努力学习VC

最新推荐文章于 2026-01-06 18:52:34 发布
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#数据结构 #c

以前只是用Dev-cpp做过数据结构的实现，一直没使用过VC很多东西还不熟悉，要努力学习VC的使用，还有，要把学过的C++继承、虚拟、虚函数等等内容温习，尤其是try
深度学习中的泛化能力：VC维数学理论解析
AI天才研究院
07-11 443
想象一下，我们训练了一个图像识别模型，它在训练集上能够准确无误地识别出各种猫和狗的图片。然而，当我们把一些训练集中从未出现过的新图片拿给它时，它却常常给出错误的判断。这就好比一个学生，把课本上的例题背得滚瓜烂熟，但遇到稍有变化的新题目就不会做了。这是为什么呢？其实，这背后涉及到深度学习中一个至关重要的概念——泛化能力。
VC访问数据库学习总结
bcbobo21cn的专栏
03-24 9321
VC连接数据库方式 目前Windows系统上常见的数据库接口包括： ODBC（开放数据库互连）：访问数据库得先配置数据源 MFC（Microsoft基础类）ODBC类 DAO（数据访问对象） RDO（远程数据对象） OLE DB（对象链接嵌入数据库） ADO（ActiveX数据对象） 　　　　ODBC（Open Database Connectivity，开放数据库连接）是
VC MFC学习笔记——学习方法
thefighteran的专栏
07-18 636
看视频，看书都有点儿慢，而在网上找实例，敲敲，这样学得相对较快，可以综合进行，看些视频，书籍的基础的部分，再到网上找应用实践一下。 有一个不错的实例，作者也讲得很好，链接如下：http://wenku.baidu.com/view/71aae1bdc77da26925c5b075.html 书嘛，Visual C++面向对象与可视化程序设计（课本）很不错。 哎，还啥也不会，继续努力。
学习VC
longzhiten98的专栏
03-17 373
学习VC 2007-09-29 11:49 244人阅读 评论(1) 收藏 举报         大家好 学习VC将近1年了，进步了不少，但烦恼更多，做一个优秀的程序员真是不容易啊。原来搞硬件的经历告诉我：软件不够强，你硬件也学不好。现在软件上手了，我同时又深深的明白：硬件不行，软件再漂亮也只不过是个绣花枕头，撑不起来，我是针对电子类人员的，哈哈，不是计算机类人员，不要误
VC6.0建立新工程的步骤---解决win11使用不了VC6的方法以及自用版本VC6下载
热门推荐
yyu760的博客
07-31 2万+
1-解决win11使用不了VC6的方法 找到vc6\Microsoft Visual Studio\Common\MSDev98\Bin文件夹下的MSDEV.EXE 在属性里，在MSDEV名称后加上1。然后将兼容性改成XP(SP2)。 至此即可，正常运行VC6拉。但是应该也 没有什么人用了。都是很老的学习的书里才用这个软件了。如果再不行，就用管理员权限运行。 2– 如何使用VC6建立一个工程： file–新建 工程–win32ConsoleApplication 右上角输入工程名称并更改位置。
美亚杯长安杯总结，特别感谢浙警许专家，22年取证辉煌缔造者，努力学习，学习！
ntrybw的博客
11-13 1363
长安杯先考，那就先说长安杯，我们错了很多题目，今年主要考java，逆向，APK，我觉得网站还是需要系统的学习的，涉及到Apach，Nginx等架构，但是题目在不断更新，所以作为学习者也要不断努力，服务器向来是长安杯的大头，要去一点一点攻克，题目一点一点做，web手先天会适合一点，之后我也想走这个路线，哈哈哈，感觉渗透真有意思。运气好加上队友强，勉强拿了两个一等奖，个人赛很拉胯才三等奖，哈哈哈哈，还是要向许师兄学习，学习，学习！路还很长，浙警的辉煌，师兄很好的创造了，我们后辈也会不断努力。
学习vc的经验之谈
Joe_wang的专栏
09-04 3995
      我开始学vc时就是自己一个人在啃，也没什么人指导，当时没有条件上网，资料特别少，在书店里随便买本书就学了，在学vc的过程中走了许多弯路，现在回想起来觉得做了很多无用功。看见大家在这里畅所欲言，有高手也有新入门的ddmm，我也来谈谈学vc的一点“捷径”吧，这条“捷径”纯粹走的是c/c++的路子，不考虑学习其他语言。（我只会c/c++，略懂vb和java，所以对于通过其他语言来切入vc的没
VC学习
wangningzhu379的专栏
10-01 375
今天我才知道我的学习有多菜  以后要多努力了。新的笔记不知道写什么，就写我的决心吧  加油
【机器学习基础】理解为什么机器可以学习3——VC理论
Jason Ding的专栏
12-11 4139
上一小节中，“理解为什么机器可以学习——Hoeffding不等式”中，我们介绍了有限假设空间中的概率边界。在这篇文章中，我们将推广至无限假设空间中，进而引入VC理论。
MSDN精简版VC教程：提高开发学习效率
因此，作者花费了大量时间去Dump（提取和转换）MSDN中的CHM文件，制作了这个精简版的MSDN VC，希望能够帮助那些在学习VC和MASM（Microsoft Macro Assembler）开发的人员。 MAS M是一个宏汇编语言，它也被包含在了...
如何学好VC和MFC(各前辈学习方法及感受整理)
10-22
【VC和MFC学习指南】 学习VC++与MFC，首要任务是对C++有扎实的基础。C++的基础知识包括但不限于类、对象、继承、多态、模板等面向对象编程概念。理解并熟练运用这些概念是进一步学习MFC的前提。《C++编程思想》是一...
大神们关于怎么入门和学习vc和mfc的介绍，很详细。
03-13
学习VC与MFC并非一蹴而就，它需要时间和耐心，更需要正确的方法和持续的努力。从基础知识的积累，到实践经验的丰富，再到专业技能的精进，每一步都至关重要。通过本文介绍的学习策略，希望能帮助广大初学者顺利踏上...
VC学习好资料！！VC学习好资料！！
09-26
- **定义与理解**：持久力（perseverance）指的是面对困难与挑战时能够持续努力的能力；而承诺（commitment）则强调的是对目标或项目的长期投入与忠诚度。 - **重要性分析**：持久力与承诺是完成长时间、高强度工作...
常用SCSI数据结构的详细注释和用法
追赶时代的博客
01-06 249
本文介绍了SCSI协议在USB存储设备中的核心数据结构及其应用。主要内容包括：1) SCSI命令块包装器(CBW)和状态包装器(CSW)的结构与用途，用于USB存储设备的命令封装和状态返回；2) 设备信息查询(INQUIRY)、容量报告(ReadCapacity)和错误感知(SenseData)等关键数据结构；3) 通用SCSI命令表示和请求封装方法。这些数据结构构成了SCSI协议栈的核心，特别适用于光存储项目中设备通信、识别、容量计算和错误处理等场景，为激光器/DMD控制命令的封装和管理提供了完整解决方案
数据结构 b+树
似流水般平静而坚定。
12-30 347
本文实现了一个B+树数据结构，包含完整的插入、删除、查找和范围查询功能。B+树采用M阶结构（示例中M=4），具有以下特点：1) 内部节点存储索引关键字；2) 叶子节点通过链表连接便于范围查询；3) 支持数据指针存储。核心算法包括节点分裂/合并处理上溢/下溢情况，通过递归调整保持树平衡。实现提供了详细的API接口，包括初始化、插入、删除、查找、范围查询和销毁操作，并包含调试显示功能。该实现采用C语言编写，使用动态内存管理，通过断言检查参数有效性，确保数据结构的正确性和健壮性。
Matlab入门案例介绍—常用的运算符及优先级
m0_59012156的博客
01-01 591
本文介绍了MATLAB中常用的运算符及其应用。算术运算符包括基本运算（+,-,,/,^）和矩阵运算（.,./,.^）等；关系运算符（==,~=,>,<,>=,<=）用于比较数值或矩阵；逻辑运算符分为元素级（&,|,~）和短路型（&&,||）。文章详细说明了各类运算符的使用方法、应用场景和注意事项，特别强调了矩阵运算与数组运算的区别。最后总结了MATLAB运算符的优先级顺序，括号运算具有最高优先级。这些运算符是MATLAB编程的基础组成部分，广泛应用于矩阵运算、
数据结构之树与二叉树：重点梳理与拓展
最新发布
nice_lcj520的博客
01-06 761
同时，所有节点的边数之和为n-1（树的边数=节点数-1），而边数也等于n1* 1 + n2* 2（度为1的节点贡献1条边，度为2的贡献2条），联立可得n0 = n2 + 1。左孩子为5，右孩子为6（若n>6）。size()：统计节点总数：递归实现，根节点为1，加上左子树节点数和右子树节点数，即size(root) = 1 + size(root.left) + size(root.right)（空节点返回0）。比如深度为3的满二叉树，总节点数为7（1+2+4），符合“深度为k的二叉树最大节点数”的规律。
408真题解析-2009-10-数据结构-排序
tobias的博客
01-04 440
摘要：本文分析2009年一道排序算法选择题，题目要求根据第二趟排序结果反推所用算法。通过排除法：冒泡和选择排序会固定极值位置（不符合），二路归并排序第二趟应有4元素有序段（不符合），最终确定是插入排序（前3个元素有序）。总结各排序算法"趟"的特征：插入排序前k+1个有序，冒泡排序末尾k个有序，选择排序前k个有序，归并排序每2^k个元素有序。答案为B（插入排序）。
算法和数据结构--时间复杂度和空间复杂度
HD12345432的博客
01-06 578
本文聚焦时间复杂度与空间复杂度这两个衡量算法效率的核心指标，旨在帮助读者理解其本质与应用价值。首先阐释两者的基础定义、表示方法及核心作用，解决硬件差异、数据量变化导致的算法评判偏差问题；随后详细拆解计算原则与步骤，梳理常见复杂度类型及对应场景；通过冒泡排序、二分查找等实例深化理解，探讨时间与空间的权衡逻辑，纠正常见认知误区。最终助力读者掌握复杂度分析方法，为算法选择与优化提供科学依据，提升算法思维与开发实践能力。
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