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Carlossxu
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2022年4月26日
Java中实现方法链式调用
摘要: 你遇到过这种需要一直调用一个方法来进行操作的烦人情况吗? 其实,我们可以自己自己实现一个可以类,来进行链式调用方法,从而使操作更加简便 在这里我们定义一个类Qo,它继承了HashMap类。定义一个put方法。当调用Qo的put方法时,它会返回自身对象,这样就又可以调用该对象的put方法了
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posted @ 2022-04-26 11:16 Carlossxu
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2022年3月13日
在这个浮躁的时代,普通的坚持就可以超越大部分人了
摘要: 今天又品味了陈皓前辈在《左耳听风》专栏课中有关高效学习的文章,我就来说说自己的一些想法。 坚持是一件反人性的事情,我相信绝大部分人都有过一时脑热、三分钟热度的时候,因为我自己也是这样的。回想大学四年,我真正意义上算得上能坚持下来的事情大概只有:背英语单词、健身吧。但也没能坚持每天进行这种操作,如果真
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posted @ 2022-03-13 11:11 Carlossxu
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2021年6月18日
CodeUp 问题 A: 最大连续子序列
摘要: 题目描述 给定K个整数的序列{ N1, N2, ..., NK },其任意连续子序列可表示为{ Ni, Ni+1, ..., Nj },其中 1 ⇐ i ⇐ j ⇐ K。最大连续子序列是所有连续子序列中元素和最大的一个,例如给定序列{ -2, 11, -4, 13, -5, -2 },其最大连续子序
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posted @ 2021-06-18 14:38 Carlossxu
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2021年5月20日
c语言实现将文件中小写字母转为大写字母
摘要: #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <ctype.h> int main(int argc, char *args[]){ FILE *fp; char *s, *sp; int file_size, read_size; if(argc
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posted @ 2021-05-20 10:54 Carlossxu
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2021年5月19日
c语言编程学习之字符串
摘要: 字符串字面量与字符变量 1.字符串字面量 字符串字面量是一对双引号括起来的字符序列。当c语言编译器在程序中遇到长度为n的字符串字面量时,它会为字符串字面量分配长度为n+1的内存空间。这块内存空间用来存储字符串字面量中的字符,末尾再存储一个额外字符(空字符)。空字符是一个所有位都为0的字节,用转义字符
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posted @ 2021-05-19 11:13 Carlossxu
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2021年5月11日
c语言编程学习之二维数组
摘要: 二维数组 c语言按照行主序存储二维数组。也就是说,二维数组元素在内存中的位置是连续的,每行末尾元素(若不是最后一行)的下一个元素就是下一行的首元素。 如下图所示 接下来我们来分析一下如何将二维数组所有元素初始化零。 假设数组的声明如下: int a[NUM_ROWS][NUM_COLS]; 普通的写
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posted @ 2021-05-11 22:46 Carlossxu
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2020年11月26日
PTA家庭房产
摘要: 给定每个人的家庭成员和其自己名下的房产,请你统计出每个家庭的人口数、人均房产面积及房产套数。 输入格式: 输入第一行给出一个正整数N(≤1000),随后N行,每行按下列格式给出一个人的房产: 编号 父 母 k 孩子1 ... 孩子k 房产套数 总面积 其中编号是每个人独有的一个4位数的编号;父和母分
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posted @ 2020-11-26 21:49 Carlossxu
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2020年11月14日
PTA正整数A+B
摘要: L1-025 正整数A+B (15分) 题的目标很简单,就是求两个正整数A和B的和,其中A和B都在区间[1,1000]。稍微有点麻烦的是,输入并不保证是两个正整数。 输入格式: 输入在一行给出A和B,其间以空格分开。问题是A和B不一定是满足要求的正整数,有时候可能是超出范围的数字、负数、带小数点的实
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posted @ 2020-11-14 10:04 Carlossxu
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2020年11月7日
深度学习笔记之反向传播
摘要: 1.神经网络参数训练迭代过程 我们在网络结构已知的情况下,对神经网络参数进行迭代式地训练 训练过程如下图 2.方向导数与偏导数 函数在某点有无数个切线的斜率的定义,而每一个切线都代表了一个变化的方向。 偏导数可以研究多元函数在降维时候的变化率。比如二元函数固定y不变,只让x单独变化,将其看成是关于x
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posted @ 2020-11-07 16:31 Carlossxu
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2020年11月6日
深度学习笔记之前向运算与反向传播的概念
摘要: 1.前向运算 定义:计算输出值的过程称为前向传播 2.反向传播 反向传播(Backpropagation, BP)是一种神经网络(参数模型)训练方法,它解决神经网络优化的问题。它通过计算输出层结果与真实值之间的偏差来进行逐层调节参数(也被称为梯度下降算法)
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posted @ 2020-11-06 20:24 Carlossxu
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