19、Rust 中不安全代码与外部函数调用指南

Rust 中不安全代码与外部函数调用指南

在 Rust 编程中,安全是其内存管理的重要特性,它让编译器能为开发者自动分配和释放内存。但 Rust 也有其“黑暗面”——不安全代码(unsafe)。使用不安全代码,开发者可自行处理内存管理,这使 Rust 能与其他原生代码、编程语言、Linux 内核甚至硬件进行交互。不过,这种强大能力也伴随着缺乏安全保障的问题,因此编写健壮安全的软件时,需谨慎使用不安全代码。

1. 使用不安全代码

Rust 的 unsafe 关键字告知编译器,后续代码(如作用域或函数)将不遵循常规的借用和所有权规则,即允许出现未定义行为。在这些代码段中,可操作指针、读取操作系统允许的任意内存,但也可能导致内存泄漏、缓冲区溢出和指针运算等问题。

使用不安全代码的原因在于,编译器无法对其他共享二进制文件进行借用检查,同时在处理硬件时,也无法检查内存安全性。例如,某些传感器要求向一个内存地址写入数据(从编译器角度看是内存泄漏),然后从另一个内存地址读取数据(技术上属于缓冲区溢出),因为设备寄存器是内存映射的,看起来就像普通的 RAM。

以下是 Rust 中的不安全能力:
- 调用不安全函数
- 实现不安全特性
- 解引用原始指针
- 写入内存位置
- 从内存位置读取(如联合的字段)

其语法如下:

unsafe fn do_crazy_stuff() {
    // 仅允许不安全代码
}
fn main() {
    unsafe {
        do_crazy_stu
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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 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)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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