65、现代 C++ 开发指南:特性、应用与互操作性

现代 C++ 开发指南:特性、应用与互操作性

1. 现代 C++ 简介

在过去十年里,若你在微软平台开启新项目,很可能是在微软 .NET 托管代码环境中开发。若期间较少使用 C++,或许会担忧失去 .NET 带来的生产力提升。但实际上,C++ 并非停滞不前,它借鉴了许多托管环境的流行特性。接下来,我们将回顾 C++ 11 标准中的一些实用新增特性。

需要注意的是,Visual C++ 2012 尚未支持 C++ 11 的所有特性。若想了解 C++ 11 特性以及 Visual Studio 2012 的支持情况,可访问 此链接 。随着 Visual Studio 更新发布,更多功能将逐步添加。

2. 智能指针

2.1 管理与原生开发的内存差异

管理环境和原生开发在内存分配和回收方式上存在根本差异。在管理环境中,开发者为新对象分配内存,但通常将回收内存的工作交给运行时的垃圾回收器。而在原生环境中,开发者负责清理不再使用的内存。尽管正确控制应用资源能带来性能提升,但内存管理也是常见的 bug 来源,尤其是内存泄漏。

手动内存管理的一大挑战是跟踪哪个组件负责管理资源的生命周期。若组件承担了不应承担的责任,可能会删除其他组件仍在使用的资源;反之,若组件未履行清理责任,则可能导致内存泄漏。

2.2 智能指针的引入

C++ 11 引入了几种增强的指针类型,统称为智能指针,可缓解上述挑战。在之前的

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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