嵌入式个人规划

嵌入式开发职位要求:Linux系统、Shell编程、Linux开发环境、C语言、ARM硬件平台、数据结构、Linux内核、驱动程序等

先从shell着手,以后慢慢补充哈

shell推荐书籍

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1.鸟哥的Linux私房菜 基础学习篇(第3版)

它对linux讲解,由浅入深,一定会让很多初学者爱不释手的。

2.LINUX与UNIX SHELL编程指南

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3.高级Bash脚本编程指南(实验楼教学)

高级Bash脚本编程指南原版官网链接

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学习一段时间后,可以给自己一个测试按:SHELL 水平测试系列并非覆盖 SHELL 的所有方面,而是挑选一些题目以引发思考,
以管中窥豹的方式达到检验水平的目的.

[ SHELL 水平测试 ][ OVERVIEW 篇 ]
http://bbs.chinaunix.net/forum/viewtopic.php?t=476260&show_type=&sid=e90e3c748f1c10920ca09d71a81f7461

[ SHELL 水平测试 ][ SED 篇 ]
http://bbs.chinaunix.net/forum/viewtopic.php?t=476269&show_type=&sid=e90e3c748f1c10920ca09d71a81f7461

[ SHELL 水平测试 ][ AWK 篇 ]
http://bbs.chinaunix.net/forum/viewtopic.php?t=476271&show_type=&sid=e90e3c748f1c10920ca09d71a81f7461

[ SHELL 水平测试 ][ REGEX 篇 ]
http://bbs.chinaunix.net/forum/viewtopic.php?p=3143773#3143773



内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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