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一:下载安装C/C++编译器在windows下有很多集成的编译器,我们只是需要使用gcc.exe编译而已,所以我们可以随便下,这里推荐使用:MinGW:(附下载官网地址,可直接安装)https://mirrors.gigenet.com/OSDN//mingw/68260/mingw-get-setup.exe一直continue,比较关键的两步: 在菜单栏中选择Installation->ApplyChanges 安装完成后,需要设置环境变量,让cmd可以找到gcc.exe在path里添加进D:\software\MinGW\bin即可 二:VScode里安装插件下载.exe的安装版,直接安装(1)切换中文版安装完成后,如果想要改成中文的名字
【LaTeX教程】04.LaTeX插入符号与数学公式LaTeX公式我将把握最近文章里用到的数学公式格式都放上来供大家参考学习首先最简单的数学模式$xxx$%一个$符号,中间的内容是行内模式$$xxx$$%两个$符号,中间的内容是行间模式(行间模式会单独占一行)更进一步就是带有公式编号的模式\begin{eqnarray}%输入公式,此模式公式为行间模式,并带有公式编号\end{eqnarray}or\begin{equation}x^2+y^2=1\end{equation}插入大括号形式公式典型的为分子动力学模拟中常用的LJ势\begin{eqnarray}U_\mathrm{LJ}(r)=\left\{\begin{arra
目录摘要:1.卷积神经网络介绍:2.卷积神经网络(CNN)构建与训练:2.1CNN的输入图像2.2构建CNN网络2.3训练CNN网络3.卷积神经网络(CNN)的实际分类测试:4.实验代码:摘要:使用Matlab自带的深度学习工具箱构建卷积神经网络(CNN)进行图片分类,以识别并分类手写数字为例。首先将大量的图片数据导入;然后给不同种类的图片打上对应的分类的标签,划分为训练集和测试集;构建CNN网络其中包括3层2维卷积和3个池化层,全连接层及分类层;调整好输入输出格式对CNN进行训练及测试;最后结果表明CNN可以有效的对手写数字图像进行分类。1.卷积神经网络介绍:卷积神经网络 (Convolutional Neural Network,CNN) 这一概念
文章目录一、list的使用1.构造函数2.迭代器3.增删查改4.其他成员函数二、list的模拟实现1.节点的创建2.push_back和push_front3.普通迭代器4.const迭代器5.增删查改(insert、erase、pop_back、pop_front)7.构造和析构三、list模拟实现整体源码四、vector和list的区别一、list的使用前面我们在数据结构阶段讲过:【双向带头循环链表】,其实我们前面所讲过的双向带头循环链表就是基于STL中的list所实现的。双向带头循环链表的整体结构如下:对于list,我们需要注意以下几点:list是可以在常数范围内在任意位置进行插入和删除的序列式容器,并且该容器可以前后双向迭代。list的底层
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