C++ Primer | 第一章 开始

本文介绍了C++编程的基础知识,包括简单程序的编写、编译与运行流程、输入输出操作、控制流语句以及类的基本概念。

1.1 编写一个简单的c++ 程序 Writing a simple c++ program

每个程序都会有一个或者几个function,一定会有一个main function,下面是一个简单的mainfunction:

int /*1retun type*/ main/*2function name*/()/*3parameter list*/
{
 return 0;/*Note the semicolon*/
}/*4function body*/

main 函数的 返回类型必须为int,其返回值用来指示状态,0表示成功,非0表示错误状态,本例中的参数为空,函数体是在curly brace内的block of statements。

1.1.1 Compiling and executing编译、运行

常见源文件名:cc,cxx,cpp,cp,c
可执行文件:window:exe,Unix:out

$ g++ -o prog1 prog1.cc/*g++是GNU编辑器的运行命令,-o xxx指定可执行文件名*/
X:\path\> cl /EHsc prog1.cpp/*cl是VS的运行命令,/EHsc是编译器选项*/

1.2 输入输出

c++使用iostream来提供IO机制,包括4个IO对象,cin,cout,cerr(输出警告和错误), clog
看下面的程序

#include <iostream>//头文件
int main()
{
    std::cout <<"2numbers,please"<< std::endl;/*输出运算符<<(output operator),endl是操纵符manipulator*/
    int v1=0,v2=0;
    std::cin>>v1>>v2;/*std::指出namespace为std,“::”是作用于运算符scope operator*/
    std::cout<<"the sum of "<<v1<<"and"<<v2<<"is"<<v1+v2<<std::endl;
    return 0;
}

1.3 注释 comments

/*
*这种形式一般是多行注释
*
*/
//这种一般是单行注释,可以用//来注释掉/**/

1.4 控制流

1.4.1 while

whilecondition){
    statement
    }

1.4.2 while

for循环,包含init-statement,condition及expression三个部分

for(int val=1;val<=0;++val)
     sum+=1;//注意分号的出现位置,一共出现了三次,while的初始化需要在循环前方进行,多语句用{}

1.4.3 读取数量不定的输入数据

#include<iostream>
int main()
{
   int sum=0,value=0;
   while(std::cin>>value)
       sum+=value;
   std::cout<<"sumis"<<sum<<std::endl;
   return 0;
}//文件结束符windows:Ctrl+Z,enter或return;Unix或Mac OS Ctrl+D

1.5 类

这里并没有详细的介绍类,只是做了以下几点说明:
1. 类的头文件:.h .hpp .hxx 通常以类名来命名
2. item1.isbn()这样的形式来调用类的成员函数

总结:


这里写图片描述

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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