c++ 课件 csdn

时间: 2024-01-24 08:00:29 浏览: 20
CSDN是中国最大的IT技术社区,也是一个非常知名的IT学习及交流平台。它提供了大量的课件资源,尤其在计算机科学和软件工程领域。 在CSDN上,你可以找到各种各样的课件,涵盖了计算机编程、数据库管理、网络技术、人工智能等各个方面。这些课件通常由行业专家或者资深开发者分享而成,质量都是非常高的。 通过学习CSDN上的课件,你可以掌握新的技术知识,学习行业最新的发展趋势,提升自己的专业能力。你可以选择符合自己需求的课件,按照自己的学习进度逐步学习,还可以与其他用户交流讨论。 此外,CSDN还提供了很多其他的学习资源,比如博客、论坛、问答等。你可以通过这些平台,向其他开发者请教问题,寻找解决方案或者分享自己的经验。这为广大的技术爱好者提供了一个相互学习的机会,也使得CSDN成为一个非常活跃的社区。 总之,CSDN上的课件是开发者们学习和交流的重要工具。它提供了丰富的IT技术资源,帮助人们不断提升自己的技能。无论是初学者还是专业开发者,都可以从中受益,实现个人及职业发展。
相关问题

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《Effective C++》(中文版名《Effective C++ 编程指南》)是由C++之父Bjarne Stroustrup撰写的一本经典C++编程指南,它详细介绍了一些关键的C++编程技巧和最佳实践。这本书的中文版在CSDN上以PDF格式提供。 《Effective C++》通过条例的形式,总结了C++编程过程中一系列常见的问题及解决方案,并逐一进行了讲解。这些条例覆盖了从基础的C++语法、对象构造和析构到继承、多态以及异常处理等多个方面。 这本书的主要优点在于,它以实用性为导向,能够教授读者如何写出高效、安全和可维护的C++代码。通过阅读《Effective C++》,读者可以学会如何合理地使用C++的各种语言特性,充分利用编程语言的功能,同时避免陷入常见的陷阱和错误。 此外,这本书还通过具体的案例和实例,展示了许多实际的编程问题,并给出了解决这些问题的具体方法。这对于提高读者的编程实践能力非常有帮助。 在CSDN上提供《Effective C++》的PDF版,使更多的人可以方便地获取这本经典著作。读者可以通过下载PDF文件,在离线环境下阅读和学习。CSDN作为国内知名的IT技术社区,为广大读者提供了一个方便的获取技术知识的平台。 总而言之,《Effective C++》是一本非常值得阅读的C++编程指南,它通过条例和实例,向读者传授了许多高效编程的技巧和最佳实践。在CSDN上提供这本书的PDF版,方便读者获得学习资料,提高自己的编程能力。

devc++安装包 csdn

devc是一款针对C/C++程序开发的集成开发环境(IDE),它提供了便捷的编译、调试和代码编辑功能,非常适合程序员进行软件开发和调试。如果需要在devc中安装csdn插件,首先需要打开devc的插件管理页面,然后在搜索框中输入csdn插件的名称。接着选择对应的插件并点击安装按钮,等待插件下载和安装完成即可。安装完成后,在devc的菜单栏中就会出现csdn插件相关的功能选项,用户可以根据自己的需要进行设置和使用。通过安装csdn插件,用户可以在devc中直接访问csdn平台的资源,包括博客文章、技术问答、开发工具等,极大地方便了开发者获取技术资讯和解决问题。总之,安装csdn插件可以为devc用户提供更加便捷的开发和学习体验,让他们更好地利用这款优秀的开发工具进行软件开发和学习。

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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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