苏嵌学习日志3

学习日志

姓名:唐小玲 日期:2018.7.11

 

 

 

今日学习任务

 

1. 指针

2. 指针数组

 

今日任务完成情况

 

(详细说明本日任务是否按计划完成,开发的代码量)

1. 指针是变量的一种,用来保存地址

2. 指针运算符:&表示取地址;*表示取值

3. 无论什么类型的指针,长度都是4个字节

4. *有两层含义:定义的时候表示变量是一个指针;     使用的时候表示取值

5. 指针运算

6. 指针变量的使用方法

7. 指针数组的定义及用法

 

今日开发中出现的问题汇总

 

个人指针这一部分知识点理解起来比较困难,掌握程度不够,编写程序的时候有很多问题,需要重新学习。

 

今日未解决问题

 

 

 

今日开发收获

 

1.指针运算

int x = 3, y = 0, *px = &x;

Y = *px+5;     //y=8

Y = ++*px;     //y=4

Y = *px++;     //y=4

2.利用指针运算实现库函数strcpy

#include<stdio.h>

 

int main()

{

char *begin;

char *ptr = (char *)malloc(sizeof(char) * 32);

if(NULL == ptr)

{

printf("malloc failure\n");

return -1;

}

printf("input:\n");

scanf("%s", ptr);

begin = ptr;

ptr += strlen(ptr) - 1;

while(ptr >= begin)

{

printf("%c", *ptr--);

}

return 0;

}

3. 字符数组和字符串的区别

#include<stdio.h>

 

int main()

{

//合法的:char *ptr = "helloworld";

char *ptr; //野指针

ptr = "helloworld"; //指针的赋值

//char str[]={"helloworld"};合法的

//char str[]="helloworld";合法的

char str[20];

str = "helloworld"; //不合法的,字符数组名是一个常量

//str是常量,不可修改;ptr是变量,可以修改

ptr[0] = 'a'; //错误,helloworld是常量,不可修改

str[0] = 'a';

return 0;

}   

 

自我评价

(是否按开发规范完成既定任务,需要改进的地方,与他人合作效果等)

一些简单的练习能够做出,但是有一些小知识点遗忘了,不够熟练,需要多多实践练习!

 

 

其他

 


 作业:

4.编写一个C函数,将“ I am from shanghai ”倒置为“ shanghai from am I ”,即将句子中单词位置倒置,而不改变单词内部结构。

#include <stdio.h>

#include <string.h>

#include <stdlib.h>

 

int main()

{

    char *str[] = { "I", "am","from","shanghai" ,NULL};

    int i = 0;

    int j = 0;

    int len  = 0;

    char *temp;

    while (str[i] != NULL)

    {

        i++;

        len++;

    }

    for(i = 0, j = len - 1; j  > i; i++,j--)

    {

        temp =*(str+i);

        *(str+i) = *(str+j);

        *(str+j) = temp;

    }

    for(i = 0; i < len; i++)

    {

        printf("%s ", *(str+i));

    }

printf("\n");

 

    return 0;

}

 

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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值