名片管理系统操作

user_list=[
{“name”:“龙傲天”,“age”:“18”,“tel”:19951753789},
{“name”:“叶良辰”,“age”:“21”,“tel”:15852945530},
{“name”:“赵日天”,“age”:“30”,“tel”:18115171935}
]
def user_add():
name = input(“请输入用户姓名:”)
for i in user_list:
if name= =i[“name”]:
print(“用户名已经存在”)
return
age=input(“请输入用户年龄”)
tel=input(“请输入用户电话”)
dict01={“name”:name,“age”:age,“tel”:tel}
user_list.append(dict01)
def user_del():
try:
index=int(input(“请输入要删除的序号:”))
except Exception as e: # Exception 例外
print(“输入的数字不合法”)
if 0<=index<len(user_list):
answer=input(“确认要删除吗?yes or no”)
if answer==“yes”:
user_list.pop(index)
else:
pass
else:
print(“输入的用户序号不存在”)

def user_update():
try:
index=int(input(“请输入要更改的序号:”))
except Exception as e: # Exception 例外
print(“输入的数字不合法”)
if 0<=index<len(user_list):
new_name=input(“请输入用户名”)
new_age=input(“请输入年龄”)
new_tel=input(“请输入电话”)
user_list[index][“name”]=new_name
user_list[index][“age”]=new_age
user_list[index][“tel”]=new_tel
else:
print(“输入的长度不在范围内”)

def user_select():
try:
index=int(input(“请输入要查询的序号:”))
except Exception as e: # Exception 例外
print(“输入的数字不合法”)
if 0<=index<len(user_list):
print(user_list[index])
else:
print(“输入的长度不在范围内”)

def show_all():
print(“显示所有名片”)
def exit_system():
answer=input(“是否确定退出,yes or no”)
if answer.lower()==“yes”:
import sys
sys.exit()

def starte():
while True:
print("-------\n 1:添加名片 \n2:删除名片 \n3:修改名片 \n4:查询名片 \n5:显示所有名片 \n6:退出系统\n-------")
operation=int(input(“请输入要执行的操作(数字):”))
if operation = =1:
return user_add()
elif operation= =2:
return user_del()
elif operation= =3:
return user_update()
elif operation= =4:
return user_select()
elif operation= =5:
return show_all()
elif operation= =6:
return exit_system()
else:
print(“出错了,请重新输入”)

if name == ‘main’:
starte()
print(user_list)

基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现,重点在于通过数值方法提升NMPC在动态系统中的鲁棒性与稳定性。文中结合实时迭代机制,构建了能够应对系统不确定性与外部扰动的双模预测控制框架,并利用Matlab进行仿真验证,展示了该模型在复杂非线性系统控制中的有效性与实用性。同时,文档列举了大量相关的科研方向与技术应用案例,涵盖优化调度、路径规划、电力系统管理、信号处理等多个领域,体现了该方法的广泛适用性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于解决非线性动态系统的实时控制问题,如机器人控制、无人机路径跟踪、微电网能量管理等;②帮助科研人员复现论文算法,开展NMPC相关创新研究;③为复杂系统提供高精度、强鲁棒性的预测控制解决方案。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,重点关注NMPC的实时迭代机制与双模稳定设计原理,并参考文档中列出的相关案例拓展应用场景,同时可借助网盘资源获取完整代码与数据支持。
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