C++ Primer Plus学习:第七章 函数-C++的编程模块(2)

车载无线充电开发实战:NXP WCT101x HAL与参数接口API深度解析 无线充电技术基于电磁感应原理,通过发射线圈与接收线圈之间的磁场耦合实现电能的无线传输。其核心技术涉及谐振电路设计、功率控制与双向通信协议,旨在提升能量传输效率与系统安全性。在工程实践中,硬件抽象层(HAL)与参数接口API是实现稳定高效充电系统的关键,它们将复杂的电磁控制、通信解调等底层操作封装为标准化函数,大幅降低了开发门槛。对于车载应用,异物检测(FOD)和FSK调制通信是保障安全与可靠性的核心环节。本文聚焦于NXP WCT101x系列芯片的软件库,详细剖析其HAL API如何管理电源、线圈与通信,以及 阅读详情
函数与结构
  eg

    eg1

#include <iostream>
using namespace std;

struct travel_time
{
       int hours;
       int mins;
       };
const int Mins_per_hr = 60;

travel_time sum(travel_time t1,travel_time t2);
void show_time(travel_time t);

int main()
{
    travel_time day1 = {5,45};
    travel_time day2 = {4,55};
    
    travel_time trip = sum(day1,day2);
    cout<<"Two-day total:";
    show_time(trip);
    
    travel_time day3 = {4,32};
    cout<<"Three-day total:";
    show_time(sum(trip,day3));
    
    system("pause");
    return 0;
    }

travel_time sum(travel_time t1,travel_time t2)
{
            travel_time total;
            
            total.mins = (t1.mins+t2.mins)%Mins_per_hr;
            total.hours = t1.hours+t2.hours+(t1.mins+t2.mins)/Mins_per_hr;
            
            return total;
            }

void show_time(travel_time t)
{
     cout<<t.hours<<" hours,"<<t.mins<<" mins.\n";
     }


    eg2结构拷贝

#include <iostream>
#include <cmath>
using namespace std;
struct polar
{
       double distance;
       double angle;
       };
struct rect
{
       double x;
       double y;
       };
polar rect_to_polar(rect xypos);
void show_polar(polar dapos);

int main()
{
    rect rplace;
    polar pplace;
    
    cout<<"Enter the x and y values:";
    while(cin>>rplace.x>>rplace.y)
    {
                                  pplace = rect_to_polar(rplace);
                                  show_polar(pplace);
                                  cout<<"Next two numbers(q to quit):";
                                  }
    cout<<"Done/\n";
    
    system("pause");
    return 0;
    }

polar rect_to_polar(rect xypos)
{
      polar answer;
      
      answer.distance = sqrt(xypos.x*xypos.x+xypos.y*xypos.y);
      answer.angle = atan2(xypos.y,xypos.x);
      return answer;
      }
      
void show_polar(polar dapos)
{
     const double Rad_to_deg = 57.29577951;
     cout<<"distance = "<<dapos.distance;
     cout<<",angle = "<<dapos.angle*Rad_to_deg;
     cout<<" degrees\n";
     }


    eg3指向原始结构指针

#include <iostream>
#include <cmath>
using namespace std;

struct polar
{
       double distance;
       double angle;
       };
struct rect
{
       double x;
       double y;
       };

void rect_to_polar(const rect* pxy,polar *pda);
void show_polar(const polar * pda);

int main()
{
    rect rplace;
    polar pplace;
    
    cout<<"Enter the x and y values:";
    while(cin>>rplace.x>>rplace.y)
    {
                                  rect_to_polar(&rplace,&pplace);
                                  show_polar(&pplace);
                                  cout<<"Next two numbers)(q to quit):";
                                  }
    cout<<"Done.\n";
    
    system("pause");
    return 0;
    }

void show_polar(const polar* pda)
{
     const double Rad_to_deg = 57.29577951;
     cout<<"distance = "<<pda->distance;
     cout<<",angle = "<<pda->angle*Rad_to_deg;
     cout<<" degrees\n";
     }
     
void rect_to_polar(const rect* pxy,polar* pda)
{
     pda->distance = sqrt(pxy->x*pxy->y+pxy->y*pxy->y);
     pda->angle = atan2(pxy->y,pxy->x);
     }


C++ Primer Plus(第六版)编程练习答案 所有章节汇总 本博客汇总了本人历时一年学完《C++ Primer Plus (第6版)》所做的所有编程练习的答案,供大家学习参考和交流。 以下附上各章节的答案详解博客地址,以及源码工程下载地址。 PS:源码下载大部分都是需要积分的,当时设置的时候好像有点乱,有的是1积分,有的是3积分,最难的第12章和第13章我设置的是不要积分,大家都可以下载下来自己运行一下看看结果。 第 2 章 开始学习C++: ... 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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Heisenberg_Li的博客 2779

C++语言有很多经典教材,读完C++ Primer Plus会编程吗?

我们就以《C++ Primer Plus 第6版 中文版》为例吧。 本书专门为零基础读者撰写,无论你之前是什么学历,什么专业,什么背景。本书的使命就是让不懂编程,甚至不懂计算机的人,成功入门C++编程。本书历经20余年,6次改版,以求完全匹配C++标准的变化发展情况,并最终成为C++语言学习的理想图书。截至当前,中文版累计销量已经突破50万册,众多新手通过自学,已经成长为各大技术公司的中坚力量。本书无论是技术深度还是技术广度,以及讲解方式,都是针对自学用户设计的,都在数个版本中得到了良好的验证,.

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