喃喃自语

本文介绍了一个简单的累积字符串生成器的实现方法,通过该方法可以将输入的字符串转换为特定格式的累积字符串。例如,输入“abcd”将返回“A-Bb-Ccc-Dddd”。文中提供了两种不同的实现方式,一种使用 LINQ 进行简洁表达,另一种则详细展示了逐字符构建累积字符串的过程。

描述:

这个题目没有故事,没有说明,根据例子写出方法。

例如:

Accumul.Accum(“abcd”); // “A-Bb-Ccc-Dddd”
Accumul.Accum(“RqaEzty”); // “R-Qq-Aaa-Eeee-Zzzzz-Tttttt-Yyyyyyy”
Accumul.Accum(“cwAt”); // “C-Ww-Aaa-Tttt”

CodeWar:

using System;
using System.Linq;
public class Accumul 
{
  public static String Accum(string s) 
  {
     return string.Join("-",s.Select((x,i)=>char.ToUpper(x)+new string(char.ToLower(x),i)));
  }
}
using System;

public class Accumul 
{
  public static String Accum(string s) 
  {
     // your code
    string result = "";
    char[] stringArray;
    stringArray = s.ToCharArray();
    for (int i = 0; i < stringArray.Length; i++)
    {
       char.ToLower(stringArray[i]); 
       for(int j = 0; j <= i; j++)
       {
           if (j == 0)
           {
               result = result + char.ToUpper(stringArray[i]);
           }
           else
           {
               result = result +  char.ToLower(stringArray[i]);
           }
       }
       if (i != stringArray.Length - 1)
       {
           result = result + '-';
       }

    }
    return result;  
  }
}
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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