使用字符设备里的write 驱动代码 #include <linux/module.h> #include <linux/slab.h> #include <linux/kernel.h> #include <linux/init.h> #include <linux/fs.h> #include <linux/device.h> #include <linux/cdev.h> #include <linux/major.h> #include <asm/uaccess.h> static ssi
使用命令建立一个设备 s 驱动代码 #include <linux/module.h> #include <linux/kernel.h> #include <linux/init.h> #include <linux/fs.h> #include <linux/device.h> #include <linux/cdev.h> #include <linux/major.h> static ssize_t flash_env_dev_open(struct inode *i
字符设备驱动中的 read接口的使用,简单实例 驱动部分代码
方法:通过 Anaconda 安装 gcc/g++,然后通过软连接更改路径。无需root权限。
virtualenv 是用来创建 Python 的虚拟环境的库,虚拟环境能够独立于真实环境存在,并且可以同时有多个互相独立的 Python 虚拟环境,每个虚拟环境都可以营造一个干净的开发环境,对于项目的依赖、版本的控制有着非常重要的作用。
2. 在庆祝其成立32周年后的几天,Linus Torvalds今天宣布Linux 6.5内核系列的最终版本作为主要更新,引入了一些新功能,更新和新驱动程序以获得更好的硬件支持以及其他更改。经过七周的RC,Linux内核6.5具有新功能,例如ALSA中的MIDI 2.0支持,对RISC-V架构的ACPI支持,对UML(用户模式Linux)的Landlock支持,对AMD“Zen”系统的更好支持,以及对ARMv8.8 memcpy/memset指令的用户空间支持。Linux 6.5 中还新增了对功率封顶子系统和英特尔 RAPL 的 TPMI 接口驱动程序的英特尔 TPMI(拓扑感知寄存器和 PM 胶囊接口)支持,以及 EAS 平衡器中的“可运行提升”功能,以提高特定工作负载的 CPU 利用率。此版本还改进了 SMP 调度的负载平衡器,以识别具有多个繁忙同级的 SMT 内核,并允许优先级较低的 CPU 拉取任务以避免多余的迁移,并改进了 EXT4 文件系统的日志、块分配器子系统和并行 DIO 覆盖的性能。--linux.slashdot.org
mysql -u root -p < myems_billing_baseline_db.sql
网上也有一些对NDK的介绍,不过都是很简单的把sample里面的例子讲解一下,并不深入,我这里把我的所得分享一下。我下载的是Android Native Developer Kit (NDK) R4版本,当前的最新版。 下载地址如下: http://dl.google.com/android/ndk/android-ndk-r4b-linux-x86.zip
通过前两节已知道怎么去写一个简单的 Node.js Addons 插件,包括接收参数、类型转换等,之前插件编译我们只考虑了一个平台,但是实际中我们调用 C/C++ 的一些函数,有可能会涉及到不同平台,那么在编译时也要根据平台选择编译。
fabric应用: 1、fab -H 172.23.177.40,172.23.177.41 host_type 2、fab host_type check_ver 3、role: 当client较多时可以定义角色,然后按角色进行操作。 #!/usr/bin/pyhton from fabric.api import * env.user = 'root' env.password = 'vagrant' env.roledefs = { 'web': ['172.23.177.41','172.23.177.43'], 'dns': ['172.23.177.46','177.23.177.73'] } def test(): run('uname -a') run: fab -R web test result: [172.23.177.41] Executing task 'test' [172.23.177.41] run: uname -a [172.23.177.41] out: Linux salt-master 2.6.32-358.23.2.el6.x86_64 #1 SMP Wed Oct 16 18:37:12 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [172.23.177.41] out: [172.23.177.43] Executing task 'test' [172.23.177.43] run: uname -a [172.23.177.43] out: Linux salt-minion-3 2.6.32-358.23.2.el6.x86_64 #1 SMP Wed Oct 16 18:37:12 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [172.23.177.43] out: Done. Disconnecting from 172.23.177.43... done. Disconnecting from 172.23.177.41... done. #从结果可以看到,fab只执行了属于web组的client。 4、extend属性 from fabric.api import env, run env.hosts.extend(['host3', 'host4']) def test(): run('uname -r') When this fabfile is run as fab -H host1,host2 mytask, env.hosts will then contain ['host1', 'host2', 'host3', 'host4'] at the time that mytask is executed. 5、fabfile中没有定义client,可以在命令行中指定 fab mytask:hosts='172.23.177.41;172.23.177.46' 6、使用task方式: from fabric.api import
大家好,本篇内容,我要和大家聊聊使用 Windows 开发 React ,你需要注意的一些问题。首先说明下,我不是使用 windows 进行开发,因为其配置开发环境来说不是特别方便,我更喜欢苹果mac或者乌班图这样的系统,但是使用windows 进行开发的人还是占多说的,关于这些问题还是很有必要来和大家聊聊,尤其是在我们的开发过程中,我们的项目小组开发人员,有的喜欢用 Windows ,有的喜欢用苹果mac,这就会产生一些问题。
因为默认版本的 Drone 包含构建次数限制,如果日常高频使用 Drone,不久之后,便会遇到需要“重新初始化”应用才能继续使用的问题,但其实,作为个人用户,我们其实可以不受此限制影响。
即创建python版本为X.X、名字为your_env_name的虚拟环境。其中,your_env_name文件可以在Anaconda安装目录envs文件下找到。
默认情况下 go env 输出格式为 Shell 脚本格式(如 Windows 上是 batch 文件格式)。如果指定变量名称,则只输出变量的值。
通过libssl.so.1.1 => /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libssl.so.1.1 (0x00007fa72fe20000)知道OPENSSL_LIB_DIR是 /usr/lib/x86_64-linux-gnu
GitLab,大家都耳熟能详了,Git的好处这里不多说,用过的都说好。GitLab在Linux下npm直接安装使用也很方便,这篇文章是使用基于Docker的GitLab社区版,属于个人没事实践折腾学习docker的又一例子。把最近积累的知识整理了下,后续继续整理spring-Boot系列。 见 http://www.linuxidc.com/Linux/2017-01/139576.htm
Anaconda 是一个包含数据科学常用包的发行版本。它基于 conda(一个包和环境管理器) 衍生而来。应用程序 conda 是包和环境管理器:
cross-env 是运行跨平台设置的和使用环境变量(Node中的环境变量)的脚本。
Linux下Linux查看环境变量准确的说是REDHAT下应该如何查看呢,命令是:export 如果你想查看某一个名称的环境变量,命令是:echo $环境变量名,比如:echo $ORACLE_HOME Windows对应的命令是: set 环境变量名
RUN mkdir -p $MAC_PUBLISH_PATH && mkdir -p "$LOG_PATH" && rpm -ih /opt/jdk-7u55-linux-x64.rpm \
mm_struct 结构体 在 Linux 源码 linux-4.12\include\linux\mm_types.h#359 位置 ;
我们如果使用Dockerfile来构建Docker镜像,如果一不小心就会导致镜像大小超过1G,这是非常恐怖的。一般也都是好几百兆。较大的镜像往往会导致移植,迁移缓慢。Dockerfile就像代码一样需要持续去进行优化。使用下面的4个优化方案,可以大幅度的减小镜像的大小。
Glibc 包含了linux一些主要的C库,用于分配内存、搜索目录、打开关闭文件、读写文件、字串处理、模式匹配、数学计算等,在遇到glibc库版本低编译还报错的情况时,遵循以下步骤解决
在技术发展的早期,Java 语言以其“一次编译,随处运行”的特点在众多编程语言中独领风骚。而 Java 语言编译出的 jar 包始终是应用层面上的,如果我们想要运行一个 Web 应用的 jar 包,仍然需要搭建 Tomcat 服务器才能真正运行这个 Java 应用。于是当虚拟化技术出现之后,开始有了同时包含 Tomcat 服务器和 jar 包等其他必要的配置和环境的完整虚拟化镜像。只要在大家的电脑或者服务器上安装了对应的虚拟化软件,运行这个虚拟化镜像就可以看到最终的 Web 界面并正常使用。
golang语言为跨平台的开发语言,使用唯一客服系统全源码版本,进行二次开发,需要搭建golang运行环境,并且开启go module依赖管理
找到windows的安装包,msi的就可以,这样下一步下一步的直接就把环境变量配好了
Conda 中包含的软件越来越多,而且软件的不同版本都保留了下来,软件的索引文件越来越大,安装一个新软件时搜索满足环境中所有软件依赖的软件的搜索空间也会越来越大,导致solving environment越来越慢。
这里说一下为什么不是Anaconda,因为它太占内存了,足足有5G左右,我的云服务器才40G硬盘,实在是玩不起呐。
1. 简介 我们自己构建 Docker image 时都希望结果镜像越小越好,那么如何才能尽量变小呢? 下面我们通过一个简单的案例,了解下优化思路,看一个简单的镜像如何从 743MB 减到 536MB 2. 案例 目标 非常简单,build 一个 java 镜像 基于 centos 基础镜像,和下载好的 jdk-8u101-linux-x64.tar.gz 过程 1)第一版 Dockerfile 内容: FROM centos COPY jdk-8u101-linux-x64.tar.gz /usr/lo
1、NDK开发所需要的工具 windows 需要在windows下的环境 把c代码打包成 手机能用的函数库 首先模拟手机的环境 1 NDK .sh linux 批处理文件 .bat windows 头文件 stdio.h 编译器 interface 库函数 连接器 class 实现类 由于ndk有很多linux的批处理文件 最早基于linux开发 2 工具
在写代码时,我们都会写一个叫 main() 的主函数来作为我们程序的入口,也是提供给OS运行的接口,但在有些时候不同的环境下,相同的程序会有不同的结果,如:普通用户 和 ROOT用户在运行一些高危操作时,往往只有后者才能运行、在Linux下,pwd(查看当前路径)命令下,总会得到当前的正确路径,这些都是如何实现的呢 ?
工作中,由于Jenkins默认的主目录空间太小,导致需要将Jenkins默认的主目录修改到其它目录。本文针对更改Jenkins的主目录详细介绍。
本文原链接见 Godot-GDExtension C++ 环境搭建 (Docker+MinGW/跨平台) | Convexwf's Kirakira Blog。
之前搭建了gitea私仓,使用了两年多时间,最近打算搭建个ci,提高自己代码的质量。搭建可以参考:
希望这些能对想要学习嵌入式、进入嵌入式行业和那些刚学习嵌入式不久的朋友有所帮助。 如果你是在嵌入式开发阶段或者正在选型阶段,遇到了什么需求、问题以及经验感想,欢迎在评论区和大家分享!本文测试内容包含系统启动测试、文件传送测试、LED测试、按键测试、按键测试、时钟设置测试、DDR读写测试等。
本文整理自问答:https://bbs.aw-ol.com/topic/3615/
折腾了两天总算搞定c调用jar包,其中遇到的问题这里总结一下: 1、起始demo 参考C调用java例子先跑起来 2、开发环境 使用linux虚拟机效率很低,找到了gnuwin32实现在windows下运行Makefile,使用的是https://sourceforge.net/projects/gnuwin32/ ,只需要把 mingw32-make.exe文件改名为make.exe 3、java开发 直接使用eclipse生成一个mvn项目,以这个最简项目开始入手 使用mvn编译出jar给c调用,参考maven将所有的依赖打成一个包,确保依赖没有问题,验证方法:
如果你对程序的性能要求比较高,或者觉得java的运行速度已经满足不了你,底层也可以采用C++来完成,使用JNI技术直接调用,会让你的程序有飞一般的感觉。前段时间做了调研,踩了几个坑,这里总结下,希望大家少走弯路。
在实际项目中,有时官方提供的相关 docker 镜像不能满足企业对于镜像内部安全的要求;所以大型的企业都会构建属于企业内部的中间件的 docker 镜像。
接下来 使用conda安装aspera,新建download子环境,然后在该环境下面安装指定软件 ,就可以高速下载 不同 数据集的fastq文件 ,代码如下:
说明:在centos里nginx有默认启动配置在etc/nginx/nginx.conf文件中
下载安装包 -- bash 安装 -- 接受协议 -- 选择默认安装路径(回车) -- 重新激活环境 -- 调用帮助文档
构建最精简的 Docker 映像,以用来部署 Rust,将会带来很多益处:不仅有利于安全(减少攻击面),而且还可以缩短部署时间、降低成本(减少带宽和存储),并降低依赖项冲突的风险。
为啥要在Windows上装Docker呢?在Windows上又不能发挥Docker的优势!!
在这篇文章中,我将分享如何使用 Dockerfile 为不同的编程语言和框架创建 Docker 镜像。我们将覆盖 Java、Python、Vue3 和 Go。
├── controller // CLD:服务入口,负责处理路由、参数校验、请求转发
我们将其运行编译并生成为可执行文件 myproc ,当我们要运行它的时候,都得在这个可执行文件前面加一个 ./ 这是为什么?
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云