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我也要
我和c语言比较有缘，不算是第一次接触，以前为了高考加分学过二级c，基本上就是那些东西，甚至课堂上老师讲的更细。感觉c语言老师虽然年轻，但是教的蛮不错，并且还是看上去比较顺眼的女老师。说实话，在初中第一次接触c语言时，当时有个负责考级的老师不太懂，告诉我们c语言是二级中最简单的，然后......我们就被坑了，但是我还是学下去了。现在到了大学，在上c语言课，完全找不到当初学c语言的那种晦涩的感觉，当我在第一节上机课上，没有看书也没有老师的提示下做出来一个给3个数排序的程序时，发现别人才刚刚会做输出字符，那种无以言表的自豪感，真是一种享受
以后的规划，无非是好好学习各种编程语言，c语言远远不够，再看看在校期间把计算机4级在考出来，会计证，驾照什么一堆证都考考，为以后做好打算。
C语言基本教程 第1课:课前预习,介绍编程语言学习的基本原则和注意事项
C语言基本教程 第1课:课前预习,介绍编程语言学习的基本原则和注意事项 首先说明一下, 我录制的视频和视频配套的本网站文章,当不用于商业目的时,可自由转载使用,如转载请注明转载本网站. 本人联系方式如下: 联系方式: 微信: NTSK13 QQ群: 492381986 网站: http://www.hdswdev.com/ ===========================
大一下自我学习规划
2016年经历了转专业，为了不落下基础技能自愿降级到16级，也就是现在在读大一，因此，我的大一下的课程是比较轻松地。有了充裕的自我的时间，我觉得我需要好好的利用，规划好，避免到时候一直迷茫，没有目标，荒废了这么多时间。不谦虚的说，我应该算是一个比较有上进心，不服输的女孩子，也就是因为这样，我会苦恼，那么多计算机技术，我应该先学哪一个？哪个会比较重要？我现在该怎么做？定什么目标？我总是提前在担心将来应
《Ventoy 制作系统安装 U 盘的具体步骤》
然后您可以在电脑的磁盘管理中对 U 盘进行快速格式化，选择 FAT32 或 NTFS 文件系统。至此，Ventoy 系统安装 U 盘就制作完成了。您可以在需要安装系统的电脑上，从 U 盘启动，然后选择相应的系统镜像进行安装。安装完成后，将您需要的操作系统镜像文件（如 Windows、Linux 等的 ISO 格式镜像）复制到 U 盘的根目录。在安装程序中，选择您插入的 U 盘设备，确保选择正确，以免误操作。2. 确认选择的 U 盘盘符正确，防止误操作导致其他磁盘数据丢失。点击“安装”按钮，等待安装完成。
初学C语言的学习计划
转自 C语言网 背景：很多同学在学习C语言的过程中，常常会遇到这样的问题，即“教材看完了，知识点也懂，但写不出来程序”，这段时间，我们通过长期与有多年C语言研究经验的教授、教师及企业资深研发工程师还有各大学有丰富竞赛经验的现役ACMer讨论得出结论：“知行合一，即知识理解与上机实践相结合！” 为此，我们充分利用本站中的训练场评测的OJ系统，有选择的设置了以侧重C语言本身的语法
STM32鱼塘水质监测系统设计与实现
物联网技术在农业领域的应用正逐步深入，其中传感器网络作为关键基础设施，通过实时数据采集与传输实现环境监测。基于STM32微控制器的嵌入式系统因其高性能和低功耗特性，成为物联网终端设备的理想选择。该系统通过DS18B20水温传感器、PH传感器和浊度传感器组成的多参数检测网络，配合4G通信模块实现水质数据的远程监控。在农业物联网场景中，这种解决方案不仅大幅降低了传统人工检测的成本，更能通过实时预警有效预防养殖损失。本文介绍的鱼塘水质监测系统正是这一技术的典型应用，展示了如何通过STM32和常见传感器构建高性价比
层层剖析，让你彻底搞懂Self-Attention、MultiHead-Attention和Masked-Attention的机制和原理
本文内容 本文基于李宏毅老师对 Self-Attention 的讲解，进行理解和补充，并结合Pytorch代码，最终目的是使得自己和各位读者更好的理解Self-Attention 李宏毅Self-Attention链接: https://www.youtube.com/watch?v=hYdO9CscNes PPT链接见视频下方 通过本文的阅读，你可以获得以下知识： 什么是Self-Attention，为什么要用Self-Attention？ Self-Attention是如何做的？ Self-Atten
学习C语言一段时间后我们能做什么？
通俗的来讲，我们在学习C语言一段时间后，一般能实现一些日常生活中常见的应用，比如： （1）一种运用C语言开发的计算器. （2）项目使用 C 语言完成一个简单的通讯录。一般会涉及到结构体、数组、链表等重要概念。 （3）项目实现客户端和服务端编程，服务端使用epoll机制，高并发必备，支持多客户聊天室聊天；客户端使用epoll和fork，父进程与子进程通过pipe通信。 （4）做一个简单的万年历，只要...
手把手教你学simulink（8.3）--实例：基于 Simulink 的自动驾驶汽车速度控制系统设计与仿真
基于 Simulink 的自动驾驶汽车速度控制系统设计与仿真。
人生需要规划，学好C语言编程，把握自己的未来，are you ready?
C语言和其他高级语言不一样，它的很多操作都是直接面向内存（面向硬件）。困难的是，对于C语言，不论是数据类型、操作符、语句、函数，都或多或少、或简单或复杂地通过地址操作内存。 幸运的是，一旦掌握内存，代码功能会非常强大，执行效率非常之高。 2018年毕业的大学生700多万，加上出国留学回来及没有找到工作的往届毕业生，将近有1000多万大学生同时竞争。就业形势严峻，竞争更是激烈异常。 试想一...
SAP使用XCO框架创建RAP所有对象
通过XCO框架自动生成SAP ABAP开发对象。
通信原理 | 窗函数 | 矩形窗 | 汉宁窗 | 汉明窗 | 布莱克曼窗 | 补零对频谱的影响
比如，原信号是一个周期的余弦信号，又给它补了9个周期长度的0，那么信号并不是10个周期的余弦信号，而是一个周期的余弦加一串0，补零并没有带来新的信息！频谱分辨率的含义是两个频率不同的信号在频率上可分，也就要求他们不能落到一个频域函数的主瓣上，所以，如果待分析的两个信号频率接近，而时域长度又短，那么在频域上他们就落在一个频域函数的主瓣内了，补再多的零也无济于事。而形状（主瓣宽度）是由补零之前的信号长度决定的，补零的作用只是细化了频域序列，并没有改变其主瓣宽度。所以，汉宁窗牺牲了分辨率，换来了旁瓣泄露的减小。
C语言学习计划
从毕业以来，我一直从事Java 编程工作，因为是专科学校毕业，学校是针对现在市场需求来进行课程编排，所以学得杂七杂八，而且跳过了许多步骤，直接进入语言编程课题，连算法，计算机原理等课程都没有开。虽然后面通过自已的努力，找了份编程的工作，但总觉得提升起来已经非常困难，所以决定，从头再来，重新开始把以前漏掉的东西再全学回来!! 从C语言入手,慢慢的找回我没有的基础。。。 很少上CS
YOLOv8多传感器融合技术——摄像头阵列融合技术详解
本文详细介绍了基于YOLOv8的摄像头阵列融合技术，该技术通过多摄像头协同工作实现360度无死角环境感知。文章阐述了系统原理，包括全方位视野覆盖、冗余设计和深度感知等优势，并提供了完整的Python实现代码。关键技术涵盖多摄像头检测、立体匹配、3D投影和目标融合等模块，支持时间域融合提升稳定性。该系统可显著提高自动驾驶的环境感知能力，减少检测盲区，增强系统可靠性，是L4-L5级自动驾驶的关键技术之一。文章还展示了城市驾驶场景的实际应用，验证了该技术对复杂交通环境的适应能力。
[C语言标配]人人都可以上手的万年历和逻辑数字游戏
C语言的有趣之处就是可以实现更多的想法 通过C语言实现万年历的时候，从没有想过还可以这样做好像挺花哨的，看着网络上那些大牛实现的飞机大战，感觉自己和他们差距好像挺远的，而对于万年历的话也因为自己学习的不够它看起来不够完美，但我觉得这好像也挺不错的哈哈，毕竟还是得自信！ 万年历 也是一次在优快云上看到别人使用C语言在编写万年历，就想着为什么自己不尝试一番就有了这个万年历的生成，从对于年月日输出的规...
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
VC中sqlite的使用
在VC中对sqlite的使用，实现数据库大批数据的快速插入，读取数据库中的数据在ListCtrl中显示
c语言mooc gps数据处理的数据_与大家分享一下我对C语言的认识
C语言1、 各种技术方向分析对大部分即将进入IT行为的人来说，普遍存在一个问题，如何选择技术方向，以下谈谈我个人的看法。1.1、JAVA优点几乎可以做任何事情，适用于各种操作系统平台，在WEB应用方面有优势。入门容易，学习环境容易搭建。缺点入门太容易了，从事这方面的开发的人太多了。在数据处理、传输等应用方面，性能比其它语言要低。技术更新很快，每过几年就有新的技术和框架出来，需要不断的学习。1.2、...
迈瑞BS系列全自动生化分析仪LIS协议接口手册(内含HL7和ASTM)
迈瑞BS系列全自动生化分析仪LIS协议接口手册，内含HL7和ASTM)
python编程学了可以干嘛,编程语言python好学吗
说到这里，不知道看到本文的小伙伴有几个有类似的心理映射，如果你是上面的状态，那你学习Python一定是难的。
C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序，可边预览边保存视频，音频和图片
基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择（默认选中第一个）2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频，avi可以录制的分辨率和帧数进行选择，wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照，也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能（酌情使用）这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少，这次做完也不敢藏私共享出来，还望大家指正
我的编程之路规划
这是我的第一篇博客，我用来规划我的编程之路。 一. ------ 我的背景 我是2020年毕业的，本科是一所独立院校，专业是酒店管理，大学是浑浑噩噩，一路迷惘过来的，回想几十年读书生涯，走了很多的弯路，一是自己随便选择的专业，二是大一一次转专业的机会，没有抓住，当时还不知道编程这个东西，也没有找到其他感兴趣的专业，只能无奈继续本专业，等到要毕业了的时候才发现自己什么也不会，在酒店做没有什么前途(自己觉得)，服务行业和其他行业比较真的是廉价劳动力。然后在快大四的时候接触到了编程，于是就调入了编程的坑。
与c语言的第一次邂逅
初学c语言
给编程小白的未来规划
对于很多初学者来说c语言是启蒙语言，但是c语言并不简单，想要学好c语言也要下深功夫，脚踏实地，慢慢积累。建议每天坚持编程，每天一道题，也许一星期以后并不能看出你和其他人的不同，但是几个月，几年后你就会发现你和其他人的不同（这波你已经在大气层了！学习计划这一方面相信很多小伙伴都或多或少的有所了解，没有头绪的小伙伴可以参考网上的各种大神，制定属于自己的学习计划。（他真的很难doge哈哈）不急慢慢来，首先学好c语言，脚踏实地，不怕走的慢就怕，停滞不前。和我一样追逐梦想的小伙伴们，做大做强，早日进大厂！...
python要学数据结构吗,我也要学python-内置数据结构（一）
学完了C后，现在学python感觉好有效率的啊！PYTHON语言本身就内置了好多非常常用的数据结构，开发效率太高了，我在学python的时候一直在想，这个方法用C如何实现啊，然后自己再用C去实现，这样学感觉特有趣，也特有效率。都快忍不住要去悄悄PYTHON的源码啦！关于python的学习笔记我是这样安排的：内置数据结构(一 二)模块与函数字符串与正则表达式文件的处理面向对象编程程序调试、数据库编程...
（经验分享）作为一名普通本科计算机专业学生，我大学四年到底走了多少弯路
今年正式步入了大四，离毕业也只剩半年多的时间，回想一下大学四年，感觉自己走了不少弯路，今天就来分享一下自己大学的学习经历，也希望其他人能不要走我走错的路。 （一）初进校园 刚进入大学的时候自己完全就相信了高中老师的话：“进入大学你们就轻松了”。因此在大一的时候自己学习的激情早就被抛地一干二净，每天不是在寝室里玩游戏就是出门游玩，不过好在自己大学时买的第一台笔记本性能并不是很好，也没让我彻底沉...
C 语言学习笔记
B站up Micro_Frank C语言大师系列课程笔记
2024年阿里Android面试题精选，android面试题2020基础
对于学习计算机的同学而已，大三这个时期很重要，原因是很多大厂会提前招聘实习生，此时只要你技术基础相对较好，学习态度端正积极，借助自己有实习或者工作室的项目经验，很有很大可能通过实习招聘提前进入心仪公司的，并且实习生的转正几率很大，所以如果大三下学期可以到大厂实习并争取转正，大四就有足够多充足的时间可以自己慢慢安排！从 2015 年春招到2016年春招，一共投了 CVTE，阿里巴巴，腾讯，唯品会，4399，珍优科技，YY，百度，迅雷，京东，酷狗，汇丰，技德，美团，网易。结果：在宿舍等了一个晚上，挂了。
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