日报4.18

本文详细介绍了如何使用UDP和TCP协议实现客户端与服务端的通信,包括UDP的聊天功能实现,TCP的套接字创建、连接、发送与接收数据的过程。此外,还提供了生成随机验证码的方法,包括ASCII码的运用和多种随机生成策略。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

用udp客户端实现与网络调试助手的udp服务端亓行聊天功能

写一个无限循环

  • 客户端先发消息
  • 收后服务端的回应
  • 客户再发消息
  • 再收回应

写一个udp的服务端

  • 绑定端口
  • 先收消息,再回消息

1555571131974

写一个tcp的客户端

tcp服务端

1555578029797

tcp通信

客户端

  • 创建tcp套接字

    tcp_client = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
    
  • 连接服务器

    tcp_client.connect((str服务器ip, int端口))
    
  • 客户端先发消息

    tcp_client.send(bytes数据)
    
  • 客户端收消息

    tcp_client.recv(接收字节数)
    
  • 关闭套接字

    tcp_client.close()
    

    random模块

导入

import random

随机整数

包括最大值,不可加步长

random.randint(最小值,最大值)

不包括最大值,但可以给步长

random.randrange(最小值,最大值,步长)

随机选择一个返回

random.choice(列表)

随机取多个返回

随机取多个,返回结果是列表

random.sample(列表,取几个)

打乱顺序

用于洗牌,会改变列表自身数据

random.shuffle(列表)

作业生成验证码

随机生成八位数验证码

提示

利用一下ascii

chr(ascii码值) 可得到 对应的字符

目标,需要获得一个八位的由数字和字母组成的随机验证码

0-9

大写的A-Z 65-90

小写的a-z 97-122

方法一

完全随机

  • 做一个列表
    • 先取数字
    • 取大写字母
    • 取小写字线
  • 随机取多个

方法二

数字多

num=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,chr(random.randint(65,90)),chr(random.randint(97,122))]
s=random.sample(num,8)
print(s)

方法三

数字,大写字母,小写字母出现机会均等

import random

i = 0
rand_char = ""
while i < 8:
    # 随机一个大写字母
    big_char = chr(random.randint(65, 90))
    # 随机一个小写字母
    small_char = chr(random.randint(97, 122))
    # 随机一个整数
    int_char = str(random.randint(0,9))
    # 三个组成列表
    char_list = [big_char, small_char, int_char]
    # 从列表中随机出来一个
    get_char = random.choice(char_list)
    # 重复八次上面的操作
    rand_char += get_char

    i += 1

print(rand_char)
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/67c535f75d4c 在机器人技术中,轨迹规划是实现机器人从一个位置平稳高效移动到另一个位置的核心环节。本资源提供了一套基于 MATLAB 的机器人轨迹规划程序,涵盖了关节空间和笛卡尔空间两种规划方式。MATLAB 是一种强大的数值计算与可视化工具,凭借其灵活易用的特点,常被用于机器人控制算法的开发与仿真。 关节空间轨迹规划主要关注机器人各关节角度的变化,生成从初始配置到目标配置的连续路径。其关键知识点包括: 关节变量:指机器人各关节的旋转角度或伸缩长度。 运动学逆解:通过数学方法从末端执行器的目标位置反推关节变量。 路径平滑:确保关节变量轨迹连续且无抖动,常用方法有 S 型曲线拟合、多项式插值等。 速度和加速度限制:考虑关节的实际物理限制,确保轨迹在允许的动态范围内。 碰撞避免:在规划过程中避免关节与其他物体发生碰撞。 笛卡尔空间轨迹规划直接处理机器人末端执行器在工作空间中的位置和姿态变化,涉及以下内容: 工作空间:机器人可到达的所有三维空间点的集合。 路径规划:在工作空间中找到一条从起点到终点的无碰撞路径。 障碍物表示:采用二维或三维网格、Voronoi 图、Octree 等数据结构表示工作空间中的障碍物。 轨迹生成:通过样条曲线、直线插值等方法生成平滑路径。 实时更新:在规划过程中实时检测并避开新出现的障碍物。 在 MATLAB 中实现上述规划方法,可以借助其内置函数和工具箱: 优化工具箱:用于解决运动学逆解和路径规划中的优化问题。 Simulink:可视化建模环境,适合构建和仿真复杂的控制系统。 ODE 求解器:如 ode45,用于求解机器人动力学方程和轨迹执行过程中的运动学问题。 在实际应用中,通常会结合关节空间和笛卡尔空间的规划方法。先在关节空间生成平滑轨迹,再通过运动学正解将关节轨迹转换为笛卡
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