同时还鼓励平台无关的编程。

本文回顾了C语言及其衍生的C++语言的历史发展,讲述了它们如何从贝尔实验室诞生并逐渐演变成现代编程世界中不可或缺的一部分。文章还介绍了这两种语言的设计理念、关键特性以及各自的标准制定过程。

C语言是由贝尔实验室的Dennis Ritchie在1972开发的,主要是作为一种系统编程语言。也就是说,用一种语言编写操作系统。里奇的主要目标是产生一个简约的语言,易于编译,允许高效的内存访问,产生高效的代码,而不需要大量的运行时支持。因此,对于一个高层次的语言,它的设计是相当低的水平,同时还鼓励平台无关的编程。

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#include <iostream>
 
int main()
{
    std::cout << "The sum of 3 and 4 is: " << add(3, 4) << std::endl;
    return 0;
}
 
int add(int x, int y)
{
    return x + y;
}

C结束了如此高效、灵活,在1973,里奇和肯·汤普森改写了大部分的UNIX操作系统使用很多以前的操作系统都是用汇编。不同的组件,它关系到一个特定的CPU程序,C的出色的便携性允许UNIX重新编译的许多不同类型的计算机,加速通过。C和UNIX的命运绑在一起,和C的人气部分是与UNIX的成功作为一个操作系统。
1978,Brian Kernighan和Dennis Ritchie出版了一本名为“C语言程序设计”。这本书,通常被称为K & R(作者的姓氏后),提供了一个非正式的语言规范,并成为阿德的事实标准。当需要最大的可移植性,程序员将坚持在K & R的建议,因为当时大多数编译器实施的K & R标准。
1983、美国国家标准协会(ANSI)成立了一个委员会来建立1989 C.正式标准(委员会永远做任何事),他们完成了,并发布了C89标准,通常称为ANSI C 1990国际标准化组织采用ANSI C(有一些小的修改)。这个版本的C被称为C90。最终成为ANSI C编译器/型号兼容,并期望获得最大的可移植性程序进行编码,这一标准。
1999、ANSI委员会发布了新版本的C称为C99。它采用的许多功能已经进入了编译器的扩展,或已经在C++实现。

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#include <iostream>
 
int add(int x, int y)
{
    return x + y;
}
 
int main()
{
    std::cout << "The sum of 3 and 4 is: " << add(3, 4) << std::endl;
    return 0;
}

C++
C++(明显看到plus)是由贝尔实验室作为一个C扩展Bjarne Stroustrup开发,从1979开始。C++增加了许多新功能的C语言,也许是最好的认为是C的一个超集,虽然这是不严格的一些特征为C99引入不在C++存在。C++的成名主要是由于事实上它是一种面向对象的语言。至于一个对象是什么,以及它与传统的编程方法有什么不同,我们将在第8章(基本面向对象编程)中讨论这个问题。
C++被批准在1998由ISO委员会,并再次在2003(称为C++ 03)。两个更新的C++语言(C++ C++ 11和14,2011和2014相应)批准已自那时以来,对语言添加额外的功能。从这些更新的相关功能将在这些教程中讨论。
C和C++的哲学
C和C++的基本设计理念可以概括为“信任程序员”--这是美妙的,因为编译器不如果你想标新立异,道理站在你的方式,但也很危险,因为编译器不会如果你尝试做一些能产生意外的结果,站在你的方式。这是一个主要的原因,知道你应该在C / C++不几乎是一样重要的要知道什么是你应该做的——因为有不少陷阱,如果没有意识到新的程序员很可能陷入。
注意,在做这些教程之前,你不必学习C编程。我们会教你所有你需要知道的事情(包括陷阱避免)前进的道路上!
内容概要:本文详细介绍了一个基于JavaVue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定JavaVue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方的例子。 简单的平方问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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