C语言知识回顾

原创 已于 2023-10-24 20:22:47 修改 · 229 阅读 · 2 ·
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#1024程序员节 #c语言

于 2023-10-24 20:08:27 首次发布

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C语言期末考试全部知识点复习资料重点常考点.doc
05-11
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c语言课堂笔记
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这是我上课时对C语言的总结，集中了差不多所有的语法细节，如果计算机专业的同学想考试前突击一下的话，这会对你有帮助。
C语言知识点总结【重点版】.doc
05-11
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学习C基础这一篇就够了_c 基础
2401_87556757的博客
11-13 675
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大一c语言知识点百度云,大一C语言复习重点.doc
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05-19 1088
C语言考试复习总体上必须清楚的:1)程序结构是三种: 顺序结构 , 循环结构(三个循环结构), 选择结构(if 和 switch)2)读程序都要从main()入口, 然后从最上面顺序往下读(碰到循环做循环,碰到选择做选择)。3)计算机的数据在电脑中保存是以 二进制的形式. 数据存放的位置就是 他的地址.4)bit是位 是指为0 或者1。 byte 是指字节, 一个字节 = 八个位.5)一定要记住...
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1.1内存泄露概念： 分配的动态内存，在使用完成后，没有被释放，导致该内存单元一直处于被占用状态，造成系统内存的浪费。 1.2内存泄露带来的影响、内存泄露场景以及解决方案： 影响： 1.使得程序卡顿 2.过多的内存泄露会导致程序崩溃 场景示例：（指针类型的变量在重新赋值前没有被释放）： int *a=（int *）malloc(sizeof(int))； //声明一个int型指针a,然后申请1个int型大小的区域(不一定是连续的区域，大部情况是链式区域)，把这个内存区域的首地址赋值给指针变量a int
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stdlib.h是 C 语言标准库中的一个头文件，提供了一些通用的函数用于内存分配、进程控制、转换以及其他实用功能。以下是一些常用的stdlib.h。
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03-23 817
1，C99标准是指1999年诞生的C语言标准；C11标准是指2011年诞生的C语言标准。 2，常见的标准类型有：     int8_t  int16_t  int32_t  int64_t     uint8_t  uint16_t  uint32_t  uint64_t     float  double 3，尽量不要使用int。虽然大部分情况下int等同于int32_
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【遥感影像处理】基于Google Earth Engine的Landsat9与Sentinel-2多源数据融合：NDWI水体提取与海岸线精细化检测算法实现
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内容概要：本文介绍了如何利用Google Earth Engine（GEE）平台与Python库geemap、xarray等工具，结合Landsat 9和Sentinel-2遥感影像数据，进行水体提取及岸线检测的技术流程。通过定义归一化水体指数（NDWI），对影像集合进行筛选、预处理和中值合成，并使用xarray将Earth Engine的数据导出为本地多维数组格式，进而通过二值化和形态学腐蚀操作识别水体边界，最终实现岸线提取。文中还展示了不同传感器数据的处理差异与可视化方法。; 适合人群：具备遥感图像处理基础知识，熟悉Python编程及地理空间数据分析的科研人员或技术人员；适合环境监测、水利、海洋等相关领域从业者； 使用场景及目标：①用于湖泊、河流等水体范围动态监测；②支持岸线变化分析、洪涝灾害评估等地学研究；③为生态环境保护与国土管理提供技术支撑； 阅读建议：需提前配置好GEE开发环境并完成认证，建议结合代码逐段运行理解数据流，重点关注NDWI计算、影像集合处理、xarray集成与形态学处理的关键实现细节。
基于Matlab的SLAM同步定位与建图算法仿真实战项目
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同步定位与地图构建（SLAM）技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术，机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节，其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件，具备丰富的内置函数与专用工具箱，尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面，Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法，并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本，加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程，包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景，更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括：传感器模型（如激光雷达与视觉传感器）的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计（如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波）、图优化框架（如GTSAM与Ceres Solver）以及路径规划与避障策略。通过项目实践，参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理，并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化，为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化，显著降低了学习门槛，提升了学习效率与质量。 实践过程中，学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题，包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力，也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展，SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源，为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具，参与者能够直观理解SLAM的实现过程，掌握关键算法，并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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