C++中一个常数后跟着一个U是什么意思？

seanli628 2009-08-26 04:20:28

如题所诉，我知道如0.01f代表浮点型，但如果是0.01u是代表什么呢？

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zzandyc 2009-08-26

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表示无符号数

na2650945 2009-08-26

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[Quote=引用 3 楼 starcat 的回复:]
unsigned?
[/Quote]
正解。

pengzhixi 2009-08-26

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unsigned

dskit 2009-08-26

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unsigned

winingsky 2009-08-26

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unsigned

PolarStorm 2009-08-26

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表示无符号数，即大于等于零的数
例如：
12u 1.2u 12000000000u
声明时可以用unsigned加前缀
例如：
unsigned int a = 12;
unsigned double b = 1.2;
unsigned long c = 12000000000;
等
强制转换类型也可以用(unsigned)表示
例如：
int a = 12;
std::cout << (unsigned)a << std::endl;

ljx87085210 2009-08-26

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0.01u无符号型，0.01L 长整型，以此类推。找个C++的书系统的看一遍。

lnuyasha_hrb 2009-08-26

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unsigned 无符号型数据

limit_clear 2009-08-26

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unsigned

cxxer 2009-08-26

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unsigned  // 无符号

xxcclowlg 2009-08-26

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unsigned

coverallwangp 2009-08-26

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unsigned 无符号数

Awang_126 2009-08-26

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无符号

starcat 2009-08-26

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unsigned?

mstlq 2009-08-26

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unsigned

zhaolinger2 2009-08-26

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无符号型。

螺旋千斤顶作业任务书（此份不含图纸）.rar

CAD缺少相关字体时，图纸中的文字会出现缺失或乱码。下载所需字体并复制到 AutoCAD 的 Fonts 文件夹后，即可正常显示。

代码下载地址： https://pan.quark.cn/s/3f3d88060e9a 一、身份验证措施组1.1 密码措施1.2 账户措施1.3 自动登录验证二、访问权限控制组2.1 账户验证2.2 资源共享验证三、安全审计措施组验证3.1 安全审计措施四、遗留信息保护措施组验证4.1 关机验证4.2 登录验证五、入侵防御验证5.1 Windows系统防火墙5.2 自动系统更新5.3 非必要服务管理5.4 防止暴力密码破解5.5 永恒之蓝漏洞验证六、恶意软件防护6.1 防范恶意软件

内容概要：本文围绕“阶梯碳下考虑P2G-CCS与供需灵活响应的IES优化调度”展开，基于Matlab平台构建综合能源系统（IES）在阶梯式碳交易机制下的优化调度模型。研究深度融合电制气（P2G）与碳捕集、利用与封存（CCS）技术，结合需求侧灵活响应机制，旨在提升系统的低碳运行能力与经济性。通过建立多能流耦合的优化模型，协调电力、天然气、热力等多种能源形式的协同调度，有效降低系统碳排放强度，并借助YALIMIP工具包调用求解器进行高效求解。文档提供了完整的代码实现、模型构建流程与结果分析方法，涵盖从问题建模到仿真实现的全过程，具备较强的可复现性与科研参考价值。; 适合人群：具备电力系统、能源系统或优化建模相关背景的研究生、高校教师及工程技术人员，尤其适合从事综合能源系统、碳减排策略、P2G与CCS技术集成研究的专业人员，需熟练掌握Matlab编程与基本的数学规划知识。; 使用场景及目标：①用于研究阶梯式碳交易政策下综合能源系统的低碳经济调度策略；②支撑P2G-CCS技术与需求响应机制在IES中的仿真集成与性能评估；③作为撰写高水平学术论文（如EI/SCI收录）的技术基础与复现资源，推动碳中和背景下能源系统优化方向的创新研究。; 阅读建议：建议结合百度网盘提供的完整代码与资料包，按照模块逐步调试程序，重点理解目标函数的设计逻辑、碳交易成本的建模方式、约束条件的数学表达及求解器的配置方法，同时关注多能耦合设备的建模细节，配合公众号“荔枝科研社”获取持续的技术支持与案例拓展。

内容概要：本文系统研究了基于卷积神经网络（CNN）与支持向量机（SVM）融合的CNN-SVM混合模型在数据分类预测中的应用，尤其聚焦于工业故障识别领域。通过Matlab平台实现，该方法首先利用CNN强大的多层次特征提取能力对原始输入数据进行深度特征学习，自动捕获关键局部模式与空间结构信息，随后将提取的高层特征作为输入传递至SVM分类器，借助SVM在高维空间中小样本条件下卓越的分类性能与泛化能力完成最终判别任务。文中详尽阐述了模型的整体架构设计、网络参数配置、训练优化流程及特征迁移机制，充分结合了深度学习在特征表达上的优势与传统机器学习在分类决策上的稳健性。实验部分通过实际故障数据集验证了该混合模型相较于单一CNN或SVM模型在分类准确率、鲁棒性和抗过拟合能力方面的显著提升，证明了其在复杂故障诊断任务中的有效性与先进性；适合人群：具备一定机器学习与深度学习理论基础，熟悉Matlab编程环境，从事故障诊断、模式识别、智能制造、电力系统监控或工业数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术开发者；使用场景及目标：① 应用于旋转机械、电力设备、航空航天等领域的多类别故障识别与状态监测；② 掌握深度特征提取与传统分类器融合的技术路径，提升小样本、高噪声环境下数据分类的精度与可靠性；③ 为撰写高水平学术论文、开展科研项目或工程实践提供可复现的算法框架与完整代码支持；阅读建议：读者应深入理解CNN与SVM的协同工作机制，重点分析特征提取层与分类层之间的接口设计，建议动手运行并调试所提供的Matlab代码，尝试在不同数据集上进行迁移实验与参数调优，以全面掌握该混合模型的应用技巧与优化策略。

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