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毕业设计项目深度学习人体目标检测 bee_dc 毕业设计毕设大数据
1简介今天学长向大家介绍一个机器视觉的毕设项目，基于深度学习的人体目标检测算法研究与实现项目运行效果：毕业设计深度学习行人目标检测系统项目分享:见文末!2目标检测概念普通的深度学习监督算法主要是用来做分类，如图1所示，分类的目标是要识别出图中所示是一只猫。在ILSVRC（ImageNetLargeScaleVisualRecognitionChallenge)竞赛以及实际的应用中，还包括目标定位和
【人工智能】基于Python的机器翻译系统，从RNN到Transformer的演进与实现蒙娜丽宁 Python杂谈人工智能人工智能 python 机器翻译
《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门！解锁Python编程的无限可能：《奇妙的Python》带你漫游代码世界机器翻译（MachineTranslation,MT）作为自然语言处理领域的重要应用之一，近年来受到了广泛的关注。在本篇文章中，我们将详细探讨如何使用Python实现从传统的循环神经网络（RNN）到现代Transformer模型的机器翻译系统。文章将从机
备战美赛！2025美赛数学建模C题模拟预测！用于大家练手模拟！灿灿数模数学建模
完整的思路代码模型见文末2025美赛数学建模C题模拟题：城市交通拥堵指数的预测与管理策略背景随着全球城市化进程的加快，交通拥堵问题成为城市发展的重要挑战之一。交通拥堵不仅影响居民出行效率，还增加了能源消耗和碳排放。近年来，各大城市开始尝试通过实时数据监控和人工智能技术对交通拥堵进行预测和管理。然而，由于城市交通系统的复杂性，现有方法在实际应用中仍面临诸多挑战。任务作为一名数据分析专家，你的任务是基
AI计算的未来：中心化与去中心化的博弈智识微光Intelligence 人工智能去中心化区块链
引言人工智能（AI）技术的迅猛发展正在全球计算格局中。最新发布的DeepSeekr1模型，以远低于传统大模型的成本实现了相当水平的推理能力，甚至能够在工作站上本地运行。一次突破AI计算正在经历从中心化（云计算）到去中心化（本地推理）的重大转变。这种变化不仅影响AI产业的商业模式，还可能构建全球计算基础设施、经济利益格局，并加速人工超级智能（ASI）的到来。因此，本文将探讨人工智能训练成本的降低、推
2025年美国大学生数学建模竞赛C题思路(对每题分析) FFMXjy 数学建模学习-传统算法机器学习深度学习系列课程数学建模美赛美国大学生数学建模
2025年美国大学生数学建模竞赛C题思路开发奖牌数预测模型1.目标：建立一个模型来预测每个国家的奖牌数，特别是金牌和总奖牌数。步骤：2.使用提供的summerOly_athletes.csv和summerOly_medal_counts.csv数据。3.清理数据，处理缺失值和异常值。4.提取有用的特征，如国家、年份、项目、奖牌类型等。5.选择适当的机器学习算法，如线性回归、随机森林或梯度提升树。6
探索未来AI：飞桨大模型套件PaddleFleetX引领技术新高度窦育培
探索未来AI：飞桨大模型套件PaddleFleetX引领技术新高度PaddleFleetX飞桨大模型开发套件，提供大语言模型、跨模态大模型、生物计算大模型等领域的全流程开发工具链。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/PaddleFleetX在人工智能的快速发展中，大模型已经成为推动技术创新的重要力量。如今，我们有幸向您推荐一个全新的开源项目——Paddle
【TVM教程】为 Mobile GPU 自动调优卷积网络 HyperAI超神经 TVM 人工智能机器学习 TVM 编程编译器 GPU CPU
ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。更多TVM中文文档可访问→https://tvm.hyper.ai/作者：LianminZheng,EddieYan针对特定设备的自动调优对于获得最佳性能至关重要。本文介绍如何调优整个卷积网络。TVM中MobileGPU的算子实现是以template形式编写的。该template有许多可调参数（tile因子
Python入门教程丨3.2 再见Excel！用Python这5个模块，我把3天工作压缩到3分钟凌小添 Python教程 python excel 开发语言
⭐还在用Excel手动算均值方差？还在为海量数据统计熬夜加班？用Python这5把「数据手术刀」写一次代码，就能直接复用，专业报告自动生成！本期内容：模块核心功能应用场景math数学计算几何、物理模拟random生成随机数据游戏、抽样测试statistics统计分析回归分析、市场调研numpy数组与矩阵运算图像处理、机器学习pandas表格数据处理与分析金融分析、数据清洗一、基础数学库1.1mat
Cursor 的 AI 模型：代码生成与理解的原理 drebander AI 编程 Cursor
引言在当今的软件开发领域，人工智能（AI）正在迅速改变开发者的工作方式。Cursor作为一款智能编程助手，通过集成先进的AI模型，为开发者提供了强大的代码生成、补全和优化功能。Cursor的核心竞争力在于其AI模型的能力，这些模型不仅能够理解代码的上下文，还能生成高质量的代码建议。本文将深入探讨Cursor使用的AI模型（如GPT系列或其他定制模型），并解析这些模型如何理解代码上下文并生成高质量的
AI对接之对话API对接指南我码玄黄 AI 探索 AI 工具教你一招人工智能 AI AI对接前端
AI对接之对话API对接指南本系列AI的API对接均以DeepSeek为例，其他大模型的对接方式类似。在人工智能领域，对话系统是连接人与机器的重要桥梁。DeepSeekAPI提供了一个强大的对话补全功能，使得开发者能够轻松地将智能对话集成到自己的应用中。本文将详细介绍如何对接DeepSeek的对话补全API，并展示几种典型的使用形式。1.API概览DeepSeek的对话补全API通过一个POST请
『OpenCV-Python』Trackbar控件的用法
点赞+关注+收藏=学会了推荐关注《OpenCV-Python专栏》在OpenCV中，Trackbar控件（滑块）是一个非常常用的GUI组件，用于在图像处理和计算机视觉任务中进行交互式调整参数。比如说，加载一个图片，通过一个滑块调整图片的亮度，这样便于我们用肉眼观察图片的变化。Trackbar允许用户通过拖动滑块来调整参数的值，并且会实时更新显示结果。比如上图这个例子，创建了3个Trackbar控件
AI人工智能代理工作流 AI Agent WorkFlow：在物流与供应链中的应用 AI架构设计之禅大数据AI人工智能 AI大模型应用入门实战与进阶计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
AI人工智能代理工作流AIAgentWorkFlow：在物流与供应链中的应用1.背景介绍1.1物流与供应链行业面临的挑战物流与供应链行业是现代经济的重要组成部分,涉及原材料采购、产品生产、仓储配送、销售等多个环节。随着全球化进程加快,供应链日益复杂,企业面临着成本控制、效率提升、风险管理等诸多挑战。传统的物流与供应链管理模式已难以适应市场变化,亟需引入新技术和创新方法。1.2人工智能在物流供应链中
YOLOv10：面向下一代目标检测模型的创新探索 AgriTube YOLO
随着计算机视觉技术的飞速发展，目标检测模型在各类应用场景中的重要性与日俱增。从自动驾驶到智能监控，目标检测的准确性和实时性都直接影响着应用的效果和用户体验。YOLO（YouOnlyLookOnce）系列作为实时目标检测的代表性模型，自发布以来便因其速度与精度的平衡性得到了广泛关注和应用。如今，随着YOLOv10的即将推出，我们站在技术的前沿，思考如何对这一模型进行革新，使其在面对复杂多变的场景时表
YOLOv5：目标检测新星，解锁高性能实时识别殷连靖Harlan
YOLOv5：目标检测新星，解锁高性能实时识别【下载地址】yolov5改进策略案例分析资源合集YOLOv5，作为目标检测领域的一颗明星，基于经典的YOLOv4算法进行了一系列创新性优化，显著提升了检测速度与精度。本资源集合深入解析YOLOv5的设计理念与技术细节，旨在帮助开发者和研究者更全面地理解并应用这些进步。从数据预处理到网络架构设计，再到后处理策略，我们逐一探讨其核心改进之处项目地址:htt
强化学习在自动驾驶中的实现与挑战 Echo_Wish 人工智能前沿技术自动驾驶人工智能机器学习
强化学习在自动驾驶中的实现与挑战自动驾驶技术作为当今人工智能领域的前沿之一，正通过各种方式改变我们的出行方式。而强化学习（ReinforcementLearning,RL），作为机器学习的一大分支，在自动驾驶的实现中扮演了至关重要的角色。它通过模仿人类驾驶员的决策过程，为车辆提供动态、灵活的导航与控制能力。然而，强化学习在实际应用中并非一帆风顺，还面临着诸多技术和现实挑战。本文将从原理、实现与挑战
AI：263-强化学习在自动驾驶领域的应用与前沿挑战一键难忘精通AI实战千例专栏合集自动驾驶汽车强化学习人工智能
强化学习在自动驾驶中的应用与挑战自动驾驶汽车是当前人工智能和机器学习的热门研究方向，而强化学习（ReinforcementLearning，RL）因其在复杂动态环境中的决策能力，成为推动自动驾驶技术的重要工具。本文将探讨强化学习在自动驾驶中的应用、面临的挑战，并提供一个简单的代码实例以展示如何在自动驾驶中应用强化学习。1.强化学习的基础概念强化学习是一种通过试错的方式来学习最佳策略的机器学习方法。
强化学习在自动驾驶技术中的应用与挑战电气_空空自动驾驶人工智能机器学习
摘要：围绕强化学习在自动驾驶领域的应用进行了多方面的概括和总结。对强化学习原理及发展历程进行了介绍；系统介绍了自动驾驶技术体系以及强化学习在自动驾驶领域的应用所需的基础；按不同的应用方向分别介绍了强化学习在自动驾驶领域中的应用案例；深入分析了现阶段强化学习在自动驾驶领域存在的挑战，并提出若干展望。关键词：强化学习；自动驾驶；人工智能近年来，人工智能在各个领域得到了广泛应用。其快速发展为智能交通系统
强化学习：在无人驾驶中的应用 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战大数据AI人工智能计算计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
强化学习：在无人驾驶中的应用作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着科技的飞速发展，无人驾驶技术逐渐成为汽车工业和人工智能领域的热点。无人驾驶汽车被认为是未来交通系统的重要组成部分，它能够提高道路安全性、缓解交通拥堵、降低环境污染等。然而，实现无人驾驶面临着诸多挑战，其中最为关键的是如何让汽车在复杂多变的交通环
基于强化学习的自动驾驶决策规划算法 AI天才研究院 LLM大模型落地实战指南 AI大模型应用入门实战与进阶计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
基于强化学习的自动驾驶决策规划算法作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍自动驾驶技术是当前人工智能领域最受关注和投入的方向之一。自动驾驶汽车需要在复杂多变的交通环境中做出安全、舒适和高效的决策和行动。传统基于规则和模型的决策规划方法已经难以满足自动驾驶的需求。近年来,基于强化学习的决策规划算法越来越受到关注,它能够在复杂动态环境中学习出高效的决策策略。2.核心概念与联系强化学习是一种通过与环境的
原创prompt：员工加班助手姚瑞南 prompt实战应用案例 prompt
本文原创作者：姚瑞南AI-agent大模型运营专家，先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗；多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验，拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。（转载需经授权）#Role:员工加班填报助手##Profile:你是一个在公司内部帮助员工填报加班信息、审批的办公室助手，主要任务是通过友好且礼貌的引导员工对话填报加班方式来帮助员工完成加班信息填报
深入探讨：如何在Python中使用流式传输技术高效调用大型语言模型 m0_57781768 python 语言模型 microsoft
深入探讨：如何在Python中使用流式传输技术高效调用大型语言模型在现代人工智能应用中，大型语言模型（LargeLanguageModels,LLM）已经成为了强大的工具，能够生成高质量的自然语言文本，并且被广泛应用于各种任务中，如对话系统、文本生成、内容总结等。然而，如何更加高效地调用这些模型，特别是在实时交互的应用中，往往是开发者面临的挑战。流式传输（Streaming）技术提供了一种解决方案
从0到1：C++ 开启游戏开发奇幻之旅（二）小周不想卷艾思科蓝学术会议投稿 c
目录游戏开发核心组件设计游戏循环游戏对象管理碰撞检测人工智能（AI）与物理引擎人工智能物理引擎性能优化技巧内存管理优化多线程处理实战案例：开发一个简单的2D射击游戏项目结构设计代码实现总结与展望游戏开发核心组件设计游戏循环游戏循环是游戏运行的核心机制，它就像是游戏的“心脏”，不断地跳动，驱动着游戏世界的运转。在游戏循环中，程序会不断地重复执行一系列的操作，包括处理用户输入、更新游戏状态、进行物理模
特征选择（机器学习）赵孝正机器学习算法机器学习人工智能
目录1.为什么需要特征选择2.常见的特征选择方法2.1过滤式（FilterMethods）小示例（用Python伪代码表达）：2.2包裹式（WrapperMethods）小示例（RFE伪代码示例）：2.3嵌入式（EmbeddedMethods）小示例（Lasso伪代码示例）：3.实践建议4.小结1.为什么需要特征选择在机器学习任务中，经常会遇到以下问题：特征（变量）数量过多，导致计算量大、训练速度
【Python】解决UnicodeDecodeError: ‘gbk‘ codec can‘t decode byte 0x9A in position xxx: illegal multibyte 云天徽上 python运行报错解决记录 python numpy 机器学习深度学习 pandas
【Python】解决UnicodeDecodeError:‘gbk’codeccan’tdecodebyte0x9Ainpositionxxx:illegalmultibytesequence博主简介：曾任某智慧城市类企业算法总监，目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职，深耕人工智能领域，精通python数据挖掘、可视化、机器学习等，发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。CSDN人
新零售社交电商系统小程序功能开发详细解析 v.15889726201 零售小程序
现在的购物方式是越来越有趣了，新零售社交电商系统是互联网、大数据、人工智能的技术和咱们熟悉的传统零售深度结合后产生的。它整合线上线下渠道及数据，带来全方位、多渠道、个性化购物体验。借助实时库存管理、智能推荐和无缝购物体验等功能，打破传统电商与实体店界限，其具备以下显著特点：一、系统主要功能分销管理独家推广代码机制：在这个新零售社交电商系统里，每个经销商都有一个只属于自己的推广代码。把这个代码分享给
YOLOv10改进策略【注意力机制篇】| EMA 即插即用模块，提高远距离建模依赖（含二次创新） Limiiiing YOLOv10改进专栏 YOLO 目标跟踪计算机视觉深度学习
一、本文介绍本文记录的是基于EMA模块的YOLOv10目标检测改进方法研究。EMA认为跨维度交互有助于通道或空间注意力预测，并且解决了现有注意力机制在提取深度视觉表示时可能带来的维度缩减问题。在改进YOLOv10的过程中能够为高级特征图产生更好的像素级注意力，能够建模长程依赖并嵌入精确的位置信息。专栏目录：YOLOv10改进目录一览|涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF
什么是数字图像？图像识别
点赞+关注+收藏=学会了什么是数字图像？本文可在公众号「德育处主任」免费阅读弄懂数字图像的概念对学习计算机视觉很有帮助。那么，什么是数字图像？字面意思，数字图像就是有数字组成图像。通常由像素（Pixel）组成，每个像素包含颜色或亮度信息。数字图像的格式包括位图和矢量图两种主要类型：位图图像（Bitmap/RasterImage）：由一个个小的像素点组成，每个像素有固定的颜色或灰度值，排列组合形成完
Spark性能调优大数据侠客 spark相关问题汇总及解决 spark 性能调优
1、前言在大数据计算领域，Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作，应用范围与前景非常广泛。在美团•大众点评，已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark。大多数同学（包括笔者在内），最初开始尝试使用Spark的原因很简单，主要就是为了让大数据计算作业的执行速度更
[碎碎念] 重启学习与博客之旅-我的每日计划言午coding 碎碎念碎碎念
好久没在写博客了，今天我下定决心，要重新开始。我给自己定了个小目标，从今天起，每天都要写一篇博客，然后发布到CSDN和掘金上。以下是我的计划。一、每天学点新东西以后每天早上，我都得抽出至少一个小时专门用来学新技术。我打算先列个学习清单，把一直想学但没时间学的技术都写上去，然后按照自己的兴趣和工作需要，一项一项地去攻克。比如说，我最近对人工智能和大数据分析特别感兴趣，所以打算每天看点相关的专业书，或
Python学习笔记 - 探索5种数据类型 Mr数据杨 Python 编程基础 python 数据类型
在当今的数字时代，编程已经成为一种基本技能，不仅适用于软件开发人员，更广泛地应用于数据分析、人工智能、自动化和科学研究等领域。Python作为一种强大且易于学习的编程语言，因其简洁的语法和广泛的应用场景，成为了初学者学习编程的首选语言。在学习Python编程的过程中，理解和掌握数据类型是至关重要的。数据类型决定了程序中可以进行的操作类型，以及如何存储和处理信息。理解不同数据类型的特性和使用场景，不
Nginx负载均衡 510888780 nginx 应用服务器
Nginx负载均衡一些基础知识: nginx 的 upstream目前支持 4 种方式的分配 1)、轮询（默认）每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器，如果后端服务器down掉，能自动剔除。 2)、weight 指定轮询几率，weight和访问比率成正比
RedHat 6.4 安装 rabbitmq bylijinnan erlang rabbitmq redhat
在 linux 下安装软件就是折腾，首先是测试机不能上外网要找运维开通，开通后发现测试机的 yum 不能使用于是又要配置 yum 源，最后安装 rabbitmq 时也尝试了两种方法最后才安装成功机器版本： [root@redhat1 rabbitmq]# lsb_release LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core
FilenameUtils工具类 eksliang FilenameUtils common-io
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2217081 一、概述这是一个Java操作文件的常用库，是Apache对java的IO包的封装，这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils，其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装，开发中对文件的操作，几乎都可以在这个框架里面找到。非常的好用。
xml文件解析SAX 不懂事的小屁孩 xml
xml文件解析:xml文件解析有四种方式， 1.DOM生成和解析XML文档(SAX是基于事件流的解析) 2.SAX生成和解析XML文档(基于XML文档树结构的解析) 3.DOM4J生成和解析XML文档 4.JDOM生成和解析XML 本文章用第一种方法进行解析，使用android常用的DefaultHandler import org.xml.sax.Attributes;
通过定时任务执行mysql的定期删除和新建分区，此处是按日分区酷的飞上天空 mysql
使用python脚本作为命令脚本，linux的定时任务来每天定时执行 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf8 -*- import pymysql import datetime import calendar #要分区的表 table_name = 'my_table' #连接数据库的信息 host,user,passwd,db =
如何搭建数据湖架构？听听专家的意见蓝儿唯美架构
Edo Interactive在几年前遇到一个大问题：公司使用交易数据来帮助零售商和餐馆进行个性化促销，但其数据仓库没有足够时间去处理所有的信用卡和借记卡交易数据 “我们要花费27小时来处理每日的数据量，”Edo主管基础设施和信息系统的高级副总裁Tim Garnto说道：“所以在2013年，我们放弃了现有的基于PostgreSQL的关系型数据库系统，使用了Hadoop集群作为公司的数
spring学习——控制反转与依赖注入 a-john spring
控制反转（Inversion of Control，英文缩写为IoC）是一个重要的面向对象编程的法则来削减计算机程序的耦合问题，也是轻量级的Spring框架的核心。控制反转一般分为两种类型，依赖注入（Dependency Injection，简称DI）和依赖查找（Dependency Lookup）。依赖注入应用比较广泛。
用spool+unixshell生成文本文件的方法 aijuans xshell
例如我们把scott.dept表生成文本文件的语句写成dept.sql,内容如下: 　　set pages 50000; 　　set lines 200; 　　set trims on; 　　set heading off; 　　spool /oracle_backup/log/test/dept.lst; 　　select deptno||','||dname||','||loc
1、基础--名词解析(OOA/OOD/OOP) asia007 学习基础知识
OOA:Object-Oriented Analysis（面向对象分析方法）是在一个系统的开发过程中进行了系统业务调查以后，按照面向对象的思想来分析问题。OOA与结构化分析有较大的区别。OOA所强调的是在系统调查资料的基础上，针对OO方法所需要的素材进行的归类分析和整理，而不是对管理业务现状和方法的分析。　　OOA（面向对象的分析）模型由5个层次（主题层、对象类层、结构层、属性层和服务层）
浅谈java转成json编码格式技术百合不是茶 json编码 java转成json编码
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web.xml之Spring配置(基于Spring+Struts+Ibatis) bijian1013 java web.xml SSI spring配置
指定Spring配置文件位置 <context-param> <param-name>contextConfigLocation</param-name> <param-value> /WEB-INF/spring-dao-bean.xml,/WEB-INF/spring-resources.xml, /WEB-INF/
Installing SonarQube（Fail to download libraries from server） sunjing Install Sonar
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【MongoDB学习笔记十一】Mongo副本集基本的增删查 bit1129 mongodb
一、创建复本集假设mongod,mongo已经配置在系统路径变量上，启动三个命令行窗口，分别执行如下命令： mongod --port 27017 --dbpath data1 --replSet rs0 mongod --port 27018 --dbpath data2 --replSet rs0 mongod --port 27019 -
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今天介绍Anychart的Flash和HTML5渲染功能 HTML5 Anychart从6.0第一个版本起，已经逐渐开始支持各种图的HTML5渲染效果了，也就是说即使你没有安装Flash插件，只要浏览器支持HTML5，也能看到Anychart的图形（不过这些是需要做一些配置的）。这里要提醒下大家，Anychart6.0版本对HTML5的支持还不算很成熟，目前还处于
Laravel版本更新异常4.2.8-> 4.2.9 Declaration of ... CompilerEngine ... should be compa bozch laravel
昨天在为了把laravel升级到最新的版本，突然之间就出现了如下错误： ErrorException thrown with message "Declaration of Illuminate\View\Engines\CompilerEngine::handleViewException() should be compatible with Illuminate\View\Eng
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闪回事务查询有别于闪回查询的特点有以下3个：（1）其正常工作不但需要利用撤销数据，还需要事先启用最小补充日志。（2）返回的结果不是以前的“旧”数据，而是能够将当前数据修改为以前的样子的撤销SQL（Undo SQL）语句。（3）集中地在名为flashback_transaction_query表上查询，而不是在各个表上通过“as of”或“vers
Java I/O之FilenameFilter类列举出指定路径下某个扩展名的文件游其是你 FilenameFilter
这是一个FilenameFilter类用法的例子，实现的列举出“c:\\folder“路径下所有以“.jpg”扩展名的文件。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
C语言学习五函数，函数的前置声明以及如何在软件开发中合理的设计函数来解决实际问题 dcj3sjt126com c
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