新编c语言习题与解析电子版

时间: 2023-11-18 16:01:10 浏览: 58
《新编C语言习题与解析》是一本帮助读者更好掌握C语言的书籍,其电子版提供了更便捷的学习方式。该电子版将书中的习题和解析整理成电子格式,方便读者随时随地进行学习。 在这本电子书中,读者可以找到大量的C语言习题,涵盖了从基础到高级的各种题型。通过这些习题,读者能够更加全面地了解C语言的语法和逻辑,从而提高自己的编程能力。同时,电子版的特点让这些习题可以随时随地进行刷题练习,非常适合那些工作繁忙或者无法随身携带纸质书籍的读者。 此外,电子版还提供了详细的解析和答案,帮助读者更好地理解习题。这些解析包括了详细的步骤和思路,可以帮助读者更好地掌握C语言编程的技巧和方法。通过将习题和解析结合起来,读者能够更加系统地学习C语言,掌握其精髓。 总之,《新编C语言习题与解析》电子版为广大C语言学习者提供了一个方便高效的学习工具,无论是初学者还是有一定基础的读者,都能够从中受益匪浅。希望更多的人通过这本电子书,能够掌握C语言编程的技能,为自己的职业发展打下良好的基础。
相关问题

新编c语言习题与解析电子版pdf

新编C语言习题与解析电子版PDF是一种电子书,其中包含了针对C语言的习题和解析。这本书的目的是为学习C语言的人们提供一个练习和巩固他们所学知识的资源。 通过使用该电子版PDF,学习者可以在电脑、平板电脑或手机上随时随地进行学习和练习。这对于那些有忙碌的日程安排或经常在外出的学生或工作人员来说尤其方便。 电子版PDF的内容包括了各种难度级别的习题,从基础的语法练习到更复杂的应用程序设计问题。每个习题后面都有详细的解析,解释了如何解决问题和达到预期结果。这些解析是基于C语言的最佳实践和常用的编程技巧。 使用这本电子书的好处之一是它可以帮助学习者巩固和加深对C语言的理解。通过解答习题,学习者可以运用他们所学的知识,并在实践中发现和解决问题。这种实际经验是学习任何编程语言的关键。 此外,电子版PDF还提供了便捷的搜索功能,使学习者可以快速找到特定主题或问题的解析。这有助于提高学习效率和节省时间。 总之,新编C语言习题与解析电子版PDF是一个有用的学习工具,能够帮助学习者加深对C语言的理解并提高他们的编程技能。随时随地的学习和练习使其成为一种灵活的学习资源。

新编java设计习题与解析

新编java设计习题与解析是一本专注于提升学习者在Java编程方面实践能力的教材。该书汇集了大量的习题,并提供了对这些习题的详细解析,旨在帮助读者理解和掌握Java语言的基础知识和常用编程技巧。 这本教材的编写者深知实践在学习编程中的重要性,因此,在设计习题时注重了实际应用和场景模拟。习题类型涵盖了Java语言的各个方面,包括基本语法、面向对象、集合、异常处理、多线程等。每个习题都设计了一个具体的编程任务,要求读者用Java编写相应的代码来实现,从而让读者通过实践来加深对知识点的理解和应用能力的训练。 在习题的解析部分,该书提供了详细的代码分析和解答,讲解了实现思路、关键步骤和常用的解决方法。解析内容不仅仅是对答案的简单解读,更注重于帮助读者理解和掌握解决问题的方法和技巧。同时,解析中还包括了常见错误和容易犯的问题,并给出相应的建议和提示,帮助读者克服困难和提升自己的代码质量。 新编java设计习题与解析适合各层次的Java学习者使用,不论是初学者还是有一定编程基础的人都能从中获得收益。通过完成习题并仔细阅读解析,读者能够逐渐提高自己的编程技巧和实践能力,为以后更复杂的Java项目做好准备。无论是学生、自学者还是职场人士,都能从该书中获取到宝贵的经验和知识,快速成长为Java编程方面的专家。

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def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal

好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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