C 语言简明笔记

简明万年历编制(C语言) 此前也就只显示传统节日。if (s4=="初"||s4=="十"||s4=="廿"||s4=="二"||s4=="三"){ fd$=" ";if(getms=="九月"&&s2=="十五"&&i<msd1){s="中秋节";if (i==(msd1-1)&&chuxi==1&&s1=="十二月"&&s2=="廿九"&&dm<2)s="除夕";if(getms=="正月"&&s2=="十五"&& i>msd1){s="元宵节";if (s0=="未"){ ss="今日出梅"; 阅读详情

Chapter 1 快速入门

1.1 快速开始


    这个简单的例子有助于你快速进入C的世界:
#include <stdio.h>
#include 
<stdlib.h>

#define PI 3.1415926
float circle(float r);

int main(int argc, char* argv) {
    
float r =0.5;
    
float c=circle(r);
    printf(
"Hello,C world! ");
    printf(
"Circle is : %1.4f ", c);
    
    
//system("pause");
    
    
return 0;
}


float circle(float r) {
    
return PI*r*2;
}
 

    这个例子包含如下知识点:
  • 如何编写程序的入口点main函数
  • 如何用宏定义常量
  • 如何声明和定义函数
  • 如何调用函数
  • 如何用printf函数打印字符串和浮点数

2.2 字符串的表示,头文件

    这个例子显示了如何定义字符串和用头文件分离接口与实现:
//quick.h
#ifndef QUICK_H_
#define QUICK_H_

int len(char s[]);

#endif 
/*QUICK_H_*/
//quick.c
#include "quick.h"

int len(char s[]){
    
int c=0;
    
while(s[c]!='')c++;
    
return c;
}


//quickstart.c
#include 
<stdio.h>
#include 
<stdlib.h>

int len(char s[]){
    
int c=0;
    
while(s[c]!='')c++;
    
return c;
}


int main(int argc, char* argv) {
    
    
char s1[]="Nice weekend,";
    
char s2[]={'D','i','e','g','o','!',''};
    
char* ps="What can I do for you?";
    
    printf(
"%s%s%s ",s1,s2,ps);
    printf(
"Length of s1 is:%d ",len(s1));
    printf(
"Length of s2 is:%d ",len(s2));
    
    
//system("pause");
    
    
    
return 0;
}

    这个例子包含如下知识点:
  • 可以用三种方式定义字符串.技术上说,"字符串"保存在字符数组中,末尾必须有一个字符串结束符'/0'.如果字符串用双引号进行定义,则编译器会自动加上结束符.如果用单引号方式定义则需要手动加结束符.
  • 数组方式和指针方式都能定义字符串.但稍有区别.以后会对此进行说明.
  • 判断字符串长度的技术.从程序可以看出,如果字符串初始化不正确(末尾没有结束符),则函数有出错的可能.许多C中的Bug都来自于不正确的字符串操作.
  • 如何用头文件使函数的接口和实现分离.extern 告诉编译器该函数在某处存在定义,从而顺利进行编译.


2.3 类型转换

    这是个字符串到数值的转换例子
#include <stdio.h>
#include 
<stdlib.h>


int isdigit(char s);
int stringToInt(char s[]);

int main(int argc, char* argv) {
    
    
char s1[]="12345";
    
char s2[]="123s4at5";

    printf(
"1:Converted : %d ",stringToInt(s1));
    printf(
"2:Converted : %d ",stringToInt(s2));
    
    
//system("pause");
    return 0;
}


int isdigit(char s){
    
return (s>='0' && s<='9');
}


int stringToInt(char s[]){
    
int i,n;
    n
=0;
    
for(i=0;isdigit(s[i]);i++){
        n
=10*n+(s[i]-'0');
    }

    
return n;
}


    这里的知识点如下:
  • 如何判断字符是否一个数字.技术上通过ASCII码值来判断.
  • 如何应用这个特性转换字符.
    类型转换函数会在后续章节进行汇总.

2.4 指针

    这是一个老生常谈的话题了.函数内的参数(即形参)的改变并不影响实参的值,除非使用指针.
#include <stdio.h>

void failSwap(int, int);
void swap(int*, int*);

int main() {
    
int a=5, b=10;
    failSwap(a, b);
    printf(
"1.After failSwap(int,int),a is %d and b is %d ", a, b);
    swap(
&a, &b);
    printf(
"2.After swap(int,int),a is %d and b is %d ", a, b);

    
return 0;
}


void failSwap(int a, int b) {

    
if (a<b) {
        
int c=a;
        a
=b;
        b
=c;
    }

}



void swap(int* a, int* b) {
    
if (*a<*b) {
        
int c=*a;
        
*a=*b;
        
*b=c;
    }

}


 

    知识点
  • 指针的语法和使用

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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]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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