Boost.Python与BOOST_TEST_EQ宏的示例编程

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本文介绍了如何结合Boost.Python库将C++函数封装为Python模块,并利用Boost.Test的BOOST_TEST_EQ宏进行单元测试。通过示例展示了如何定义C++函数、创建Python扩展模块、编写测试用例并断言函数行为的正确性。

Boost.Python与BOOST_TEST_EQ宏的示例编程

Boost.Python是一个用于将C++代码集成到Python中的库,它提供了一种简洁而强大的方式来编写Python扩展模块。BOOST_TEST_EQ是Boost.Test库提供的一个宏,用于进行单元测试断言。在本文中,我们将探讨如何在Boost.Python中使用BOOST_TEST_EQ宏进行单元测试。

首先,我们需要确保已安装Boost.Python和Boost.Test库。安装方法可以参考官方文档。

接下来,我们将编写一个简单的C++函数,并使用Boost.Python将其封装为Python模块。

// example.cpp
#include <boost/python.hpp>

int add(int a,
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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