C Primer Plus（第6版）中文版

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解析iOS设计模式的开山之作 优化Objective-C编程实践的必修宝典 由此迈入移动开发高手行列 本书讲述如何在代码中应用创建型模式、结构型模式和行为模式等，如何设计模式以巩固应用程序，并通过设计模式实例介绍MVC在Cocoa Touch中的工作方式。 本书适用于那些已经具备Objective-C基础、想进行高级iOS开发，利用设计模式来提高软件开发效率的iPhone或iPad专业开发人员。

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c++-primer-plus(第六版)中文版 （人民邮电出版社）-课后编程练习答案

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c++ primer plus 第六版 课后习题答案

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C++ Primer Plus 第6版 中文版课后代码习题答案

包括第六版的中文思维导图 课后以及代码例程代码

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C Primer Plus 课后习题所有答案 完整版

C Primer Plus 课后习题所有答案 完整版，比官方给出的答案更全。

C Primer Plus第6版中文版勘误表教学提纲.pdf

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C Primer Plus 中文第六版勘误表

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并行程序设计导论课后答案_2.7z

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加速度积分求速度和位移的c语言算法程序

基于单片机的加速度传感器信号采集 并积分求速度和位移的c语言源码 基于单片机的加速度传感器信号采集 并积分求速度和位移的c语言源码

数据结构课设用C、C++写旅游区景点导游系统头文件(用文件存储，DFS，DIJ算法），完全免费！没有要积分，能多给我点点赞吗？

旅游区景点导游系统 完成以下功能： 1、数据格式 用文件存储数据，文件中存储哪些数据，数据格式是什么。 2、数据结构（读文件创建图） 将文件中的数据读入内存，建立图的存储结构，可以选择邻接表或邻接矩阵作为存储结构，存储结构要准确记录旅游区各旅游景点及其相邻景点之间的相关信息。给出存储结构的C语言定义。 3、查询、编辑景点信息 提供用户操作的菜单和界面，实现对景点信息的查询、添加、删除、修改等操作，注意数据间的关联性。编辑后的信息需要保存回文件。 4、旅游区景点显示 显示游客当前所在景点及所有与游客所在景点相邻景点信息。 5、查询从每个景点出发到其他任一景点的最短简单路径及距离 用户输入任一景点，输出旅游区每个景点到该景点的最短简单路径及距离。 6、查询任意两个景点之间所有简单路径及距离、最短简单路径及距离

DeepLearning之LSTM模型输入参数：time_step, input_size, batch_size的理解

1. LSTM模型 输入参数理解 （Long Short-Term Memory） lstm是RNN模型的一种变种模式，增加了输入门，遗忘门，输出门。 LSTM也是在时间序列预测中的常用模型。 小白我也是从这个模型入门来开始机器学习的坑。 LSTM的基本概念与各个门的解释已经有博文写的非常详细：推荐博文:【译】理解LSTM（通俗易懂版） 这篇文章写的非常详细，生动，概念解释的非常清楚。我也是从这个博文里开始理解的。 2. 模型参数 模型的调参是模型训练中非常重要的一部分，调整参数前的重要一步就是要理解参数是什么意思，才能帮助更好的调整参数。 但是发现在一些实战模型将代码直接放在那里，但是基本

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Vulkan编程指南高清版，内容可复制，非常实用.

python自动化办公——python操作Excel、Word、PDF集合大全

本文是鉴于有些粉丝的工作需求，有时候需要遇到这些文件的处理。因此，我写了一个文章集合，供大家参考，整篇文章已经整理成册(如下图所示)，如有需求，请私聊！ 目录   章节一：python使用openpyxl操作excel     1、openpyxl库介绍     2、python怎么打开及读取表格内容？        1）Excel表格述语        2）打开Excel表格并获取表格名称        3）通过sheet名称获取表格        4）获取表格的尺寸大小        5）获取表格内某个格子的数据          ① sheet[“A1”]方式          ② s

Autosar配置工具链

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C#40000字全套精华教程！！！从入门到精通，一篇就够了！！！

C#40000字全套精华教程！！！从入门到精通，一篇就够了！！！ 本文摘选自菜鸟教程，csdn，以及本人学习的笔记资源，如果遇到显示或者格式其他问题可以直接查看pdf文件

数据结构课设用C、C++写旅游区景点导游系统main函数(使用文件存储，DFS，DIJ算法，附详细说明）完全免费，求求点赞！

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C++并发编程实战（全书和源码）.zip

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Qt移植：Ubuntu18.04 交叉编译qt5.12.7详细教程配置编译qt-everywhere-src-5.12.7

配置编译qt-everywhere-src-5.12.7安装交叉编译链已配置好TSLIB编译注意事项配置编译qt源码执行脚本对于硬浮点设置相关参数配置QTCreator打开选项添加qmake添加已安装的arm版本交叉编译工具链最后组合下PS：对于强迫症需要安装rsync复制相关文件至开发板PC端的串口通讯工具成功移植到了ARM开发板上运行 安装交叉编译链 参考我的博客安装arm-linux-4.9.4交叉编译链 已配置好TSLIB 参考我的博客tslib编译教程 编译注意事项 注意使用的交叉编译工具链，带hf和不带hf的运行程序是由区别的，可能就无法运行程序（常见报错：no such file

数据特征分析：相关性分析（Pandas中的corr方法）

文章目录1.图示初判两个变量之间的相关性（散点图）多变量之间的相关性（散点图矩阵）2.Pearson相关系数3.Spearman相关系数 分析连续变量之间的线性相关程度的强弱 介绍如下几种方法： 图示初判 Pearson相关系数（皮尔逊相关系数） Sperman秩相关系数（斯皮尔曼相关系数） 1.图示初判 拿到一组数据，可以先绘制散点图查看各数据之间的相关性： 两个变量之间的相关性（散点图） import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats %matplo