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C语言基础知识详解

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下载需积分: 10 | 14KB | 更新于2024-09-13 | 189 浏览量 | 3 下载量 举报 收藏
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"C语言基础知识复习笔记" C语言是一种强大的编程语言,被广泛应用于系统编程、软件开发、设备驱动等领域。这份资料主要针对C语言的基础部分进行复习,适合初学者或需要巩固基础知识的学习者。 1. **编译与调试**: 在C语言中,我们通常使用`gcc`编译器将源代码编译成可执行文件。例如,使用`gcc -o a.out file.c`命令可以将`file.c`源文件编译为名为`a.out`的可执行程序。在代码中,我们可以利用预定义宏来获取当前位置信息,如`__FILE__`表示当前源文件名,`__LINE__`是当前行号,`__func__`则是当前函数名,这对于调试非常有用。 2. **数据类型**: C语言有多种基本数据类型,包括: - **简单数据类型**:void、char、int、float、double - **复合数据类型**:struct(结构体)、union(联合体)、enum(枚举) - **派生数据类型**:short、long、signed、unsigned,以及它们的组合,如short int、long long int等 - **存储类别**:auto(自动)、static(静态)、register(寄存器,可能实现但不保证)、extern(外部,全局变量声明)和const、volatile(常量和易变变量) 3. **控制流程**: - **跳转语句**:return(函数返回)、continue(跳出当前循环)、break(退出整个循环或switch语句)、goto(无条件跳转) - **条件控制**:if-else、switch-case、default - **循环控制**:for、do-while、while 4. **内存与数据对齐**: 不同的计算机架构有不同的内存对齐规则,这影响了数据类型的大小。在32位和64位系统中,例如: - char类型始终为1字节 - short和int在32位系统中为2字节,在64位系统中为4字节 - long在32位系统中为4字节,在64位系统中为8字节 - long long int在两种系统中都是8字节 - 指针(char*)在32位系统中为4字节,在64位系统中为8字节 - float和double在两种系统中分别为4字节和8字节 5. **类型转换**: C语言允许不同类型之间的转换,例如将double转换为float,或将unsigned long与long long进行转换。同时,也可以用int类型隐式转换char和short。 6. **数值表示与位运算**: - **二进制表示**:可以使用前缀0b或0B表示二进制数 - **十六进制表示**:使用前缀0x或0X表示十六进制数 - **位移运算**:左移(<<)和右移(>>),例如1 << 2相当于2的幂次运算,1 >> 2相当于除以2并向下取整 - **数值溢出**:例如,int c = -7在二进制表示下可能会导致符号位溢出,影响数值的表示 7. **浮点数存储**: 浮点数(如float和double)在内存中采用特定的存储格式,如IEEE 754标准: - **float**:单精度浮点数,包含1个符号位、8位指数和23位尾数,有效数字大约为6-7位 - **double**:双精度浮点数,包含1个符号位、11位指数和52位尾数,有效数字约为15-16位 这些是C语言基础的关键点,理解并掌握它们对于编写高效、可靠的C程序至关重要。在学习过程中,不断练习和应用这些知识将有助于加深理解。

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内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的多头长短期记忆网络(MH-LSTM)结合Transformer编码器进行多变量时间序列预测的项目实例。项目旨在通过融合MH-LSTM对时序动态的细致学习和Transformer对全局依赖的捕捉,显著提升多变量时间序列预测的精度和稳定性。文档涵盖了从项目背景、目标意义、挑战与解决方案、模型架构及代码示例,到具体的应用领域、部署与应用、未来改进方向等方面的全面内容。项目不仅展示了技术实现细节,还提供了从数据预处理、模型构建与训练到性能评估的全流程指导。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和深度学习基础知识的研发人员、数据科学家以及从事时间序列预测研究的专业人士。 使用场景及目标:①深入理解MH-LSTM与Transformer结合的多变量时间序列预测模型原理;②掌握MATLAB环境下复杂神经网络的搭建、训练及优化技巧;③应用于金融风险管理、智能电网负荷预测、气象预报、交通流量预测、工业设备健康监测、医疗数据分析、供应链需求预测等多个实际场景,以提高预测精度和决策质量。 阅读建议:此资源不仅适用于希望深入了解多变量时间序列预测技术的读者,也适合希望通过MATLAB实现复杂深度学习模型的开发者。建议读者在学习过程中结合提供的代码示例进行实践操作,并关注模型训练中的关键步骤和超参数调优策略,以便更好地应用于实际项目中。
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