又是我,我又来了

是夏天呀 2020-05-09 06:17:20
首先,啊~,指针真难!!! 然后这个我大概知道我哪里错了,但是不咋会改,十分感谢!!! 代码: #include<stdio.h>
int main(){
int i,j,a[3][3]={0},*p,*q;
float average;
for(i=0;i<3;i++){
for(j=0;j<3;j++){
a[i][j]=(rand()%100+0)-50;
p=a[i];
}
}
printf("随机生成的数组为:\n");
for(i=0; i<3; i++)
for(j=0; j<3; j++){
printf("%5d ", a[i][j]);
if(j == 2)
printf("\n");
}
for(i=0;i<3;i++){
q=a[i];
average = (*(p+i*3+0)+*(p+i*3+1)+*(p+i*3+2))/3.;
printf("第%d行的平均数为%.3f\n",i+1,average);
}
return 0;
}
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千梦一生 2020-05-12
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引用 8 楼 千梦一生 的回复:
[quote=引用 7 楼 千梦一生 的回复:]
我可以教你指针方面的东西。

不一定时,但不收钱。[/quote]
我也在学习种
千梦一生 2020-05-12
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引用 7 楼 千梦一生 的回复:
我可以教你指针方面的东西。

不一定时,但不收钱。
千梦一生 2020-05-12
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我可以教你指针方面的东西。
5250 2020-05-12
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average = (*q + *(++q) + *(++q))/3;
ForestDB 2020-05-11
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#include <stdio.h>

int main()
{
    int i = 0;
    int j = 0;
    int a[3][3] = { 0, };
    int *p = NULL;
    int *q = NULL;
    double average = 0;

    for (i = 0; i < 3; i++)
        for (j = 0; j < 3; j++)
            a[i][j] = 3 * i + j;

    for (i = 0; i < 3; i++)
    {
        for (j = 0; j < 3; j++)
            printf("\t%d", a[i][j]);
        printf("\n");
    }

    for (i = 0; i < 3; i++)
    {
        average = (a[i][0] + a[i][1] + a[i][2]) / 3.;
        printf("line %d average: %.3f\n", i + 1, average);
    }
    printf("\n");

    for (i = 0; i < 3; i++)
    {
        p = a[i];
        average = (*(p + 0) + *(p + 1) + *(p + 2)) / 3.;
        printf("line %d average: %.3f\n", i + 1, average);
    }
    printf("\n");

    for (i = 0; i < 3; i++)
    {
        q = (int *)a;
        average = (
                *(q + i * 3 + 0) +
                *(q + i * 3 + 1) +
                *(q + i * 3 + 2) ) / 3.;
        printf("line %d average: %.3f\n", i + 1, average);
    }

    return 0;
}
是夏天呀 2020-05-09
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谢谢啦,想了一晚上了,已经想明白咋改了
Simple-Soft 2020-05-09
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那个p没有意义,只用q就可以
是夏天呀 2020-05-09
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引用 1 楼 Simple-Soft的回复:
需要报个班了,哈哈
谢谢了,看来是这个样子的,我可能真的需要报个班了…靠我自己貌似越学越乱了…
Simple-Soft 2020-05-09
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需要报个班了,哈哈😃
内容概要:本文介绍了基于模型预测控制(MPC)与凸优化算法相结合的电动车优化调度方法,旨在通过Matlab代码实现对大规模电动车充电行为的智能调度。文章系统阐述了MPC在动态系统控制中的滚动优化机制及其对未来状态的预测能力,结合凸优化在处理多目标、多约束问题中的高效求解优势,构建了一个综合考虑电网负荷均衡、经济运行成本与动力电池寿命保护的调度模型。通过详尽的仿真验证,展示了该方法在有效降低电网峰谷差、提升新能源消纳能力、减少用户充电成本以及延长电池使用寿命等方面的优越性能,并深入分析了算法的实时性、收敛性与鲁棒性。; 适合人群:具备电力系统、自动化、控制理论或运筹学等相关专业背景的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合熟悉Matlab编程、优化工具箱(如CVX)以及对智能电网与电动汽车互动技术感兴趣的研究者。; 使用场景及目标:①应用于城市充电站、住宅小区等大规模电动车接入场景下的有序充电管理;②为电网公司提供实现削峰填谷、缓解配电网络压力、提高电网运行效率的技术解决方案;③作为研究MPC在能源互联网、需求侧响应等领域应用的优秀教学与科研案例,深化对预测控制与优化理论的理解。; 阅读建议:建议读者在学习过程中务必动手运行并调试所提供的Matlab代码,通过调整预测时域、控制时域、权重系数等关键参数,深入理解MPC的滚动优化机制与凸优化的求解过程,重点关注多目标函数的设计理念与各类物理约束(如功率、电量、时间窗)的数学表达,以便在实际工程项目中灵活应用与拓展模型。
内容概要:本文是一份关于使用 ABB RobotStudio 软件进行工业机器人方形路径示教仿真的作业报告,详细阐述了从仿真环境搭建、手动示教、路径规划到程序编写与运行验证的完整流程。报告围绕 IRB120 型号机器人,利用绘图笔工具以 TCP 控制方式实现闭合正方形轨迹的绘制,重点介绍了 MoveL 线性运动指令的应用、点位记录方法及轨迹闭合控制,并通过仿真运行检验路径准确性,针对出现的问题如“手动关节功能失效”进行了原因分析与解决方案说明,强调了工作站操作规范的重要性。; 适合人群:自动化、机电一体化及相关专业的高校学生,以及从事工业机器人应用的技术人员和初学者;具备一定机器人基础知识和 RobotStudio 软件操作需求的学习者。; 使用场景及目标:①掌握 RobotStudio 中的手动示教与点位编程技能;②理解 TCP 设置、路径规划与 RAPID 程序编写的关系;③实现仿真环境中精确轨迹控制,为实际工程项目中的离线编程与路径调试提供技术支持。; 阅读建议:学习者应结合自身实践操作同步阅读本报告,重点关注示教流程、程序结构与问题排查部分,建议在 RobotStudio 中复现方形路径示教过程,深入理解运动指令与坐标系统的作用机制。

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