C++复习重温的收获003

本文深入探讨了C++中的操作符重载、临时对象创建、cout输出机制及类设计注意事项等核心概念。强调了成员函数中this指针的作用,解释了为何C++不提供tostring类,并详细讲解了类设计时应考虑的构造函数初始化、const修饰符的使用、参数传递方式及return类型的选择。

C++复习重温的收获003

1.操作符重载
所有成员函数都有一个隐藏参数this(谁调用,this就指向谁 )
2.临时对象
typename()
3.c++不存在tostring类
因此使用cout<<输出时,需要对<<进行重载
4.设计class需要注意的事情:
构造函数的初始化
函数是否需要加const
参数传递尽量使用引用传递,是否需要const
return返回使用value还是引用
函数放public,参数放private

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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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