16、象棋游戏提取器:Shell脚本实现与优化

象棋游戏提取器:Shell脚本实现与优化

测试与编程原则

在简单情况下,手动测试或许足够,但通常我们应将测试自动化。理想做法是创建三个测试文件,分别测试不同情况,再编写脚本对每个输入调用被测试脚本,并将输出与预期输出文件对比。

然而,测试过程有时比被测试代码更复杂。若测试脚本本身有误,就会陷入“无限嵌套测试”的困境。程序正确性的测试与验证是计算机科学中尚未完全解决的问题,没有万能的方法确保程序正确或检测出所有错误。不过,有一些通用原则:
- 编码前思考问题。
- 编写可独立验证的模块化代码。
- 为代码添加注释,用自然语言描述功能常能发现思维中的错误。
- 让他人审查代码,多人智慧胜一人。

练习19:提取指定游戏

此练习将之前的代码转换为函数,编写完整脚本提取文件中的第N个游戏,N作为脚本参数传入。
1. 定义 read_chunk 函数

function read_chunk()
{
  while read -r line
  do
    [[ $1 -eq 1 ]] && echo "$line"
    [[ $line =~ $regex_blank ]] && return 0
  done
  return 1
}

相比之前代码有小改动,使用成功返回码表示读到最后空白行,循环结束则返回非零错误码。
2. 实现游戏提取器

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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