学习日志上课190721

最新推荐文章于 2024-12-09 19:24:04 发布

Juanmaozyn

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分类专栏：学习日志

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本文探讨了数组在函数调用中的特殊行为，如地址传递及大小未知等问题，并深入讲解了如何利用字符数组处理字符串，包括主对角线与副对角线等概念，最后提到了二叉树和堆排序的学习任务。

内容回顾

地址调用数组名后不加 [ ]

被调用函数无法知道数组大小

实参数组和形参数组可以同名

i+j=n-1 副对角线

i=j 主对角线

字符数组

' ' 返回ASCII码

" "返回地址

用字符数组来处理字符串

任务

自学二叉树堆排序

确定要放弃本次机会？

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Juanmaozyn

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编程学习日志

yaoguaiba579567的博客

10-08

2743

今天是2021年10月3日。我正读着大三，想把之前的一些东西在这里总结一下，包括自学java编程，之前也学了python的数据分析、机器学习、爬虫之类的，但是觉得python将来不好就业，就选择了再学习java，所幸还来得及。之所以会选择学习编程来就业，其实也是因为现在是某211的经济管理学院的学生，上网查了一下自己这个专业将来的薪资，很低。因为家里穷，而且我是一个男人，我将来要养家，我根本不敢去赌。现在在大学上课的同时，自己学

[学习日志]深度学习-李宏毅深度学习的一些技巧

gjh1716718326的博客

01-20

197

关于过拟合过拟合的很重要一个评判标准:在训练集上结果足够好关于DropOut 只有在训练集很好且测试集不好的时候用如果训练集效果很差,Dropout之后只会更差关于深度越深效果越差的现象这个是由梯度消失导致的,靠近输入端的参数的梯度会很小,更新速度慢. 为什么会这样呢?可以从微分的定义角度来看这个问题:即自变量的微小改变对因变量的影响大小. 然后再结合sigmoid的特性,即实数域到(0,1)的映射.宏观来看是一种缩小,每sigmoid一次,就会缩小一次那么自变量对因变量的影响,也自然而然

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学习日志上课190715

weixin_45385619的博客

07-16

165

内容回顾数据类型说明符号 printf 修饰符 m 数据若超过m，按实际位数输出显示只能从上往下从左往右 scanf 不能输入带空格的字符串数据输入过程中产生的垃圾的处理方式 1.%*c 不赋值给任何变量 scanf（“%c%c*%c”，&a，&b）； 2.getchar（） 3.fflush(stdin)清除输入缓冲区结构体整体操作...

学习日志上课190717

weixin_45385619的博客

07-17

130

学习内容位运算按位与 & 把某些代码清零或者保留一个数的某些位其余各位置零按位或 | 将某位置1 其余各位不变按位异或 ^ 使一个数某位翻转其余各位不变按位取反 ~ 间接的构造一个数以增强程序的可移植性先取反再移动主函数参数顺序点 i++ 逐个计算结果进栈 i++ 先进栈后自增所有的++i 和i结果相同一起进栈...

学习日志上课190711

weixin_45385619的博客

07-11

126

学习内容 gcc的指令多文档编译的指令程序库的创建 gdb调试器的命令断点及命令 make 工具错误晚上编写makefile文件时出错检查得mul文件中缺少makefile文件明日任务完成作业复习今日所学内容今天的学习内容还是很多的，需要及时看笔记复习。晚上缺少Makefile文件的错误中认识到，检查错误需要耐心和细心。当然，希望以后少犯...

个人学习日志 DAY12

2403_87535029的博客

12-09

883

其实在小结里都写了，if语句在帮我们在实际项目中有着非常重要的地位，它能帮我们筛选我们需要的程序。那么在之后的学习中我们将学到字典的相关内容。昨天做ppt写到了凌晨，还在等组员的ppt进行二改，事情没做完睡不着，但代价是今天上微观经济学睡着了，下课被老师说了（哭）上课把平板背板摔了，尬住了（）要接着改ppt了开润，明天晚上要去社团招新玩一圈，请个假吧（也许会发）明天见~Bye~

个人学习日志 DAY3

2403_87535029的博客

11-26

1018

米娜桑！第二章学完了，按照3天一章的进度还剩9章27天可以学完基础知识~这个进度确实太慢了，所以周四无课和周末两天需要每天学一章，提高学习效率，这样一周可以学四章，两周就可以Game Over了哈哈哈哈！后面还有9章项目内容感觉都好有趣！已经开始迫不及待了！这两天上课的时候有技术方面的疑问时，我已经可以时时搜索了，不懂就问互联网嘛~那么今天就这样了，看书去了！拜拜！

学习日志1

ct978017480的博客

09-03

138

学习日志1 姓名：陈婷日期：2018/09/03 今日学习任务安装VM，对C语言的复习，学习虚拟机的操作。今日任务的完成情况成功安装开发环境，完成上课的任务与课后作业。课后作业 #include<stdio.h> void mystrcat(char *dest,const char *src) { while(*(++dest))...

spring学习日志

qq_47293496的博客

05-24

180

Exception in thread "main" org.springframework.beans.factory.NoUniqueBeanDefinitionException: No qualifying bean of type 'com.spring.mod.Person' available: expected single matching bean but found 2: personOne,personTwo at org.springframework.beans.factory

永磁同步电机学习日志总结Day4-1

a252514250的博客

09-30

550

啦啦啦

基于深度学习的人脸识别考勤系统，具备基础的人脸录入，人脸识别，考勤管理，课堂管理，班级管理，日志管理等功能.zip

02-19

本项目以“基于深度学习的人脸识别考勤系统”为主题，结合了人工智能、深度学习以及Python编程技术，实现了包括人脸录入、人脸识别、考勤管理、课堂管理、班级管理和日志管理等一系列功能，为教育机构、企业等提供了...

0基础速通主线Unity之支线C#个人学习日志day3

2303_80176993的博客

06-08

415

内容仅记录个人的学习历程并心得今天是我入门C#的第三天。为什么学C#？我一直都有开发一款属于自己的游戏的想法，兴趣使然，我决定付诸行动。在我的理解中，unity是目前比较成熟游戏引擎，可以实现2d和3d游戏的制作，引用广泛，所以我选择它。而要能够开始使用Unity，配套的C#编程语言成了我的必选项，就把它当成是正式开发游戏前置任务吧。我怎么自学？我是小白，想要效率最大化，我清楚不能太过浮躁，需要从头开始学好基础。目前我选择跟着b站up主的教程学习C#。很多人说学编程最有效的方法就是自己多敲，

(华清远见）嵌入式学习月度总结

dajk__sd的博客

11-25

1148

嵌入式可以说是当下最有前途的IT应用领域，小到电子词典、手机，大到航空航天设备都是典型的嵌入式系统，因此，通过嵌入式技术人才的职业发展空间是非常大的。

springboot智能在线预约挂号系统【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip

09-05

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

基于机器学习方法的信用风险评估体系构建与实现

09-05

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！

橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip

09-05

橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip

perl-Hash-Flatten-1.19-26.el8.tar.gz

学习日志 上课190721

学习日志上课190721