oj之长方柱类

本文介绍了一个名为Bulk的三维几何计算类的实现过程,该类包含计算体积和表面积的功能,并通过成员函数进行数据设置。在主函数中进行了实例化并调用相关函数输出结果。
#include<iostream>
using namespace std;
class Bulk

{

public:

    Bulk(int a=0,int b=0,int c=0):lengh(a),width(b),height(c) {}
    double get_volume();
    double get_area();
    void set_value();//此处声明需要的成员函数
private:

    double lengh;

    double width;

    double height;

};
void Bulk::set_value()
{
    int l,w,h;
    cin>>l>>w>>h;
    lengh=l;
    width=w;
    height=h;

}
double Bulk::get_volume()
{
    return lengh*width*height;
}

double Bulk::get_area()
{
    return 2*(lengh*width+lengh*height+width*height);
}

//下面定义成员函数

 

//用main()函数测试,完成输入输出

int main()

{

    Bulk b1;

    b1.set_value();

    cout<<b1.get_volume()<<endl;

    cout<<b1.get_area()<<endl;

    return 0;

}




运算结果:

 

知识点总结:

类的使用,在类内声明成员函数。

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
### 长方形的设计与实现 在东华在线Judge系统中,创建一个长方形涉及到面向对象编程的核心概念——封装、继承和多态。为了构建这样一个,需要定义属性(长度和宽度)、方法(计算面积和周长),以及可能的构造函数和其他辅助功能。 #### 结构设计 首先,考虑如何组织数据成员。对于长方形而言,主要的数据成员应包括`length`(长度)和`width`(宽度)。这两个变量用于存储矩形的具体尺寸信息[^1]。 其次,提供必要的操作接口。这些通常会包含获取当前形状的信息的方法,比如返回其面积或周长;也可能有设置新尺寸的功能。此外,还可以加入一些额外特性,如判断两个矩形是否相同大小等逻辑运算符重载。 最后,在实际编码之前,应该先构思好输入输出格式。例如,当实例化一个新的Rectangle对象时,可以通过参数传递指定初始值;而打印该对象则需遵循特定模式展示结果。 #### Python代码示例 下面是一个简单的Python版本的长方形实现: ```python class Rectangle: def __init__(self, length=0, width=0): self.length = length # 设置默认值为零 self.width = width def area(self): # 计算并返回面积 return self.length * self.width def perimeter(self): # 计算并返回周长 return (self.length + self.width) * 2 def display_info(self): # 打印长方形信息 print(f"Length={self.length}, Width={self.width}") # 测试用法如下所示: rect = Rectangle(5, 3) print("Area:", rect.area()) print("Perimeter:", rect.perimeter()) rect.display_info() ``` 此段程序展示了基本框架下的长方形处理方式,通过上述定义可以在后续开发过程中轻松扩展更多特性和优化现有算法性能。
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