当前位置:首页 - 第503页

02月13日

【C生万物】初始C语言

发布 : superman | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 137次
【C生万物】初始C语言

?博客主页:爱敲代码的小杨.✨专栏:《JavaSE语法》|《数据结构与算法》|《C生万物》❤️感谢大家点赞??收藏⭐评论✍?,您的三连就是我持续更新的动力❤️?小杨水平有限,欢迎各位大佬指点,相互学习进步!文章目录1.C语言是什么?2.C语言的历史和辉煌3.C语言的优缺点3.1优点:3.2缺点:4.第一个C语言程序5.main函数6.printf和库函数6.1printf6.2库函数7.关键字的介绍8.字符和ASCll编码9.字符串和\010.转义字符11.语句和语句的分类11.1空语句11.2表达式语句11.3函数调用语句11.4复合语句11.5控制语句12.注释是什么?12.1注释有哪些方式

02月13日

c++阶梯之类与对象(中)

发布 : superman | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 113次
c++阶梯之类与对象(中)

前文:​​​​​​​c++阶梯之类与对象(上)-CSDN博客 目录1.类的6个默认成员函数2.构造函数 2.1构造函数概念的引出 2.2构造函数的特性3.析构函数3.1析构函数的概念 3.2特性未使用构造与析构的版本 使用了构造与析构函数的版本4.拷贝构造函数 4.1拷贝构造函数的概念 4.2特性 结语本节我们来认识一些类的默认成员函数。1.类的6个默认成员函数如果一个类中什么都不写,我们简称它为空类。但空类中真的什么都没有吗?不是这样的,任何类在我们什么都不写的情况下,编译器会自动生成六个默认成员函数。默认成员函数:当用户没有显式定义时,编译器自动生成的成员函数。2.构造函数 构造函数是六个默认成员函数中最为重

02月12日

2023年美国大学生数学建模竞赛D题联合国可持续发展目标的优先次序解题全过程文档及程序

发布 : superman | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 120次
2023年美国大学生数学建模竞赛D题联合国可持续发展目标的优先次序解题全过程文档及程序

2023年美国大学生数学建模竞赛D题联合国可持续发展目标的优先次序原题再现:  背景  联合国(UN)制定了17项可持续发展目标(SDGs)。实现这些目标将最终改善世界各地许多人的生活。这些目标不是相互独立的。因此,在某些目标上的积极收获通常会对其他目标产生影响(积极的或消极的,有时两者都有)。这种相互联系使实现所有目标成为一个流动的过程,资金限制和其他国家和国际优先事项可能优先考虑。此外,技术进步、全球大流行病、气候变化、地区战争和难民流动的影响对许多目标产生了严重影响。  要求  探究目标之间的关系!  ●建立17个可持续发展目标之间的关系网络。  ●利用各个可持续发展目标,以及你的网络结构,设定优先事项,以最有效地推动UN的工作向前发展。你如何评估每个优先事项的有效

02月12日

基于Python淘宝玩具销售数据可视化系统设计与实现(Django框架) 研究背景与意义、国内外研究现状

发布 : superman | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 105次
基于Python淘宝玩具销售数据可视化系统设计与实现(Django框架) 研究背景与意义、国内外研究现状

 博主介绍:黄菊华老师《Vue.js入门与商城开发实战》《微信小程序商城开发》图书作者,CSDN博客专家,在线教育专家,CSDN钻石讲师;专注大学生毕业设计教育和辅导。所有项目都配有从入门到精通的基础知识视频课程,免费项目配有对应开发文档、开题报告、任务书、PPT、论文模版等项目都录了发布和功能操作演示视频;项目的界面和功能都可以定制,包安装运行!!!如果需要联系我,可以在CSDN网站查询黄菊华老师在文章末尾可以获取联系方式研究背景与意义随着互联网的快速发展,电子商务正逐渐成为人们购物的主要方式之一。作为电子商务的重要组成部分,电商平台如淘宝已经成为人们购买各类商品的首选之一。其中,玩具是淘宝上广受欢迎的商品之一,不仅包括儿童玩具,还包括成人收藏品等。然而,由于淘宝平台上玩

02月11日

【Spring】SpringBoot 统一功能处理

发布 : superman | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 152次
【Spring】SpringBoot 统一功能处理

文章目录前言1.拦截器1.1什么是拦截器1.2拦截器的使用1.2.1自定义拦截器1.2.2注册配置拦截器1.3拦截器详解1.3.1拦截路径1.3.2拦截器执行流程1.3.3适配器模式2.统一数据返回格式3.统一异常处理前言在日常使用Spring框架进行开发的时候,对于一些板块来说,可能需要实现一个相同的功能,这个功能可以是验证你的登录信息,也可以是其他的,但是由于各个板块实现这个功能的代码逻辑都是相同的,如果一个板块一个板块进行添加的话,开发效率就会很低,所以Spring也想到了这点,为我们程序员提供了SpringBoot统一功能处理的方法实现,我们是可以直接使用的。这篇文章我将带大家一起学习SpringBoot统一

02月11日

nodejs详细安装步骤和npm配置

发布 : superman | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 154次
nodejs详细安装步骤和npm配置

1、Node.js简介 1、Node.js简介  Node.js®是一个基于ChromeV8引擎的JavaScript运行时。Node.js使用高效、轻量级的事件驱动、非阻塞I/O模型。它的包生态系统,npm,是目前世界上最大的开源库生态系统。2、下载Node.js官方地址:https://nodejs.org/en/或https://nodejs.org/zh-cn/ 如下图:2、下载Node.js官方地址:https://nodejs.org/en/或https://nodejs.org/zh-cn/ 如下图:开始安装  1、下载完成后,双击“自己的下载好.msi”文件,开始安装:3、选择安装目录,我选择D:\nodejs\,点击

02月11日

GPT-4开启人工智能赋能教育的新时代

发布 : superman | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 156次
GPT-4开启人工智能赋能教育的新时代

2022年11月30日,美国OpenAI公司发布了一款最新研发的生成式人工智能产品——ChatGPT(ChatGenerativePre-trainedTransformer)。ChatGPT的推出,仅用了短短两个月时间就快速占领了人工智能领域的主导地位,成为历史上用户数量增长最快的应用之一。ChatGPT基于GPT-3.5架构的大型语言模型,通过大规模语料库的预训练技术,能够高效学习语言的特点和规律,根据用户需求自动生成文本回复,并通过微调技术对预训练模型进行特定任务操练,不断提高其语言准确性和逻辑性。作为一款功能强大的生成式人工智能产品,ChatGPT吸引了教育工作者和研究者的广泛关注。2023年3月,OpenAI公司发布了升级版本ChatGPTPlus即GPT-4。相比于Ch

02月10日

C++:异常体系

发布 : superman | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 111次
C++:异常体系

异常体系异常1.C语言传统的处理错误的方式2.C++异常概念3.异常的使用3.1异常的抛出和捕获3.2异常的重新抛出3.3异常安全3.4异常规范4.C++标准库的异常体系5.异常的优缺点异常1.C语言传统的处理错误的方式终止程序,如assert,缺陷:用户难以接受。如发生内存错误,除0错误时就会终止程序。返回错误码,缺陷:需要程序员自己去查找对应的错误。如系统的很多库的接口函数都是通过把错误码放到errno中,表示错误。实际中C语言基本都是使用返回错误码的方式处理错误,部分情况下使用终止程序处理非常严重的错误。2.C++异常概念异常是一种处理错误的方式,当一个函数发现自己无法处理的错误时就可以抛出异常对象,让函数的直接或间接的调用者(当前栈帧

02月10日

2023美赛ABCDEF各赛题思路浅析

发布 : superman | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 129次
2023美赛ABCDEF各赛题思路浅析

2023美赛(MCM/ICM)如期开赛,为了尽早的帮大家确定选题。这里我们加急为大家编辑出2023美赛(MCM/ICM)赛题浅评,方便大家快速对各个题目的难度有个大致的了解。同时,我们也给出了各个题目简要的解题思路,以及该问题在实际解决中可能会遇到的难点。思路:永久更新,全网最新最全,持续更新中,查看最下方QQ群获取。A题:受干旱破坏的植物群落A题是一个以干旱的植物群落为背景的一道赛题,整体来看是一道相关性分析预测类模型,难度不大。需要我们分析干旱适应性与物种数量的关系。问题的整体难度是不大的,但是我们的数学建模是进行定量分析,还是需要收集数据的,我们需要基于数据进行分析预测,所以对于问题一难得点就是在于找到合适的数据。对于A题我们收集的数据主要分为两个方面,一个是我们的天气数据

02月09日

数学建模之灰色预测模型代码(matlab版)

发布 : superman | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 134次
数学建模之灰色预测模型代码(matlab版)

一、灰色理论中GM(1,1)模型function[]=greymodel(y)%本程序主要用来计算根据灰色理论建立的模型的预测值。%应用的数学模型是GM(1,1)。%原始数据的处理方法是一次累加法。y=input('请输入数据');n=length(y);yy=ones(n,1);yy(1)=y(1);fori=2:nyy(i)=yy(i-1)+y(i);endB=ones(n-1,2);fori=1:(n-1)B(i,1)=-(yy(i)+yy(i+1))/2;B(i,2)=1;endBT=B';forj=1:n-1YN(j)=y(j+1);endYN=YN';A=inv(BT*B)*BT*YN;a=A(1);u=A(2);t=u/a;i

关于我们 | 我要投稿 | 免责申明

Copyright © 2020-2022 ZhangShiYu.com Rights Reserved.豫ICP备2022013469号-1