c++第三周

手把手教你用ArduPilot搭建低成本无人车(附APM飞控+有刷电调配置清单) 本文提供了一份基于ArduPilot开源平台搭建低成本智能无人车的详细实战指南。核心内容包括APM架构飞控的选型、双向有刷电调的兼容性配置与校准、系统连接逻辑,以及通过Mission Planner地面站进行参数调校和自主导航功能设置的完整流程,帮助爱好者快速实现从手动控制到自主行驶的跨越。 阅读详情

1608-2  刘勇   【2016年10月9日】  (连续9天总结)

 标题:c++第三周

关键词:循环

A

1  已知次数循环 70%

2已知条件循环 60%、

B

       今天所学的循环有点难,没能完全弄懂,明天继续复习,再学解一元二次方程。

C

复习循环并学下2节。

#include<iostream>
using namespace std;
int main() 
{
int sum=0,i,n;
cin>>n;
for(i=1;i<=n;i++)
sum=sum+i;
cout<<sum<<"\n";
return 0;
}

#include<iostream>
using namespace std;
int main()
{
int i,j;
for(i=1;i<=9;i++)
{
for(j=1;j<=i;j++)
{
cout<<j<<"*"<<i<<"="<<j*i<<"\t";
}
cout<<endl;
} 
return 0;
}

#include<iostream>
#include<cmath> 
using namespace std;
int main()
{
double x,n;
while(1)
{
cin>>x>>n;
if(x==0&&n==0)
{cout<<"Program terminationed"<<endl;break;}
else
if((x<0&&n<=0)||(x<0&&1/n!=int(1/n)))
{cout<<"error reinput"<<endl;    continue;}
cout<<x<<"\t"<<"th root"<<pow(x,1.0/n)<<endl;}
return 0;
}




量化交易——量化选股(多因子选股) 就是用过去的股票的收益率对多因子进行回归,得到一个回归方程,然后再把最新的因子值代入回归方程得到一个对未来股票收益的预判,然后再以此为依据进行选股。的方法是建立在市场无效或弱有效的前提之下,随着使用多因子选股模型的投资者数量的不断增加,有的因子会逐渐失效,而。就是根据各个因子的大小对股票进行打分,然后按照一定的权重加权得到一个总分,根据总分再对股票进行筛选。另一方面,一些因子可能在过去的市场环境下比较有效,而随着市场风格的改变,这些。波动的影响,避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的。 阅读详情

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AlexMercerA
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