你的小电视 2021-06-23 16:42:36
不管中文汇编是否可行,至少应该给每个指令起个中文名字。说中文编程不好用的人,咬定了敲if比如果快,他们注重效率。当变量、函数的数量不大时,用英文简写更快,可是,当面临复杂系统时,还是要使用自己的语言。
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中文编程 2021-08-14
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也可对指令的语法作可读性改进,比如这是原始汇编风格(对龙芯指令不熟,仅作演示之用):

相等跳转 寄存器1,寄存器2,地址 

下面这种风格更易读,也不用像当年英文汇编为了缩减助记符的长度而使用大量缩写:

如果 寄存器1 == 寄存器2 跳转到 地址

详见 此答

eguid_1 2021-07-05
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内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。

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