第七周任务三

本文介绍了一个简单的C++程序,该程序通过自定义的Date和Time类来展示日期和时间。Date类负责处理日期信息,而Time类则用于显示时间,并通过友元函数的方式访问Date类的私有成员。
/*
* 程序的版权和版本声明部分
* Copyright (c)2013, 烟台大学计算机学院学生
* All rightsreserved.
* 文件名称:score.cpp                           
* 作    者:   刘元龙                         
* 完成日期: 2013 年4 月  14 日
* 版本号: v1.0      
* 输入描述:
* 问题描述:
* 输出:
*/
#include <iostream>
using namespace std;  
class Date;            //对Date类的提前引用声明    1注意

class Time
{
public:
    Time(int,int,int);
    void display(Date &);  //显示时间,格式:月/日/年 时:分:秒
private:
    int hour;
    int minute;
    int sec;
};


Time::Time(int h,int m,int s)
{
   hour=h;
   minute=m;
   sec=s;

}
class Date
{
public:
    Date(int,int,int);
    friend void Time::display(Date &); //Time为Date的友元      2   注意
private:
    int month;
    int day;
    int year;
};



void Time::display(Date &d)
{
  cout<<d.month<<"/"<<d.day<<"/"<<d.year<<endl;    //3   注意

  cout<<hour<<":"<<minute<<":"<<sec<<endl;

}


Date::Date(int m,int d,int y)
{
  month=m;
  day=d;
  year=y;

}



int main( )
{
    Time t1(23,59,32);
    Date d1(12,25,2012);
        t1.display(d1);
    return 0;
}


运行结果:

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 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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