iOS开发-Day6-C的复习

1、函数的定义,声明

int add(int x,int y); //函数声明语句
void main(){
    int a,b,c;
    c=add(a,b);
    printf("%d",c);
}
int add(int x,int y){//函数定义
    int z;
    z=x+y;
    return z;
}


2、形参,实参,数组作参数

形参:全称为"形式参数"是在定义函数名和函数体的时候使用的参数,目的是用来接收调用该函数时传如的参数.
实参:全称为"实际参数"是在调用时传递个该函数的参数.

形参的本质是一个名字,不占用内存空间。实参的本质是一个变量,已经占用内存空间。

关于数组作函数参数的一些细节:http://c.biancheng.net/cpp/html/61.html

3、嵌套调用,递归调用

函数嵌套是语言特性,递归调用是逻辑思想。

函数嵌套允许在一个函数中调用另外一个函数,比如有三个函数:

func1(){
    func2();
}
func2(){
    func3();
}
func3(){
    printf("Hello");
}


递归,是一种解决方案,一种思想,将一个大工作分为逐渐减小的小工作,递归是一种思想,只不过在程序中,就是依靠函数嵌套这个特性来实现了。

递归最明显的特点就是,自己调用自己(就是函数嵌套调用)。如下例
void funca()
{
    if(statement1)
        funca();
    else
        exit(0);
}


概括说,函数嵌套就是函数调用函数,是普遍的,递归就是函数调用自身,使函数嵌套的一个特例。

4、static

(1). 全局静态变量

在全局变量之前加上关键字static,全局变量就被定义成为一个全局静态变量。
  1. 内存中的位置:静态存储区(静态存储区在整个程序运行期间都存在)
  2. 初始化:未经初始化的全局静态变量会被程序自动初始化为0(自动对象的值是任意的,除非他被显示初始化)
  3. 作用域:全局静态变量在声明他的文件之外是不可见的。准确地讲从定义之处开始到文件结尾。
定义全局静态变量的好处:
<1>不会被其他文件所访问,修改

<2>其他文件中可以使用相同名字的变量,不会发生冲突。

(2). 局部静态变量

在局部变量之前加上关键字static,局部变量就被定义成为一个局部静态变量。

  1. 内存中的位置:静态存储区
  2. 初始化:未经初始化的全局静态变量会被程序自动初始化为0(自动对象的值是任意的,除非他被显示初始化)
  3. 作用域:作用域仍为局部作用域,当定义它的函数或者语句块结束的时候,作用域随之结束。
注:当static用来修饰局部变量的时候,它就改变了局部变量的存储位置,从原来的栈中存放改为静态存储区。但是局部静态变量在离开作用域之后,并没有被销毁,而是仍然驻留在内存当中,直到程序结束,只不过我们不能再对他进行访问。

      当static用来修饰全局变量的时候,它就改变了全局变量的作用域(在声明他的文件之外是不可见的),但是没有改变它的存放位置,还是在静态存储区中。

(3). 静态函数
  在函数的返回类型前加上关键字static,函数就被定义成为静态函数。
  函数的定义和声明默认情况下是extern的,但静态函数只是在声明他的文件当中可见,不能被其他文件所用。
 

*Tips:

*函数中return之后的代码不再执行

*函数的返回值不能是数组

*源文件可以分割成多个 .h文件 在include后可以使用

今日练习:

//
//  main.m
//  C06
//
//  Created by 严诚 on 15/7/21.
//  Copyright (c) 2015年 严诚. All rights reserved.
//

#import <Foundation/Foundation.h>
#include "op.h"
//计算1+····+n
int sum(int n){
    int sum=0;
    for (int i=1; i<=n; i++) {
        sum+=i;
    }
    return sum;
}
//计算年月日对应第几天
int sumday(int year,int mouth,int day){
    int result=0;
    if (mouth==21) {
        result=day;
    }else if (mouth==2){
        result=31+day;
    }else if (mouth==3){
        result=59+day;
    }else if (mouth==4){
        result=89+day;
    }else if (mouth==5){
        result=120+day;
    }else if (mouth==6){
        result=150+day;
    }else if (mouth==7){
        result=180+day;
    }else if (mouth==8){
        result=211+day;
    }else if (mouth==9){
        result=242+day;
    }else if (mouth==10){
        result=272+day;
    }else if (mouth==11){
        result=302+day;
    }else if (mouth==12){
        result=332+day;
    }
    if ((year%4==0 && year%100 !=0) ||year%400==0) {
        result-=1;
    }
    
    return result;
}

//计算年月日对应第几天
int day2(int year,int month ,int day){
        int allday = 0;
        int daysCount[2][13] =
        {
            {0,31,28,31,30,31,30,31,31,30,31,30,31},
            {0,31,29,31,30,31,30,31,31,30,31,30,31}
        };
    
        int leapYear = ((year % 4==0)&&(year % 100 != 0)) || (year %400 == 0);
    
        for (int i = 1; i < month; i++)
        {
            allday += daysCount[leapYear][i];
        }
        allday += day;
        return allday;
}


//返回三个整数的中值
int camp(int a,int b,int c){
    int s[3]={a,b,c};
    for (int i=0; i<2; i++) {
        for (int j=0; j<2-i; j++) {
            int temp;
            if (s[j]<s[j+1]) {
                temp=s[j];
                s[j]=s[j+1];
                s[j+1]=s[j];
            }
        }
    }
    return s[1];
}


//计算整数的位数
int count(int n){
    int count=0;
    for (int i=0; n>0; i++) {
        n=n/10;
        count++;
    }
    return count;
}

//计算平方
int pingfang(int a){
    int sum=a*a;
    return sum;
}
//计算阶乘
long int jiecheng(int a){
    long int result=1;
    for (int i=1; i<=a; i++) {
        result*=i;
    }
    return result;
}
//平方之后阶乘的和
void cal(){
    long int result;
    result=jiecheng(pingfang(2))+jiecheng(pingfang(3))+jiecheng(pingfang(4));
    printf("%ld",result);
}
//递归求最大公约数
void Eu(int a, int b){
    if(b!=0) {
        if (a<b) {
            int tmp;
            tmp=b;
            b=a;
            a=tmp;
        }
        Eu(b,a%b);
    }
    else{
    printf("%d",a);
    }
}

int main(int argc, const char * argv[]) {
    @autoreleasepool {
//        printf("%d\n",sum(100));
//        int year ,mouth ,day;
//        printf("输入年月日,格式为year.mouth.day");
//        scanf("%d.%d.%d",&year,&mouth,&day);
//        day=sumday(year, mouth, day);
//        printf("%d天",day);
//        printf("%d",camp(4,5,6));
//        printf("%d\n",count(456));
//        op(4, 5);
//        cal();
        Eu(15,10);
    }
    return 0;
}






标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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