这是本人在学习 C语言有关 字符串内容 时的相关笔记 由于本人技术有限,如有错误,还望指正 C语言中数据类型中只有 字符型(char),而 char型 变量一次只能存储一个字符,在日常工作中经常需要定义 字符串 ,所以使用 字符数组 来存储和调用字符数据. 1.字符数组的定义和使用 ];//定义一个长度为50的字符串数组 定义字符串时需要定义字符串的长度,但是如果在定义的同时对字符串进行赋值 则不需要定义长度,代码如下 char ch[] = "I love QIAN"; 2.字符串的…

     在The FirstDay 里面学习了列表的元组的使用,今天开始学习字符串的使用.字符串的使用主要要掌握,字符串的格式化(C语言中我们应该都知道,Python和C语言差别不大),字符串的基本操作(Join,Split,Replace等和.net里面的也有很多相似点) 一.字符串的基本操作     1.字符串格式化认识: 字符串的格式化用%隔开与C语言一样.赋值也是用%(val1,val2)来传递,其实就是用元组来传递格式化数据. Note: values元素的个数以及格式必须与格式化字…

1.字符串的创建 (1)创建常量字符串 NSString *str = @"This is a String"; //str是变量名 (2)创建空的字符串,给字符串赋值 NSString *str = [NSString alloc] init]; str = @"科比 布莱恩特"; //直接赋值 (3)花样赋值 <1>使用初始化方法:initWithFormat:根据一定的字符串格式来初始化字符串对象,将格式串中的内容写入字符串对象空间内 NSStri…

这篇文章主要介绍了Python3中的字符串函数学习总结,本文讲解了格式化类方法.查找 & 替换类方法.拆分 & 组合类方法等内容,需要的朋友可以参考下. Sequence Types sequence类型有六种:strings, byte sequences (bytes objects), byte arrays(bytearray objects), list, tuple, range objects. sequence类型都支持的通用操作: 成员检查:in.not in 连接:+…

BM和KMP字符串匹配算法学习 分类: 研究与学习 字符串匹配BM(Boyer-Moore)算法学习心得 http://www.cnblogs.com/a180285/archive/2011/12/15/BM_algorithm.html 字符串匹配那些事 http://www.searchtb.com/2011/07/字符串匹配那些事(一).html BM模式匹配算法原理(图解) http://hi.baidu.com/l6834279/item/d6ef651684dda4fcddeeca…

#include <stdio.h> #include <string.h> #define format "%d\n%s\n%f\n%f\n%f\n" typedef struct { int num; int num2; } ble_gap_conn_params_t; struct student { int num; ]; ]; ble_gap_conn_params_t * p_teacher; }; struct student stru2; ble…

Python中字符串的学习 一.字符串的格式化输出 % 占位符 %s 字符串 %d integer %x 十六进制 integer %f float 指定长度 %5d 右对齐,不足左边补空格 %-5d - 代表左对齐,不足右边默认补空格 %05d 右对齐,不足左边补0 -浮点数: %f 默认是输出6位有效数据, 会进行四舍五入 %.2f 指定小数点位数的输出 保留小数点后2位 '%4.8f' 4代表整个浮点数的长度,包括小数,只有当 字符串的长度大于4位才起作用.不足4位空格补足,可以用%04.…

目录 1.分类规则原理 1.1 1R单规则算法 1.2 RIPPER算法 2. 规则学习应用示例 1)收集数据 2)探索和准备数据 3)训练数据 4)评估性能 5)提高性能 6)选择决策树中的分类规则 1.分类规则原理 if-else逻辑:前件由特征值的特定组合构成,在满足规则的条件下,后件描述用来指定的分类值. 决策树必须从上至下应用,而规则是单独存在的事实.通常比决策树更简洁.直接和理解. 规则学习应用于以名义特征为主,或全部是名义特征的问题. "独立而治之":与决策树的"…

目录 1.理解朴素贝叶斯 1)基本概念 2)朴素贝叶斯算法 2.朴素贝斯分类应用 1)收集数据 2)探索和准备数据 3)训练模型 4)评估模型性能 5)提升模型性能 1.理解朴素贝叶斯 1)基本概念 依据概率原则进行分类.如天气预测概率. 朴素贝叶斯(Naive Bayes, NB)适合场景:为估计一个结果的概率,从众多属性中提取的信息应该被同时考虑. 很多算法忽略了弱影响的特征(若有大量弱影响的特征,它们组合在一起的影响可能会很大),但NB算法利用了所有可以获得的证据来修正预测. 贝叶斯方法的…

目录 1.基本概念 2.选择机器学习算法 3.使用R进行机器学习 1.基本概念 机器学习:发明算法将数据转化为智能行为 数据挖掘 VS 机器学习:前者侧重寻找有价值的信息,后者侧重执行已知的任务.后者是前者的先期准备 过程:数据-->抽象化-->一般化.或者:收集数据--推理数据--归纳数据--发现规律 抽象化: 训练:用一个特定模型来拟合数据集的过程 用方程来拟合观测的数据:观测现象--数据呈现--模型建立.通过不同的格式来把信息概念化 一般化: 一般化:将抽象化的知识转换成可用于行动的形式…