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从零开始学习C#(含代码、视频及光盘资料)提取码:4xvw

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简介:
《从零开始学习C#》是一本全面介绍C#编程语言的教程书籍,内含丰富的示例代码和教学视频,并附赠学习辅助光盘。通过扫描二维码输入提取码“4xvw”即可获取更多资源支持。 《零基础学C#》是一本专为完全没有编程经验的学习者设计的全新入门教程。该书从初学者的需求出发,通过简洁明了的语言以及趣味十足的例子详细讲解使用C#进行程序开发所需掌握的知识和技术。 全书共分16章,涵盖了Visual Studio的安装、基本的C#语法学习、流程控制语句的应用、字符串处理技巧、面向对象编程概念的理解与实践、Windows图形界面设计方法、数据访问技术入门以及多线程编程等高级主题。此外,书中还包含了一个五子棋大厅游戏项目作为综合案例。 每个章节的内容都结合实际应用进行了深入浅出的讲解,并通过详尽的代码注释帮助读者更好地理解C#程序开发的核心概念和技巧,从而迅速提升他们的编程能力。

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客服
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  • C#(4xvw
    优质
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  • HSP 2021 Java软件、笔记】
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    本资料专为初学者设计,涵盖Python编程环境下构建和训练神经网络的基础知识与实践技巧,循序渐进地引导读者掌握深度学习的核心概念。 神经网络是机器学习领域的重要组成部分,在深度学习中扮演核心角色。Python因其丰富的库支持和易读性而成为构建神经网络的理想选择。本段落档《Neural Networks from Scratch in Python》深入浅出地介绍了如何在Python环境中从零开始创建自己的神经网络,对于初学者来说是一份宝贵的资源。 理解基本概念是关键步骤之一:神经网络模拟了人脑中大量简单处理单元(即神经元)的工作方式,并通过连接它们来完成复杂的任务。这些任务可以包括图像识别、语音识别或自然语言处理等应用领域。每个神经元都与其它神经元相连,形成多层结构,也就是所谓的深度学习模型。 在Python环境中实现一个基本的神经网络时,需要掌握numpy库的知识;这是一个科学计算的基础工具包,提供了高效的数组操作功能。利用numpy可以方便地创建和管理矩阵,并执行向量及矩阵运算等任务。 文档中会介绍如何定义神经网络的基本架构——包括输入层、隐藏层以及输出层的设计方案。每种类型的层次都由多个具备激活函数的节点组成(如Sigmoid、ReLU或Tanh),这些功能用于引入非线性特性,对模型性能有着重要的影响作用。 接下来的部分将重点讲解反向传播算法这一神经网络训练的核心技术:通过计算损失函数关于权重参数的变化率来更新它们值,以达到最小化预测误差的目的。此过程涉及到链式法则和梯度下降优化方法等数学概念的应用。 在实践应用中,则会介绍数据预处理步骤(如归一化、标准化)的重要性以及如何有效防止过拟合或欠拟合现象的发生——例如通过正则化或者提前停止训练来实现这些目标。 此外,文档还将指导读者编写前向传播和反向传播的函数代码,并定义损失函数类型(比如均方误差或是交叉熵),以便于构建并评估模型性能。最终会给出一个基于MNIST手写数字识别数据集的实际案例项目供学习者实践操作,从而加深对理论知识的理解。 《Neural Networks from Scratch in Python》是一份全面的学习指南,覆盖了从基础概念到Python实现的每一个环节。通过本资料的学习,读者可以掌握构建和训练神经网络所需的基本技能,并为深入研究机器学习与深度学习领域奠定坚实的基础。
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    《从零开始学习Python》PPT旨在为编程新手提供全面入门指导,涵盖基础语法、数据结构及实用案例解析,助力快速掌握Python语言。 《零基础学Python》 PPT 1. Python简介 Python是一种高级编程语言,它具有简单易学、代码可读性强的特点,并且拥有庞大的开发者社区支持。由于其简洁的语法结构和强大的功能,Python被广泛应用于Web开发、科学计算、数据分析等多个领域中。学习Python可以帮助初学者快速入门程序设计,掌握基本概念和技术。 --- 以上内容已经根据您的要求进行了重写处理,请您确认是否符合需求。
  • MATLAB linprog -单纯形算法:
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    本教程详细介绍了使用MATLAB的linprog函数实现线性规划中的单纯形算法,适合初学者循序渐进地掌握相关知识和技能。 该项目的目标是通过从零开始编码来理解单纯形算法的内部工作原理,并解决制造业中的特定问题。这段代码专门解决了模型1的问题。线性规划如下: 最大化目标函数:9(s1+s2+s3)+12(L1+L2+L3)+10(m1+m2+m3) 约束条件: s1+s2+s3 <= 340 m1+m2+m3 <= 900 L1+L2+L3 <= 700 s1 + m1 + L1 <= 550 s2 + m2 + L2 <= 750 s3 + m3 + L3 <= 275 9*s1 + 17*m1 + 21*L1 <= 10,000 9*s2 + 17*m2 + 21*L2 <= 7,000 9*s3 + 17*m3 + 21*L3 <= 4,200 变量非负约束:s1、s2、s3、m1、m2、m3、L1、L2、L3 >= 0 编码的算法结果将使用MATLAB-linprog线性规划求解器进行验证。编码算法和linprog的结果必须相同(或接近)。