Unix/Linux编程实践教程

本书通过详细解析Unix工作原理,引导读者逐步掌握Unix系统编程技能,包括核心系统命令的实现方法,适合计算机专业学生及有一定基础的开发人员学习。

内容简介

操作系统是计算机最重要的系统软件。Unix操作系统历经了几十年,至今仍是主流的操作系统。本书通过解释Unix的工作原理,循序渐进地讲解实现Unix中系统命令的方法,让读者理解并逐步精通Unix系统编程,进而具有编制Unix应用程序的能力。书中采用启发式、举一反三、图示讲解等多种方法讲授,语言生动、结构合理、易于理解。每一章后均附有大量的习题和编程练习,以供参考。
本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书,亦可作为有一定系统编程基础的开发人员的自学教材和参考手册。

作者简介

Bruce Molay,哈佛大学著名教授,从事Unix系统编程和教学十余年之久,本书就是在哈佛继续教育学院的Unix systim Programming课程的基础上,结合作者的实践、教学经验编写而成。

 

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六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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