16、Tock系统项目构建与用户空间应用开发指南

Tock系统项目构建与用户空间应用开发指南

1. 项目结构完善与Rust工具链设置

当所有文件创建完成后,还需完成最后一步来确定示例项目结构,这与项目的构建方式相关,特别是所需的Rust工具链。在克隆的tock子模块中,能找到一个 rust-toolchain 文件,其中提及了Rust版本。首次安装Rust编译器时,此文件很有必要,可确保编译源代码时不会出现不一致的情况。编译时, make 会搜索 rust-toolchain 文件,并在系统上安装合适的版本。

由于该文件应位于项目根目录,我们通过创建指向 tock 文件夹内该文件的符号链接,将其置于项目层次结构的顶部。生成链接的命令如下:

$ cd project
$ ln -s tock/rust-toolchain .
2. 项目构建

项目文件夹结构确定后,接下来就是构建项目。内核和应用程序需分别构建。
- 内核构建 :要构建内核,需进入 kernel/microbit_v2 kernel/raspberry_pi_pico 文件夹,然后运行 make 命令,后续按之前描述的步骤操作。
- 应用程序构建 :每个应用程序都需单独构建。进入应用程序所在文件夹,例如 applications/e

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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