C语言题库

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分类专栏： C语言随记 文章标签： c语言 java 算法
于 2019-07-01 16:14:45 首次发布
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  • 单项选择题

1．（ A  ）是构成C语言程序的基本单位。

A、函数        B、过程       C、子程序    D、子例程

2．C语言程序从     C          开始执行。

 A) 程序中第一条可执行语句

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SaaS（软件即服务）
08-13 354
结合 DeepSeek 大模型的智能医技云平台，提供「报告实时纠错」和「语音生成报告」功能，基层医院诊断准确率提升至三甲水平，同时支持患者 AI 咨询和报告解读，医患沟通效率提升 50%。中小型企业的 HR 管理利器，2025 年推出「AI 面试助手」，通过分析候选人简历和岗位要求生成面试问题，并自动记录关键信息，招聘周期缩短 40%。全球领先的 ERP 系统，2025 年升级「AI 需求预测」模块，通过分析市场趋势和历史销售数据优化库存，制造业客户库存周转率提升 20%。
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普通人也能看懂的 AI 商业化指南：别追技术，要追效果
08-12 154
AI 创业不神秘，别被 “大模型”“算法” 这些词吓住。找到一个小痛点，用 AI 解决它，让用户愿意花钱。哪怕一个月只赚几千块，慢慢迭代，比空想 “颠覆行业” 靠谱多了。现在就打开记事本，写下你最近觉得 “要是有个工具帮我干这个就好了” 的事 —— 那可能就是你的第一个 AI 产品方向。
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手把手教你做 B 端产品：从调研到落地的实战案例
08-12 238
层级现状问题战略层想从 3 个城市扩展到 10 个缺系统支持大规模分销管理经营层靠 Excel 算提成容易错，工作量大执行层分销链接只有一级标识没法支持二级代理，限制扩张。
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聊聊 B 端产品：写给小白的入门指南
08-12 268
老板关心 “能不能多赚钱、少花钱”；员工关心 “能不能少加班、少挨骂”；最终看的是 “用了系统后，业务指标有没有变好”（比如签约率从 2% 提到 10%，员工效率提高 30%）。记住：B 端产品不是炫技的工具，是帮企业 “降本增效” 的帮手。把业务摸透，把流程理顺，把架构搭好，就成功了一大半。下次再有人聊 B 端产品，你就把这篇甩给他 —— 咱也是懂行的人了。
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聊聊策略产品：其实就是给不同人 “量身定做” 解决方案
08-11 634
别搞一刀切，给不同人不同方案；简单场景人工定规则，复杂场景靠机器算；上线后多盯着数据，不好就改。下次再用 APP 时，你可以想想：它给你的推荐 / 服务，是不是 “量身定做” 的？这背后，可能就藏着一个精心设计的策略哦～
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聊聊增长那些事儿：普通人也能看懂的增长方法论
08-10 761
别迷信 “刷屏”：曝光多不代表真增长，能让用户掏钱、常来用才是本事别信 “零成本”：人力、时间都是成本，算清楚再干别只盯短期：比如 TikTok 早期故意容忍低留存，先堆用户量，靠内容越来越多慢慢提质量，这才是长线思维其实增长没那么玄乎，核心就是：知道自己要啥（目标），知道怎么去（路径），知道怎么越走越顺（优化）。不管是做小生意还是搞大产品，这套逻辑都能用。下次再有人跟你聊增长，你就把这篇甩给他 —— 咱也是懂行的人了！
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今天跟大家聊聊做产品方案那些事儿
08-10 218
功能上线了，得知道用户用得咋样。这时候 “埋点” 就派上用场 —— 在关键步骤埋个 “数据收集器”。用户点了 “会员详情”（知道多少人感兴趣）点了 “购买” 但没付钱（知道哪步卡壳了）成功付款（算转化率）数据到手，就知道 “按钮颜色太淡导致没人点”“价格太高劝退用户”，下次优化就有方向了。写产品方案不用追求高大上，关键是 “说清、说透、能落地”。先讲 “为什么”（需求背景），再讲 “怎么做”（功能细节）C 端盯体验，B 端盯效率上线前用 AB 测试试错，上线后用埋点看效果。
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互联网运营中常见的数据应用方向
08-09 326
从表格横向围绕展开，覆盖从到的完整链条。
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常用指标指数商业类举例绝对干货
08-08 803
这些指标串联起来，能帮企业判断 “用户从哪来、是否愿意付费、付费后会不会再来、长期能赚多少钱、投钱推广值不值”，是业务分析、策略优化的常用 “数据抓手” ，实际用的时候，要结合行业、产品特性灵活调整计算逻辑和解读方式～
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常用指标指数用户类举例绝对干货
08-08 352
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今天跟大家聊聊 AI 产品设计那些事儿
08-08 497
让 AI 当助手，别当老板。找对场景、控制存在感、帮用户少动脑，再加上合规标注，就能做出大家愿意用的好产品。下次用 AI 工具时，你可以多留意这些细节 —— 说不定你也能发现可以优化的地方呢～ 拜拜～
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今天跟大家聊聊 AI 产品的 “考试”—— 也就是 AI 产品能力评测
08-07 277
AI 产品评测不是一次性的事，就像养孩子，得定期检查成长情况。关键是先弄出第一套考题，哪怕简单点，先跑起来，再慢慢迭代。下次你做 AI 产品，别上来就闷头开发，先想想：用户最可能问啥？答对多少才算合格？想清楚这些，产品才不容易翻车～ 拜拜～
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数据驱动的产品需求管理
08-07 363
数据驱动的产品需求管理
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数据分析中的事件分析、漏斗分析、同期群分析、分布分析和用户路径分析
08-07 318
数据分析中的事件分析、漏斗分析、同期群分析、分布分析和用户路径分析
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指标体系与埋点
08-07 377
指标体系与埋点
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拼多多用户画像与标签构建及竞品调研
08-05 911
（注：文档部分内容可能由 AI 生成）
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揭秘 Copilot 类产品：从 GitHub Copilot 到 WPS AI，AI 辅助工具的崛起与未来
08-05 531
Copilot 类产品的崛起标志着 AI 辅助时代的来临。从编程到办公，从文档处理到系统操作，AI 助手正全方位渗透到我们的工作中，重塑着生产方式和效率边界。对于个人而言，拥抱这些工具将成为提升竞争力的关键。我们需要学会与 AI 助手协作，充分利用其优势，同时不断提升自身的创造力和判断力。对于企业来说，布局 Copilot 类产品，推动业务流程智能化转型，将成为把握未来机遇的重要举措。AI 辅助不是取代人类，而是让我们从重复性工作中解放出来，专注于更具创造性和战略性的任务。
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今天跟大家聊聊 “知识库” 这个好东西
08-04 382
知识库的本质是 “让知识流动起来”。无论是企业降本增效，还是个人提升效率，核心都不是建个华丽的系统，而是让该用知识的人，在需要的时候能立刻拿到靠谱的信息。下次整理文档时，别只想着 “归档”，想想 “怎么能让下次用的时候 30 秒搞定”，这就是知识库的精髓啦～ 拜拜～
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今天跟大家聊聊 AI 产品里两个超重要的技术 ——“微调” 和 “RAG”
08-03 396
对大多数人来说，RAG 性价比更高，尤其是中小公司。毕竟不是谁都有几百万去训模型，但谁都需要让 AI 实时懂点 “内部消息”。下次再遇到大模型答不上来的问题，别着急换模型，试试 RAG 挂个知识库 —— 可能简单又好用～ 拜拜～
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，今天跟大伙儿聊聊产品经理天天挂在嘴边的 “数据指标体系”
08-03 840
数据指标不是越多越好，而是 “刚好能监控问题、指导动作”。新手常犯的错是列一堆指标，结果哪个都没盯明白。记住：先搭好核心指标，再慢慢细化，根据产品阶段动态调整 —— 比如早期产品先盯 “用户留存”，成熟期再重点盯 “收入”。下次你再看产品数据，先想想：这个指标能不能告诉我 “用户爽不爽”“生意赚不赚”？能不能指导我做具体动作？能，就留下；不能，就删掉。就这么简单～ 拜拜～
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