很好的理由使用

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// declare global variable
int g_nMode = 1;
 
void doSomething()
{
    g_nMode = 2;
}
 
int main()
{
    g_nMode = 1;
 
    doSomething();
 
    // Programmer expects g_nMode to be 1
    // But doSomething changed it to 2!
 
    if (g_nMode == 1)
        cout << "No threat detected." << endl;
    else
        cout << "Launching nuclear missiles..." << endl;
 
    return 0;
}

注意,程序集g_nmode 1,然后叫()。除非程序员有显性知识()会改变g_nmode价值,他或她可能并不希望()的值改变!因此,对main()不工作,其余的如编程器期望(和世界毁灭)。

全局变量,使每个函数调用的潜在的危险,和程序员没有容易的方式,了解哪些是危险的,哪些是不!局部变量是安全得多,因为其他函数不能直接影响他们。因此,全局变量不能除非有很好的理由使用!

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,详细介绍了正向与逆向运动学求解、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与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与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与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与动力学建模方法;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与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与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与仿真方法拓展自身研究思路。
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