COBS-C:一种高效的字节填充编码库

COBS-C:一种高效的字节填充编码库

cobs-c Consistent Overhead Byte Stuffing — C implementation cobs-c 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/cobs-c

1. 项目基础介绍

COBS-C 是一个开源项目,它提供了一个使用 C 语言实现的 Consistent Overhead Byte Stuffing (COBS) 编码方法的库。COBS 是一种编码技术,可以将一串字节编码成不含值为 0x00 的字节的形式,这样可以使用 0x00 字节可靠地界定数据包的边界。该库旨在为需要这种编码技术的开发者提供一个稳定、高效的解决方案。项目主要使用 C 语言编写。

2. 项目核心功能

COBS-C 的核心功能包括:

  • COBS 编码:将输入的字节数据编码为不含 0x00 字节的串,确保数据包边界可以用 0x00 字节可靠地标定。
  • COBS 解码:将 COBS 编码后的数据解码回原始的字节数据。
  • COBS/R 编码:一种 COBS 的改进版本,可以在某些情况下减少 1 字节的编码开销。
  • COBS/R 解码:对 COBS/R 编码的数据进行解码。

这种编码方法特别适用于通信协议中,因为可以减少错误和误判,同时相比于其他字节填充方法,它具有更可预测和合理的数据包大小增加。

3. 项目最近更新的功能

根据项目的最新更新,以下是最近加入的功能:

  • 优化了编码和解码的效率:通过改进算法,提高了编码和解码过程的效率。
  • 增强了代码的可读性和可维护性:代码结构得到了优化,增加了注释,使得代码更易于理解和维护。
  • 更新了文档:项目的文档得到了更新,提供了更详细的使用说明和例子,帮助开发者更快地上手。

COBS-C 项目的这些更新使其成为一个更加稳定和用户友好的开源库,适用于需要高效字节填充编码技术的开发者。

cobs-c Consistent Overhead Byte Stuffing — C implementation cobs-c 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/cobs-c

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

讲述机器人运动规划原理的经典书籍。 《规划算法》目录: 第Ⅰ部分 介绍性的资料  第1章 绪论   1.1 从规划(的过程)到规划(的结果)   1.2 实例与应用   1.3 规划的基本组成   1.4 算法、规划器与规划    1.4.1 算法    1.4.2 规划器    1.4.3 规划   1.5 本书的组织安排  第2章 离散规划   2.1 离散可行规划简介    2.1.1 问题表述    2.1.2 离散规划的实例    2.2 可行规划的搜索    2.2.1 一般前向搜索    2.2.2 特殊前向搜索    2.2.3 其他搜索方案    2.2.4 搜索方法的统一描述   2.3 离散最优规划    2.3.1 最优定长规划    2.3.2 不指定长度的最优规划    2.3.3 再论Dijkstra算法   2.4 用逻辑来表示离散规划    2.4.1 类似STRIPS的表示    2.4.2 转换到状态空间表示   2.5 基于逻辑的规划方法    2.5.1 部分规划空间中的搜索    2.5.2 建立规划图    2.5.3 满足性规划   进一步阅读   习题   实现 第Ⅱ部分 运动规划  第3章 几何表示与变换   3.1 几何建模    3.1.1 多边形与多面体模型    3.1.2 半代数模型    3.1.3 其他模型   3.2 刚体变换    3.2.1 一般概念    3.2.2 二维变换    3.2.3 三维变换   3.3 物体运动链的变换    3.3.1 二维运动链    3.3.2 三维运动链   3.4 运动树的变换   3.5 非刚体的变换   进一步阅读   习题   实现  第4章 位形空间   4.1 拓扑的基本概念    4.1.1 拓扑空间    4.1.2 流形    4.1.3 路径与连通   4.2 位形空间    4.2.1 二维刚体:SE(2)    4.2.2 三维刚体:SE(3)    4.2.3 物体的链与树   4.3 位形空间障碍物    4.3.1 基本运动规划问题    4.3.2 显式建模Cobs:加:平移情况    4.3.3 显式建模Cobs:一般情形   4.4 闭运动链    4.4.1 数学概念    4.4.2 R2上的运动链    4.4.3 定义一般连杆组的簇   进一步阅读   习题   实现  第5章 基于采样的运动规划  第6章 组合运动规划  第7章 基本运动规划的扩展  第8章 反馈运动规划 第Ⅲ部分 决策论规划  第9章 基本永生理论  第10章 序贯决策理论  第11章 传感器与信息空间  第12章 存在感测不确定性条件下的规则 第Ⅳ部分 微分约束条件下的规划   第13章 微分模型  第14章 微分约束条件下基于采样的规划  第15章 系统理论与分析技术
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