31、大型程序开发:模块通信、工具使用与优化实践

大型程序开发:模块通信、工具使用与优化实践

1. 模块间通信方法

在开发大型程序时,不同文件中的模块需要进行有效的通信。以下是几种常见的通信方法:

1.1 函数调用

若一个文件中的函数需要调用另一个文件中的函数,可按常规方式进行函数调用,并以通常的方式传递和返回参数。不过,在调用函数的文件中,务必包含函数原型声明,以便编译器知晓函数的参数类型和返回值类型。例如:

// main.c
#include <stdio.h>
void foo();

int main() {
    foo();
    return 0;
}

// foo.c
#include <stdio.h>
void foo() {
    printf("Hello from foo!\n");
}

1.2 外部变量

外部变量是全局变量概念的扩展,其值可被其他模块访问和修改。在想要访问外部变量的模块内,需以常规方式声明变量,并在声明前加上 extern 关键字。以下是使用外部变量的示例:

// main.c
#include <stdio.h>
int i = 5;

int main() {
    printf("%i  ", i);
    foo();
    printf("%i\n", i);
    return 0;
}

// foo.c
extern int i;
void foo() {
    i = 100;
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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