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简单问题,一定给分
whduyang
2001-08-08 01:25:23
为什么char[]和int[]的结果不一样。
我定义2个数组
int a[]={1,2,3,4};
char b[]={'a','b','c','d'};
cout<<a<<endl;
cout<<b<<endl;
第一行打印了a的地址, 0x121406c
第二行打印了b的内容 abcd
为什么??
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简单问题,一定给分
为什么char[]和int[]的结果不一样。 我定义2个数组 int a[]={1,2,3,4}; char b[]={'a','b','c','d'}; cout<<a<<endl; cout<<b<<endl; 第一行打印了a的地址, 0x121406c 第二行打印了b的内容 abcd 为什么??
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alex_ma
2001-08-08
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同意ddeng(登登) 的说法
dot99
2001-08-08
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来晚咯
krerix
2001-08-08
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他们说的是对的
ginger
2001-08-08
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那个地址是不是a[]的首地址?
SCUM
2001-08-08
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<< 是被重载过的操作符,当传过去的参数是 int 型时会转换成地址
char* 被转换成字符串
但其实不应该这样用的,你的 b[] 中没有字符串结束符,打印结果应该不是 abcd
如果是,那是运气好。
xiterator
2001-08-08
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a类型为 int* const, b类型为char* const,cout<< a调用的是class basic_ostream<...>:: operator<<(const void *_X), cout << b调用的是inline basic_ostream<...>& __cdecl operator<<( basic_ostream<...>& _O, const char *_X)
fsb_12345
2001-08-08
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int a[]是int型数组,a表示一个地址,要打应a的内容应打印A[0],A[1],A[2],A[3]
关于char b[],UP
MSXP2
2001-08-08
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yes
ddeng
2001-08-08
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int a[]是声明int型数组,a为一个指针,也就是一个长整数了,
char b[]实际上是声明一个字符串,相当于char *b = "abcd";
用BP神经网络解决
简单
的
分
类
问题
有关于BP神经网络原理前人之述备矣,这里就暂且略过。从一年前第一次接触机器学习到现在,已经学习很多类似的智能学习算法,无论是遗传算法、群算法、模拟退火算法还是神经网络算法,在有监督的学习算法中,无非就是设计一个标准和进化方式,让结果与标准之间的误差越来越少,直到误差缩小到允许的范围内并收敛,我们谓之学习成功了。BP神经网络也是这样的,在BP神经网络学习的目标就是输出层输出的结果与真实值的差距尽...
pytorch深度学习:神经网络实现数据
分
类(
分
类
问题
)
这一节,用pytorch实现神经网络
分
类
问题
,再次熟悉pytorch搭建神经网络的步骤。 1.
问题
的提出
分
类
问题
是将数据划
分
种类的一种
问题
,常见的有二
分
类和多
分
类
问题
,这节就是做一个
简单
的二
分
类
问题
。 同样,我们先做一组数据。其中第一组数据的标签为0,第二组数据标签为1。 # x0,x1是数据,y0,y1是标签 n_data = torch.ones(100, 2) # 数据的基本形态 x0 = torch.normal(2*n_data, 1) # 类型0 x data (t
分
库
分
表解决方案和数据库
分
片中常见的
问题
及其解决方案
文章目录
分
库
分
表解决方案和数据库
分
片中常见的
问题
及其解决方案1、
分
库
分
表形式2、
分
库
分
表解决方案3、
分
库
分
表中存在的
问题
4、总结
分
库
分
表解决方案和数据库
分
片中常见的
问题
及其解决方案 1、
分
库
分
表形式 水平
分
库 建立结构一样的库,根据
分
库方案划
分
数据到不同库 水平
分
表 建立多个表,根据
分
表方案划
分
数据到不同表 垂直
分
库 根据业务模块,把一组表划
分
为一个库 垂直
分
表 根据字段的活跃性,把字段组拆
分
到不同的表中 2、
分
库
分
表解决方案
分
库
分
表工具(轻量级) 1、sharding-sphere :jar 包
MySQL
分
库
分
表的基本概念和常见
问题
简单
介绍了
分
库
分
表的概念以及相关
问题
。
二
分
类和多
分
类
问题
的评价指标总结
二
分
类评价指标 准确率(Accuracy) 评价
分
类
问题
的性能指标一般是
分
类准确率,即对于给定的数据,
分
类正确的样本数占总样本数的比例。 注意:准确率这一指标在Unbalanced数据集上的表现很差,因为如果我们的正负样本数目差别很大,比如正样本100个,负样本9900个,那么直接把所有的样本都预测为负, 准确率为99%,但是此
分
类模型实际性能是非常差的,因为它把所有正样本都
分
错了。 精确率 对...
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