苏嵌实训-嵌入式 linux C 第8天

本文分享了关于嵌入式Linux环境下使用C语言进行开发的经验,重点介绍了线程中的互斥锁实现,互联网通信原理,客户端与服务器数据交互机制,以及基于OSI七层网络模型和LINUX四层模型的网络编程技巧。
项目名称【苏嵌实训-嵌入式 linux C 第8天】
今日进度以及任务学习了写线程中的互斥锁,互联网通信和传递数据的机制和原理,以及如何写客户端和服务器
本日任务完成情况学会了写线程中的互斥锁,互联网通信和传递数据的机制和原理,以及如何写客户端和服务器,以及使客户端和服务器传递信息。
本日开发中出现的问题汇总-代码写错,ip地址没有改,==写成=
本日开发收获学会了写线程中的互斥锁,互联网通信和传递数据的机制和原理,OSI七层网络模型及LINUX四层模型。ip地址,以及如何写客户端和服务器,以及使客户端和服务器传递信息。
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、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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