C++ 转载

转载 于 2020-02-27 10:29:24 发布 · 235 阅读 · 0

博客提供了虚函数表的相关链接，链接为https://coolshell.cn/articles/12165.html ，可通过该链接获取虚函数表的相关知识。
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20个转载C++小游戏
01-31
类型：转载 格式：DEV-C++ 搜集时间：20多……（单位，你猜） 感言：...
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c++忍者跑酷小游戏（转载）
07-27
此文件乃txt文档，下载后只需复制到dev-c++新建的cpp文件中编译运行即可
学习QT的C++基础（转载资源）
04-06
C++是目前广泛使用的编程语言之一，起源于1980年代的贝尔实验室。它的设计目标是为了解决C语言中的诸多问题，比如类型安全性、代码复用、内存管理和对面向对象编程的支持等。C++继承了C语言的高性能，同时引入了面向...
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c++2048（转载）
01-25
找到一个2048的程序，转载来
随机午餐菜单生成器功能开发
12-21
前端React组件实现的随机午餐菜单生成器的功能
基于机器学习的癫痫病发作预测与脑电波实时分析系统_通过傅里叶变换主成分分析降维和通道间相关性系数提取进行脑电信号特征工程结合随机森林支持向量机逻辑回归和决策树等多元分类算法.zip
12-21
基于机器学习的癫痫病发作预测与脑电波实时分析系统_通过傅里叶变换主成分分析降维和通道间相关性系数提取进行脑电信号特征工程结合随机森林支持向量机逻辑回归和决策树等多元分类算法.zip
需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究（Matlab代码实现）
12-21
需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究”展开，基于Matlab代码实现，重点探讨了冰蓄冷系统在电力需求响应背景下的动态建模与优化调度策略。研究结合实际电力负荷与电价信号，构建系统能耗模型，利用优化算法对冰蓄冷系统的运行策略进行求解，旨在降低用电成本、平衡电网负荷，并提升能源利用效率。文中还提及该研究为博士论文复现，涉及系统建模、优化算法应用与仿真验证等关键技术环节，配套提供了完整的Matlab代码资源。; 适合人群：具备一定电力系统、能源管理或优化算法基础，从事科研或工程应用的研究生、高校教师及企业研发人员，尤其适合开展需求响应、综合能源系统优化等相关课题研究的人员。; 使用场景及目标：①复现博士论文中的冰蓄冷系统需求响应优化模型；②学习Matlab在能源系统建模与优化中的具体实现方法；③掌握需求响应策略的设计思路与仿真验证流程，服务于科研项目、论文写作或实际工程方案设计。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码逐模块分析，重点关注系统建模逻辑与优化算法的实现细节，按文档目录顺序系统学习，并尝试调整参数进行仿真对比，以深入理解不同需求响应策略的效果差异。
综合能源系统零碳优化调度研究（Matlab代码实现）
12-21
综合能源系统零碳优化调度研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“综合能源系统零碳优化调度研究”，提供了基于Matlab代码实现的完整解决方案，重点探讨了在高比例可再生能源接入背景下，如何通过优化调度实现零碳排放目标。文中涉及多种先进优化算法（如改进遗传算法、粒子群优化、ADMM等）在综合能源系统中的应用，涵盖风光场景生成、储能配置、需求响应、微电网协同调度等多个关键技术环节，并结合具体案例（如压缩空气储能、光热电站、P2G技术等）进行建模与仿真分析，展示了从问题建模、算法设计到结果验证的全流程实现过程。; 适合人群：具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础，熟悉Matlab/Simulink编程，从事新能源、智能电网、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①开展综合能源系统低碳/零碳调度的科研建模与算法开发；②复现高水平期刊（如SCI/EI）论文中的优化模型与仿真结果；③学习如何将智能优化算法（如遗传算法、灰狼优化、ADMM等）应用于实际能源系统调度问题；④掌握Matlab在能源系统仿真与优化中的典型应用方法。; 阅读建议：建议结合文中提供的Matlab代码与网盘资源，边学习理论模型边动手调试程序，重点关注不同优化算法在调度模型中的实现细节与参数设置，同时可扩展应用于自身研究课题中，提升科研效率与模型精度。
基于微信小程序平台开发的顾客端智能点餐系统_实现扫码快速进入餐厅点餐界面_动态加载与展示后台菜品数据_支持用户将心仪菜品添加至虚拟购物车_可在购物车内灵活调整菜品数量或删除已选项目.zip
12-21
基于微信小程序平台开发的顾客端智能点餐系统_实现扫码快速进入餐厅点餐界面_动态加载与展示后台菜品数据_支持用户将心仪菜品添加至虚拟购物车_可在购物车内灵活调整菜品数量或删除已选项目.zip
LS-DYNA水下爆炸仿真K文件实例
12-21
LS-DYNA软件中关于水下爆炸现象的经典仿真案例数据文件，可作为相关研究的重要参考资料。 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！
Flowable工作流课程
最新发布
12-21
下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/98e76d2fbe0a Van 项目介绍：随便写的个人项目，似乎也用不上swagger 目标 无 安装步骤 创建一个数据库：van 执行db文件夹内的sql脚本 将application-local.yml.bak复制一份，重命名为：application-local.yml VM Options添加 启动VanApplication 数据库备份 Feature 自动完成字段 增删(需要动态生成并执行SQL) 大家在使用本项目时，推荐结合贺波老师的书 《深入Flowable流程引擎：核心原理与高阶实战》(https://item.jd.com/14804836.html)学习。 这本书得到了Flowable创始人Tijs Rademakers亲笔作序推荐，对系统学习和深入掌握Flowable的用法非常有帮助。 book-thumb.jpg
（107页PPT）某著名企业《爱的是酒》酣客品牌定位及传播咨询方案108.pptx
12-21
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gangganghao6_vite-uniapp-vue3_32852_1766236407529.zip
12-21
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基于共轭转移与噬菌体介导的 CRISPR 系统对抗耐药菌的建模研究（Matlab代码实现）
12-21
基于共轭转移与噬菌体介导的 CRISPR 系统对抗耐药菌的建模研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于共轭转移与噬菌体介导的CRISPR系统对抗耐药菌的建模研究”，利用Matlab进行数学建模与仿真分析，旨在通过合成生物学手段构建高效的基因编辑递送系统，以靶向清除多重耐药细菌。研究结合微生物遗传机制与系统动力学模型，模拟共轭转移与噬菌体感染在CRISPR-Cas系统传递中的效率与稳定性，并优化关键参数以提升抗菌效果。文中提供了完整的Matlab代码实现，涵盖模型构建、微分方程求解、动态仿真及结果可视化，帮助读者深入理解生物系统的定量分析方法。; 适合人群：具备一定生物信息学、系统生物学或合成生物学背景，熟悉Matlab编程的研究生、科研人员及生物工程领域技术人员。; 使用场景及目标：①用于耐药菌防控策略的设计与仿真验证；②作为CRISPR基因编辑递送系统的理论建模参考；③支持科研教学中对生物系统建模与仿真技术的实践训练； 阅读建议：建议结合文中Matlab代码逐段运行与调试，理解模型参数设置与生物意义的对应关系，同时可扩展至其他基因治疗或微生物调控系统的建模研究。
基于SpringBoot的Java简历管理系统设计与实现
12-21
本系统采用Java作为核心编程语言，基于Spring Boot框架构建，运行环境配置为JDK 1.8与Tomcat 7应用服务器。数据存储选用MySQL 5.7数据库，并借助Navicat 11进行数据库管理操作。开发工具可在Eclipse、MyEclipse或IntelliJ IDEA中任选，项目依赖管理通过Maven 3.3.9完成。 该简历管理平台在架构设计阶段，着重强化了代码结构的清晰度与可维护性，同时兼顾系统的实用价值与扩展灵活性。整体设计遵循通用化原则，确保后期维护简便，用户界面力求直观简洁。 系统通过标签分类机制实现功能模块化管理，主要包含以下三个角色维度： 管理员端涵盖综合管理功能：包括控制面板、用户账户管理、简历模板维护、模板分类设置、招聘会组织、报名信息处理、上传简历审核、求职社区管理、收藏夹维护及系统参数配置。 普通用户端提供个性化功能：涉及个人中心、招聘活动报名、简历文件上传及个人收藏记录管理。 公共访问端集成信息展示与交互模块：主要展示首页内容、简历模板库、招聘会资讯、简历上传入口、求职讨论区、系统公告栏，并提供个人中心入口、后台管理通道与在线客户服务。 该系统旨在通过结构化功能设计，提升简历相关数据的管理效率与组织化程度。 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！
MATLAB官方提供粒子群算法工具箱
12-21
源码地址： https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 Particle-Swarm-Optimization-PSO-_C---- 粒子群算法：http://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%BE%AE%E7%B2%92%E7%BE%A4%E7%AE%97%E6%B3%95 PSO是通过模拟鸟群觅食行为而发展起来的一种基于群体协作的随机搜索算法。 通常认为它是群集智能 (Swarm intelligence, SI)的一种。 PSO初始化为一群随机粒子(随机解)，然后通过迭代找到最优解，在每一次叠代中，粒子通过跟踪两个“极值”来更新自己。 第一个就是粒子本身所找到的最优解，这个解叫做个体极值pBest，另一个极值是整个种群目前找到的最优解，这个极值是全局极值gBest。 另外也可以不用整个种群而只是用其中一部分最优粒子的邻居，那么在所有邻居中的极值就是局部极值。 最优极值根据实际需要为粒子所定义的适应度函数所计算得到的适应度值来选择，即适应度值最大的即为当前最优解。 当到达规定的目标适应度值，或给定的迭代次数之后，最优的全局最优解即为优化结果。 应用：比如在故障预测领域常用于各种预测模型的参数优化：比如GM模型的背景值优选；对高维特征向量优选出近最优子集，从而达到降维的目的等。
Unity中播放mp3格式的外部音频.txt
12-21
Unity中播放mp3格式的外部音频.txt
RengerLong_ordering_32852_1766236257509.zip
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RengerLong_ordering_32852_1766236257509.zip
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