PlayWithUnion

原创 于 2016-01-06 12:58:58 发布 · 190 阅读 · 0 ·
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本文深入探讨了如何定义和操作union数据结构，通过具体实例展示了in_put和out_put函数的实现方式，包括不同类型的输入输出处理及格式化输出，特别强调了在实际编程中灵活运用union数据结构的重要性。

Union是一种有趣的结构，虽然也许他并不常用。

现在由你定义一个union，并实现两个函数in_put和out_put   

in_put会传入一个参数，一个变量x，当x为1时，给一个union读入一个int类型的值，并把这个union当做返回值返回，x为2时，读入double类型。

out_put会传入两个参数，一个union和一个变量x，当x为1时，输出这个union的int类型的值，当x为2时，输出这个union的double类型的值

输出double类型时保留两位小数


main.c






【水下机器人建模】基于QLearning自适应强化学习PID控制器在AUV中的应用研究（Matlab代码实现）
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【水下机器人建模】基于QLearning自适应强化学习PID控制器在AUV中的应用研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于QLearning自适应强化学习PID控制器在AUV中的应用研究”展开，重点探讨了将强化学习中的Q-Learning算法与传统PID控制相结合，用于提升自主水下机器人（AUV）控制系统性能的技术方案。文中介绍了AUV的动力学建模过程，设计了基于Q-Learning的自适应PID控制器，通过Matlab代码实现仿真验证，展示了该方法在轨迹跟踪、抗干扰能力和参数自整定方面的优势。研究强调了智能控制算法在复杂海洋环境中对提升AUV自主性和控制精度的重要意义。; 适合人群：具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的自动化、机器人、海洋工程等专业的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于水下机器人、无人潜航器等复杂系统的智能控制设计；②为PID控制器参数自整定问题提供基于强化学习的新解决方案；③作为智能控制与传统控制融合研究的教学案例与技术参考。; 阅读建议：读者应重点关注Q-Learning与PID结合的控制结构设计、奖励函数构建以及Matlab仿真实现细节，建议结合文中提供的代码进行实践复现，并尝试调整算法参数以深入理解其控制性能变化。
苏州市数据条例(1).pdf
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苏州市数据条例(1)
1995-2023年全球经济自由度指数数据
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1995-2023年全球经济自由度指数数据 1、时间：1995-2023年 2、来源：美国传统基金会 3、指标：Name、Index Year、Overall Score、Property Rights、Government Integrity、Judicial Effectiveness、Tax Burden、Government Spending、Fiscal Health、Business Freedom、Labor Freedom、Monetary Freedom、Trade Freedom、Investment Freedom、Financial Freedom（ 总体得分、财产权、政府廉政、司法效力、税负、ZF支出、财政健康、商业自由、劳动自由、货币自由、贸易自由、投资自由、财务自由） 4、范围：180个国家地区 5、指标说明：根据得分，所有国家和地区被分为如下5个等别：完全自由（80-100）、比较自由（70-79.9）、有限度自由（60-69.9）、比较压制（50-50.9）、压制（0-49.9）。 6、全球经济自由度指数（Index of Economic Freedom）是衡量国家或地区居民在经济活动中自由程度的综合性指标体系，其核心在于通过量化评估政府对经济的干预程度，反映市场运作的自由度与效率。经济自由度越高，市场机制越完善，资源配置效率越高，长期经济增长潜力越大。
基于51单片机的RFID门禁系统（刷卡+密码）资源下载
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提供了一个基于51单片机的RFID门禁系统的完整资源文件，包括PCB图、原理图、论文以及源程序。该系统设计由单片机、RFID-RC522频射卡模块、LCD显示、灯控电路、蜂鸣器报警电路、存储模块和按键组成。系统支持通过密码和刷卡两种方式进行门禁控制，灯亮表示开门成功，蜂鸣器响表示开门失败。 资源内容 PCB图：包含系统的PCB设计图，方便用户进行硬件电路的制作和调试。 原理图：详细展示了系统的电路连接和模块布局，帮助用户理解系统的工作原理。 论文：提供了系统的详细设计思路、实现方法以及测试结果，适合学习和研究使用。 源程序：包含系统的全部源代码，用户可以根据需要进行修改和优化。 系统功能 刷卡开门：用户可以通过刷RFID卡进行门禁控制，系统会自动识别卡片并判断是否允许开门。 密码开门：用户可以通过输入预设密码进行门禁控制，系统会验证密码的正确性。 状态显示：系统通过LCD显示屏显示当前状态，如刷卡成功、密码错误等。 灯光提示：灯亮表示开门成功，灯灭表示开门失败或未操作。 蜂鸣器报警：当刷卡或密码输入错误时，蜂鸣器会发出报警声，提示用户操作失败。 适用人群 电子工程、自动化等相关专业的学生和研究人员。 对单片机和RFID技术感兴趣的爱好者。 需要开发类似门禁系统的工程师和开发者。
51单片机+HC05蓝牙模块+手机app+智能小车控制套件
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此资源文件为您提供了一个基于51单片机的智能小车控制套件的详细方案，通过MIT App Inventor搭建的手机app实现对智能小车的远程控制。 资源简介 资源中包含了一个通过HC05蓝牙模块与51单片机连接的智能小车控制系统，用户可以通过手机app发送指令，实现小车的前进、后退、左转和右转。此外，我们还为小车增加了蜂鸣器报警和LED电灯功能，使其具备更多的互动性和实用性。 功能特点 使用MIT App Inventor搭建的手机app，操作简单方便。 51单片机接收蓝牙模块的指令，控制小车运动。 具备蜂鸣器报警功能，可应用于多种场景。 LED电灯功能，为小车提供夜间照明。 文件内容 本资源文件包含以下内容： 51单片机程序代码 HC05蓝牙模块配置说明 手机app设计教程 智能小车硬件连接示意图 请根据您的需求，仔细阅读相关文档，逐步搭建属于您的智能小车控制系统。祝您在使用过程中收获满满，尽情享受科技带来的乐趣！
51单片机c源码-99倒计时
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51单片机c源码-99倒计时
2机5节点系统潮流仿真模型（Simulink仿真实现）
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2机5节点系统潮流仿真模型（Simulink仿真实现）内容概要：本文介绍了基于Simulink的2机5节点电力系统潮流仿真模型的构建与实现，重点在于通过仿真手段分析电力系统中各节点的电压、功率分布及系统稳定性，帮助理解潮流计算的基本原理与工程应用。文中可能涉及牛顿-拉夫逊法或PQ分解法等经典潮流算法的仿真验证，并利用Simulink强大的模块化建模能力实现系统动态与稳态行为的可视化模拟，为电力系统规划与运行提供技术支持。; 适合人群：电气工程及相关专业的高校学生、研究生，以及从事电力系统仿真、自动化控制、能源系统分析的科研人员和工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握电力系统潮流计算的基本理论与仿真方法；②学习如何在Simulink中构建多节点电力系统模型；③通过仿真分析系统参数变化对潮流分布的影响，服务于教学实验、科研项目或实际工程设计。; 阅读建议：建议读者结合电力系统分析基础知识，边操作Simulink模型边理解算法流程，重点关注模型搭建、参数设置与仿真结果分析环节，有条件者可对比MATLAB编程实现与Simulink仿真的差异，深化对数值计算与系统建模的理解。
【电力系统潮流】5节点系统潮流计算-牛拉法和PQ分解法（Matlab代代码实现）
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【电力系统潮流】5节点系统潮流计算-牛拉法和PQ分解法（Matlab代代码实现）内容概要：本文档
25页PPT-数据安全治理方案.pptx
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基于单片机多传感器楼道照明控制系统设计
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本项目是一款为毕业设计而设计的楼道照明控制系统。系统采用51单片机作为核心控制单元，配合声音传感器、光线传感器和热红外传感器，实现智能化的楼道照明控制。本设计旨在根据环境光线和人员活动自动调节楼道灯的亮灭，以达到节能和便捷的目的。 设计说明 功能特点 光线传感器：检测环境光线强度，当光线低于设定阈值时，自动开启楼道灯。 声音传感器：检测环境声音，当有声音时触发楼道灯开启。 热红外传感器：检测人员活动，当有人经过时触发楼道灯开启。 技术参数 核心控制器：51单片机 传感器类型：声音传感器、光线传感器、热红外传感器 适用环境：楼道、走廊等需要自动照明的场所 使用说明 本系统根据实际环境需求，通过编程实现传感器信号的采集与处理。 当环境光线暗淡或检测到声音、人员活动时，楼道灯自动点亮。 系统具备一定的抗干扰能力，避免误触发。 注意事项 本资源文件仅供学习和参考
基于51单片机的金属探测器检测金属报警器设计
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提供了一个完整的基于51单片机的金属探测器检测金属报警器设计的资源文件，包括源程序、原理图、PCB设计和论文。该设计旨在帮助电子爱好者、学生和工程师理解和实现金属探测器的基本功能，并通过报警器实现金属检测的实时反馈。 资源内容 源程序：包含完整的51单片机源代码，可以直接编译并在目标硬件上运行。 原理图：详细展示了金属探测器电路的连接方式，帮助用户理解电路的工作原理。 PCB设计：提供了PCB布局文件，方便用户进行电路板的制作和调试。 论文：详细介绍了金属探测器的设计思路、工作原理、硬件选型和软件实现，适合作为学习和研究的参考资料。
图像分割【由局部高斯分布拟合能量驱动的活动轮廓】基于区域的主动轮廓模型，采用变分水平集形式用于图像分割（Matlab代码实现）
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【图像分割】【由局部高斯分布拟合能量驱动的活动轮廓】基于区域的主动轮廓模型，采用变分水平集形式用于图像分割（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于区域的主动轮廓模型，采用变分水平集形式实现图像分割，其核心是通过局部高斯分布拟合能量驱动的活动轮廓方法。该方法能够有效处理图像中边界模糊、噪声干扰等问题，提升分割精度，尤其适用于复杂背景下的图像分割任务。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于读者理解算法原理并进行实验验证。此外，文档还附带了多个图像处理及其他科研领域的技术资源链接，涵盖路径规划、信号处理、电力系统优化等多个方向，突出其在科研仿真中的实用价值。; 适合人群：具备一定图像处理基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事计算机视觉、医学图像分析等相关领域的技术人员。; 使用场景及目标：①用于医学图像、遥感图像等复杂场景下的精确分割；②帮助研究人员深入理解主动轮廓模型与变分水平集方法的理论与实现机制；③作为教学案例或科研原型系统进行二次开发与算法优化。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐行调试运行，重点关注能量函数构建与水平集演化过程，同时可参考文档中列出的其他资源拓展应用场景。
51单片机c源码-液晶背光控制
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51单片机c源码-液晶背光控制
基于51单片机的RFID智能门禁系统（源码+原理图）
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此项目旨在实现一个简易而实用的RFID智能门禁控制系统。采用经典的51系列单片机——STC89C52作为核心控制器，集成MFRC522射频识别模块来读取RFID卡片信息。用户界面通过128x64像素的LCD显示屏展示相关信息，同时配备了键盘用于密码的输入、验证及修改。此设计结合了RFID技术的高效率识别与单片机的强大控制能力，适用于学习、教学或小型安防项目。 资源包含 源代码：完整C语言编写的源程序，涵盖了RFID识别、密码验证逻辑、显示控制以及用户交互等功能模块。 原理图：详细展示了整个系统的电路连接，包括单片机、MFRC522模块、LCD12864屏幕、按键等组件的电气连接方式，便于理解和自制。 技术特点 RFID技术应用：通过MFRC522模块实现非接触式身份认证，提升门禁安全性与便捷性。 人机交互界面：利用LCD12864显示屏直观展示状态信息，并通过物理按键进行操作，增加了系统的易用性。 密码安全机制：支持用户密码的设定和更改，增强系统安全性。 51单片机编程：适合初学者和专业人士学习51单片机应用开发，尤其是嵌入式系统与物联网领域的实践。 使用指南 环境搭建：确保你有合适的IDE（如Keil uVision）安装以编译51单片机的C代码。 原理图分析：详细阅读原理图，了解各部件间的连接，这对于正确搭建硬件平台至关重要。 编译与上传：将提供的源代码编译无误后，通过编程器或ISP接口烧录到STC89C52单片机中。 硬件组装：根据原理图搭建电路，确保所有组件正确连接。 测试与调试：完成后进行功能测试，可能需要对代码或硬件做适当调整以达到最佳工作状态。
13页-数据安全合规产品白皮（星环科技2023）(1).pdf
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sketch_nov26a_anjian.zip
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CST816T液晶屏触摸示例 STM32H7 ST7789 CST816T触摸
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图像处理基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）
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【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究基于电磁学优化算法的多阈值图像分割方法，并提供Matlab代码实现。该方法利用电磁学优化算法（Electromagnetism-like Optimization, EMO）搜索最优多阈值，以最大化Otsu等判别准则函数，从而实现对图像的有效分割。文中详细阐述了算法原理、实现步骤及参数设置，通过实验验证了该方法在多阈值分割场景下相较于传统优化算法具有更高的分割精度和稳定性。; 适合人群：具备图像处理基础知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事计算机视觉、模式识别等相关领域的技术人员。; 使用场景及目标：①用于医学图像、遥感图像等复杂图像的多阈值分割任务；②作为智能优化算法在图像处理领域应用的教学案例；③为相关科研工作提供可复现的算法基准和代码参考。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐步调试运行，理解算法流程与图像分割效果之间的关系，同时可尝试更换测试图像或调整算法参数以深入掌握其性能特点。
数据驱动【航空航天结构的高效损伤检测技术】一种数据驱动的结构健康监测（SHM）方法，用于进行原位评估结构健康状态，即损伤位置和程度，在其中利用了选定位置的引导式兰姆波响应（Matlab代码实现）
最新发布
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【数据驱动】【航空航天结构的高效损伤检测技术】一种数据驱动的结构健康监测（SHM）方法，用于进行原位评估结构健康状态，即损伤位置和程度，在其中利用了选定位置的引导式兰姆波响应（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种基于数据驱动的结构健康监测（SHM）方法，用于在航空航天等高安全性要求领域中实现对结构损伤的原位评估，重点在于利用选定位置的引导式兰姆波响应进行损伤定位与程度分析。该方法通过采集结构在正常与受损状态下的兰姆波传播响应数据，结合信号处理与机器学习技术，构建损伤识别模型，有效提升了检测的准确性与自动化水平。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于读者复现算法并应用于实际工程场景。; 适合人群：具备一定信号处理、结构力学或机器学习背景，从事航空航天、土木工程、智能制造等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于航空航天器、桥梁、风电叶片等大型结构的健康监测系统开发；②用于科研中对无损检测、故障诊断算法的研究与验证；③作为教学案例帮助学生理解兰姆波传播特性与数据驱动建模方法。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐段分析算法流程，重点关注信号预处理、特征提取与分类模型构建环节，同时可尝试在不同结构或损伤条件下进行实验验证，以深化对方法鲁棒性与泛化能力的理解。
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