RPC（Remote Procedure Call）是一种进程间通信技术，允许在一台计算机上的程序调用另一台计算机上的程序，使得分布式系统能够像调用本地函数一样调用远程服务。在本主题中，我们将深入探讨如何使用C语言实现RPC，并结合JSON格式来传递数据。 C语言RPC库的实现通常涉及以下关键组件： 1. **序列化与反序列化**：由于RPC涉及到跨进程的数据交换，数据需要以某种可传输的格式进行编码。JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。在C语言中，我们需要一个JSON库来处理JSON字符串的序列化和反序列化。例如，`jsonrpc-c`库就包含了这样的功能，可以将C结构体转换为JSON字符串，反之亦然。 2. **协议封装**：为了在网络上传输RPC请求，需要将JSON数据封装在一个合适的协议中。常见的有HTTP、TCP/IP或者UDP等。在C语言中，可以使用socket编程接口来实现这些网络协议。 3. **服务注册与发现**：在RPC系统中，客户端需要知道如何找到并连接到服务器。这可能涉及到服务注册、服务发现机制，例如通过DNS查询、配置文件或特定的注册中心。 4. **错误处理**：在RPC调用过程中，可能会出现各种错误，如网络连接问题、请求解析错误等。因此，良好的错误处理机制是必不可少的。 5. **并发处理**：为了提高效率，RPC库通常需要支持并发请求。这可以通过多线程、异步IO或者事件驱动模型来实现。 在`jsonrpc-c-master`这个压缩包中，我们可以找到实现上述功能的源代码。这个库可能包含以下几个部分： - **JSON解析器/生成器**：用于处理JSON字符串的编码和解码，可能包括解析JSON对象、数组、字符串、数值等基本类型，以及处理嵌套结构。 - **RPC客户端和服务器接口**：定义了客户端如何发起请求和接收响应，以及服务器如何接收请求和返回结果的API。 - **网络通信模块**：实现了基于TCP或HTTP的网络通信接口，用于发送和接收RPC请求。 - **示例代码**：提供了使用该库的示例，帮助开发者理解和使用库中的功能。 - **配置和构建文件**：包含了编译和链接库所需的Makefile或者其他构建工具的配置。 在实际应用中，开发人员可以根据自己的需求，通过`jsonrpc-c`库创建客户端和服务端程序，实现基于JSON的RPC通信。例如，客户端可以使用库提供的函数生成JSON请求，然后通过网络接口发送到服务器；服务器端则监听特定端口，接收并解析JSON请求，执行相应的服务，最后将结果封装成JSON响应返回。 `rpc远程调用库C语言实现`是关于构建跨进程通信的解决方案，通过JSON这种轻量级的数据交换格式，使得C语言程序可以高效、灵活地进行远程调用。`jsonrpc-c-master`提供了实现这一功能的基础框架和工具，让开发者能够专注于业务逻辑，而不是底层通信细节。

内容概要：本文详细介绍了基于Vivado平台的AD9653四通道ADC的FPGA实现方法，涵盖了SPI配置、LVDS接口自动延时调整、四通道数据同步、温度监控及伪随机数校验等功能模块。文中不仅提供了详细的Verilog代码片段，还分享了许多实战经验和调试技巧，如状态机设计、时钟分频、电源时序控制等。此外，针对实际应用中的常见问题，如LVDS眼图闭合、电源纹波影响等，提出了有效的解决方案。 适合人群：具备一定FPGA开发基础的研发人员，尤其是从事高速数据采集系统的工程师。 使用场景及目标：适用于需要进行高速数据采集的应用场景，如医疗成像设备。主要目标是帮助开发者理解和掌握AD9653四通道ADC的FPGA实现方法，提高系统的稳定性和可靠性。 其他说明：文中提供的代码和经验总结来源于实际项目，具有较高的参考价值。建议读者在实践中结合具体应用场景进行适当调整和优化。

Flac3D 7.0命令流实现近水平煤层开挖（Rhino+Griddle建模）

内容概要：本文详细介绍了如何结合麻雀搜索算法(SSA)与极限学习机(ELM)，利用MATLAB实现了优化的分类预测模型，并提供了相关模型描述及示例代码。文章首先讨论了ELM的独特之处及其存在的局限性，接着阐述了SSA的基本原理以及它如何协助优化ELM的表现。随后提出了SSA-ELM混合模型的设计思路和技术创新点。最后展示了此模型的应用领域，包括但不限于图像分类、医疗诊断、金融预测、文本分类及智能制造。文中还给出了具体的编程实现方法和技术细节，有助于科研人员理解并复现实验结果。 适合人群：对优化算法及机器学习感兴趣的学者或从业者；从事数据科学、自动化等相关行业的研究人员和技术开发人员。 使用场景及目标：适用于处理大型复杂数据集的任务；目标在于改善现有ELM在处理非线性和高维数据方面的能力不足问题，同时为其他机器学习方法提供改进方向。 其他说明：附带了完整的源码，便于使用者直接运行测试案例，方便教学与研究；此外还涉及了一些有关模型评估的内容，例如如何避免过度拟合等。这使文献既具有理论参考价值又兼备实际操作指南的功能。

内容概要：本文详细介绍了如何在FPGA中实现交织器和解交织器，用于提高通信系统的抗突发错误能力。文章首先解释了交织技术的基本原理，即通过将数据重新排列，使得突发错误分散为零星错误，从而便于纠错。接着展示了具体的Verilog代码实现，包括双端口RAM的应用、地址生成机制以及状态机设计。文中还讨论了资源优化方法，如使用Block RAM代替分布式RAM，以及如何处理跨时钟域的问题。此外，作者分享了多个调试技巧和性能优化经验，如通过调整交织深度提升纠错效果，利用AXI-Stream协议解决数据对齐问题等。 适合人群：从事通信系统设计、FPGA开发的技术人员，尤其是有一定Verilog编程基础的研发人员。 使用场景及目标：适用于需要提高通信系统可靠性的场合，特别是在无线通信、卫星通信等领域。目标是掌握交织与解交织技术的具体实现方法及其优化手段，确保数据传输的稳定性和准确性。 其他说明：文章不仅提供了详细的代码示例和技术细节，还包含了丰富的实践经验，帮助读者更好地理解和应用相关技术。

内容概要：本文介绍了一种基于改进A*算法的多AGV路径规划方法及其MATLAB仿真。传统的A*算法允许八个方向的移动，而改进后的版本仅限于四个正交方向，从而降低了规划时间和复杂度。此外，引入了时间窗口机制来避免AGV之间的冲突，确保路径规划的安全性和效率。文中详细展示了如何修改邻居生成代码、设置时间窗口以及进行冲突检测，并通过仿真展示了改进算法的效果。最终，在20x20的地图上运行五个AGV的测试表明，改进后的算法实现了零碰撞。 适合人群：对机器人导航、自动化物流系统感兴趣的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于需要高效、安全地管理多个AGV协同工作的场景，如智能仓库、自动化生产线等。目标是减少路径规划的时间，提高AGV的工作效率，避免碰撞事故。 其他说明：文中提到的代码已在GitHub上开源，未来计划进一步优化路径规划算法，如采用粒子群优化等高级技术。

在现代通信技术的发展中，FPGA（现场可编程门阵列）因其灵活性和高性能逐渐成为实现各种通信系统的关键技术之一。特别是在银行业务处理中，FPGA技术可应用于构建高效的叫号系统，从而提升银行服务质量与客户满意度。本文档将详细介绍如何运用FPGA技术实现银行叫号系统的模板设计。 文档提出系统整体设计原理，包括排队系统的基本功能和工作原理。排队系统是银行叫号系统的核心，它需要完成顾客的排队登记、叫号显示、以及提醒等操作。系统工作原理部分，将解释整个叫号系统是如何响应顾客的到来，以及如何调度与分配银行职员的服务工作。 接下来，文档详细阐述了电路硬件模块设计。这一部分是整个FPGA实现的基础，涉及到业务调度模块、排队子系统模块、工作人员服务模块以及业务提醒模块。在业务调度模块设计中，时钟电路和复位电路是稳定运行的前提；排队子系统模块负责记录顾客的业务类型和排队序列；工作人员服务模块则处理柜员的操作流程；业务提醒模块包括LCD液晶屏单元和语音播放单元，它们分别通过视觉和听觉的方式通知顾客与工作人员。 在电路硬件模块设计的基础上，整体电路图的设计是整合上述硬件模块的关键步骤，这需要精确的布局和布线来确保信号的完整传输和模块间的有效通讯。 除了硬件设计，系统软件设计同样重要。文档中指出通信协议的选择和定义，业务调度系统程序设计，排队子程序设计，服务子程序设计以及业务提醒子程序设计，这些都需要根据银行的实际业务需求和流程来编写和优化，以确保整个系统的高效和稳定。 文档展示了电路仿真成果，这是在硬件设计和软件编程完成后进行的验证步骤，以确保叫号系统能够正确无误地运行在FPGA上。 文档全面地阐述了使用FPGA技术实现银行叫号系统的设计与实现过程，从系统设计原理、硬件模块设计、整体电路设计到软件程序设计，再到最终的电路仿真验证，这些环节都是确保银行叫号系统高效运行的关键。

内容概要：本文详细介绍了利用遗传算法进行微电网优化调度的MATLAB代码实现及其应用场景。文中首先解释了微电网优化调度面临的挑战，如光伏发电受天气影响、风电出力不稳定等问题。接着展示了核心代码，包括适应度函数的设计，将发电成本、环境成本、蓄电池折旧成本和分时电价等因素综合考虑。此外，文章深入探讨了约束处理方法，如燃机爬坡约束的动态罚函数处理，以及种群初始化策略，如基于风速预测的风机出力初始化。最后，文章讨论了优化结果的可视化展示，如燃机在电价峰值时段的调峰作用，以及蓄电池在电价低谷时的充电行为。 适合人群：从事微电网优化调度的研究人员和技术人员，尤其是熟悉MATLAB编程并希望深入了解遗传算法在能源管理中应用的人士。 使用场景及目标：适用于需要解决复杂非线性约束条件下微电网优化调度问题的实际工程项目。目标是在满足用电需求的同时，最小化发电成本、环境成本和其他运营成本，确保系统的经济性和稳定性。 其他说明：文章提供了详细的代码注释和优化建议，如增加定向变异和改进蓄电池充放电效率模型。此外，还提到了一些潜在的扩展方向，如引入实时电价预测模型和电动汽车充放电调度模块。

海思hi3516dv300在venc例子中实现RTSP视频流传输

图层右键快捷菜单及实现