初学萌新浅谈转义字符

  刚学习了c语言几天也是接触到转义字符啦。在这一部分内容的学习过程中,感觉很多朋友会对一些概念理解不到位,特来谈谈本萌新的理解。

  首先转义字符通俗的来讲就是改变了原有字符的意思,让他代表了另一层含义或者在编译过程中起到了某些作用。

  例如“n”表示换行,\v则是垂直制表符。

  这是一些简单的转义字符,还有像这样的字符"\ddd",里面的ddd表示的是1~3个八进制的数字,比如”\120",根据八进制的规则,它表示的就是在ASCII表中代表的第80(八的零次方+八的一次方*2+八的二次方*一的和)个序号所代表的字符含义。

  由此就会延伸出一类题目来考察我们对于概念的理解,比如试着来判断下图代码中打印出的字符个数有多少个?

  它就足足有11个,我相信出错的同学一定是在“\119"出了错误,这里的数字9因为不符合八进制的运算法则所以”\119"算两个字符。

  今天有关于转义字符的理解你学会了吗?

内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
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