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C库上线

最近,C网上线了常见的C库,包含了常用的标准库的上百个 如: ? 按照所属头文件分布,一个头文件一个章,一个一节。 每个包含了的原型、参介绍、返回值意义、所需头文件、功能及样例等部分,方便初学者查找学习。 目前收录了一百多个常见库,包含标准库、字符串相关、学相关、时间库、系统信号相关,等等,基本满足大家的常用需求,大家有什么需要也可以留验题君更新哦!

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C小集

一、字符操作 名: fputc 功 能: 送一个字符到一个流 用 法: int fputc(int ch, FILE *stream); 名: fputs 功 能: 送一个字符串到一个流 用 法: int fputs(char *string, FILE *stream); 名: sprintf 功 能: 输出据到一字符串(而printf是输出到屏幕上) 名: fread 用 法: fread(fa,4,5,fp); 功 能: 其意义是从fp所指的文件,每次读4个字节(一个实)送入实组fa,连续读5次,即读5个实到fa 名: strncmp 用 法: 名: isalnum 原型:extern int isalnum(int c); 用法:#include <ctype.h>  功能:判断字符c是否为字母或字  说明:当c字0-9或字母 名: toascii 原型:extern int toascii(int c); 用法:#include <ctype.h> 功能:将字符c转换为ascii码 说明:toascii将字符c的高位清零

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    R之可视化①③散点图+线目录

    散点图一般用于展示两个变量之间的关系(比如线性相关)例如两个基因表达量的相关性。 cor.test(data ? 一些ggscatter的例子 set.seed(1234) dat <- data.frame(cond = rep(c("A", "B"), each=10), + rnorm(20,sd=3), yvar = 1:20 + rnorm(20,sd=3)) head(dat) library(ggplot2) 绘制最基本的线性回归图 shapes ggplot(dat, aes(x=xvar, y=yvar, shape=cond)) + geom_point() + scale_shape_manual(values=c(

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    CC++):详解floor、ceil和round

    参考链接: C++ ceil() C  1.floor  功能:把一个小向下取整       即就是如果是2.2 ,那向下取整的结果就为2.000000 原型:double floor(doube 返回值:     成功:返回一个double类型的,此默认有6位小     无失败的返回值 头文件:#include<math.h> 示例  ceil计算的结果为double类型的:  #include 参解释:         x:是需要计算的 头文件:#include<math.h> 示例  round的计算结果为double类型的:  #include<stdio.h> #include< f\n", j);     printf("The round of -2.7 is %f\n", y);     system("pause");     return 0; } 运行结果:    C+ +  1.floor  #include<iostream> using namespace std; int main() {     double i = floor(2.2);     double

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    怎样在等值面上用 Wolfram 的神经网络B样条线

    今天我们将在本文简单探索一个结Wolfram的神经网络与B样条功能的有趣问题。 ? 本文尝试就此提供一个简单的思路,并探索如何利用可微分编程(在当前版本Wolfram这通过神经网络框架来实现)来避免繁复的公式、节省可观的内存消耗。 B样条线的模型 正如我们过去的Community文章曾经提到过的,均匀B样条线通常都简单定义为其控制点按B样条基(BSplineBasis)加权线性组的结果: ? 本文的不涉及基的变化,因此我们可以简单地将上述公式离散化,从而得到线的离散近似: ? 这里 N 代表基离散化后得到的矩阵,P 是各线控制点组成的矩阵。矩阵尺寸的含义如下表: ? 用神经网络求解问题 现在我们有能输出 c线上的各 s 个点的线模型 curvePrototype,有能评价任意组输入点对目标面符程度的 surfaceMatchNet,将两者拼接起来,我们立即得到能评价线对目标面符程度的网络

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    跟着PNAS学画图:Rggplot2分组添加线

    这篇论文的据和代码是公开的,链接是 https://github.com/CPop-SDU/sex-gap-e0-pnas,我们按照他提供的代码和据试着复原一下论文里的图。 今天的推文重复的内容是论文的Figure1A image.png 分组折线图 用到的据集是链接里的dat文件夹下的 df4qx.rda文件, 首选是导入据 load("data/df4qx.rda ") head(df4qx) image.png 这个是一个长格式据,把它转变成宽格式 #install.packages("tidyverse") library(tidyverse) df4qx .25)+ theme_minimal(base_size = 16) image.png 这里原始代码还设置字体了,我这里就跳过了,因为我的电脑没有这个字体 接下来做细节调整 添加一条水平辅助线 今天推文的示例据和代码可以在公众号后台留 20210829 获取 (精确匹配开头结尾都不能有空格) 小明的据分析笔记本 公众号 主要分享:1、R和python做据分析和据可视化的简单小例子

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    VNPY CTP 仿真柜台怎么用来实现CTP 程序TICK级回测

    即可选用C++、Python、JAVA、C#等编程。 此外,如果选用C++这样的编译性,相比脚本,可以直接把程序编译成机器可读的二进制代码,因此效率和安全性都更高。 这些框架相对于原生的C++ API,是更偏上层的东西,提供了大量第三方方法、、类等,这些方法、、类是这个框架所特有的。 支持的编程和CTP框架 对于各种CTP 编程框架,例如Python框架、Java框架、C#框架等,VNPY仿真柜台的实现是一样的,因为这些的框架本质上还是调用C++的库文件。 99.9%的一致 VNPY仿真回测柜台资金线 采用VNPY CTP仿真回测柜台测试策略逻辑和子方案组实施例: 下面以一个策略模板基础上开发的二个子策略做资金线对比 回测3分钟(4小时TICK据 回测据2019年11月4日~2019年11月7日 回测据2019年11月4日~ 2019年12月17日 由上面的资金线分时图进行对比和分析,可以很容易得出结论,B方案更理,B

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    Rggplot2散点图添加线和回归方程的简单小例子

    本篇推文来自于公众号读者的投稿 最近在画散点图的时候使用lm进行线性回归之后,想将的方程与R2加入到绘制的图片。在百度翻了半天,终于在一个外国网站上找到了方法。 df<-data.frame(x = c(1:100)) df$y <- 2 + 3 * df$x + rnorm(100, sd = 40) head(df) ggplot2基本的散点图并添加线 题外话:有读者在公众号留说R做出来的图有锯齿,应该是在Rstudio那个图形显示界面就是这个,如果导出图片后就会变得清楚了,这里为什么在Rstudio的图形显示界面会不清楚 我也不知道 如果要显示 添加方程和R2 这里他的办法是自定义了一个,这个看起来还挺复杂的,先不用管这个的意思了 ,直接复制过来用就可以了 lm_eqn <- function(df){ m <- lm(y 最后是调整细节进行美化 点的大小与颜色,透明度 线相关颜色,粗细与填充 去掉背景网格线 代码 ggplot(data = df, aes(x = x, y = y)) + geom_smooth

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    C指针(*(void(*)())0)();

    ‘’ 我刚开始学习C的时候是写简单的学运算在黑框框里面跑,然后用C写51单片机的代码,再到后来玩stm32,学应用层编程,学内核编程等,框架结构逐渐变的复杂,也越来越觉得对C的理解还不够到位 个人总结一下C有关的知识,如有问题请留指明*v* (*(void(*)())0)(); 其实这个句只有在微处理器最底层才有可能被调用,因为应用层几乎没有直接对一个地址进行操作的。 要想弄清楚这个句,你得清楚三个问题。 什么是指针变量? 怎么通过指针变量调用指针变量是怎么定义的? 指针相关的知识点还是很重要的,在一些较大的项目,我们经常会看到这样的句 typedef void (*HANDLER) (int);,这是定义一种指针类型,后面直接使用HANDLER就可以定义入参一个 C指针非常重要,大工程里面经常出现各种回调,学习的过程,基本功还是要扎实,不然真的会经常踏入陷阱。 ps:本文参考资料《C陷阱与缺陷》,感兴趣的同学可以读一读

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    RROC线下的面积-评估逻辑回归的歧视

    为了了解原因,假设我们为我们的结果了一个模型但没有任何协变量,即模型: 对几率,使得预测值将与据集的观察的比例相同。 这个(相当无用的)模型为每个观察分配相同的预测概率。 c(“response”)) 我们现在加载pROC包,并使用roc生成一个roc对象。 请注意,这里因为我们的逻辑回归模型只包含一个协变量,如果我们使用roc(y~x),ROC线看起来完全相同,即我们不需要逻辑回归模型。这是因为只有一个协变量,概率是唯一协变量的单调。 然而,一般而(即模型有一个以上的协变量),情况并非如此。 以前我们说过一个具有良好辨别能力的模型,ROC线将接近左上角。 ROC线下面积有时也称为c统计量(c表示一致性)。

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    基于MATLAB的多项式方法研究-毕业论文

    最后就是利用MATLAB的plotfit对测量到的据进行多项式,并给出多项式线图形,并对测试的结果进行总结,得出多项式线的最佳方法。 MATLAB主要包括值计算和符号计算,以及绘图和编程。它利用矩阵作为据运算的基本单元,使MATLAB的矩阵运算变得非常高效。,它还提供了丰富的内置供人们使用,非常的方便快捷。 除了上述说的之外,MATLAB也是一门编程,它具备大部分编程的特性,而且比其他的编程要容易,并且效率更高,但是它的缺点也很明显,便利的内置功能导致了它编译的速度很慢,而且不能脱离MATLAB MATLAB是一种用于控制句、关系据结构、输入输出和面向对象编程的矩阵/。员工可以同时在命令窗口声明句。输入并执行命令。您还可以运行预编程的M文件。 无法装入工具箱。

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    R统计与绘图:可视化ROC线的置信区间

    ROC线是临床常用的统计分析之一,R可以绘制ROC线的包也有很多,pROC包就是其的佼佼者。 pROC包可以计算AUC和95%置信区间,可以可视化、平滑和比较ROC线。 读取内置据集 3. 建立线 4. data(aSAH) # 加载内置据集 View(aSAH) # 查看据集 ? aSAH据集包括113名患者,7个变量 3. 建立线 在pROC包,使用roc()来建立ROC对象。 5. plot.ci() plot.ci()可以调整的参来向ROC线上添加置信区间,置信区间形状有bars和shape两种, plot(x, type=c("bars no.roc # 逻辑词,如果为FALSE,则将ROC线重新添加到该形状上; # 如果为TRUE,则只绘制形状;在type=bars则忽略 ROC线外观参的修改参考《R统计与绘图:pROC包绘制

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    Top50ggplot2Visualizations_第一幅:散点图

    如果你也想学习Rggplot2绘图,欢迎和我一起重复这篇教程的50幅美图。相信我们在坚持重复完这50个教程之后,我们的R技能可以得到显著提升。 geom_point(),同时可以用geom_smooth()添加线。 ggplot2是R最为常用的一个绘图包。 excel,读入R后就是以据框格式存贮。 接下来是绘图代码 首先是一幅散点图加线 library(ggplot2) options(scipen=999) data("midwest",package="ggplot2") ggplot(

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    R分布滞后非线性模型(DLNM)研究发病率,死亡率和空气污染示例

    在这种情况下,关联仅取决于滞后反应,该线性风险如何随滞后变化。滞后反应的不同选择(样条线,多项式,层次,阈值等)导致指定了不同的DLM,并暗示了滞后反应关系的替代假设。 例如,我使用创建的交叉基矩阵cb,使用据集时间序列据来研究温度与心血管疾病死亡率之间的关联。首先,我将一个简单的线性模型与模型公式包含的交叉基矩阵。 例如,我们可以从模型预测出,在过去10天暴露于30°C和在滞后期的其余时间暴露于22°C之后,心血管死亡的总体累积增加:如果参cum设置为TRUE,则包括增量累积预测的矩阵cum,并将其存储在组件 ---- 点击标题查阅往期内容 R分布滞后线性和非线性模型(DLMs和DLNMs)分析时间序列据 R分布滞后线性和非线性模型(DLM和DLNM)建模 R广义相加模型 (GAMs)分析预测 CO2时间序列据 Python | ARIMA时间序列模型预测航空公司的乘客量 R生存分析模型的时间依赖性ROC线可视化 RARIMA,SARIMA预测道路交通流量时间序列分析:季节性

    1.4K30

    用Python进行机器学习小案例

    概要 本文是用Python编程来进行机器学习小实验的第一篇。 用NumPy有效地咀嚼据,用SciPy智能地吸收据 Python是一个高度优化的解释性,在处理值繁重的算法方面要比C慢很多,那为什么依然有很多科学家和公司在计算密集的领域将赌注下在Python 用更高阶的线据 用直线是不是很好呢?用直线的误差是317,389,767.34,这说明我们的预测结果是好还是坏呢?我们不妨用更高阶的线据,看是不是能得到更好的效果。 尤其是看一下多项式的阶从10到50的过程,模型与据贴太紧,这样模型不但是去据背后的模型,还去了噪声据,导致线震荡剧烈,这种现象叫做 过 。 相对于高阶多项式线的过现象,对于低阶的线,由于没有很好的描述据,而导致欠的情形。所以为了更好的描述据特征,使用2阶线据,来避免过和欠现象的发生。

    1.2K90

    利用matlab实现非线(上)

    0 前 一般而,通过已有的据点去推导其它据点,常见的方法有插值和。插值适用性较广,尤其是线性插值或样条插值已被广泛的应用。 日常学习工作,经常会遇到下面这种问题:想要用某个具体自己的据,明明知道这个的具体形式,却不知道其的参怎么选取。本文就简单介绍一下matlab环境下,如何进行非线。 其已知的的表达式为y=0.03 x^4 - 0.5 x^3 + 2 x^2 - 4,在此基础上添加了一些噪声点。线依然采用4阶进行,结果如下。 ? 比如还是这个上面这个例子,阶越多,线越能够穿过每一个点,但是线的形状与理论线偏离越大。所以选择最适的才是最好的。 ? 2 线 线就是能够把写成下面这种形式的: ? 上面这个够复杂吧,但是未知满足线的要求,所以可以被非常简单的出来。假设a=2.5,b=0.5,c=-1,加入随机扰动。的最终效果为: ?

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    「首席架构师推荐」值分析软件列表

    XLfit是Excel的一个插件,提供线和统计分析。 General-purpose computer algebra systems(通用计算机代系统) 主要文章:计算机代系统列表 ? PARI/GP是一种广泛使用的计算机代系统设计用于快速计算论(分解、代论、椭圆线…),但也包含大量的其他有用的来计算等学实体矩阵,多项式,幂级,代量等,和很多超越。 FEniCS项目是PDEs自动化解决方案的项目集。 Hermes是一个高级自适应有限元算法库,用于解决偏微分方程和多物理耦问题。 Fityk是一个线据分析程序。 IGOR Pro,一个强调时间序列、图像分析和线的软件包。它带有自己的编程,可以交互使用。 LabPlot是一个基于KDE平台的据分析和可视化应用程序。 在许多Wolfram技术使用的Wolfram,如Mathematica和Wolfram Cloud 世界编程系统(WPS),支持将Python、R和SAS在一个单用户程序进行统计分析和据操作

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    NCL专辑 | 常用插值集锦

    NCL作为一门气象专业,自带了很多气象届常用的算法和命令,比如各种强大的插值。 NCL的插值都在ngmath库(该库是Fortran、C、NCL可直接调用的学命令的集的输入值是一组随机间隔的据,这些据可以是一维、二维或三维的。 注意,csagrid 是 ngmath 据库唯一一个为三维据提供面近似的软件包。 计算插值和近似方法可以分为两个基本类:方法和加权平均方法。方法是对已知一个代面,然后从提取插值或近似值。 该首先要输入据的张力样条,然后从的样条提取插值结果。

    1.5K10

    C线性表(实现线性表里面的

    :线性表元素个 GetElem(L, i, &e)L你可以想象成一个容器(组) i代表索引 &e代表获取的元素是啥? :获取线性表指定的元素 LocateElem(L, e, compare())L你可以想象成一个容器(组),e代表想从组里面查找有没有这个e元素 :给定元素获取第一次出现的索引位置 PriorElem :将元素插入链表指定位置 ListDelete(&L, i, &e)&L你可以想象成一个容器(组) i指定元素 &e删除的元素是啥? :从链表指定位置删除元素 ListTraverse(L, visit()) 遍历组 :遍历元素 简单线性表--C实现 线性表组成类型:int组*/ /************* :获取线性表指定的元素 { if(i < count && i >= 0)//索引必须大于或者等于0,因为索引是从零开始的。

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