计算机二级c语言+题型,计算机二级C语言题型和评分标准

探讨了全国计算机二级考试中,即使函数提供的程序代码被删除,只要考生正确实现将M行N列二维数组按列顺序转换成一维数组的功能,是否会被酌情评分的问题。给出了一个示例和涉及的函数原型,以及如何在不改动其他代码的情况下完成任务。

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全国计算机二级考试大题把题目给定程序删除了,正确运行,这样会不会给分?50、请编写函数fun, 函数的功能是: 将M行N列的二维数组中的数据, 按列的顺序依次放到一维数组中。函数fun中给出的语句仅供参考。 例如, 二维数组中的数据为: 33 33 33 33 44 44 44 44 55 55 55 55 则一维数组中的内容应是: 33 44 55 33 44 55 33 44 55 33 44 55。 注意:部分源程序在文件PROG1.C中。 请勿改动主函数main和其它函数中的任何内容, 仅在函数fun的花括号中填入你编写的若干语句。#include void fun(int s[][10], int b[], int *n, int mm, int nn){ /* 以下代码仅供参考 */ int i,j,np=0; /* np用作b数组下标 */ *n=np;}main(){ int w[10][10]={{33,33,33,33},{44,44,44,44},{55,55,55,55}},i,j; int a[100]={0}, n=0;void printf("The matrix:\n"); for(i=0; i<3; i++) { for(j=0;j<4; j++)printf("%3d",w[i][j]); printf("\n"); } fun(w,a,&n,3,4); printf("The A array:\n"); for(i=0;i

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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