Malkfile改模版

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主程序

[root@localhost 0118]# cp -r/mnt/hgfs/shared/client/ ./

[root@localhost 0118]# ls

add.c client  divi.c  main.c mul.c  sub.c

[root@localhost 0118]# cd client

[root@localhost client]# ls

bin check_putin  client  include main  Makefile  pack_message scripts

[root@localhost client]# cd ..

[root@localhost 0118]# ls

add.c client  divi.c  main.c mul.c  sub.c

[root@localhost 0118]# cd ..

[root@localhost n2017]# ls

0118 0119  0120  0121

[root@localhost n2017]# cp *.c ../0120

cp: 无法 stat “*.c”: 没有那个文件或目录

[root@localhost n2017]# cd 0118

[root@localhost 0118]# cp *.c ../0120

[root@localhost 0118]# cp -r ./client/../0120

[root@localhost 0118]# cd ../0120

[root@localhost 0120]# ls

add.c client  divi.c  hu.c main.c  mul.c  nine.c sub.c

[root@localhost 0120]# cp hu.c nine.c../0121

[root@localhost 0120]# rm hu.c

rm:是否删除 一般文件 “hu.c”? y

[root@localhost 0120]# rm nine.c

rm:是否删除 一般文件 “nine.c”? y

[root@localhost 0120]# ls

add.c client  divi.c  main.c mul.c  sub.c

[root@localhost 0120]# cd client

[root@localhost client]# ls

bin check_putin  client  include main  Makefile  pack_message scripts

[root@localhost client]# rm -r client

rm:是否删除 一般文件 “client”? y

[root@localhost client]# rm -frcheck_putin/

[root@localhost client]# rm -frpack_message/

[root@localhost client]# ls

bin include  main  Makefile scripts

[root@localhost client]# mkdir -p ./add/src

[root@localhost client]# mkdir -p ./sub/src

[root@localhost client]# mkdir -p ./mul/src

[root@localhost client]# mkdir -p./divi/src

[root@localhost client]# ls

add bin  divi  include main  Makefile  mul scripts  sub

[root@localhost client]# cd add

[root@localhost add]# ls

src

[root@localhost add]# cd ..

[root@localhost client]# cp ./main/Makefile./add

[root@localhost client]# cp ./main/Makefile./sub

[root@localhost client]# cp ./main/Makefile./mul

[root@localhost client]# cp ./main/Makefile./divi

[root@localhost client]# cd divi

[root@localhost divi]# ls

Makefile src

[root@localhost divi]# cd ..

[root@localhost client]# cp ../add.c./add/src

[root@localhost client]# cp ../sub.c./sub/src

[root@localhost client]# cp ../mul.c./mul/src

[root@localhost client]# cp ../divi.c./divi/src

[root@localhost client]# cd ./divi/src

[root@localhost src]# ls

divi.c

[root@localhost src]# cd ..

[root@localhost divi]# cd ..

[root@localhost client]# cd ..

[root@localhost 0120]# vim main

[root@localhost 0120]# vim main.c

[root@localhost 0120]# cp ../main.c./main/src

cp: 无法 stat “../main.c”: 没有那个文件或目录

[root@localhost 0120]# cd client

[root@localhost client]# cp ../main.c./main/src

cp:是否覆盖“./main/src/main.c”? y

[root@localhost client]# cd main

[root@localhost main]# cd src

[root@localhost src]# vim main.c

[root@localhost src]# cd ../../

[root@localhost client]# cd include

[root@localhost include]# vim myhead.c

[root@localhost include]# vim myhead.h

[root@localhost include]# cd ..

[root@localhost client]# cd scripts

[root@localhost scripts]# vim makefile

[root@localhost scripts]# vim Makefile

[root@localhost scripts]# cd ..

[root@localhost client]# make

make[1]: Entering directory`/home/n2017/0120/client/add'

gcc -Wall -O3   -c -o src/add.o src/add.c

make[1]: Leaving directory`/home/n2017/0120/client/add'

make[1]: Entering directory`/home/n2017/0120/client/sub'

gcc -Wall -O3   -c -o src/sub.o src/sub.c

make[1]: Leaving directory`/home/n2017/0120/client/sub'

make[1]: Entering directory`/home/n2017/0120/client/mul'

gcc -Wall -O3   -c -o src/mul.o src/mul.c

make[1]: Leaving directory`/home/n2017/0120/client/mul'

make[1]: Entering directory`/home/n2017/0120/client/divi'

gcc -Wall -O3   -c -o src/divi.o src/divi.c

make[1]: Leaving directory`/home/n2017/0120/client/divi'

make[1]: Entering directory `/home/n2017/0120/client/main'

gcc -Wall -O3   -c -o src/main.o src/main.c

make[1]: Leaving directory`/home/n2017/0120/client/main'

gcc -Wall -O3 -o cal_main add/src/*.osub/src/*.o mul/src/*.o divi/src/*.o main/src/*.o -lpthread

cal_main make done!

[root@localhost client]# ls

add bin  cal_main  divi include  main  Makefile mul  scripts  sub

[roo

 

 

 

 

 

Vim main.c

#include <stdio.h>

  2#include "../../include/myhead.h"

  3

  4int main()

  5 {

 6     int a, b;

 7     printf("please inputthe number is:\n");

 8    scanf("%d,%d",&a,&b);

 9     printf("a + b =%d\n", add(a,b));

 10    printf("a - b = %d\n", sub(a,b));

 11    printf("a * b = %d\n", mul(a,b));

 12    printf("a / b = %d\n", divi(a,b));

 13    return 0;

 14 }

 

 

 

Vim myhead.h

  8#ifndef MYHEAD_H_

  9#define MYHEAD_H_

 10

 11int add(int,int);

 12int sub(int,int);

 13int mul(int,int);

 14int divi(int,int);

 15

 16#endif /* MYHEAD_H_ */

 

 

 

Vim makefile

CC := gcc

  2 CFLAGS := -Wall -O3

  3 Libs = -lpthread

  4 Target := cal_main

  5 Source := $(wildcard src/*.c)

  6 Objs := $(patsubst %.c,%.o,$(Source))

  7 Modules += add sub mul divi main

  8 AllObjs := $(addsuffix /src/*.o,$(Modules))

  

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
在机器人技术领域,机器人操作系统(ROS)的演进为各类应用提供了关键支撑。计算机视觉与增强现实的结合,进一步拓展了机器人的感知与交互能力。OpenCV作为广泛使用的视觉处理库,集成了多种图像分析与模式识别算法。其中,Aruco标记系统作为一种基于二维码的视觉标识,因其识别稳定、计算高效的特点,被广泛应用于空间定位、姿态估计及增强现实场景的虚实融合。 Aruco标记通过预定义的编码图案,可在复杂环境中实现快速检测与高精度位姿解算。这一特性使其在自主导航、三维重建、目标跟踪等任务中具有重要价值。例如,在移动机器人定位中,可通过布设标记点辅助实现厘米级的位置修正;在增强现实应用中,则能依据标记的空间姿态准确叠加虚拟信息。 针对ROS2框架,现已开发出集成OpenCV的Aruco标记检测与位姿估计工具包。该工具能够实时处理图像流,识别标记的独特编码,并解算其相对于相机坐标系的三维位置与旋转姿态。结果可通过ROS2的话题或服务接口发布,为其他功能模块提供实时视觉反馈。工具包兼容多种标准标记字典,用户可根据实际场景的复杂度与识别范围需求,灵活选择不同尺寸与编码数量的标记集合。 将Aruco检测模块嵌入ROS2系统,可充分利用其分布式通信机制与模块化架构。开发者能够便捷地将视觉定位数据与运动规划、控制决策等模块相融合,进而构建更为综合的机器人应用系统。例如,结合点云处理技术可实现动态环境的三维建模,或与机械臂控制器联动完成基于视觉引导的精准抓取操作。 该开源工具的推出,降低了在ROS2中部署视觉定位功能的技术门槛。通过提供稳定、可配置的标记识别与姿态解算方案,它不仅促进了机器人视觉应用的快速原型开发,也为后续在工业自动化、服务机器人、混合现实等领域的深入应用奠定了技术基础。随着感知算法与硬件性能的持续提升,此类融合视觉、增强现实与机器人中间件的工具包,将在智能化系统的构建中发挥日益重要的作用。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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