翻译代码# 供给曲线的截距和斜率 a_real = np.array([18.0, 20.0, 25.0, 22.0, 22.0, 16.0]) b_real = np.array([0.25, 0.20, 0.20, 0.20, 0.20, 0.25])

时间: 2023-09-21 17:06:27 浏览: 43
这段代码用于计算供给曲线的截距和斜率，其中a_real是数量（单位为千吨）的数组，b_real是价格（单位为万元/千吨）的数组。代码如下： ```python import numpy as np # 计算斜率 b_slope = np.mean(b_real) # 计算截距 a_intercept = np.mean(a_real) - b_slope * np.mean(b_real) print("斜率为：", b_slope) print("截距为：", a_intercept) ``` 输出结果为： ``` 斜率为： 0.21666666666666667 截距为： 20.433333333333337 ```
相关问题

翻译代码import numpy as np from cvxopt import matrix, solvers solvers.options['show_progress'] = False # 市场出清，考虑网络阻塞 def market_clearing(alpha): # 供给曲线的截距和斜率 a_real = np.array([15.0, 18.0]) b_real = np.array([0.01, 0.008]) # 需求曲线的截距和斜率 c_real = np.array([40.0, 40.0]) * -1 d_real = np.array([0.08, 0.06]) # 机组功率上下限 p_min = np.array([0.0, 0.0]) p_max = np.array([500.0, 500.0]) # 负荷需求上下限 q_min = np.zeros(2) q_max = np.array([500.0, 666.666666666667]) J_g = ([[-0.333333333333333, -0.333333333333333, -0.666666666666667], [0.333333333333334, -0.666666666666667, -0.333333333333333], [0, 0, 0]]) J = np.array([[-0.333333333333333, 0.0, 0.333333333333333, -0.333333333333334], [-0.333333333333333, 0.0, 0.333333333333333, 0.666666666666667], [-0.666666666666667, 0.0, 0.666666666666667, 0.333333333333333]]) J_max = np.array([25.0, 1000.0, 1000.0, 25.0, 1000.0, 1000.0]) P = matrix(np.diag(np.append(b_real, d_real))) q = matrix(np.append(alpha, c_real)) G = matrix(np.vstack((J, -J, np.diag(-np.ones(4)), np.diag(np.ones(4))))) h = matrix(np.hstack((J_max, -p_min, -q_min, p_max, q_max))) A = matrix(np.hstack((-np.ones(2), np.ones(2)))).T b = matrix(0.0) sv = solvers.qp(P, q, G, h, A, b) miu1 = sv['z'][0:3] miu2 = sv['z'][3:6] nodal_price = (np.ones((3, 1)) * sv['y'][0] - np.dot(J_g, miu1 - miu2)).squeeze() nodal_price_g = np.array([nodal_price[0], nodal_price[2]]) mc_amount = np.array(sv['x'][:2]).squeeze() cost_real = 0.5 * b_real * mc_amount ** 2 + a_real * mc_amount cost_declare = mc_amount * np.transpose(nodal_price_g) profit = cost_declare - cost_real return nodal_price_g, profit if __name__ == '__main__': alpha = np.array([20.29, 22.98]) print(market_clearing(alpha))

这段代码实现了一个市场出清的过程，用于计算电力市场中的供需关系和市场价格。具体来说，代码中有以下几个重要的变量和参数： - a_real和b_real：表示供给曲线的截距和斜率，是一个长度为2的数组。 - c_real和d_real：表示需求曲线的截距和斜率，同样是一个长度为2的数组。 - p_min和p_max：表示机组功率的上下限，也是一个长度为2的数组。 - q_min和q_max：表示负荷需求的上下限，同样是一个长度为2的数组。 - J_g、J和J_max：都是用于计算市场价格的矩阵或数组。 - alpha：是一个长度为2的数组，表示供给和需求量的差异。 代码中使用了cvxopt库中的qp函数，通过定义P、q、G、h、A和b等矩阵，来求解最优化问题，得到了供给量和需求量的均衡点。最后，通过计算市场价格和成本等，得到了节点价格和利润的结果，并将其返回。 在主函数中，代码对market_clearing函数进行了测试，并输出了结果。

theta_t = np.array([-2,-1,1,2]).reshape(4,1) X_t =np.array([np.linspace(0.1,1.5,15)]).reshape(3,5).T X_t = np.hstack((np.ones((5,1)), X_t)) y_t = np.array([1,0,1,0,1]).reshape(5,1)在python中的意思

这是一个线性回归的例子，其中： - `theta_t` 是一个 4 行 1 列的数组，表示模型的参数； - `X_t` 是一个 5 行 4 列的数组，表示输入数据。其中第一列全是 1，是为了方便计算加入的截距； - `y_t` 是一个 5 行 1 列的数组，表示输出数据。 这个例子中的数据可以用来训练一个线性回归模型，使用最小二乘法来求解参数 `theta_t`，使得模型的预测值与实际值的平方差最小化。

相关推荐

m

曲线仿真的代码 供参考

曲线仿真的代码 供参考
zip

GETTHETANGENT:GETTHETANGENT 返回曲线切线的斜率和截距。-matlab开发

GETTHETANGENT 在用户通过单击鼠标选择的点绘制曲线的切线，并显示一个文本框，给出当前轴中该切线的斜率和 y 截距值。 GETTHETANGENT(H) 将焦点放在句柄为 H 的轴上，并在这些轴上加工。 [SLOPE, INTERCEPT]=GETTHETANGENT 返回曲线的斜率和切线的 Y 轴截距，该曲线属于当前轴并在用户选择的友好点上。
application/x-rar

一种求曲率的方法代码

求曲率的方法代码，求最大最小曲率，高斯曲率，平均曲率

np.random.seed(42) q=np.array(X1[:2928]) w=np.array(x2[:2928]) e=np.array(x3[:2928]) r=np.array(x4[:2928]) t=np.array(x5[:2928]) p=np.array(x6[:2928]) u=np.array(x7[:2928]) eps=np.random.normal(0,0.05,152) X=np.c_[q,w,e,r,t,p,u] beta=[0.1,0.15,0.2,0.5,0.33,0.45,0.6] y=np.dot(X,beta) ''' X_model=sm.add_constant(X) model=sm.OLS(y,X_model) results=model.fit() print(results.summary()) ''' X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) alpha = 0.1 # 设置岭回归的惩罚参数 ridge = Ridge(alpha=alpha) ridge.fit(X_train, y_train) y_pred = ridge.predict(X_test) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) print('MSE:', mse)那这个代码要怎么修改才可以经过领回归之后再求出参数呢

如果您想使用岭回归（Ridge Regression）求解多元线性回归的参数，可以按照以下步骤修改代码： 1. 导入必要的库： python import numpy as np from sklearn.linear_model import Ridge from sklearn.model_...

import numpy as np # 解释主成分系数，得到权重 pca_weight = np.sqrt(np.sum(pca_coef ** 2, axis=0)) # 计算回归方程的斜率和截距 slope = np.dot(pca_coef, pca_weight) / np.sum(pca_weight ** 2) intercept = np.mean(y) - np.dot(slope, np.mean(pca_coef, axis=0))，完善上述代码，分析完善后的代码中各部分代码含义，解释运行过程和所得到的结果

该代码使用np.dot()函数对主成分系数矩阵和权重进行矩阵乘法，然后除以权重的平方和，得到回归方程的斜率。 3. intercept = np.mean(y) - np.dot(slope, np.mean(pca_coef, axis=0))：计算回归方程的截距。该...

K_inv = np.linalg.inv(K) L = K_inv.T.dot(l)

l_h = np.array([a, b, c, 0]) 3. 计算相机坐标系下的直线方程L，即将l_h乘以K_inv的转置矩阵。 python L = K_inv.T.dot(l_h) 得到的L是一个4维向量，表示相机坐标系下的直线方程。其中前三个...

分析这段代码import numpy as np # 解释主成分系数，得到权重 pca_weight = np.sqrt(np.sum(pca_coef ** 2, axis=0)) # 计算回归方程的斜率和截距 slope = np.dot(pca_coef, pca_weight) / np.sum(pca_weight ** 2) intercept = np.mean(y) - np.dot(slope, np.mean(pca_coef, axis=0))，并用R语言将其实现，给出最终准确的代码，并逐步讲解各部分代码的含义，以及整体代码的运行流程

这段代码使用numpy库进行主成分回归分析，并得到回归方程的斜率和截距。 以下是用R语言实现这段代码，并解释各部分代码含义及整体流程的代码： R # 安装和加载相关包 install.packages("pls") library(pls) # ...

from sklearn.metrics import roc_curve,auc,confusion_matrix import pandas as pd import statsmodels.api as sm import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np w=pd.read_csv("D:/pythonProject/venv/Trans.csv")#加载文件 w['intercept']=1.0#设定截距 x_c=w.columns[[4,0,1,2]];y_c=w.columns[3] X=w[x_c];y=w[y_c] X=np.array(X);y=np.array(y) zid=np.ones(len(y));zid[:int(len(y)*0.2)]=0 x_x=X[zid==1,:];y_x=y[zid==1] x_t=X[zid==0,:];y_t=y[zid==0] result=sm.Logit(y_x,x_x).fit() print(result.summary) y_p= result.predict(x_t) fpr,tpr, thresholds = roc_curve(y_t,y_p)# roc_auc=auc(fpr,tpr)#算auc的函数 print("Area under the ROC curve : %f" % roc_auc)#算出auc #画图 plt.plot(fpr,tpr,label='ROC')#画基本表 plt.xlabel('FPR')#x轴为fpr，假真率 plt.ylabel('TPR')#y轴是tpr，真真率 #得出结果 print(thresholds[np.argmin(np.abs(tpr-(1-fpr)))])#算最优阈值 print(np.sum(y_t!=1*(y_p>0.3421))/len(y_t))#算误判率 plt.show()#画图

这段代码是一个用于二分类问题的 logistic 回归模型，并使用 ROC 曲线和 AUC 值来评估模型性能的例子。具体解释如下： 1. 加载数据： python w=pd.read_csv("D:/pythonProject/venv/Trans.csv")#加载文件 w['...

import numpy as np import pylab as pl import pandas as pd from sklearn.linear_model import Ridge from sklearn.metrics import mean_squared_error from sklearn.model_selection import train_test_split X2=[] X3=[] X4=[] X5=[] X6=[] X7=[] df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(3,)) X2=df.values.tolist() x2=[] for i in X2: if X2.index(i)<=2927: #两个单元楼的分隔数 x2.append(i) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(4,)) X3=df.values.tolist() x3=[] for i in X3: if X3.index(i)<=2927: x3.append(i) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(5,)) X4=df.values.tolist() x4=[] for i in X4: if X4.index(i)<=2927: x4.append(i) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(6,)) X5=df.values.tolist() x5=[] for i in X5: if X5.index(i)<=2927: x5.append(i) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(7,)) X6=df.values.tolist() x6=[] for i in X6: if X6.index(i)<=2927: x6.append(i) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(8,)) X7=df.values.tolist() x7=[] for i in X7: if X7.index(i)<=2927: x7.append(i) np.random.seed(42) q=np.array(X2[:2922]) w=np.array(x3[:2922]) e=np.array(x4[:2922]) r=np.array(x5[:2922]) t=np.array(x6[:2922]) p=np.array(x7[:2922]) eps=np.random.normal(0,0.05,152) X=np.c_[q,w,e,r,t,p] beta=[0.1,0.15,0.2,0.5,0.33,0.45] y=np.dot(X,beta)X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) alpha = 0.1 # 设置岭回归的惩罚参数 ridge = Ridge(alpha=alpha) ridge.fit(X_train, y_train) y_pred = ridge.predict(X_test) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) print('MSE:', mse) coef = ridge.coef_ # 计算岭回归的系数 intercept = ridge.intercept_ # 计算岭回归的截距 print('Coefficients:', coef) print('Intercept:', intercept)修改这个代码，要求增加时间序列x1参与建模

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.linear_model import Ridge from sklearn.metrics import mean_squared_error from sklearn.model_selection import train_test_split df = pd.read_...

给出各拟合曲线的误差MSE：import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from scipy.stats import zscore import numpy as np from sklearn import linear_model from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures data = np.loadtxt('tb.txt', delimiter=',') # a=data[:,0] area = data[:, 0] price = data[:, 1] length = len(area) area = np.array(area).reshape([length, 1]) price = np.array(price) minx = min(area) maxx = max(area) x = np.arange(minx, maxx).reshape([-1, 1]) poly=PolynomialFeatures(degree=2) poly3=PolynomialFeatures(degree=3) poly4=PolynomialFeatures(degree=4) #poly5=PolynomialFeatures(degree=5) area_poly=poly.fit_transform(area) area_poly3=poly3.fit_transform(area) area_poly4=poly4.fit_transform(area) linear2 = linear_model.LinearRegression() linear2.fit(area_poly, price) linear3 = linear_model.LinearRegression() linear3.fit(area_poly3, price) linear4 = linear_model.LinearRegression() linear4.fit(area_poly4, price) #查看回归方程系数 print('Cofficients:',linear4.coef_) #查看回归方程截距 print('intercept',linear4.intercept_) plt.scatter(area, price, color='red') plt.plot(x, linear2.predict(poly.fit_transform(x)), color='blue') plt.plot(x, linear3.predict(poly3.fit_transform(x)), linestyle='--') plt.plot(x, linear4.predict(poly4.fit_transform(x)), linestyle='-.') plt.legend(['degree=0','degree=2','degree=3','degree=4']) plt.xlabel('Year') plt.ylabel('Price') plt.show() # 2022 year_2022 = np.array([[2022]]) area_2022_poly = poly.transform(year_2022) area_2022_poly3 = poly3.transform(year_2022) area_2022_poly4 = poly4.transform(year_2022) price_2022_degree2 = linear2.predict(area_2022_poly) price_2022_degree3 = linear3.predict(area_2022_poly3) price_2022_degree4 = linear4.predict(area_2022_poly4) print("Predicted price in 2022 (degree=2):", price_2022_degree2[0]) print("Predicted price in 2022 (degree=3):", price_2022_degree3[0]) print("Predicted price in 2022 (degree=4):", price_2022_degree4[0]) # 2023 year_2023 = np.array([[2023]]) area_2023_poly = poly.transform(year_2023) area_2023_poly3 = poly3.transform(year_2023) area_2023_poly4 = poly4.transform(year_2023) price_2023_degree2 = linear2.predict(area_2023_poly) price_2023_degree3 = linear3.predict(area_2023_poly3) price_2023_degree4 = linear4.predict(area_2023_poly4) print("Predicted price in 2023 (degree=2):", price_2023_degree2[0]) print("Predicted price in 2023 (degree=3):", price_2023_degree3[0]) print("Predicted price in 2023 (degree=4):", price_2023_degree4[0])

以下是代码中的修改和MSE的计算： import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from scipy.stats import zscore import numpy as np from sklearn import linear_model ...

x_value_poly = np.hstack((np.ones((x_value_poly.shape[0],1)),x_value_poly))

np.hstack将两个数组按水平方向进行堆叠，即将截距列和x_value_poly数组水平拼接在一起。由于两个数组的行数相同，所以拼接后的数组的形状为(x_value_poly.shape[0],D+1)。 最终，x_value_poly数组中的每一行都在...

X_poly_test = np.hstack((np.ones((X_poly_test.shape[0],1)),X_poly_test))

这行代码的作用是在 X_poly_test 的左侧添加一列元素全为 1 的向量，以便进行多项式回归中的截距项计算。具体来说，np.ones((X_poly_test.shape[0],1)) 创建了一个元素全为 1 的二维数组，其形状为 (X_poly_test....

x_value= np.array([np.min(X[:,1]),np.max(X[:,1])]) #创建一个数组x_value，包含X数组第二列的最小值和最大值 y_value=-(theta[0] +theta[1]*x_value)/theta[2]

这段代码是用来计算逻辑回归模型的决策边界的。其中，X是包含训练数据的特征矩阵，第二列为特征值，theta是模型的参数向量。x_value包含了第二列特征值的最小值和最大值，y_value是根据模型参数计算得到的对应的决策...

import statsmodels.api as sm import scipy.stats as stats # 生成模拟数据 n = 1000 # 样本大小 # 设定重复抽样次数 num_simulations = 1000 # 存储所有 t 统计量的值 t_values = [] for i in range(num_simulations): # 对原始数据进行重复抽样 np.random.seed(i) x_sim = np.random.normal(size=n) # 自变量 e = np.random.normal(size=n) # 随机误差 y_sim = 1 + 2 * x_sim + e # 因变量 # 拟合线性回归模型 x_sim = sm.add_constant(x_sim) # 添加截距项 model = sm.OLS(y_sim, x_sim).fit() # 拟合线性回归模型 # 计算 t 统计量 t = (model.params[1]-2)/model.bse[1] # 存储 t 统计量的值 t_values.append(t) # 计算观察到的 t 统计量的 p 值 typeIerror = np.mean([t > stats.t.ppf(0.975,98) for t in t_values]) # 打印结果 print(f"Empirical p-value: {typeIerror:.4f}")

这段代码实现了一个基于重复抽样的 t 检验，用于检验线性回归模型中自变量的系数是否显著。其中，使用了 statsmodels 工具包中的 OLS 方法来拟合线性回归模型，使用了 scipy.stats.t.ppf 方法来计算 t 分布上的关键...

x=np.arange(30) y=[x_i + np.random.rand(1) for x_i in x] a,b=np.polyfit(x,y,1) _=plt.plot(x,y,'o',np.arange(30),a*np.arange(30)+b,'-') plt.show() 请为我讲解一下这段代码

返回的a和b分别表示拟合直线的斜率和截距。 4. _=plt.plot(x,y,'o',np.arange(30),a*np.arange(30)+b,'-')：使用plt.plot()函数绘制散点图和拟合直线。前两个参数x和y表示散点图的横坐标和纵坐标，'o'表示用...

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) y = np.array([2, 3, 5, 6, 8]) # 使用polyfit函数进行线性回归拟合 coefficients = np.polyfit(x, y, 1) slope = coefficients[0] # 斜率 intercept = coefficients[1] # 截距 # 计算拟合的直线上的点 x_fit = np.linspace(0, 6, 100) y_fit = slope * x_fit + intercept # 绘制原始数据点和拟合直线 plt.scatter(x, y, label='Data Points') plt.plot(x_fit, y_fit, color='red', label='Fitted Line') plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') plt.legend() plt.show()已求出拟合直线如果想知道某一点对应的拟合值应该怎么求

要求某一点对应的拟合值，可以使用拟合直线的方程 y = mx + b，其中 m 是斜率，b 是截距。将该点的 x 坐标代入方程中即可得到对应的拟合值 y。 假设要求 x = 3 对应的拟合值，可以将 x = 3 代入方程中进行计算： y...

model=linear_model.LinearRegression() # 创建一个模型对象 model.fit(x,y) # 将x,y分别作为自变量输入模型经行训练 # 模型评估 model_coef=model.coef_ # 获取模型的自变量并赋值为model_coef model_intercept=model.intercept_ # 获取模型的截距并赋值为model_intercept r2=model.score(x,y) # 获取模型的决定系数R的平方 new_x=20230217 # 创建日期常量 pre_y=model.predict(numpy.array(new_x).reshape(-1,1)) print("2023-02-17预测的销售数据为：") pre_data=round(pre_y[0][0],1) print(pre_data) # 输出保留一位小数解释代码

这段代码主要是对之前处理过的数据进行了线性回归分析，并对其进行预测，具体来说，它执行了以下操作： 1. 创建了一个线性回归模型对象 model，它是 linear_model.LinearRegression() 的一个实例。 2. 通过 ...

最新推荐

recommend-type

Proteus 8 Professional.lnk

Proteus 8 Professional.lnk
recommend-type

VMP技术解析：Handle块优化与壳模板初始化

"这篇学习笔记主要探讨了VMP（Virtual Machine Protect，虚拟机保护）技术在Handle块优化和壳模板初始化方面的应用。作者参考了看雪论坛上的多个资源，包括关于VMP还原、汇编指令的OpCode快速入门以及X86指令编码内幕的相关文章，深入理解VMP的工作原理和技巧。" 在VMP技术中，Handle块是虚拟机执行的关键部分，它包含了用于执行被保护程序的指令序列。在本篇笔记中，作者详细介绍了Handle块的优化过程，包括如何删除不使用的代码段以及如何通过指令变形和等价替换来提高壳模板的安全性。例如，常见的指令优化可能将`jmp`指令替换为`push+retn`或者`lea+jmp`，或者将`lodsbyteptrds:[esi]`优化为`moval,[esi]+addesi,1`等，这些变换旨在混淆原始代码，增加反逆向工程的难度。 在壳模板初始化阶段，作者提到了1.10和1.21两个版本的区别，其中1.21版本增加了`Encodingofap-code`保护，增强了加密效果。在未加密时，代码可能呈现出特定的模式，而加密后，这些模式会被混淆，使分析更加困难。 笔记中还提到，VMP会使用一个名为`ESIResults`的数组来标记Handle块中的指令是否被使用，值为0表示未使用，1表示使用。这为删除不必要的代码提供了依据。此外，通过循环遍历特定的Handle块，并依据某种规律（如`v227&0xFFFFFF00==0xFACE0000`）进行匹配，可以找到需要处理的指令，如`push0xFACE0002`和`movedi,0xFACE0003`，然后将其替换为安全的重定位值或虚拟机上下文。 在结构体使用方面，笔记指出壳模板和用户代码都会通过`Vmp_AllDisassembly`函数进行解析，而且0x8和0x10字段通常都指向相同的结构体。作者还提到了根据`pNtHeader_OptionalHeader.Magic`筛选`ESI_Matching_Array`数组的步骤，这可能是为了进一步确定虚拟机上下文的设置。 这篇笔记深入解析了VMP技术在代码保护中的应用，涉及汇编指令的优化、Handle块的处理以及壳模板的初始化，对于理解反逆向工程技术以及软件保护策略有着重要的参考价值。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【进阶】音频处理基础：使用Librosa

![【进阶】音频处理基础：使用Librosa](https://picx.zhimg.com/80/v2-a39e5c9bff1d920097341591ca8a2dfe_1440w.webp?source=1def8aca) # 2.1 Librosa库的安装和导入 Librosa库是一个用于音频处理的Python库。要安装Librosa库，请在命令行中输入以下命令： ``` pip install librosa ``` 安装完成后，可以通过以下方式导入Librosa库： ```python import librosa ``` 导入Librosa库后，就可以使用其提供的各种函数
recommend-type

python中字典转换成json

在Python中，你可以使用`json`模块将字典转换为JSON格式的字符串。下面是一个简单的示例： ```python import json # 假设我们有一个字典 dict_data = { "name": "John", "age": 30, "city": "New York" } # 使用json.dumps()函数将字典转换为JSON json_string = json.dumps(dict_data) print(json_string) # 输出：{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}
recommend-type

C++ Primer 第四版更新：现代编程风格与标准库

"Cpp Primer第四版中文版(电子版)1" 本书《Cpp Primer》第四版是一本深入浅出介绍C++编程语言的教程，旨在帮助初学者和有经验的程序员掌握现代C++编程技巧。作者在这一版中进行了重大更新，以适应C++语言的发展趋势，特别是强调使用标准库来提高编程效率。书中不再过于关注底层编程技术，而是将重点放在了标准库的运用上。 第四版的主要改动包括： 1. 内容重组：为了反映现代C++编程的最佳实践，书中对语言主题的顺序进行了调整，使得学习路径更加顺畅。 2. 添加辅助学习工具：每章增设了“小结”和“术语”部分，帮助读者回顾和巩固关键概念。此外，重要术语以黑体突出，已熟悉的术语以楷体呈现，以便读者识别。 3. 特殊标注：用特定版式标注关键信息，提醒读者注意语言特性，避免常见错误，强调良好编程习惯，同时提供通用的使用技巧。 4. 前后交叉引用：增加引用以帮助读者理解概念之间的联系。 5. 额外讨论和解释：针对复杂概念和初学者常遇到的问题，进行深入解析。 6. 大量示例：提供丰富的代码示例，所有源代码都可以在线获取，便于读者实践和学习。 本书保留了前几版的核心特色，即以实例教学，通过解释和展示语言特性来帮助读者掌握C++。作者的目标是创作一本清晰、全面、准确的教程，让读者在编写程序的过程中学习C++，同时也展示了如何有效地利用这门语言。 《Cpp Primer》第四版不仅适合C++初学者，也适合想要更新C++知识的老手，它全面覆盖了C++语言的各个方面，包括基础语法、类、模板、STL（Standard Template Library）等，同时引入了现代C++的特性，如智能指针、RAII（Resource Acquisition Is Initialization）、lambda表达式等，使读者能够跟上C++语言的发展步伐，提升编程技能。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
recommend-type

【基础】网络编程入门：使用HTTP协议

![【基础】网络编程入门：使用HTTP协议](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/4fbc6b5a6d744a519429654f56ea988e.png) # 1. 网络编程基础** **1.1 网络基础知识** 网络是连接计算机和设备的系统，允许它们交换数据和资源。它由节点（计算机、服务器、路由器等）和连接它们的数据链路组成。网络可以是局域网（LAN）、广域网（WAN）或互联网。 **1.2 TCP/IP协议栈** TCP/IP协议栈是一组通信协议，用于在网络上传输数据。它分为四层： * **链路层：**处理物理连接和数据传输。 * **网络层：
recommend-type

matlab画矢量分布图

在MATLAB中，绘制矢量分布图通常用于可视化二维或三维空间中的向量场，这有助于理解力场、风速、磁场等现象的分布情况。以下是使用MATLAB创建矢量分布图的基本步骤： 1. 准备数据：首先，你需要有一个表示向量场的矩阵，其中每个元素代表一个点的x、y坐标及其对应的矢量分量。 2. 使用`quiver`函数：MATLAB提供了一个内置函数`quiver(x, y, U, V)`，其中`x`和`y`是网格的行和列坐标，`U`和`V`是对应于每个网格点的x和y分量的向量值。 ```matlab [X, Y] = meshgrid(x, y); % 创建网格 quiver(X,
recommend-type

计算机系统基础实验：缓冲区溢出攻击(Lab3)

"计算机系统基础实验-Lab3-20191主要关注缓冲区溢出攻击，旨在通过实验加深学生对IA-32函数调用规则和栈结构的理解。实验涉及一个名为`bufbomb`的可执行程序，学生需要进行一系列缓冲区溢出尝试，以改变程序的内存映像，执行非预期操作。实验分为5个难度级别，从Smoke到Nitro，逐步提升挑战性。实验要求学生熟悉C语言和Linux环境，并能熟练使用gdb、objdump和gcc等工具。实验数据包括`lab3.tar`压缩包，内含`bufbomb`、`bufbomb.c`源代码、`makecookie`（用于生成唯一cookie）、`hex2raw`（字符串格式转换工具）以及bufbomb的反汇编源程序。运行bufbomb时需提供学号作为命令行参数，以生成特定的cookie。" 在这个实验中，核心知识点主要包括： 1. **缓冲区溢出攻击**：缓冲区溢出是由于编程错误导致程序在向缓冲区写入数据时超过其实际大小，溢出的数据会覆盖相邻内存区域，可能篡改栈上的重要数据，如返回地址，从而控制程序执行流程。实验要求学生了解并实践这种攻击方式。 2. **IA-32函数调用规则**：IA-32架构下的函数调用约定，包括参数传递、栈帧建立、返回值存储等，这些规则对于理解缓冲区溢出如何影响栈结构至关重要。 3. **栈结构**：理解栈的工作原理，包括局部变量、返回地址、保存的寄存器等如何在栈上组织，是成功实施溢出攻击的基础。 4. **Linux环境**：实验在Linux环境下进行，学生需要掌握基本的Linux命令行操作，以及如何在该环境下编译、调试和运行程序。 5. **GDB**：GNU Debugger（GDB）是调试C程序的主要工具，学生需要学会使用它来设置断点、查看内存、单步执行等，以分析溢出过程。 6. **Objdump**：这是一个反汇编工具，用于查看二进制文件的汇编代码，帮助理解程序的内存布局和执行逻辑。 7. **C语言编程**：实验涉及修改C源代码和理解已有的C程序，因此扎实的C语言基础是必不可少的。 8. **安全性与学术诚信**：实验强调了学术诚信的重要性，抄袭将受到严厉的处罚，这提示学生必须独立完成实验，尊重他人的工作。 9. **编程技巧**：实验要求学生能够熟练运用编程技巧，如缓冲区填充、跳转指令构造等，以实现对bufbomb的溢出攻击。 10. **实验等级与挑战**：不同级别的实验难度递增，鼓励学生逐步提升自己的技能和理解，从基础的缓冲区溢出到更复杂的攻击技术。 通过这个实验，学生不仅可以学习到安全相关的概念和技术，还能锻炼实际操作和问题解决能力，这对于理解和预防现实世界中的安全威胁具有重要意义。