日常学习

最新推荐文章于 2023-02-07 22:54:06 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u014296725/article/details/78474410
本文通过一个具体的编程实例讲述了在循环嵌套中直接修改循环变量可能导致的难以预料的bug，强调了良好的编程习惯对于避免此类问题的重要性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

刚才做着题，发现出现了莫名的bug，调了半天才发现问题，写程序的时候一定要记得不要在循环嵌套里改变循环的变量，不然总会出现蜜汁bug

Origin日常学习笔记2——图层绘制
qq_47245131的博客
03-21 8838
*P19 多图层图形的绘制* **一、图层的添加** 空白处右键，单击New Layer（Axes） -X -Y：链接图层，选择x轴和y轴设置。 Inset：内嵌图层设置。 **二、调整图层位置大小** 按住Ctrl进行缩放，可保持长宽比。 精确调整：View->Show->Layer Gird 显示图层网格，Format->Snap Layers to Gird 吸附图层到网格。Tools->Options->Page->Gird Spacing.
Origin日常学习笔记1——绘制图形细节
qq_47245131的博客
03-07 7225
P13 绘图细节设置 双击图像空白处：plot detail 一、定位到图像时：（单击文件夹） print/dimensions:图像规格，打印输出设置 miscellaneous:图层选择快捷设置 display:背景 legends/titles:图例代码指向、更新时图例设置 二、定位到图层时：（单击Layer1） background:图层背景 size/speed:图层规格、最多采样点 display:比例元素、显示xy轴等、分隔线之类 stack:多曲线图..
Qt日常学习
qq_60609496的博客
07-28 2596
Qt日常学习
日常学习记录——使用Visio2019绘制思维导图
weixin_39276221的博客
02-07 4679
2] 孙上鹏. 无绝缘轨道电路故障诊断方法研究[D].北京交通大学,2014.
谈谈对计算机思维在生活中的应用,逻辑思维及计算思维在日常学习中的应用(一)...
weixin_39539733的博客
06-17 2640
"许多宝爸宝妈问我，为什么要让孩子学习编程？其实所有的人类认知过程，都离不开“思维三部曲”：WHY,WHAT,HOW。为什么学？学什么？怎么学？探寻这三个问题答案的过程，就是透过现象看本质的过程。我跟家长们探讨“为什么要让孩子学习编程” 这个问题的时候，通常都包含两个部分的结论：1.是时代的发展对孩子们提出的新要求，这里我们暂不展开讨论。2.是因为它是思维训练最便捷最好的方式。为什么这么说？大概在...
新发的日常学习——IDA的入门使用，反编译so/dll文件（反编译神器）
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10-17 3万+
文章目录一、前言二、IDA下载安装三、IDA使用1、编写test.c2、将test.c编译成so文件3、用IDA打开so文件4、找函数四、结束语 一、前言 之前一般是搞搞c#、java的反编译，比较方便，如果是用C/C++写的so，用什么工具来反编译呢？最有名的应该是IDA了。 二、IDA下载安装 链接：https://pan.baidu.com/s/1NATDYzomBYiwrwdH6qBjUA 提取码：2dmy IDA官网：https://www.hex-rays.com/ 三、IDA使用 1、编写te
日常学习记录——封校期的学习日常
weixin_39276221的博客
11-28 915
每天都为自己的个人项目做一点工作，而不是集中在每个周末。这篇博客为宿舍区封控后的第一个工作日上午的学习内容总结。
【日常学习】U-net的改进
东南逮虾户的博客
03-28 1万+
【日常学习】U-net的改进 文章地址：基于改进 U-NET 网络的神经分割方法研究 ResNet ResNet建立的模块如下： 残差网络提出了一个捷径(shortcut)的概念，即跳过一个或多个层，将输入结果直接添加到底层，残差网络可以通过下面的公式1来表示 H(x)=x+F(x)         &nb...
把飞书融入日常学习流程：一个人的飞书也挺好
飞书
03-12 7475
作为仍然奋斗在学术一线的学生，在很多同学和朋友眼里我一直是个喜欢折腾各种工具的「少数派」。除了每天必看的科研动态和文献之外，自己喜欢在摸鱼的时候折腾一些感兴趣的工具，用能提高效率的工具让自己拥有更多的摸鱼时间，我感觉这个逻辑没毛病，你觉得呢？ 最早知道飞书是 2019 年初陆续出现的媒体报道，各类报道中我能提取到的信息无非是「布局」和「战略」这类离我遥远的词汇。直到 2019 年下半年飞书陆续开...
java日常学习：继承
yan_star的博客
11-02 4556
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基于微信小程序的日常学习打卡系统
09-22
基于微信小程序的日常学习打卡系统旨在帮助用户形成良好的学习习惯，通过定期打卡记录学习进度，提高学习效率。系统通常包含以下功能模块： 1. **用户注册与登录**：用户通过微信账号一键登录，实现快速注册与身份...
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基于微信小程序的日常学习打卡系统 -包含源码-说明文档-演示视频
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基于微信小程序的日常学习打卡系统 云开发-微信小程序 登录，自己选个任务，设定个时间，然后开始专注做这件事，就开始倒计时，期间就一直一个倒计时页面，计时完了就可以在线打卡，填写文字，上传个图片啥的。 ...
日常学习资料，linux学习，日常学习资料，linux学习。
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基于微信小程序的日常学习打卡系统是一种在线学习辅助工具，旨在帮助用户建立良好的学习习惯和打卡记录，提高学习效率。该系统采用Spring Boot和微信小程序技术开发，支持用户查看课程表、学习任务、打卡记录和积分...
西门子1200多轴伺服步进FB块程序详解及其工业自动化应用 - 工业自动化 实战版
08-13
西门子1200伺服步进FB块程序的特点和应用。该程序由两个FB组成，分别采用Sc L和梯形图编写，支持PTO脉冲和PN网口模式，适用于多种伺服和步进电机。文中提供了详细的中文注释和关键代码片段，展示了其在不同品牌设备如西门子s120、v90、雷赛步进、三菱伺服等的成功应用案例。此外，还强调了程序的兼容性和灵活性，使其能适应多轴控制和复杂控制需求。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是那些需要深入了解和应用西门子1200伺服步进FB块程序的人群。 使用场景及目标：①用于多轴伺服和步进电机的精确控制；②适用于PTO脉冲和PN网口模式的控制需求；③帮助工程师快速理解和调试程序，提高工作效率。 其他说明：本文不仅提供了理论讲解，还有实际操作指导，确保读者能够在实际项目中顺利应用该FB块程序。
【C语言编程】函数调用规则与实现：函数声明、调用方式及参数传递详解
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08-13
内容概要：本文详细介绍了C语言中函数调用的相关知识。首先阐述了函数调用的一般形式，强调即使无参函数也需保留括号；当存在多个实参时，它们之间需用逗号分隔且数量与类型须匹配形参。文中特别指出不同编译器对实参求值顺序可能存在差异，如Turbo C++采用从右至左求值。其次，讲解了三种函数调用方式：作为语句执行特定操作、作为表达式返回值参与运算、作为参数传入另一函数。再者，强调了函数声明的重要性，包括库函数需通过预处理指令引入头文件，用户自定义函数若定义在调用之后则需要提前声明，明确了函数声明与定义的区别。最后提供了几个练习题，帮助读者巩固所学知识。; 适合人群：正在学习C语言编程，尤其是对函数调用机制感兴趣的初学者或有一定基础的学习者。; 使用场景及目标：①理解函数调用的基本规则，包括实参与形参的对应关系；②掌握不同编译环境下实参求值顺序的差异；③学会正确地声明和定义函数以确保程序正确运行。; 其他说明：文中还提供了几个实践题目，鼓励读者动手实现pow()、sqrt()函数及字符统计程序，以加深理解。此外，提及了fishc.com网站VIP会员可获取相关资源，支持网站运营和个人发展。
MATLABSimuLink环境下三相STATCOM无功补偿技术的研究与仿真
08-13
内容概要：本文探讨了在MATLAB/SimuLink环境中进行三相STATCOM（静态同步补偿器）无功补偿的技术方法及其仿真过程。首先介绍了STATCOM作为无功功率补偿装置的工作原理，即通过调节交流电压的幅值和相位来实现对无功功率的有效管理。接着详细描述了在MATLAB/SimuLink平台下构建三相STATCOM仿真模型的具体步骤，包括创建新模型、添加电源和负载、搭建主电路、加入控制模块以及完成整个电路的连接。然后阐述了如何通过对STATCOM输出电压和电流的精确调控达到无功补偿的目的，并展示了具体的仿真结果分析方法，如读取仿真数据、提取关键参数、绘制无功功率变化曲线等。最后指出，这种技术可以显著提升电力系统的稳定性与电能质量，展望了STATCOM在未来的发展潜力。 适合人群：电气工程专业学生、从事电力系统相关工作的技术人员、希望深入了解无功补偿技术的研究人员。 使用场景及目标：适用于想要掌握MATLAB/SimuLink软件操作技能的人群，特别是那些专注于电力电子领域的从业者；旨在帮助他们学会建立复杂的电力系统仿真模型，以便更好地理解STATCOM的工作机制，进而优化实际项目中的无功补偿方案。 其他说明：文中提供的实例代码可以帮助读者直观地了解如何从零开始构建一个完整的三相STATCOM仿真环境，并通过图形化的方式展示无功补偿的效果，便于进一步的学习与研究。
基于CNN-LSTM-Attention神经网络的高精度时间序列预测程序：风电功率与电力负荷预测应用 - 深度学习
08-13
内容概要：本文介绍了一个基于卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)和注意力机制(Attention)的时间序列预测模型。该模型主要用于电力负荷和风电功率的高精度预测。文中详细描述了模型的构建步骤，包括数据预处理、模型搭建、训练和评估。首先，通过Pandas和Matplotlib等工具进行数据处理和可视化，接着利用Keras库构建CNN-LSTM-Attention架构的神经网络，最后通过均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)等多个评价指标对模型进行了全面评估。 适合人群：对深度学习有一定了解的研究人员和技术开发者，特别是从事能源领域数据分析的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要对未来电力负荷或风电功率进行精准预测的应用场景，如电网调度、能源管理等。目标是提高预测准确性，从而优化资源配置，减少不必要的浪费。 其他说明：该模型不仅展示了强大的预测能力，还提供了详细的代码实现和注释，便于使用者理解和修改。此外，文中提到的所有技术和方法都可以根据具体的业务需求进行灵活调整。
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