27、二进制文件处理与随机访问及场景文件显示

二进制文件处理与随机访问及场景文件显示

1. 二进制文件的读写

数据存储有文本格式和二进制格式两种基本方式:
- 文本格式 :数据项以人类可读的字符序列形式表示。例如,整数 12345 以 “1” “2” “3” “4” “5” 这五个字符序列存储。
- 二进制格式 :数据项以字节表示。一个字节由 8 位组成,每位可以是 0 或 1,一个字节可以表示 256 个值(256 = 2^8)。为表示更大的值,使用字节序列。整数通常存储为四个字节的序列,如整数 123456 可存储为 64 226 1 0(因为 123456 = 64 + 226 · 256 + 1 · 256^2 + 0 · 256^3)。包含图像和声音的文件通常以二进制格式存储信息,二进制文件节省空间。

处理二进制文件需要专门编写的程序,以下是 Python 中处理二进制文件的基本操作:
- 打开二进制文件
- 以只读模式打开: inFile = open(filename, "rb")
- 以只写模式打开: outFile = open(filename, "wb")
- 读取二进制文件
- 读取四个字节: theBytes = inFile.read(4)
- 读取单个字节: value = inFile.read(1)[0]
- 写入二进制文件 </

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模预测控制相关领域的研究生研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模线性化提供新思路;③结合深度学习经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想工程应用技巧。
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