那些年,我们一起追过的C++

回顾了作者从1995年开始学习C++的经历,包括在资源有限的情况下如何克服困难进行编程学习,并分享了对《C++PrimerPlus》一书的看法,认为它是C++初学者的最佳选择。
《那些年,我们一起追过的C++》

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最早接触C++是1995年,那时我正在一所普通大学里面读大二,那个年代的学生绝大多数都很喜欢计算机,但是限于条件,只能纸上谈兵,写程序用的是作业本,因为无机可上啊。巨大的市场需求,无数学子的强烈愿望,催生了“上机票”这种产物的诞生。有很多学校看到了这个商机,把学校自建的机房面向学生开放,一般是按小时收费,票价1~2元。要知道在那个年代,在食堂吃顿中午饭,花销也才2~3元,所以这个价格并不便宜。即便如此,那时只要开卖上机票,我们总是蜂拥而至,宁可一天三顿吃馒头,也要把钱省下来学计算机。可能现在的年轻人难以理解我们当时的激情吧,但在当时,我们就是这样做的。那个年代,还没有网吧的概念,我毕业后,过了一两年,才陆陆续续看到网吧的诞生。


在机房上机,我们学的是WS/WPS文字处理工具的打字、排版,编程学的是微软的QBasic,还有Turbo C,操作系统用的是DOS或Novell Linux,都是命令行操作。一看到某个人会盲打,就会下意识地认为这个人计算机水平不错。


那个年代,计算机编程书籍都很贵,更目前的价格基本一致。举例来说,一本Visual Basic大部头书,通常定价在100元左右,到现在仍然如此。或许是图书市场多年来一直是暴利,以至于在这十多年的发展中,价格基本持平,这对于物价已经翻了几十倍的China来说,实在是一件不可思议的事!


学校图书馆计算机方面的书虽然不少,但是新书大多数被老师借去看了,我们偶尔能借到一两本编程书籍,一拿到手,我们会像宝贝一样对待。我看的第一本C++书的书名已经记不清了,但是第一次系统的学习C++编程知识看的就是《C++ Primer Plus》,而且还是英文版的第四版。时间我记得大概是在2002年吧,应该没错。


回顾这么多年来,我认为“Primer Plus”系列书籍是最容易入门的经典书籍,无论是《Java Primer Plus》还是《C Primer Plus》,都是极其简单,易于学习、易于理解的。我在04年学习Java,首选的书籍就是《Java Primer Plus》,虽然在Java领域还有不少经典书籍,比如《Java编程思想》、《Core Java》等,但是最适合入门的书籍无疑还是《Java Primer Plus》。在C编程、C++编程方面同样如此。感谢Stephen Prata写了这么好的书。


“Primer Plus”系列书籍的编写宗旨就是首先应该是初级教程,初级教程应当是友好的、便于使用的,初级教程不要求读者必须先熟悉、掌握相关的技术,初级教程强调的是动手学习,还提供练习题来检验读者对知识的掌握程度。


到现在,《C++ Primer Plus(第六版)》发布了,我拿到了这本书,从头到尾大致翻阅了一遍。《C++ Primer Plus(第六版)》仍然保持了原有的易读、易学习的优点,从C++的历史讲起,包含了C++的基本输入输出、变量、函数、简单数据类型、运算符、复杂数据类型、指针、循环、分支语句、对象和类、函数模板、函数重载、命名空间、作用域、内存分配等入门知识,以及类继承、代码重用、友元、异常、标准模板库、泛型编程等中级知识。最后还介绍了C++11新标准的相关知识。很全面。


说这么多,我最终想表达的观点就是这本书真的不错,值得拥有。各位朋友如果有疑问,尽管跟帖提问,我会尽力回答大家。

转载于:https://www.cnblogs.com/yangjin-55/archive/2012/08/15/2786700.html

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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