那些你应该记住的字符串函数

在我们移植的基于freeRTOS的webserver源码里,有很多的字符串处理函数,相信仔细研读过的人应该都注意到,那么你对这些字符处理函数都清楚吗?今天我们就来总结下:

这些函数的原型声明其实都在string.h头文件里,因为我们使用的是IAR 7.4,所以这个文件位于:

0?wx_fmt=jpeg

0?wx_fmt=jpeg

在一些程序员面试的题目中也经常会出题让实现这些字符串处理函数,这些还是很重要的,对这些函数要大概有个印象,不至于感觉陌生。可以看下string这个文件,结合百度查阅,接可以弄清楚这些字符串函数,例如以strchr函数为例,在iar下看到他的源码其实很简单,就是寻找字符C首次出现在字符串s中的位置,成功则返回要查找字符第一次出现的位置,失败返回NULL。

0?wx_fmt=jpeg

在看在我们之前讲过的移植好的webserver的代码中有大量应用这些函数的地方

0?wx_fmt=jpeg

0?wx_fmt=jpeg

这样的例子还有很多,我们就不列举了,希望可以引起大家对这些函数的重视。这些都是别人都已经写好了,我们只是拿来用,有什么理由不学会它呢?有兴趣的甚至可以不要看这些函数源码,自己去实现。仔细阅读下string.h这个文件,会对你有很大帮助。希望这个周末可以对你有所收获。

/*******************************************************************/

/*本公众平台长期承接嵌入式项目开发,产品设计,设计外包等,为您提供*/

/*一站式交钥匙解决方案和设计。欢迎致电咨询:18706715925 武工*******/

/******************************************************************/

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,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma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)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值