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一个用来计算每年1月1号星期几的c小程序!实现比较简单,其实就是计算闰年的小程序,不过小程序可能有点小bug,希望大家包含!...

于 2022-04-29 发布 文件大小:4.60 kB
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一个用来计算每年1月1号星期几的c小程序!实现比较简单,其实就是计算闰年的小程序,不过小程序可能有点小bug,希望大家包含!-one used to calculate the annual January 1 several weeks of c small program! Achieving a relatively simple calculation of leap year is actually a small, but a small program might have a small bug, we hope that contain!

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  • RexEpr计
    驱蚊器我哈是老大时间考虑的哈萨克大家啊还是卡刷空间的那上面那层啊考试监考大师大师的快乐啊斯达康那是大陆是看得见老师都没拿
    2022-07-24 10:55:44下载
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    Lifitime tracer. *** *** *** *** *** *** *** *** ***** Example: #include void foo() { TRACE_LIFETIME usleep(100000) } void main() { foo() } *** *** *** *** *** *** *** *** *** See lifetimes.log: FUNC: void foo(), AV TTL: 00000xxxxx us (main.cpp, 000xxx) TTL: 00000xxxxx us (THREAD ID: 0000xxxx) ****************************************************** Explanation of newly created lifetimes.log: FUNC - function, whose lifetime we measured AV TTL - mean (average) spent time of all functions calls TTL - time spent on each function call THREAD ID - thread that called a function. ***************************************************** Description: - was written for QT project - multithreaded support (Loki::Singleton has multithreaded sync support) **************************************************** Dependencies: - QT - Loki (A. Alexandrescu) -Lifitime tracer. ****************************************************
    2022-02-13 17:25:56下载
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    2022-05-23 11:55:18下载
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    2022-01-21 00:31:16下载
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    该程序是用C语言写的采用了动量方法的BP神经网络,它具有极其强大的扩展性,可用于函数的逼近及分类识别等各方面,语言书写规范,其中大量使用了动态分配一、二维数组的方法,该网络实例中实现的是对某一函数的逼近,输入层为二层,中间层可自己设定多达十几层,逼近精度非常精确。读者可根据自己的需要设定各层的数目以及相应的训练样本进行训练与测试。-The program is written in C language using the momentum method of BP neural network, which has extremely powerful scalability, can be used for function approximation and classification in areas such as language specification, including large-scale use of a dynamically allocated one, two dimensional array of methods, examples of the network realize that the approximation of a function, for the second input layer, middle layer can be set as many as a dozen layers, close to very precise accuracy. Readers may need to be set in accordance with its own number of floors and the corresponding training samples for training and testing.
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