#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<string.h>
typedef struct NODELIST
{
char name[20];
int number;
int math;
int eng;
struct NODELIST* next;
}NODE;
typedef NODE* LIST;
void add(NODE* head);
void print(NODE* head);
void del(NODE* head);
void main()
{
NODE* head=(NODE*)malloc(sizeof(NODE));
int selection;
int running=1;
if(head==NULL)
return;
head->next=NULL;
while(running)
{
selection=0;//需要将selection的值重置 以免给它赋予一个字母别的什么的时候 selection保持上一操作的值
printf("1 添加学生信息\n2 删除学生信息\n3 打印所有学生信息\n4 退出\n请选择:");
fflush(stdin);
scanf("%d",&selection);
switch(selection)
{
case 1:
{
add(head);
break;
}
case 2:
{
del(head);
break;
}
case 3:
{
print(head);
break;
}
case 4:
{
running=0;
break;
}
default:
break;
}
}
// free(head);
}
void add(NODE *head)
{
NODE* temp=(NODE*)malloc(sizeof(NODE));
NODE* tempnext;
NODE* node=head;
temp->next=NULL;
// NODE* temp;
if(temp==NULL)
return;
tempnext=node->next;
while(tempnext!=NULL)
{
// temp=(NODE*)malloc(sizeof(NODE));
tempnext=tempnext->next;
node=node->next;
}
tempnext=temp;
printf("请输入学生姓名 学号 数学和英语成绩(中间用分号隔开)\n");
scanf("%s %d %d %d",tempnext->name,&tempnext->number,&tempnext->math,&tempnext->eng);
node->next=tempnext;
// free(temp);
}
void print(NODE* head)
{
NODE* temp;
temp=(head)->next;
while(temp!=NULL)
{
printf("%s %d %d %d\n",temp->name,temp->number,temp->math,temp->eng);
temp=temp->next;
}
}
void del(NODE* head)
{
NODE* temp;
// NODE* tempnext;
char name[20];
int i=0;
int flag=0;
temp=head;//为何传递不进来头指针
printf("请输入你想要删除的学生姓名:");
scanf("%s",name);
while(temp!=NULL)
{
flag=0;
if(strlen((temp->next)->name)==strlen(name))
for(i=0;i<strlen((temp->next)->name);i++)
if((temp->next)->name[i]!=name[i])
{
flag=0;
break;
}
else
flag=1;
if(flag)
{
temp->next=temp->next->next;
break;
}
temp=temp->next;
}
}
主要介绍在Tornado集成开发环境下的调试方法，和利用支撑定位问题的步骤、思路。 1 Tornado的调试工具 嵌入式实时操作系统VxWorks和集成开发环境Tornado的组成结构如下图1。分为主机和目标机系统。 图...
（2）VxWorks 系统， 目标板上高性能可扩展的实时操作系统；（3）可选用的连接主机和目标机的通讯软件包 如以太网、串行线、在线仿真器或ROM仿真器。 使用步骤 使用Tornado集成环境一般
1、概述 VxWorks操作系统的集成环境叫Tornado。Tornado集成环境提供了高效明晰的图形化的实 时应用开发平台，它包括一套完整的面向嵌入式系统的开发和调测工具。Tornado环境采 用主机－目标机交叉开发模型，应用程序...
cp “a.txt”,”/ata0a” //a.txt所在的目录是ftp server设置的目录下 cp “/ata0a/a.txt”,”d:/a.txt” 后退，cd “..”
VxWorks操作系统 VxWorks时实时多任务的嵌入式操作系统，它主要包括任务调度、I/O功能、文件系统、中断管理、内存管理、网络功能、内存管理、BSP（系统启动模块）等。它的多任务的实现是由中断驱动的，即在每个系统...
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一 基本概念及引导概述 1 bootloader/bootrom/bootstrap CPU上电经自复位的过程（由硬件时序逻辑决定的Power-On StrappingSequence）后，指令指针指向一个固定的地址（after-reset startingpoint）。...
上一节主要是从映像的分类和各种映像的大致加载流程上看VxWorks的启动过程，这一节让我们从函数级看一下VxWorks的启动过程： 1. Boot Image ＋ Loadable Images： 下面是具体的流程图： 其中第一...
上一节主要是从映像的分类和各种映像的大致载入流程上看VxWorks的启动过程，这一节让我们从函数级看一下VxWorks的启动过程： 1. Boot Image ＋ Loadable Images： 以下是详细的流程图： 当中第一阶段的运行...
VxWorks嵌入式软件开发常用的软件工具有如下： 平台IDE：workbench、Tornado 代码工具：sourceInsight 、notepad、visual studio code 代码比对工具：Beyond Compare 代码管理工具：svn、sourcetree、git ...
VxWorks操作系统 VxWorks时实时多任务的嵌入式操作系统，它主要包括任务调度、I/O功能、文件系统、中断管理、内存管理、网络功能、内存管理、BSP（系统启动模块）等。它的多任务的实现是由中断驱动的，即在每个...
做了2个月的VxWorks
VxWorks操作系统的集成环境叫Tornado。Tornado集成环境提供了高效明晰的图形化的实 时应用开发平台，它包括一套完整的面向嵌入式系统的开发和调测工具。Tornado环境采 用主机－目标机交叉开发模型，应用程序在...
从映像的分类和各种映像的大致加载流程上看VxWorks 的启动过程，这一节让我们从函数级看一下VxWorks的启动过程： 1. Boot Image ＋ Loadable Images： 下面是具体的流程图： 其中第一阶段的执行流程...
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1 VxWorks加载1.1 从TFFS文件系统加载 Tornado的TrueFFS是和VxWorks兼容的一种M-Systems Flite实现方式，它为种类繁多的flash存储设备提供了统一的块设备接口，并且具有可重入、线程安全的特点，支持大多数流行的CPU...
notepad++是一个免费的、开放源码的文本和源代码编辑器。notepad++是用c++编程语言编写的，它以减少不必要的功能和简化过程而自豪，从而创建了一个轻便高效的文本记事本程序。实际上，这意味着高速和易访问的、用户友好的界面。 notepad++已经存在了将近20年，没有任何迹象表明它的受欢迎程度会下降。记事本绝对证明了你不需要投资在昂贵的软件来编写代码从舒适的自己的家。自己尝试一下，你就会明白为什么Notepad能坚持这么久。
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资源说明： 数据集主要包括6类图片：硬纸板、纸、塑料瓶、玻璃瓶、铜制品、不可回收垃圾 代码运行说明： 1、 安装运行项目所需的python模块，包括tensorflow | numpy | keras | cv2 2、 train.py用于训练垃圾分类模型，由于训练的数据量过于庞大，因此不一并上传 3、 predict.py用于预测垃圾的类别，首先运行predict.py，然后输入需要预测的文件路径，即可得到结果。
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本课程的内容包括Python Flask开发环境安装，Python Flask的基础知识（request、response、cookie、session、重定向、静态资源等），Jinja2模板、数据库（MySQL和NoSQL数据库）、web表单、电子邮件等内容。通过对本课程的学习，以及利用项目实战课程《美团网》，可以更深如掌握Flask Web框架的使用方法，并可以实际开发Web应用。 本课程的目的是让学员了解Python Flask框架的核心知识，并利用这些知识编写基于Python的Web应用。
【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）。
2020华为软件精英挑战赛初复赛赛题包，不包含民间数据集，民间数据集在博客中给出大佬github地址。
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。
例子主要包括SocketAsyncEventArgs通讯封装、服务端实现日志查看、SCOKET列表、上传、下载、远程文件流、吞吐量协议，用于测试SocketAsyncEventArgs的性能和压力，最大连接数支持65535个长连接，最高命令交互速度达到250MB/S（使用的是127.0.0.1的方式，相当于千兆网卡1Gb=125MB/S两倍的吞吐量）。服务端用C#编写，并使用log4net作为日志模块； 同时支持65536个连接，网络吞吐量可以达到400M。
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。
2020简历模板合集
