C学习笔记

最新推荐文章于 2025-12-09 22:52:36 发布
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本文详细介绍了缓冲区输出的四种条件：缓冲区满、遇到换行符、函数结束及强制刷新缓冲区。这些条件对于理解缓冲区的工作原理至关重要。

   缓冲区输出的条件：

      1.缓冲区满   2.遇到\n    3.函数结束了 4.强制刷新缓冲区

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C语言学习笔记.zip
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本压缩包“C语言学习笔记.zip”包含了丰富的C语言学习资料，主要集中在“c-notes-master”这个子目录下，适合初学者和有一定基础的程序员进行深入学习。 在C语言的学习中，首先要掌握的基本概念包括变量、数据类型...
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学习C语言，首先要明确地告诉自己：C语言是世界上最值得学习的语言。如今决定学习任何一门其他语言之前，都要先考察这个语言有什么成功项目吗？唯独C语言没有必要问，因为世界上所有最最重要的的系统中，都必然有...
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C语言学习笔记（结合教程）
06-06
在C语言的学习中，了解基本类型的赋值和转换是非常重要的基础。C语言中确实存在隐式转换和强制转换，但与Java有所不同。隐式转换在C语言中被称为“整型提升”，只涉及到char和short类型在表达式中的提升至int型。而...
基于改进灰狼算法的并网交流微电网经济优化调度研究（Matlab代码实现）
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哈工大编译原理课程实验项目之Pascal语言简易编译器实现从高级语言到汇编代码的完整翻译流程_包含词法分析语法分析语义分析中间代码生成与优化以及目标代码生成的全过程实现并附带详细注.zip
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编译原理课程作业与学习资源综合管理仓库_包含词法分析语法分析语义分析中间代码生成代码优化目标代码生成等核心章节的实践代码实验报告习题解答与课程笔记_用于系统化学习编译技术掌握编译器.zip
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图像质量传输.zip
最新发布
12-10
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
编译原理课程设计项目一个将C语言子集代码翻译成四元式的简单编译器实现_编译原理实验C语言子集词法分析语法分析语义分析中间代码生成四元式翻译符号表管理错误处理代码.zip
12-10
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厦门大学计算机科学与技术系编译原理课程实验项目_基于Windows平台使用最新版flex和bison工具集实现词法分析与语法分析器的设计与开发_通过构建完整的编译器前端组件深入理解.zip
12-10
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基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究（Matlab代码实现）
12-10
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【信息系统集成】基于全周期管理的平台验收标准体系构建：涵盖试运行、初验与终验的多维度项目交付质量控制方案设计
12-10
内容概要：本文档为集成系统平台通用验收方案的经典模板，系统阐述了项目验收的全过程，涵盖验收前提、标准、初步验收、上线试运行及最终验收等关键环节。重点包括验收准备、文档整理、售后服务交接、技术文档移交、上线切换与运行维护、问题处理机制以及项目总结与验收评审等内容，确保系统在功能、性能、稳定性等方面满足合同和技术要求，并实现平稳过渡与长期稳定运行。文档强调交付物完整性、多方协作及后续支持机制，保障项目顺利收尾并进入质保期。; 适合人群：从事系统集成、软件实施、项目管理及相关技术支持工作的专业人员，尤其是参与政府或企业信息化建设项目的技术负责人、项目经理、运维人员及验收评审人员。; 使用场景及目标：①用于指导大型信息系统建设项目在部署后的验收流程设计与执行；②帮助项目团队规范交付文档、理清验收步骤、落实售后服务衔接；③支撑甲乙双方依据合同和标准完成上线试运行、初步验收和最终验收，确保项目合规闭环。; 阅读建议：此模板具有较强的实务性和可操作性，使用者应结合具体项目背景进行裁剪和补充，重点关注验收标准、文档清单和服务交接机制，在实际应用中同步完善问题台账、运维手册和培训记录，提升项目交付质量与客户满意度。
标注好的抽烟吸烟识别数据集，99.2%识别率，3887张图片，支持yolo v11格式的标注
12-10
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chenghaopeng_Compiler-Lab_15824_1765302401064.zip
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基于Python与PyQt4构建的跨平台编译器前端界面开发工具_集成词法分析器语法分析器语义分析器中间代码生成器代码优化模块及目标代码生成器_旨在为计算机科学与软件工程专业.zip
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Matlab实现卷积序列嵌入推荐模型的完整代码与解析
12-10
**卷积序列嵌入推荐模型（Caser）的Matlab实现解析** 卷积神经网络在序列数据处理中展现出卓越性能，尤其在时间序列分析与自然语言处理领域。Caser模型将卷积神经网络技术引入推荐系统，通过卷积运算提取用户历史行为中的潜在模式，从而为个性化推荐提供更为精准的上下文依据。 **模型结构解析** 1. **架构设计**：Caser模型整合了水平与垂直两个卷积模块。水平卷积模块侧重于捕捉用户的近期偏好，垂直卷积模块则致力于挖掘其长期兴趣倾向。两者协同工作，构建出完整的用户兴趣表征。 2. **序列嵌入表示**：用户的历史交互记录被转换为固定长度与维度的嵌入向量序列。这些向量能够有效编码项目的特性，并通过卷积运算学习特性间的关联规律。 3. **卷积运算层**：该层利用多种尺寸的滤波器对嵌入序列进行扫描，以提取不同范围的兴趣特征。水平卷积沿时间维度滑动，垂直卷积则在嵌入向量的特征维度上进行操作。 4. **特征降维层**：采用池化操作（如最大值池化或均值池化）压缩特征维度，在减少计算负担的同时保留关键信息，以概括全局兴趣模式。 5. **预测层与优化目标**：卷积特征经全连接层映射为预测分值。训练过程中常使用均方误差或交叉熵作为损失函数，通过优化模型参数缩小预测值与实际交互间的差异。 6. **模型训练与性能验证**：采用反向传播算法迭代更新权重，以最小化损失函数。评估阶段可通过准确率、召回率及曲线下面积等指标量化推荐效果的优劣。 **Matlab环境下的实现要点** 1. **代码组织**：实现代码通常包含数据预处理、模型构建、训练流程、预测功能及评估模块，并以结构化脚本或函数形式呈现。 2. **数据准备**：将原始数据加载为矩阵或结构数组，并进行归一化、缺失值填补等预处理，使其符合模型输入规范。 3. **网络搭建**：借助Matlab深度学习工具箱，可便捷地定义卷积层、池化层与全连接层，构建完整的卷积神经网络架构。 4. **训练过程配置**：使用内置训练函数设置优化器、学习速率及批处理规模等参数，并可引入正则化方法抑制过拟合现象。 5. **结果生成与模型检验**：训练结束后调用预测函数输出推荐评分，并依据预设指标综合分析模型性能。 6. **参数调优与实验设计**：通过调整滤波器尺寸、网络深度、学习速率等超参数，探索最优模型配置方案。 **结论** 基于Matlab实现的Caser模型充分发挥了其在数值计算方面的优势，成功将卷积神经网络应用于推荐系统，显著提升了推荐精度与用户满意度。该实现为致力于推荐系统或卷积神经网络应用研究的开发者提供了重要的实践参考，通过代码学习与修改，可进一步深化对模型机理的理解，并将其适配于多样化的推荐场景中。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
2020秋季学期南京大学软件学院编译原理课程实验项目_该项目是一个完整的编译原理实践项目包含词法分析语法分析语义分析中间代码生成代码优化和目标代码生成等多个实验模块旨在.zip
12-10
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基于二进制粒子群优化(BPSO)最佳PMU位置(OPP)配置研究（Matlab代码实现）
12-10
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