第一章 1.cin与count的应用<iostream> 例: cin>>a; cout<<"hello"<<endl; cout<<he<<15<<endl; cout.wtdth(10);//cout.fill("*"): 调整字段宽度的函数int width(): a.控制符int width()将用来调整字段的宽度,因为width是成员函数,所以要通过对象来调用,比如cout…

http://acm.ocrosoft.com/problem.php?cid=1172&pid=12 题目描述 猴子吃桃问题.猴子第1天摘下若干个桃子,当即吃了一半,还不过瘾,又多吃了一个.第2天早上又将剩下的桃子吃掉一半,又多吃了一个.以后每天早上都吃了前一天剩下的一半另加一个.到第n天早上想再吃时,就只剩下一个桃子了.求第1天共摘了多少个桃子 输入 n的值 输出 剩下的桃子数量 样例输入 10 样例输出 total=1534 题解:运用递归的思想,定义的A的函数代表的是第n天开始的时候所有…

理论知识:UFLDL数据预处理和http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/04/20/3033149.html 数据预处理是深度学习中非常重要的一步!如果说原始数据的获得,是深度学习中最重要的一步,那么获得原始数据之后对它的预处理更是重要的一部分. 1.数据预处理的方法: ①数据归一化: 简单缩放:对数据的每一个维度的值进行重新调节,使其在 [0,1]或[ − 1,1] 的区间内 逐样本均值消减:在每个样本上减去数据的统计平均值,用于平稳的数…

<C#程序设计教程 -李春保>阅读笔记   ( 需注意程度:红>粗体>下划线,蓝色:我的疑问 )   老师的引言 [师]对待一种新语言的关注点 数据类型定义(python不用定义) 语法 JAVA两大优势 面相对象:比C++简单 跨平台 开源:造就了很多免费的东西 每个button其实就是类的实例 找工作一定要有一技之长 面试内容: 大公司:基础:C语言.数据结构 小公司:技术:C#.Java 数据传递(不确定正误): 多数据传递:静态类 单数句传递:构造函数 看懂书了再写代码 1…

XDU-SCE网信院信号期末复习省流小助手(懒人版) 本人根据西安电子科技大学网络与信息安全18年期末考试整理的考点和题型 以下题型代表了信号与系统课程的 精髓 若能掌握以下知识点和题型,80分稳有:若再多注意细节,可冲90!学弟学妹们加油! 功率信号与能量信号https://zhuanlan.zhihu.com/p/35363670 给两信号图像求卷积(可出填空或选择) 大题和填空题都会有过程分? 1.9 1.10(3)(7) 1.24(1~3) 1.25 1.29(重要) 2.1和2.2不用…

期末复习 基础 jsp技术中嵌入java代码,使用的符号 <%%> 掌握jsp技术中引用其他标签库指令标签的书写 掌握jsp技术中request对象setAttribute( ).setCharacterEncoding().getParameterNames()方法的含义,写出这三个方法的作用 setAttribute( ) 设置request的对象属性 request.setAttribute("username" ) setCharacterEncoding()设置编…

JavaEE期末复习知识点总结 Java企业应用开发环境 Maven的基础概念 Maven是一个项目管理工具,可以对 Java 项目进行构建.依赖管理 Maven仓库 Maven 仓库是项目中依赖的第三方库,这个库所在的位置叫做仓库, 是放置所有 JAR 文件的地方 Maven有三个仓库,本地仓库(local),远程仓库(remote),中央仓库(central) 云软件版本管理 working tree.index.head区别 工作区(working tree):当前工作的目录 暂存区(in…

理论知识:Optimization: Stochastic Gradient Descent和Convolutional Neural Network CNN卷积神经网络推导和实现.Deep learning:五十一(CNN的反向求导及练习) Deep Learning 学习随记(八)CNN(Convolutional neural network)理解 ufldl学习笔记与编程作业:Convolutional Neural Network(卷积神经网络) [UFLDL]Exercise: Co…

前言 理论知识:UFLDL教程.Deep learning:三十三(ICA模型).Deep learning:三十九(ICA模型练习) 实验环境:win7, matlab2015b,16G内存,2T机械硬盘 难点:本实验难点在于运行时间比较长,跑一次都快一天了,并且我还要验证各种代价函数的对错,所以跑了很多次. 实验内容:Exercise:Independent Component Analysis.从数据库Sampled 8x8 patches from the STL-10 dataset…

前言 理论知识:UFLDL教程.Deep learning:二十六(Sparse coding简单理解).Deep learning:二十七(Sparse coding中关于矩阵的范数求导).Deep learning:二十九(Sparse coding练习) 实验环境:win7, matlab2015b,16G内存,2T机械硬盘 本节实验比较不好理解也不好做,我看很多人最后也没得出好的结果,所以得花时间仔细理解才行. 实验内容:Exercise:Sparse Coding.从10张512*51…