C ++从C继承了数组，几乎可以在任何地方使用它们。 C ++提供了更易于使用且不易出错的抽象（自C ++ 98起为std::vector<T> std::array<T, n
五条基本规则： 1、如果基类已经插入了vptr, 则派生类将继承和重用该vptr。vptr（一般在对象内存模型的顶部）必须随着对象类型的变化而不断地改变它的指向，以保证其值和当前对象的实际类型是一致的。...
C++多线程
这是一段C ++代码，显示了一些非常特殊的行为。 出于某些奇怪的原因，奇迹般地对数据进行排序使代码快了将近六倍： #include <algorithm> #include <
那是因为这是C99标准的一部分，叫做 变长数组 即 变量长度数组，这个特性是g++编译器的扩展 int n = 10; int a[n]; // Legal in g++ (with extensions), illegal in proper C++ 但在不是g++的编译器中这样用就会...
原创 【学习C++】创建动态二维数组 ...
gcc是linux系统集成的编译器。在linux环境下编辑程序，首先需要克服的便是没有集成开发环境的一键式操作所...(若编译C++文件，则只需将下列命令的 gcc 换为 g++，源文件的后缀应为 .C/.cpp/.c++/.cc等) gcc/g...
返回主页 lsgxeva ...博客园首页新随笔联系订阅管理 随笔 - 437 文章 - 0 评论 - 1 GCC(警告.优化以及调试选项） GCC(警告.优化以及调试选项） [介绍] gcc and g++分别是gnu的c & c++编译器 gcc/...
一维数组是指针，可将二维数组看作是指针的指针：每一行是一个一维数组，而列是指向行的指针。在动态创建时，先分配指向行的指针空间，再循环维每一行申请空间。 #include using namespace std; int main...
1简介ctypes是一个自Python 2.5开始引入的，Python自带的函数库。其提供了一系列与C、C++语言兼容的数据结构类与方法，可基于由C源代码编译而来的DLL动态链接库文件，进行Python程序与C程序之间的数据交换与相互调用...
示例1：pycallclass.cpp：#include using namespace std;typedef unsigned char BYTE;#define MAX_COUNT 20struct tagOutCardResult_py{BYTEcbCardCount;BYTEcbResultCard1;BYTEcbResultCard2;BYTEcbResultCard3;...
为了方便组织各种信息，计算机常将信息以表的形式进行组织，然后再以行和列的...Java 并不直接支持二维数组，但是允许定义数组元素是一维数组的一维数组，以达到同样的效果。声明二维数组的语法如下： type arrayName
示例1：pycallclass.cpp：#includeusing namespace std;typedef unsigned char BYTE;#define MAX_COUNT 20struct tagOutCardResult_py{BYTEcbCardCount;BYTEcbResultCard1;BYTEcbResultCard2;BYTEcbResultCard3;...
g++ warning可以分成三类: 1. -Wall 定义所有构造相关的警告, 用户觉得可疑的, 易规避的, 甚至宏联合的警告. -Wall 包含以下warning flags: -Waddress -Warray-bounds (须与-O2联用) -Wc++0x-compat -Wchar-...
创建二维数组初始化二维数组获取单个元素获取全部元素获取整行元素获取整列元素为了方便组织各种信息，计算机常将信息以表的形式进行组织，然后再以行和列的形式呈现出来。二维数组的结构决定了其能非常方便地表示...
文章目录数组（Array）什么是数组数组也是一种数据类型一维数组创建数组分配空间初始化一维数组使用 new 指定数组大小后进行初始化使用 new 指定数组元素的值直接指定数组元素的值数组的访问获取单个元素获取全部...
一维数组是指针，可将二维数组看作是指针的指针：每一行是一个一维数组，而列是指向行的指针。在动态创建时，先分配指向行的指针空间，再循环维每一行申请空间。 #include using namespace std; int main() {...
1 int **a=new int*[l];a[i]=new int[l]; #include using namespace std; //int l=2; int main() { int l,i,j; cout; cin>>l; int **a=new int*[l];... for(i=0;i;i++) a[i]=new int[l]; fo
1、c++介绍 （1）c与c++的关系 》c++是c的增强版，也称为带类的c 》c++是完全向下兼容c语言的 》c++和c的最大区别是编程思想的变化 》c++更适合编写大型的应用程序 ...(2)c++的应用领域—很广泛 ...
-fstack-protector 启用堆栈保护，不过只为局部变量中含有 char 数组的函数插入保护代码。 -fstack-protector-all 启用堆栈保护，为所有函数插入保护代码。 -fno-stack-protector 禁用堆栈保护。 32位编译选项： ...
较早的编译器是不允许这样做的，所以一些书籍比如以Tc讲解的书本都说数组的下标不能是变量。在vc6.0下亦是如此。 不过在一些较新的编译器如dev c++已经支持了,如下代码不会报错 #include #include int main...
一 ：关于指针和堆的内存分配 先来介绍一下指针 ： 指针一种类型，理论上来说它包含其他变量的地址，因此有的书上也叫它：地址变量。既然指针是一个类型，是类型就有大小，在达内的服务器上或者普通的ＰＣ机上，都...
引自： ...Updated: 2003/12/05 Other Links: GNU GPL ChineseNAMEgcc,g++-GNU工程的C和C++编译器(egcs-1.1.2)总览(SYNOPSIS)gcc[option|f
老问题，刚发现要适应线上生产环境（CentOS 6 的 GCC 4.4.7 以及 CentOS 7 的 GCC 4.8.5），还得把整个依赖库用低版本 GCC 全部重新编译一遍。...自己编译高版本 GCC 的加个 -D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0，不管...
指针数组，数组指针，函数指针，以及堆中的分配规则 一 ：关于指针和堆的内存分配 先来介绍一下指针 ： 指针一种类型，理论上来说它包含其他变量的地址，因此有的书上也叫它：地址变量。 既然指针是一个类型...
已经有大约半年的时间没有碰C语言了，当时学习的时候记录了很多的笔记，但是都是特别混乱，后悔那个时候，不懂得写博客，这里凭借记忆和零零散散的笔记记录，尝试系统性地复习一下C语言。 之前都是在Windows环境下...
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【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。
