hdu 1228 A + B

本文将详细解析一段C++代码实现简单计算器功能的过程,包括读取输入字符串、判断字符串内容并进行相应的数学运算,最后输出结果。代码通过使用`scanf`函数读取输入字符串,利用`strcmp`函数进行字符串比较,实现对数字和操作符的识别,并根据不同的操作符执行加、减、乘、除等基本数学运算。
//水题
#include<iostream>
#include<string>
using namespace std;
char str[50];

int main()
{
	int a=0, b=0, t=0;
	while(scanf("%s", str) != EOF )
	{
		if(!strcmp(str, "zero"))
			t *= 10;
		else if(!strcmp(str, "one"))
			t = t*10 + 1;
		else if(!strcmp(str, "two"))
			t = t*10 + 2;
		else if(!strcmp(str, "three"))
			t = t*10 + 3;
		else if(!strcmp(str, "four"))
			t = t*10 + 4;
		else if(!strcmp(str, "five"))
			t = t*10 + 5;
		else if(!strcmp(str, "six"))
			t = t*10 + 6;
		else if(!strcmp(str, "seven"))
			t = t*10 + 7;
		else if(!strcmp(str, "eight"))
			t = t*10 + 8;
		else if(!strcmp(str, "nine"))
			t = t*10 + 9;
		if(str[0] == '+')
		{
			a = t;
			t = 0;
			memset(str, 0, sizeof(str));
		}
		if(str[0] == '=')
		{
			b = t;
			t = 0;
			memset(str, 0, sizeof(str));
			if(a==0 && b == 0)
				break;
			else
				printf("%d\n", a+b);
		}

	}
	return 0;
}

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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