进一步了解Makefile

本文介绍了一种基于Makefile的项目管理方法,详细说明了如何通过Makefile组织和编译大型项目,包括目录结构的设计原则、Makefile的读取顺序及核心功能等。

mkdir -p add/src  一层一层创建目录。

touch add/Makefile 创建Makefile

include 目录中存放头文件。

scripts 存放脚本文件。

 

存放方式:按照内核管理源码来管理。

 

为什么学习Makefile

 编译大型项目

‚ 读懂别人的开源代码(找到程序入口)

 

看项目的顺序

① 先看scripts下的Makefile

② 总控的Makefile

③ 子目录的Makefile

 

总控Makefile的作业

1.进入各子目录,执行Makefile。

2.把每个功能下的.o文件链接,生成可执行文件。

 

@:把命令的输出隐藏

echo:相当于c中的printf

 $ 变量:取变量值

cd add && $(MAKE) 进入子目录执行make

cd add && $(MAKE)clean 进入子目录执行make clean

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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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