Rust 学习笔记:关于 Unsafe Rust 的练习题

Rust 学习笔记:关于 Unsafe Rust 的练习题

Rust 学习笔记:关于 Unsafe Rust 的练习题

参考视频:

  1. https://www.bilibili.com/video/BV14b5Xz5EAz

问题一

以下哪些是 Rust 在 unsafe 块中启用的超能力?

A. 禁用借用检查器
B. 调用被标记为 unsafe 的函数
C. 将引用转化为原始指针
D. 解引用原始指针

答:B、D。

问题二

以下代码能否通过编译?若能,输出是?

fn main() {
    let mut v = Vec::with_capacity(4);
    for i in 0..3 {
        v.push(i);
    }
    let n = &v[0] as *const i32;
    v.push(4);
    println!("{}", unsafe { *n });
}

答:可以通过编译。输出是 0。

问题三

以下哪些是使用 unsafe 代码(或围绕 unsafe 代码的安全包装器)来绕过借用检查器的惯用方法?

A. 获取对数组中不相交索引的两个可变引用
B. 允许值在未被读取时未初始化
C. 返回指向栈上分配的变量的指针
D. 让结构体的一个字段的引用位于同一结构体的另一个字段

答:A、B、D。

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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