15、64 位 ARM 汇编语言编程:C、Python、Kotlin 和 Swift 交互指南

64 位 ARM 汇编语言编程:C、Python、Kotlin 和 Swift 交互指南

在编程领域,不同语言之间的交互是一项重要的技能。本文将深入探讨如何在 64 位 ARM 汇编语言编程中实现与 C、Python、Kotlin 和 Swift 的交互,通过实际案例展示具体的操作步骤和代码实现。

1. 与 C 和 Python 交互

首先,我们来看看如何在汇编代码中调用 C 函数,以及如何从 Python 调用汇编函数。

  • 调用 C 函数 :在汇编代码中调用 C 函数时,我们可以利用标准 C 运行时开发一些调试辅助函数,这有助于简化汇编代码的开发过程。例如,我们可以创建一个将字符串转换为大写的汇编函数,并在 C 主程序中调用它。
  • 从 Python 调用汇编函数 :Python 作为一种高级语言,具有调用共享库的能力。我们可以通过特定的方法将汇编代码打包为静态库或共享库,然后在 Python 程序中调用这些库中的函数。以下是一个简单的示例,展示了如何在 Python 中调用我们的汇编函数:
# 调用函数并打印输入和输出
# 使用 decode 方法将 ASCII 转换回 Unicode
# 这里假设已经有相应的共享库和函数
# 示例代码,实际使用时需要根据具体情况修改
import ctypes

# 加载共享库
lib = ctypes.CDLL('./path/to/your/shared/library.so')

# 定义函数参数和返回类型
lib.your_func
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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