笔试中遇到的知识点小结(1)

本文涵盖了编程面试中常见的知识点回顾,包括后缀表达式、sizeof运算符、关系数据库特点、宏定义规则、ARP/RARP协议及完全二叉树概念,通过链接详细解释每个主题,确保对编程基础有全面理解。

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      这两天啃各公司的校招笔试题目,那些知识上的漏洞和忘记的部分能弥补多少就弥补多少,很多细节的问题,就不直接粘贴资料和博客了,在此一一存为连接记录一下。

1、 关于后缀表达式,也就是逆波兰表达式,这是编译原理里学过的,我都忘记了,维基百科中的例子一看就懂:

http://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%80%86%E6%B3%A2%E5%85%B0%E8%A1%A8%E7%A4%BA%E6%B3%95

2、今天还看到了关于sizeof很细节的一个东西,知道sizeof后面加数据类型的话计算的应该是占内存的大小,s[10]; sizeof(s)就为10;此外当char s[100]作为函数的形参传递的时候,所表示的也只是一个指针,sizeof(s) = 4, 此时应当相当于一个char *,

3、关系数据库的特点:

http://blog.youkuaiyun.com/zz198808/article/details/8008666

4、要严格记住宏定义只是简单的替换,若#define Y(n)  (4*n)  当使用Y(5+3)的时候,实际上是=(4*5)+3, 而非(4*(5+3))!!

5. ARP(地址解析协议)是从IP地址到MAC地址的转换,根据目的主机,获得其MAC地址。 RARP正好相反。。

6. 完全二叉树的定义:若设二叉树的深度为h,除第 h 层外,其它各层 (1~h-1) 的结点数都达到最大个数,即除了最后一层,其他各层结点数都达到最大,第 h 层所有的结点都连续集中在最左边,这就是完全二叉树。

 

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,该项目运用遗传算法(GA)优化支持向量回归(SVR)和支持向量机(SVM)模型的超参数及特征选择。项目旨在解决电力系统调度、发电计划、需求侧响应等多个应用场景中的关键问题,特别是在应对高比例可再生能源接入带来的非线性、非平稳负荷预测挑战。文中涵盖了从数据接入、特征工程、模型训练到部署上线的全流程,包括详细的代码示例和GUI设计,确保方案的可复现性和实用性。 适用人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB语言和机器学习算法的研发人员;从事电力系统调度、电力市场交易、新能源消纳等相关领域的工程师和技术专家。 使用场景及目标:①通过构建面向小时级别的滚动预测,输出高分辨率负荷轨迹,为日内与日前滚动调度提供边际成本最小化的依据;②在负荷高峰和供给紧张时,通过价格信号或直接负荷控制实施需求侧响应,提升削峰效率并抑制反弹;③为灵活性资源(调峰机组、储能、可中断负荷)提供更清晰的出清路径,降低弃风弃光率,提升系统整体清洁度;④帮助市场主体更准确地评估边际出清价格变化,提高报价成功率与收益稳定性,同时降低由预测偏差带来的风险敞口;⑤在运维与审计场景中,对预测产生的原因进行说明,保障业务侧与监管侧的可追溯性。 阅读建议:此资源不仅提供了完整的代码实现和GUI设计,更注重于理解GA优化过程中涉及到的数据处理、特征构造、模型选择及评估等核心步骤。因此,在学习过程中,建议结合实际案例进行实践,并深入研究每个阶段的具体实现细节,特别是适应度函数的设计、超参数空间的定义以及多样性维护机制的应用。此外,关注项目中关于数据对齐、缺失值处理、特征标准化等方面的最佳实践,有助于提高模型的鲁棒性和泛化能力。
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