ucTempCnt = 0; afAvg[1] /= AVG_TIMES; afAvg[2] /= AVG_TIMES; y_avg = afAvg[1]; gMoveSetRate=y_avg +30; ThresholdFlag=1; UART_Printf("yAVG:%2.2f\r\n", afAvg[1]); UART_Printf("zAVG:%2.2f\r\n", afAvg[2]); if(ds18b20[0].Temperature >= 50) { gMoveSetRate -=10; 如何让 gMoveSetRate 只赋值一次 }

可以使用一个 bool 类型的变量来判断 gMoveSetRate 是否已经被赋值过了。例如，可以在 gMoveSetRate 赋初值的时候，再定义一个变量 isFirstAssignment 并将其赋值为 true。在 if 语句中判断 isFirstAssignment 是否为 true，如果是，则执行 gMoveSetRate -=10 并将 isFirstAssignment 赋值为 false，这样就可以保证 gMoveSetRate 只被赋值一次。示例代码如下：

bool isFirstAssignment = true;
if(ds18b20[0].Temperature >= 50 && isFirstAssignment)
{
    gMoveSetRate -=10;
    isFirstAssignment = false;
}

相关问题

程序为4邻域的执行条件 for i in nearest_points: if abs(float(query_point[0]) - float(data2[i][0])) <= 0.566 and abs( float(query_point[1]) - float(data2[i][1])) <= 0.208: sum_value += float(data2[i][2]) count += 1 if count > 0: avg_value = sum_value / count else: avg_value = 0，如果改为8邻域的搜索，两点间的距离约束应该是多少？

如果将搜索方式从4邻域改为8邻域，则两点间的距离约束应该是：

$$
\Delta x \leq 0.566 \times \sqrt{2}, \Delta y \leq 0.208 \times \sqrt{2}
$$

其中，$\Delta x$和$\Delta y$分别代表两点在x和y方向上的距离差。这个距离约束的意思是，两点在x方向和y方向上的距离差都不能超过0.566和0.208的平方根，即两点之间的直线距离不能超过1。

具体来说，修改后的代码如下：

def find_average_value(query_point, data2):
    """
    找出距离查询点最近的8个点，并计算它们的平均值
    """
    nearest_points = find_nearest_points(query_point, data2)
    sum_value = 0
    count = 0
    for i in nearest_points:
        dx = abs(float(query_point[0]) - float(data2[i][0]))
        dy = abs(float(query_point[1]) - float(data2[i][1]))
        if dx <= 0.566 * math.sqrt(2) and dy <= 0.208 * math.sqrt(2):
            sum_value += float(data2[i][2])
            count += 1
    if count > 0:
        avg_value = sum_value / count
    else:
        avg_value = 0
    return avg_value

上述代码中，我们将距离约束修改为新的值，并使用`math.sqrt`函数来计算平方根。

clc; clear; % 设定方阵大小和数量 n = 5; % 方阵大小 m = 10; % 方阵数量 variances = zeros(1, m); % 每个方阵的各列方差 convergence_times = zeros(1, m); % 每个方阵的收敛次数 for i = 1:m % 逐个生成方阵 % 随机生成方阵，每行元素之和为1 A = rand(n); A = A./sum(A,2); % 计算各列方差，并存储 variances(i) = var(A); % 进行迭代，直到收敛 prev_A = A; curr_A = A; iter = 0; while max(abs(curr_A(:)-prev_A(:))) > 1e-6 prev_A = curr_A; curr_A = A*prev_A; iter = iter + 1; end convergence_times(i) = iter; end % 输出平均各列方差和平均收敛次数 avg_variance = mean(variances); avg_convergence_time = mean(convergence_times); fprintf('Average variance: %.4f\n', avg_variance); fprintf('Average convergence time: %d\n', avg_convergence_time); % 绘制方差与收敛次数关系图 figure; scatter(convergence_times, variances); xlabel('Convergence Times'); ylabel('Column Variances'); title('Relationship between Convergence Times and Column Variances');matlab对这段代码报错，无法赋值，因为左侧和右侧的元素数目不同，应该怎么修改

在代码的第7行中，将`zeros(1, m)`修改为`zeros(m, 1)`即可，代码修改后如下：

clc; clear;  
% 设定方阵大小和数量 
n = 5; % 方阵大小 
m = 10; % 方阵数量 
variances = zeros(m, 1); % 每个方阵的各列方差 
convergence_times = zeros(m, 1); % 每个方阵的收敛次数 

for i = 1:m % 逐个生成方阵     
    % 随机生成方阵，每行元素之和为1     
    A = rand(n);     
    A = A./sum(A,2);          
    
    % 计算各列方差，并存储     
    variances(i) = var(A);          
    
    % 进行迭代，直到收敛     
    prev_A = A;     
    curr_A = A;     
    iter = 0;     
    
    while max(abs(curr_A(:)-prev_A(:))) > 1e-6         
        prev_A = curr_A;         
        curr_A = A*prev_A;         
        iter = iter + 1;     
    end     
    
    convergence_times(i) = iter; 
end  

% 输出平均各列方差和平均收敛次数 
avg_variance = mean(variances); 
avg_convergence_time = mean(convergence_times); 

fprintf('Average variance: %.4f\n', avg_variance); 
fprintf('Average convergence time: %d\n', avg_convergence_time);  

% 绘制方差与收敛次数关系图 
figure; 
scatter(convergence_times, variances); 
xlabel('Convergence Times'); 
ylabel('Column Variances'); 
title('Relationship between Convergence Times and Column Variances');

修改后代码中，`variances`和`convergence_times`的定义中，分别将`zeros(1, m)`修改为`zeros(m, 1)`，表示创建m行1列的全零数组，用于存储每个方阵的各列方差和收敛次数。这样就可以避免左右元素数目不同的错误了。