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最新推荐文章于 2025-12-18 16:44:05 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-18 16:44:05 发布 · 151 阅读

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#c语言

博客提及在C语言中，除换行操作外，还可进行刷新缓存区的操作，涉及信息技术领域中C语言的相关知识。

除了换行以外，还可以刷新缓存区

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C语言n皇后

06-28

c语言

用C语言n行打印菱形（已测试）

02-24

用C语言n行打印菱形（已测试）注意n为奇数

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c语言(n 1)>>1,C语言 n>>=1 中的>>=是什么意思？

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右移运算符比特右移(>>)运算符可以是算术(左端补最高有效位)或是逻辑(左端补 0)位移。例如，将 11100011 右移 3 比特，算术右移后成为 11111100，逻辑右移则为 00011100。因算术比特右移较适于处理带负号整数，所以几乎所有的编译器都是算术比特右移。运算符的优先级从高到低大致是：单目运算符、算术运算符、关系运算符、逻辑运算符、条件运算符、赋值运算符(=)和逗号运...

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#include #define MAX 1000000 int first[MAX]; int last[MAX]; int N; void print() { int i; for(i = 0; i printf("%d ", last[i]); } printf("

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题目描述：输入正整数n，然后依次输入n个正整数，计算其中的奇数和与偶数和并输出。 #include<stdio.h> int main() { int n,i,t;//n为接下来可输入数的数量， i为循环计数用来作为 scanf("%d",&n);//输入n，确定循环次数 int x=0,y=0;//x为奇数和，y为偶数和 for(i=1;i<=n;i++){ scanf("%d",&t); if(t%2!=0){ x+=t; //奇

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m0_67388084的博客

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本文为西门子SINAMICS S120系列控制单元CU320-2DP/PN（型号6SL3040-0MA00-0AA1）的维修维保指南。主要内容包括：设备概述（双核处理器、通信协议支持）；常见故障诊断（电源异常、通信故障、过热保护的处理方法）；硬件维护流程（定期检查、电容更换）；软件维护策略（固件升级、参数恢复）；备件更换规范（CF卡、接口模块更换要求）；安全注意事项（断电、防静电措施）及维修记录模板。适用于硬件版本A03及以上机型。

C 语言排序算法全解析：从原理到实战，附性能对比

xiepinan的博客

12-18

787

本文系统介绍了C语言中常见排序算法的原理与实现，包括插入排序（直接插入、希尔）、选择排序（直接选择、堆）、交换排序（冒泡、快速）、归并排序及非比较排序（计数）。通过代码示例详细解析了各算法的实现过程，并进行了时间复杂度、空间复杂度和稳定性分析。实战测试对比了7种算法在10万数据量下的性能，结果显示快速排序、堆排序和归并排序效率最高（O(NlogN)）。文章最后提供了不同场景下的算法选择指南：小数据量用直接插入排序，大数据量优选快速排序，稳定需求选归并排序，数据集中时计数排序更高效。

C语言内存布局

道阻其长，未来可期。笔耕不辍，行则将至!

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本文详细解析了C语言程序的内存布局结构，涵盖代码段(TEXT)、只读数据段(RODATA)、数据段(DATA)、BSS段、堆和栈的存储特性与区别。重点澄清了const变量的存储位置（全局const在RODATA段，局部const在栈上），并通过代码示例验证了各内存区域的地址分布。文章还对比了字符串常量与字符数组的内存差异，以及静态变量的存储位置，为理解C程序内存管理提供了清晰的参考框架。

ACM-ICPC/CCPC/XCPC算法竞赛资料kmeans聚类

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【CAOA三维路径规划】基于matlab鳄鱼伏击算法CAOA多无人机协同集群避障路径规划（目标函数：最低成本：路径、高度、威胁、转角）（Matlab代码实现）

最新发布

12-18

【CAOA三维路径规划】基于matlab鳄鱼伏击算法CAOA多无人机协同集群避障路径规划（目标函数：最低成本：路径、高度、威胁、转角）（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于Matlab的鳄鱼伏击算法（CAOA）在多无人机协同集群三维路径规划中的应用，重点解决动态环境下的避障问题。该方法以最低成本为目标函数，综合考虑路径长度、飞行高度、威胁等级和转弯角度等因素，通过优化算法实现无人机集群的安全、高效路径规划。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于科研人员复现与改进，适用于复杂环境下的无人机协同任务。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事无人机路径规划、智能优化算法或协同控制研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机在复杂三维环境中的协同避障路径规划；②验证和改进鳄鱼伏击算法（CAOA）在实际路径规划中的性能；③实现以最低综合成本为目标的智能路径优化，提升无人机集群的任务执行效率与安全性。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解目标函数构建、约束条件处理及算法迭代过程，同时可尝试将算法扩展至更多动态障碍物或更大规模无人机集群场景中进行测试与优化。

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习（Matlab代码实现）

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基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于径向基函数神经网络（RBFNN）的自适应滑模控制方法，并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性，用于解决复杂系统的控制问题，尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程，并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外，文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用，涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域，展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群：具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员，特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员；使用场景及目标：①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法；②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中，提升控制精度与鲁棒性；阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践，深入理解算法实现细节，同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路，注重理论分析与仿真验证相结合。