3、深入探索Protobuf编译与日志系统构建

深入探索Protobuf编译与日志系统构建

1. Protobuf编译

在将Protobuf编译成某种编程语言的代码时,需要该语言的运行时环境。编译器本身并不清楚如何将Protobuf编译成所有语言的代码,它需要特定语言的运行时来完成这项任务。

在Go语言中,有两种运行时可用于将Protobuf编译成Go代码。最初的运行时由Go团队和Google的Protobuf团队开发。之后,一些想要更多功能的人分叉了原始运行时,并将其发展成了gogoprotobuf,它具有更多的代码生成功能以及更快的编组和解组速度。像Etcd、Mesos、Kubernetes、Docker、CockroachDB和NATS等项目,以及Dropbox和Sendgrid等公司都使用了gogoprotobuf。不过在2020年3月,Go团队发布了用于Protobuf的Go API的重大修订版(APIv2),它具有更高的性能和反射API,使得可以添加类似于gogoprotobuf提供的功能。由于APIv2性能提升、有新的反射API、与gogoprotobuf不兼容以及gogoprotobuf项目需要新的维护者等原因,使用gogoprotobuf的项目开始转向APIv2,因此也推荐使用APIv2。

编译步骤如下:
1. 安装Protobuf运行时,运行命令:

go get google.golang.org/protobuf/...@v1.25.0
  1. 在项目根目录下运行以下命令来编译Protobuf:
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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