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散100分,大家都来聊聊哈。
limit_clear
2009-09-29 09:05:28
最近在学C++,不过只知道基本语法之类的,编程时都用不到C++,直接用C就编出来了,不知道要看什么书才能用C++来编程?
还有点想法考公务员,当然如果没考上公务员还是得回归自己专业,所以备考公务员的时候也不能不学自己的专业。
我现在已经大三了,不知道C++要学多久出去才能找到事做?
听说JAVA容易些,我完全没接触过JAVA,如果现在放弃C++,边考公务员边学JAVA,能行不?
来了随便说两句哈,分不是问题!
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散100分,大家都来聊聊哈。
最近在学C++,不过只知道基本语法之类的,编程时都用不到C++,直接用C就编出来了,不知道要看什么书才能用C++来编程? 还有点想法考公务员,当然如果没考上公务员还是得回归自己专业,所以备考公务员的时候也不能不学自己的专业。 我现在已经大三了,不知道C++要学多久出去才能找到事做? 听说JAVA容易些,我完全没接触过JAVA,如果现在放弃C++,边考公务员边学JAVA,能行不? 来了随便说两句哈,分不是问题!
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gaozb
2009-10-27
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接分,老汉又没有分了。
cjjhcit5788
2009-10-05
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顶,其实坚持不是问题,问题是坚持到底。
zml2009
2009-10-04
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学什么都不是很容易的
yuhonggood
2009-10-03
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凡事贵在坚持 认准了就去努力,奋斗.
donald82
2009-10-03
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路多踩不死草
ZRGXY
2009-10-03
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帮顶,接分
舷Kelvin
2009-10-02
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java好学,写的时候调试、找错都方便,比较省心。
最好先自己试试,觉得能学好再下定决心学它。
borefo
2009-10-01
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JF,3Q
hyuknam
2009-10-01
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thank you.
namhyuk
2009-10-01
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------------我的迅雷等级--------------------------------
yang677888
2009-10-01
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加油
国庆节快乐!
中秋节快乐!
yang677888
2009-09-30
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加油
z812183667
2009-09-30
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学java吧,我看java就挺好的,可以跨平台,挺不错,也好学,我就对java挺感兴趣!!!接分
liguominz
2009-09-30
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c/c++学好了一样不比java差~
决定权在你自己~
决定了学那样就别中途放弃~
emptydevil
2009-09-30
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学什么都不容易呀!!
coolbamboo2008
2009-09-30
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你还是先努力复习考公务员吧,怎么着这个都比搞技术强得多.另外如果你就是喜欢技术的话,还是c++吧,java...会的人太多,难有竞争优势
rosewj
2009-09-30
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c++学的郁闷。。
ziplj
2009-09-30
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一小撮不明真相的群众的路过
zhangrbwnews
2009-09-29
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认真起来。。都容易
qq774097676
2009-09-29
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有c基础学习java不难 不过楼主要兼顾考公务员就很难说了
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螺旋千斤顶作业任务书(此份不含图纸).rar
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阶梯碳下考虑 P2G-CCS 与供需灵活响应的 IES 优化调度(Matlab代码实现)
内容概要:本文围绕“阶梯碳下考虑P2G-CCS与供需灵活响应的IES优化调度”展开,基于Matlab平台构建综合能源系统(IES)在阶梯式碳交易机制下的优化调度模型。研究深度融合电制气(P2G)与碳捕集、利用与封存(CCS)技术,结合需求侧灵活响应机制,旨在提升系统的低碳运行能力与经济性。通过建立多能流耦合的优化模型,协调电力、天然气、热力等多种能源形式的协同调度,有效降低系统碳排放强度,并借助YALIMIP工具包调用求解器进行高效求解。文档提供了完整的代码实现、模型构建流程与结果
分
析方法,涵盖从问题建模到仿真实现的全过程,具备较强的可复现性与科研参考价值。; 适合人群:具备电力系统、能源系统或优化建模相关背景的研究生、高校教师及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、碳减排策略、P2G与CCS技术集成研究的专业人员,需熟练掌握Matlab编程与基本的数学规划知识。; 使用场景及目标:①用于研究阶梯式碳交易政策下综合能源系统的低碳经济调度策略;②支撑P2G-CCS技术与需求响应机制在IES中的仿真集成与性能评估;③作为撰写高水平学术论文(如EI/SCI收录)的技术基础与复现资源,推动碳中和背景下能源系统优化方向的创新研究。; 阅读建议:建议结合百度网盘提供的完整代码与资料包,按照模块逐步调试程序,重点理解目标函数的设计逻辑、碳交易成本的建模方式、约束条件的数学表达及求解器的配置方法,同时关注多能耦合设备的建模细节,配合公众号“荔枝科研社”获取持续的技术支持与案例拓展。
故障识别基于CNN-SVM卷积神经网络结合支持向量机的数据
分
类预测研究(Matlab代码实现)
内容概要:本文系统研究了基于卷积神经网络(CNN)与支持向量机(SVM)融合的CNN-SVM混合模型在数据
分
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分
类器,借助SVM在高维空间中小样本条件下卓越的
分
类性能与泛化能力完成最终判别任务。文中详尽阐述了模型的整体架构设计、网络参数配置、训练优化流程及特征迁移机制,充
分
结合了深度学习在特征表达上的优势与传统机器学习在
分
类决策上的稳健性。实验部
分
通过实际故障数据集验证了该混合模型相较于单一CNN或SVM模型在
分
类准确率、鲁棒性和抗过拟合能力方面的显著提升,证明了其在复杂故障诊断任务中的有效性与先进性; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习理论基础,熟悉Matlab编程环境,从事故障诊断、模式识别、智能制造、电力系统监控或工业数据
分
析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术开发者; 使用场景及目标:① 应用于旋转机械、电力设备、航空航天等领域的多类别故障识别与状态监测;② 掌握深度特征提取与传统
分
类器融合的技术路径,提升小样本、高噪声环境下数据
分
类的精度与可靠性;③ 为撰写高水平学术论文、开展科研项目或工程实践提供可复现的算法框架与完整代码支持; 阅读建议:读者应深入理解CNN与SVM的协同工作机制,重点
分
析特征提取层与
分
类层之间的接口设计,建议动手运行并调试所提供的Matlab代码,尝试在不同数据集上进行迁移实验与参数调优,以全面掌握该混合模型的应用技巧与优化策略。
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