c语言笔记(一)

C++讲义 0~4章 《C++程序设计》教学讲义0-4章 注:本讲义适用于已经完成C语言学习的学员 第0章 C++概述 §0.1 历史 时间:20世纪80年代初期 地点:美国AT&T贝尔实验室 人物:本贾尼·斯特劳斯特卢普(Bjarne Stroustrup)博士 事件:发明并实现了C++ 其他:最初这种语言被称作“C with Classes” §0.2 发展 阶段 时代   标志 1 阅读详情

 

 

 

 

 

定义一个常量:  #define PRICE 30

字符变量和字符串变量的区别: 每一个字符串的结尾加一个'/0'来表示字符串结束标志

输入输出包含头文件: #include stdio.h     #include math.h

inta,b, c;
scanf("%d%c%df",&a,&b,&c); 输入函数 &a可以用一个指针来代替 p

extend声明外部变量:
1.在定一点之前的函数想要引用该外部变量.则应该在引用之前用关键字extern对该变量做外部变量声明
2.个不同的文件
函数都是默认为外部函数 extern 隐藏关键词,可以被其他文件调用

预处理不是c的一部分,是ANSIC

预处理-->编译-->连接

预处理的三种:
 宏定义   #define PI 3.1415 用一个指定的标识符来代表一个字符串
                 #define S(r) PI*r*r  
                 area=s(9) --> area= 3.1415*9*9
 文件包含 #include <math.h>
 条件编译 源程序中对一部分满足一定条件的才进行编译
                 #ifdef 标识符
                      程序段1
                 #else
                      程序段2
                 #endif

int a=10;  int *p=&a;  *p == a;

C语言中实参变量和形参变量之间的数据传递是单向的"值传递"方式. 指针变量作函数参数也要遵循这一规则

int[] a={1,2,5}   int*p;  p=&a[0] 等价 p=a
指向数组的指针  p[i] 等价 *(p+i)  |  a[i] == *(a+i)==*(p+i)
for(p=a; p<(a+10); p++){
 printf("%d",*p);
}

指针变量数组 int (*p)[4]

c语言中两种方法访问字符串:

1. 用字符数组存放一个字符串,然后输出
   char str[] = "Hello world";
   printf("%s", str);

2. 用字符指针指向一个字符串
    char *str = "hello world";
等价char *str; str = "Hello world";
    printf("%s",str);

3. 不能直接声明 string srt = "abc"; ??


指向函数的指针: int (*p)()  调用 c=(*p)(a,b)

int *fun(int a, int b)  函数返回指针类型


int (*p)[4] 定义一个指针, 指向一个数组
int *p[n] 定义一个数组, 数组的值就是指针

结构体关键字: struct

struct student{int id; char[20] name}

struct student stu; stu.id=1; stu.name="zhangshan"
struct *p = &stu;  

 (*p).id = stu.id = p->id

void *malloc(unsigned int size);
void *calloc(unsigned n, unsigned size);
void free(void *p)

struct student *p = (struct student *)malloc(sizeof(struct student))


共用体: union  占用内存的长度等于最长成员的长度,同一瞬间只能存一个成员
union test{int i; char c; float f}


stdio.h  对文件进行操作的库
文件类型: FILE  定义 FILE *file
文件打开 file=fopen(文件名, 打开方式"r")
文件关闭 fclose(fp)

--字符
文件的读写 fputc(ch,file)  ch = fgetc(fp)
            ch != EOF 文件结束标志 或者 while(! feof(fp))
从一个文件复制到另一个文件
 while(!feof(in)){
  fputc(fgetc(in), out);
 }

--
fread(buffer, size, count, file)
fwriter(buffer, size, count, file)

rewind(file) 是位置指针重新返回文件的开头

【C语言基础学习笔记】一、初始C语言(1) 说明:我是一个初学c语言的小白,很多地方都不是很理解,所以就会自己动手敲代码进行相应的推理验证,希望可爱的你在看到这些步骤时,不要嫌弃我啰嗦。(比如吐槽:这作者咋这样呀,这么简单的还要敲代码验证,真菜呀!…我:好吧,我不装了,我摊牌了,我确实菜,真的菜,咋滴啦,还不允许初学者菜呀!) 1.第一个c语言程序 #include<stdio.h> int main() { printf("hello world!\n"); return 0; } //所有的c语言程序都有相同的一个框架 int 阅读详情

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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');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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