vc 开发(5)

(1)在所检测的程序段开始处建立一个CMemoryState对象,调用其成员函数Checkpoint,以取得当前内存使用情况的映射;
(2)在所检测的程序段的末尾处再建立一个CMemoryState对象,调用其成员函数Checkpoint,以取得当前内存使用情况的映射;
(2)再建立第3个CmemoryState对象,调用其成员函数Difference,把第一个CmemoryState对象和第二个CmemoryState对象作为其参数,如果两次内存映射不相同,则该函数返回非零,说明此程序段中有内存漏洞。
    下面来看一个例子:
    #ifdef _DEBUG
    CMemoryState oldMemState, newMemState, diffMemState;
    oldMemState.Checkpoint();
    #endif
    CString s = "This is a frame variable";
    // the next object is a heap object
    CPerson* p = new CPerson("Smith", "Alan", "581_0215");
    #ifdef _DEBUG
    newMemState.Checkpoint();
    if ( diffMemState.Difference(oldMemState, newMemState ) ){
        TRACE("Memory Leaked!//n");
    }
    #endif
    在此例中,首先定义了3个CMemoryState对象。然后在需要检测内存漏洞的代码前后分别调用CMemoryState对象成员函数 Checkpoint,再后调用第3个CMemoryState对象的成员函数Difference来判断是否有内存漏洞,如果有,则使用TRACE宏打印提示消息。

 
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的结构与权重更新机制、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神经网络与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,提升控制精度与鲁棒性; 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,注重理论分析与仿真验证相结合。
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