C语言入门内容

程序设计入门

程序设计核心思想:计算机速度快,很适合做运算和逻辑判断工作。所以程序设计的重点在于,把需要计算机完成的工作分成若干个步骤,然后依次让计算机执行。注意这里的“依次”二字,步骤之间是有先后顺序的。

1.1算数表达式(基础知识)

  • 最基本的两个函数scanf(用于从键盘上录入一些数据)printf(用于输出一些数据)
  • 整形做除法所得结果会舍去小数部分。
  • 整形输出用%d,浮点数输出用%f,可以用%._f来限制小数位数。
  • 有浮点数参与的运算,结果均为浮点数。
  • 数学函数sqrt(x)表示计算x的算术平方根,若用到了数学函数则需在程序开始时包含头文件math.h
  • 在C语言中大写和小写字母表达的含义是不同的。

练习程序

1.计算并输出1+2的值
答案:

#include<stdio.h>
int main ()
{
	printf("%d\n",1+2);
	return 0;
}

2.计算并输出8/5的值,保留小数后1位
答案:

#include<stdio.h>
int main ()
{
	printf("%.1f\n",8.0/5.0);
	return 0;
}

3.复杂的表达式计算(1+2*根号3/(5-0.1)结果保留8位小数)
答案:

#include<stdio.h>
#include<math.h>
int main ()
{
	printf("%.8f\n",1+2*sqrt(3)/(5-0.1));
	return 0;
}
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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