freertos推荐翻译书籍

时间: 2023-09-28 19:10:45 浏览: 59
以下是关于FreeRTOS的推荐翻译书籍: 1.《FreeRTOS实时内核应用开发详解》:作者张立军,由电子工业出版社出版。此书详细介绍了FreeRTOS实时内核的原理、结构、任务管理、时间管理、内存管理、中断处理、软件定时器、消息队列、事件标志组等内容,并通过实例讲解了FreeRTOS在实际应用中的使用方法和技巧。 2.《FreeRTOS内核源代码剖析》:作者庄永昌,由清华大学出版社出版。此书全面解析了FreeRTOS内核源代码,包括任务管理、时间管理、内存管理、中断处理、软件定时器、消息队列、事件标志组等模块的实现原理和代码细节,让读者深入了解FreeRTOS的实现机制。 3.《FreeRTOS移植与实战》:作者李进,由电子工业出版社出版。此书介绍了FreeRTOS在不同硬件平台上的移植方法和技巧,包括ARM Cortex-M系列、AVR、PIC、STM32等平台的移植实例。同时,书中也通过实例演示了FreeRTOS在实际应用中的使用方法和技巧。 4.《FreeRTOS实战与原理详解》:作者高桂林,由机械工业出版社出版。此书从FreeRTOS的实际应用出发,深入讲解了任务管理、时间管理、内存管理、中断处理、软件定时器、消息队列、事件标志组等模块的原理和使用方法,同时也介绍了FreeRTOS在嵌入式系统中的应用实例。 以上几本书籍都是较为优秀的FreeRTOS翻译书籍,读者可以根据自己的需求和兴趣进行选择。
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freertos推荐书籍

以下是一些关于FreeRTOS的推荐书籍: 1. FreeRTOS Real Time Kernel: A Practical Guide by Richard Barry - 这是一本由FreeRTOS的创始人撰写的指南,详细介绍了FreeRTOS的设计和使用。 2. Mastering the FreeRTOS Real Time Kernel: A Hands-On Tutorial Guide by Warren Gay - 这本书提供了一个深入的FreeRTOS教程,包括实例和代码示例。 3. FreeRTOS Cookbook by Senthil Kumaran - 这本书提供了一系列实用的示例和代码片段,帮助读者快速上手使用FreeRTOS。 4. Beginning STM32: Developing with FreeRTOS, libopencm3 and GCC by Warren Gay - 这本书教授如何使用FreeRTOS来开发STM32微控制器。 5. Programming with the FreeRTOS Real Time Operating System: A Practical Guide to Running FreeRTOS on Microcontrollers by Richard Barry - 这本书提供了基础的FreeRTOS教程和实例,适合初学者。

freertos书籍推荐

推荐几本关于FreeRTOS的书籍: 1. 《Mastering the FreeRTOS Real Time Kernel: A Hands-On Tutorial Guide》 by Richard Barry 这本书是FreeRTOS的官方指南,适合有一定嵌入式系统开发经验的读者。它提供了深入的FreeRTOS内部原理和实践技巧,并通过大量的示例代码帮助读者理解和应用FreeRTOS。 2. 《Using the FreeRTOS Real Time Kernel - A Practical Guide - NXP LPC17xx Edition》 by Richard Barry 这本书着重介绍了如何在NXP LPC17xx系列微控制器上使用FreeRTOS,对于初学者来说很有帮助。它包含了丰富的示例代码和实践经验,帮助读者快速上手并开发出稳定可靠的嵌入式系统。 3. 《FreeRTOS Kernel: A Practical Insight》 by Paolo Aliverti 本书提供了对FreeRTOS内部机制和实现细节的深入剖析。它详细讲解了任务调度、内存管理、中断处理等核心概念,并提供了大量的示例代码和实践经验,有助于读者深入理解FreeRTOS并解决实际问题。 这些书籍都是针对不同层次的读者,你可以根据自己的经验和需求选择适合的一本。同时,FreeRTOS的官方网站也提供了详细的文档和示例代码,供你参考和学习。

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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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