c++作业6

一、数据操作。

#include<iostream>   
using namespace std;    
int main()    
{  
	int i,j,t,x,locate,a[10]={1,5,4,6,2,8,7,3,9,0};
	for(j=0;j<10-1;j++)
		for(i=0;i<10-j-1;i++)
		{
			if(a[i]>a[i+1])
			{
				t=a[i];
				a[i]=a[i+1];
				a[i+1]=t;
			}
		}
	for(i=0;i<10;i++)
		cout<<a[i]<<" ";
	cout<<endl;
	cout<<"请输入一个想要删除的整数:";
	cin>>locate;
	if(locate>-1&&locate<10)
	{
		for(i=locate;i<9;i++)
		a[i]=a[i+1];
	for(i=0;i<9;i++)
		cout<<a[i]<<" ";
	cout<<endl;
	}
	else 
		for(i=0;i<10;i++)
		cout<<a[i]<<" ";
		cout<<"请输入一个想要插入的整数:";
		cin>>x;
		a[9]=x;
        for(j=0;j<10-1;j++)
		for(i=0;i<10-j-1;i++)
		{
			if(a[i]>a[i+1])
			{
				t=a[i];
				a[i]=a[i+1];
				a[i+1]=t;
			}
		}
	for(i=0;i<10;i++)
		cout<<a[i]<<" ";
	cout<<endl;

     return 0;  
}
二、数组合并。

#include<iostream>   
using namespace std;    
int main()    
{  
	int i,t,j=0,k=0,m,a[5]={1,3,8,9,10},b[5]={2,4,5,6,7},c[10];
    for(i=0;i<5;i++)
	{
       if(j<5)
       c[i]=a[j];
	   j++;
	}
	for(i=5;i<10;i++)
	{	
		if(k<5)
          c[i]=b[k];
		k++;
		}
	for(m=0;m<10-1;m++)  
        for(i=0;i<10-m-1;i++)  
        {  
            if(c[i]>c[i+1])  
            {  
                t=c[i];  
                c[i]=c[i+1];  
                c[i+1]=t;  
            }  
        } 
	cout<<"a数组为:1 3 8 9 10 "<<endl;
	cout<<"b数组为:2 4 5 6 7"<<endl;
	cout<<"合并以后的数组为:";
	for(i=0;i<10;i++)
    cout<<c[i]<<" ";
	cout<<endl;
     return 0;  
}



内容概要:本文是一篇关于使用RandLANet模型对SensatUrban数据集进行点云语义分割的实战教程,系统介绍了从环境搭建、数据准备、模型训练与测试到精度评估的完整流程。文章详细说明了在Ubuntu系统下配置TensorFlow 2.2、CUDA及cuDNN等深度学习环境的方法,并指导用户下载和预处理SensatUrban数据集。随后,逐步讲解RandLANet代码的获取与运行方式,包括训练、测试命令的执行与参数含义,以及如何监控训练过程中的关键指标。最后,教程涵盖测试结果分析、向官方平台提交结果、解读评估报告及可视化效果等内容,并针对常见问题提供解决方案。; 适合人群:具备一定深度学习基础,熟悉Python编程和深度学习框架,从事计算机视觉或三维点云相关研究的学生、研究人员及工程师;适合希望动手实践点云语义分割项目的初学者与进阶者。; 使用场景及目标:①掌握RandLANet网络结构及其在点云语义分割任务中的应用;②学会完整部署一个点云分割项目,包括数据处理、模型训练、测试与性能评估;③为参与相关竞赛或科研项目提供技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合提供的代码链接和密码访问完整资料,在本地或云端环境中边操作边学习,重点关注数据格式要求与训练参数设置,遇到问题时参考“常见问题与解决技巧”部分及时排查。
内容概要:本文详细介绍了三相异步电机SVPWM-DTC(空间矢量脉宽调制-直接转矩控制)的Simulink仿真实现方法,结合DTC响应快与SVPWM谐波小的优点,构建高性能电机控制系统。文章系统阐述了控制原理,包括定子磁链观测、转矩与磁链误差滞环比较、扇区判断及电压矢量选择,并通过SVPWM技术生成固定频率PWM信号,提升系统稳态性能。同时提供了完整的Simulink建模流程,涵盖电机本体、磁链观测器、误差比较、矢量选择、SVPWM调制、逆变器驱动等模块的搭建与参数设置,给出了仿真调试要点与预期结果,如电流正弦性、转矩响应快、磁链轨迹趋圆等,并提出了模型优化与扩展方向,如改进观测器、自适应滞环、弱磁控制和转速闭环等。; 适合人群:电气工程、自动化及相关专业本科生、研究生,从事电机控制算法开发的工程师,具备一定MATLAB/Simulink和电机控制理论基础的技术人员。; 使用场景及目标:①掌握SVPWM-DTC控制策略的核心原理与实现方式;②在Simulink中独立完成三相异步电机高性能控制系统的建模与仿真;③通过仿真验证控制算法有效性,为实际工程应用提供设计依据。; 阅读建议:学习过程中应结合文中提供的电机参数和模块配置逐步搭建模型,重点关注磁链观测、矢量选择表和SVPWM调制的实现细节,仿真时注意滞环宽度与开关频率的调试,建议配合MATLAB官方工具箱文档进行参数校准与结果分析。
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