编程模式积累

C++编程良好习惯
本文总结了一系列C++编程中应当养成的良好习惯,包括资源管理、循环变量递增、图形编程错误处理、条件判断、定时触发事件计数、数组代替冗长条件判断、内联函数使用等方面,帮助开发者提高代码质量。

收集一些编程(c++)的时候应该变成“本能”的不用去想的习惯性的东西:

  • 写new的时候就去写delete,如果一些不用delete的东西(gc管理的东西),注明为什么不用delete
  • for里面用++i, ++it, ...
  • 对于图形编程来说,出现概率低到一定程度的时候,可以用一个assert来报错,然后假设不会出现这种情况的去编程,实际应用中这种方式更有实战性。
  • if(5==i)这个习惯好于if(i==5),可以防止写成if(i=5)造成错误,前一段时间的确是遇见过一次
  • 对于几帧以后会触发的事件,可以使用s32 mFrame;这样的计数方式的模式,不停地--,到1的时候进行一次触发操作
  • 如果是index==1时候xxxx, ==2时候xxxx。。。,可以使用数组,里面使用data,函数指针,相比而言要比switch和if简洁
  • inline的功能还是很牛的,150行+,很复杂的代码也能inline了
  • float的精度有限,数学计算上的前后不一致足够导致结果不一样了
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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