声明和使用变量

如何在Java中声明和使用变量? 在Java中,声明和使用变量需要遵循以下步骤: 1. 声明变量:首先,你需要声明一个变量,指定其类型和名称。例如,如果你想声明一个整数类型的变量,可以使用以下语法: 阅读详情

声明和使用变量

变量

声明变量:

数据类型 变量名;

定义时初始化变量:

数据类型 变量名 = 值;

定义后初始化变量:

数据类型 变量名;

变量名=值

推荐命名方式: (养成习惯,两者选一)

wife_name

wifeName

整形变量

声明 整形变量:

int score_totle;

short int studentNo

long id_card;

初始化变量:

score_totle = 590;

studentNo = 20;

Tip:

1.变量名不要重复

2.一条语句可以声明多个类型相同的变量 (eg: int salary1, salary2;)

打印整型变量

// 小明的月薪2500


count << "小明的月薪是:" << salary << endl;
int num1 = 10, num2 = 8;
cout << num1 << "口心思,思君思过思社稷\n";
cout << num2 << "目共赏,赏花赏月赏秋香" << endl;
	return 0;

// 用一个cout 

int num1 = 10, num2 = 8;
cout << num1 << "口心思,思君思过思社稷\n"
     << num2 << "目共赏,赏花赏月赏秋香" << endl;
	return 0;

使用单精度浮点型变量

float小档案:

位数:32位

空间:4个字节

6~7位有效数字

[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-W6RmZyPE-1616313396272)(C:\Users\君莫笑\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20210306220601012.png)]

#include <iostream>
using namespace std;

int main()
{
    const float PI = 3.14; // 定义了一个float 类型的常量,常量是固定不变的量。
    float radius = 4.5;
    float height = 90.0;
    double volume = PI * radius * radius * height;
    // 在这里平方的计算可以在开头引入一个 <cmath>;
    // 然后 volume = PI * pow(radius,2) * height;
    // <cmath> 是 来自标准的库函数,是常用的数学函数
    cout << "体积是" << volume << endl;
}

double小档案:

位数:64位

空间:8个字节

15位有效数字

#include <iostream>
#include<iomanip>
using namespace std;

int main()
{
    // 控制 cout 的显示精度
    // 1.强制以小数的方式显示
    cout << fixed; // 固定
    // 2.控制显示的精度
    cout << setprecision(2);//显示小数点后两位(控制显示小数位数)
    //输出double类型数据
    double double_num = 100.0 / 3.0;

    cout << double_num * 100000<< endl;
}

// 固定以小数方式显示,并保留小数点后2位(一条语句一步到位)
// 这是全局设置
cout << fixed << setprecision(2);

[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-kJy3PPAf-1616313396275)(C:\Users\君莫笑\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20210306224210789.png)]

#include <iostream>
using namespace std;

int main()
{
    cout << "名称:德玛西之力*盖伦\n";
    cout << "伤害:57.88(+4.50)    攻击距离:172\n";
    cout << "护甲:27.54(+3.00)  魔抗:32.10(+1.25)\n";
    cout << "生命:616.28(+84.25)生命回复:7.84(+0.50)\n"
         << "法力:0.0(+0.0)     法力回复:0.00(+0.00)\n"
         << "移速:340             定位:上单 辅助 打野" << endl
         <<"点卷:450              金币:1000 \n" << endl;

/*endl是控制符,表示重起一行(\n) 效果与\n相同,注意是效果。

与其说程序显示了一条信息,不如说它将一个字符串插入到输出流中。*/

课后参考答案

#include <iostream>
#include <windows.h>

using namespace std;

int main()
{

    // 打印德玛西亚之力
    SetConsoleTitle("示例:打印德玛西亚之力的详细信息:");
    /** 伤害 */
    double value_attack = 57.88;
    /** 伤害成长值 */
    double value_attack_growth = 4.5;
    /** 攻击距离 */
    double value_attack_distance = 172;
    /** 护甲值 */
    double value_defence = 27.54;
    /** 护甲值成长值 */
    double value_defence_growth = 3.0;

    cout << "名称:德玛西亚之力" << endl; // endl; 或者 \n 都可
    cout << "伤害:" << value_attack << "(+" << value_attack_growth << ")\t" // \t 相当于按了一次 Tab键
         << "攻击距离:" << value_attack_distance << endl;

}

[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-UafTojBE-1616313396276)(C:\Users\君莫笑\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20210307200603075.png)]

   // sizeof 用来测量数据类型的长度
    cout << sizeof(double) << endl;
    cout << sizeof(long double) << endl;
    cout << sizeof(3.14) << endl;


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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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声明局部变量语法:DECLARE @variable_name DataType其中 variable_name为局部变量的名称,DataType为数据类型。给局部变量赋值有两种方法:1、SET @variable_name=value2、SELECT @variable_name=value两者的区别:SET赋值语句一般用于赋给变量一个指定的常量,SELECT赋值语...

weixin_33709364的博客 3693

JavaScript变量的声明和使用

说明 JavaScript中变量的声明使用var关键字,声明变量的时候不需要指定变量的数据类型。 这个不需要带有强制性,不是说可以指定可以不指定,而是必须不能指定。 声明样式 //声明一个名为 a 的变量,变量的数据类型尚不明确 var a; 通过这种方法声明变量之后,如果在没有赋值的情况下使用变量,变量的值是undefined; 声明的同时初始化 //声明一个名为 a 的变量,...

qq_38234015的博客 610
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笑白君
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