深度理解C语言第17页

Objective-C语言的数据类型

作为C语言的超集，Objective-C继承了C语言的基本数据类型，同时也引入了一些独特的特性。本文将对Objective-C的各种数据类型进行详细的介绍，以帮助读者更好地理解和使用这种语言。

Quantum&Coder·2025-01-19 18:39

摆脱焦虑，释放大脑——GTD（Get Things Done）的核心与深度实践

在我们的日常工作中，总会有那么一刻，突然间产生强烈的焦虑感：明明有一件重要的事还没做，然而它又像消失在时光流转中的迷雾一样，让人抓不住。你知道它很重要，可它却摆脱了大脑的捕捉，像空气一样无形、无声。一旦在老板的晨会上被点名，心头的五雷轰顶刹那间提醒了你：“原来是这个！”这种记忆的疏忽，正是许多人管理时间的最大障碍。无论是灵感的闪现，还是老板交代的琐碎任务，脑海中的瞬时遗忘都成为我们面临的最真实困境

Qingzong_MA·2025-01-19 18:37

基于深度学习的认知架构的AI

基于深度学习的认知架构的AI是一类模仿人类认知过程的人工智能系统，旨在模拟人类感知、学习、推理、决策等复杂的认知功能。认知架构的目的是创建一个能够理解和处理复杂环境、实现自我学习和适应的AI系统。

SEU-WYL·2025-01-19 17:06

后端开发面试自我介绍_后端开发面试经验 - 共93条真实后端开发面试经验分享 - 职业圈...

面试过程：1面试首先问你对技术的理解是怎样的谈谈价值观方面的问题，比较抽象，我理解这种问题就跟你说让你做个自我介绍，问你你平时读什么书，有什么爱好这种问题类似，一方面热热场，打开话匣子，另一方面看你谈些什么技术

weixin_39815329·2025-01-19 17:36

关于FFT频谱泄露问题

但是，在利用DFT求它的频谱做了截断，结果使信号的频谱不只是在fs处有离散谱，而是在以fs为中心的频带范围内都有谱线出现，它们可以理解为是从fs频率上“泄露”出去的，这种现象称为频谱“泄露"（结合上面的例子就更形象了

InnoLink_1024·2025-01-19 17:35

人工智能：人形机器人的开发需要哪些技能？

运动学与动力学分析：深入理解运动

InnoLink_1024·2025-01-19 17:34

人工智能：人形机器人的开发需求会创造哪些热门的就业岗位？

InnoLink_1024·2025-01-19 17:33

通俗易懂之样条函数的原理、计算、案例、python实现

理解样条函数（SplineFunctions）是掌握广义加性模型（GAMs）及其他非线性回归技术的关键。样条函数通过分段多项式的形式，在不同区间内灵活地拟合数据，从而捕捉复杂的非线性关系。

智识小站·2025-01-19 17:31

第9篇：从入门到精通：深入理解Python中的类与对象

您将学习如何定义类、创建对象，理解属性与方法的区别与用法，掌握构造函数的使用，以及了解self关键字的作用。

猿享天开·2025-01-19 17:30

Python 包与模块：深入理解与实践

而包和模块的出现，就如同为我们的代码提供了一个个有序的“文件夹”和“文件”，使得代码结构清晰，易于理解和维护。理解包和

kdayjj966·2025-01-19 17:58

什么是AI显卡，英伟达与AMD显卡的全面对比

相比传统显卡，AI显卡具备更强的计算能力、更高的并行处理效率以及针对深度学习、数据科学等领域的特殊硬件支持。

wit_@·2025-01-19 16:53

详解AI大模型的主要指标与国内常见大模型对比分析

对于选择和评价AI大模型，不仅需要关注其功能，还要理解其关键指标和性能表现。本文将详细分析AI大模型的主要评价指标，并对国内常见大模型进行具体对比，提供实际数值和深度解析。

wit_@·2025-01-19 16:51

JVM 监控与分析工具你用过哪些？介绍一下。思维导图代码示例（java 架构）

JVM监控与分析工具介绍在Java应用开发和运维过程中，使用合适的监控与分析工具可以帮助我们更好地理解应用的运行状态，优化性能，诊断问题。以下是一些常用的JVM监控与分析工具及其特点和使用方法。

用心去追梦·2025-01-19 16:21

深入了解卷积神经网络（CNN）：图像处理与深度学习的革命性技术

深入了解卷积神经网络（CNN）：图像处理与深度学习的革命性技术导语卷积神经网络（CNN）是现代深度学习领域中最重要的模型之一，特别在计算机视觉（CV）领域具有革命性的影响。

wit_@·2025-01-19 16:50

c语言结构体指针 free 释放内存

1.结构体定义如下structnode{intfootpath_id;doubledeltaz;char*address;char*clue_sa;};structdict{structnoderecord;structdict*next;};2.内存释放free()结构体释放时实体变量int、double之类会一起释放掉，但char*指针不会，因此需要先释放掉char*指针再释放结构体。3.代码

fadtes·2025-01-19 16:17

从零开始的 AI Infra 学习之路

从零开始的AIInfra学习之路文章目录从零开始的AIInfra学习之路一、概述二、AI算法应用2.1机器学习2.2深度学习2.3LLM三、AI开发体系3.1编程语言四、AI训练框架&推理引擎4.1PyTorch4.2llama.cpp4.3vLLM

SSS不知-道·2025-01-19 15:15

算法打卡：第十一章图论part02

如果满足条件则岛屿数量加1，再通过深度优先遍历将其上下左右的陆地设置为访问过。注意：每次传入dfs函数的节点都是符合结果收集条件的，所以不用写结束条件。

菜鸟求带飞_·2025-01-19 15:11

【深度学习】Huber Loss详解

文章目录1.HuberLoss原理详解2.Pytorch代码详解3.与MSELoss、MAELoss区别及各自优缺点3.1MSELoss均方误差损失3.2MAELoss平均绝对误差损失3.3HuberLoss4.总结4.1优化平滑4.2梯度较好4.3为什么说MSE是平滑的1.HuberLoss原理详解HuberLoss是一种结合了MSE（均方误差）与MAE（平均绝对误差）的损失函数，旨在克服两者的

小小小小祥·2025-01-19 15:40

【YOLOV8】YOLOV8模型训练train及参数详解

介绍训练深度学习模型涉及为其提供数据并调整其参数，以便它能够做出准确的预测。UltralyticsYOLOv8的训练模式专为有效、高效地训练目标检测模型而设计，充分利用现代硬件的能力。

小小小小祥·2025-01-19 15:10

【YOLOV8】目标检测任务中应该如何选择YOLOV8n/s/m/l/x模型及输入尺寸大小

问题描述：YOLOV8作为目前主流的深度学习网络，支持图像分类、目标检测、实例分割、姿态检测、旋转目标检测等功能。

小小小小祥·2025-01-19 15:40

现代 CPU 技术发展 | 京东云技术团队

希望可以帮助软件开发者理解CPU指令集和组成运行原理、CPU性能提升的现状和瓶颈、CPU技术发展方向会如何影响软件开发/设计的框架和编程思想。

·2025-01-19 15:40

基于邻接表的深度优先遍历（非递归）

设计一个算法，实现从顶点v出发的深度优先遍历的非递归过程。输入多组数据，每组m+2数据行。第一行有两个数字n和m，代表有n个顶点和m条边。顶点编号为1到n。

m0_57741101·2025-01-19 15:38

Spring Boot与Spring的区别

接下来，将详细阐述SpringBoot与Spring的主要区别，并通过实际的使用场景说明，帮助大家更好地理解何时该选用SpringBoot，何时适合使用Spring。

码农小灰·2025-01-19 14:38

ChatGPT4.0最新功能和使用技巧，助力日常生活、学习与工作！

熟练掌握ChatGPT4.0在数据分析、自动生成代码等方面的强大功能，系统学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，同时掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧

WangYan2022·2025-01-19 14:34

体育比分网站搭建的常规流程参考教程

例如，用户可能关注实时比分更新的速度与精确度，全面的赛事覆盖范围，深度的数据分析，以及便利的社交互动功能等。

翱翔的猪脑花·2025-01-19 14:34

【学习总结|DAY030】后端Web实战(员工管理)二：新增员工、事务管理与文件上传

本文将围绕Tlias系统的员工管理模块，详细介绍新增员工、事务管理以及文件上传功能的开发过程，通过实际代码示例帮助读者深入理解相关技术要点。

123yhy传奇·2025-01-19 14:33

Linux链接

二、硬链接（一）概念硬链接可以简单理解为文件的别名，它与原始文件共享同一个inode（索引节点），即指向磁盘上相同的数据块。（二）特点只能为文件创建硬链接，不能为目录创建硬链接。

FHKHH·2025-01-19 14:02

Java Web 登录系统示例：过滤器技术与 JDBC 数据库连接

这个示例包括后端代码和简单的前端代码，帮助你理解这些技术的实现和原理。项目结构过滤器技术什么是过滤器？

Bro_cat·2025-01-19 14:02

分享 7 个用 Python 开发成的数据库

下面这些数据库不常用，看可以通过学习这些项目源码提升自己对数据库的理解

编程咕咕gu-·2025-01-19 14:31

深入解读ChatGPT的工作原理及底层逻辑

工作原理涉及了深度学习模型、自然语言处理技术和文本生成算法等多个方面。通过预训练和微调，模型能够理解语言的语法和语义，并能够根据上下文生成符合语境的文本回复。

NAR_鱼丸·2025-01-19 13:59

mysql mvcc与锁的关系_mysql四种隔离级别和mvcc以及锁之间的关系

什么是事务的隔离级别隔离级别：理解隔离级别之前需要先了解事务的四个特性，分别是：A(Atomic)：原子性是指数据库的事务是一个不可分割的工作单位，只有数据库事务都成功才算成功，任何一个SQL的失败，数据库状态都必须回退到事务开始前的状态

夏至未至·2025-01-19 13:25

CSS 继承与优先级：如何避免样式冲突

理解CSS的继承与优先级可以帮助你避免许多样式冲突，提高代码的可维护性和效率。本文将详细讲解CSS继承与优先级的机制，并通过大量示例帮助你深入理解如何控制样式继承、优先级以及如何解决样式冲突问题。

全栈探索者chen·2025-01-19 12:23

vue | 插值表达式

Vue是一个用于构建用户界面的渐进式框架1.构建用户界面：基于数据动态渲染页面2.渐进式：循序渐进的学习3.框架：一套完整的项目解决方案，提升开发效率↑(理解记忆规则)插值表达式：插值表达式是一种Vue

jingling1007·2025-01-19 12:50

C语言变长嵌套数组常量初始化定义技巧

有时候，我们需要在代码里配置一些常量结构，比如一个固定的动作流程ActionFlow：包含N（即flow_num）个动作列表（ActionArray），每个动作列表包含M（即act_num）个可并行执行的动作ID。//动作序列：并行执行的动作ID列表typedefstruct{ int*p_act_arr;//元素指针 intact_num;//元素数量}ActionArray;//动作列表：

catxl313·2025-01-19 12:50

厉害了，LSTM+Transformer王炸创新，精准度又高了！

【LSTM+Transformer】作为一种混合深度学习模型，近年来在学术界和工业界都受到了极大的关注。

马拉AI·2025-01-19 12:48

论C++和Python哪个更优越(一)

一.前言C++,C语言的2.0版本,开发语言中的一把利剑Python,多种开发语言的结晶,代码界的后起之秀------------------------------------------------

UnwaterBreathing·2025-01-19 11:17

ChatGPT 在旅游和酒店服务中的实践应用

摘要：ChatGPT是一种先进的对话生成技术，具备强大的语义理解和智能回答能力。在旅游和酒店服务领域，ChatGPT可以应用于在线客户咨询、预订管理、旅行建议等方面，为用户提供个性化、高效的服务体验。

计算机小陈·2025-01-19 11:16

使用 Java 和 FreeMarker 实现自动生成供货清单，动态生成 Word 文档，简化文档处理流程。

物料清单生成器（支持中文文件名、样式美化、数据合并）目录引言项目结构源代码展示1.WordController2.WordUtil工具类3.FreeMarker模版4.POM依赖WordController类深度

熊文豪·2025-01-19 11:14

C语言自定义类型与文件操作

猫一样的妩媚·2025-01-19 11:44

C语言自定义类型

构造类型数据类型基本类型/基础类型整数类型短整型：short/shortint(2字节)整型：int(4字节)长整型：long/longint(8字节(64位系统))长长整型：longlong/longlongint(16字节)浮点型单精度：float(4字节)双精度：double(8字节)长双精度：longdouble(16字节(64位系统))字符型：char(1字节)指针类型数据类型*：*in

猫一样的妩媚·2025-01-19 11:43

C语言函数

在C语言，参数传递

猫一样的妩媚·2025-01-19 11:43

构建高效GPU算力平台：挑战、策略与未来展望

引言随着深度学习、高性能计算和大数据分析等领域的快速发展，GPU（图形处理器）因其强大的并行计算能力和浮点运算速度而成为首选的计算平台。

Mr' 郑·2025-01-19 11:43

详解深度学习中的Dropout

Dropout是一种在神经网络训练中常用的正则化技术，其操作是在每次训练迭代中随机“丢弃”一部分神经元（即将其输出置为零）。以下是对这一操作的详细解释：一、基本思想Dropout的基本思想是减少神经元之间的复杂共适应关系，迫使网络在训练过程中不依赖于特定的神经元子集。这有助于增加模型的泛化能力，防止过拟合。二、具体实现随机选择：在每次训练迭代中，以一定的概率p（通常设定为0.2到0.5之间）随机选

nk妹妹·2025-01-19 11:43

Python中pytest-cov使用详解

它通过集成coverage.py来收集测试覆盖率数据，并生成易于理解的报告。以下是pytest-cov的详细说明以及一些使用示例：安装首先，您需要安装pytest和pytest-cov。

夏天Aileft·2025-01-19 11:41

Java实现归并排序算法详解及优化

本文将详细讲解如何使用Java实现归并排序算法，并结合图解和实例代码，帮助您全面理解这一高级排序算法。同时，我们还将探讨归并排序的优化方法，以进一步提高其性能。

捕风捉你·2025-01-19 10:08

C++归并排序算法深度解析

引言归并排序（MergeSort）是一种常用的排序算法，它采用了分治（DivideandConquer）的策略，将一个待排序的序列分解成若干个小的子序列，分别进行排序，再将这些已经排好序的子序列合并成一个完整的有序序列。归并排序具有很好的稳定性，时间复杂度为O(nlogn)，在实际应用中表现优秀。本文将详细介绍归并排序算法的实现原理、C++代码实现以及在实际应用中的优化策略。归并排序算法原理归并排

小小的博客·2025-01-19 10:05

深入探讨JavaScript的弱引用机制：WeakRef、WeakSet与WeakMap的应用潜力

本文将通过对WeakRef、WeakSet和WeakMap的深入解析，帮助开发者更好地理解并应用这一机制，确保高效和可维护的代码结构。

Light60·2025-01-19 10:03

Web3.0开发路线

阶段一：Web3基础知识与区块链原理目标：理解Web3与区块链的基本概念、发展历程与价值主张。掌握区块链的核心原理，包括分布式账本、共识机制、加密算法、智能合约等。

king-agic·2025-01-19 10:32

【机器学习实战中阶】音乐流派分类-自动化分类不同音乐风格

音乐流派分类–自动化分类不同音乐风格在本教程中，我们将开发一个深度学习项目，用于自动化地从音频文件中分类不同的音乐流派。我们将使用音频文件的频率域和时间域低级特征来分类这些音频文件。

精通代码大仙·2025-01-19 10:01

C/C++中的 void*

在看《Unix/Linux系统编程》中关于POSIXThread部分的时候发现C语言中用void*传递了int类型变量，很疑惑，于是查了些资料并汇总了一下。

wudi_demaxiya·2025-01-19 09:59

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