2、从 Python 视角看 Rust 入门

从 Python 视角看 Rust 入门

1. 了解 Rust 与 Python 的差异

Rust 有时被描述为系统级语言,软件工程师可能会将其与 C++ 相提并论,认为它速度快但难学、危险且编码耗时。然而,Rust 具有内存安全、高效和高生产力的特点。

在选择编程语言时,通常需要在资源、速度和开发时间之间进行权衡。随着计算能力的提升,像 Python 这样的动态语言变得流行,因为可以利用垃圾回收器来管理内存,使软件开发更简单、快速和安全。但随着芯片组件接近原子大小,摩尔定律不再适用,而大数据的兴起让我们对更快语言的需求增加,Golang 和 Rust 等语言应运而生。

Rust 无需垃圾回收就能实现内存安全,这是其显著优势。Discord 在 2020 年的博客文章中展示了从 Go 切换到 Rust 的原因,表明 Rust 在性能上优于 Golang。Python 适合用于原型开发和复杂逻辑,拥有丰富的第三方库和灵活的面向对象编程,但速度慢且资源利用效率不高。而 Rust 虽然在代码布局和结构上更具限制性,但在实现多线程时速度快、安全且高效。将这两种语言结合,Python 开发者可以在需要时使用 Rust 代码。

在运行方面,Python 使用 Flask 构建的 Web 应用有类似如下代码:

from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route("/")
def home():
    return "Hello, World!"

if __name__ == "__main__":
    app.run(deb
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 本项目是本人参加BAT等其他公司电话、现场面试之后总结出来的针对Java面试的知识点或真题,每个点或题目都是在面试中被问过的。 除开知识点,一定要准备好以下套路: 个人介绍,需要准备一个1分钟的介绍,包括学习经历、工作经历、项目经历、个人优势、一句话总结。 一定要自己背得滚瓜烂熟,张口就来 抽象概念,当面试官问你是如何理解多线程的时候,你要知道从定义、来源、实现、问题、优化、应用方面系统性地回答 项目强化,至少与知识点的比例是五五开,所以必须针对简历中的两个以上的项目,形成包括【架构和实现细节】,【正常流程和异常流程的处理】,【难点+坑+复盘优化】三位一体的组合拳 压力练习,面试的时候难免紧张,可能会严重影响发挥,通过平时多找机会参与交流分享,或找人做压力面试来改善 表达练习,表达能力非常影响在面试中的表现,能否简练地将答案告诉面试官,可以通过给自己讲解的方式刻意练习 重点针对,面试官会针对简历提问,所以请针对简历上写的所有技术点进行重点准备 Java基础 JVM原理 集合 多线程 IO 问题排查 Web框架、数据库 Spring MySQL Redis 通用基础 操作系统 网络通信协议 排序算法 常用设计模式 从URL到看到网页的过程 分布式 CAP理论 锁 事务 消息队列 协调器 ID生成方式 一致性hash 限流 微服务 微服务介绍 服务发现 API网关 服务容错保护 服务配置中心 算法 数组-快速排序-第k大个数 数组-对撞指针-最大蓄水 数组-滑动窗口-最小连续子数组 数组-归并排序-合并有序数组 数组-顺时针打印矩形 数组-24点游戏 链表-链表反转-链表相加 链表-...
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