C语言第一页笔记

1.主函数是一个程序的入口位置,整个程序从主函数开始执行,一个程序最多只能有一个主函数。
2.变量名的第一个字符必须是下划线或字母,除第一个字符之外的其他字符必须是字母、数字或下
划线。
3.如果long long型赋于大于2^31-1的初值,则需要在初值后面加上LL,否则会出现编译错误。
4.碰到浮点型的数据都应该用double来存储。
5.小写字母比大写字母的ASCLL码值大326.字符常量(必须是单个字符)必须用单引号标注。
7.ASCLL为7的字符是控制响铃的功能的控制字符。
8.字符串常量是由双引号标记的字符集,字符串常量可以作为初值赋给字符数组,并用%s的格式
输出。
9.整型常量在赋值给布尔型变量时会自动转换为true(非零)false()10.强制类型转换的格式如下:(新类型名)变量名。
11.符号常量通俗地讲就是“替换”,即用一个标识符来替代常量,又称为“宏定义”或者“宏替换”。
其格式如下:#define 标识符 常量。
12.另一种定义常量的方法是使用const,其格式如下:const 数据类型 变量名=常量;
13.define除了可以定义常量外,其实可以定义任何语句或片段。其格式如下:#define 标识符 
任何语句或片段,例#define ADD(a,b) ((a)+(b)),这样就可以直接使用ADD(a,b)来代替a+b
的功能。
14.宏定义是直接讲对应的部分替换,然后才进行编译和运行。
15.位运算符
<< 左移  a<<x 整数a按二进制位左移x位
>> 右移  a>>x 整数a按二进制位右移x位
16.赋值运算符可以通过将其他运算符放在前面来实现赋值操作的简化。例n+=2
17.数组名称本身就代表了这个数组第一个元素的地址,所以不需要再加取地址运算符。
18.在scanf中,除了char数组整个输入的情况不加&之外,其他变量类型都需要加&
19.scanf的双引号内的内容其实就是整个输入,只不过把数据换成它们对应的格式符并把变量的
地址按次序写在后面而已。
20.除了%c外,scanf对其他格式符如%d的输入是以空白符(即空格、换行等)为结束标志的,因此
除非使用%c把空格按字符读入,其他情况都会自动跳过空格。另外,字符数组使用%s读入的时候
以空格跟换行为读入结束的标志。
21.如果想要输出%或\,则需要在前面加一个%或\,例如下面的代码printf(%%);
22.%md:使不足m位的int型变量以m位进行右对齐输出,其中高位用空格补齐;如果变量本身超过m
位,则保持原样。
23.%0md:当变量不足m位时,将在前面补足足够数量的024.%.mf:可以让浮点数保留m位小数输出,这个保留使用的是精度的“四舍六入五成双”。
25.getchar用来输入单个字符,putchar用来输出单个字符。
26.typedef是一个很有用的东西,它能给复杂的数据类型起一个别名。例如typedef long long 
LL;
27.常用math函数
函数	作用
Fabs(double x)	该函数用于对double型变量取绝对值
Floor(double x)	用于double型变量的向下取整
Ceil(double x)	用于double型变量的向上取整
Pow(double r,double p)	该函数用于返回r^p,要求r和p都是doubleSqrt(double x)	该函数用于返回double型变量的算术平方根
Log(double x)	该函数用于返回double型变量的以自然数为底的对数
Sin(double x)	该函数用于返回double型变量的正弦值,参数要求是弧度数
Cos(double x)	该函数用于返回double型变量的余弦值,参数要求是弧度数
Tan(double x)	该函数用于返回double型变量的正切值,参数要求是弧度数
Asin(double x)	该函数用于返回double型变量的反正弦值
Acos(double x)	该函数用于返回double型变量的反余弦值
Atan(double x)	该函数用于返回double型变量的反正切值
Round(double x)	该函数用于将double型变量x四舍五入,返回取整
28.C语言中没有对任意底数求对数的函数,因此必须使用换底公式来将不是以自然数为底的对数
转换为以e为底的对数。
29.do...while会先执行循环体一次,然后才去判断循环条件是否为真,这就使得do...while语
句的实用性远不如while30.continue的作用跟break有点相似,它可以在需要的地方临时结束循环的当前轮回,然后进入
下一个轮回。
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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