chapter two学习笔记----章节回忆

本文详细介绍了C++编程的基础知识,包括基本内置类型、字面量常量、变量定义与初始化规则、const限定符、引用、typedef名字、枚举、类类型等核心概念。此外,还提供了编写自己的头文件的指导,以及预处理器的简单介绍。

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2.1基本内置类型:整型:int ,short,long,char,wchar_t,bool;浮点型:long double ,double,float,void类型

2.2字面值常量:整型字面值常量,如:1,字符字面值常量如:‘A’,浮点型字面值常量,如:3.12f1E-3f=0.001f字符串字面值常量,如:“AA”,布尔值字面常量,flase,true,非打印字符的转义字符。如:\n。字符串字面值的连接:行与行间由空格,制表符或换行符分开的字符串字面值。多行字符串在末尾加\且保证下一行开始为需要连接的字符。

2.3变量:可以变化的量(相对常量而言),提供程序可操作的有名字的存储区。

2.3.1变量名:用于标识变量,由_或字母开始,由_,字母,数字组成不能出现__字母大小区分

2.3.3定义对象:在内存中开辟空间。内存中具有类型的区域。

2.3.4变量初始化规则:1.在不影响变量作用域下,最好在第一次使用变量前,定义并初始化变量。2.不确保变量使用前被初始化时,必须对其进行初始化。 在函数中定义,内置类型初始化,类类型调用默认构造函数;函数外定义即定义全局变量,内置类型有一个初始值,类类型调用默认构造函数。

2.3.5声明和定义:声明不一定是定义,定义一定是声明。变量需要在声明后才能使用。定义只有一个,声明可有多个。定义主要作用为变量分配存储空间,也可以指定变量的初始值。声明用于想程序表明变量的类型和名字

2.3.6名字的作用域:作用域分类:全局,局部,块,语句,类。作用域嵌套:大的可以包含小的。

2.3.7在变量使用处定义变量:应该遵循的规则:在需要使用变量的最近位置定义并初始化变量。

2.4const限定符:防止魔数,限定后类型还是左值,定义时必须初始化,不能修改其值。在全局作用域用const修饰的对象默认为文件的局部变量。const修饰的变量默认为非extrn。

2.5引用:复合类型,使用一个类型来定义类型,定义一个变量的别名,非const引用时改一变二,引用需要类型相配否则报错,const引用时可进行类型转换,只是一个别名,不能修改。

2.6typedef 名字:定义类型的别名,作用:1.容易标识2.隐藏数据类型3.允许一个类型用于多个目的,使每次使用目标明确。

2.7枚举:enum 把确定的几个值相关联起来。聚合成组。

2.8类类型:class默认为private ,struct默认为Public,先设计借口,后确定实现,类定义后}要使用;

2.9编写自己的头文件:注意:1.头文件用于声明而不是定义;2.一些cosnt对象定义在头文件中;3.头文件经常需要其他头文件;4.避免多重包含;

2.9.1设计自己的头文件:需在头文件三种情况:1.const 2.inline 3.类

2.9.2预处理器的简单介绍:预处理器变量:#ifndef *** 执行到#endif出现

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,该项目运用遗传算法(GA)优化支持向量回归(SVR)和支持向量机(SVM)模型的超参数及特征选择。项目旨在解决电力系统调度、发电计划、需求侧响应等多个应用场景中的关键问题,特别是在应对高比例可再生能源接入带来的非线性、非平稳负荷预测挑战。文中涵盖了从数据接入、特征工程、模型训练到部署上线的全流程,包括详细的代码示例和GUI设计,确保方案的可复现性和实用性。 适用人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB语言和机器学习算法的研发人员;从事电力系统调度、电力市场交易、新能源消纳等相关领域的工程师和技术专家。 使用场景及目标:①通过构建面向小时级别的滚动预测,输出高分辨率负荷轨迹,为日内与日前滚动调度提供边际成本最小化的依据;②在负荷高峰和供给紧张时,通过价格信号或直接负荷控制实施需求侧响应,提升削峰效率并抑制反弹;③为灵活性资源(调峰机组、储能、可中断负荷)提供更清晰的出清路径,降低弃风弃光率,提升系统整体清洁度;④帮助市场主体更准确地评估边际出清价格变化,提高报价成功率与收益稳定性,同时降低由预测偏差带来的风险敞口;⑤在运维与审计场景中,对预测产生的原因进行说明,保障业务侧与监管侧的可追溯性。 阅读建议:此资源不仅提供了完整的代码实现和GUI设计,更注重于理解GA优化过程中涉及到的数据处理、特征构造、模型选择及评估等核心步骤。因此,在学习过程中,建议结合实际案例进行实践,并深入研究每个阶段的具体实现细节,特别是适应度函数的设计、超参数空间的定义以及多样性维护机制的应用。此外,关注项目中关于数据对齐、缺失值处理、特征标准化等方面的最佳实践,有助于提高模型的鲁棒性和泛化能力。
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