Perl编程实践:从命令行到GUI开发

1、编写一个程序,接收用户输入的名字、姓氏、职位、最喜欢的名言,然后按以下格式显示用户数据:名字: 姓氏: 职位: 名言:

以下是一个用Perl编写的示例程序,可实现该功能:

# 提示用户输入信息
print "请输入你的名字: ";
$first_name = <STDIN>;
chomp($first_name);

print "请输入你的姓氏: ";
$last_name = <STDIN>;
chomp($last_name);

print "请输入你的职位: ";
$job_title = <STDIN>;
chomp($job_title);

print "请输入你最喜欢的名言: ";
$favorite_quote = <STDIN>;
chomp($favorite_quote);

# 定义输出格式
format STDOUT =
First Name: @<<<<<<<<<   Last Name: @<<<<<<<<<
            $first_name,            $last_name
Title: @<<<<<<<<<
       $job_title
Quote: @*
        $favorite_quote
.

# 输出格式化数据
write STDOUT;

此程序会提示用户输入名字、姓氏、职位和最喜欢的名言,然后使用 format 语句将这些信息按指定格式输出。

2、修改 parse1.pl 以包含以下更改:不使用 print 语句打印数组,而是使用格式语句,具体要求如下:将数据的每个字段排列成列;为每页数据打印一个标题(每页应输出 20 行);在标题中包含当前页码;输出仍需通过 more 命令处理。将文件保存为 parse2.pl。

按照以下步骤操作:

<
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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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