item0522

最新推荐文章于 2025-06-15 08:00:00 发布
原创 最新推荐文章于 2025-06-15 08:00:00 发布 · 327 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#include #语言 


#include <cstdio>
#include <cstdlib>

int main()
{
	int b(3);
	int arr[] = {6, 7, 8, 9, 10};
	int* p = arr;
	*(p++) += 123;
	printf("%d, %d\n", *p, *(++p));

	return EXIT_SUCCESS;
}

//考点：

//C语言中printf函数计算参数是从右至左压栈的

C++中解析GMA
道亦无名
09-22 492
首先，你需要知道GMA报文的结构。这里我们假设GMA报文是一个简单的文本格式，包含多个字段，字段之间由逗号分隔。
HTML实现端午节主题网站：龙舟争渡，凭吊祭江诵君赋。
Code_流苏：在代码中寻诗意，在实践中觅真知
05-31 838
端午节到了，祝大家端午安康，好运接粽而至！
0522 HTML表单 CSS基础
weixin_30945039的博客
05-22 94
一、列表标签 列表标签分为三种。 1、无序列表<ul>，无序列表中的每一项是<li> 英文单词解释如下： ul：unordered list，“无序列表”的意思。 li：list item，“列表项”的意思。 示例： 复制代码 <ul> <li>张三</li> &...
【Android】关于ListView的Item含有CheckBox所遇到的一些问题
明天你好-博客
01-06 574
这是我作为一个并不是很NB的Android开发人员的第一篇博文，书写一些我自己遇到的问题，希望对你们有所帮助。如果有更好的见解，望能够提出，如果我有错误，也希望多多指教。 问题1：listView点击事件与CheckBox点击冲突问题：如果不做任何处理，会发现只能选择Checkbox，而你设置的listView中item点击事件没有反应，这是因为checkBox的点击事件优先级高于listview的
Android ListView 之 SimpleAdapter 二 (包含 item 中按钮监听)
玖
10-26 905
1    MainActivity.java package com.myadapter; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import android.app.Activity; import android.app.AlertDialog; import android.content.DialogInterfa
条件查找mongo， 并打印指定记录的单项Item
zhuyf0522的博客
12-14 864
mongo 127.0.0.1/ipm --eval "var x = db.MonitoredDevices.find({\"deviceType\" : \"accesspoint\"}); print(x.size()); while(x.hasNext()) { y=x.next();printjson( y.name + ',' + y.state)}"
深入解析Python字典与元组：核心数据结构详解
qq_42568323的博客
06-15 1029
本文深入解析Python中字典与元组两大核心数据结构。元组作为不可变序列，具有内存效率高、可哈希等特性，适合存储固定字段记录；字典基于哈希表实现，提供O(1)时间复杂度的查找操作，采用开放寻址法解决冲突并具备自动扩容机制。文章通过内存布局分析、性能对比和可视化图表，展示了二者的设计原理与协同应用场景，如元组作字典键、命名元组增强可读性等。最后提供了字典合并、推导式等高级优化技巧，帮助开发者充分发挥这两种数据结构的性能优势。
android values文件夹
hzy1991_的专栏
01-14 1074
values 下有 strings.xml     引导美 0109 -->     Settings             相册上传         拍照上传         取消上传     styles.xml             Base application th
【Python基础篇】——第3篇：从入门到精通：掌握Python数据类型与数据结构
编程技术探索者，分享C/C++、C#、Java、数据库等开发经验，聚焦实战技巧与AI兴趣，助力编程爱好者成长。
01-15 1525
Python是一种动态类型语言，支持多种内置数据类型和复杂的数据结构。理解这些数据类型和数据结构的特性及其应用场景，是编写高效、可维护代码的基础。在本篇文章中，我们深入探讨了Python中的四种常用数据类型和数据结构：列表、元组、字典和集合。通过理解它们的特性、基本操作和适用场景，您可以更有效地组织和处理数据，编写高效、可维护的代码。学习建议实践操作：尝试创建并操作不同的数据结构，熟悉它们的使用方法。案例分析：分析实际项目中的数据结构选择，理解其背后的原因。优化应用。
《NX二次开发官方案例》专栏目录（上篇）
王牌飞行员_里海的博客
07-08 1833
专栏目录 【例2000】report assembly parts list callouts 列出装配体的部件清单和标注 【例1999】report assembly parts in top down order 报告装配体的顶层组件 【例1998】report assembly parts in bottom up order 自底向上报告装配零件 【例1997】report assem search directories 报告装配搜索目录 【例1996】report assem options
Python学习笔记 - 探索列表List和的使用
Mr数据杨
04-27 8966
元组和列表在Python中都扮演着重要的角色。元组以其不可变性适用于需要保证数据不被修改的场景，如配置参数或作为字典的键。而列表则以其灵活性和可变性，适用于需要频繁修改的动态数据处理场景。在实际编程中，选择合适的数据结构将显著影响程序的效率和安全性。通过本教程不仅学会了如何使用Python的列表来存储和处理数据，还了解了何时应该选择元组而不是列表。在实际编程中，根据具体需求选择合适的数据结构，是编写高效且安全代码的关键。
Python学习笔记 - 探索元组Tuple的使用
Mr数据杨
06-01 1873
元组（Tuple）在Python中是一种不可变的数据结构，用于存储有序的元素。 本文详细探讨了Python元组的各个方面，包括基本操作和与其他数据结构的比较。 概述了元组的基础特性，例如不可变性、有序性和索引。通过多个实例详细解释了如何进行元组的创建和查询。
基于改进YOLOv8算法实现高精度实时安全带使用状态智能监测与预警的深度学习目标检测系统源码及完整项目实践指南_包含2300张高质量标注图像的安全带专用数据集YOLOv8目标检测.zip
最新发布
12-06
基于改进YOLOv8算法实现高精度实时安全带使用状态智能监测与预警的深度学习目标检测系统源码及完整项目实践指南_包含2300张高质量标注图像的安全带专用数据集YOLOv8目标检测.zip
MiniBtMaster_minibt_16940_1764966207180.zip
12-06
MiniBtMaster_minibt_16940_1764966207180.zip
本项目是一个专为Linux系统设计的自动化安装与回滚管理工具集_它包含针对MySQL数据库Redis缓存服务器以及NginxWeb服务器的一键部署脚本_通过参数化命令实现快速安装与.zip
12-06
本项目是一个专为Linux系统设计的自动化安装与回滚管理工具集_它包含针对MySQL数据库Redis缓存服务器以及NginxWeb服务器的一键部署脚本_通过参数化命令实现快速安装与.zip
无线传感器网络（WSN）中的节能睡眠调度和基于树状的集群路由协议.zip
12-06
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
跟网型逆变器小干扰稳定性分析与控制策略优化研究（Simulink仿真实现）
12-06
跟网型逆变器小干扰稳定性分析与控制策略优化研究（Simulink仿真实现）内容概要：本文围绕跟网型逆变器的小干扰稳定性展开分析，重点研究其控制策略的优化方法，并通过Simulink进行仿真实现。研究内容涵盖含分布式电源的配电网中逆变器的动态响应特性、小干扰下的系统稳定性判据，以及提升稳定性的控制策略设计与验证，旨在提升新能源并网系统的稳定性和可靠性。; 适合人群：从事电力系统、新能源并网、逆变器控制等相关领域的科研人员及电气工程专业的研究生。; 使用场景及目标：① 分析跟网型逆变器在小干扰下的稳定性问题；② 设计并优化逆变器控制策略以提升系统稳定性；③ 利用Simulink搭建仿真模型验证理论分析与控制方案的有效性。; 阅读建议：建议结合文中提供的Simulink仿真模型深入理解控制策略的设计逻辑与稳定性分析过程，重点关注系统建模、控制参数调节与仿真结果分析之间的关联，以提升实际科研与工程应用能力。
基于Bitnami官方HelmChart在Kubernetes集群中快速部署高可用MySQL数据库集群并集成phpMyAdminWeb管理界面以实现可视化数据库操作与管理的完整.zip
12-06
基于Bitnami官方HelmChart在Kubernetes集群中快速部署高可用MySQL数据库集群并集成phpMyAdminWeb管理界面以实现可视化数据库操作与管理的完整.zip
优化航空公司成本并寻找最佳航线.zip
12-06
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
from torch import nn, optim from torch.utils.data import Dataset, DataLoader import torch # 数据集类 class MyDataset(Dataset): def __init__(self, file): with open(file, 'r', encoding='utf-8') as f: self.data = f.readlines() self.data = [line.strip().split(',') for line in self.data] def __getitem__(self, index): x = int(self.data[index][0]) # 输入数据 y = int(self.data[index][1]) # 目标数据 return torch.tensor(x, dtype=torch.float32), torch.tensor(y, dtype=torch.float32) def __len__(self): return len(self.data) # 模型 class MyModel(nn.Module): def __init__(self): super(MyModel, self).__init__() self.net = nn.Sequential( nn.Linear(10, 10), ) def forward(self, x): return self.net(x) if __name__ == '__main__': dataset = MyDataset('train_data.txt') model = MyModel() print(model) data = DataLoader(dataset, batch_size=10, shuffle=True) model = MyModel().to('cuda') criterion = nn.MSELoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1) n_epochs = 10 for epoch in range(n_epochs): model.train() # 训练模式 for x, y in data: x, y = x.to('cuda'), y.to('cuda') optimizer.zero_grad() # 设置梯度为零 pred = model(x) print(f"x:{x}") print(f"y:{y}") print(f"pred:{pred}") loss = criterion(pred, y) # 计算损失 loss.backward() # 计算梯度(反向梯度) optimizer.step() # 更新模型参数 # print(f'[{epoch + 1}/{n_epochs}], Loss: {loss.item():.4f}') 以上是我的代码x:tensor([40., 10., 45., 15., 35., 50., 55., 20., 25., 30.], device='cuda:0') y:tensor([ 80., 20., 90., 30., 70., 100., 110., 40., 50., 60.], device='cuda:0') pred:tensor([-40.9228, -23.0146, -22.7525, 10.2778, -19.8213, 5.3241, 2.2468, 24.8815, -11.1552, 1.0356], device='cuda:0', grad_fn=<ViewBackward0>) x:tensor([15., 30., 25., 45., 55., 40., 20., 50., 10., 35.], device='cuda:0') y:tensor([ 30., 60., 50., 90., 110., 80., 40., 100., 20., 70.], device='cuda:0') pred:tensor([24211.5664, 8633.0283, 22586.9766, 3976.1594, 17981.4492, 18973.1211, 21626.9746, 3057.3142, 12259.4131, 11827.8213], device='cuda:0', grad_fn=<ViewBackward0>) x:tensor([25., 45., 50., 55., 30., 10., 20., 35., 40., 15.], device='cuda:0') y:tensor([ 50., 90., 100., 110., 60., 20., 40., 70., 80., 30.], device='cuda:0') pred:tensor([-5092356.5000, -1805359.6250, -4746004.5000, -818315.3125, -3763448.5000, -3978626.5000, -4545977.0000, -622681.5000, -2577487.2500, -2476017.2500], device='cuda:0', grad_fn=<ViewBackward0>) x:tensor([55., 10., 45., 20., 30., 35., 50., 25., 40., 15.], device='cuda:0') y:tensor([110., 20., 90., 40., 60., 70., 100., 50., 80., 30.], device='cuda:0') pred:tensor([1.0268e+09, 3.6404e+08, 9.5698e+08, 1.6502e+08, 7.5886e+08, 8.0224e+08, 9.1664e+08, 1.2557e+08, 5.1973e+08, 4.9926e+08], device='cuda:0', grad_fn=<ViewBackward0>) x:tensor([55., 20., 45., 35., 50., 15., 30., 10., 25., 40.], device='cuda:0') y:tensor([110., 40., 90., 70., 100., 30., 60., 20., 50., 80.], device='cuda:0') pred:tensor([-2.3151e+11, -8.2080e+10, -2.1577e+11, -3.7208e+10, -1.7110e+11, -1.8088e+11, -2.0667e+11, -2.8312e+10, -1.1718e+11, -1.1257e+11], device='cuda:0', grad_fn=<ViewBackward0>) x:tensor([50., 25., 30., 35., 15., 40., 20., 55., 10., 45.], device='cuda:0') y:tensor([100., 50., 60., 70., 30., 80., 40., 110., 20., 90.], device='cuda:0') pred:tensor([4.7832e+13, 1.6958e+13, 4.4579e+13, 7.6873e+12, 3.5350e+13, 3.7371e+13, 4.2700e+13, 5.8494e+12, 2.4211e+13, 2.3257e+13], device='cuda:0', grad_fn=<ViewBackward0>) x:tensor([35., 10., 45., 20., 15., 50., 55., 30., 25., 40.], device='cuda:0') y:tensor([ 70., 20., 90., 40., 30., 100., 110., 60., 50., 80.], device='cuda:0') pred:tensor([-1.0547e+16, -3.7394e+15, -9.8300e+15, -1.6951e+15, -7.7949e+15, -8.2405e+15, -9.4156e+15, -1.2898e+15, -5.3386e+15, -5.1283e+15], device='cuda:0', grad_fn=<ViewBackward0>) x:tensor([20., 55., 50., 40., 35., 10., 30., 25., 15., 45.], device='cuda:0') y:tensor([ 40., 110., 100., 80., 70., 20., 60., 50., 30., 90.], device='cuda:0') pred:tensor([2.0787e+18, 7.3698e+17, 1.9374e+18, 3.3408e+17, 1.5363e+18, 1.6241e+18, 1.8557e+18, 2.5421e+17, 1.0522e+18, 1.0107e+18], device='cuda:0', grad_fn=<ViewBackward0>) x:tensor([45., 30., 25., 10., 35., 15., 40., 55., 50., 20.], device='cuda:0') y:tensor([ 90., 60., 50., 20., 70., 30., 80., 110., 100., 40.], device='cuda:0') pred:tensor([-4.0529e+20, -1.4369e+20, -3.7773e+20, -6.5136e+19, -2.9953e+20, -3.1665e+20, -3.6181e+20, -4.9563e+19, -2.0514e+20, -1.9706e+20], device='cuda:0', grad_fn=<ViewBackward0>) x:tensor([20., 50., 10., 25., 40., 55., 30., 35., 15., 45.], device='cuda:0') y:tensor([ 40., 100., 20., 50., 80., 110., 60., 70., 30., 90.], device='cuda:0') pred:tensor([7.9816e+22, 2.8298e+22, 7.4388e+22, 1.2828e+22, 5.8988e+22, 6.2360e+22, 7.1252e+22, 9.7607e+21, 4.0400e+22, 3.8808e+22], device='cuda:0', grad_fn=<ViewBackward0>)这是运行结果，但是训练的效果远不达预期，还越来越远，这是什么情况？
08-11
print(f'Epoch [{epoch+1}/100], Loss: {loss.item():.4f}') ``` ### 6. 检查数据质量和随机种子 确保输入数据和目标变量没有异常值或错误。可以设置随机种子（如 `torch.manual_seed(42)`）以保证实验的可重复性...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值