C++大作业：学生信息管理系统 这是一份关于C++大作业的学生信息管理系统的设计和实现，主要包括以下几个方面的知识点： 1. 类的设计：在C++中，类是一种基本的数据结构，用于描述对象的状态和行为。在这个项目中，我们设计了一个名为CStudent的类，用于描述一个学生的基本信息，包括编号、姓名、性别、年龄、数学成绩、计算机成绩、外语成绩等。 2. 文件存储和读写：为了存储和读取学生信息，我们使用了二进制文件形式，并采用随机读写处理方式。这种方式可以提高存储和读取的效率。 3. 成员函数：在CStudent类中，我们设计了一些成员函数，用于完成以下功能：从键盘输入学生信息，并将其存入数据文件中；按编号或姓名检索学生信息，并将结果显示在屏幕上；计算某编号学生的总成绩和平均成绩；列出所有总成绩超过某个分数的学生信息。 4. 运算符重载：在CStudent类中，我们对输出运算符“<<”进行了重载，使其能够将一个学生的信息输出到屏幕上。 5. 数据结构：在这个项目中，我们使用了结构体（struct）来描述学生的基本信息，并将其作为CStudent类的成员变量。 6. 文件操作：我们使用了fstream库来进行文件的读写操作，包括文件的打开、关闭、读取和写入等。 7. 输入输出：我们使用了iostream库来进行输入输出操作，包括从键盘输入学生信息和将结果显示在屏幕上。 8. 名称空间：我们使用了using namespace std;语句来指定使用标准名称空间，以便使用标准库中的函数和类。 9. 宏定义：我们使用了#define指令来定义一些宏，例如CIN_LEN宏，用于指定缓冲区的长度。 10. 注释：我们使用了注释来说明代码的功能和作用，以便于代码的阅读和维护。 11. 类的静态成员：我们使用了静态成员变量和静态成员函数来实现一些特殊的功能，例如，nowid静态成员变量用于记录当前的学生编号。 12. 构造函数：我们使用了构造函数来初始化CStudent对象，并将其用于设置学生信息。 13. 数据成员：我们使用了数据成员来描述学生的基本信息，例如，id、name、sex、age、ch、en、ma等。 14. 函数重载：我们使用了函数重载来实现一些特殊的功能，例如，set函数可以设置学生信息，并返回设置的结果。 15. 算法设计：我们使用了算法来实现一些特殊的功能，例如，计算总成绩和平均成绩的算法。 这个项目 涉及到C++语言的多个方面，包括类的设计、文件存储和读写、成员函数、运算符重载、数据结构、文件操作、输入输出、名称空间、宏定义、注释、类的静态成员、构造函数、数据成员、函数重载和算法设计等。

C++基于QT实现联机五子棋附代码和文件（四川大学实训项目） 可以实现局域网联机对战，人机对战，切换壁纸，保存对局记录，文字聊天等操作。（代码版本）

马尔可夫链蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo, MCMC）算法是一种用于模拟复杂概率分布的统计技术，特别适用于处理高维数据和贝叶斯统计中的后验分布计算。在MATLAB中，我们可以利用统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）中的`mcmc`函数来实现MCMC算法。 在这个例子中，我们关注的是使用MCMC进行贝叶斯线性回归。贝叶斯线性回归是一种统计方法，它将线性回归模型与贝叶斯定理相结合，允许我们对模型参数进行概率解释，并能处理不确定性。首先，我们需要生成一些带有噪声的线性数据，这里使用`linspace`和`randn`函数创建了X和Y的数据集。 接着，使用`fitlm`函数构建了一个线性回归模型。在贝叶斯框架下，我们需要定义模型参数的先验分布。在这个例子中，我们为截距和系数分配了均值为0、标准差为10的正态分布。似然函数通常基于观测数据，这里是假设误差服从均值为0、方差为1的正态分布，因此使用`normpdf`函数来表示。 目标函数是似然函数与先验分布的乘积的对数，这在贝叶斯统计中称为联合分布的对数。MCMC算法的目标是找到使得联合分布最大的参数值，也就是后验分布的峰值。 在设定MCMC的参数时，我们需要指定迭代次数（`numIterations`）、燃烧期（`burnIn`，用于去除初始阶段的不稳定样本）、初始状态（`initialState`）以及提议分布的协方差矩阵（`proposalCov`，影响采样的步长和方向）。`mcmc`函数用于创建MCMC对象，而`mcmcrun`函数则执行实际的采样过程。 采样完成后，我们可以分析采样结果，例如通过`chainstats`计算参数的统计量，如均值和标准差，以及使用`ksdensity`函数绘制参数的后验分布图，这有助于我们理解参数的不确定性范围。 除了上述的Metropolis-Hastings算法（`mcmcrun`函数默认使用的采样方法），MATLAB的统计和机器学习工具箱还提供了其他MCMC方法，如Gibbs采样和Hamiltonian Monte Carlo，它们在不同场景下各有优势。例如，Gibbs采样可以更有效地探索多维空间，而Hamiltonian Monte Carlo则利用物理动力学原理提高采样的效率和质量。 总的来说，MATLAB提供了一个强大且灵活的平台来实现马尔可夫链蒙特卡洛算法，使得研究人员和工程师能够处理复杂的贝叶斯统计问题，包括参数估计、模型选择和推断。通过熟悉这些工具和方法，用户可以更好地应用MCMC到各种实际问题中，如信号处理、图像分析、机器学习等领域的建模和分析。

文章目录一、在pytorch中紧凑画出子图（1）在一行里画出多张图像和对应标签1）代码2）效果展示色偏原因分析：（2）以矩阵的形式展示多张图片1）代码2）效果展示二、在matplotlib中紧凑画出子图（1）区分 subplot 和 subplots（2）代码（3）效果展示 一、在pytorch中紧凑画出子图 （1）在一行里画出多张图像和对应标签 1）代码 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import torchvision import torchvision.transforms as transforms from I

基于pyecharts的可视化模拟（附代码）

这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用，这种模型最初是为了处理自然语言处理（NLP）任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码，Transformer 不仅提高了处理效率，而且确保了时间顺序的准确性。其灵活的模型结构允许调整以适应不同复杂度这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用，这种模型最初是为了处理自然语言处理（NLP）任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码，Transformer 不仅提高了处理效率，而且确保了时间顺序的准确性。定制化训练个人数据集进行训练利用python和pytorch实现

51单片机简易加减法计算器（附代码）

2021mathorcup数学建模A题论文（后附代码）.pdf

交叉熵损失函数：交叉熵损失函数（cross-entropy loss）是一种用于评估分类模型预测结果的损失函数。它被广泛应用于深度学习中，尤其是在图像识别、自然语言处理等任务中。 在分类问题中，我们通常将每个样本分为不同的类别，并用一个概率分布来表示它属于各个类别的可能性。对于一个样本，如果真实标签为y，模型给出的预测概率分布为p，则其交叉熵损失可以定义为： L(y, p) = - (y * log(p) + (1-y) * log(1-p))

车辆路径问题研究，可供研究人员下载和研究