4.30--c++primer第四版习题

本文通过C++代码示例展示了如何使用C风格字符串和STL字符串进行连接操作,包括使用new分配内存、strcpy和strcat函数,以及STL字符串的加法运算符。通过对比两种方法,读者可以了解不同字符串操作的实现细节。
#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS
//c++primer 4.30

#include<iostream>
#include<string>
#include <cstring>

using namespace std;

int main()
{
	const char str1[] = "Li Lei and Han Meimei ";
	const char str2[] = "are friends.";
	
	size_t Arr_size = strlen(str1) + strlen(str2);
	char* result = new char[Arr_size + 1];
	strcpy(result, str1);
	strcat(result, str2);
	cout << result<<endl;
	delete[] result;

	cout << "\n\n\n\n------------分--割---线------------\n\n\n"<<endl;

	string result_str;
	string Sstr1 = "Li Lei and Han Meimei ";
	string Sstr2 = "are friends.";
	result_str = Sstr1 + Sstr2;
	cout  << result_str << endl;

	return 0;


}

在这里插入图片描述

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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