C-Free使用教程

最新C-Free详细使用教程(讲解C-Free编写C语言程序) 通在本教程的你已经学会了,编写的程序都是这样的“黑窗口”,与我们平时使用的软件不同,它们没有漂亮的界面,没有复杂的功能,只能看到一些文字,这就是控制台程序(Console Application),它与DOS非常相似,早期的计算机程序都是这样的。注意:虽然可以将整段代码复制到编辑器,但是我还是强烈建议你手动输入,我敢保证你第一次输入代码会有各种各样的错误,只有把这些错误都纠正了,你才会进步。现在,你就可以将 hello.exe 分享给你的朋友了,告诉他们这是你编写的第一个C语言程序。C语言源文件的后缀为。 阅读详情
AI摘要

本文详细介绍了C-Free 5.0集成开发环境的安装流程(含百度网盘下载、傻瓜式安装及注册破解方法)和基本使用方式,涵盖单文件C程序创建(.c源文件新建与编辑)、多文件工程项目构建等核心操作,并强调安装异常处理(如空格问题导致需重装)。适用于初学者快速上手C语言本地开发。

C-Free使用教程

1 安装

c-free5下载地址:百度网盘下载 ,提取码:z3xg
解压下载好的压缩包,双击 C-Free 5.0.exe 文件进行傻瓜式安装(只需要根据提示点击下一步)即可。
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-7nd4jBjg-1640498322184)(C:\Users\weh\Desktop\c-free5使用教程\image-20211225233645283.png)]

如果打开c-free软件无法使用,这就需要破解c-free软件,点击c-free软件菜单栏上的 帮助 --> 注册 --> 根据解压出来的 注册账号.txt 文件内容依次填入即可实现破解。
注意:破解完成一般需要关闭软件重新打开才能正常使用。
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-BS68HX0t-1640498322195)(C:\Users\weh\Desktop\c-free5使用教程\image-20211225234830072.png)]

先验证一下安装是否成功,写个简单的程序,如果运行代码时出现[Error] g++.exe: Files: No such file or directory,可能安装时出错了。
注意:安装时路径不能有空格
如果出现空格,请务必先卸载,再重新安装。
在这里插入图片描述

2 使用

2.1 单文件程序

点击c-free菜单栏上的 文件 --> 新建 --> 保存为demo.c文件,就可以开始写c语言代码了。
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-kO1ETu4u-1640498322198)(C:\Users\weh\Desktop\c-free5使用教程\image-20211226000100682.png)]

2.2 多文件程序

点击c-free菜单栏上的 工程 --> 新建 --> … --> 下一步 --> 一个工程就新建完成了。
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-bE8o5WQa-1640498322203)(C:\Users\weh\Desktop\c-free5使用教程\image-20211226000659504.png)]
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

C-Free 5.0 如何安装使用 EasyX 免费图形库(文章最后有 C-Free5.0注册码) C-Free 5.0 如何安装使用 EasyX 免费图形库(文章最后有 C-Free5.0注册码) C- Free 5.0 对于学习 C /C++ 的初学者来说,简便易用,是不错的集成开发环境。但要学习使用图形,需要下载第三方图形包。EasyX图形库是一个不错的选择,同样简便易用,但需要作一些简单的安装和配置。这里简要介绍一下。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); 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