刘振宇版C++编程教材:从基础到进阶

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《C++程序设计》是一本由刘振宇、杨勇虎、李树华和骆伟共同编著的学校课本,它全面而深入地介绍了C++编程的基础知识和进阶概念,旨在为初学者提供扎实的理论基础和实践指导。该教材共分为四章,内容覆盖了C++语言的核心要素。 在第一章,学生将学习到基本的编程入门知识,如简单的输入与输出操作,包括如何编写第一个C++程序,使用`cin`和`>>`进行数据输入,以及理解`endl`和换行符`\n`的区别。通过一系列的练习题,初学者可以逐步掌握基本语法和控制结构。 第二章则深入探讨C语言的重点内容,如指针和相关运算符,指针类型、算术表达式以及数组的使用。此外,还涉及指针数组、指向指针的指针,以及数组和指针之间的关系。章节中还讲解了函数的基础知识,如参数传递、返回值、函数作用域和生命期,以及递归函数的概念。内存管理部分,通过桶排序的程序实例,让学生了解内存分配的重要性。 第三章介绍了C++对C语言的扩展特性,如灵活的变量声明、bool类型、函数参数的默认值、函数重载等,这些都是C++语言特有的功能。此外,还有const限定符、引用、名字空间、类型转换和内存管理操作符的新用法。这一章的学习有助于理解和提升C++的高级编程技巧。 第四章是核心内容,专攻类和对象的概念。学生将学习到类的基本概念,结构体的局限性,以及类的成员变量、成员函数和访问权限(public、protected、private)。章节中还涵盖了构造函数、拷贝构造函数、析构函数以及对象的生命周期管理。通过实例,如整型栈和动态对象的创建,读者能深入了解类和对象在实际编程中的应用。 《C++程序设计(刘振宇)学校的课本》是一本适合初学者系统学习C++编程的教材,不仅注重理论教学,还通过丰富的习题和案例帮助读者巩固所学知识,提升编程实践能力。对于想要进一步探索C++世界的读者来说,这是一本不可或缺的参考书籍。
2024-09-21 上传
智慧旅游解决方案利用云计算、物联网和移动互联网技术,通过便携终端设备,实现对旅游资源、经济、活动和旅游者信息的智能感知和发布。这种技术的应用旨在提升游客在旅游各个环节的体验,使他们能够轻松获取信息、规划行程、预订票务和安排食宿。智慧旅游平台为旅游管理部门、企业和游客提供服务,包括政策发布、行政管理、景区安全、游客流量统计分析、投诉反馈等。此外,平台还提供广告促销、库存信息、景点介绍、电子门票、社交互动等功能。 智慧旅游的建设规划得到了国家政策的支持,如《国家中长期科技发展规划纲要》和国务院的《关于加快发展旅游业的意见》,这些政策强调了旅游信息服务平台的建设和信息化服务的重要性。随着技术的成熟和政策环境的优化,智慧旅游的时机已经到来。 智慧旅游平台采用SaaS、PaaS和IaaS等云服务模式,提供简化的软件开发、测试和部署环境,实现资源的按需配置和快速部署。这些服务模式支持旅游企业、消费者和管理部门开发高性能、高可扩展的应用服务。平台还整合了旅游信息资源,提供了丰富的旅游产品创意平台和统一的旅游综合信息库。 智慧旅游融合应用面向游客和景区景点主管机构,提供无线城市门户、智能导游、智能门票及优惠券、景区综合安防、车辆及停车场管理等服务。这些应用通过物联网和云计算技术,实现了旅游服务的智能化、个性化和协同化,提高了旅游服务的自由度和信息共享的动态性。 智慧旅游的发展标志着旅游信息化建设的智能化和应用多样化趋势,多种技术和应用交叉渗透至旅游行业的各个方面,预示着全面的智慧旅游时代已经到来。智慧旅游不仅提升了游客的旅游体验,也为旅游管理和服务提供了高效的技术支持。
2024-09-21 上传
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深度学习是机器学习的一个子领域,它基于人工神经网络的研究,特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征,这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分: 1. **神经网络(Neural Networks)**:深度学习的基础是人工神经网络,它是由多个层组成的网络结构,包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成,神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)**:这是最常见的神经网络类型,信息从输入层流向隐藏层,最终到达输出层。 3. **卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)**:这种网络特别适合处理具有网格结构的数据,如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNNs)**:这种网络能够处理序列数据,如时间序列或自然语言,因为它们具有记忆功能,能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)**:LSTM 是一种特殊的 RNN,它能够学习长期依赖关系,非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)**:由两个网络组成,一个生成器和一个判别器,它们相互竞争,生成器生成数据,判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**:如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等,这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数(Activation Functions)**:如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等,它们在神经网络中用于添加非线性,使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数(Loss Functions)**:用于评估模型的预测与真实值之间的差异,常见的损失函数包括均方误差(MSE)、交叉熵(Cross-Entropy)等。 10. **优化算法(Optimization Algorithms)**:如梯度下降(Gradient Descent)、随机梯度下降(SGD)、Adam 等,用于更新网络权重,以最小化损失函数。 11. **正则化(Regularization)**:技术如 Dropout、L1/L2 正则化等,用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习(Transfer Learning)**:利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就,但它也面临着一些挑战,如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。