朱老师C++第1部分-1.5.C++的内存管理

朱有鹏老师 2023-01-12 15:07:18

课程名称适应人群
朱老师C++第1部分-1.5.C++的内存管理本课程并非零基础,适合有C语言基础,尤其是学过嵌入式linux核心课程的《C语言高级专题》的同学。

《跟朱老师从C高级到征服C++》属于系列课程《朱有鹏老师热门编程语言全解》的第一部分,主要针对C++语言完全学习。本课程可以看做是嵌入式linux核心课程中《C语言高级专题》课程的延续,在学好了C语言前提下继续深度学习C++语言。整个课程共分为5部分。涵盖了C++基础语法和使用,面向对象,STL与泛型,Boost库和设计模式,C++编程优化技巧等非常广泛的内容,是市面上非常缺少的深度完整学习C++,培养编程技能和修养的一套系列学习课程。整个课程预计2020年底前录制完成,总时长预计150-200小时。

朱老师C++第1部分-从C到C++

朱老师C++第2部分-C++和面向对象

朱老师C++第3部分-STL等高阶话题

朱老师C++第4部分-Boost库和设计模式

朱老师C++第5部分-C++编程优化


课程特色

*完全零基础,降低学习门槛。

*深入浅出,通俗易懂。不怕学不会,就怕你不学习。

*思路清晰、语言风趣,对着视频看也不会想睡觉······

*视频 + 文档 + 练习题 + 答疑,全方位保证学习质量。

*基础知识 + 思路引导的教学方式,授之以鱼更授之以渔。

*系列课程。本教程只是入门篇,后续还有更多更精彩视频更新中。


...全文
544 回复 打赏 收藏 转发到动态 举报
写回复
用AI写文章
回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。

1

社区成员

发帖
与我相关
我的任务
社区描述
朱有鹏,先后从事电子工程师、单片机软件工程师、嵌入式linux软件工程师、物联网软件工程师、架构师等工作,朱老师物联网大讲堂创始人,畅销书作者。擅长U-Boot、linux kernel等嵌入式底层和系统层开发、架构设计。擅长汇编、C/C++、Java、C#等常用开发语言,2015年起录制的在线视频课程《朱有鹏老师嵌入式linux核心课程》累计学习人数超300万。2016年与IBM合作制作基于IBM Waston平台的物联网系统开发教程,授予“IBM技术专家”。2018年开始与华为认证合作,开发HCDP-IoT相关的课程体系、视频课程、实验平台、案例等,被授予“华为云享专家”。
社区管理员
  • 朱有鹏老师
加入社区
  • 近7日
  • 近30日
  • 至今
社区公告
暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧