extern "C"

extern “C”

extern “c” 是为了让C++能够正确的调用C语言代码。由于C语言不支持重载,在编译时,函数签名就只有一个函数名。而C++的函数支持重载,那么为了区分不同函数,C++在生成函数签名时将函数的参数类型也纳入了其中。

比如:

int func(int ,int)。
在C语言中生成的函数签名可能是 _func_;而在C++中生成的函数签名可能是_func_int_int。

下面演示一种调用会出错的情况:

++moduleA.h++

#ifndef MODULE_A
#define MODULE_A
    
    int add(int num1,int nu2);

#endif
//gcc -c ./moduleA.c -o ./moduleA.o 

++moduleA.c++

具体实现不展示了。

++moduleB.cpp++

#include "moduleA.h"
……
add(2,3);
……
//为了演示是在连接时错误,那就采用分别编译,然后连接。
//编译  g++ -c ./moduleB.cpp -o ./moduleB.o
//连接 g++ moduleA.o moduleB.o -o res.exes

//编译错误
//undefined reference to `add(int, int)'
//collect2.exe: error: ld returned 1 exit status

moduleB.cpp文件中调用了add函数,由于这是C++函数调用。根据传入的参数2,3就会去找_add_int_int这样函数签名的函数。而moduleA中的add函数是由C编译器生成的,函数签名类似_add_。所以moduleB(C++)就调用不到add函数。
如果要让函数能够被调用到,那么就需要将moduleB改成:

extern "C"{
#include "moduleA.h"
}
……
add(2,3);
……
//再次重复上面的编译连接过程,发现编译不会再出现连接错误的提示信息。
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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