建议和规则 建议: 用内联函数或静态函数代替与函数相似的宏 在宏参数名两边加上括号 宏替换列表应该加上括号 应该使用typedef定义编码类型 不要复用标准头文件名 理解连接标记或执行字符串化时的宏替换 把头文件放在包含防护条件中 避免使用连续的问号 保证头文件名唯一 不要用不安全的函数替换安全函数 在一个do-while循环中包装多条语句的宏 规则: 不要通过连接创建统一字符名称 不要在不安全宏的参数中包含赋值.增值.减值.volatile访问或函数调用 本文地址:http://www.cnb…

今天将本博客的部分文章建立一个索引,方便大家进行阅读,当然每一类别中的文章都会持续的添加和更新(PS:博文主要使用C语言) 博客地址:http://www.cnblogs.com/archimedes/ C语言 C语言相关原理与技巧: <C语言异常与断言接口与实现> <C语言原子接口与实现> <C语言柔性数组> <C语言接口与实现实例> <C语言常量与指针> <C语言指针传递详解> <C语言指针的长度和类型> <C语…

WAVE文件格式是Microsoft为存储多媒体的RIFF规范的一部分.一个RIFF文件以一个文件头开始,然后是一系列的数据块.一个WAVE文件常常仅由一个WAVE块构成,WAVE块包含一个说明格式的fmt块和存储取样信息的数据块. 标准WAVE文件格式 偏移 长度(字节) 变量名 描述 备注 0 4 ChunkID ASCII字符“RIFF”,大端形式 RIFF头 4 4 ChunkSize 36+SubChunk2Size,即:4 + (8 + SubChunk1Size) + (8 + S…

python中有多种库可以用来处理http请求,比如python的原生库:urllib包.requests类库.urllib和urllib2是相互独立的模块,python3.0以上把urllib和urllib2合并成一个库了,requests库使用了urllib3.requests库的口号是“HTTP For Humans”,为人类使用HTTP而生,用起来不知道要比python原生库好用多少呢,比起urllib包的繁琐,requests库特别简洁和容易理解.话不多说,代码为证~~~ 下面我们来分…

原文链接:http://blog.csdn.net/dulingtingzi/article/details/51374487 问题由来 在很多机器学习任务中,特征并不总是连续值,而有可能是分类值. 例如,考虑一下的三个特征: ["male", "female"] ["from Europe", "from US", "from Asia"] ["uses Firefox", "…

问题由来 在很多机器学习任务中,特征并不总是连续值,而有可能是分类值. 例如,考虑一下的三个特征: ["male", "female"] ["from Europe", "from US", "from Asia"] ["uses Firefox", "uses Chrome", "uses Safari", "uses Internet…

python机器学习-sklearn挖掘乳腺癌细胞( 博主亲自录制) 网易云观看地址 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 问题由来 在很多机器学习任务中,特征并不总是连续值,而有可能是分类值. 例如,考虑一下的三个特征: ["male&q…

一.问题由来 在很多机器学习任务中,特征并不总是连续值,而有可能是分类值. 离散特征的编码分为两种情况: 1.离散特征的取值之间没有大小的意义,比如color:[red,blue],那么就使用one-hot编码 2.离散特征的取值有大小的意义,比如size:[X,XL,XXL],那么就使用数值的映射{X:1,XL:2,XXL:3} 使用pandas可以很方便的对离散型特征进行one-hot编码 import pandas as pd df = pd.DataFrame([ ['green', '…

问题由来 在很多机器学习任务中,特征并不总是连续值,而有可能是分类值. 例如,考虑一下的三个特征: ["male", "female"] ["from Europe", "from US", "from Asia"] ["uses Firefox", "uses Chrome", "uses Safari", "uses Internet…

问题由来 在很多机器学习任务中,特征并不总是连续值,而有可能是分类值. 例如,考虑一下的三个特征: ["male", "female"] ["from Europe", "from US", "from Asia"] ["uses Firefox", "uses Chrome", "uses Safari", "uses Internet…