22、树莓派编程与输入输出接口全解析

树莓派编程与输入输出接口全解析

1. Python调用C代码示例

在树莓派编程中,我们可以使用Python脚本调用C程序代码。以下是一个示例脚本 /chp05/boostPython/test.py

#!/usr/bin/python
# A Python program that calls C program code
import erpi
print "Start of the Python program"
print erpi.hello("Derek")
val = erpi.integrate(0, 3.14159, 1000000)
print "The integral result is: ", val
print "End of the Python program"

执行该脚本后,输出结果如下:

pi@erpi ~/exploringrpi/chp05/boostPython $ ./test.py
Start of the Python program
Hello Derek!
The integral result is:  1.99999999999
End of the Python program

此外, timeit 测试结果约为3.225秒,这与Python/C API的性能一致。尽管 Boost.Python 占用空间较大,但由于其性能、简化的语法以及对C++类的支持,它是集成C/C++和Pyth

考虑大规模电动汽车接入电网的双层优化调度策略【IEEE33节点】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑大规模电动汽车接入电网的双层优化调度策略”,基于IEEE33节点系统,利用Matlab代码实现对电力系统中电动汽车有序充电电网调度的协同优化。文中提出双层优化模型,上层优化电网运行经济性稳定性,下层优化用户充电成本便利性,通过YALMIP等工具求解,兼顾系统安约束用户需求响应。同时,文档列举了大量相关电力系统、优化算法、新能源调度等领域的Matlab仿真资源,涵盖微电网优化、储能配置、需求响应、风光出力不确定性处理等多个方向,形成完整的科研技术支撑体系。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车调度、能源优化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究大规模电动汽车接入对配电网的影响;②构建双层优化调度模型并实现求解;③开展需求响应、有序充电、微电网优化等课题的仿真验证论文复现;④获取电力系统优化领域的Matlab代码资源技术参考。; 阅读建议:建议结合提供的网盘资源下载完整代码,重点学习双层优化建模思路Matlab实现方法,同时可拓展研究文中提及的其他优化调度案例,提升综合科研能力。
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