18、Rust 中的外部函数接口使用指南

Rust 中的外部函数接口使用指南

1. 扩展外部块

在 Rust 应用中, extern 块可按需包含所需库的多个方法。每添加一个新函数到 extern 块时,最好对其进行测试,可通过单元测试或在 main 函数中调用该函数来实现。同时,多个 Rust 源文件也能包含库函数。

例如,在 Source1.rs 文件中进行如下修改:

//Source1.rs
[link(name="mylib")]
extern
{
    fn some_method(a: f32) -> f32;
    fn some_other_method(a: i32, b: f32, c: f64) -> f64;
}

Source2.rs 文件中进行如下修改:

[link(name="mylib")]
extern
{
    fn some_other_method(a: i32, b: f32, c: f64) -> f64;
    fn some_text_method() -> String;
}

只要包含链接行,就不会出现问题。

2. 类型不匹配问题

在 32 位平台和 64 位平台上构建库时, int 类型的大小可能不同。例如:

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与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与动态响应性能。; 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与预测控制性能;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训练流程与模型预测控制器(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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