embedded system recomand book

时间: 2023-12-09 20:01:26 浏览: 27
《嵌入式系统设计与开发》这本书是我强烈推荐的一本嵌入式系统方面的书籍。这本书由Renzo natali和his team一起编写而成,他们是经验丰富的嵌入式系统工程师和专家。这本书涵盖了从嵌入式系统的基础概念到实际开发和设计的全过程,包括嵌入式系统的硬件设计、嵌入式软件的开发、嵌入式系统的架构和调试等方面。 这本书不仅详细讲解了嵌入式系统的硬件和软件设计原理,还介绍了一些最新的嵌入式系统开发技术和趋势,使读者能够了解到目前嵌入式系统的最新发展动态。此外,书中还包含了大量实际的案例和实践经验,可以帮助读者更好地理解和掌握嵌入式系统的开发和设计实践。 总的来说,这本书适合想要学习嵌入式系统设计与开发的初学者和从业人员阅读,不论是想要了解嵌入式系统的基础知识,还是想要深入学习并掌握嵌入式系统的设计和开发技术,这本书都能够给读者提供很大的帮助。希望更多的人能够通过阅读这本书,掌握嵌入式系统设计与开发的核心技术,从而在这个领域取得更好的发展和成就。
相关问题

embedded system desing: a unified hardware/software introduction

嵌入式系统设计是一个统一的硬件/软件介绍。嵌入式系统是指嵌入在其他设备或系统中的计算机系统,用于控制和执行特定功能。这些系统通常具有小型,低功耗,实时性和可靠性的特点。 嵌入式系统设计涉及到硬件和软件的结合,因此必须同时考虑到两者的要求和限制。硬件方面,设计师需要选择适合嵌入式系统的处理器,存储器,输入/输出接口等组件,并进行电路设计和物理布局。同时,硬件设计必须满足嵌入式系统的资源限制,如尺寸,功耗和成本。 在软件方面,嵌入式系统设计涉及到编写嵌入式软件,以实现所需的功能。这需要考虑到系统的实时要求和资源限制。实时性要求保证嵌入式系统能够及时响应外部事件,并按时完成任务。而资源限制(如处理器速度,内存容量)则要求软件设计尽可能高效地利用硬件资源。 在嵌入式系统设计中,还需要解决硬件和软件之间的接口问题。硬件与软件之间的通信和协作是嵌入式系统正常工作的关键。因此,在设计过程中需要考虑到接口的设计和优化,以确保数据传输的可靠性和性能。 总而言之,嵌入式系统设计是一项复杂而关键的过程,要求设计者同时兼顾硬件和软件方面的要求和限制。只有优秀的嵌入式系统设计才能确保嵌入式系统的稳定性,性能和可靠性。

springboot h2 Embedded

Spring Boot是一个用于创建独立的、基于Spring的应用程序的框架。它简化了Spring应用程序的开发过程,提供了自动配置和约定优于配置的原则。H2是一个内存数据库,它可以嵌入到应用程序中,也可以作为独立的数据库服务器运行。 Spring Boot与H2的集成非常简单,可以通过添加相应的依赖来实现。在使用Spring Boot时,可以使用H2作为开发和测试环境的数据库,而无需安装和配置其他数据库。 H2 Embedded是H2数据库的一种模式,它允许将H2数据库嵌入到应用程序中。这意味着应用程序可以直接使用H2数据库,而无需与外部数据库进行通信。H2 Embedded提供了轻量级、快速和易于使用的特性,适用于小型应用程序或需要临时存储数据的场景。 使用Spring Boot和H2 Embedded可以快速搭建一个轻量级的应用程序,并且可以方便地进行开发和测试。同时,H2 Embedded还支持持久化数据,可以将数据保存到文件中,以便下次启动应用程序时恢复数据。

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def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal

好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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