捂眼看世界-CSDN博客

原创 Paket在Linux下使用

paket在Debian10中的使用方法

2022-11-19 09:44:51 478 1

原创 Paket在Linux下使用问题

paket在debian10系统中的使用问题总结

2022-11-19 09:34:26 376

Linux下如何切换到root用户默认安装完成之后并不知道 root 用户的密码，那么如何应用 root 权限呢？sudo 命令Linux sudo 命令以系统管理者的身份执行命令，也就是说，经由 sudo 所执行的指令就好像是 root 亲自执行。使用权限：在 /etc/sudoers 中有出现的使用者。sudo -i|-sdebian@debian:~$ sudo -i通过这种方法输入当前管理员用户的密码就可以进到 root 用户。如果想一直使用 root 权限，要通过 su

2021-10-10 16:00:29 863

原创 LinuxCNC性能剖析

系统级性能优化通常包括两个阶段：性能剖析（performance profiling）和代码优化。性能剖析的目标是寻找性能瓶颈，查找引发性能问题的原因及热点代码。代码优化的目标是针对具体性能问题而优化代码或编译选项，以改善软件性能。在性能剖析阶段，需要借助于现有的 profiling 工具，探测相关模块的热点路径、耗时统计和占比。在代码优化阶段往往需要借助开发者的经验，编写简洁高效的代码，甚至在汇编级别合理使用各种指令，合理安排各种指令的执行顺序。本文主要讲述性能剖析的方法，在这方面，Linux 操作

2021-10-10 15:48:41 1647

原创 LinuxCNC远程调试

Linux 环境下一般使用 GDB 进行调试，但是在调试大型程序时不太方便，比如线程来回切换、查看堆栈等，不是那么直观。使用 VC++ 进行远程调试，有 GUI 界面，比较方便直观查看线程切换、堆栈、函数参数值等等。下面介绍如何使用 VC++ 远程调试 Linux 程序。环境准备Linux 系统上要安装 GDB 和 gcc/g++ 之类的，以便能够编译 C/C++ 代码。注意：编译程序时需加上 -g 选项，否则无法命中断点。远程调试说明一下，VC++ 要能远程调试 Linux 程序，需要的 V

2021-10-10 15:32:24 491 2

原创 LinuxCNC虚拟机环境搭建

本文讲述如何在虚拟机上搭建 LinuxCNC 运行环境，以及搭建过程中遇到的问题和对应解决方案。安装环境的版本：VMware Workstation 16 pro，Debian 7.11，LinuxCNC 2.7.14。安装 Debian 系统下载 Debian 系统镜像文件在 LinuxCNC 官网的 Downloads 页面下载 Debian 7 Wheezy ISO，下载的系统镜像文件为 linuxcnc-2.7.14-wheezy.iso。安装 Debian 系统镜像打开 VMware

2021-10-10 15:15:59 3379 8

原创离散点的最大轮廓误差

对于连续的三个数据点Qi−1Q_{i-1}Qi−1，QiQ_iQi，Qi+1Q_{i+1}Qi+1，如下图所示轮廓误差的计算方式可以用如下公式求取：{δ1=R(1−cos⁡ϕ1)δ2=R(1−cos⁡ϕ2)=R(1−cos⁡(π−θ−ϕ1))R=Li−12sin⁡ϕ1ϕ1=tan⁡−1(Li−1sin⁡(π−θ)Li+Li−1cos⁡(π−θ))\begin{aligned}\begin{cases}\delta_1 = R\left(1-\cos\phi_1\right) \\\del

2020-07-26 09:01:29 815

原创 B样条曲线插值

B样条曲线反算控制点1 De Boor算法设u∈[uj,uj+1)u\in[u_j,u_{j+1})u∈[uj,uj+1)，Vi,0=ViV_{i,0}=V_iVi,0=Vi，对于i=j−p,⋯ ,ji=j-p,\cdots,ji=j−p,⋯,j令Vi,k=ui+p+1−k−uui+p+1−k−uiVi−1,k−1+u−uiui+p+1−k−uiVi,k−1,k=1,⋯ ,p,i=j−p+k,⋯ ,jV_{i,k}=\dfrac{u_{i+p+1-k}-u}{u_{i+p+1-k}-u_i

2020-07-05 09:07:21 5037 9

原创 BSpline曲线逼近

在逼近问题中，曲线的误差界限EEE和要拟合的数据一起被输入。一般预先并不知道需要多少个控制点才能达到预期的精度EEE，因此逼近一般都需要通过迭代来实现。给定一个确定的控制点数目，比如nnn，构造曲线逼近给定的数据。有很多方法可以完成这一任务。例如，可建立一个非线性优化问题，以控制点、参数值u‾k\overline{u}_kuk、节点甚至权值作为未知量，而要最小化的目标函数通常是某种形式的误差的度量，例如误差的平方和或最大偏差。在下面将介绍的曲线逼近方法中，只有固定数目的控制点是未知的，并且它们通过线性最

2020-07-05 09:00:47 848 1

原创 De Boor递推算法

De Boor算法设u∈[uj,uj+1)u\in\left[u_j,u_{j+1}\right)u∈[uj,uj+1)，Vi,0=ViV_{i,0}=V_iVi,0=Vi，对于i=j−p,⋯ ,ji=j-p,\cdots,ji=j−p,⋯,j令Vi,k=ui+p+1−k−uui+p+1−k−uiVi−1,k−1+u−uiui+p+1−k−uiVi,k−1,k=1,⋯ ,p,i=j−p+k,⋯ ,jV_{i,k}=\dfrac{u_{i+p+1-k}-u}{u_{i+p+1-k}-u_i}V

2020-07-02 20:58:54 4678 11

原创 B样条曲线曲面介绍

B样条基函数B样条基函数的定义由de Boor和Cox分别导出B样条基函数的递推定义，B样条基函数可以表示为Ni,0(u)={1,ui⩽u<ui+10,其他Ni,p(u)=u−uiui+p−uiNi,p−1(u)+ui+p+1−uui+p+1−ui+1Ni+1,p−1(u),p>0\begin{aligned}N_{i,0}(u) &= \begin{cases}1 ,\quad u_i \leqslant u < u_{i+1} \\0 ,\quad 其他\end

2020-07-02 20:50:03 1763

原创一般形式的加速度梯形算法

已知线段长度LLL，起点速度v0v_0v0，利用加速度梯形算法计算能达到的最大终点速度和最小终点速度。其中，最大加速度为ama_mam。计算能达到的最大终点速度vmv_mvm设加加速时最大加加速度为JmJ_mJm，减加速时最大加加速度为Jm′=JmαJ'_m=\dfrac{J_m}{\alpha}Jm′=αJm。加速到最大加速度时运动的距离S首先，计算按照最大加加速度，加速到最大加速度ama_mam时运动的距离SSS，其加速度变化示意图如下计算运动的加速度a={Jmt,0⩽t⩽

2020-06-22 22:58:40 2930 2

原创加速度梯形算法：滤波方式下的速度规划

加速度梯形算法（滤波方式下的速度规划）已知线段长度sss，起点速度v0v_0v0，利用加速度梯形算法（滤波方式）计算能达到的最大终点速度和最小终点速度。其中，系统最大速度为vmv_mvm，系统最大加速度为ama_mam，系统最大加加速度为JmJ_mJm，插补周期为TTT。计算能达到的最大终点速度vm′v'_mvm′（1）假设实际运动的最大加速度为am′a'_mam′，则n=vm′−v0am′T,L=am′JmT.\begin{aligned}&n=\dfrac{v'_m-v_

2020-06-21 11:27:58 1174 2

原创加速度梯形算法：滤波方式下的公式推导

原始速度函数设初始速度为v0v_0v0，最大加速度为ama_mam，加速时间为t1t_1t1，滤波时间为t2t_2t2，于是有v(t)=v0+amt,t∈[0, t1]f(t)=1t2,t∈[0, t2]\begin{aligned}&v(t)=v_0+a_mt,&& t\in[0,\ t_1] \\&f(t)=\dfrac{1}{t_2},&& t\in[0,\ t_2]\end{aligned}v(t)=v0+

2020-06-21 11:17:08 700 2

原创加速度S形算法：滤波方式下的速度规划

已知线段长度sss，起点速度v0v_0v0，利用加速度S形算法（滤波方式）计算能达到的最大终点速度和最小终点速度。其中，系统最大速度为vmv_mvm，系统最大加速度为ama_mam，系统最大加加速度为JmJ_mJm，插补周期为TTT。计算能达到的最大终点速度vm′v'_mvm′（1）假设实际最大加速度为am′a'_mam′，则n=vm′−v0am′T,L=πam′2JmT.\begin{aligned}&n=\dfrac{v'_m-v_0}{a'_mT}, \\&L=

2020-06-21 09:37:51 1178

原创加速度S形算法：滤波方式下的公式推导

原始速度函数设初始速度为v0v_0v0，最大加速度为ama_mam，加速时间为t1t_1t1，滤波时间为t2t_2t2，于是有v(t)=v0+amt,t∈[0, t1]f(t)=π2t2sin⁡(πt2t),t∈[0, t2] \begin{aligned}&v(t)=v_0+a_mt, && t\in[0,\ t_1] \\&f(t)=\dfrac{\pi}{2t_2}\sin(\dfrac{\pi}{t_2}t), &&

2020-06-21 09:34:15 850 1

原创 Python自动获取Typora屏幕坐标将Markdown文件转为html文件

获取控件屏幕坐标由于 Typora 软件是多进程，并且使用工具 Pywinauto 查看其 control_type 是 Pane，不能像网上介绍的 notepad 的样例那样去使用，因此这里使用工具 PyAutoGUI，根据界面屏幕坐标去操作 Typora 软件。由于这类控件没有 API 方法，因此只能通过 print_control_identifiers() 方法打印出控件的屏幕坐标信息，通过从控制台获取打印的信息，并进行处理得到控件的坐标信息，通过坐标值来操作此类控件，具体实现可以看下面的代码：

2020-05-19 23:15:49 788 1

原创高速缓存与矩阵乘法(三)

CLAPACK 注意事项在使用 CLAPACK 前，要先清楚四点：首先是 Levels of Routines，即函数的层次，链接中有详细的介绍，这里不再赘述。其次是 Naming Scheme，即命名规则，链接中有详细的介绍，这里不再赘述。再次是 CLAPACK 的函数不接收二维数组，即只能用一维数组代替二维数组。例如，我想要个 array2 = {{1,2},{3,4}}，那么正确的写法是 array[2*2] = {1,2,3,4}。最后是行主序与列主序的问题。CLAPACK 看一维数组时会

2020-05-17 21:43:06 446

原创高速缓存与矩阵乘法(二)

LAPACK如果矩阵的规模较小，直接按照公式展开计算倒是看不出性能上有什么大问题，比如两个二维方阵相乘，计算公式如下c[i][j]=∑k=1na[i][k]∗b[k][j],1⩽i⩽n,1⩽j⩽nc[i][j]=\sum^n_{k=1}a[i][k]*b[k][j],\quad 1\leqslant i\leqslant n,1\leqslant j\leqslant nc[i][j]=k=1∑na[i][k]∗b[k][j],1⩽i⩽n,1⩽j⩽n但是，随着矩阵规模的增大，这种计算方式的性能瓶

2020-05-17 15:36:08 715

原创高速缓存与矩阵乘法(一)

来源：数据结构、算法与应用 C++语言描述（原书第2版）简单计算机模型我们来看一个简单的计算机模型，它的存储由一个一级缓存 L1（level 1）、一个二级缓存 L2 和主存构成。算术和逻辑操作由算术和逻辑单元（ALU）对存储在寄存器（R）中的数据进行处理来完成。下图是这个计算机模型的一部分。通常，主存的大小是几十或几百 MB；二级缓存的大小不足 1MB；一级缓存的大小是几十 KB；寄存器的数量在 8 和 32 之间。程序开始运行时，所有数据都在主存。要执行一个算术运算，例如加法，首先把相加的数据

2020-05-17 08:45:45 1900

原创批处理脚本监视进程资源

在 windows 系统下，可以通过批处理脚本监视进程的资源使用情况，并且定时输出到文件中。批处理脚本（xxx.bat）如下：rem 设置输出文件的路径set filePath=E:\xxx.txt:startrem 输出系统当前日期和时间echo %date:~0,4%-%date:~5,2%-%date:~8,2% %time:~0,2%:%time:~3,2%:%time:~6,2% >> %filePath%rem 输出指定进程（cmd.exe）对应的资源使用taskli

2020-05-16 22:04:12 579

原创 WinEdt生成的 pdf 书签乱码

使用 WinEdt 编译生成 pdf 文件书签时乱码，解决方法：先点击编译生成一次 pdf 文件，此时书签中内容为乱码；将 PDF 类型切换到 PDFLatex，如图，再点击生成一次，此时书签中内容就可以正常显示。...

2020-05-16 21:50:06 1289 2

原创自动化Python脚本：用Typora将Markdown文件转为html文件

本文介绍自动化 Python 脚本，实现用 Typora 将 Markdown 文件转为 html 文件。背景介绍目前比较流行使用 Markdown 形式的开发文档，并且使用版本管理工具维护开发文档的增删和修改。而对于开发文档的阅读者来说，可能他们更多是的阅读需要，并没有编辑和修改的需求，因此如果能够使用浏览器进行访问，则将会是比较愉悦的体验，还可以避免误修改的风险。这里介绍一款比较优秀并且免费的 Markdown 文档编辑工具 Typora，其介绍及使用说明可以自行到网上查阅，这里不再赘述。接下来将

2020-05-13 22:43:28 2473 2

空空如也

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