习语言可以实现动态链接库调用了

本文介绍使用习语言实现动态库调用的方法,并提供了一个访问WINDOWS API函数的具体示例,展示了如何通过动态链接库(DLL)调用 MessageBoxA 函数。

习语言实现了动态库调用,可以访问所有WINDOWS API函数了:

示例代码如下:

#包含 “习语言系统.接口”
#包含 “习语言视窗.接口”
类型定义 int ( 标准调用 *消息框函数类型)(
HWND hWnd, // handle of owner window
LPCTSTR lpText, // address of text in message box
LPCTSTR lpCaption, // address of title of message box
UINT uType // style of message box
);

整数类型 主函数()
{
消息框函数类型 消息框=空指针;
模块证类型 hDLL;

hDLL=加载动态库("user32.dll");
消息框=(消息框函数类型)获取函数地址(hDLL,"MessageBoxA");
如果(消息框)
{
消息框( 空指针, "呵呵,动态库调用成功了!" , "动态库调用测试", 0 );
}
释放动态库(hDLL);
返回 0;
}

运行结果:

习语言实现了动态库调用 - 习语言 - 习语言的博客
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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