链表练习2

/*
* 程序的版权和版本声明部分
* Copyright (c)2012, 烟台大学计算机学院学生
* All rightsreserved.
* 文件名称: fun.cpp
* 作 者:王飞
* 完成日期:2013 年1月 25日
* 版本号: v1.0
* 对任务及求解方法的描述部分:结构体问题
* 输入描述:略
* 问题描述:略
* 程序输出:如下
*/

#include <iostream>
#include <string>

using namespace std;
struct Student
{
	int num;
	string name;
	float score[3];

};

int main()
{	void print(Student *);	//函数声明,形参为指向Student类型的数据指针变量
	Student stu;
	stu.name="li min";
	stu.num=1001;
	stu.score[0]=12;
	stu.score[1]=12.12;
	stu.score[2]=34.1;
			
	Student *pt=&stu;					//定义基类型为Student类型数据的指针变量pt,并指向stu
	print(pt);							//实参为指向结构体变量的stu指针变量
	return 0;


}
void print(Student *p)					//定义函数,形参p是基类型为Student的指针变量
{
	cout<<p->num<<" "<<p->name<<" "<<p->score[0]<<" "<<p->score[1]<<" "<<p->score[2]<<" "<<endl;

}


 

截图:

心得体会:

自己感觉C++首先要学习他的形式,在熟练应用之后再深入探究会比较好一点.

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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