笔者在学习linux开发板的过程，遇到的问题。总结一下。
今天在测试usb串口的使用过程中遇到的问题进行总结。
win10的笔记本上跑Ubuntu14.04的虚拟机。外设是USB485(ch340)
将外设插到笔记本上，如何在虚拟机上使用？
看了网上教程，有两种方式让虚拟机使用usb串口
一、Ubuntu 虚拟机直接识别。
需要在虚拟机安装ch340驱动，这个网上有 很多教程 https://blog.csdn.net/chui_yu666/article/details/148385694.可以自己测试。
我的虚拟机默认的是有驱动的。
将usb485插到笔记本的usb 口。虚拟机会给出提示

此时要选择连接到虚拟机，选择Ubuntu-14，然后确认。
在虚拟机终端输入 ls /dev
查看有没有ttyUSB*。若有则表明虚拟机识别到usb设备，可以使用。

此时可以使用串口工具测试 ，minicom ,cutecom puty.没有的可以安装。我装的是 cutecom (sudo apt-get install cutecom)
打开界面是这样的

首次打开设备名没有/dev/ttyUSB0.可以手动输入。下次会自动保存。
点击open device .窗口会提示失败。此时是因为权限的问题。
关闭cutecom .
输入sudo chmod 777 /dev/ttyUSB0 获取权限。（只能获取单次权限，usb设备拔插后失效，后面会介绍永久权限）
再次打开cutecom ,测试Ok
关于测试笔者是使用另一个usb串口在win10上，打开UartAssist 串口助手。两个串口对发。

二、win10识别串口，虚拟机通过配置连接主机的串口。
将usb485插到笔记本的usb 口。虚拟机会给出提示

选择连接到主机。
usb串口在主机识别为com6(不同电脑识别串口号不同)。关闭虚拟机
可以通win10的设备管理器查看。
关闭虚拟机，注意是关闭客户机，不是挂起客户机

点击虚拟机下的设置


依次点击。

选择使用物理串行端口（你识别得到的端口号）（不要和测试的usb串口搞混）
点击确认
启动虚拟机，进入系统，该串口被识别为ttyS1.（笔者发现这个可能变）
打开cutecom前还要获取权限，sudo chmod 777 /dev/ttyS1 获取权限
进入cutecom进行测试。

三、获取usb串口的永久权限的方法有网友分享。

cd /etc/udev/rules.d

进入 /etc/udev/rules.d 后，ls 查看一下已有的文件，然后可以自己新建一个规则文件

sudo touch my_ttyusb.rules

或者直接

sudo gedit my_ttyusb.rules

打开并编辑，编辑内容如下，这样以后只要是ttyUSB设备，都会自动赋予777全部权限

KERNEL==“ttyUSB*”, MODE:=“0777”, GROUP:=“dialout”

然后 ctrl+c 保存，ctrl+q退出
下一步将用户添加进dialout用户组

sudo usermod -a -G dialout $USER

接着使其立即生效
原文链接：https://blog.csdn.net/HuangChen666/article/details/125626570

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档

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前言

提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：

例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。

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提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、pandas是什么？

示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。

二、使用步骤

1.引入库

代码如下（示例）：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
import  ssl
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context

2.读入数据

代码如下（示例）：

data = pd.read_csv(
    'https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1283/adult.data.csv')
print(data.head())

该处使用的url网络请求的数据。

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总结

提示：这里对文章进行总结：
例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。