2、Linux系统编程入门指南

Linux系统编程入门指南

一、系统编程概述

系统编程主要围绕编写系统软件展开,系统软件处于底层,直接与内核和核心系统库交互。像我们日常使用的 shell、文本编辑器、编译器、调试器、核心实用程序以及系统守护进程等都属于系统软件。网络服务器、Web 服务器和数据库同样也是系统软件,它们主要(甚至完全)与内核和 C 库进行交互。

与之相对的是高层的 GUI 应用程序等软件,它们通常处于较高层级,只是偶尔才会深入底层。无论是专职编写系统软件的程序员,还是仅将部分时间用于此任务的程序员,都能从系统编程的理解中受益。系统编程是所有软件编写的核心,无论是作为主要工作内容,还是作为高层概念的基础,都至关重要。

在众多系统中,Linux 是一个现代类 Unix 系统,由 Linus Torvalds 和全球各地的程序员社区从头开始编写。虽然 Linux 与 Unix 有着相同的目标和理念,但它有自己的发展路径,在需要时会有所不同,仅在实际可行时才会与 Unix 趋同。Linux 系统编程的核心与其他 Unix 系统相同,但在基础之上,Linux 支持更多的系统调用,表现出独特的行为,并提供新的功能。

传统上,所有的 Unix 编程都是系统级编程,Unix 系统历史上没有太多高层抽象。即使在 X Window System 等开发环境中编程,也能完全看到核心 Unix 系统 API。因此,我们可以说这涵盖了一般的 Linux 编程,但不包括 Linux 编程环境的内容,例如不会有关于 make 的教程,主要关注的是现代 Linux 机器上暴露的系统编程 API。

系统编程和应用编程在某些重要方面有所不同,但也有相似之处。系统编程的特点是程序员必须对其工作的

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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