C语言学习笔记

基本数据类型的精度:


char 1字节


short 2字节


int 4字节


long 8字节


float 4字节


double 8字节


float和double默认保留小数点多少位?为什么?
float类型数据在内存中占4个字节,2^16,其中符号位1位,指数位8位,尾数23位,小数点后保留6位
double类型数据在内存中占8个字节,2^32,小数点后保留16位。


取余运算  结果的正负性只看左边,例:
-3%5=-3 5%-2=5
浮点数不能取余


++  —-
浮点数、char都可以自增自减


char 为1个字节


不要在scanf函数里输入\n换行符


day03
逻辑运算符||  断路问题   前面为真 后面的表达式就不再判断
sizeof(int)  实际是unsignded long类型
sizeof(char类型的常量)占4个字节,因为char类型的常量在内存中时当int类型存储的
!取反运算符的优先级比算数运算符高




在面对需要输入char类型的数据时,千万要注意缓冲区的问题
解决办法,在%c前面+空格


C语言中/运算,得到的结果和正常除运算不同,例如1/2的结果不是0.5,而是0,即取了整数部分。1.00/2的结果才是0.50
,总而言之,要得到一个浮点型的结果,参与运算的一个数必须为浮点数。


数组篇


 数组作为函数参数,可以省略元素个数
 数组作为函数参数,传递是整个数组的地址,修改函数形参数组元素的值,会影响到外面的实参数组


数组当做函数参数传递时,会当做指针变量来使用,指针变量在64bit编译器环境下,占据8个字节       
例:
void printElement(int arr[]){
    int length=sizeof(arr);
    printf("数组长度为:%d\n",length);
    for (int i=0; i<length; i++) {
        printf("a[i]=%d  ",arr[i]);
    }
}


int main(int argc, const char * argv[]) {
    // insert code here...
    int a[6]={66666,5555,4444,333,22,1};
    printf("排序前的数组为\n");
    printElement(a);
    return 0;
}


排序前的数组为
数组长度为:8
a[i]=66666  a[i]=5555  a[i]=4444  a[i]=333 a[i]=22 a[i]=1 a[i]=-862682905 a[i]=905990086


为什么会出现上面的现象?
因为数组作为函数参数传递,会当作指针变量使用,指针长度为8


a=97  A=65


产生随机数
int num =  arc4random_uniform(11)
取极小数和极大数
    int max = INT32_MIN; //用一个极度小的数
    
    int min = INT32_MAX; //用一个极度大的数
<limits.h>
内容概要:本文是一份针对2025年中国企业品牌传播环境撰写的《全网媒体发稿白皮书》,聚焦企业媒体发稿的策略制定、渠道选择与效果评估难题。通过分析当前企业面临的资源分散、内容同质、效果难量化等核心痛点,系统性地介绍了新闻媒体、央媒、地方官媒和自媒体四大渠道的特点与适用场景,并深度融合“传声港”AI驱动的新媒体平台能力,提出“策略+工具+落地”的一体化解决方案。白皮书详细阐述了传声港在资源整合、AI智能匹配、舆情监测、合规审核及全链路效果追踪方面的技术优势,构建了涵盖曝光、互动、转化与品牌影响力的多维评估体系,并通过快消、科技、零售等行业的实战案例验证其有效性。最后,提出了按企业发展阶段和营销节点定制的媒体组合策略,强调本土化传播与政府关系协同的重要性,助力企业实现品牌声量与实际转化的双重增长。; 适合人群:企业市场部负责人、品牌方管理者、公关传播从业者及从事数字营销的相关人员,尤其适用于初创期至成熟期不同发展阶段的企业决策者。; 使用场景及目标:①帮助企业科学制定媒体发稿策略,优化预算分配;②解决渠道对接繁琐、投放不精准、效果不可衡量等问题;③指导企业在重大营销节点(如春节、双11)开展高效传播;④提升品牌权威性、区域渗透力与危机应对能力; 阅读建议:建议结合自身企业所处阶段和发展目标,参考文中提供的“传声港服务组合”与“预算分配建议”进行策略匹配,同时重视AI工具在投放、监测与优化中的实际应用,定期复盘数据以实现持续迭代。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/987bb7a43dd9 VeighNa - By Traders, For Traders, AI-Powered. Want to read this in english ? Go here VeighNa是一套基于Python的开源量化交易系统开发框架,在开源社区持续不断的贡献下一步步成长为多功能量化交易平台,自发布以来已经积累了众多来自金融机构或相关领域的用户,包括私募基金、证券公司、期货公司等。 在使用VeighNa进行二次开发(策略、模块等)的过程中有任何疑问,请查看VeighNa项目文档,如果无法解决请前往官方社区论坛的【提问求助】板块寻求帮助,也欢迎在【经验分享】板块分享你的使用心得! 想要获取更多关于VeighNa的资讯信息? 请扫描下方二维码添加小助手加入【VeighNa社区交流微信群】: AI-Powered VeighNa发布十周年之际正式推出4.0版本,重磅新增面向AI量化策略的vnpy.alpha模块,为专业量化交易员提供一站式多因子机器学习(ML)策略开发、投研和实盘交易解决方案: :bar_chart: dataset:因子特征工程 * 专为ML算法训练优化设计,支持高效批量特征计算与处理 * 内置丰富的因子特征表达式计算引擎,实现快速一键生成训练数据 * Alpha 158:源于微软Qlib项目的股票市场特征集合,涵盖K线形态、价格趋势、时序波动等多维度量化因子 :bulb: model:预测模型训练 * 提供标准化的ML模型开发模板,大幅简化模型构建与训练流程 * 统一API接口设计,支持无缝切换不同算法进行性能对比测试 * 集成多种主流机器学习算法: * Lass...
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