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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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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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。
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混合模型在数据类预测中的应用,尤其聚焦于工业故障识别领域。通过Matlab平台实现,该方法首先利用CNN强大的多层次特征提取能力对原始输入数据进行深度特征学习,自动捕获关键局部模式与空间结构信息,随后将提取的高层特征作为输入传递至SVM类器,借助SVM在高维空间中小样本条件下卓越的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,充结合了深度学习在特征表达上的优势与传统机器学习在类决策上的稳健性。实验部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类器融合的技术路径,提升小样本、高噪声环境下数据类的精度与可靠性;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,重点析特征提取层与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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