Ckechengsheji.zip 教育系统应用案例集锦

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0 下载量 199 浏览量 更新于2024-11-16 收藏 322KB ZIP 举报
资源摘要信息:"本压缩包名为Ckechengsheji.zip,包含了多个小型的教育系统应用程序,均使用Visual C++开发环境编写。该套件内含多个小程序,包括电子投票平台、家庭理财、小型商品系统、学生成绩管理系统、员工工资管理系统以及猜数字游戏试验平台等。这些程序不仅能够作为教学案例用于课程设计,还提供了一个便捷的编译平台,即经典的vc6.0集成开发环境。以下是对这些小程序所涉及知识点的详细解读。" 知识点: 1. Visual C++开发环境 Visual C++是微软公司推出的一个集成开发环境(IDE),主要用于C、C++语言的开发。它为开发者提供了一套工具集,包括代码编辑器、编译器、调试器和程序构建工具等。vc6.0作为早期的版本,虽然已经较为陈旧,但在教学和一些小型项目中仍然有其应用价值。 2. 小型应用程序开发 小型应用程序通常指的是简单、针对特定功能或需求而设计的软件。在教育系统应用中,它们可以作为实践教学的工具,帮助学生理解和掌握软件开发的基本概念和流程。 3. 电子投票平台 电子投票平台是用于在线投票的小程序,可以用于教育机构的学生会选举、课程选择等。这个程序会涉及到用户界面设计、网络编程、数据存储和安全性等问题。 4. 家庭理财 家庭理财软件通常用于家庭财务的记录和管理,包括收支记录、预算编制、财务报表等功能。在实现过程中,会接触到数据库管理、数据输入和输出以及财务计算等技术点。 5. 小型商品系统 小型商品系统可能是指一种简单的库存管理系统,用于跟踪和管理商品的销售、库存水平和进货情况。它可能涉及到基本的数据库操作,例如增删改查等。 6. 学生成绩管理系统 学生成绩管理系统用于学校或教育机构管理学生的学习成绩,包括成绩录入、查询、统计、分析等功能。这个系统会需要数据库知识、数据结构知识以及一定的界面设计能力。 7. 员工工资管理系统 员工工资管理系统是用于记录和管理员工的工资信息、税务、社保等数据的软件。它需要处理复杂的工资计算规则、税率计算以及与银行接口的对接等。 8. 猜数字游戏试验平台 猜数字游戏是一种常见的编程练习,通过这个游戏可以学习程序设计的基本流程,如变量的使用、条件判断、循环控制等。这个平台可能是作为教学实验,让学生了解基础的程序设计逻辑。 9. 编程实践与课程设计 所有的这些小程序都可以作为课程设计的案例,让学生通过实际的编程实践来学习软件开发的全过程。通过这些项目,学生不仅可以提高自己的编程技能,还能够加深对软件工程原理的理解。 10. 文件名称列表解读 - readme_C.txt:这个文件通常包含了项目的基本介绍、使用说明、构建指导以及可能遇到的问题和解决方案。对于学生和开发者来说,这是一个重要的参考资料。 - C代码:这个文件夹内包含了所有小程序的源代码。学生可以通过阅读和修改这些源代码来学习C语言编程,了解不同程序的结构和实现方法。 通过分析上述知识点,可以发现Ckechengsheji.zip是一个综合性的教育软件资源包,不仅包含了多个实用的程序案例,还提供了学习使用Visual C++的实践机会。这些案例对于初学者来说是一个非常实用的学习工具,有助于他们理解编程、软件设计以及数据库管理等多方面的知识。

给以下代码写注释,要求每行写一句:class CosineAnnealingWarmbootingLR: # cawb learning rate scheduler: given the warm booting steps, calculate the learning rate automatically def __init__(self, optimizer, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0): self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch self.optimizer = optimizer self.eta_min = eta_min self.iters = -1 self.iters_batch = -1 self.base_lr = [group['lr'] for group in optimizer.param_groups] self.step_scale = step_scale steps.sort() self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] self.gap = 0 self.last_epoch = 0 self.lf = lf self.epoch_scale = epoch_scale # Initialize epochs and base learning rates for group in optimizer.param_groups: group.setdefault('initial_lr', group['lr']) def step(self, external_iter = None): self.iters += 1 if external_iter is not None: self.iters = external_iter # cos warm boot policy iters = self.iters + self.last_epoch scale = 1.0 for i in range(len(self.steps)-1): if (iters <= self.steps[i+1]): self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] iters = iters - self.steps[i] if i != len(self.steps)-2: self.gap += self.epoch_scale break scale *= self.step_scale if self.lf is None: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * ((((1 + math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) else: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * self.lf(iters, self.gap) return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] def step_batch(self): self.iters_batch += 1 if self.iters_batch < self.warmup_iters: rate = self.iters_batch / self.warmup_iters for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = lr * rate return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] else: return None

2023-03-24 上传