int main(int argc, char* argv[]) { } 这个大家都很熟悉吧 char*argv[] 是干啥的呢？ 我现在才知道 比如 我们项目生成名字叫 test.exe 那么 我在cmd 命令行输入 test.exe Run “C:xx//xx.exe” 那么 char*argv[] ...

之前的文章中提到，C语言main函数可以写作int main(void)，也可以写成int main(int argc, char *argv[]) 。 到底哪种main函数写法对?main()、int main(int argc, const char * argv [])... 文章的最后，我们说：...

PAT-习题9.4查询书籍 代码 #include<stdio.h>...int main(int argc, char const *argv[]) { int i=0, n;//n<10,书籍个数 struct book_Price book[11];//书--数组 scanf("%d", &n); getc

通常对于初学C语言的同学来说，我们的main函数，都是没有形参的，...int main(int argc,char * argv[]) { // program // } 解析：此时，main函数有两个形参。第一个argc为int整形。第二个为指针数组。也就是这个

C语言深度学习之int main(int argc,char **argv)的理解 前者可接受 命令行参数，argc表示参数个数， argv[]是参数数组,其中第0个参数是程序本身的名称（包含路径）。 argv[]是一个字符数组. argv[0]:指向程序的全...

        在示例程序中经常可以看到argc和argv这两个参数 ，在调试代码过程中遇到main函数为int main( int argc, char* argv...

int main(int argc,char *argc[]) { int i; for(i = 0;i < argc;i++) { printf("%s\n",argv[i]); } return 0; } 标准的main函数格式为：int main(int argc, char * argv[]);

http://www.cnblogs.com/avril/archive/2010/03/22/1691477.html

[转帖]int main(int argc,char * argv[]) windows 下的使用 通常对于初学C语言的同学来说，我们的main函数，都是没有形参的，那么这是怎么回事呢？...intmain(intargc,char*argv[]) { // p...

scanf函数是一个标准库函数，它的函数原型在头文件“stdio.h”中scanf函数的一般形式为： scanf(“格式控制字符串”, 地址表列); 其中，格式控制字符串的作用与printf函数相同，但不能显示非格式字符串，也就是不...

在最近学习中老是遇到 int main(int argc,char* argv[])，以为就是简单的参数应用了，但是看代码是没能理解参数的具体传递过程，上网找资料才算弄明白点，下面的一篇文章讲的很好很详细，大家可以根据自己的情况看看...

在int main(int argc,char *argv[])中的int argc和char *argv[]都是用来在命令行里传递参数。在Linux环境下用 的最多，Windows环境下一般用得较少。 以一个简单的例子就能说明，比如如下代码：   #include #...

c语言中设计一段程序 主函数参数为int main(int argc,char* argv[])时 你在编译的时候如:gcc -o scanf scanf.c./scanf hello tom fine 33则参数自动转换成字符串的形式包括数字33其中argc代表有用来统计你运行程序时...

大家应该都有一个模糊的记忆，C语言中main函数是程序的入口函数，所以程序运行时main函数调用别的函数，并且给别的函数传入参数。但是没人告诉我们是谁“调用”的main函数。其实我们可以理解为是操作系统调用的main...

argc argv是命令行参数，argc是一个整型代表你在命令行里输入的第几行，argv是一个二维数组，存放的是在命令行输入的字符 例： #include&lt;stdio.h&gt; int main(int argc,char** argv) { int i; for...

如无必要，勿增实体 1.求s=a+aa+aaa+aaaa+aa…a的值，其中a是一个数字。... int main(int argc, char const *argv[]) { int a=0,n=1,p=0,i,sum=0; printf("Enter"); scanf("%d%d",&a,&n); for(i=1;i;i++){

先查基本信息，无壳 尝试运行

一个简单的文件压缩程序4. 文件I/O：fprintf()、fscanf()、fgets()和fputs()5. 随机访问： fseek()和ftell()6. 编程练习 1. 与文件进行通信 文件通常是在磁盘或固态硬盘上的一段已命名的存储区。 C提供两种文件模式...

分析下面给出的代码，得到程序最终输出的结果。 #include &...int main() { char *p, *q; p = (char*)malloc(sizeof(char) * 20); q = p; scanf("%s %s",p, q); printf("%s %s...

代码实现效果是： 在执行文件时 传入main函数的参数为1 打印三角 传入main函数的参数为1 1 打印菱形 传入main函数的参数为1 1 1 打印字母三角...void xin(int argc,char** argv); //打印星星 void Char(int argc,char**

先说结论，只取整数部分 #include<stdio.h>...int main(int argc, char** argv) { int a; scanf("%d", &a); printf("%d\n", a); return 0 } 运行： 1.2 1 ------------------- 9.9 9

测试环境：VS2012 Update4 测试语言：C++ ...int main(int argc,char* argv[]) { char str[20]; scanf_s("%s",str,18); return 0; } 在第五行下断点，断下之后我们观察一下 str 地址：0x003DF9B8 内容

这里基本都是栈溢出题，没什么技术...int __cdecl main(int a1) { unsigned int v1; // eax int fd; // ST14_4 int result; // eax char nptr; // [esp+4h] [ebp-80h] char buf; // [esp+14h] [ebp-70h] unsigned

上一篇我们讲了main函数的几种写法和规范写法，那么这一篇给大家讲解一下带参main函数的参数的含义~int main(int argc,char* argv[]){ return 0;}上面这个argc，argv到底有什么用呢？分析：先看argv(arguments value...

int main(int argc,char** argv) { int sum; char ch; scanf("%d %c",&amp;sum,&amp;ch); int i=1,msum=1,fk=sum-msum; while(fk&gt;=(i+2)*2) { i+=2; msum+=2*i; ...

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别，建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征，分别是前面提及过的：最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8)，使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据，选定反馈神经网络的输入、输出节点，来反映电力系统负荷运行的内在规律，从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后，以改良三比值法为基础，建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值（MIV，Mean Impact Value）方法来说明如何使用神经网络来筛选变量，找到对结果有较大影响的输入项，继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度），这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此，需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系，从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像，图像来自不同的10个人，每人5幅图像，人脸的朝向分别为：左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络，对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理，在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中，建立模型时选用的每个样本（即病例）数据包括10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度）的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值（各特征的3个最大数据的平均值）共30个数据。明显，这30个输入自变量相互之间存在一定的关系，并非相互独立的，因此，为了缩短建模时间、提高建模精度，有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理，在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户，快速地利用神经网络解决实际问题，MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用，MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱（拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱）。

微信小程序源码，包含：图片展示、外卖点餐、小工具类、小游戏类、演绎博览、新闻资讯、医疗保健、艺术生活等源码。

初级学习OpenGL ES2.0的课程，从无到有，从进本的函数讲起，每一课时都附带一个例子程序。深入浅出的讲解可编程管线技术，令人费解的文理，以及混合技术，各种优化技术：顶点缓冲区，索引缓冲区，帧缓冲区，介绍精灵的使用，并使用shader制作粒子特效。 掌握OpenGL ES2.0可编程管线，以及OpenGLES2.0的特性，带领初学者入门。

本课程使用Qt技术实现了网络电子白板，支持直线、矩形、椭圆、三角形、涂鸦等图形元素。本课程实现的电子白板，可以在多人之间共享，每个人都可以进行任意绘制，每个人的绘制都可以同步显示在其它人的白板上。服务器端使用Qt Network开发，客户端使用Qt Network和Qt Graphics View Framework开发，数据传输使用JSON数据格式。 本课程一步一步演示了网络电子白板的实现，通过不断迭代的方式，综合展示了Qt框架中Network、GraphicsView Framework、JSON等多种技术的运用。通过本课程的学习，一方面可以学习到如何使用Qt的网络和图形视图模块进行综合性项目开发，另一方面也可以了解如何进行实战项目开发，丰富实战项目开发经验。