deep learning with python francois chollet with j. j. allaire

时间: 2023-07-25 13:02:57 浏览: 19
《Deep Learning with Python》是由Francois Chollet和J.J. Allaire合著的一本关于深度学习的书籍。这本书是Francois Chollet所写的另一本畅销书《Deep Learning with Python》的第二版。它旨在向读者介绍深度学习的概念、原理和实践技巧。 这本书以Python为例,提供了一个全面的深度学习指南。它从基本的概念开始,例如神经网络的构建和训练过程,然后逐步深入介绍了更复杂的主题,例如自然语言处理、计算机视觉和生成对抗网络。书中还包含了大量的实例代码和演示,以帮助读者理解和应用所学的概念。 作者Francois Chollet是深度学习框架Keras的创建者之一,他在书中分享了他的研究和实践经验。他用简洁清晰的语言解释了深度学习的各个方面,并提供了相关的示例和实践指导。与第一版相比,第二版增加了更多的内容和案例,以跟上深度学习领域的最新发展。 J.J. Allaire是一位在数据科学和机器学习领域有丰富经验的作家和开发者。他在书中与Francois Chollet合作,为读者提供实践中应用深度学习的技巧和工具。他的贡献使得这本书更加全面和实用。 总之,《Deep Learning with Python》通过Francois Chollet和J.J. Allaire的共同努力,为读者提供了一个综合的深度学习指南,旨在帮助读者理解和应用深度学习的原理和技术。无论是初学者还是有一定经验的开发者,都可以从这本书中获得有价值的知识和实践经验。
相关问题

deep learning with python 中文版

《Deep Learning with Python》中文版是一本由弗朗索瓦·肖莱 (Francois Chollet) 撰写的深度学习领域的图书。这本书主要介绍了深度学习的原理、算法和实践技巧。 《Deep Learning with Python》首先从深度学习的基本概念出发,阐述了神经网络的结构和工作原理。接着,书中详细介绍了常用的深度学习框架,尤其是Keras框架,通过实例展示了如何使用Keras来构建和训练神经网络模型。 该书还系统地讲解了深度学习的核心技术,例如卷积神经网络(CNN)用于图像处理,循环神经网络(RNN)用于自然语言处理等。此外,还介绍了深度学习的优化方法、正则化技术以及应对过拟合问题的解决方案。 《Deep Learning with Python》中文版不仅涵盖了理论知识,还将理论与实践相结合。书中通过大量的实例和代码,帮助读者深入理解深度学习的各个方面。读者可以按照书中的指导进行实际项目的构建和实验,加深对深度学习的理解和掌握。 总的来说,《Deep Learning with Python》中文版是一本深度学习领域的权威著作,适合对深度学习有一定了解的读者。通过阅读这本书,读者能够系统地学习和应用深度学习的原理和技术,为实际项目的开发和研究提供参考和指导。

deep learning with python 2nd

### 回答1: 《Python深度学习第2版》是由Francois Chollet撰写的Python编程相关的著作。本书旨在为读者提供一本全面而且深入的深度学习指南,内容包括了深度学习的基础知识、深度神经网络的架构和训练方法、计算机视觉、自然语言处理及序列学习等方面。 全书内容结构清晰,每一个部分都会给出学习目标和实践项目。此外,本书还提供了丰富的案例和实例,用户可以借此获得深刻的理解和实战经验。 另外,本书特别强调了Python作为深度学习技术的开发平台的重要性。作者详细解释了Python和TensorFlow、Keras等开源工具之间的关系,并且提供了丰富的示例代码供读者参考实践。 总的来说,除了提供大量的理论知识,本书更多的是着重于将深度学习技术应用到实际生产环境中。相信这本书能够吸引广大的编程爱好者和人工智能从业者,成为深度学习领域的一本重要参考书籍。 ### 回答2: 深度学习(Deep Learning)是一种强大的机器学习方法,已经在人工智能(AI)领域扮演了越来越重要的角色。《Deep Learning with Python 2nd Edition》是一本由 François Chollet 写作的深度学习指南,它提供了对深度学习算法的全面介绍和深入剖析。该书的第二版扩充了第一版的内容,并增加了全新的主题,如GAN和剪枝等。此外,本书还配有实用的示例,演示如何在 Python 中使用深度学习技术进行各种任务,如文本分类、图像识别和语音处理等。 此外,本书提供了一个深入的 Python 框架 Keras 的教程,该框架可以帮助开发人员更轻松地使用深度学习技术构建和训练神经网络。总之,《Deep Learning with Python 2nd Edition》是一本实用且深入的指南,有助于理解深度学习的原理并解决实际问题。 ### 回答3: 《Deep Learning with Python,第2版》是一本由深度学习领域的专家Francois Chollet撰写的优秀著作。本书详细讲解了深度学习的核心概念和应用,并提供了实用的代码和示例来帮助读者深入了解深度学习的实现。 本书主要分为三部分。第一部分介绍了深度学习和人工智能的基本要素,包括神经网络、数字图像处理、自然语言处理等领域的相关理论和应用。第二部分涵盖了深度学习的核心技术,例如卷积神经网络、循环神经网络、自动编码器等。第三部分则着重讲解了如何应用深度学习,包括图像分类、语音识别、自然语言处理等实际应用场景,并提供了相应的代码和示例,帮助读者进行实践。 《Deep Learning with Python,第2版》的优点在于,它不仅提供了深度学习的理论知识,还结合实际案例进行了深入探讨,使得读者可以更容易地理解和应用深度学习技术。此外,本书所提供的代码和示例非常实用,可以直接应用于项目实践中,非常适合深度学习初学者和相关领域的技术人员借鉴学习。

相关推荐

《Python深度学习(第2版)PDF》是一本广受欢迎的深度学习入门教材。它是由弗朗索瓦·肖莱(Francois Chollet)编写的,他是Keras的创始人之一。这本书以Python为工具,系统地介绍了深度学习的基本原理和实践技巧。 在这本书中,读者将学习如何使用Python编写神经网络模型,并利用常见的深度学习库如Keras和TensorFlow进行模型训练和评估。通过逐步的实践项目,读者能够理解神经网络的组成和工作原理,以及如何使用Python实现各种深度学习模型,如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和生成对抗网络(GAN)等。 此外,这本书还介绍了深度学习中的常用技巧和策略,如优化算法、正则化、超参数调优等。读者可以通过实践项目来学习和掌握这些技巧,并将它们应用到自己的深度学习实践中。 《Python深度学习(第2版)PDF》在广大读者中非常受欢迎,因为它用简洁明了的语言讲解了深度学习的复杂概念,并提供了丰富的示例代码和实践项目。这本书适合初学者入门使用,也适合那些想要深入了解深度学习原理和实践技巧的读者。无论是学生、研究者、开发者还是对人工智能感兴趣的人,都会从中受益匪浅。 总之,对于想要学习深度学习的读者来说,《Python深度学习(第2版)PDF》是一本非常值得阅读的参考书,它将帮助读者入门深度学习并提供实践经验。
### 回答1: 深度学习是一种机器学习技术,可以通过模拟人类大脑的神经网络结构来实现智能决策和预测。Python是一种广泛使用的编程语言,也是深度学习中使用最多的语言之一。 如果你想入门深度学习并使用Python进行实现,可以参考一些经典的教材和资源,例如《Python深度学习》(Francois Chollet著)、《深度学习入门:基于Python的理论与实现》(斋藤康毅著)等。这些教材通常会介绍深度学习的基础理论、Python的基本语法和深度学习框架(如TensorFlow、Keras等)的使用方法,同时也会提供一些实例代码和练习题帮助你快速上手。 此外,你也可以通过在线课程和MOOC平台学习深度学习和Python编程。例如,Coursera、Udacity和edX等平台都提供了相关课程,可以根据自己的需求和兴趣进行选择。 ### 回答2: 深度学习入门:基于Python的理论与实现,是一本介绍深度学习的较为全面的教程。本书主要介绍了人工神经网络,包括基于反向传播算法的多层感知器、卷积神经网络、循环神经网络等基本模型以及它们的实现方法,同时还介绍了一些高级话题,如深度强化学习、生成模型等等。 在本书中,作者通过大量的编程实例来演示深度学习的应用。这些实例包括用深度学习算法进行手写数字识别、图像分类、语音识别和自然语言处理等任务。由于Python是目前流行的机器学习工具之一,因此这本书的实现过程都使用了Python编程语言。 具体来说,本书的主要内容包括人工神经网络基础知识、多层感知器模型、卷积神经网络模型、循环神经网络模型、生成模型、 强化学习、深度学习框架等方面,同时还包括很多深度学习的应用案例。作者采用了基础理论、数学公式、实例程序和实验数据等不同形式的阐释方法,使读者既能够理解深度学习的基本原理,也能够掌握它的实现方法。 此外,本书还提供了大量的参考文献和网上资源,使读者可以进一步深入学习和研究深度学习。在阅读本书的同时,读者可以根据作者提供的代码和数据,通过实际操作来进一步巩固理论知识和应用技能。 总之,深度学习入门:基于Python的理论与实现是一本非常实用的深度学习教材,可以帮助初学者更好地了解深度学习的基本概念和方法,提高实际应用的技能。 ### 回答3: 深度学习是一种人工智能技术,可用于训练计算机识别和理解大量数据。《深度学习入门:基于Python的理论与实现》这本书是入门者学习深度学习的必读之书。以下是本书的内容概述。 本书的第一部分介绍了深度学习的基础概念和理论,包括神经网络、反向传播算法、损失函数等。介绍了基本的深度学习模型,如前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络。此外,还介绍了优化算法和正则化技术。 在第二部分中,作者使用Python编程语言实现了各种深度学习模型,使用的是许多广泛使用的深度学习框架,如TensorFlow和PyTorch。学习者获得从头开始编写深度学习算法的经验,同时实际应用中必备的PyTorch和TensorFlow经验。 在第三部分中,本书涵盖了几个应用案例,包括图像分类、语音识别和自然语言处理。幸运的是,这些案例通过代码演示展示,确保即使您没有实际应用经验也能操作成功。 总的来说,《深度学习入门:基于Python的理论与实现》是一本适合想要学习深度学习的初学者的绝佳书籍。其提供了深度学习的基本理论和核心技术,同时应用Python编程语言演示了实现技术。由此学习者可以建立深度学习专业的技术栈和能力,在人工智能领域有更广阔的发展空间。
这是一个基于单链表的图书信息管理系统,支持添加图书、删除图书、查找图书和显示所有图书信息等基本操作: python class Book: def __init__(self, name, author, price, pub_date): self.name = name self.author = author self.price = price self.pub_date = pub_date self.next = None class BookList: def __init__(self): self.head = None def add_book(self, name, author, price, pub_date): book = Book(name, author, price, pub_date) if self.head is None: self.head = book else: node = self.head while node.next is not None: node = node.next node.next = book def remove_book(self, name): if self.head is None: return if self.head.name == name: self.head = self.head.next return node = self.head while node.next is not None: if node.next.name == name: node.next = node.next.next return node = node.next def find_book(self, name): node = self.head while node is not None: if node.name == name: return node node = node.next return None def display_books(self): node = self.head while node is not None: print(f"{node.name}\t{node.author}\t{node.price}\t{node.pub_date}") node = node.next 下面是一个简单的使用示例: python book_list = BookList() book_list.add_book("Python深度学习", "Francois Chollet", 99.0, "2018-10-08") book_list.add_book("机器学习实战", "Peter Harrington", 69.0, "2012-06-08") book_list.add_book("深入浅出机器学习", "李航", 59.0, "2012-04-01") book_list.display_books() book_list.remove_book("Python深度学习") book_list.display_books() book = book_list.find_book("机器学习实战") if book is not None: print(f"找到了书籍:{book.name}\t{book.author}\t{book.price}\t{book.pub_date}") else: print("没有找到该书籍") 输出结果: Python深度学习 Francois Chollet 99.0 2018-10-08 机器学习实战 Peter Harrington 69.0 2012-06-08 深入浅出机器学习 李航 59.0 2012-04-01 机器学习实战 Peter Harrington 69.0 2012-06-08 找到了书籍:机器学习实战 Peter Harrington 69.0 2012-06-08
### 回答1: 当然,下面是一些推荐的自然语言处理入门书籍: 1. 《自然语言处理入门:使用Python》 by Steven Bird, Ewan Klein, and Edward Loper 2. 《简明自然语言处理》 by 王增良 3. 《Python自然语言处理》 by Steven N. Kutenberg 4. 《自然语言处理实战》 by Nivruti Bhagwat and Kamal Nikhare 希望这些书籍能够帮助您开始学习自然语言处理! ### 回答2: 自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)是一门研究语言和计算机之间交互相互理解的领域。以下是几本适合NLP初学者的入门书籍推荐: 1. 《Python自然语言处理入门》:作者Steven Bird和Ewan Klein的经典教材,详细介绍了使用Python进行自然语言处理的基本技术和工具。 2. 《自然语言处理与文本挖掘》:作者Huang Chengqing的著作,涵盖了NLP的基础知识,包括处理文本数据、语义分析以及机器翻译等。 3. 《自然语言处理综论》:作者Daniel Jurafsky和James H. Martin的畅销教材,全面介绍了NLP的各个方面,包括语言理解、语言生成和对话系统等。 4. 《统计自然语言处理》:作者Christopher D. Manning和Hinrich Schütze的经典教材,重点介绍了使用统计方法进行语言处理的基本原理和技术。 5. 《自然语言处理实战》:作者Steven Bird、Ewan Klein和Edward Loper的实践指南,通过具体案例和实用工具,帮助读者掌握NLP的实际应用。 6. 《Python深度学习》:作者Francois Chollet的著作,主要介绍了使用Python和深度学习进行NLP任务的实践方法和技巧。 这些书籍涵盖了NLP领域的基本概念、算法和实践应用,适合初学者入门。阅读这些书籍可以帮助你了解NLP的基础知识,掌握常用的技术和工具,并为进一步深入学习和研究提供基础。
以下是基于链表数据结构实现的图书管理系统的代码实现: python class Book: def __init__(self, book_name, isbn, author, publisher, publish_time, storage_time, stock, borrow): self.book_name = book_name self.isbn = isbn self.author = author self.publisher = publisher self.publish_time = publish_time self.storage_time = storage_time self.stock = stock self.borrow = borrow class BookLinkedList: def __init__(self): self.head = None self.tail = None self.size = 0 def append(self, book): if self.head is None: self.head = book self.tail = book else: self.tail.next = book self.tail = book self.size += 1 def search_by_name(self, name): current = self.head while current: if current.book_name == name: return current current = current.next return None def search_by_isbn(self, isbn): current = self.head while current: if current.isbn == isbn: return current current = current.next return None def remove(self, book): current = self.head previous = None while current: if current == book: if previous: previous.next = current.next else: self.head = current.next if current.next is None: self.tail = previous self.size -= 1 return True previous = current current = current.next return False def borrow_book(self, name): book = self.search_by_name(name) if book is not None and book.stock > 0: book.stock -= 1 book.borrow += 1 return True return False def return_book(self, name): book = self.search_by_name(name) if book is not None: book.stock += 1 book.borrow -= 1 return True return False def total_borrowed(self): count = 0 current = self.head while current: count += current.borrow current = current.next return count def display(self): current = self.head while current: print("书名:", current.book_name) print("ISBN:", current.isbn) print("作者:", current.author) print("出版社:", current.publisher) print("出版时间:", current.publish_time) print("入库时间:", current.storage_time) print("库存量:", current.stock) print("借阅数:", current.borrow) print() current = current.next def main(): book_list = BookLinkedList() book1 = Book("Python编程从入门到实践", "978-7-121-29490-3", "Eric Matthes", "人民邮电出版社", "2016-11-1", "2016-11-2", 10, 0) book_list.append(book1) book2 = Book("流畅的Python", "978-7-115-49674-4", "Luciano Ramalho", "人民邮电出版社", "2018-1-1", "2018-1-2", 5, 0) book_list.append(book2) book3 = Book("从0开始学Python爬虫", "978-7-115-49674-5", "张勇", "人民邮电出版社", "2019-1-1", "2019-1-2", 8, 0) book_list.append(book3) book4 = Book("Python数据分析", "978-7-121-32011-1", "Wes McKinney", "机械工业出版社", "2019-10-1", "2019-10-2", 12, 0) book_list.append(book4) book5 = Book("Python网络爬虫", "978-7-121-30139-0", "崔庆才", "电子工业出版社", "2019-3-1", "2019-3-2", 6, 0) book_list.append(book5) book6 = Book("Python编程艺术", "978-7-121-30256-4", "Stuart Loyer", "电子工业出版社", "2019-4-1", "2019-4-2", 3, 0) book_list.append(book6) book7 = Book("Python机器学习", "978-7-111-61084-8", "Sebastian Raschka", "人民邮电出版社", "2017-11-1", "2017-11-2", 7, 0) book_list.append(book7) book8 = Book("Python深度学习", "978-7-121-33687-8", "Francois Chollet", "人民邮电出版社", "2018-11-1", "2018-11-2", 4, 0) book_list.append(book8) book9 = Book("Python数据可视化", "978-7-121-30673-9", "Hadley Wickham", "机械工业出版社", "2019-7-1", "2019-7-2", 9, 0) book_list.append(book9) book10 = Book("Python自然语言处理", "978-7-121-34518-4", "Steven Bird", "人民邮电出版社", "2019-12-1", "2019-12-2", 11, 0) book_list.append(book10) while True: print("1. 录入图书信息") print("2. 删除图书信息") print("3. 修改图书信息") print("4. 查询图书信息") print("5. 借出图书") print("6. 归还图书") print("7. 统计借出图书总数") print("8. 输出所有图书信息") print("0. 退出") choice = input("请输入操作码:") if choice == "1": book_name = input("请输入书名:") isbn = input("请输入ISBN:") author = input("请输入作者:") publisher = input("请输入出版社:") publish_time = input("请输入出版时间:") storage_time = input("请输入入库时间:") stock = int(input("请输入库存量:")) borrow = int(input("请输入借阅数:")) book = Book(book_name, isbn, author, publisher, publish_time, storage_time, stock, borrow) book_list.append(book) print("图书信息录入成功!") elif choice == "2": name = input("请输入要删除的图书名:") book = book_list.search_by_name(name) if book is not None: book_list.remove(book) print("图书信息删除成功!") else: print("图书信息不存在!") elif choice == "3": name = input("请输入要修改的图书名:") book = book_list.search_by_name(name) if book is not None: book_name = input("请输入书名:") isbn = input("请输入ISBN:") author = input("请输入作者:") publisher = input("请输入出版社:") publish_time = input("请输入出版时间:") storage_time = input("请输入入库时间:") stock = int(input("请输入库存量:")) borrow = int(input("请输入借阅数:")) book.book_name = book_name book.isbn = isbn book.author = author book.publisher = publisher book.publish_time = publish_time book.storage_time = storage_time book.stock = stock book.borrow = borrow print("图书信息修改成功!") else: print("图书信息不存在!") elif choice == "4": keyword = input("请输入要查询的书名或ISBN:") book = book_list.search_by_name(keyword) if book is not None: print("查询结果如下:") print("书名:", book.book_name) print("ISBN:", book.isbn) print("作者:", book.author) print("出版社:", book.publisher) print("出版时间:", book.publish_time) print("入库时间:", book.storage_time) print("库存量:", book.stock) print("借阅数:", book.borrow) print() else: book = book_list.search_by_isbn(keyword) if book is not None: print("查询结果如下:") print("书名:", book.book_name) print("ISBN:", book.isbn) print("作者:", book.author) print("出版社:", book.publisher) print("出版时间:", book.publish_time) print("入库时间:", book.storage_time) print("库存量:", book.stock) print("借阅数:", book.borrow) print() else: print("图书信息不存在!") elif choice == "5": name = input("请输入要借出的图书名:") if book_list.borrow_book(name): print("借出成功!") else: print("借出失败!") elif choice == "6": name = input("请输入要归还的图书名:") if book_list.return_book(name): print("归还成功!") else: print("归还失败!") elif choice == "7": count = book_list.total_borrowed() print("借出图书总数为:", count) elif choice == "8": book_list.display() elif choice == "0": print("谢谢使用!") break else: print("操作码输入有误,请重新输入!") if __name__ == "__main__": main() 在这个程序中,我们定义了一个 Book 类来表示图书信息,包括书名、ISBN、作者、出版社、出版时间、入库时间、库存量和借阅数等信息。然后我们又定义了一个基于链表数据结构的 BookLinkedList 类来管理图书信息。 在 BookLinkedList 类中,我们实现了以下方法: - append(book):向链表中添加一本图书。 - search_by_name(name):根据书名查找图书信息。 - search_by_isbn(isbn):根据ISBN查找图书信息。 - remove(book):删除一本图书的信息。 - borrow_book(name):借出一本图书。 - return_book(name):归还一本图书。 - total_borrowed():统计所有借出的图书数目。 - display():输出所有图书信息。 在程序运行时,我们通过一个操作菜单来提供用户管理和查询图书信息的服务,包括录入、删除、修改、查询、借出、归还、统计和输出等功能。 为了保证程序的健壮性,我们在代码中添加了一些错误处理机制,比如在用户输入非法操作码时,程序会提示用户重新输入;在用户查询不存在的图书信息时,程序会给出相应的提示信息。

最新推荐

竹签数据集配置yaml文件

这个是竹签数据集配置的yaml文件,里面是我本地的路径,大家需要自行确认是否修改

安全文明监理实施细则_工程施工土建监理资料建筑监理工作规划方案报告_监理实施细则.ppt

安全文明监理实施细则_工程施工土建监理资料建筑监理工作规划方案报告_监理实施细则.ppt

"REGISTOR:SSD内部非结构化数据处理平台"

REGISTOR:SSD存储裴舒怡,杨静,杨青,罗德岛大学,深圳市大普微电子有限公司。公司本文介绍了一个用于在存储器内部进行规则表达的平台REGISTOR。Registor的主要思想是在存储大型数据集的存储中加速正则表达式(regex)搜索,消除I/O瓶颈问题。在闪存SSD内部设计并增强了一个用于regex搜索的特殊硬件引擎,该引擎在从NAND闪存到主机的数据传输期间动态处理数据为了使regex搜索的速度与现代SSD的内部总线速度相匹配,在Registor硬件中设计了一种深度流水线结构,该结构由文件语义提取器、匹配候选查找器、regex匹配单元(REMU)和结果组织器组成。此外,流水线的每个阶段使得可能使用最大等位性。为了使Registor易于被高级应用程序使用,我们在Linux中开发了一组API和库,允许Registor通过有效地将单独的数据块重组为文件来处理SSD中的文件Registor的工作原

typeerror: invalid argument(s) 'encoding' sent to create_engine(), using con

这个错误通常是由于使用了错误的参数或参数格式引起的。create_engine() 方法需要连接数据库时使用的参数,例如数据库类型、用户名、密码、主机等。 请检查你的代码,确保传递给 create_engine() 方法的参数是正确的,并且符合参数的格式要求。例如,如果你正在使用 MySQL 数据库,你需要传递正确的数据库类型、主机名、端口号、用户名、密码和数据库名称。以下是一个示例: ``` from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine('mysql+pymysql://username:password@hos

数据库课程设计食品销售统计系统.doc

数据库课程设计食品销售统计系统.doc

海量3D模型的自适应传输

为了获得的目的图卢兹大学博士学位发布人:图卢兹国立理工学院(图卢兹INP)学科或专业:计算机与电信提交人和支持人:M. 托马斯·福吉奥尼2019年11月29日星期五标题:海量3D模型的自适应传输博士学校:图卢兹数学、计算机科学、电信(MITT)研究单位:图卢兹计算机科学研究所(IRIT)论文主任:M. 文森特·查维拉特M.阿克塞尔·卡里尔报告员:M. GWendal Simon,大西洋IMTSIDONIE CHRISTOPHE女士,国家地理研究所评审团成员:M. MAARTEN WIJNANTS,哈塞尔大学,校长M. AXEL CARLIER,图卢兹INP,成员M. GILLES GESQUIERE,里昂第二大学,成员Géraldine Morin女士,图卢兹INP,成员M. VINCENT CHARVILLAT,图卢兹INP,成员M. Wei Tsang Ooi,新加坡国立大学,研究员基于HTTP的动态自适应3D流媒体2019年11月29日星期五,图卢兹INP授予图卢兹大学博士学位,由ThomasForgione发表并答辩Gilles Gesquière�

1.创建以自己姓名拼音缩写为名的数据库,创建n+自己班级序号(如n10)为名的数据表。2.表结构为3列:第1列列名为id,设为主键、自增;第2列列名为name;第3列自拟。 3.为数据表创建模型,编写相应的路由、控制器和视图,视图中用无序列表(ul 标签)呈现数据表name列所有数据。 4.创建视图,在表单中提供两个文本框,第一个文本框用于输入以上数据表id列相应数值,以post方式提交表单。 5.控制器方法根据表单提交的id值,将相应行的name列修改为第二个文本框中输入的数据。

步骤如下: 1. 创建数据库和数据表 创建名为xny_n10的数据表,其中xny为姓名拼音缩写,n10为班级序号。 ``` CREATE DATABASE IF NOT EXISTS xny_n10; USE xny_n10; CREATE TABLE IF NOT EXISTS xny_n10 ( id INT(11) PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, name VARCHAR(50), column3 VARCHAR(50) ); ``` 2. 创建模型 在app/Models目录下创建XnyN10.php文件,定义XnyN10模型类,继承自I

液压推板式隧道电阻炉计算机监控设计毕业设计.doc

液压推板式隧道电阻炉计算机监控设计毕业设计.doc

HAL多学科开放获取档案库的作用及代理重加密和认证委托的研究

0HAL编号:tel-038172580https://theses.hal.science/tel-038172580提交日期:2022年10月17日0HAL是一个多学科开放获取档案库,用于存储和传播科学研究文档,无论其是否发表。这些文档可以来自法国或国外的教育和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。0HAL多学科开放获取档案库旨在存储和传播法国或国外的教育和研究机构、公共或私人实验室发表或未发表的研究文档。0代理重加密和认证委托的贡献0Anass Sbai0引用此版本:0Anass Sbai. 代理重加密和认证委托的贡献. 离散数学[cs.DM]. 皮卡第朱尔大学, 2021. 法语. �NNT:2021AMIE0032�. �tel-03817258�0博士学位论文0专业“计算机科学”0提交给科技与健康学院博士学位学校0皮卡第朱尔大学0由0Anass SBAI0获得皮卡第朱尔大学博士学位0代理重加密和认证委托的贡献0于2021年7月5日,在评审人的意见后,面向考试委员会进行

c++输入若干不同的整数构成的升序序列,请编写一个程序,找出序列中有多少个数是序列中其他两个数的平均值要求使用算法,使计算量最小,计算时间最短

算法思路: 1. 先将输入的升序序列存储到vector<int>中 2. 枚举每个数,以该数为平均数,查找序列中是否存在两个数的平均值等于该数 3. 可以采用双指针法,从序列的两端开始查找,如果两个指针所指的数的平均值大于目标数,则右指针左移;如果平均值小于目标数,则左指针右移;如果平均值等于目标数,则找到一个符合条件的数 4. 计数器加1,继续枚举下一个数 代码实现如下: ```c++ #include<iostream> #include<vector> using namespace std; int main() { int n; cin >> n;