通向C++高手的路径

VC/MFC > 非技术类 [问题点数:20分,结帖人CSDN]
等级
本版专家分:126
结帖率 82.09%
等级
本版专家分:1499
等级
本版专家分:14416
等级
本版专家分:294
sunhui

等级:

C/C++笔试题(很多)

微软亚洲技术中心的面试题!!! 1.进程和线程的差别。 ...线程是指进程内的一个执行单元,也是进程内的可调度实体. ...(1)调度:线程作为调度和分配的基本单位,进程作为拥有资源的基本单位 ...(2)并发性:不仅进程之间...

windows类书的学习心得

内容如下: 创建人: paul 现在的计算机图书发展的可真快,很久没去书店,昨日去了一下,真是感叹万千,很多陌生的出版社,很多陌生的作者,很多陌生的译者,书名也是越来越夸张,什么××天精通××,精通××编程, ××...

[书目20160623]编程匠艺——编写卓越的代码

  编程匠艺——编写卓越的代码    [美]Pete Goodliffe(皮特....这本书能够重印,本身就说明了它的价值获得了读者的认可,在今时今日,已属不易。所以时隔三年,我虽然已经不在原来的工作岗位上,也还愿意再就这...

偶然发现的一篇相见很晚的文章:如何学好游戏编程

今天偶然发现一篇介绍如何学好游戏编程的文章,相见恨晚呀,特转载,转帖地址:http://new.qzone.qq.com/79134054/blog/1226580538#!。 《如何学好游戏编程》 此篇文章献给那些为了游戏编程不怕困难的热血青年,它...

编成技术25

类别名:编成技术 第1页 第2页 第3页 第4页 第5页 第6页 第7页 第8页 第9页 第10页 第11页 第12页 第13页 第14页 第15页 第16页 第17页 第18页 第19页 第20页 ...第31

此篇文章献给那些为了游戏编程不怕困难的热血青年,它的神秘要我永远不间断的去挑战自我,超越自我,这样才能攀登到游戏技术的最高峰 ——阿哲VS自己 自序 这篇文章我写了大约4个月,前后修改很多次,做为吉大的...

怎么样学好游戏编程

路漫漫其修远兮! ... 此篇文章献给那些为了游戏编程不怕困难的热血青年,它的神秘要我永远不间断的去挑战 自我,超越自我,这样才能攀登到游戏技术的最高峰  ... ——阿哲VS自己 ... 这篇文章我写了大约4个

如何学好游戏编程

这篇文章写完能快半年了,当时只是发到学校BBS上,不敢写到空间里,怕高手见笑,但工作了2个月,发现自己写很多还是对的,于是斗胆拿来出来,给新手一些指点,也希望高手给我些指点。  现在天天忙工作,没事时忙着...

游戏编程之路-阿哲

此篇文章献给那些为了游戏编程不怕困难的热血青年,它的神秘要我永远不间断的去挑战 自我,超越自我,这样才能攀登到游戏技术的最高峰   ——阿哲VS自己    自序  这篇文章我写了大约4个月,前后修改很多...

[原] Python 开发者如何正确使用 RStudio 编辑器

概述 资深Python工程师可以选择的编辑器有很多,比如 Rodeo,Spider,Eclipse,Vim,Visual Studio,Atom,Sublime Text,Jupyter等等,但是现在为什么现在很多资深的 pythonista 都开始拥抱 RStudio 呢?...

Python 开发者如何正确使用 RStudio 编辑器

概述 资深Python工程师可以选择的编辑器有很多,比如 Rodeo,Spider,Eclipse,Vim,Visual Studio,Atom,Sublime Text,Jupyter等等,但是现在为什么现在很多资深的 Pythoner 都开始拥抱 RStudio 呢?...

怎样学好游戏编程

...。 《怎样学好游戏编程》 此篇文章献给那些为了游戏编程不怕困难的热血青年,它的神奇要我永远不间断的去挑战自我,超越自我,这样才干攀登到游戏技术的最高峰 ——阿哲VS自己 自序 这...

数据中心 22 年基础架构及演进,看这篇就够了

阅读本文大概需要 10 分钟。作者:Chris Rust,CSDN整理链接:https://dwz.cn/CtV4rNHI01前言当今世界正处在信息技术(IT)创新的黄金...

如何学好游戏编程?

今天偶然发现一篇介绍如何学好游戏编程的文章... 《如何学好游戏编程》 此篇文章献给那些为了游戏编程不怕困难的热血青年,它的神秘要我永远不间断的去挑战 自我,超越自我,这样才能攀登到游戏技术的最高峰 ......

VC常见入门问题总结

VC常见入门问题总结1:fatal error C1010: unexpected end of file while looking for precompiled header directive该如何解决 如果发生错误的文件是由其他的...选择C/C++选项卡,从Category组合框中选中Precompile...

如何学好游戏编程 二

四。游戏编程,她的大门已经为你打开。     1。 颜色之迷   ... 计算机怎么显示图形的,这个你必须要弄明白,计算机显示彩色图象是经历了一个什么样的发展过程。... 计算机显示一个图象是由象素组成,我们通常说...

3D游戏编程学习

此篇文章献给那些为了游戏编程不怕困难的热血青年,它的神秘要我永远不间断的去挑战自我,超越自我,这样才能攀登到游戏技术的最高峰   ——阿哲VS自己 QQ79134054多希望大家一起交流与沟通 这篇文章是我一年半前...

假期归来,有哪些编程书上了新书榜?

新年小长假结束了,估计小伙伴们都已经加到工作岗位啦,小编今天看了一眼计算机新书排行榜,一上周有这样几本书上榜。现在就给大家来展示下。 1、机器学习的数学 一周新书榜第2。机器学习工程师们都应该阅读的...

分享一下linux系统的精彩描述

Linux 一句话精彩问答/陈绪 http://www.linuxpk.com Linux一句话精彩问答 2007/12/12版 编者:陈绪 中国linux和开源战略经理Intel开源技术中心(OTC,Opensource Technology Center) ... Linux 一句话精彩问答/...

Linux编程入门-gcc、make和gdb简介

欢迎来到Linux的编程世界!  如果你已是Windows下优秀的程序员,那么到了这里,你将会发现一个崭新的天地,虽然在Linux下编程比起在Windows下编程有种种的不便,但她的许多迷人之处一定会让你流连忘返-----只要你...

vc编程经验总结

作者:风中的流沙 出处:http://blog.vckbase.com/flowsand/archive/2006/01/27/17448.html VC常见入门问题总结1:fatal error C1010: unexpected end of file while looking for precompiled header directive该...

Node.js进阶教程第一步(基础篇)

本课程从Node.js的安装配置开始,包括函数调用,模块调用,路由,文件操作,异常处理,参数接收,正则表达式,连接数据库,事件等内容,使学员通过十六课时,学习Node.js的基础知识,掌握JS开发服务端的编写方法,了解Node.js的运行机制,为深入学习后期各类框架打好基础。 学习Node.js的基础知识,掌握JS开发服务端的编写方法,了解Node.js的运行机制,为深入学习后期各类框架打好基础。

tipdm_CarsAnalysis_src:泰迪杯C组题,数据分析答题原始码-源码

tipdm_C_CarsAnalysis_src 泰迪杯C组题答题原始代码 这个原始码为参赛者时做数据分析使用,由于其仅作为工具使用,并且加之时间缩短,所以没有做过多的性能优化。 日后会抽空改进算法,转化为效率。

计算欧式距离的matlab程序

这是一个计算欧式距离的matlab程序,本人使用过,很好用。

VMware虚拟机从入门到精通

虚拟机就是一个软件,模拟一个电脑来使用。让初级的小白也能学会使用虚拟机,并且能够精通。本课程由浅入深,详细讲解了虚拟机的安装导入使用,用黑客喜欢的KALI系统进行导入演示。 帮助计算机专业学生快速掌握虚拟机的用法,帮助想学习黑客技术的同学搭建学习环境。

时间序列模型ARIMA的讲解与matlab代码实现(含多个实例).rar

时间序列预测建模,移动平滑、指数平滑、等模型的描述讲解和matlab程序实现代码。arima、arma等等

计算机设计大赛作品开发文档

参加的是2020年的计算机设计大赛,软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。(20页)

2021华中杯A第一问配套思路.rar

2021华中杯第一问配套思路,内涵第一问处理后的可读数据,输出结果,可视化图片,RGB转换函数。(R语言代码) 声明:只可自己使用,不可商用。违者必究。 具体思路见:https://tjxwz.blog.csdn.net/article/details/116310441

matlab神经网络30个案例分析

【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)。

虚幻4开发入门

UnrealEngine向来以一流效果和难以上手而著称,本课程就是帮助你跨过入门的这道门槛,能够上手掌握这个国际一流的3D引擎。 通过本课程的学习,你讲可以掌握Unreal引擎开发的基础知识,包括Unreal编辑器的基本使用,Gameplay Framework,以及C++&Blueprint;两种开发模式。

相关热词 c# 自动截屏 c#查找子目录文件 c# 分隔栏 c#异步什么时候执行 c# 开源 管理系统 c#对象引用 c#正则表达式匹配文件名 c# 开源库 c#两个程序间通信 c# 区块链特点