Young87

1、简单了解 #include < stdlib.h > stdlib.h中&#xff0c;包含了C语言的一些常用库函数。 如动态内存相关的malloc, realloc,zalloc,calloc,free等。 随机数相关的rand,srand等。 系统相关的system, getenv,setenv等。 字符串转数值函数&#xff0c;atoi, atof,strtoul等。 如果在代码中&#xff0c;调用了这个头文件中的函数或者宏定义&#xff0c;则需引用该头文件。 2、五种类型 #include <assert.……

参考资料 - 官方介绍文档 - <a href="http://blog.csdn.net/lmj623565791

博主QQ&#xff1a;1356438802 QQ群&#xff1a;473383394——UVC&OpenCV473383394 平台&#xff1a;Win7 64bits  Qt 5.3.0 MinGW 32bit  OpenCV 2.4.10 前面的几篇文章中&#xff0c;已经做到了基本的LED灯光点捕捉和轨迹绘制&#xff0c;接下来我要开始手势识别的研究过程。 其实手势识别包含很多个方面&#xff0c;首先是手的检测&#xff08;从图片中提取出手&#xff09;&……

本人在知乎上关于 如何用 C 从零编写 GUI&#xff1f; 问题的回答&#xff0c;算是比较粗浅的讲解了GUI引擎的一些开发心得 https://www.zhihu.com/question/24462113/answer/108810406 搬到csdn上保存一下 虽然高票答案回答的比较全面了&#xff0c;作为一个自主开发界面引擎多年的老司机&#xff0c;还是补充一下内容&#xff0c;同时show一下自己做得引擎和大家交流一下 本人前后做过三代HMI图形界面引擎&#xff0c; 从传统基于控件组织的GUI界面引擎&#xff……

在之前的版本&#xff0c;默认复选框是要有值得&#xff0c;默认为“勾选”两个字&#xff0c;在表格里用来做选择不适合&#xff0c;很难改&#xff0c;还好layui升级后&#xff0c;可以支持不写name值&#xff0c;来适应表格中的选择操作。 1.layui版本号为 v1.0.9 rls版本(当前最新版本) <div class"layui-form"><table class"layui-table"><thead><tr><……

kNN(k-nearest neighbor algorithm)算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别&#xff0c;则该样本也属于这个类别&#xff0c;并具有这个类别上样本的特性。简单地说&#xff0c;K-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。 - 优点&#xff1a;精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。 - 缺点&#xff1a;计算复杂度高、空间复杂度高。 - 适用数据范围&#xff1a;数值型和标称型。 举个简单的例子&#xff0c;一群男生和一群女生&……

参考链接&#xff1a; http://www.cnblogs.com/fengty90/p/3768845.html<a href="http://blog.csdn.net/mu399

用Navicat工具怎么都导不出来mySQL数据库的某个视图.sql脚本&#xff0c;即使导出来也只是包含视图记录&#xff0c;不包含视图结构。经过一番研究&#xff0c;终于克服&#xff0c;操作如下&#xff1a; 1、在某个数据库中&#xff0c;新建备份&#xff0c;如下图2、选中需要导出.sql脚本的表格和视图&#xff0c;开始备份 3、备份完成后&#xff0c;选中备份&#xff0c;提取SQL&#xff0c;选择对象&#xff0c;开始   3、弹出存放.sql的位……

功能:输入一个正整数&#xff0c;按照从小到大的顺序输出它的所有质数的因子&#xff08;如180的质数因子为2 2 3 3 5 &#xff09; 最后一个数后面也要有空格详细描述&#xff1a; 函数接口说明&#xff1a; public String getResult(long ulDataInput) 输入参数&#xff1a; long ulDataInput&#xff1a;输入的正整数 返回值&#xff1a; String #in……

#1、机器学习的数学基础1 - 数学分析 机器学习的一般方法和横向比较 数学是有用的：以SVD为例 机器学习的角度看数学 复习数学分析 直观解释常数e 导数/梯度 随机梯度下降 Taylor展式的落地应用 gini系数 凸函数 Jensen不等式 组合数与信息熵的关系 #2、机器学习的数学基础2 - 概率论与贝叶斯先验 概率论基础 古典概型 贝叶斯公式 先验分布/后验分布/共轭分布 常见概率分布 泊松分布和指数分布的物理意义 协方差(矩阵)和相关系数 独立和不相关 大数定律和中心极限定理的实践意义 深刻理解最大似然估计MLE和最大后验估计MAP 过拟合的数学原理与解决方案 #3、机器学习的数学……