了解一下,大小端

我们先看一下整形在内存中的存储:

int main()
{
    int a = 20;
    int b = -10;
    system("pause");
    return 0;
}

a变量在内存中的存储:
这里写图片描述
b变量在内存中的存储:
这里写图片描述
从内存监视窗口中,我们得到两个信息:

  1. 对于a 和b 分别存储的是补码
  2. 顺序是倒着存放的

什么是大小端


这里写图片描述
由图可知:

大端字节序存储:数据的低位保存在内存的高地址中,数据的高位,保存在内存的低地址中。
小端字节序存储:数据的低位保存在内存的低地址中,数据的高位保存在内存的高地址中。

设计一个程序判断当前机器的字节序


思路:取出变量的地址的第一位,如果是1,则说明是小端,否则,为大端。

int main()
{
    int a = 1;
    char *p = (char *)&a;
    if (*p == 1)
        printf("小端\n");
    else
        printf("大端\n");
    system("pause");
    return 0;
}

还可以封装为函数:

int check_sys()
{
    int a = 1;
    return (*(char *)&a);
}

int main()
{
    int ret = check_sys();
    if (ret == 1)
        printf("小端\n");
    else
        printf("大端\n");
    system("pause");
    return 0;
}
Matlab基于粒子群优化算法及鲁棒MPPT控制器提高光伏并网的效率内容概要:本文围绕Matlab在电力系统优化与控制领域的应用展开,重点介绍了基于粒子群优化算法(PSO)和鲁棒MPPT控制器提升光伏并网效率的技术方案。通过Matlab代码实现,结合智能优化算法与先进控制策略,对光伏发电系统的最大功率点跟踪进行优化,有效提高了系统在不同光照条件下的能量转换效率和并网稳定性。同时,文档还涵盖了多种电力系统应用场景,如微电网调度、储能配置、鲁棒控制等,展示了Matlab在科研复现与工程仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事新能源系统开发的工程师;尤其适合关注光伏并网技术、智能优化算法应用与MPPT控制策略研究的专业人士。; 使用场景及目标:①利用粒子群算法优化光伏系统MPPT控制器参数,提升动态响应速度与稳态精度;②研究鲁棒控制策略在光伏并网系统中的抗干扰能力;③复现已发表的高水平论文(如EI、SCI)中的仿真案例,支撑科研项目与学术写作。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作,重点关注算法实现细节与系统参数设置,同时参考链接中的完整资源下载以获取更多复现实例,加深对优化算法与控制系统设计的理解。
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