最近在学习PID算法,在了解了算法的套路以后,就要进行实验。如何用C语言实现呢?在网络搜索发现了一篇很好的博客,不过里面的数据又臭又长。在这里转载过来,重下新整理了一下。(原文链接)整理中发现,原文参考的博文已无法访问
五.很强很伟大的函数指针 我想看到这个标题中“函数指针”几个字之后,估计有一半人会选择关掉界面,因为我最开始学习C语言的时候这一章我曾无数次跳过,看到书中那些复杂的星号括号直接就崩溃了,加上老师自己本身也讲不清楚,所以学习兴趣大减。但是到后面,当我意识到函数指针的牛逼和伟大之后,我不禁开始认真的思考并学习了这部分内容,绝对受益匪浅。如果你想了解很多编程的技巧以及C++的面向对象是如何构造出来的,我建议你应该好好学习函数指针,我也会分两或者三篇来介绍这个知识,特别是在后面,我将会简单的展示下用c语言如
最近两天在考虑一般控制算法的C语言实现问题,发现网络上尚没有一套完整的比较体系的讲解。于是总结了几天,整理一套思路分享给大家。
当今的闭环自动控制技术都是基于反馈的概念以减少不确定性。反馈理论的要素包括三个部分:测量、比较和执行。测量关键的是被控变量的实际值,与期望值相比较,用这个偏差来纠正系统的响应,执行调节控制。在工程实际中,应用最为广泛的调节器控制规律为比例、积分、微分控制,简称PID控制,又称PID调节。
计算机编程语言是程序设计的最重要的工具,它是指计算机能够接受和处理的、具有一定语法规则的语言。
本书编写了300多个实用而有效的数值算法C语言程序。其内容包括:线性方程组的求解,逆矩阵和行列式计算,多项式和有理函数的内插与外推,函数的积分和估值,特殊函数的数值计算,随机数的产生,非线性方程求解,傅里叶变换和FFT,谱分析和小波变换,统计描述和数据建模,常微分方程和偏微分方程求解,线性预测和线性预测编码,数字滤波,格雷码和算术码等。全书内容丰富,层次分明,是一本不可多得的有关数值计算的C语言程序大全。本书每章中都论述了有关专题的数学分析、算法的讨论与比较,以及算法实施的技巧,并给出了标准C语言实用程序。这些程序可在不同计算机的C语言编程环境下运行。
行列式在数学中,是一个函数,其定义域为det的矩阵A,取值为一个标量,写作det(A)或 | A | 。无论是在线性代数、多项式理论,还是在微积分学中(比如说换元积分法中),行列式作为基本的数学工具,都有着重要的应用。 行列式可以看做是有向面积或体积的概念在一般的欧几里得空间中的推广。或者说,在 n 维欧几里得空间中,行列式描述的是一个线性变换对“体积”所造成的影响。
逻辑程序设计语言:不需要描述具体的接替过程,只需给出一些必要的事实和规则,作为专家系统的开发工具。 函数式程序设计语言:主要用于符号数据处理,如积分演算、数理逻辑、游戏推演和人工智能等领域。 面向对象程序设计语言:java、C++。 命令式程序设计语言:基于动作的语言,如fortran、pascal和c。
最近在复习高等数学,有时为了验证顺便复习下C语言,看了看自己下载收集的软件,发现C语言有一个数学工具包,是GNU开发的,叫做GSL——GNU Scientific Library,中文:C++科学计算库,主页为www.gnu.org/s/gsl/,主要是在linux环境下运行的,幸好牛人们已经做好了windows版的移植(有条件的就在linux下编译gsl喽),有:Gsl for Windows - GnuWin32 - SourceForge,https://code.google.com/p/oscats/(gsl-1.15-dev-win32.zip 5.9 MB),也可以在windows下安装MSYS或是cygwin下编译源代码获得适合在windows下运行的动态链接库等,具体的我也不太清楚,网上看了,具体的编译流程比较复杂,索性直接下载牛人们编译好的。
本人介绍:双非一本大三混子,有点后悔自己没有在大学一开始就选定自己的方向。侥幸在大学时期获得过校级数模三等奖,校级ACM二等奖,市场调查分析大赛省级二等奖。综合测评班级第一,获得过国家励志奖学金,校级一等奖学金;大一两个学期无脑通关英语四六级,计算机二级。
跟挺多非物理专业的同学聊天,被问到的最多的就是这个问题了。挺多同学也想转到理论物理专业并且做一些理论物理的研究。咱们今天就来聊聊这个话题。主要是下次被问到的话就可以直接把这一篇分享过去了。不过这个也只是我的个人观点。大家可以在留言区进行一些补充。
在自动控制中,PID及其衍生出来的算法是应用最广的算法之一。各个做自动控制的厂家基本都有会实现这一经典算法。我们在做项目的过程中,也时常会遇到类似的需求,所以就想实现这一算法以适用于更多的应用场景。
俄罗斯方块几乎是 c/c++课设的经典题目了,网上一搜一大把,那我为什么还要写呢。
学习算法,很重要的一点在于有一些好的算法书籍可以学习和查阅。就比如说最经典的算法导论,拥有此书,你可以保证自己的算法无懈可击,不会出现严重问题,因为书上的东西经过了成百万上千万的读者查阅,写作者有能力证明自己的算法的正确性。相对于书籍,网络教程可能比较容易出现问题,因为99%的写作者只是按理解写算法,并不能证明,看的时候只能起到辅助理解的作用。
现在是2022年4月16日11点33分,还没吃午饭,我又emo了,望着王道数据结构长长的进度条,是不是来不及了。说实话,看视频是容易理解,但是视频也太长了吧…倍速又感觉怪怪的。但是看文档多快啊,可是网上的资料质量参差不齐,往往要点击较多的链接才能得到我们想要的答案,要于是萌发了写作此文的想法,也算是笔记,便于自己以后复习使用,当然不会面面俱到,主要是记录笔者认为重要的知识点。
本文介绍了基于SSE指令优化图像内插算法,相比普通C语言算法在运行效率上有显著提升,并给出了具体的实现代码。
.输入官网提供的安装命令进行安装。安装过程中会自动下载相关依赖项,请保持网络通畅。
11月30日,OpenAI研究实验室推出了聊天机器人ChatGPT,一跃成为人工智能领域的“当红炸子鸡”。 有账号的人在问它各种天马行空的问题,没账号的人都在求账号注册攻略,连埃隆·马斯克都在推特公开评价它“scary good”。截至当地时间12月5日,ChatGPT已经拥有超过100万用户。 对于网络安全从业者来说,ChatGPT到底能干什么?也许是代码审计、漏洞检测、编写软件或对shellcode进行逆向。 什么是GPT? 根据OpenAI介绍,ChatGPT 由GPT-3.5 系列模型提供支持
计科专业毕业已经从事软件开发多年,说到当初选择这个专业还是遵从父母的意愿,老人家们觉得计算机是个未来的趋势,如果做个计算机的老师岂不是很不错,于是在报考志愿的时候就给选择上了,主要自身也对计算机感兴趣,所以也没有过多的干预,至于学到之后当不当老师就不是老人家能决定的了,由于属于师范类的计科所以开设的课程种类比较繁多,而且主要是基础理论的学习,开设科目的种类的确很多,数字电路,模拟电路,计算机组成原理,数据库原理,汇编,数据结构,操作系统,C语言,C++,线性代数,高等数学,微积分等等另外选修了java课程,但在学校期间能够把这些课程全部学到位基本上不可能了,因为计算机思维还不能完善,很多走马观花的学习。
MySQL可以说是目前流行的的开源数据库,在DB-Engines网站上,维护着一个数据库流行度积分榜,最近两年的积分榜一直是Oracle和MySQL,并且积分已经相当接近,我查了下目前的积分,Oracle是1345,MySQL是1268,从数据上可以看出MySQL的流行程度(2020年4月数据)。
PID算法是一种具有预见性的控制算法,其核心思想是: 1>. PID算法不但考虑控制对象的当前状态值(现在状态),而且还考虑控制对象过去一段时间的状态值(历史状态)和最近一段时间的状态值变化(预期),由这3方面共同决定当前的输出控制信号; 2>.PID控制算法的运算结果是一个数,利用这个数来控制被控对象在多种工作状态(比如加热器的多种功率,阀门的多种开度等)工作,一般输出形式为PWM,基本上满足了按需输出控制信号,根据情况随时改变输出的目的。
大致的知识包括:栈,队列,树,二叉树,哈夫曼树,图。这些基础知识在以后的算法竞赛,互联网小中大厂的面试的时候都需要准备到的。
版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明源地址。 https://blog.csdn.net/10km/article/details/51305426
线性代数是一门大学课程,但也是相当“惨烈”的一门课程。在大学期间,我对这门学科就没怎么学懂。先是挣扎于各种行列式、解方程,然后又看到奇怪的正交矩阵、酉矩阵。还没来得及消化,期末考试轰然到来,成绩自然凄凄惨惨。 后来读了更多的线性代数的内容,才发现,线性代数远不是一套奇奇怪怪的规定。它的内在逻辑很明确。只可惜大学时的教材,把最重要的一些核心概念,比如线性系统,放在了最后。总结这些惨痛的经历,再加上最近的心得,我准备写一些线性代数的相关文章。 这一系列线性代数文章有三个目的: 概念直观化 为“数据科学”系列文章
现在在区块链公有链市场,以太坊如日中天,但不得不说,以太坊确实存在着这样那样的不足,比如说以太坊虚拟机的性能问题,共识算法问题,跨链交易问题等等。因此,有许多怀揣梦想的青年才俊和组织机构,都想要开发出一条能够克服以太坊诸多缺点的公链,从而在”区块链“的江湖占据一席之地。 而EKT通用积分项目,就是诸多挑战者中的一个,EKT是一条多链多共识的高性能公链,提供基于DPOS+Paxos共识的DApp开发平台。 通过 EKT 提供的智能合约开发语言 AWM 以及运行环境 AWM VM,开发者可以很容易地开发出一个完
软件架构师必须站在一个很高的高度去审视自己软件的架构,去理解自己的工作在更宏大的背景中的位置和作用,才能构建出一个经得起时间考验的软件系统。这个高度既能包括技术的高度和深度,也包括对软件编程这件事情的认知的程度,比如软件编程的历史和未来的理解,以及对自己工作的使命感的理解。
C语言和其他高级语言不一样,它的很多操作都是直接面向内存(面向硬件)。困难的是,对于C语言,不论是数据类型、操作符、语句、函数,都或多或少、或简单或复杂地通过地址操作内存。
看招聘职位要C语言的比例真不多了,是不是C语言真的过时了? 看看很多招聘网站有关找纯粹的C语言开发的比例真的不是很多,都被Java,php,python等等语言刷屏。这对于初学正在学习C语言的小白简直就是惊天霹雳,学了没人要,学了还有啥意义。如果单从快速找工作的角度考虑这件事的确,这个观点是能站得住脚的。 前几天和一位老码农聊天,开篇就来了这么几句,换开发语言算了,现在的做底层的日子不比以前了,看看那些做App的,做不了几年工资蹭蹭就上去了,我们这熬了这么多年才这么点。 难道C语言真的过时了? 现在先看看C
线性代数告诉我们,“行!按我的语法构造一个矩阵,再按矩阵乘法规则去乘你们的图像,我保证结果就是你们想要的”。
看看很多招聘网站有关找纯粹的C语言开发的比例真的不是很多,都被Java,php,python等等语言刷屏。这对于初学正在学习C语言的小白简直就是惊天霹雳,学了没人要,学了还有啥意义。如果单从快速找工作的角度考虑这件事的确,这个观点是能站得住脚的。
FPGA(Field-Programmable Gate Array),即现场可编程门阵列,它是在PAL、GAL、CPLD等可编程器件的基础上进一步发展的产物。它是作为专用集成电路(ASIC)领域中的
来源:数学中国本文约5400字,建议阅读10+分钟向量模型是整个线性代数的核心,向量的概念、性质、关系、变换是掌握和运用线性代数的重点。 先来了解线性代数是什么东东? 在大学数学学科中,线性代数是最为抽象的一门课,从初等数学到线性代数的思维跨度比微积分和概率统计要大得多。很多人学过以后一直停留在知其然不知其所以然的阶段,若干年之后接触图形编程或机器学习等领域才发现线性代数的应用无处不在,但又苦于不能很好地理解和掌握。的确,多数人很容易理解初等数学的各种概念,函数、方程、数列一切都那么的自然,但是一进入线性代
Numpy库是Python数值计算的基石。它提供了多种数据结构、算法以及大部分涉及Python数值计算所需的接口。主要包括以下内容:
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 c语言和java语言哪个比较好 java语言和c语言的区别有单文件的编译时间java比c语言快;c语言可以直接操作内存,java不能直接操作;c语言可以
C语言可以这样比喻,是一门非常强大的内功心法,学会它可以做到一法通万法。这也是它至今不衰的原因。说了这么多C语言的优点,现在来说说它的缺点。C语言最大的优点也是它最大的缺点,拥有强大的力量时应时刻保持警惕。C语言程序设计要求不严格,程序设计的自由度比较大。讲个笑话,一浪就容易翻。C语言因其程序设计自由的特点,出现的错误也往往难以察觉,尤其是涉及指针的错误。
C语言上个世纪七十年代诞生至今,已经度过了40多个春秋,在此期间经历多次的版本的更迭,目前市面上绝大部分语言的底层实现都是基于C语言,随着C语言之父的逝去,C语言的生命力还是依旧那么强势,绝大部分程序爱好者还是选择C语言作为入门语言。 C语言作为入门语言的几个优点 (1) C语言历史最为悠久,目前市面上几乎所有的编程语言的底层都用C作为基础,所以从C开始对于后期软件框架的理解,还是存在极大的好处。 (2).C语言是除了汇编语言之外最靠低底层的语言在执行效率上有着无可比拟的优势,特别是服务端或者大型程序的执行
其实这个问题不难,就是直接了解两者的联系和区别就可以给出答案。下面我们来看看他俩到底有什么关系。 1、从名字上看,两者似乎有很大关系 C++,这个词在中国的程序员圈子中通常被读做“C加加”,而西方的程
C语言几乎是所有语言的实现基础,所以不存在做不了的事情,只是相对来说谁做更合适,编写游戏和软件都不是问题。 为何C语言如此强大? 1、C语言是许多高级计算机语言的基础,学好C语言能更好的学习其他高级语
之前在公司一直做的是C语言的开发,然后做的都是业务方面的东西,做的是sdk,因为最近在找工作,然后今天面试的时候被问到C语言和Python的区别,自己只是简单的说了C是静态语言,在变量在使用前进行声明,而Python是动态语言,在使用的时候可以直接使用,不需要声明,C里面没有对象,而Python里面是有对象。现在想想,C语言在运行的时候是需要编译然后运行,而Python是直接run的。
这是很多初学者都会疑惑过的事情,但是你要C语言几乎是所有语言的实现基础,所以不存在做不了的事情,只是相对来说谁做更合适,编写游戏和软件都不是问题。
本文主要讲述了如何快速学习C语言以及学习路线。作者强调了C语言的重要性,并给出了学习C语言的路线图。通过思考、记录总结和灵感、整理笔记等方法,可以更好地学习C语言。
thrift 使用ply做编译和解析器,ply是编译原理入门比较方便的源码,代码量少,且python文本就是代码,解析方便
C语言几乎是所有语言的实现基础,所以不存在做不了的事情,只是相对来说谁做更合适,编写游戏和软件都不是问题。
很多编程找工作的人,都在唱衰C语言,C语言是很基础的编程语言,但是从工作机会来看相比java,php,python等编程语言少了很多。 那么C语言真的不行了嘛? 不值得学习了? C语言貌似过时的几种表现 1. 在2016年编程语言排行榜上,C语言排名进一步下降,王小二过年,一年不如一年。java现在目前坐稳了第一位,php,python等语言上升势头,也非常迅猛。起码表面看起来C语言就业形势不乐观。 前两年和同事聊天,同事感叹到咱们转行做应用算了,现在做底层语言都落伍了,准备看看机会换个工作,结果大部分都
我身边有些朋友说现在在学校学习什么拉氏变换,Z变换,傅立叶变换没有用,传递函数没有用,差分方程没有用,只是纸上谈兵,我这里先就传递函数和拉氏变换和差分方程介绍几点不自量力的看法,我们学习拉氏变换主要是为了从脱离时域,因为时域分析有它的难度指数,我们从时域映射到S域,目的只有一个,那就是简化计算,正如我们在时域要计算卷积过来,卷积过去,我们把它映射到S域过后,就是乘积过来积乘过去,相对来说,乘积要比卷积的积分要温柔的多,然后我们在S域里面得到结论过后,再将其反映射回到时域,然后自然地在时域使用其所得的结论了。
大数据文摘授权转载自数据派THU 作者:陈之炎 对于据科学的初学者来说,利用开源的深度学习框架,可以大幅度简化复杂的大规模度学习模型的实现过程。在深度学习框架下构建模型,无需花费几天或几周的时间从头开始编写代码,便可以轻松实现诸如卷积神经网络这样复杂的模型。在本文中,将介绍几种非常有用的深度学习框架、它们的优点以及应用,通过对每个框架进行比较,研发人员了解如何有选择地使用它们,高效快捷完成项目任务。 深度学习框架概述 深度学习框架是一种界面、库或工具,它使编程人员在无需深入了解底层算法的细节的情况下,能够更
作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 严禁任何形式转载。
互联网作为当下最有“钱景”的行业之一,那么今天我们就聊聊,C语言这个做互联网行业影响究竟有多大呢?
c语言实现如下功能 输入全部文件名(绝对路径加文件名)得到,文件名,扩展名,文件长度
应该准确来讲,是为什么这么多人学不会编程,C语言本身来讲有一定的难度,但毕竟不是最难的语言,所以学不好的主要还是自身的问题。作为用了十几年C语言的程序员在这尝试分析下为何这么多人学不好C语言? C语言
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云