go语言 基础编程学习笔记

本文介绍了Go语言的基础编程概念,包括变量声明与赋值规则、类型转换、并行声明及指针使用等内容。此外还详细解释了Go语言中递增和递减的操作特性。

无闻的 GO基础编程

1,在方法外部 只能声明变量 或者类型, 不能执行语句,比如说赋值(声明并且赋值 算到声明里面), 或者控制语句(这个和java是一样的, 要注意呀!)、
2,testAB := 10000 变量的简写形式 不能指定类型. 并且 这种方式只能在方法内部使用,在方法外部不能使用
3, 变量只有在声明 并且赋值的时候, 才能省略类型。在先声明后赋值的情况下面不能省略类型
4, 全局变量的声明不可以省略 var
5,强制类型转换获取一个值, 如何用 这个用这个给 这个变量赋值无所谓 可以使用:=, 也可以使用 var testVar  int = . 赋值的时候的类型 必须得是一样的。
6,并行声明变量, 常量, 如果要指定的话,只能指定一个类型, 在声明的最后指定。并且所有的变量都是这个类型的了
7,单引号的常量, go默认处理成整数 例如 'A' 值是 65
8,常量 使用大写字母命名, 如果不想被包外部 访问, 前面可以加上一个下划线 或者小写的c 代表是常量
9, 指针相关内容 &获取变量的地址(必须得有变量才能获取)    * 通过指针访问目标对象  
/**
复杂结构
**/  
type  DataStruct struct {
    data1 int64
    data2 byte
    data3 int32
}

     /*
        复杂结构的指针 内容输出
        */
var data DataStruct 
var  points *DataStruct = &data //获取变量的地址 
var pointsPoints **DataStruct = &points
var pointsPointsPoints ***DataStruct = &pointsPoints
fmt.Println(pointsPointsPoints)
fmt.Println(*points) //通过指针 获取目标对象
fmt.Println(&data)
fmt.Println(&(points.data1))
fmt.Println(&(points.data2))
fmt.Println(&(points.data3))

var var1 int64 = 100
var var2 int8 = 100
var var3 byte = 100
var var4 int16 = 100
var var5 uint64 = 100

    /*
        基本数据类型的 指针内容输出
    */
    var point1 *int64 = &var1
    var point2 *int8 = &var2
    var point3 *byte = &var3
    var point4 *int16 = &var4
    var point5 *uint64 = &var5
    fmt.Println(var1)
    fmt.Println(point1)
    fmt.Println(var2)
    fmt.Println(point2)
    fmt.Println(var3)
    fmt.Println(point3)
    fmt.Println(var4)
    fmt.Println(point4)
    fmt.Println(var5)
    fmt.Println(point5)

10,递增和递减 在go中 是一个语句。 不再是一个表达式了。 


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。
UWB-IMU、UWB定位对比研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《UWB-IMU、UWB定位对比研究(Matlab代码实现)》的技术文档,重点围绕超宽带(UWB)与惯性测量单元(IMU)融合定位技术展开,通过Matlab代码实现对两种定位方式的性能进行对比分析。文中详细阐述了UWB单独定位与UWB-IMU融合定位的原理、算法设计及仿真实现过程,利用多传感器数据融合策略提升定位精度与稳定性,尤其在复杂环境中减少信号遮挡和漂移误差的影响。研究内容包括系统建模、数据预处理、滤波算法(如扩展卡尔曼滤波EKF)的应用以及定位结果的可视化与误差分析。; 适合人群:具备一定信号处理、导航定位或传感器融合基础知识的研究生、科研人员及从事物联网、无人驾驶、机器人等领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于高精度室内定位系统的设计与优化,如智能仓储、无人机导航、工业巡检等;②帮助理解多源传感器融合的基本原理与实现方法,掌握UWB与IMU互补优势的技术路径;③为相关科研项目或毕业设计提供可复现的Matlab代码参考与实验验证平台。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注数据融合策略与滤波算法部分,同时可通过修改参数或引入实际采集数据进行扩展实验,以加深对定位系统性能影响因素的理解。
本系统基于MATLAB平台开发,适用于2014a、2019b及2024b等多个软件版本,并提供了可直接执行的示例数据集。代码采用模块化设计,关键参数均可灵活调整,程序结构逻辑分明且附有详细说明注释。主要面向计算机科学、电子信息工程、数学等相关专业的高校学生,适用于课程实验、综合作业及学位论文等教学与科研场景。 水声通信是一种借助水下声波实现信息传输的技术。近年来,多输入多输出(MIMO)结构与正交频分复用(OFDM)机制被逐步整合到水声通信体系中,显著增强了水下信息传输的容量与稳健性。MIMO配置通过多天线收发实现空间维度上的信号复用,从而提升频谱使用效率;OFDM方案则能够有效克服水下信道中的频率选择性衰减问题,保障信号在复杂传播环境中的可靠送达。 本系统以MATLAB为仿真环境,该工具在工程计算、信号分析与通信模拟等领域具备广泛的应用基础。用户可根据自身安装的MATLAB版本选择相应程序文件。随附的案例数据便于快速验证系统功能与性能表现。代码设计注重可读性与可修改性,采用参数驱动方式,重要变量均设有明确注释,便于理解与后续调整。因此,该系统特别适合高等院校相关专业学生用于课程实践、专题研究或毕业设计等学术训练环节。 借助该仿真平台,学习者可深入探究水声通信的基础理论及其关键技术,具体掌握MIMO与OFDM技术在水声环境中的协同工作机制。同时,系统具备良好的交互界面与可扩展架构,用户可在现有框架基础上进行功能拓展或算法改进,以适应更复杂的科研课题或工程应用需求。整体而言,该系统为一套功能完整、操作友好、适应面广的水声通信教学与科研辅助工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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