24、Rust 中的数据序列化与并发编程

Rust 中的数据序列化与并发编程

数据序列化与反序列化

在许多应用程序中,为了以紧凑的方式传输或存储数据,数据序列化和反序列化是重要的概念。序列化是将内存中的数据类型转换为字节序列的过程,而反序列化则是相反的过程,即读取数据。

许多编程语言都支持将数据结构转换为字节序列。 serde 是一个非常出色的工具,它在编译时为任何受支持的类型生成序列化代码,主要依赖于过程宏。大多数情况下,使用 serde 进行序列化和反序列化是零成本的操作。

下面通过一个示例来展示如何使用 serde 对自定义类型进行序列化和反序列化。
1. 创建项目
首先,使用以下命令创建一个新的项目:
bash cargo new serde_demo
2. 配置依赖
Cargo.toml 文件中添加以下依赖:
toml # serde_demo/Cargo.toml [dependencies] serde = "1.0.84" serde_derive = "1.0.84" serde_json = "1.0.36"
3. 编写代码
main.rs 文件中编写以下代码:
```rust
// serde_demo/src/main.rs
use serde_der

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值