常用面试/笔试开源小项目51~60

本文列举了10个编程面试常见的小项目,包括定时关机程序、字符串转整数、数组旋转、牛顿迭代法求根、线性同余法生成随机数、删除字符串中的星号、寻找梅森素数、文件单词计数、平方根计算以及判断月份天数等,涵盖了基础算法和实用编程技巧。

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深度学习/机器视觉/数字IC/FPGA/算法手撕代码目录总汇

目录

1.定时关机小程序

2.将字符串转换为整数

3.数组旋转问题

4.牛顿迭代法求方程根

5.线性同余法产生随机数

6.删除星号

7.求梅森素数

8.统计文件中单词的个数

9.计算一个数的平方根

10.求某一年的某一月有多少天问题


1.定时关机小程序

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<stdlib.h>

void main()
{
    char cmd[20]="shutdown -s -t ";
    char t[5]="0";
    int c;

    system("title C语言关机程序");  //设置cmd窗口标题
    system("mode con cols=48 lines=25");  //窗口宽度高度 
    system("color f0");  //可以写成 red 调出颜色组
    system("date /T");
    system("TIME /T");

    printf("----------- C语言关机程序 -----------\n");
    printf("1.
内容概要:本文详细探讨了基于樽海鞘算法(SSA)优化的极限学习机(ELM)在回归预测任务中的应用,并与传统的BP神经网络、广义回归神经网络(GRNN)以及未优化的ELM进行了性能对比。首先介绍了ELM的基本原理,即通过随机生成输入层与隐藏层之间的连接权重及阈值,仅需计算输出权重即可快速完成训练。接着阐述了SSA的工作机制,利用樽海鞘群体觅食行为优化ELM的输入权重和隐藏层阈值,从而提高模型性能。随后分别给出了BP、GRNN、ELM和SSA-ELM的具体实现代码,并通过波士顿房价数据集和其他工业数据集验证了各模型的表现。结果显示,SSA-ELM在预测精度方面显著优于其他三种方法,尽管其训练时间较长,但在实际应用中仍具有明显优势。 适合人群:对机器学习尤其是回归预测感兴趣的科研人员和技术开发者,特别是那些希望深入了解ELM及其优化方法的人。 使用场景及目标:适用于需要高效、高精度回归预测的应用场景,如金融建模、工业数据分析等。主要目标是提供一种更为有效的回归预测解决方案,尤其是在处理大规模数据集时能够保持较高的预测精度。 其他说明:文中提供了详细的代码示例和性能对比图表,帮助读者更好地理解和复现实验结果。同时提醒使用者注意SSA参数的选择对模型性能的影响,建议进行参数敏感性分析以获得最佳效果。
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