我们在各自的电脑上写下代码，得明白我们代码究竟是如何产生的，不想了解1，0什么的，但这几个环节必须掌握吧。我们的代码会经过这4个环节，从而形成最终文件，c语言作为编译语言，用来向计算机发出指令。让程序员能够准确地定义计算机所需要使用的数据，并精确地定义在不同情况下所应当采取的行动。预处理展开头文件/宏替换/去掉注释/条件编译（test.imain.i）编译检查语法，生成汇编test.smain.s）汇编汇编代码转换机器码(test.omain.o)链接链接到一起生成可执行程序a.out预处理如锲子中所言，是一种展开，下表是常用的一些预处理命令__LINE__表示正在编译的文件的行号__FILE

该文件显示了如何将您的 PSO 代码与 Matlab Simulink 链接以确定 PI 控制器的参数。 同样，使用TCSC阻尼SSR，并使用恒定功率控制来生成alpha。 PSO 用于确定恒功率控制的 PI 参数，以获得可以为 SSR 提供​​最佳阻尼的最佳参数。 此文件包括Word文件，这些文件说明了如何使用任何模型来实现PSO。

《C语言程序设计 李丽娟》pdf 附下载链接-附件资源

一般情况下，文件的硬链接都是通过命令行的方式来创建的。本资源就是将那命令集成到鼠标右键中，更方便地创建文件硬链接。

这是一款地理信息系统统计软件，功能很强大。下载后点击安装，需要连网进行。

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这是一个由Qt5.14.1生成动态链接库 .dll 文件的Demo，适用于不懂配置编写QT代码的初学者测试环境的Demo

这是一个由Qt5.14.1 QT console application项目调用动态链接库即 .dll文件的例子，适用于不懂配置编写QT代码的初学者测试调用环境的Demo

由山东大学提出的PointCNN是一个简单通用的点云特征学习架构。基于这一方法的一组神经网络模型一举刷新了五个点云基准测试的记录。 CNN成功的关键在于其卷积操作能够很好地从基于规则域表示的数据中提取局部信息。然而，由于点云数据的不规则和无序性，使得卷积操作由于输入数据顺序的不稳定很难直接应用到点云数据上。 为了解决这个问题，PointCNN提出了一种称为X-变换的方法。X-变换是从输入点学习到的一组权值X，这组权值可以对各点相关联的特征进行重新加权和排列。 X-变换可以实现“随机应变”，即当输入点的顺序变化时, X能够相应地变化，使加权和排列之后的特征近似不变。输入特征在经过X-变换的处理之后能够变成与输入点顺序无关同时也编码了输入点形状信息的归一化的特征。在经过X-变换之后的特征上进行卷积能够极大提高卷积核的利用率, 从而大大提高卷积操作在无序数据上提取特征的能力。

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