静态变量与猪

通过一个寓言故事,将养猪过程比作程序运行,用猪来比喻静态变量,养猪人观察猪的状态来解释局部和全局静态变量的概念。同时,通过描述猪圈中细菌等生物的活动,进一步阐述了非静态变量的特点。
我也没有想过静态变量与猪有过什么关系,可是他们确实被某种神秘的力量联系在了一起。这个神秘的力量就是我昨天的一个
匪夷所思的梦。
这个梦的主角是一个不怕脏的养猪人。这个养猪人被一个天才程序员作为一个参数传递给了一个新建的进程。这个进程的初始
化函数建造了一个非常人性化的猪圈。猪圈的中心是猪进餐的地方,这个地方可没那么干净,那个程序员给这里定义了一些小
生命,比如:细菌,病毒,苍蝇,蚊子等等。猪圈的四周是猪休息的地方, 这个地方非常的舒服,猪吃完食就可以安安稳稳地
躺在这里,完全不理会“生命在于运动”的教诲。为了猪权,程序员把这个地方设计为一种在外部看不到的地方。养猪人看到一
头猪并没有休息的地方,只是在进餐的地方躺着,可能是没有足够的卧室,所以养猪人一直都可以看到它。一到进食的时间,
大大小小的猪们就会走出卧室,来到餐厅,这个时间养猪人可以清楚地看到到底有多少头猪,以及哪头猪长得最帅。不过这个
时候也是细菌,病毒,苍蝇等工作最为努力的时候。从冬天到夏天,蚊子苍蝇都过了好几代了,养猪人看着这些猪从小到大,
并有很多小猪出生,心里很高兴。这时候程序员结果了这个进程。马上,一切都没了。
程序员也很高兴,他现在对于静态变量有了一些更深入的认识。那些猪不就是静态变量吗?这些猪从出生起就一直存在,他们是
静态变量(不考虑常量),但是他们的可见性受到了限制,只有在工作(进食)的时候才能看到,所以是局部静态变量。而那只养猪人一直可以看到的
猪是个全局静态变量。那些细菌,病毒,苍蝇,蚊子是什么呢?它们是非静态变量,它们从进程开始起,经历了生生死死,不
断地产生和消亡,它们的生命期是有限的。
这就是静态变量与猪的关系。
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、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,注重理论分析仿真验证相结合。
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