，如果多SSD架構缺乏多個共享SSD之間的負載平衡策略，某些特定SSD可能會收到過多的I/O請求，從而降低性能並縮短使用壽命。因此，我們提出一種有趣的狀態感知方法來考慮多資料流之公平性與多個NVMe固態硬碟之負載平衡。
實驗結果表明，與其他方法相比，本文提出的方法平均提高了1.2x~1.4x的公平性和1.2x~2.6x的負載平衡。