给即将考二级C++的一点学习心得

序言

C++是一门很棒的语言,他兼具了C跟其他面向对象的优点。大家都知道众多操作系统都是用C跟C++(当然还有汇编)写的,而 C++在一定程度上可以和C语言很好的结合,甚至目前大多数C语言程序是在C++的集成开发环境中完成的。虽然C++很强悍,但是想要学出点门道来也不是一件容易的事情。

说说之前考过的计算机二级考试(C++)吧,个人感觉基础都很重要,所以这次的考试还是很有价值的。一看书才发现原来自己的基础知识如此薄弱!这让我的信心一下就跌到了谷底。最终采取的依旧是题海战术,成功过关。

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**二级考试的基本构成:**公共基础+C++

一、 公共基础总共分为四章:

其中知识点:

1 算法

指解题方案的准确而完整的描述。是一组严谨地定义运算顺序的规则,每一个规则都是有效的,是明确的,此顺序将在有限的次数下终止。

2 数据结构的基本基本概念

3 线性表及其顺序存储结构

线性表由一组数据元素构成,数据元素的位置只取决于自己的序号,元素之间的相对位置是线性的。 在复杂线性表中,由若干项数据元素组成的数据元素称为记录,而由多个记录构成的线性表又称为文件。

4 栈和队列

栈是限定在一端进行插入与删除的线性表,允许插入与删除的一端称为栈顶,不允许插入与删除的另一端称为栈底。 队列是指允许在一端(队尾)进入插入,而在另一端(队头)进行删除的线性表。rear指针指向队尾,front指针指向队头。

5 线性链表

数据结构中的每一个结点对应于一个存储单元,这种存储单元称为存储结点,简称结点。 结点由两部分组成:(1)用于存储数据元素值,称为数据域;(2)用于存放指针,称为指针域,用于指向前一个或后一个结点。

6 树与二叉树

树是一种简单的非线性结构,所有元素之间具有明显的层次特性。 二叉树的特点:(1)非空二叉树只有一个根结点;(2)每一个结点最多有两棵子树,且分别称为该结点的左子树与右子树。

7 查找技术

顺序查找的使用情况:

(1)线性表为无序表;

(2)表采用链式存储结构。

二分法查找只适用于顺序存储的有序表,对于长度为n的有序线性表,最坏情况只需比较log2n次。

8 排序技术

排序是指将一个无序序列整理成按值非递减顺序排列的有序序列。

二、C++部分

C++是考试的主体部分;当打开考试教程的时候会发现基本没有什么陌生标题,或许说没接触过的也可能就是指针还有模板,下面是C++主体内容的一张简图:

紫色部分圈出的:数据类型,运算符,表达式,流程控制,函数这些应该是编程的入门知识,我觉得也是所有编程语言共通的东西,因为不管是不是完全面向对象的vb,还是后来面向对象的vb.net,c#都有这些知识,而且基本没有什么区别,只是在声明,调用,语法上的略微差异!

然后我们会看到类和运算符重载,虽然在vb中没有明确表示过类的概念,但是vb的控件是涉及到类的概念的,即使不从vb的角度说,在设计模式学习过程中最多接触的就是类,后面在面向对象基础知识的时候也讲到过运算符的重载。

最后

二级考试对我们的要求并不高,所以通过这么分析,找到相同点,只去研究不同点,多刷题,应付考试还是绰绰有余的!虽然平时总觉得自己没什么进步,但是这么一比较自己学到的东西还是挺多的,而且觉得学到的越多,那么再学新的知识就会越容易。。

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SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标第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。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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