C++学习的重要链接

最新推荐文章于 2025-09-05 21:53:21 发布
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1 容器适配器
http://c.biancheng.net/view/6967.html
https://oi-wiki.org/lang/csl/container-adapter/
2 堆的介绍
https://blog.youkuaiyun.com/a1459268562/article/details/53509548

C/C++学习路线总结与分享
dvlinker的技术专栏
10-07 11万+
C/C++学习路线总结与分享
Visual C++ 2010学习版.zip
06-08
《Visual C++ 2010学习版》是一款专为编程初学者设计的开发环境，它结合了微软的编译器、调试器以及丰富的编辑工具，使得C++编程变得更加便捷。这个压缩包包含了Visual C++ 2010的学习资源，包括安装包和教程，帮助...
C++学习:链接
w1647114628的博客
12-20 2918
从源程序到可执行代码要经过编译和链接两个过程，如果通过编译按钮或者ctrl+F7，那么只执行编译，而不进行链接，所以仅仅生成了.obj文件。如果使用build（生成），那么同时完成编译和链接。编译之后，需要将各个.obj文件链接起来，因为这个单独的文件本身在编译的时候相互之间并没有关联。 因此需要有链接器来帮助它们形成最终的可执行文件。即使所有的代码都写在一个文件中，也需要链接器来帮助确定程序入口的位置，.exe文件需要指定一个入口函数，一般情况下，这个入口函数都是main，但是也可以是其他的函数。 #in
C++学习计划
weixin_42838749的博客
06-30 2035
对于有C语言基础，要学习C++同学提供学习计划
C++ OpenCV 学习路线图
m0_54069809的博客
06-08 1423
opencv学习流程
OpenCV C++基本操作入门学习
VJOEE的博客
02-05 1万+
确定卷积核的大小和权重。
Visual C++ 2010 学习版
asmfox的专栏
08-15 2427
二、使用VC++2010 可以编绎VC++6.0 ~VC2008的项目。可以使用现成的插件Daffodil。一、使用VC++2010 这个版本创建的解决方案可以在VS2010~VS2022版本中打开，反之也行。三、VC++2010 支付Qt4，也支持Qt5，真的很好用。这个版本是承前启后的版本，非常的重要。在这里放一个链接，做个备份。
【咕咕赠书：第10期】为什么C++依然值得学习？全面解析现代C++的核心技能！这本书值得一读！
热门推荐
鸽芷咕的博客
01-06 26万+
提到编程语言中的常青树，C++ 必然榜上有名！作为一门诞生于上世纪 80 年代的语言，它不仅未被时代淘汰，反而随着技术的演进不断焕发新生。从操作系统到高性能计算，从嵌入式系统到人工智能框架，C++ 的身影无处不在。C++ 之父 Bjarne Stroustrup 曾在演讲中提到：**`“C++ 几乎可以实现我们所期望的一切，但前提是正确地使用它。”`**
C++学习路线：从基础到精通
byte轻骑兵的技术小窝
09-17 1万+
从基础语法到面向对象，掌握STL与内存管理，进阶模板与多线程，实战项目提升能力，持续学习新标准与优秀代码，成为C++高手。
如何学懂C++语言：C++从入门到精通的全面指南（完整C++学习笔记）
编程技术探索者，分享C/C++、C#、Java、数据库等开发经验，聚焦实战技巧与AI兴趣，助力编程爱好者成长。
09-18 6732
如何学懂C++语言：C++从入门到精通的全面指南（完整C++学习笔记）
现代C++学习蓝图：一条从游戏编程入门到架构级精通的必经之路
2301_80863610的博客
09-05 4万+
在软件工程的广阔领域中，C++语言凭借其卓越的性能、对硬件的底层控制能力以及持续演进的现代化特性，始终占据着不可或-缺的核心地位。《C++游戏编程入门》一书的核心价值，在于它彻底颠覆了传统的“理论先行”教学模式，采用“项目驱动”的方法论，将C++知识点的学习过程，转化为一个个看得见、摸得着、玩得到的游戏项目开发实践。完成《C++游戏编程入门》的学习后，你将不仅掌握C++的核心语法和面向对象思想，更重要的是，你已经拥有了独立完成中小型项目的能力和信心，并对软件开发的完整生命周期有了初步的体验。
c++学习笔记.pdf
07-12
C++是一种静态类型、编译式、通用的编程语言，它支持过程化编程、面向对象编程和泛型编程。C++广泛应用于软件开发领域，包括操作...以上内容覆盖了C++语言中一些基础知识点，对于学习和理解C++编程具有重要的指导意义。
c++学习笔记精华版
08-27
### C++ 学习笔记精华版 #### 一、C++ 语言概述 **1、历史背景** - **C++ 的江湖地位** - Java、C、C++、Python、C# 是当前主流的编程语言之一，...对于初学者来说，理解 C++ 的基本概念和技术是非常重要的第一步。
C++学习源码_C++_c++源码网_Linux/Unix编程_
10-03
通过上述知识点的学习，结合提供的"C++学习源码"，开发者可以逐步精通C++在Linux/Unix环境下的编程实践，从而提升自己的编程能力。在实际项目中，这些知识将帮助开发者编写出高效、稳定且易于维护的软件。
基于SSM与Vue架构的病人跟踪治疗信息管理系统设计与实现（含源码及文档）
12-22
基于SSM架构与Vue技术构建的病人治疗追踪管理系统，采用Java编程语言实现业务逻辑，并以MySQL数据库作为数据存储支持。该系统主要包含三个用户角色：管理员、病人及普通访客。 管理员具备的功能模块包括：主界面、个人设置、病人档案管理、病例信息采集、预约安排、医生信息维护、核酸检测报告上传管理、行动轨迹记录管理、疾病分类配置、病人治疗进度跟踪、留言板处理以及系统参数管理。病人用户可操作：主界面、个人设置、病例信息查看、预约申请、医生查询、核酸检测报告上传、行动轨迹上报、个人治疗状态查询。访客端提供：首页浏览、医生信息展示、医疗资讯发布、留言反馈提交、个人中心、后台入口及在线咨询服务。 系统设计注重代码结构的清晰性与可维护性，强调功能实用性和界面简洁度，同时保持较强的扩展适应能力，便于后续功能升级与日常运维。 项目已通过实际运行测试，开发环境配置如下： - 编程语言：Java - 开发框架：Spring Boot - Java开发工具包：JDK 1.8 - 应用服务器：Tomcat 7 - 数据库系统：MySQL 5.7 - 数据库管理工具：Navicat 12 - 集成开发环境：Eclipse或IntelliJ IDEA - 项目构建工具：Maven 3.3.9。 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！
电力系统单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）
最新发布
12-22
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）内容概要：本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开，提供了完整的仿真模型与说明文档，重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型，模拟不同类型的短路故障（如三相短路），分析系统在故障期间及切除后的动态响应，包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化，进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理，掌握暂态过程分析方法。; 适合人群：电气工程及相关专业的本科生、研究生，以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标：①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法；②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能；③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施（如故障清除时间优化）；④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议：建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习，先理解仿真模型各模块的功能与参数设置，再运行仿真并仔细分析输出结果，尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响，从而深化对暂态稳定问题的理解。
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
12-22
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
基于PSO算法优化支持向量机参数的MATLAB仿真源码：SVM与PSO-SVM性能对比
12-22
本研究聚焦于运用MATLAB平台，将支持向量机（SVM）应用于数据预测任务，并引入粒子群优化（PSO）算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践，其核心在于利用SVM构建分类模型，同时借助PSO的全局搜索能力，高效确定SVM的最优超参数配置，从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法，其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界，以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题，其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间，使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下，每个潜在解被视作一个“粒子”，粒子群在解空间中协同搜索，通过不断迭代更新自身速度与位置，并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息，逐步逼近问题的最优解。在本应用中，PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理（如标准化处理）、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数（例如线性核、多项式核及径向基函数核等）进行参数寻优，并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开，从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例，旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合，以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践，研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理，还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法，这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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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12-22
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