17、C++ 内存对齐、智能指针及操作符重载全解析

C++ 内存对齐、智能指针及操作符重载全解析

1. 内存对齐概述

在系统编程时,常常需要分配对齐内存,即地址能被特定对齐值整除的内存。普通内存分配得到的地址可以是任意值,但一些 API 和物理设备要求内存按特定的最小粒度分配。例如:
- 0x0ABCDEF123456789 是未对齐的地址。
- 0x0ABCDEF12345F000 是 4KB 对齐的地址。

1.1 对齐内存的分配方式

对齐内存可以通过以下三种方式分配:
- 全局分配
- 栈上分配
- 动态分配

1.2 全局分配对齐内存

使用 C++ 的 alignas() 说明符可以全局分配对齐内存,示例代码如下:

#include <iostream>
alignas(0x1000) int ptr[42];
int main()
{
    std::cout << ptr << '\n';
}
// > g++ -std=c++17 scratchpad.cpp; ./a.out
// 0x560809897000

在这个例子中,一个大小为 42 的整数数组被全局分配, alignas() 说明符将数组对齐到 4KB 页面边界。输出的数组地址能被 4KB 页面整除(即前 12 位为零)。

1.3 栈上分配对齐内存

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和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和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和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,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和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学习和掌握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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