同时还鼓励平台无关的编程。

本文回顾了C语言及其衍生的C++语言的历史发展,讲述了它们如何从贝尔实验室诞生并逐渐演变成现代编程世界中不可或缺的一部分。文章还介绍了这两种语言的设计理念、关键特性以及各自的标准制定过程。

C语言是由贝尔实验室的Dennis Ritchie在1972开发的,主要是作为一种系统编程语言。也就是说,用一种语言编写操作系统。里奇的主要目标是产生一个简约的语言,易于编译,允许高效的内存访问,产生高效的代码,而不需要大量的运行时支持。因此,对于一个高层次的语言,它的设计是相当低的水平,同时还鼓励平台无关的编程。

2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
#include <iostream>
 
int main()
{
    std::cout << "The sum of 3 and 4 is: " << add(3, 4) << std::endl;
    return 0;
}
 
int add(int x, int y)
{
    return x + y;
}

C结束了如此高效、灵活,在1973,里奇和肯·汤普森改写了大部分的UNIX操作系统使用很多以前的操作系统都是用汇编。不同的组件,它关系到一个特定的CPU程序,C的出色的便携性允许UNIX重新编译的许多不同类型的计算机,加速通过。C和UNIX的命运绑在一起,和C的人气部分是与UNIX的成功作为一个操作系统。
1978,Brian Kernighan和Dennis Ritchie出版了一本名为“C语言程序设计”。这本书,通常被称为K & R(作者的姓氏后),提供了一个非正式的语言规范,并成为阿德的事实标准。当需要最大的可移植性,程序员将坚持在K & R的建议,因为当时大多数编译器实施的K & R标准。
1983、美国国家标准协会(ANSI)成立了一个委员会来建立1989 C.正式标准(委员会永远做任何事),他们完成了,并发布了C89标准,通常称为ANSI C 1990国际标准化组织采用ANSI C(有一些小的修改)。这个版本的C被称为C90。最终成为ANSI C编译器/型号兼容,并期望获得最大的可移植性程序进行编码,这一标准。
1999、ANSI委员会发布了新版本的C称为C99。它采用的许多功能已经进入了编译器的扩展,或已经在C++实现。

2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
#include <iostream>
 
int add(int x, int y)
{
    return x + y;
}
 
int main()
{
    std::cout << "The sum of 3 and 4 is: " << add(3, 4) << std::endl;
    return 0;
}

C++
C++(明显看到plus)是由贝尔实验室作为一个C扩展Bjarne Stroustrup开发,从1979开始。C++增加了许多新功能的C语言,也许是最好的认为是C的一个超集,虽然这是不严格的一些特征为C99引入不在C++存在。C++的成名主要是由于事实上它是一种面向对象的语言。至于一个对象是什么,以及它与传统的编程方法有什么不同,我们将在第8章(基本面向对象编程)中讨论这个问题。
C++被批准在1998由ISO委员会,并再次在2003(称为C++ 03)。两个更新的C++语言(C++ C++ 11和14,2011和2014相应)批准已自那时以来,对语言添加额外的功能。从这些更新的相关功能将在这些教程中讨论。
C和C++的哲学
C和C++的基本设计理念可以概括为“信任程序员”--这是美妙的,因为编译器不如果你想标新立异,道理站在你的方式,但也很危险,因为编译器不会如果你尝试做一些能产生意外的结果,站在你的方式。这是一个主要的原因,知道你应该在C / C++不几乎是一样重要的要知道什么是你应该做的——因为有不少陷阱,如果没有意识到新的程序员很可能陷入。
注意,在做这些教程之前,你不必学习C编程。我们会教你所有你需要知道的事情(包括陷阱避免)前进的道路上!
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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