C程序设计语言之第1章 导言

本文深入探讨了C语言中的输入输出函数printf、getchar及putchar的使用技巧,特别是它们如何处理回车和EOF。同时,文章介绍了空语句、幻数等概念,并讨论了extern关键字的使用场景。

1、
第一章本来倒是没什么东西,不过勾起了对printf的兴趣,具体可以看这篇博客https://blog.youkuaiyun.com/k346k346/article/details/52252626

2、
然后研究了一下getchar()和putchar()接收回车,以及EOF的值的问题,简单验证了一下。
不得不说这个getchar和putchar还是有点意思的,首先它这个使用上还是有点迷的,比如:

while((a = getchar()) != EOF)
	putchar(a);

就可以一直输入,遇到回车便输出,那一直输入的时候,这一连串的字符是怎么存储的呢?
其次,发现有些例题还挺有意思的,一时竟想不出解法。

3、
学到了些词,比如空语句,幻数什么的。首次知道了赋值语句的返回值问题,感觉自己更菜了。。。

4、
以及extern的使用,这个要熟练起来的,可以参考https://blog.youkuaiyun.com/xingjiarong/article/details/47656339
要用到所需的这种外部的全局的变量或者函数时必须进行

extern 类型名 变量名/函数名及其参数列表

这样的声明。因此,如果是将这种东西统统写进一个文件的话,应该就是在头文件中进行加extern的声明,然后在源文件中进行正常的定义即可。

总结:
看完第一章,一是觉得输的内容,散散的,不是哪种很系统的介绍,毕竟第一章,可能后面就不一样了;二是发现自己还是弱鸡一个啊。加油吧,坚持下去,看看能不能十天,或者两周,看完这本书。

【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕使用MATLAB和XBee技术实现温度传感器无线网络的连续监控展开研究,介绍了如何构建无线传感网络系统,并利用MATLAB进行数据采集、处理与可视化分析。系统通过XBee模块实现传感器节点间的无线通信,实时传输温度数据至主机,MATLAB负责接收并处理数据,实现对环境温度的动态监测。文中详细阐述了硬件连接、通信协议配置、数据解析及软件编程实现过程,并提供了完整的MATLAB代码示例,便于读者复现和应用。该方案具有良好的扩展性和实用性,适用于远程环境监测场景。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事物联网、传感器网络相关项目开发的初学者与中级开发者。; 使用场景及目标:①实现基于XBee的无线温度传感网络搭建;②掌握MATLAB与无线模块的数据通信方法;③完成实时数据采集、处理与可视化;④为环境监测、工业测控等实际应用场景提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的MATLAB代码与硬件连接图进行实践操作,先从简单的点对点通信入手,逐步扩展到多节点网络,同时可进一步探索数据滤波、异常检测、远程报警等功能的集成。
内容概要:本文系统讲解了边缘AI模型部署与优化的完整流程,涵盖核心挑战(算力、功耗、实时性、资源限制)与设计原则,详细对比主流边缘AI芯片平台(如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等)的性能参数与适用场景,并以RK3588部署YOLOv8为例,演示从PyTorch模型导出、ONNX转换、RKNN量化到Tengine推理的全流程。文重点介绍多维度优化策略,包括模型轻量化(结构选择、输入尺寸调整)、量化(INT8/FP16)、剪枝与蒸馏、算子融合、批处理、硬件加速预处理及DVFS动态调频等,显著提升帧率并降低功耗。通过三个实战案例验证优化效果,最后提供常见问题解决方案与未来技术趋势。; 适合人群:具备一定AI模型开发经验的工程师,尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用研发的技术人员,工作年限建议1-5年;熟悉Python、C++及深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)者更佳。; 使用场景及目标:①在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型;②实现高帧率与低功耗的双重优化目标;③掌握从芯片选型、模型转换到系统级调优的全链路能力;④解决实际部署中的精度损失、内存溢出、NPU利用率低等问题。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例与工具链(如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT)动手实践,重点关注量化校准、模型压缩与硬件协同优化环节,同时参考选型表格匹配具体应用场景,并利用功耗监测工具进行闭环调优。
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