1、硬核学习C语言:从编程新手到防御编程高手

硬核学习C语言:从编程新手到防御编程高手

1. 学习C语言的独特视角

很多人学习编程时,往往倾向于选择现代、易用的编程语言,而对C语言望而却步。然而,学习C语言有着独特的价值。C语言存在诸多设计缺陷,如指针的无限制使用和以NUL结尾的字符串处理方式,这些问题导致C语言程序存在大量安全隐患,甚至可以说,编写安全的C代码比编写汇编代码还要困难。

但这并不意味着C语言不值得学习。学习C语言能让你成为更优秀、更强大的程序员,原因主要有两点。其一,C语言几乎没有现代编程语言的安全特性,这就要求你在编程过程中更加警觉,时刻关注程序的运行状态。如果你能编写出安全、稳定的C代码,那么在其他任何编程语言中,你都能做到这一点,并且所学的编程技巧可以迁移到其他语言中。其二,掌握C语言能让你直接接触大量的遗留代码,同时它也是许多派生语言的基础语法。学会C语言后,再学习C++、Java、Objective - C和JavaScript等语言会更加轻松。

2. 未定义行为与C语言编程

在C语言编程中,有一个概念叫做未定义行为(Undefined Behavior,简称UB)。它是美国国家标准协会(ANSI)C标准的一部分,列出了C编译器可以忽略你所编写代码的各种情况。例如,当C程序读取字符串末尾之外的内容时,就会出现未定义行为,这是C编程中非常常见的错误。由于很多字符串来自程序外部,可能没有以NUL字节结尾,程序在读取时就会访问非法内存,导致崩溃。

大多数C程序员在编写代码时,往往忽视未定义行为,认为不需要处理这些问题。但实际上,依赖未定义行为或操作系统来解决问题是不可靠的。在学习C语言的过程中,我们要尽量避免触发未定义行为,同时也要了解如何触发他人代码中的未定义

【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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