《Linux那些事儿之我是USB》我是U盘(13)设备花名册

storage_probe这个函数挺有意思,总长度不足100行,但是干了许多事情,这就像足球场上的后腰,比如切尔西的马克莱莱,在场上并不起眼,但是却为整个团队做出了卓越的贡献。

我们继续看storage_probe的代码:

972 mutex_init(&(us->dev_mutex));

973 init_MUTEX_LOCKED(&(us->sema));

974 init_completion(&(us->notify));

975 init_waitqueue_head(&us->delay_wait);

976

977 /*Associate the us_data structure with the USB device */

978 result = associate_dev(us, intf);

979 if(result)

980 goto BadDevice;

981

982 /*

983 * Get the unusual_devs entries and thedescriptors

984 *

985 * id_index is calculated in thedeclaration to be the index number

986 * of the match from the usb_device_idtable, so we can find the

987 * corresponding entry in the privatetable.

988 */

989 result =get_device_info(us, id);

990 if(result)

991 goto BadDevice;

992

storage_probe函数之所以短小,是因为它调用了大量的函数。所以,看起来短短一段代码,实际上却要花费读代码的人好几个小时。
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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