2021-3-27指针详解3

这篇博客展示了函数指针在实现简单计算器和回调函数中的应用。首先,通过函数指针实现了菜单驱动的计算器,用户可以选择加、减、乘、除等运算。然后,介绍了回调函数的概念,通过一个示例展示了如何将函数指针作为参数传递给其他函数,实现灵活的功能调用。此外,还提及了冒泡排序的基本实现和标准库中的`qsort`函数用于排序。
#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1
#include<stdio.h>
//函数指针案例
//计算器的实现
//void menu()
//{
//	printf("*******************\n");
//	printf("***1.add   2.sub***\n");
//	printf("***3.mul   4.div***\n");
//	printf("***   0.exit    ***\n");
//	printf("*******************\n");
//}
//int Add(int x, int y)
//{
//	return x + y;
//}
//int Sub(int x, int y)
//{
//	return x - y;
//}
//int Mul(int x, int y)
//{
//	return x * y;
//}
//int Div(int x, int y)
//{
//	return x / y;
//}
//int main()
//{
//	int input = 0;
//	int x = 0;
//	int y = 0;
//	do
//	{
//		menu();
//		printf("请选择: >" );
//		scanf("%d", &input);
//		switch (input)
//		{
//		case 1:
//			printf("%d\n", Add(x, y));
//			break;
//			printf("%d\n",Add(x,y));
//				break;
//		case 2:
//			printf("请输入两个操作数:>");
//			scanf("%d%d", &x, &y);
//			printf("%d\n", Sub(x, y));
//			break;
//		case 3:
//			printf("请输入两个操作数:>");
//			scanf("%d%d", &x, &y);
//			printf("%d\n", Mul(x, y));
//			break;
//		case 4:
//			printf("请输入两个操作数:>");
//			scanf("%d%d", &x, &y);
//			printf("%d\n", Div(x, y));
//			break;
//		case 0:
//			printf("退出\n");
//			break;
//		default:
//			printf("选择错误\n");
//			break;
//		}
//	} while (input);
//}
//函数指针的方法实现计算器
//int main()
//{
//	int input = 0;
//	int x = 0;
//	int y = 0;
//	int(*pfArr[5])(int, int) = { 0,Add,Sub,Mul,Div };//函数数组指针存储四个函数的地址
//	do
//	{
//		menu();
//		printf("请选择: >");
//		scanf("%d", &input);
//		if (input >= 1 && input <= 4)
//		{
//			printf("请输入操作数:>");
//			scanf("%d%d", &x, &y);
//			int ret = pfArr[input](x, y);
//			printf("%d\n", ret);
//		}
//		else if (input == 0)
//		{
//			printf("退出\n");
//		}
//		else
//		{
//			printf("选择错误\n");
//		}
//
//	} while (input);
//}

//指向函数指针数组的指针
//int Add(int x, int y)
//{
//	return x + y;
//}
//int main()
//{
//	int arr[10] = { 0 };
//	int(*p)[10]=&arr;//取出数组的地址
//	int(*pfArr[4])(int, int);//pfArr是一个数组-函数指针的数组
//	int(*(*ppfArr)[4])(int, int)=&pfArr;//ppfArr是一个数组指针,指针指向的数组有四个元素、
//	//指向数组的每个元素的类型是一个函数指针
//	return 0;
//}
//回调函数
//回调函数就是一个通过函数指针调用的函数
//如果你把函数的指针(地址)作为参数传递给另一个函数,当这个指针被用来调用其所指向的函数是,我们就说这个是回调函数

//void print(char* str)
//{
//	printf("hehe:%s", str);
//}
//void test(void(*p)(char*))
//{
//	printf("test\n");
//	p("bit");
//}
//int main()
//{
//	test(print);
//	return 0;
//}
//冒泡排序的普通实现(只能排整型)
//void bubble_sort(int arr[], int sz)
//{
//	int i = 0;
//	for (i = 0;i < sz - 1;i++)
//	{
//		int j = 0;
//		for (j = 0;j < sz - 1 - i;j++)
//		{
//			if (arr[j] > arr[j + 1])
//			{
//				int tmp = arr[j];
//				arr[j] = arr[j + 1];
//				arr[j + 1] = tmp;
//			}
//		}
//	}
//}
//int main()
//{
//	int arr[10] = { 9,8,7,6,5,4,3,2,1,0 };
//	int sz = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);
//	bubble_sort(arr, sz);
//	int i = 0;
//	for (i = 0;i < sz;i++)
//	{
//		printf("%d ", arr[i]);
//	}
//	return 0;
//}

//qsort的使用-库函数-排序
//void qsort(void* base,
//	size_t num,
//    size_t width,
//int(*cmp)(const void* e1, const void* e2)
//);
//void* 类型的指针可以接收任意类型的地址
//void*类型的指针不能进行解引用操作,因为不知道访问几个字节
//void* 类型的指针不能进行加减整数的操作
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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