`
endual
  • 浏览: 3546247 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 杭州
社区版块
存档分类
最新评论

数据结构--线性表

 
阅读更多

在正常的输入和删除的情况下,不考虑特殊情况的。

这毕竟是自己第一次实现啊。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

 

 

#include<stdio.h>
#include<malloc.h>
//#define LIST_INIT_SIZE 100;//线性表存储空间的初始分配量
//#define LISTINCREMENT 10;//线性表存储空间的增量

typedef struct xianxing {

    int* elem;//空间存储地址
    int length;//当前长度
    int listsize;//当前分配的存储容量

} SqList,*PSqList;

PSqList InitList(SqList* L);//返回指针地址

bool addValue(PSqList L,int a);//增加一个数字到后面去
void showXianXing(PSqList L);//显示线性表的全部元素
bool deleteLastValue(PSqList L);//删除最后一个元素
bool alertValue(PSqList L,int value);//更改最后一个值
bool insertValue(PSqList L,int posti,int value);//指定一个位子插入
bool deletePosValue(PSqList L,int posti);//指定一个位子的删除
bool CheckIsEmpty(PSqList L);//检查是不是为空
bool clearList(PSqList L);//清空表



int main(void){

  //  SqList* pSqList = (SqList*)malloc(sizeof(SqList));
     SqList* pSqList = NULL;

    PSqList initialSqList = InitList(pSqList);

    if(initialSqList->listsize>0){
        printf("%d\n",initialSqList->listsize);
        printf("initial is successful!!!\n");
    }

    bool isAddRight = addValue(initialSqList,1);
    bool isAddRightx = addValue(initialSqList,2);
    addValue(initialSqList,3);
    addValue(initialSqList,4);
    addValue(initialSqList,5);
    addValue(initialSqList,6);
    addValue(initialSqList,7);
    addValue(initialSqList,8);
    
      int ax = 0;
      if(isAddRight){
         printf("add is successful!!!\n");
         ax =  initialSqList->elem[1];
         printf("##########%d\n",ax);
         int b=  initialSqList->length;
         printf("%d\n",b);
     }

  showXianXing(initialSqList);
  printf("\n");
  deleteLastValue(initialSqList);
  printf("\n");
  showXianXing(initialSqList);
  printf("\n");
  deleteLastValue(initialSqList);
  printf("\n");
  showXianXing(initialSqList);
  printf("\n");
    return 0;
}

//初始化线性列表
SqList* InitList(SqList* L){

    L = (SqList*)malloc(sizeof(SqList));//初始化指针

    bool isRight = true;

    L->elem = (int *)malloc(sizeof(int)*100);

    if(!L->elem){
   
        isRight = false;
    }
    L->length = 0;
    L->listsize = 100;

    return L;

}

//增加一个值
bool addValue(PSqList L,int a){

    bool isRight = true;
    int nowLenght = L->length;//当前长度,数组的个数a[5] = {3,2,3,4,3}
    int allLenght = L->listsize;//当前可容纳的个数
    if(nowLenght >=allLenght){
   
        return false;
    }

     L->elem[L->length] = a;
     L->length = nowLenght +1;

    return true;
}

//显示所有值
void showXianXing(PSqList L){

    if(L==NULL&&L->length==0){
        printf("线性表没有值或者为被初始化");
        return ;
    }
    for(int i=0;i<L->length;i++){
   
        printf("%d ",L->elem[i]);
    }

    return ;



}

//检查是不是为空
bool CheckIsEmpty(PSqList L){

    int nowLength = L->length;
    if(nowLength == 0){
   
        return true;
    }
    return false;
}

//删掉最后一个值
bool deleteLastValue(PSqList L){
   
    L->elem[L->length-1] = NULL;
    L->length = L->length -1;
   
    return true;
}

分享到:
评论

相关推荐

    基于深度学习的行人分类.zip

    深度学习是机器学习的一个子领域,它基于人工神经网络的研究,特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征,这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分: 1. **神经网络(Neural Networks)**:深度学习的基础是人工神经网络,它是由多个层组成的网络结构,包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成,神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)**:这是最常见的神经网络类型,信息从输入层流向隐藏层,最终到达输出层。 3. **卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)**:这种网络特别适合处理具有网格结构的数据,如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNNs)**:这种网络能够处理序列数据,如时间序列或自然语言,因为它们具有记忆功能,能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)**:LSTM 是一种特殊的 RNN,它能够学习长期依赖关系,非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)**:由两个网络组成,一个生成器和一个判别器,它们相互竞争,生成器生成数据,判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**:如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等,这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数(Activation Functions)**:如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等,它们在神经网络中用于添加非线性,使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数(Loss Functions)**:用于评估模型的预测与真实值之间的差异,常见的损失函数包括均方误差(MSE)、交叉熵(Cross-Entropy)等。 10. **优化算法(Optimization Algorithms)**:如梯度下降(Gradient Descent)、随机梯度下降(SGD)、Adam 等,用于更新网络权重,以最小化损失函数。 11. **正则化(Regularization)**:技术如 Dropout、L1/L2 正则化等,用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习(Transfer Learning)**:利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就,但它也面临着一些挑战,如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。

    机械制造工艺学课程设计手柄座设计“手柄座”零件的机械加工工艺规程及工艺装备.doc

    机械制造工艺学课程设计手柄座设计“手柄座”零件的机械加工工艺规程及工艺装备.doc

    电子设计论文通用红外遥控开关电子设计论文通用红外遥控开关

    电子设计论文通用红外遥控开关电子设计论文通用红外遥控开关

    软考-信息管理师考试知识汇总思维导图

    软考--信息管理师考试知识汇总思维导图,包含项目十大管理领域知识点汇总提取,项目整合管理、项目范围管理、项目时间管理、项目成本管理、项目质量管理、项目人力资源管理、项目沟通管理、项目风险管理、项目采购管理、项目干系人管理等章节所有知识点通过思维导图的形式汇总出来,看图就理解本章所有的知识块以及他们之间的联系。归纳总结,帮助考试复习记忆,加深对 本章节内容的理解。适合时间少,没时间完整看完教材的人,在段时间内帮助理解记性,是考试前冲刺的好帮手。软考高级越来越难考了,为了方便大家能考过,希望大家早点准备,好好考复习资料,多看,多想,多记忆,多思考,多归纳总结。

    STM32F103C8T6+CUBEMX+AHT20+中断(DMA)+BT04蓝牙

    STM32F103C8T6+CUBEMX+AHT20+中断(DMA)+BT04蓝牙

    基于 PyTorch 的 3D 计算机视觉处理库.zip

    基于 PyTorch 的 3D 计算机视觉处理库.zip

    利用Gpg4win来打造一个安全的加密文件_51CTO博客_.zip

    利用Gpg4win来打造一个安全的加密文件_51CTO博客_.zip

    一个基于DirectX的程序捕获程序,结合Darknet yolo深度学习框架进行模型训练与对象识别。.zip

    深度学习是机器学习的一个子领域,它基于人工神经网络的研究,特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征,这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分: 1. **神经网络(Neural Networks)**:深度学习的基础是人工神经网络,它是由多个层组成的网络结构,包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成,神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)**:这是最常见的神经网络类型,信息从输入层流向隐藏层,最终到达输出层。 3. **卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)**:这种网络特别适合处理具有网格结构的数据,如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNNs)**:这种网络能够处理序列数据,如时间序列或自然语言,因为它们具有记忆功能,能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)**:LSTM 是一种特殊的 RNN,它能够学习长期依赖关系,非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)**:由两个网络组成,一个生成器和一个判别器,它们相互竞争,生成器生成数据,判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**:如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等,这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数(Activation Functions)**:如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等,它们在神经网络中用于添加非线性,使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数(Loss Functions)**:用于评估模型的预测与真实值之间的差异,常见的损失函数包括均方误差(MSE)、交叉熵(Cross-Entropy)等。 10. **优化算法(Optimization Algorithms)**:如梯度下降(Gradient Descent)、随机梯度下降(SGD)、Adam 等,用于更新网络权重,以最小化损失函数。 11. **正则化(Regularization)**:技术如 Dropout、L1/L2 正则化等,用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习(Transfer Learning)**:利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就,但它也面临着一些挑战,如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。

    基于微信小程序+SpringBoot+Vue.JS前后端分离的农产品销售小程序 源码+数据库+录屏(毕业设计)

    农产品销售系统是一个创新的电子商务平台,旨在为农民和消费者提供一个便捷、高效的农产品交易环境。该系统采用微信小程序作为用户界面,利用Vue.js框架进行前端开发,确保了用户界面的响应性和交互性。后端则采用SpringBoot框架,这是一个轻量级的Java企业级应用开发框架,它简化了基于Spring的应用开发,使得后端服务的搭建和维护更加高效。整个系统通过微信小程序与用户进行交互,提供农产品浏览、下单、支付、物流跟踪等功能,同时后端处理订单管理、库存控制、数据分析等业务逻辑,实现了农产品从田间到餐桌的全流程数字化管理。 启动教程:https://www.bilibili.com/video/BV1SzbFe7EGZ

    九安KD-5910LV血压计BOM表

    九安KD-5910LV血压计BOM表

    【7层】6900平米左右一字型框架办公楼毕业设计(建筑结构图、计算书).zip

    【7层】6900平米左右一字型框架办公楼毕业设计(建筑结构图、计算书) 1、资源项目源码均已通过严格测试验证,保证能够正常运行; 2、项目问题、技术讨论,可以给博主私信或留言,博主看到后会第一时间与您进行沟通; 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用,尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业,更为适合; 4、下载使用后,可先查看README.md或论文文件(如有),本项目仅用作交流学习参考,请切勿用于商业用途。 5、资源来自互联网采集,如有侵权,私聊博主删除。 6、可私信博主看论文后选择购买源代码。 1、资源项目源码均已通过严格测试验证,保证能够正常运行; 2、项目问题、技术讨论,可以给博主私信或留言,博主看到后会第一时间与您进行沟通; 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用,尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业,更为适合; 4、下载使用后,可先查看README.md或论文文件(如有),本项目仅用作交流学习参考,请切勿用于商业用途。 5、资源来自互联网采集,如有侵权,私聊博主删除。 6、可私信博主看论文后选择购买源代码。 1、资源项目源码均已通过严格测试验证,保证能够正常运行; 2、项目问题、技术讨论,可以给博主私信或留言,博主看到后会第一时间与您进行沟通; 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用,尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业,更为适合; 4、下载使用后,可先查看README.md或论文文件(如有),本项目仅用作交流学习参考,请切勿用于商业用途。 5、资源来自互联网采集,如有侵权,私聊博主删除。 6、可私信博主看论文后选择购买源代码。

    APM2706C-VB一款2个N+P-Channel沟道SOT23-6的MOSFET晶体管参数介绍与应用说明

    ±20V;7 /-4.5A;RDS(ON)=20 / 70mΩ@VGS=4.5V;VGS=20V;Vth=0.71 / -0.81V

    传动轴毕业设计 机械制造基础课程设计.doc

    传动轴毕业设计 机械制造基础课程设计.doc

    基于MATLAB的深度强化学习控制.zip

    深度学习是机器学习的一个子领域,它基于人工神经网络的研究,特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征,这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分: 1. **神经网络(Neural Networks)**:深度学习的基础是人工神经网络,它是由多个层组成的网络结构,包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成,神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)**:这是最常见的神经网络类型,信息从输入层流向隐藏层,最终到达输出层。 3. **卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)**:这种网络特别适合处理具有网格结构的数据,如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNNs)**:这种网络能够处理序列数据,如时间序列或自然语言,因为它们具有记忆功能,能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)**:LSTM 是一种特殊的 RNN,它能够学习长期依赖关系,非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)**:由两个网络组成,一个生成器和一个判别器,它们相互竞争,生成器生成数据,判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**:如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等,这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数(Activation Functions)**:如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等,它们在神经网络中用于添加非线性,使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数(Loss Functions)**:用于评估模型的预测与真实值之间的差异,常见的损失函数包括均方误差(MSE)、交叉熵(Cross-Entropy)等。 10. **优化算法(Optimization Algorithms)**:如梯度下降(Gradient Descent)、随机梯度下降(SGD)、Adam 等,用于更新网络权重,以最小化损失函数。 11. **正则化(Regularization)**:技术如 Dropout、L1/L2 正则化等,用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习(Transfer Learning)**:利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就,但它也面临着一些挑战,如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。

    小程序毕业设计-基于微信小程序的优购电商小程序的设计与实现+ssm(包括源码,数据库,教程).zip

    Java 毕业设计,小程序毕业设计,小程序课程设计,含有代码注释,新手也可看懂。毕业设计、期末大作业、课程设计、高分必看,下载下来,简单部署,就可以使用。 包含:项目源码、数据库脚本、软件工具等,该项目可以作为毕设、课程设计使用,前后端代码都在里面。 该系统功能完善、界面美观、操作简单、功能齐全、管理便捷,具有很高的实际应用价值。 项目都经过严格调试,确保可以运行!可以放心下载 1. 技术组成 前端: 小程序 后台框架:SSM/SpringBoot(如果有的话) 开发环境:idea,微信开发者工具 数据库:MySql(建议用 5.7 版本,8.0 有时候会有坑) 数据库可视化工具:使用 Navicat 部署环境:Tomcat(建议用 7.x 或者 8.x 版本),maven

    基于深度学习的钓鱼页面检测系统 前后端架构.zip

    深度学习是机器学习的一个子领域,它基于人工神经网络的研究,特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征,这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分: 1. **神经网络(Neural Networks)**:深度学习的基础是人工神经网络,它是由多个层组成的网络结构,包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成,神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)**:这是最常见的神经网络类型,信息从输入层流向隐藏层,最终到达输出层。 3. **卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)**:这种网络特别适合处理具有网格结构的数据,如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNNs)**:这种网络能够处理序列数据,如时间序列或自然语言,因为它们具有记忆功能,能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)**:LSTM 是一种特殊的 RNN,它能够学习长期依赖关系,非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)**:由两个网络组成,一个生成器和一个判别器,它们相互竞争,生成器生成数据,判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**:如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等,这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数(Activation Functions)**:如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等,它们在神经网络中用于添加非线性,使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数(Loss Functions)**:用于评估模型的预测与真实值之间的差异,常见的损失函数包括均方误差(MSE)、交叉熵(Cross-Entropy)等。 10. **优化算法(Optimization Algorithms)**:如梯度下降(Gradient Descent)、随机梯度下降(SGD)、Adam 等,用于更新网络权重,以最小化损失函数。 11. **正则化(Regularization)**:技术如 Dropout、L1/L2 正则化等,用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习(Transfer Learning)**:利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就,但它也面临着一些挑战,如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。

    【5层】2800平米框架商务写字楼毕业设计(含计算书,建筑、结构图).zip

    【5层】2800平米框架商务写字楼毕业设计(含计算书,建筑、结构图) 1、资源项目源码均已通过严格测试验证,保证能够正常运行; 2、项目问题、技术讨论,可以给博主私信或留言,博主看到后会第一时间与您进行沟通; 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用,尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业,更为适合; 4、下载使用后,可先查看README.md或论文文件(如有),本项目仅用作交流学习参考,请切勿用于商业用途。 5、资源来自互联网采集,如有侵权,私聊博主删除。 6、可私信博主看论文后选择购买源代码。 1、资源项目源码均已通过严格测试验证,保证能够正常运行; 2、项目问题、技术讨论,可以给博主私信或留言,博主看到后会第一时间与您进行沟通; 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用,尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业,更为适合; 4、下载使用后,可先查看README.md或论文文件(如有),本项目仅用作交流学习参考,请切勿用于商业用途。 5、资源来自互联网采集,如有侵权,私聊博主删除。 6、可私信博主看论文后选择购买源代码。 1、资源项目源码均已通过严格测试验证,保证能够正常运行; 2、项目问题、技术讨论,可以给博主私信或留言,博主看到后会第一时间与您进行沟通; 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用,尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业,更为适合; 4、下载使用后,可先查看README.md或论文文件(如有),本项目仅用作交流学习参考,请切勿用于商业用途。 5、资源来自互联网采集,如有侵权,私聊博主删除。 、6可私信博主看论文后选择购买源代码。

    【3层】2946.69平米框架结构综合楼毕业设计(计算书、结构图).zip

    【3层】2946.69平米框架结构综合楼毕业设计(计算书、结构图) 1、资源项目源码均已通过严格测试验证,保证能够正常运行; 2、项目问题、技术讨论,可以给博主私信或留言,博主看到后会第一时间与您进行沟通; 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用,尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业,更为适合; 4、下载使用后,可先查看README.md或论文文件(如有),本项目仅用作交流学习参考,请切勿用于商业用途。 5、资源来自互联网采集,如有侵权,私聊博主删除。 6、可私信博主看论文后选择购买源代码。 1、资源项目源码均已通过严格测试验证,保证能够正常运行; 2、项目问题、技术讨论,可以给博主私信或留言,博主看到后会第一时间与您进行沟通; 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用,尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业,更为适合; 4、下载使用后,可先查看README.md或论文文件(如有),本项目仅用作交流学习参考,请切勿用于商业用途。 5、资源来自互联网采集,如有侵权,私聊博主删除。 6、可私信博主看论文后选择购买源代码。 1、资源项目源码均已通过严格测试验证,保证能够正常运行; 2、项目问题、技术讨论,可以给博主私信或留言,博主看到后会第一时间与您进行沟通; 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用,尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业,更为适合; 4、下载使用后,可先查看README.md或论文文件(如有),本项目仅用作交流学习参考,请切勿用于商业用途。 5、资源来自互联网采集,如有侵权,私聊博主删除。 6、可私信博主看论文后选择购买源代码。

    动手学深度学习,基于Pytorch.zip

    深度学习是机器学习的一个子领域,它基于人工神经网络的研究,特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征,这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分: 1. **神经网络(Neural Networks)**:深度学习的基础是人工神经网络,它是由多个层组成的网络结构,包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成,神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)**:这是最常见的神经网络类型,信息从输入层流向隐藏层,最终到达输出层。 3. **卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)**:这种网络特别适合处理具有网格结构的数据,如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNNs)**:这种网络能够处理序列数据,如时间序列或自然语言,因为它们具有记忆功能,能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)**:LSTM 是一种特殊的 RNN,它能够学习长期依赖关系,非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)**:由两个网络组成,一个生成器和一个判别器,它们相互竞争,生成器生成数据,判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**:如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等,这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数(Activation Functions)**:如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等,它们在神经网络中用于添加非线性,使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数(Loss Functions)**:用于评估模型的预测与真实值之间的差异,常见的损失函数包括均方误差(MSE)、交叉熵(Cross-Entropy)等。 10. **优化算法(Optimization Algorithms)**:如梯度下降(Gradient Descent)、随机梯度下降(SGD)、Adam 等,用于更新网络权重,以最小化损失函数。 11. **正则化(Regularization)**:技术如 Dropout、L1/L2 正则化等,用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习(Transfer Learning)**:利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就,但它也面临着一些挑战,如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。

    MFC MAPI 源码和可执行文件

    大名鼎鼎的MFC MAPI 源码和可执行文件,是开发OUTLOOK插件的好帮手。

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics