大陆见闻；谈电脑课程与书籍(侯捷) (转)

最新推荐文章于 2025-03-31 23:22:12 发布

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侯捷 C++ 课程学习笔记：深入理解 C++ 核心技术与实战应用

speaking_me的博客

01-31

1691

通过侯捷老师的 C++ 系列课程，我系统地学习了 C++ 的核心技术和高级特性，掌握了面向对象编程、泛型编程、STL 等知识，并通过实际项目积累了丰富的经验。C++ 作为一门经典的编程语言，其强大的功能和广泛的应用使其在编程领域占据重要地位。通过侯捷老师的课程，我不仅掌握了 C++ 的核心技术，还培养了解决实际问题的能力。希望本文的分享能对大家的学习有所帮助，也希望大家在 C++ 的学习道路上不断进步，取得更大的成就。侯捷. 《C++ 程序设计》. 电子工业出版社, 2024.

侯捷 C++ 课程学习笔记：C++ 基础与演化

m0_74107848的博客

02-21

1214

老师通过详细的讲解：从基础的变量和类型，到高级的类和对象，再到 C++ 的历史和演化，课程内容丰富而系统。通过学习，我不仅提升了编程相关知识，还明确了要有良好的编程习惯和面向对象的编程思维。

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大陆见闻；谈电脑课程与书籍(侯捷)

讲武堂-Jiangtao

01-03

3718

大陆见闻；谈电脑课程与书籍侯捷《程序员》2000.12●课程缘起今年八月，我应台湾 A 公司和 W 公司之邀，赴上海分别为A 公司的转投资公司和 W 公司的上海分部授课。两个课程的内容差不多，都是连续四天的 C++/OOP/STL。这个课程顾名思义，其旨甚明。C++ 部份，仅从 classes 开展，与 C 相容者皆不述及。OOP 部份，以继承

侯捷 C++ 课程学习笔记：STL 标准库与泛型编程的实战指南

GGDxianv的博客

02-19

1062

通过学习侯捷老师的《STL 标准库与泛型编程》课程，我对 STL 的强大功能和灵活性有了全新的认识，并将其应用到了实际项目中。侯捷老师清晰的讲解和丰富的实战案例让我受益匪浅。在学习过程中，我深刻体会到了 STL 的高效性、泛型编程的优势以及代码的可读性和可维护性。在未来的学习中，我将继续深入学习侯捷老师的其他课程，如《C++ 内存管理机制》和《C++ 新标准 11/14》，进一步提升自己的 C++ 编程能力。我相信，在侯捷老师的指导下，我能够在 C++ 的世界中不断进步，成为一名优秀的开发者。

侯捷 C++ 课程学习笔记：STL标准库与泛型编程

颜颜yan_的博客

03-31

1364

STL 不是简单的工具库，而是一套完整的编程范式体系。” 通过分析 STL 源码发现，其代码复用率高达 83%，这一数据背后体现的是‌泛型编程思想‌与‌正交分解设计‌的完美结合。本文将围绕 STL 的三大核心组件（容器、算法、迭代器）与泛型编程技术，揭示其背后的工程智慧。今日学习之旅已圆满收笔，愿每位君子都满载而归，心有所悟！🤩若你对这探索之旅情有独钟，何不紧随此专栏的步伐？新知如潮，连绵不绝，将与你共绘思维的绚烂篇章，舞动智慧的火花！😎。

侯捷 C++ 课程学习笔记：C++ 内存管理机制的深度剖析与实践

GGDxianv的博客

02-10

932

通过学习侯捷老师的《C++ 内存管理机制》课程，我对 C++ 内存管理有了更深入的理解，并将其应用到了实际项目中。侯捷老师清晰的讲解和丰富的实战案例让我受益匪浅。在学习过程中，我深刻体会到内存管理的重要性，以及智能指针和内存池在实际开发中的优势。在未来的学习中，我将继续深入学习侯捷老师的其他课程，如《STL 标准库与泛型编程》和《C++ 新标准 11/14》，进一步提升自己的 C++ 编程能力。我相信，在侯捷老师的指导下，我能够在 C++ 的世界中不断进步，成为一名优秀的开发者。

侯捷 C++ 课程学习笔记：初探语法（一）

热爱C++和golang的学生

03-12

1156

侯捷 C++ 课程学习笔记：初探语法（一）

C++ 侯捷课程知识整理

baiiu

02-07

2112

前言本文整理C++基础知识，用于开发中日常查阅。引用智能指针 const关键字 const修饰变量 const修饰的变量也称为常量。使用关键字const对限定变量的值，避免其他操作改变该值，不可修改； const 数据类型变量名 = 常量值 const对象一旦创建后就不能改变，所以必须对其进行初始化。默认情况下，const对象仅在文件内有效。编译器在编译过程中会把用到该const变量都替换成对应的值。添加volatile后，可以禁止编译器对该值进行优化，必须在运行时去读取该c

侯捷 C++ 课程学习笔记：由浅入深，步入C++世界大门

qq_58611691的博客

03-25

1251

侯捷老师在 C++ 领域堪称权威，有着深厚的技术底蕴，他的讲解风格深入浅出，能把复杂的 C++ 知识以通俗易懂的方式呈现出来。课程从基础语法开始，逐步深入到内存管理、模板编程、STL 等高级主题，层层递进，构建起一个完整的知识体系，为学习者照亮了前行的道路。

【侯捷】C++程序设计II--兼谈对象模型

B10030607的博客

05-20

789

【侯捷】C++程序设计II--兼谈对象模型0. 课程目标1. 转换函数1.1 operator type() const1.2 explicit2. pointer/function-like class2.1 智能指针2.2 迭代器2.3 function-like class3. template specialization3.1 类模板3.2 函数模板3.3 成员模板3.4 模板特化3.5 模板偏特化4. 标准库4.1 重载new/delete4.2 reference5. c++11三个小点5.1

【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化：一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法（Matlab代码实现）

最新发布

12-05

【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化：一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模与线性化方法，重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的建模策略。该方法通过对系统中多个相互耦合的DC-DC变换器进行统一建模，构建出整个微电网的集中状态空间模型，并在此基础上实施线性化处理，便于后续的小信号分析与稳定性研究。文中详细阐述了建模过程中的关键步骤，包括电路拓扑分析、状态变量选取、平均化处理以及雅可比矩阵的推导，最终通过Matlab代码实现模型仿真验证，展示了该方法在动态响应分析和控制器设计中的有效性。; 适合人群：具备电力电子、自动控制理论基础，熟悉Matlab/Simulink仿真工具，从事微电网、新能源系统建模与控制研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握直流微电网中多变换器系统的统一建模方法；②理解状态空间平均法在非线性电力电子系统中的应用；③实现系统线性化并用于稳定性分析与控制器设计；④通过Matlab代码复现和扩展模型，服务于科研仿真与教学实践。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐步理解建模流程，重点关注状态变量的选择与平均化处理的数学推导，同时可尝试修改系统参数或拓扑结构以加深对模型通用性和适应性的理解。

jira从入门到精通.doc

12-05

jira从入门到精通.doc

CursorFreeVIP-1.11.03-windows辅助ai工具刷新机器码

12-05

和cursor辅助搭配，辅助理解代码

面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究（Python代码实现）

12-05

面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究（Python代码实现）

基于MATLAB的光伏板缺陷检测系统.zip

12-05

基于MATLAB的光伏板缺陷检测系统.zip

三维点云数据处理与可视化教学资源库_包含点云采集去噪配准分割分类特征提取三维重建语义理解深度学习点云处理PointNetRandLA-NetKPConv等.zip

12-05

三维点云数据处理与可视化教学资源库_包含点云采集去噪配准分割分类特征提取三维重建语义理解深度学习点云处理PointNetRandLA-NetKPConv等.zip

基于少量序列纹理稀疏图像的高精度三维地形重建系统_通过有限图像资源实现数字高程模型与数字地形模型的自动化生成_适用于地理信息系统分析地质灾害监测城市规划及虚拟现实场景构建_整合.zip

12-05

Python实现QQ空间数据爬取：完整项目源码与详细文档

12-05

本项目提供一套完整的Python编程工具包，专门用于采集QQ空间平台的相关数据。该资源包内容完备，包含详尽的技术文档与使用指南。本资源包中的核心代码已通过系统化测试，各项预设功能均运行稳定可靠。代码结构清晰，注释完整，便于使用者理解与二次开发。该工具包适用于计算机科学、软件工程、数据科学等相关专业的高校学生、研究人员及行业开发者。可用于课程实践、毕业设计、科研项目的数据采集环节，或作为学习网络爬虫技术的参考案例。对于具备一定Python编程基础的开发者，可根据实际需求对代码模块进行修改和功能扩展，以适配不同的应用场景。本资源旨在为相关领域的学习者与开发者提供一套经过验证的技术实现方案，促进技术交流与知识共享。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！

PINN驱动的三维声波波动方程求解（Matlab代码实现）

12-05

内容概要：本文档介绍了基于物理信息PINN驱动的三维声波波动方程求解（Matlab代码实现）神经网络（PINN）驱动的三维声波波动方程求解方法，并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合深度学习与物理定律，利用神经网络对偏微分方程进行数值求解，在不依赖传统网格划分的前提下实现对复杂声波传播过程的高精度模拟。文档还列举了多个相关科研方向的技术服务内容，涵盖智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域，展示了PINN及其他先进算法在科学研究中的广泛应用前景。此外，文中强调科研需逻辑严谨、善于借力，并提倡创新思维与系统性学习路径。适合人群：具备一定数学建模和编程基础，从事科学计算、工程仿真或人工智能交叉领域研究的研究生、科研人员及工程师。使用场景及目标：①解决传统数值方法难以处理的高维、复杂边界条件下的声波方程求解问题；②探索深度学习在物理系统建模中的应用；③为相关科研项目提供算法支持与代码参考。阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐步实践，理解PINN构建损失函数、嵌入物理约束的基本原理，并可扩展至其他类型的偏微分方程求解任务中。同时推荐按文档结构系统浏览，以全面掌握技术背景与应用场景。

C++ GP/OO与STL探讨：侯捷的泛谈与分析