bcb 里有没有正规表达式的函数?

C++ Builder > 基础类 [问题点数:20分,结帖人gggxin]
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C++函数的学习(二)

字符消息被寄送到调用线程的消息队列,当下一次线程调用函数GetMessage或PeekMessage时被读出。  函数原型:  BOOLTranslateMessage(  CONSTMSG*lpMsg //message information  ); 参数 IpMsg:指向含有...

C++ Boost regex 文档(翻译)

C++ Boost regex 文档(翻译)(Reference进行中)  Copyright ? John Maddock 1998-2003  译者:nirvana  C++ Boost regex 文档(翻译)(Reference进行中)  Overview  ...Borland C++ Buil

iOS面试题及答案.及添加React Native面试题 随时更新

第一大类OC面试题 一.设计模式是什么? 你知道哪些设计模式,并简要叙述? 设计模式是一种编码经验,就是用比较成熟的逻辑去处理某一种类型的事情。 1). MVC模式:Model View Control,把模型 视图 控制器...2)....3)....

C++入门学习笔记

这些是我刚学习C++的笔记,拿出来与大家分享,希望大家更容易入门!...2、 输出:一个输出表达式的结果本身还可以用于进一步的输出。 void h2(int i) { Cout”the value of I is”’\n’; } 3、 输入

php是什么?

PHP 是一种 HTML 内嵌式的语言,PHP与微软的ASP颇几分相似,都是一种在服务器端执行的“嵌入HTML文档的脚本语言”,语言的风格类似于C语言,现在被很多的网站编程人员广泛的运用。PHP 独特的语法混合了 C、...

gdb用法(一)基本gdb命令

或许,各位比较喜欢那种图像界面方式的,像VC、BCB等IDE的调试,但如果你是在UNIX平台下做软件,你会发现GDB这个调试工具比VC、BCB的图像化调试器更强大的功能。所谓“寸有所长,尺所短”就是这个道理。 ...

gdb使用实例

第一篇 概论 我们将学习使用gdb来... 在gdb的所有可圈可点的特性中,一点值得注意,就是当运行gdb的平台(宿主机)通过串行端口(或网络连接,或是其他别的方式)连接到目标板时 (应用程序在板上运行),gdb ...

距离度量的多种方法

距离度量的多种方法1.距离的定义2.各种不同种类的距离2.1 常见的距离表达2.1.1 欧式(euclidean)距离(2-范数)2.1.2 标准化欧氏距离2.1.3 曼哈顿(Manhattan)距离(1-范数)2.1.4 切比雪夫(Chebyshev)距离(∞\infty∞-...

C++Builder的基本功能

C++Builder的基本功能 我们用高级语言写程序,我们很得意,因为高级语言比较接近人类的语言,...无论是在写代码的过程,还是最后要编译成可执行文件,都需要一个工具存在。这一工具一般称为编程集成环境(IDE)。...

gdb用法(一)基本 gdb 命令

或许,各位比较喜欢那种图像界面方式的,像VC、BCB等IDE的调试,但如果你是在UNIX平台下做软件,你会发现GDB这个调试工具比VC、BCB的图像化调试器更强大的功能。所谓“寸有所长,尺所短”就是这个道理。一般来说...

GDB调试汇总

GDB调试汇总   分类: C/C++ 2012-12-10 20:42:15 ...  无论是多么优秀的程序员,都难以保证自己在编写代码时不会出现任何错误,因此调试是软件开发过程中的一个必不可少的组成部分。... 当程序完成编译之后,它很...

gdb的使用和程序调试

或许,各位比较喜欢那种图形界面方式的,像VC、BCB等IDE的调试,但如果你是在 UNIX平台下做软件,你会发现GDB这个调试工具比VC、BCB的图形化调试器更强大的功能。所谓“寸有所长,尺所短”就是这个道理。 ...

Linux下的程序调试——GDB

无论是多么优秀的程序员,都难以保证自己在编写代码时不会出现任何错误,因此调试是软件开发过程中的一个必不可少的 组成部分。当程序完成编译之后,它很可能无法正常运行,或者会彻底崩溃,或者不能实现预期的功能...

IOS面试题目及答案1

第一大类OC面试题 一.设计模式是什么? 你知道哪些设计模式,并简要叙述? 设计模式是一种编码经验,就是用比较成熟的逻辑去处理某一种类型的事情。 1). MVC模式:Model View Control,把模型 视图 控制器 ...2)....3)....

变量 和 内存地址

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用 GDB 调试Linux程序及有用技巧

用 GDB 调试Linux程序及有用技巧(转) armlinux 2008-06-19 10:48 阅读91评论0...在 X Window 系统中,一个gdb的前端图形工具,称为xxgdb。gdb 是功能强大的调试程序,可完成如下的调试任务:  * 设置断点; ...

GDB大全

,各位比较喜欢那种图形界面方式的,像VC、BCB等IDE的调试,但如 果你是在 UNIX平台下做软件,你会发现GDB这个调试工具比VC、 BCB的图形化调试器更强大的功能。所谓“寸有所长,尺所短”就 是这个道理。 ...

程序调试的利器GDB

无论是多么优秀的程序员,都难以保证自己在编写代码时不会出现任何错误,因此调试是软件开发过程中的一个必不可少的 组成部分。当程序完成编译之后,它很可能无法正常运行,或者会彻底崩溃,或者不能实现预期...

Java面试题大全(备战2021)

这本面试手册包含了Java基础、Java集合、JVM、Spring、Spring Boot、Spring Cloud、Mysql、Redis、RabbitMQ、Dubbo、Netty、分布式及架构设计等方面的技术点。内容难度参差,满足初中高级Java工程师的面试需求。

波士顿房价预测数据及代码

本资源包含数据,代码,解释,相应的文件。代码是练习用的,文章中的代码都可以运行出来,是很好的一个练手项目。

ARIMA模型-matlab代码

ARIMA模型-matlab代码,可以根据自己的实际情况进行参数调节,实现所需要的效果。

数模_改进SEIR模型的matlab代码.zip

各种基于SEIR模型的改进算法代码、Python代码,还包含Si,sir,sis的代码,是做数学建模比赛整理的资料,具全,带论文。研究COVID-19的传播过程和受感染人数的变化规律,是探索如何制止COVID-19蔓延的重要环节。本文针对COVID-19的防控问题,通过对各个国家疫情状况数据的分析,采用……方法,建立……模型,获得……,同时以……为优化目标,获得……最优模型。 针对问题一,为了确定COVID-19的传播系数。通过对国家卫健委公布的1月21日~2月5日的疫情数据分析,考虑易感人群(S)、潜伏人群(E)、感染人群(I)、治愈人群(R)建立SEIR模型,基于SEIR模型计算的COVID-19的传播系数(R0)在3.096~3.613之间。 针对问题二,针对不同地区采取的不同防控策略建立模型分析、预测未来的疫情数据。通过分析COVID-19存在潜伏期且康复后二次感染的概率低的传播特性,结合国内公开的疫情防控数据,考虑隔离/未隔离情况、疫苗接种情况、医疗卫生条件等因素提出了改进的SEIR模型,与logistic模型和传统的SEIR模型比较,预测率有较大提升。由于国外的数据不包含疑似病例数据,采用SIR模型进行分析预测未来疫情数据。

自动驾驶.pdf(2021 mathorcup A题)

自动驾驶模型的建立

2020五一建模比赛B题论文与代码

针对本文给出的基金资产配置策略问题,本文建立了结合小波分析算法,均值-方 差模型,蒙特卡罗模拟方法以及遗传算法的资产配资投资效益优化模型,对企业购买股 票以及合理进行资金的配置具有一定的指导作用。 针对问题一 本文使用皮尔逊相关系数与系统聚类 针对问题二 本文结合小波分析算法与均值-方差模型确定使投资效用最大化的股 票投资策略,使用小波分析算法对数据进行降噪,再使用样条插值补全数据。之后计算协方差矩阵代入均值方差模型求解确定了投资效用最大的策略 针对问题三 本文使用历史模拟法、蒙特卡罗方法,参数模拟法度量每个基金公司 2020 年 95% 置信水平下的风险价值。 针对问题四 本文建立了整个系统的兼顾投资效益以及风险价值的投资策略优化 模型,并且使用遗传算法,改变初始参数多次进行求解。

建模论文(五一建模比赛)

五一建模写的论文,当时是拿啦奖的,你们可以参考下哦

Spring Batch批量处理数据实战教程

本课程通过讲解Spring Batch的基础知识点以及一些实际的项目示例让大家熟悉如何使用Spring Batch进行大批量数据的同步、处理及转换等。 通过学习本课程大家可以快速的掌握如何使用及优化Spring Batch。

JAVA WEB开发实战

走进JSP、掌握JSP语法、JSP内置对象、Servlet技术、综合实验(一)——JSP使用Model2实现登录模块、EL表达式语言、JSTL核心标签库、综合实验(二)——结合JSTL与EL技术开发通讯录模块、JSP操作XML、JavaScript脚本语言、综合实验(三)——Ajax实现用户注册模块——可以轻松领会Java Web程序开发的精髓,提高开发技能。 快速提高自己的java web项目开发能力

轻松学Linux系列课程

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2020五一数学建模A题 论文 煤炭价格预测问题

本问主要以预测秦皇岛煤炭价格为目标,通过问题一中不同因素对其影响权重的大小以及神经网络算法,建立价格预测模型。BP神经网络模型处理信息的基本原理是:输入信号,通过中间节点(隐层点)作用于输出节点,经过非线性变换,产生输出信号,网络训练的每个样本包括输入向量和期望输出量t,网络输出值y与期望输出值t之间的偏差,通过调整输入节点与隐层节点的连接强度值和隐层节点与输出节点之间的连接强度以及阈值,使误差沿梯度方向下降,经过反复学习训练,确定与最小误差相对应的网络参数(权值和阈值),训练即告停止。此时经过训练的神经网络即能对类似样本的输入信息,自行处理输出误差最小的经过非线性转换的信息。

C语言及程序设计初步

课程针对没有任何程序设计基础的初学者,全面介绍C语言及利用C语言进行程序设计的方法。课程注重知识的传授,更关注学习者能够通过实践的方式,真正学会利用C语言解决问题,奠定程序设计的基础。为此,专门设计了实践方案,指导学习者在听讲的同时,有效完成实践。讲课中还适时穿插进行学习指导,帮助初学者尽快掌握程序设计的学习方法。 课程主要针对无任何编程经历的初学者,利用主讲者多年来教授大一学生的教学经验,准确把握知识点掌握中的难点,在和视频配套的实践方案配合下,帮助初学者顺利掌握知识,获得学习中的自信。

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