25、C语言编程基础:从编译到数据类型

C语言编程基础:从编译到数据类型

1. 输入输出函数与编译准备

在使用输入输出函数(如 puts() )时,需要在源代码文件的顶部(或附近)添加 #include <stdio.h> 这一行。头文件是必需的,因为C编译过程需要外部函数和宏的相关信息。在 #include 语句之后,如果源代码文件要编译生成可执行文件,则必须有 main() 函数。在入门阶段,为了简单起见,可以将除 #include 语句之外的所有内容都放在 main() 函数中。

以下是一个简单的“Hello”示例代码 first.c

#include <stdio.h>
int main()
{
    puts("Hello");
    return 0; // 在C中,返回0通常表示没有错误
}

当源代码准备好后,需要将其编译成二进制文件。对于示例文件 first.c ,可以使用以下命令:

c++ -g -o first first.c

其中, -g 开关(可选)用于将调试符号拉入可执行文件。

2. C编译过程

C编译过程涉及三个不同的机构:
-

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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