软件工程(C编码实践篇)学习总结

通过学习软件工程课程,理解了代码风格的重要性,掌握了模块化设计原则,并熟悉了Linux下的开发环境及工具使用。

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刘喜 + 原创作品转载请注明出处 + 咸蛋超级咸 + 《软件工程(C编码实践篇)》MOOC课程http://mooc.study.163.com/course/USTC-1000002006


学习心得


       完成了网易云课堂孟老师软件工程这门课程的学习,受益良多,特写一篇博客记录学习心得,同时对学习过程作一个总结。
       做为一个跨专业过来学习软件工程的学生来说,这门课程很好的让我学习到了软件工程 的思想,并一带着让我们熟悉了linux下的开发,以及github、git等常用工具的使用。
       课程从大家都熟悉的Hello World开始,带着我门熟悉了linux系统的开发环境,了解并学习了git和GitHub的操作。
       接着由一个简单的menu小程序为例,向我们介绍了软件工程中的代码风格规范。强调了代码风格的原则:简明、易读、无二义性,以及缩进、命名、注释等代码编排的风格规范。让我们知道良好的代码风格能够省去不必要的注释,让代码更“漂亮”,同时易于他人阅读代码,这也是合作开发项目的基础。
       后面的课程基于这个menu小程序,一步一步由浅入深的将他设计成一个可重用的子系统

实验报告链接


为了便于回顾,之在这附上课程期间做实验记录的实验报告

学习总结


  • 收获

           经过这段时间的学习,最大的收获是改变了我以前对软件工程错误的认识,认为软件工程代码量越多,越复杂做出来的软件越高级。相反真正的软件工程并不是靠代码的堆砌,和写一些别人都看不懂的复杂代码,而是从程序的易读性,可拓展性出发做到:
           代码的书写需要遵循统一格式,注意代码风格的原则:简明、易读、无二义性缩进、命名、注释等代码编排的风格规范。
           在模块化的思想中,讲究高内聚低耦合,接口要规范,代码要注意通用性,注意以下原则,Purpose,Preconditions(assumptions),Protocols,Postconditions(visible effects),Quality Attributes。
           高内聚就是一个函数只做一件事,一个模块只做一类事的,实现功能尽量用库函数;
           要遵循“不和陌生人说话”的原则,以保证除了类提供的接口,别人无法访问类的其他内容。同时要合理使用数据结构、控制结构等来简化代码。
           在C实践方面,C语言是面向过程的一门计算机语言但是它依然可以面向对象,就是运用callback函数。可以用callback函数实现多态以便接口更加通用,实现信息隐藏。
           在处理多线程问题中,需要关注函数是否是可重入的,使用互斥锁,读写锁以保证多线程安全。同时了解了函数的可重入性与线程安全之间的关系,可重入的函数不一定是线程安全的;可重入的函数在多个线程中并发使用时是线程安全的,但不同的可重入函数(共享全局变量及静态变量)在多个线程中并发使用时会有线程安全问题(可能是线程安全的也可能不是线程安全的);不可重入的函数一定不是线程安全的。
           在子系统的设计当中,要设计出可重用的接口。在Linux下对代码的编译可以编写Makefile文件,然后直接
           用make命令编译会省事不少。getopt()用来分析命令行参数。参数argc和argv分别代表参数个数和内容。

  • 遗憾

    跨专业的我基础毕竟没有科班出生的同学好,很多时候虽然能听懂,但是动起手来却不是那么简单,往往很多时候一个看上去简单的实验要做上好久才能完成。在往后的学习生活中,我要加强自身的编码能力,成为一个合格的软件工程的研究生,期待孟老师开更多的实战教程。

感谢


非常感谢孟老师对学生辛勤付出,让广大学子有了优秀的学习资源。

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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