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Linux I2C工具查看配置I2C设备【转】

转自：http://blog.chinaunix.net/uid-26895763-id-3478882.html 在處理音訊相關的問題時，我通常會找個方法來讀寫codec中register的值。幸好linux上也有這樣的工具 – i2c tools。先到lm-sensors下載soure code，然後cross compile成arm的執行檔，就可以放到板子來試試看了。 i2c-tools中含有四個執行檔 i2cdetect – 用來列舉I2C bus和上面所有的裝置 i2cdump – 顯示裝置上所有register的值 i2cget – 讀取裝置上某個register的值 i2cset – 寫入裝置上某個register 以下是我用beagleboard得到的結果 root@android:/temp # ./i2cdetect -l i2c-1 i2c OMAP I2C adapter I2C adapter i2c-2 i2c OMAP I2C adapter I2C adapter i2c-3 i2c OMAP I2C adapter I2C adapter 原來beagleboad上有三組I2C bus。 i2cdetect也可以用來看bus上有那些裝置 root@android:/temp # ./i2cdetect -y -r 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 a b c d e f 00: -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- 10: -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- 20: -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- 30: -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- 40: -- -- -- -- -- -- -- -- UU UU UU UU -- -- -- -- 50: -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- 60: -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- 70: -- -- -- -- -- -- -- -- 這表示bus上有四備裝置，位址分別是0×48, 0×49, 0x4a, 0x4b。 我們要找的是codec，beagleboard上的codec是TI的TPS65950，從technical reference manual可以得知codec在I2C上的位址是0×49。 然後用i2cdump來看codec中所有register的值 [ root@android:/temp # ./i2cdump -f -y 1 0x49 No size specified (using byte-data access) 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 a b c d e f 0123456789abcdef 00: 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 0f 0f 0f 0f 00 00 ..........????.. 10: 3f 3f 3f 3f 25 00 00 00 00 32 32 32 32 00 00 55 ????%....2222..U 20: 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 05 00 00 00 00 ...........?.... 30: 13 00 00 00 00 79 11 00 00 00 06 00 44 69 02 00 ?....y?...?.Di?. 40: 00 00 00 00 32 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 1b ....2..........? 50: 00 00 03 f0 05 00 00 00 1a 1a 00 e1 93 00 00 00 ..???...??.??... 60: 14 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 ?............... 70: 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 ................ 80: 00 00 00 00 00 2f 00 09 10 ff ff ff ff ff ff ff ...../.??....... 90: ff 00 00 00 00 00 00 00 02 00 00 00 00 00 00 00 ........?....... a0: 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 04 18 50 01 44 05 ..........??P?D? b0: 00 00 00 00 fe ff 03 00 00 00 ff ff 03 00 00 00 ....?.?.....?... c0: 03 00 00 00 00 04 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 ?....?.......... d0: 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 ................ e0: 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 ................ f0: 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 ................ 再來我用i2cset來改變headset gain看看會不會改變播放的音量。先用以下的指令來播放wav檔，我是用sample rate 44.1k的檔案，其它sample rate的wav可能無法播放。 root@android:/temp # ./tinymix 13 1 root@android:/temp # ./tinymix 45 1 root@android:/temp # ./tinymix 48 1 root@android:/temp # ./tinyplay 440.wav Playing sample: 2 ch, 44100 hz, 16 bit headset gain的register的位址是0×23，在播放的過程中打開另一個adb shell，用i2cset來增加gain root@android:/temp # ./i2cset -f -y 1 0x49 0x23 5 音量果然變大了! i2cget的用法類似i2cget，這裡就不多做說明了。 本博客转载自台湾朋友的文章：http://3sec.kilab.tw/?p=260 【作者】 张昺华 【出处】 http://www.cnblogs.com/sky-heaven/ 【博客园】 http://www.cnblogs.com/sky-heaven/ 【新浪博客】 http://blog.sina.com.cn/u/2049150530 【知乎】 http://www.zhihu.com/people/zhang-bing-hua 【我的作品---旋转倒立摆】 http://v.youku.com/v_show/id_XODM5NDAzNjQw.html?spm=a2hzp.8253869.0.0&from=y1.7-2 【我的作品---自平衡自动循迹车】 http://v.youku.com/v_show/id_XODM5MzYyNTIw.html?spm=a2hzp.8253869.0.0&from=y1.7-2 【新浪微博】 张昺华--sky 【twitter】 @sky2030_ 【facebook】 张昺华 zhangbinghua 本文版权归作者和博客园共有，欢迎转载，但未经作者同意必须保留此段声明，且在文章页面明显位置给出原文连接，否则保留追究法律责任的权利.
2016-11-06
优秀的个人博客,低调大师

对于maven创建spark项目的pom.xml配置文件（图文详解）

这里， 我重点说下spark项目，因为，对于hadoop这样的，我已经写了大量博客了。 比如，我目前用得较多的spark-mllib。 这里spark-mllib_2.10就是你的scala版本是2.10.X系列。比如我一般是使用scala-2.10.4。 这里spark-mllib_2.11就是你的scala版本是2.11.X系列。 同时，大家要养成规范，http://mvnrepository.com里是示例如下 <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-mllib_2.10 --> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-mllib_2.10</artifactId> <version>2.2.0</version> <scope>provided</scope> </dependency> 但是呢，我不建议这样。反而是把版本抽取出来， 以下是我的maven构建出来的spark项目的pom.xml，大家可以作为参考下。当然这不是最规范的。 <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/maven-v4_0_0.xsd"> <modelVersion>4.0.0</modelVersion> <groupId>zhouls.bigdata</groupId> <artifactId>SparkMllibBook</artifactId> <version>1.0-SNAPSHOT</version> <inceptionYear>2008</inceptionYear> <properties> <scala.version>2.10.4</scala.version> <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding> <hadoop.version>2.6.0</hadoop.version> <spark.version>2.2.0</spark.version> </properties> <repositories> <repository> <id>scala-tools.org</id> <name>Scala-Tools Maven2 Repository</name> <url>http://scala-tools.org/repo-releases</url> </repository> </repositories> <pluginRepositories> <pluginRepository> <id>scala-tools.org</id> <name>Scala-Tools Maven2 Repository</name> <url>http://scala-tools.org/repo-releases</url> </pluginRepository> </pluginRepositories> <dependencies> <dependency> <groupId>org.scala-lang</groupId> <artifactId>scala-library</artifactId> <version>${scala.version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>junit</groupId> <artifactId>junit</artifactId> <version>4.4</version> <scope>test</scope> </dependency> <dependency> <groupId>org.specs</groupId> <artifactId>specs</artifactId> <version>1.2.5</version> <scope>test</scope> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-common</artifactId> <version>${hadoop.version}</version> <scope>provided</scope> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-hdfs</artifactId> <version>${hadoop.version}</version> <scope>provided</scope> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-mapreduce-client-common</artifactId> <version>${hadoop.version}</version> <scope>provided</scope> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-mapreduce-client-core</artifactId> <version>${hadoop.version}</version> <scope>provided</scope> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-core_2.10</artifactId> <version>${spark.version}</version> <scope>provided</scope> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-streaming_2.10</artifactId> <version>${spark.version}</version> <scope>provided</scope> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-sql_2.10</artifactId> <version>${spark.version}</version> <scope>provided</scope> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-mllib_2.10</artifactId> <version>${spark.version}</version> <scope>provided</scope> </dependency> </dependencies> <build> <sourceDirectory>src/main/scala</sourceDirectory> <testSourceDirectory>src/test/scala</testSourceDirectory> <plugins> <plugin> <groupId>org.scala-tools</groupId> <artifactId>maven-scala-plugin</artifactId> <executions> <execution> <goals> <goal>compile</goal> <goal>testCompile</goal> </goals> </execution> </executions> <configuration> <scalaVersion>${scala.version}</scalaVersion> <args> <arg>-target:jvm-1.5</arg> </args> </configuration> </plugin> <plugin> <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId> <artifactId>maven-eclipse-plugin</artifactId> <configuration> <downloadSources>true</downloadSources> <buildcommands> <buildcommand>ch.epfl.lamp.sdt.core.scalabuilder</buildcommand> </buildcommands> <additionalProjectnatures> <projectnature>ch.epfl.lamp.sdt.core.scalanature</projectnature> </additionalProjectnatures> <classpathContainers> <classpathContainer>org.eclipse.jdt.launching.JRE_CONTAINER</classpathContainer> <classpathContainer>ch.epfl.lamp.sdt.launching.SCALA_CONTAINER</classpathContainer> </classpathContainers> </configuration> </plugin> </plugins> </build> <reporting> <plugins> <plugin> <groupId>org.scala-tools</groupId> <artifactId>maven-scala-plugin</artifactId> <configuration> <scalaVersion>${scala.version}</scalaVersion> </configuration> </plugin> </plugins> </reporting> </project> 本文转自大数据躺过的坑博客园博客，原文链接：http://www.cnblogs.com/zlslch/p/7446002.html，如需转载请自行联系原作者
2016-10-30

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