- 深入理解C语言函数:定义、调用与设计
Threeiy
c语言
在C语言编程的世界里,函数是构建复杂程序的基石。它允许我们将一个大的任务分解为多个小的、功能独立的模块,使得代码更易于理解、维护和复用。今天,我们就来深入探讨一下C语言函数的方方面面。一、函数定义的一般形式函数定义由函数头和函数体两部分组成。//返回值类型类型标识符函数名(形式参数)//函数头head{//函数体--body声明部分语句部分}-函数头:-类型标识符:用于指定函数处理完后要带出的结果
- 循环队列C语言实现
Helpsen
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循环队列C语言实现特性:先进先出(FirstInFirstOut=FIFO),取数从队列的开头取,存储从队列尾部存。第一个元素又称首元素,最后一个元素又称尾元素。Linux系统三大队列:消息队列:进程间通信的一种手段。工作队列:延后执行的一种手段。等待队列:随时随地让进程休眠并且让进程随时随地被唤醒。/*循环队列*/#include#include/*声明描述队列属性的结构体*/typedefst
- c语言函数部分
磨十三
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一、函数定义(一)一般形式//返回值类型类型标识符函数名(形式参数)//函数头head{//函数体--body声明部分语句部分}(二)函数头类型标识符---写数据类型的---表示的函数处理完之后,要带出的结果的类型---(三)函数名体现函数功能---命名规则符合标识符命名规则形式参数---用来接受传递给函数中的数据的(四)函数体就是完成函数对应功能的代码(五)函数调用:语法:函数名(实际参数)二、
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您提到的服务涵盖了多种编程语言和软件开发需求,包括Java代码编写、C++程序代编、Python编程代做、C#设计、C语言编程,以及软件定制服务。这些服务在软件开发领域非常常见,且有着广泛的应用。以下是对这些服务更详细的解释和接单时的一些建议:服务详解Java代码编写Java以其跨平台性、面向对象和丰富的API而著称,广泛应用于企业级应用、Android应用开发、Web服务端开发等领域。您可以提供
- 程序设计思考:归零思想
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“归零思想”是一种在程序设计中常用的思考方法,主要指的是通过将某些值或状态归零,来简化问题或解决复杂度。这个思想在许多领域中都可以找到应用,尤其是在处理问题时需要清理和重置状态,避免累积错误或多余的计算。下面是几个典型的应用场景:1.状态重置在某些算法中,特别是动态规划、回溯、递归等问题中,我们可能需要在每个阶段重置某些变量或状态,防止它们影响后续的计算。例如,在递归算法中,递归结束后可以通过将某
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BP神经网络及其Python和MATLAB实现预测引言BP神经网络(BackPropagationNeuralNetwork),即反向传播神经网络,是一种通过反向传播算法进行监督学习的多层前馈网络。这种网络能够通过不断地调整和改变神经元的连接权重,达到对特定任务的学习和优化。由于其高度的灵活性和适应性,BP神经网络在模式识别、函数逼近、优化问题等多个领域有着广泛的应用。本文将详细介绍BP神经网络的
- LeetCode Top Interview 150 - Linked List
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- 数据结构——堆详解(c语言版)
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目录1堆的概念和结构和性质1.1堆的概念和结构1.2堆的性质2堆的实现2.1堆的结构创建2.1堆的功能声明2.2堆的功能实现2.2.1打印堆数据2.2.2堆的初始化2.2.3交换函数2.2.4向下调整法2.2.5向上调整法2.2.6添加数据2.2.7删除数据2.2.8求堆的大小2.2.9获取堆顶数据2.2.10销毁堆3全部代码1堆的概念和结构和性质1.1堆的概念和结构如果有一个关键码的集合K={,
- 国自然青年项目|基于多模态影像组学的乳腺癌分子分型预测研究|基金申请·25-01-20
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小罗碎碎念今天和大家分享一份国自然青年项目,项目执行期为2021-2023年,直接费用为24万。项目聚焦乳腺癌分子分型预测,综合运用多模态组学数据、影像组学技术和深度学习技术。研究内容包括跨模态医学图像分割、多模态特征提取与融合、模型设计与系统研发。通过提出一系列创新算法,如基于类别中心原型对齐器的图像分割算法、基于自注意力机制与生成对抗网络的聚类算法等,实现了对乳腺癌分子分型的高精度预测,并开发
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- C语言编译
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C语言编译是把C语言编写的源代码转换为计算机能执行的机器码的过程。首先需要一个文本编辑器来写代码,比如Vim、Notepad++等。代码写好后,使用C编译器,常见的有GCC(GNUCompilerCollection)。以GCC为例,如果有一个名为main.c的源文件,在命令行中输入gccmain.c-ooutput(output是可执行文件名,可自行设定),编译器会检查代码语法错误。如果没有错误
- ospf收敛特性及其他的小特性
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1.收敛特性快速收敛: ·只第一次计算时计算全部节点FullSPF ·增量最短路径优先算法I-SPF(Incremental) 只对受影响的节点进行路由计算 ·全部路由计算PRC 只对发生变化的路由进行重新计算; 根据I-SPF算出来的SPT来更新路由。开销:RPCOspf1 spf-schedule-intervalxxxxxxmax-interva为OSPF SPF计算的最长间隔时
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1.判断奇偶性求余运算常用于判断一个整数是否为偶数或奇数:偶数:n%2==0奇数:n%2!=0#includeintmain(){intnum=5;if(num%2==0){printf("%d是偶数\n",num);}else{printf("%d是奇数\n",num);}return0;}判断3的倍数:#includeintis_multiple_of_3(intn){returnn%3==0
- 轻量级限流算法的实现,拿走即用!
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- 小红书成立应用算法部:平衡生态与变现的战略之举
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小红书近期将商业化、社区、电商算法部门整合,成立了全新的“应用算法部”,这一举动引发了业界广泛关注。这不仅体现了小红书对算法驱动增长的高度重视,也标志着其在平衡内容生态和商业变现之间迈出了关键一步。本文将深入探讨小红书成立应用算法部的战略意义及其对未来发展的影响,并分析其扁平化管理模式在其中的作用。作为一款以内容创作和分享为核心的平台,小红书对高效的AI写代码工具的需求日益增长,而算法的优化则成为
- 传感器融合(UWB+IMU+超声波),使用卡尔曼滤波器和3种不同的多点定位算法(最小二乘、递归最小二乘和梯度下降)研究(Matlab代码实现)
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欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述一、引言二、传感器介绍(一)UWB(超宽带)(二)IMU(惯性测量单元)(三)超声波传感器三、定位算法(一)卡尔曼滤波器(二)多点定位算法1.最小二乘法2.递归最小二乘法3.梯度下降法四、系统架构五、实验设计六、结果与讨论七、结论2运行结果3参考文献
- 探索AI API版本管理与流式传输实现
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在现代软件开发中,API版本管理是一个关键的主题,尤其是在涉及到AIAPI的场景。API版本的变更会影响到服务的稳定性和功能的兼容性。因此,理解API版本管理的基本原理和具体实现,对于开发者来说至关重要。技术背景介绍API版本管理涉及到如何在不破坏现有客户端代码的情况下,逐步引入新的功能和改进。这对于AI服务尤为重要,因为AI模型和算法的更新频率相对较高。本文将重点介绍AIAPI版本的管理原则,并
- 2017-SIGGRAPH-Google,MIT-(HDRNet)Deep Bilateral Learning for Real-Time Image Enhancements
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双边网格本质上是一个可以保存边缘信息的3维的数据结构。对于一张2维图片,在2维空间中增加了一维代表像素的强度slice操作(上采样)BilateralGuidedUpsampling这篇文章用双边网格实现图像的操作算子的加速。算法的核心思想是将一幅高分辨率的图像通过下采样转换成一个双边网格,在双边网格中每个格子就是一个图像的仿射变换算子,它的原理是在空间与值域相近的区域内,相似输入图像的亮度经算子
- 华为OD机试 - 手机App防沉迷系统(Python/JS/C/C++ 2024 D卷 100分)
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- 021:为什么是卷积呢?
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本文为合集收录,欢迎查看合集/专栏链接进行全部合集的系统学习。合集完整版请查看这里。卷积算法非常重要,但是为什么是卷积呢?在进一步学习之前,先看一看神经网络(或者叫一个AI模型)是如何完成一张图片的推理的。你肯定听说过阿尔法狗大战柯洁的故事,当时新闻一出,不知大家什么反应,反正我是被震撼到了:AI模型竟然学到了那么多的棋谱,而且人类在AI的面前毫无还手可言。但是,你有没有想过一个问题:阿尔法狗学会
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原标题:模拟试卷B一、单项选择题1.关于算法的描述,以下选项中错误的是算法是指解题方案的准确而完整的描述算法具有可行性、确定性、有穷性的基本特征算法的复杂度主要包括时间复杂度和数据复杂度算法的基本要素包括数据对象的运算和操作及算法的控制结构2.关于数据结构的描述,以下选项中正确的是数据结构指相互有关联的数据元素的集合数据的存储结构是指反映数据元素之间逻辑关系的数据结构数据的逻辑结构有顺序、链接、索
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算法之所以难以掌握,主要是因为以下几个原因:1.抽象性算法是对问题的抽象解决方案,通常不依赖于具体的编程语言或实现细节。初学者可能难以将抽象的逻辑转化为具体的代码。例如,动态规划(DP)的核心思想是将问题分解为子问题并存储中间结果,但这种抽象思维需要大量练习才能掌握。2.数学基础要求许多算法依赖于数学知识,例如:时间复杂度分析:需要理解大O表示法、递归关系等。图论算法:需要了解图的基本概念(如节点
- 【AI论文】迈向大型推理模型:大型语言模型增强推理综述
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摘要:语言长久以来被视为人类推理不可或缺的工具。大型语言模型(LLM)的突破激发了利用这些模型解决复杂推理任务的浓厚研究兴趣。研究人员已经超越了简单的自回归词元生成,引入了“思维”的概念——即代表推理过程中间步骤的词元序列。这一创新范式使LLM能够模仿复杂的人类推理过程,如树搜索和反思性思维。近期,一种新兴的学习推理趋势采用强化学习(RL)来训练LLM掌握推理过程。这种方法通过试错搜索算法自动生成
- 代码随想录训练营第三十八天| 322. 零钱兑换 279.完全平方数 139.单词拆分 背包问题总结篇
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322.零钱兑换题目链接:322.零钱兑换-力扣(LeetCode)讲解链接:代码随想录和昨天做过的零钱对换不太一样昨天的零钱兑换是完全背包里的球排列问题这个是求在指定的背包容量内求最小的组合数动态规划五部曲1定义dp方程我们假设用了dp[j]个硬币去凑j容量的背包要求dp[j]最小2推导递推公式首先最少用j-coins[i]个硬币来凑dp[j-coins[i]]容量的金额(背包)(不加上他本身的
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
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- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
bozch
.net.net mvc
在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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回想过去: 在迁移之前已经对数据库进行了添加字段操作,再次进行迁移插入XXX字段的时候,就会提示如上错误。
&
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- JVM 不稳定参数
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
- centos7 安装后失去win7的引导记录
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
- Oracle 10g 官方中文安装帮助文档以及Oracle官方中文教程文档下载
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
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我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
(1).新增了系统右下角滑出提示窗口功能。
(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
.UPPER(字符串) 将字符串转为大写
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.INITCAP(字符串) 将首字母大写
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.REPLACE(字符串,'A','_') 将字符串字符A转换成_
- Mockito异常测试实例
bijian1013
java单元测试mockito
Mockito异常测试实例:
package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
import static org.mockito.Mockito.when;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
bit1129
linux命令
Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
top - 21:22:04 up 1 day, 23:49, 1 user, load average: 1.10, 1.66, 1.99
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- spring四种依赖注入方式
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平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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angular.injector
描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
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public class PC {
/**
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* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
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- 使用Struts2.2.1配置
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Struts2.2.1 需要如下 jar包: commons-fileupload-1.2.1.jar commons-io-1.3.2.jar commons-logging-1.0.4.jar freemarker-2.3.16.jar javassist-3.7.ga.jar ognl-3.0.jar spring.jar
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- [职业与教育]青春之歌
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每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
大家如果在自己的职业生涯没有给自己以后创业留一点点机会,仅仅凭学历和人脉关系,是难以在竞争激烈的市场中生存下去的....
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在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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- C语言学习homework1
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0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
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- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
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ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
- junit 4.11中三个新功能
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junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
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Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
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- 位运算、异或的实际应用
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位运算
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- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
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javaDAO设计模式bean领域模型
O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
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