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C++经典代码示例200例

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简介：
《C++经典代码示例200例》一书汇集了从基础语法到高级编程技巧的大量实例，旨在通过实践帮助读者深入理解并掌握C++语言精髓。 C++经典代码200例包含了许多经典的题目代码，并附有详细的注释，非常适合新手学习使用。强烈推荐初学者一定要看看这些例子。

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  • C++经典代码示例200例
    优质
    《C++经典代码示例200例》一书汇集了从基础语法到高级编程技巧的大量实例，旨在通过实践帮助读者深入理解并掌握C++语言精髓。 C++经典代码200例包含了许多经典的题目代码，并附有详细的注释，非常适合新手学习使用。强烈推荐初学者一定要看看这些例子。
     
  • C++经典案例200例
    优质
    《C++经典案例200例》汇集了涵盖数据结构、算法设计等多个领域的实战项目与编程技巧，旨在通过丰富多样的实例帮助读者深入理解并灵活运用C++语言。 《C++经典例程200例》这本书对于C++语言初学者或编程高手来说都是一个很好的资源，能够帮助他们提高编程水平。这些开发例程非常实用。
     
  • C++经典习题200例
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    《C++经典习题200例》一书精选了涵盖C++编程基础到高级应用的丰富练习题，旨在通过实践加深读者对语言特性的理解和掌握。适合各个水平阶段的学习者使用。 C++经典练习例题200例，包含纯代码并附有中文注释。通过实例详细讲解了C++的常用语法及操作。
     
  • C++经典练习题200例
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    《C++经典练习题200例》是一本全面覆盖C++编程语言核心知识点的实践教程，通过丰富的实例帮助读者巩固理论知识，提高编程能力。适合初学者和进阶学习者使用。 这段文字介绍了一个从浅到深学习C++的教程，感觉很不错，是txt格式的。
     
  • 最经典的JS案例合集，包含200例经典示例
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    本书汇集了200个JavaScript的经典实例，旨在为读者提供全面的学习和参考资源，帮助开发者深入理解并掌握JS编程技巧。适合各水平阶段程序员阅读。 本段落档汇集了史上最经典的16个JavaScript案例，涵盖了事件处理、表单处理、样式控制、动画效果等多个方面。这些案例是每个JS开发者不可或缺的基础知识，能够帮助新手快速上手JavaScript编程。 首先介绍文本框焦点问题：`onBlur` 事件在输入框失去焦点时触发，而 `onFocus` 在获得焦点时触发；`onChange` 则是在值改变时执行；另外还有 `onSelect` 用于检测文字被选中的情况。例如： ```html ``` 接着，展示如何通过JavaScript改变按钮的颜色和样式、实现鼠标悬停时颜色变化的效果等。例如： ```html ``` 还展示了如何创建平面按钮，以及通过JavaScript改变窗口大小、使文字上下滚动等功能。例如： ```html 向上滚动的文字内容 ``` 另外，介绍了如何使用 `base` 标签在状态栏显示页面信息、通过 `label` 实现点击文字选择 radio 选项等实用技巧。 本段落档中的案例能够帮助开发者快速掌握JavaScript编程的基础知识，并提高开发效率和质量。
     
  • 经典C# WinForm代码示例.rar
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    本资源包含一系列经典的C# Windows窗体应用程序开发示例代码，涵盖控件使用、事件处理及数据绑定等基础内容。适合初学者学习参考。 这里有100多个经典C#源码示例，非常适合初学者学习或供开发者参考。这些代码包括了多种窗体小程序的实现。
     
  • C++经典编码示例
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    《C++经典编码示例》是一本通过精选代码案例深入解析C++编程技巧和最佳实践的技术书籍，适合希望提升编程技能的程序员阅读。 本代码适用于C++初学者使用，仅包含代码描述，未提供工程示例。
     
  • C++经典算法示例及代码
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    本书或文档提供了丰富的C++经典算法实例和源代码，帮助读者深入理解算法原理并熟练掌握其应用技巧。 这个Word文档包含C++经典算法的程序代码。
     
  • Cesium经典代码示例
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    Cesium经典代码示例提供了使用Cesium库进行3D地球和地图开发的基本及高级实例，帮助开发者快速掌握其功能与应用。 Cesium的很多功能都需要数据支持。这个案例代码可以直接放在web服务器上运行，是一个很好的学习示例。
     
  • PSO经典代码示例
    优质
    本资料汇集了《Phantasy Star Online》中经典的玩家自定义代码示例，旨在帮助游戏爱好者探索游戏内部机制，优化游戏体验。 粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群体智能的全局优化方法，在1995年由Eberhart和Kennedy提出。该算法模拟了鸟群寻找食物的行为，通过每个个体（代表可能解的位置）在搜索空间中的迭代移动来逐步逼近最优解。PSO广泛应用于工程、机器学习及神经网络训练等领域。 对于初学者而言，理解并掌握PSO的关键在于研究其实现代码的示例程序。接下来我们将深入讨论该算法的核心概念、工作原理及其通过编程实现的方式。 1. **PSO核心概念：** - 粒子：每个粒子代表一个潜在解的位置和速度。 - 个人最佳（Personal Best, pbest）：个体在其搜索历史中遇到的最佳位置。 - 全局最佳（Global Best, gbest）：整个群体在搜索过程中发现的最优解。 - 速度：影响粒子移动方向及距离的因素。 - 惯性权重（Inertia Weight）：控制当前与下一时刻的速度关系，从而调节算法探索和开发的能力。 2. **PSO工作原理概述：** - 初始化阶段随机生成一组初始位置和速度； - 迭代过程中，根据当前位置的目标函数值更新粒子的位置，并计算其新位置的性能。 - 更新pbest和gbest：如果找到更好的解，则相应地调整个人最佳或全局最优。 - 依据当前速度、pbest及gbest来重新设定每个粒子的速度。 3. **代码实现概要** `pso.py` 文件通常包括： - 初始化部分定义了粒子数量、搜索空间范围等参数； - 迭代函数负责执行PSO的主要循环，更新位置和速度，并调整个人最优与全局最优解。 - 目标函数用于指定需要最小化或最大化的优化问题。 - 主程序调用迭代过程并设定停止条件。 4. **学习建议** 理解基本概念及数学模型；分析代码结构以了解各部分功能； 通过改变参数（如惯性权重、加速常数等）来观察性能变化，并尝试将PSO应用于其他优化任务中，从而加深对该算法的理解和掌握程度。