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高質量C++和C編程指南資料說明[摘要]每個 C++/C 程序通常分為兩個文件。一個文件用于保存程序的聲明（declaration），稱為頭文件。另一個文件用于保存程序的實現（implementaTIon），稱為定義（definiTIon）文件。 C++/C 程序的頭文件以“.h”為后綴，C 程序的定義文件以“.c”為后綴，C++程序的定義文件通常以“.cpp”為后綴（也有一些系統以“.cc”或“.cxx”為后綴）。 自從計算機問世以來，程序設計就成了令人羨慕的職業，程序員在受人寵愛之后容易發展成為毛病特多卻常能自我臭美的群體。如今在 Internet 上流傳的“真正”的程序員據說是這樣的： （1） 真正的程序員沒有進度表，只有討好領導的馬屁精才有進度表，真正的程序員會讓領導提心吊膽。 （2） 真正的程序員不寫使用說明書，用戶應當自己去猜想程序的功能。 （3） 真正的程序員幾乎不寫代碼的注釋，如果注釋很難寫，它理所當然也很難讀。 （4） 真正的程序員不畫流程圖，原始人和文盲才會干這事。 （5） 真正的程序員不看參考手冊，新手和膽小鬼才會看。 （6） 真正的程序員不寫文檔也不需要文檔，只有看不懂程序的笨蛋才用文檔。 （7） 真正的程序員認為自己比用戶更明白用戶需要什么。 （8） 真正的程序員不接受團隊開發的理念，除非他自己是頭頭。 （9） 真正的程序員的程序不會在第一次就正確運行，但是他們愿意守著機器進行若干個 30 小時的調試改錯。 （10）真正的程序員不會在上午 9:00 到下午 5:00 之間工作，如果你看到他在上午 9:00 工作，這表明他從昨晚一直干到現在。 …… 具備上述特征越多，越顯得水平高，資格老。所以別奇怪，程序員的很多缺點竟然可以被當作優點來欣賞。就象在武俠小說中，那些獨來獨往、不受約束且帶點邪氣的高手最令人崇拜。我曾經也這樣信奉，并且希望自己成為那樣的“真正”的程序員，結果沒有得到好下場。
上傳時間： 2021-10-26
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常用芯片DIP SOT SOIC QFP電阻電容二極管等3D模型庫 3D視圖封裝庫 STEP后綴三維視圖（154個）:050-9.STEP0805R.STEP1001-1.STEP1001-2.STEP1001-3.STEP1001-4.STEP1001-5.STEP1001-6.STEP1001-7.STEP1001-8.STEP103_1KV.STEP10X5JT.STEP1206R.STEP13PX2.STEP15PX2.STEP20P插針.STEP25V1000UF.STEP3296W.STEP35V2200UF.STEP3mmLED.STEP3mmLEDH.STEP3X3可調電阻.STEP400V0.1UF.STEP455.STEP630V0.1UF.STEP7805.STEP8P4R.STEPAXIAL-0.2-0.125W.STEPAXIAL-0.4-0.25W.STEPaxial-0.6-2W.STEPB-3528.STEPC-0805.STEPC06x18.STEPCAP-6032.STEPCH3.96 X2.STEPCH3.96-3P.STEPD-PAK.STEPDB25.STEPDC-30.STEPDIP14.STEPDIP16.STEPDIP6.STEPDIP8.STEPDO-214AA.STEPDO-214AB.STEPDO-214AC.STEPDO-41.STEPDO-41Z.STEPFMQ.STEPGNR14D.STEPH9700.STEPILI4981.STEPIN4007.STEPIN5408.STEPJP051-6P6C_02.STEPJQC-3F.STEPJS-1132-10.STEPJS-1132-11.STEPJS-1132-12.STEPJS-1132-13.STEPJS-1132-14.STEPJS-1132-15.STEPJS-1132-2.STEPJS-1132-3.STEPJS-1132-4.STEPJS-1132-5.STEPJS-1132-6.STEPJS-1132-7.STEPJS-1132-8.STEPJS-1132-9.STEPJS-1132R-2.STEPJS-1132R-3.STEPJS-1132R-4.STEPJS-1132R-5.STEPJS-1132R-6.STEPJS-1132R-7.STEPJS-1132R-8.STEPJZC-33F.STEPKBP210.STEPKE2108.STEPKF2510 X8.STEPKF301.STEPKF301x3.STEPKSD-9700.STEPLED5_BLUE.STEPLED5_GRE.STEPLED5_RED.STEPLED5_YEL.STEPLFCSP_WQ.STEPLQFP100.STEPLQFP48.STEPMC-146.STEPmolex-22-27-2021.STEPmolex-22-27-2031.STEPmolex-22-27-2041.STEPmolex-22-27-2051.STEPmolex-22-27-2061.STEPmolex-22-27-2071.STEPmolex-22-27-2081.STEPMSOP10.STEPMSOP8.STEPPA0630NOXOX-HA1.STEPPIN10.STEPPIN24.STEPPIN24A.STEPR 0805.STEPR0402.STEPR0603.STEPR0805.STEPR1206.STEPRA-15.STEPRA-20.STEPRS808.STEPSIP-3-3.96 22-27-2031.STEPSL-B.STEPSL-D.STEPSL-E.STEPSL-G.STEPSL-H.STEPSOD-123.STEPSOD-323.STEPSOD-523.STEPSOD-723.STEPSOD-80.STEPSOIC-8.STEPSOP-4.STEPSOP14.STEPSOP16.STEPSOP18.STEPSOT-89.STEPSOT223.STEPSOT23-3.STEPSOT23-5.STEPSSOP28.STEPTAJ-A.STEPTAJ-B.STEPTAJ-C.STEPTAJ-D.STEPTAJ-E.STEPTAJ-R.STEPTHB6064H.STEPTO-126.STEPTO-126X.STEPTO-220.STEPTO-247.STEPTO-252-3L.STEPTOSHIBA_11-4C1.STEPTSSOP-8.STEPTSSOP14-BOTTON.STEPTSSOP14.STEPTSSOP28.STEPUSB-A.STEPUSB-B.STEPWT.STEP
標簽： 芯片 dip sot soic qfp 電阻 電容 二極管 封裝
上傳時間： 2021-11-21
上傳用戶：XuVshu
1.針對一類參數未知的非線性離散時間動態系統，提出了一種新的基于神經網絡的MMAC方法。首先，將系統分為線性部分和非線性部分。針對系統線性部分采用局部化方法逮立多個固定模型覆蓋系統的參數范圍，在此基礎上，建立自適應模型來提高系統性能；針對系統非線性部分建立非線性神經網絡預測模型來邏近系統的非線性。然后，針對每個子模型設計相應的擅制器。最后，設計基于誤差范數形式的性能指標函數對控制器進行硬切換。仿真結果表明，所提出的MMAC方法與傳統的在參數空間均勻分布的MMAC方法相比能顯著提高非線性系統的暫態性能。2針對一類具有參數跳變的非線性離散時間動態系統，提出子一種基才聚類方法和神經網絡的MMAC方法，首先，采用模糊c均值聚類算法對系統先驗數據進行分類處理，再分別對每類數據采用RLS算法建立多個固定模型。在此基礎上，建立兩個白適應模型來提高系統響應速度和控制品質，建立神經網絡預測模型來補償系統非線性。然后，分別針對相應的子模型設計線性魯棒自適應控制器和神經網絡控制器。最后，采用基于信號有界和測量誤差的性能切換指標對控制器進行切換，并證明閉環系統的穩定性。仿真結果表明，所提出的算法能更好地解決非線性系統發生參數跳變問題，使得系統具有良好的控制品質3.針對MMAC方法中的模型庫優化問題，考慮系統實際運行數據，提出了種基于相似度準則和設置最大模型數的動態優化模型庫方法。該方法能對新數據進行綜合考量并判斷是否應該將該數據納入子模型建模，并通過設置最大模型數來確保系統用最少的子模型就能保證系統的控制性能。仿真結果表明，所提出的算法能極大地減少子模型數量且具有較好的控制效果。關鍵詞：非線性系統；多模型方法；自適應控制；模糊聚類；神經網絡
標簽： 自適應控制
上傳時間： 2022-03-11
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相當好的一本講C語言的書籍，我看過后感覺是提升了一個檔次，希望更多人可以看看吧。學習一下。
上傳時間： 2022-04-27
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課時8UnixLinux體系結構、信號編程初步.vep - 359.26MB課時5學習nginx源碼前的準備工作.vep - 145.85MB課時4nginx整體結構、進程模型.vep - 141.58MB課時23通訊代碼精粹之epoll函數實戰2.vep - 446.32MB課時22通訊代碼精粹之epoll函數實戰1.vep - 266.03MB課時1linux C++通訊架構實戰課程詳細介紹.vep - 85.60MB課時17CS,TCIP協議妙趣橫生、惟妙惟肖談.vep - 475.59MB課時16守護進程及信號處理實戰.vep - 332.08MB課時13讀配置文件、查泄露、設置標題實戰.vep - 626.86MB課時10fork函數詳解、范例演示.vep - 328.51MB14320課程.txt - 6.34KB
上傳時間： 2022-06-05
上傳用戶：得之我幸78
MATLAB深度學習簡介深度學習是機器學習的一個類型，該類型的模型直接從圖像、文本或聲音中學 習執行分類任務。通常使用神經網絡架構實現深度學習。“深度”一詞是指網絡 中的層數 — 層數越多，網絡越深。傳統的神經網絡只包含 2 層或 3 層， 而深度網絡可能有幾百層。下面只是深度學習發揮作用的幾個例子:? 無人駕駛汽車在接近人行橫道線時減速。? ATM 拒收假鈔。? 智能手機應用程序即時翻譯國外路標。深度學習特別適合鑒別應用場景，比如人臉辨識、 文本翻譯、語音識別以及高級駕駛輔助系統(包括 車道分類和交通標志識別)。簡言之，精確。先進的工具和技術極大改進了深度學習算法，達到了 很高的水平，在圖像分類上能夠超越人類，能打敗世界最優秀的圍棋 選手，還能實現語音控制助理功能，如 Amazon Echo? 和 Google Home，可用來查找和下載您喜歡的新歌。如果您剛接觸深度學習，快速而輕松的入門方法是使用現有網絡， 比如 AlexNet，用一百多萬張圖像訓練好的 CNN。AlexNet 最常用于 圖像分類。它可將圖像劃分為 1000 個不同的類別，包括鍵盤、鼠標、 鉛筆和其他辦公設備，以及各個品種的狗、貓、馬和其他動物。
標簽： Matlab
上傳時間： 2022-06-10
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從感知機到深度神經網絡帶你入坑深度學習機器學習工程師Adi Chris最近學習完吳恩達在Coursera上的最新課程后，決定寫篇博客來記錄下自己對這一領域的理解。他建議通過這種方式可以有效地深入理解一個學習主題。除此之外，也希望這篇博客可以幫助到那些有意入坑的朋友。言歸正傳。在我正式介紹深度學習是什么東西之前，我想先引入一個簡單的例子，借以幫助我們理解為什么需要深度神經網絡。同時，本文附有使用深度神經網絡模型求解異或（XOR）問題的代碼，發布在GitHub上。異或問題何為異或問題？對于給定的兩個上進制輸入，我們通過異或邏輯門得到一個預測輸出，這 過程 為異或問題。注意，輸入不相等時輸出為1，否則為0。1展示了異或函數的所有可能的輸出結束：
標簽： 深度神經網絡
上傳時間： 2022-06-19
上傳用戶：canderile
神經網絡是機器學習的重要分支，是智能計算的一個主流研究方向，長期受到眾多科學家的關注和研究，它植根于很多學科，結合了數學、統計學、物理學、計算機科學和工程學.已經發現，它能夠解決一些傳統意義上很難解決的問題，也為一些問題的解決提供了全新的想法.在傳統的研究成果中，有很多表達數據的統計模型，但大都是比較簡單或淺層的模型，在復雜數據的學習上通常不能獲得好的學習效果.深度神經網絡采用的則是一種深度、復雜的結構，具有更加強大的學習能力，目前深度神經網絡已經在圖像識別、語音識別等應用上取得了顯著的成功.這使得這項技術受到了學術界和工業界的廣泛重視，正在為機器學習領域帶來一個全新的研究浪潮.
標簽： 深度神經網絡
上傳時間： 2022-06-19
上傳用戶：shjgzh
本書通過大量短小精悍的程序，詳細而全面 地闡述了C++基本概念和技術以及C++11新增的 功能，包括管理輸入/輸出、循環和數組、面向對 象編程、模板、使用標準模板庫以及lambda表達 式等。這些內容被組織成結構合理、聯系緊密的 章節，每章都可在 1 小時內閱讀完畢；每章都提 供了示例程序清單，并輔以示例輸出和代碼分 析，以闡述該章介紹的主題。為加深讀者對所學 內容的理解，每章末尾都提供了常見問題及其答 案以及練習和測驗。讀者可對照附錄D提供的測 驗和練習答案，了解自己對所學內容的掌握程 度。 本書是針對C++初學者編寫的，不要求讀者 有C語言方面的背景知識，可作為高等院校教授 C++課程的教材，也可供初學者自學C++時使 用。
標簽： C++
上傳時間： 2022-06-21
上傳用戶：d1997wayne
深入理解C#第3版本書是 C# 領域不可多得的經典著作。作者在詳盡地展示 C# 各個知識點的同時，更注重從現象中挖掘本質。本書深入探索了 C# 的核心概念和經典特性，并將這些特性融入到代碼中，讓讀者能夠真正領會到C# 之“深入”與“精妙”。在第 2 版的基礎上，本書新增了 C# 5 的新特性——異步，并更新了隨著技術的發展，已經不再適用的內容，確保整本書能達到讀者期望的高標準。如果你略微了解一點 C#，就可無障礙地閱讀本書。
標簽： C#
上傳時間： 2022-06-21
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