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C语言中Makefile的学习与实践实例

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简介:
本教程深入浅出地介绍了在C语言项目开发过程中如何利用Makefile进行自动化构建和编译管理,并提供了多个实用案例。 学习C语言的Makefile对于编程来说非常重要。阅读了许多关于如何编写Makefile的文章后,我感觉韦东山老师的视频讲解得更加清晰易懂。这里先记录一些关键符号,以便以后更容易回忆起它们的意义。 以下是一个简单的例子: ``` Person: main.o person.o g++ -o $@ $^ %.o : %.cpp g++ -c -o $@ $< clean: rm -rf *.o Person ``` 其中: 1. `Person`表示要生成的目标文件。

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  • CMakefile
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    《VHDL学习与实践》一书通过理论讲解和100个实际案例,为读者提供全面深入的学习资源,帮助初学者快速掌握VHDL硬件描述语言。 VHDL作为一种硬件电路描述语言,在电路设计领域占据重要地位。本资料中的100个VHDL例子涵盖了该语言的主要语法结构。需要注意的是,这些示例是在Quartus II环境下编译的。
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    《C语言实践体会》是一篇关于作者在学习和应用C语言过程中的心得体会的文章。通过实际编程案例分享了对语法、算法及程序设计的理解与感悟,适合初学者参考借鉴。 经过两周的上机实习,我对C语言的知识进行了复习,并且编程能力有了显著提升。我觉得这次实习非常重要且恰到好处。 在实际操作过程中,我获得了一些宝贵的经验:编写程序不仅要追求正确的结果,还要珍视解决问题的过程中的艰辛体验以及由此带来的满足感。首先,在编码时不应将其视为单调的任务;遇到错误时要保持信心去解决它们,并不惧怕出现的任何问题。同时,细节至关重要——尤其是标点符号和输入输出函数的应用必须正确无误。 其次,要想写出优秀的代码,需要拥有扎实的知识基础——不仅要熟读教材、透彻理解例题中的编程逻辑,还要多阅读他人的程序以吸收新颖的设计理念。此外,在编写代码的过程中与他人讨论并相互学习是非常重要的环节;通过交流可以发现解决问题的最佳途径,并培养出团队合作的精神。
  • C题集
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    《C语言实践题集》是一本专为学习和掌握C语言编程技巧而设计的练习册,包含大量实例和习题,适合初学者及进阶读者使用。 设计一个C语言编写的会员卡计费管理系统: 1. 新会员登记:系统需录入新会员的个人信息及对应的会员卡信息。 2. 会员信息修改:允许用户更新其个人或账户相关信息。 3. 会员续费:通过输入会员卡号,管理员可以查询到该成员的信息,并进行续费操作。成功后显示最新的账户详情。 4. 消费结算:同样使用会员卡号查找对应用户的消费记录并完成结算过程。当累积消费达到1000元时,自动升级为VIP级别,享受9折优惠。 5. 退卡处理:注销会员资格,并将余额退还给用户,同时删除其信息。 6. 卡片挂失与补办:在卡片丢失的情况下,系统可以为该会员办理新的卡片并转移原有余额至新卡中。 7. 菜单管理:通过菜单界面进行各项操作选择和执行。 8. 统计功能: - 按缴费总额排序所有用户,并显示总计金额; - 根据消费记录对用户进行排名,同样在最后输出总的缴纳与消耗金额。 9. 登录验证:确保只有输入正确的用户名密码才能访问系统。 10. 数据持久化:将会员信息和账户详情保存至文件中。下次启动时从该文件读取原有数据以恢复状态。
  • C题库
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    《C语言实践题库》是一本集成了大量C语言编程练习和测试题目,旨在帮助学习者通过实际操作加深对语法、算法及程序设计的理解与掌握。适合初学者巩固基础,也适用于进阶者挑战复杂问题。 这段内容适合参加计算机等级二级考试的学生使用,其中包含的上机题目非常全面,并且也适用于研究生复试中的C语言上机考试。
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    《机器学习实例实践》是一本深入浅出地讲解如何运用Python等编程语言解决实际问题的书籍,通过丰富的案例帮助读者掌握机器学习的核心技术和应用技巧。 在“机器学习实践示例”这个主题中,我们主要探讨的是如何通过实际操作来理解和应用机器学习技术。Jupyter Notebook是实现这一目标的强大工具,它为数据科学家提供了一个交互式的环境,可以方便地进行数据分析、代码编写以及结果可视化。 1. **Jupyter Notebook**:这是一个开源Web应用程序,允许用户创建和共享包含代码、公式、图表和文字的文档。在机器学习领域中,它是广泛使用的工具之一,因为它支持多种编程语言如Python、R 和SQL等,并且非常适合进行实验和演示。 2. **Python编程**:Python是机器学习的主要语言,它的库如NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-learn等拥有强大的数据预处理、建模以及可视化功能。在实践示例中,我们可能看到使用这些库进行机器学习的例子。 3. **数据预处理**:这是至关重要的步骤,在实践中包括了数据清洗(例如处理缺失值和异常值)、转换(如标准化或归一化)以及特征工程(创建新的有意义的特征等操作)。 4. **模型选择与训练**:在实践示例中,我们可能会遇到多种机器学习模型,比如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机和神经网络。每个模型都有其特定的应用场景,因此正确地选择合适的模型并使用训练数据对其进行训练是至关重要的。 5. **评估与调优**:通过交叉验证和网格搜索等方法可以有效地评估机器学习模型的性能,并根据这些结果对参数进行调整以提高预测准确性。 6. **可视化**:利用Matplotlib、Seaborn 等库可以在Jupyter Notebook中创建图表,这有助于理解数据分布并发现模式。此外,它还能帮助更好地解释模型的结果。 7. **项目结构**:“Machine-Learning-Practice-Examples-main”可能包含多个子目录,分别对应不同的机器学习任务如分类、回归和聚类等。每个任务下会有相应的数据集、代码文件以及结果分析报告。 8. **版本控制**:作为一个项目,“Machine-Learning-Practice-Examples-main”可能会使用Git进行版本管理以确保每次修改都有记录,并便于团队协作与回溯历史变更。 9. **实战案例**:这些实践示例可能涵盖真实世界问题,如预测房价、情绪分析或图像识别等应用。通过解决这些问题可以更好地理解机器学习的实际用途和价值。 10. **学习资源**:每个notebook文件都可以被视为一个教程或者笔记,详细记录了数据处理过程、模型构建以及结果解读等内容。这对于初学者来说是非常宝贵的学习材料。 总之,深入研究这些实践示例不仅有助于掌握机器学习的基本概念和技术,还可以提高解决实际问题的能力。
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    本报告为C语言初学者设计,旨在通过具体编程实例培养计算思维能力。内容涵盖数据类型、变量、运算符及流程控制等基础知识的实际应用和操作技巧的初步探索。 实验报告包括设计思想、实验代码及注释、验证与结论、总结与心得体会等内容。 **实验一:运行环境及顺序结构** - 实验题目1:C编程环境 - 实验题目2:简单的四则运算实现 - 实验题目3:字母密码 - 实验题目4:物品折旧计算器 **实验二:选择结构** - 实验题目1:if双分支结构简单应用 - 实验题目2:商品优惠计算器 - 实验题目3:比较大小并求和 - 实验题目4:电费计算器 - 实验题目5:数字转换单词 **实验三:循环结构** - 实验题目1:偶数之和 - 实验题目2:计算乘方和 - 实验题目3:猴子吃桃问题 - 实验题目4:寻找完数 - 实验题目5:水仙花数 **实验四:函数** - 实验题目1:数列前n项和 - 实验题目2:寻找双质数 - 实验题目3:寻找回文数 - 实验题目4:储蓄账户余额计算器 - 实验题目5:求解勒让德多项式 - 实验题目6:闰年问题