函数指针与回调

本文介绍了C++中函数指针的基本概念及其使用方法,并通过实例演示了如何定义和使用函数指针,以及如何利用函数指针实现回调机制。通过向函数传递函数的方式,实现了运算符的选择性调用。
*函数指针的定义和使用
#include<iostream>
using namespace std;

int add(int lhs,int rhs)
{
 return lhs+rhs;
}
void main()
{
 cout<<"the address of function:"<<add<<endl;
 int (*fp)(int,int);  //定义函数指针
 fp=add;     
 cout<<fp(1,2)<<endl;  //C++的调用方式
 cout<<(*fp)(2,3)<<endl;  //C的调用方式

 //当要定义多个相同类型的函数指针时,可以使用typedef
 typedef int (*Fp)(int,int);
 Fp fp1=add;
 Fp fp2=add;
 cout<<fp1(4,5)<<endl;
 cout<<fp2(4,5)<<endl;
}

*用函数指针实现回调
要理解回调,先要理解向函数传递函数,请看下面的代码示例
#include<iostream>
using namespace std;

int add(int lhs,int rhs)
{
 return lhs+rhs;
}
int sub(int lhs,int rhs)
{
 return lhs-rhs;
}
int multiply(int lhs,int rhs)
{
 return lhs*rhs;
}
void compute(int (*fp)(int,int),int lhs,int rhs)
{
 cout<<"The result is:"<<fp(lhs,rhs)<<endl;
}
void main()
{
 int cmd=0;
 cout<<"Please select the right function to compute: 1:add  2:sub  3:multiply"<<endl;
 cin>>cmd;
 cmd--;
 cout<<"and the left and right number:";
 int left=0;
 int right=0;
 cin>>left>>right;
 typedef int (*Fp)(int,int);
 Fp fpList[3]={add,sub,multiply};
 if(cmd==1||cmd==2||cmd==3)
 {
  compute(fpList[cmd],left,right);
 }
}
 

数据集介绍:电力线目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:电力线目标检测数据集 图片数量: 训练集:2898张图片 验证集:263张图片 测试集:138张图片 总计:3299张图片 分类类别: 类别ID: 0(电力线) 标注格式: YOLO格式,包含对象标注信息,适用于目标检测任务。 数据格式:JPEG/PNG图片,来源于空中拍摄或监控视觉。 二、适用场景 电力设施监控巡检: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和定位电力线的AI模型,用于无人机或固定摄像头巡检,提升电力设施维护效率和安全性。 能源公用事业管理: 集成至能源管理系统中,提供实时电力线检测功能,辅助进行风险 assessment 和预防性维护,优化能源分配。 计算机视觉算法研究: 支持目标检测技术在特定领域的应用研究,促进AI在能源和公用事业行业的创新发展。 专业培训教育: 数据集可用于电力行业培训课程,作为工程师和技术人员学习电力线检测识别的重要资源。 三、数据集优势 标注精准可靠: 每张图片均经过专业标注,确保电力线对象的定位准确,适用于高精度模型训练。 数据多样性丰富: 包含多种环境下的电力线图片,如空中视角,覆盖不同场景条件,提升模型的泛化能力和鲁棒性。 任务适配性强: 标注格式兼容YOLO等主流深度学习框架,便于快速集成和模型开发,支持目标检测任务的直接应用。 实用价值突出: 专注于电力线检测,为智能电网、自动化巡检和能源设施监控提供关键数据支撑,具有较高的行业应用价值。
【弹簧阻尼器】基于卡尔曼滤波弹簧质量阻尼器系统噪声测量实时状态估计研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于卡尔曼滤波的弹簧质量阻尼器系统噪声测量实时状态估计”展开研究,利用Matlab代码实现对系统状态的精确估计。重点在于应用卡尔曼滤波技术处理系统中存在的噪声干扰,提升对弹簧质量阻尼器系统动态行为的实时观测能力。文中详细阐述了系统建模、噪声特性分析及卡尔曼滤波算法的设计实现过程,展示了滤波算法在抑制测量噪声、提高状态估计精度方面的有效性。同时,该研究属于更广泛的信号处理状态估计技术应用范畴,适用于复杂动态系统的监控控制。; 适合人群:具备一定控制系统理论基础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事动态系统建模、状态估计滤波算法研究的相关人员。; 使用场景及目标:①应用于机械、航空航天、自动化等领域中对振动系统状态的高精度实时估计;②为噪声环境下的传感器数据融合状态预测提供算法支持;③作为卡尔曼滤波算法在实际物理系统中应用的教学科研案例。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实践,深入理解系统建模滤波器设计的关键步骤,关注噪声建模滤波参数调优对估计性能的影响,并可进一步拓展至扩展卡尔曼滤波(EKF)或无迹卡尔曼滤波(UKF)在非线性系统中的应用。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值