网上哪里有好的c源程序网站?哪里有算法网站?(中英文不限)

superwolf 2001-02-20 07:21:00
请各位大哥多帮忙,一定给分。另外我为什么最多只能给29分?
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Robin_Hood_POT 2001-02-26
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收集经典编程算法的网站有没有?
superwolf 2001-02-26
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非常感谢

加密算法 http://www.virtualunlimited.com/products/beecrypt/ 还没看
sourceforge http://download.sourceforge.net/pub/mirrors/ 一大队目录,都不知道什么是什么
CodeGuru http://codeguru.earthweb.com/ 常去,但还没摸清门路,就是不知道去哪里找所要的东西
SourceBank of STL http://www.sourcebank.com/cpp/stl.asp /*C++的标准类库,看看也有好处*/ 没去,看你的意思挺难的,以后再去吧,你有没有c的标准类库?
中国自由软件库 http://freesoft.cei.gov.cn/freesoft.html 去了,在msdos目录下了一个index。zip ,等我看看是什么先
elaiyo 2001-02-26
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如果你真的想看的话,建议你多逛一逛自由软件,他们中的绝大部分是用c编写的。
先收集了部分网站如下:
加密算法 http://www.virtualunlimited.com/products/beecrypt/
sourceforge http://download.sourceforge.net/pub/mirrors/
CodeGuru http://codeguru.earthweb.com/
SourceBank of STL http://www.sourcebank.com/cpp/stl.asp /*C++的标准类库,看看也有好处*/
中国自由软件库 http://freesoft.cei.gov.cn/freesoft.html
另外,你可以看一些现在在Unix环境下编程用的很多的类库,如libpcap,libnet,libicmp等等。
GTK,GIMP。像这些搜索一下就可以找到了。
当然,如果你够猛的话,也可以看看Linux,Solaris 8, Minix等操作系统的源代码。
嘻嘻 :)


superwolf 2001-02-25
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怎么没人回答呢?我是一个编程新手,现在刚学完理论,想实践一下,找些原码看(我其实也找了一些,但都是c++和asm的,不懂),学一下基本算法,请各位大哥多帮忙。
Tools771227 2001-02-21
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http://member.netease.com/~inetsoft/downloads/sourcecode/comm/index.htm
http://www.csdn.net/expert/Topic/72519.shtm
http://www.kzinfo.net/book/
http://www.asm.yeah.com/
superwolf 2001-02-21
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http://member.netease.com/~inetsoft/downloads/sourcecode/comm/index.htm 编程沙龙不错
http://www.csdn.net/expert/Topic/72519.shtm 好像就是我这篇
http://www.kzinfo.net/book/ 材料少
http://www.asm.yeah.com/ 连不上,如果你是指罗云彬的网站的话,我已经知道了
superwolf 2001-02-20
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谢谢。 另外我为什么最多只能给29分,版务里面说可以新人50,最多300的牙?
sundayboys 2001-02-20
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给你一个搜索引擎,www.google.com。你自己找找看。
内容概要:本文通过从零实现一个基于多层感知机(MLP)的神经网络回归模型,详细讲解了利用加州房价数据集进行房价预测的全过程。文章系统介绍了回归任务与分类任务在输出层设计、损失函数(如均方误差MSE)、激活函数(隐藏层用ReLU,输出层无线性激活)和评估指标(如R²、MAE)等方面的核心差异,并重点阐述了数据标准化、网络结构搭建、前向传播与反向传播的数学原理及代码实现。完整代码涵盖了数据预处理、模型定义、训练流程与性能评估,帮助读者深入理解神经网络在回归问题中的应用机制。; 适合人群:具备一定机器学习和Python编程基础,熟悉NumPy和sklearn,希望深入理解神经网络底层原理的学习者或工作1-3年的算法工程师。; 使用场景及目标:①掌握回归任务中神经网络的设计要点,如输出层无激活函数、使用MSE损失函数等;②理解并实现数据标准化、反向传播梯度计算、模型评估等关键技术环节;③为后续学习复杂模型(如LSTM、Transformer在回归中的应用)打下坚实基础。; 阅读建议:建议边阅读边动手实现代码,重点关注前向传播与反向传播的数学推导与代码对应关系,注意数据标准化与反标准化的操作时机,结合打印的损失变化观察模型收敛情况,加深对回归模型训练过程的理解。

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