static关键字

本文详细解析了C++中static关键字的作用与特性,包括非类static与类static的区别及应用场景,如局部变量持久化、成员函数静态化等,并探讨了其对函数重入性和内存分配的影响。

来自:https://www.cnblogs.com/songdanzju/p/7422380.html

https://blog.youkuaiyun.com/qq_26437925/article/details/54912717

非类static:

1.隐藏,

加static的函数和全局变量,只在本文件可见,严格的是从定义之处开始到文件结尾;

2.初始化为0

全局变量加不加static都初始化为0,函数中定义,有static为0.

3.局部变量持久化

即便static int i=5;只会初始化一次,i一旦变化下次进入函数就会是变化之后的值。导致函数不可重入。

类static

4.类数据成员

仍然有private,public,protect属性

static成员存放在程序的全局存储中,不计算在类大小中。

static 数据成员必须在类外CPP中初始化 

当然,如果在加上关键const, 则是可以在类中进行初始化的。

静态数据成员初始化的格式:
<数据类型><类名>::<静态数据成员名>=<值>

5.类成员函数

静态成员函数不能为虚函数

只能访问静态成员函数和静态数据成员

没有this指针

以直接使用如下格式:
<类名>::<静态成员函数名>(<参数表>)
调用类的静态成员函数

为了防止父类的影响,可以在子类定义一个与父类相同的静态变量,以屏蔽父类的影响。这里有一点需要注意:我们说静态成员为父类和子类共享,但我们有重复定义了静态成员,这会不会引起错误呢?不会,我们的编译器采用了一种绝妙的手法:name-mangling 用以生成唯一的标志。

  • 非静态成员函数可以任意地访问静态成员函数和静态数据成员;

由于没有this指针的额外开销,静态成员函数与类的非静态成员函数相比速度上会有少许的增长。


提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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