C++ 笔记

动态数组,C++中的vector支持动态数组特性:

int N=10;
vector<int> a(N) //初始化值为0的list
vector<string> b(N) 

vector<vector<int>> a(N,vector<int>(M,0))
//初始化一个二维数组
int N=10;
int *p=new int[N];
delete [] p;

初始化string,多个重复的字符:

string temp(int n, char c);

求vector中的最大值:

vector<int> a={1,2,3,4,5};
vector<int>::iterator max_it=max_element(a.begin(),a.end());
int max_val=*max_it;

队列:C++STL中提供了队列,支持:

#include<queue>
using namespace std;
queue<int> q;
q.push(1);  //在队尾插入
q.pop();    //将队头出队,无返回值
q.size();   //返回队列的大小

q.front();  //队头
q.back();   //队尾
q.empty();
队列不支持遍历操作

字符串截取:

#include<string>
using namespace std;

#截取子串
s.substr(pos,n) #截取从pos开始的n个字符,返回
s.substr(pos)   #截取从pos开始到末尾的子串,返回

#替换子串
s.replace(pos,n,s1)  #利用s1替换从pos开始的n个字符

#查找子串
s.find(s1)   #查找s中第一次出现s1的位置,并返回,找不到时返回-1
s.rfind(s1)  #查找s中最后一次出现s1的位置,并返回,找不到时返回-1
s.find_first_of(s1)
s.find_last_of(s1)
s.fin_first_not_of(s1)
s.fin_last_not_of(s1)

char*与string:

#include<string>
using namespace std;

string:C++封装的容器
char* char[] C\C++的固有类型

char* p="xczx";  //默认末尾存着'\0'

(1)string转char*

string s="xcz";
const char *p=s.c_str();
const char *P=s.data();   #此处为const类型,否则会报错

//转化为非const类型
string s="xcz";
char *p;
int len=s.length();
p=(char*)malloc((len+1)*sizeof(char));
s.cpoy(data,len,0);

(2) char*转化为string:
char *p="xcz";
string s=p;


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,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma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)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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