C++ 内联函数与宏

本文详细阐述了C++中内联函数和宏的原理、区别,并提供了使用建议,强调了避免过度使用宏,内联函数不宜过大过复杂,以及在特定情况下使用内联函数的重要性。

      内敛函数和宏两者的相同之处是,在其出现的地方将代码替换,但是区别很大。

      对于宏来说,C++中不赞成使用,除非程序中一定要使用宏时。宏只是在编译前(编译处理阶段)将程序中有关字符串替换成宏体,也不进行参数类型等的检查,容易出错。

     对于内联函数来说,岂不是通过函数调用实现的,是在调用该函数的程序处将它展开,这是在程序的编译期间完成的,期间进行诸如类型检测等过程,减少了错误的发生。

     在C++里面: 1) 宏尽量少用,或不用;

                               2)内联函数不宜过大,过复杂;

                                3)内联函数是建议性而非指令性的,过大过过复杂,会被系统忽略,而当成一般函数用了;

                                4)内联函数一般不要超过5行吗,而且经常要用时才声明称内联函数。


参考: C++中的内联函数inline总结

           函数调用会带来多少开销?

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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