Start learning C

最新推荐文章于 2024-07-01 10:18:30 发布
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分类专栏： C/C++ 文章标签： c c primer plus eclipse netbeans kedevelop
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/neuandustbneo/article/details/12884349

Once learned in my college.... Now I'm going to pick it up.

Textbook: <<C Primer Plus>>

OS: Ubuntu 12.04 LTS

IDE: Eclipse

Version controll: SVN


I also installed Netbeans and KDevelop. But seems eclipse is the easiest one which you don't need to take much time on how to use, or possibly netbeans. Anyway, I chose eclipse.


强化学习：Q-learning的C语言实现
weixin_40571937的博客
12-12 5371
强化学习：Q-Learning学习笔记（C语言实现） 一. 强化学习（增强学习）的概念： 机器学习算法大致可以分为三种： 1. 监督学习(如回归，分类) 2. 非监督学习(如聚类，降维) 3. 强化学习 什么是强化学习呢？ 强化学习（reinforcementlearning, RL）又叫做增强学习，是近年来机器学习和智能控制领域的主要方法之一。 定义: Reinforcement lear...
Q_learning 强化学习C语言版本
zzr
05-18 3273
第一次听到“增强学习”(Reinforcement Learning)的时候，我以为只是在“深度学习”的基础上又玩儿的新花样。后来稍微了解了一下，发现其实是完全不同的概念，当然它们并非互斥，反而可以组合，于是又有了“深度增强学习”(Deep Reinforcement Learning)。目前很少有用C语言去写一个强化学习的，我认为在嵌入式以及无线传感网络中强化学习也是很有用处的，因此本小编用C语...
c语言读取文件read,从零开始学习c语言(一)之读取文本文件(函数fgets) - seven - 51cto（Start learning the C language from scratch....
weixin_35064201的博客
05-20 499
从零开始学习c语言(一)之读取文本文件(函数fgets) - seven - 51cto(Start learning the C language from scratch. Read the text file (function fgets) - seven - 51CTO)Learning C language from scratch (a) read text file (functi...
Q-learning的强化学习2*2案例C语言实现
dongbao520的博客
06-03 754
———————————————————————————————————————————————— 版权声明：本文为优快云博主「小然_ran」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_23144435/article/details/80368635 Q-Learning是强化学习算法核心思想 Q-Learning是强化学习算法中value-based的算法，Q即为Q（s，a），就是在某一个时刻的sta.
Q Learning算法实现
m0_52209879的博客
03-13 1884
Q learning 算法是一种value-based的强化学习算法，Q是quality的缩写，Q函数 Q(state，action)表示在状态state下执行动作action的quality， 也就是能获得的Q value是多少。算法的目标是最大化Q值，通过在状态state下所有可能的动作中选择最好的动作来达到最大化期望reward。Q learning算法使用Q table来记录不同状态下不同动作的预估Q值。
aidlearning安装MySQL报错_试玩Aid Learning
weixin_39636057的博客
01-26 203
前言记录一下步骤下载安装切换源## 打开Terminal复制回车即可cd /etc/apt/&&cp sources.list sources.list.bk&&echo deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/debian/ buster main contrib non-free > sources.list&...
Heterogeneous Graph Contrastive Learning for Recommendation
Zjkorigin的博客
05-13 1535
图神经网络（GNN）已成为推荐系统中对图结构数据进行建模的强大工具。然而，现实生活中的推荐场景通常涉及异构关系（例如，社交感知的用户影响力、知识感知的项目依赖性），其中包含丰富的信息来增强用户偏好学习。在本文中，我们研究了异构图增强关系学习的推荐问题。最近，对比自监督学习在推荐领域取得了成功。鉴于此，我们提出了一种HGCL，它能够将异构关系语义纳入用户-项目交互模型中，并通过学习增强知识转移。然而，异构辅助信息对交互的影响可能因用户和项目而异。为了推进这个想法，我们通过。
Spring Boot集成DeepLearning4j实现图片数字识别
HBLOG
07-01 2197
DeepLearning4J（DL4J）是一套基于Java语言的神经网络工具包，可以构建、定型和部署神经网络。DL4J与Hadoop和Spark集成，支持分布式CPU和GPU，为商业环境（而非研究工具目的）所设计。Skymind是DL4J的商业支持机构。Deeplearning4j拥有先进的技术，以即插即用为目标，通过更多预设的使用，避免多余的配置，让非企业也能够进行快速的原型制作。DL4J同时可以规模化定制。DL4J遵循Apache 2.0许可协议，一切以其为基础的衍生作品均属于衍生作品的作。
How to start learning Hadoop and Mapreduce?
hiphopmattshi的专栏
07-29 865
How to start learning Hadoop and Mapreduce? up vote 11 down vote favorite 7 How to start learning Hadoop and Mapreduce? Is there any tutorial on hardware requirement a
start-learning-react-native
06-02
01 Hello world（文本和样式） 02 本地和网络镜像 03 文本输入 04 路由（NavigatorIOS） 05 ES6 组件 06 按钮（TouchableHighlight） 07 获取API 08 超级代理API 09 Navigator Push Pop (NavigatorIOS) ...
Learning C for Arduino
03-29
Learning C for Arduino by Syed Omar Faruk Towaha English | 24 Mar. 2017 | ASIN: B01N7F91HN | 378 Pages | AZW3 | 19.45 MB Key Features Get hands-on experience with the Ardruino board and learn to ...
START-Summit-2017-Blockchain-Machine-Learning-Workshop:来自2017年瑞士START峰会的DataReply区块链和机器学习研讨会的演示材料和示例代码
03-29
START-Summit-2017-Blockchain-Machine-Learning-Workshop 来自2017年瑞士START峰会的区块链和机器学习研讨会的演示材料和示例代码 介绍 该代码的目的是在一个简单的示例中演示如何将区块链技术，智能合约和机器...
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10-13
2 A Gentle Start 33 2.1 A Formal Model { The Statistical Learning Framework 33 2.2 Empirical Risk Minimization 35 2.2.1 Something May Go Wrong { Overtting 35 2.3 Empirical Risk Minimization with ...
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06-22
You will start by setting up your C# environment for machine learning with the required packages, Accord.NET, LiveCharts, and Deedle. We will then take you right from building classifcation models ...
K8s 很难么？带你从头到尾捋一遍，不信你学不会
民工哥的博客
02-23 9844
点击关注公众号，回复“1024”获取2TB学习资源！为什么要学习 Kubernetes?虽然 Docker 已经很强大了，但是在实际使用上还是有诸多不便，比如集群管理、资源调度、文件管理等...
10天智能锁项目实战第1天（了解单片机STM32F401RET6和C语言基础）
北豼不太皮的博客
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10天智能锁项目实战第1天（了解单片机STM32F401RET6和C语言基础）一、学习目标二、了解单片机STM32F401RET6三、C语言基础 一、学习目标 二、了解单片机STM32F401RET6 4、STM32F401RE特征 三、C语言基础 1.数据类型 常用2的次方： 2^7 = 128 2^8 = 256 2^15 = 32768 2^16= 65536 51单片机常见的数据类型： char: 占内存1字节 取值范围：-128~127 -2^7 ~ 2
Android开发（1） | Fragment 的应用——新闻应用
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文章目录 news_item.xml： <TextView xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" android:id="@+id/news_title" android:layout_width="match_parent" android:layout_height="wrap_content" android:lines="1" android:ellipsize="
系统学习 TypeScript（四）——变量声明的初步学习
编程三昧
02-25 1956
认识了 TypeScript 中的基础类型，接下来当然是变量声明的相关学习了，我在这里记录一下我学习过程中的一些总结。
清除浮动的五种方法
weixin_52212950的博客
02-22 3018
为什么要清除浮动？因为往往浮动后的子元素因为脱离了标准流，不能自动撑起父元素的高度，所以会对后续布局产生影响，对此清除浮动不如理解为清除浮动产生的影响更为合理。 例如：我们设置了两个盒子如图所示，粉色为父盒子，只有宽度没有高度，蓝色盒子有宽有高，粉色盒子的高由蓝盒子的高度撑开。 但是给蓝色的子盒子设置了左浮动后，脱离了标准流，无法再撑开粉盒子，可以看到粉盒子高度变成了0； 清除浮动有五种方法： 直接设置父元素的高度 额外标签法 单伪元素法 双伪元素法 ove.
warming-start
最新发布
12-28
### Warm Start in IT Systems and Applications Warm start refers to initializing or restarting an IT system, server, or application where some state information is retained from a previous session. This contrasts with cold starts, which begin without any preserved context. #### Characteristics of Warm Starts A warm start typically involves loading previously saved states into memory quickly[^1]. For instance, when dealing with network configurations tailored for industrial applications across various scenarios, maintaining certain parameters between sessions ensures faster recovery times and improved performance during restarts. For servers and cloud-based services operating under fixed resource capacities \(C\), such as CPU cores, implementing strategies like warm starts helps optimize startup processes by leveraging pre-initialized components rather than rebuilding everything anew each time[^3]. In practical implementations involving large models or datasets—such as fine-tuning GPT-3.5 on specific data sets—the concept of warming up becomes crucial not only at the infrastructure level but also within machine learning pipelines themselves. Pre-loading model weights or caching frequently accessed parts of databases reduces latency significantly compared to starting completely fresh every single run[^2]. ```python def perform_warm_start(): try: # Load existing configuration if available config = load_existing_config() # Initialize based on loaded settings initialize_system(config) print("System initialized using warm start.") except FileNotFoundError: print("No prior configuration found; performing full initialization.") perform_warm_start() ```
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