17、树莓派编程全解析:语言性能、频率设置与电路实践

树莓派编程全解析:语言性能、频率设置与电路实践

1. 树莓派编程语言选择考量

在树莓派上进行编程,选择合适的编程语言至关重要,这取决于你使用树莓派的具体目的。比如,你是否要与电子设备或模块进行交互,是否计划编写丰富的用户界面,是否要为 Linux 编写设备驱动,以及性能是否是关键因素,还是处于早期原型开发阶段等。这些问题的答案都会影响你对编程语言的选择。

与桌面计算机编程相比,嵌入式系统编程有一些需要特别考虑的点:
- 始终编写尽可能清晰、简洁且易于维护的代码,就像在桌面 PC 上一样。
- 在确定代码完成之前,不要进行优化。
- 通常需要更加关注资源的使用情况,数据类型的大小和数据的正确传递很重要,同时要考虑内存可用性、文件系统大小以及数据通信的可用性和带宽。
- 经常需要了解底层硬件平台,包括它如何处理连接的硬件、可用的数据总线、如何与操作系统和底层库进行交互,以及是否有实时约束。

假设你打算进行某种物理计算,即与树莓派的不同输入或输出进行交互,下面以控制 LED 电路为例,来介绍不同编程语言的结构和语法。在介绍具体语言之前,先对在树莓派上运行的不同语言进行简单的性能评估。

2. 树莓派上编程语言的性能评估

要确定哪种语言在树莓派上性能最好是一个颇具争议且难以回答的问题。不同的语言在不同的基准测试和任务中表现各异。而且,用特定语言编写的程序可以针对该语言进行优化,以至于可能与原始代码大不相同。此外,执行速度并非总是重要因素,你可能更关心内存使用、代码的可移植性或快速应用更改的能力。

然而,如果你计划开发高速或实时数值计算应用程序,性能可能是选择编程语言的关键因素。如果你打算

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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