PPC2003 日志记录

首先用了PC上的log4net,结果连编译都不能通过。

后得大侠BuilderC告知,ppc2003中根本不支持此Log4net,但是却有专用的log4net.

http://breathingtech.com/2009/using-apache-log4net-in-net-compact-framework-projects/

按照文中配置之后,终于可以记录了。主要代码如下:

  

 

 

 

 

但是新的问题伴随出现--日志的输出位置是在.NET的工具-->选项-->设备工具-->设备-->属性(项目-->属性 里面也可)中配置,即设备的默认输出位置。

但是此默认输出位置却无法设置到PC本地的文件夹,即日志文件不能从PPC外读取。当然可以将它复制到存储卡中(File-->Configuration-->Shared Folder)读取,但是很明显太麻烦了。

最终还是决定自己写日志类,直接保存到存储卡中。

代码其实很简单,功能也很简单。如果需要,随时可以扩展下。

 

 

 

 

 

几天了都是在做无用功,最终还是转回来自己写...

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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