40、X86 - 64编程实战:从函数调用到数组操作

X86 - 64编程实战:从函数调用到数组操作

1. 函数调用约定示例

在编程中,函数调用约定是一个重要的概念。下面我们先来看一个计算圆锥表面积和体积的示例。在完成函数序言后,会访问局部变量 LocalVar1A LocalVar1B 用于演示。接着初始化主处理循环使用的寄存器,不过很多初始化是多余的,主要是为了说明非易失通用寄存器和 XMM 寄存器的使用。之后使用 SSE2 双精度浮点运算来计算圆锥的表面积和体积。

处理循环完成后,使用一系列 movdqa 指令恢复非易失 XMM 寄存器。函数 Cc3_ 释放其局部栈空间,并恢复之前保存的非易失通用寄存器。示例程序 CallingConvention3 的结果如下:
| r/h | sa | vol |
| — | — | — |
| 1.00 1.00 | 7.584476 7.584476 | 1.047198 1.047198 |
| 1.00 2.00 | 10.166407 10.166407 | 2.094395 2.094395 |
| 2.00 3.00 | 35.220717 35.220717 | 12.566371 12.566371 |
| 2.00 4.00 | 40.665630 40.665630 | 16.755161 16.755161 |
| 3.00 5.00 | 83.229761 83.229761 | 47.123890 47.123890 |
| 3.00 10.00 |

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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