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cpp加油站
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3年前
多年老c++程序员在静态数组这里翻船了
事情的起因事情是这样子滴,有一次我在代码评审的时候,发现有同事想使用运行时才能够获取到的值,去改变一个静态数组的元素个数,我当时就很诧异,因为我心里知道这样是不可行的,静态数组的元素个数在编译时就需要是固定不变的,一般只能是常量或者宏定义,否则编译就不能通过。但是当时我提出来以后,把原因说了,包括写出这个代码的人和另外一位同事都没理解,弄得我有点怀疑自己了,
Wesley13
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3年前
iOS定位原理以及纠偏的一些建议
介绍之前,先声明一下关于地图加加的“偏移修正”功能,地图加加可以对齐中国地区(地点、线路和照片的)坐标和中国地图之间的偏移,这个是我国测绘法规要求的一个数学意义的偏移,每个地方的偏移是固定的,法定的,和当前定位的方式、定位的精度与准确度没有任何关系。即地图加加只对齐偏移,并不能提升、降低或者改变iOS定位的速度、精度和规则,也没有任何App可以做到或者
专注IP定位
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2年前
中国IPv6“高速公路”全面建成, IANA被管理权限移交, IP地址管理何去何从
前言:如今主管IP地址分配的机构名为IANA,IANA控制着、域名等互联网基础资源,在整个互联网上占有极其重要的位置。一、中国IPv6“高速公路”全面建成日前,中央网信办组织召开2022年全国深入推进IPv6规模部署和应用工作推进会议。会议上公布了一组数据:截至今年7月,我国IPv6活跃用户数达6.97亿,固定网络IPv6流量占比达10%,移动网络IPv
九路
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3年前
一篇文章彻底弄懂理解和高效运用切片(slice)
slice,中文多译为“切片”,是Go语言在数组之上提供的一个重要的抽象数据类型。在Go语言中,绝大多数需要使用数组的场合,切片都实现了完美替代。并且和数组相比,切片提供了更通用、功能更强大且便捷的数据序列访问接口。1.切片究竟是什么在对切片一探究竟之前,我们先来简略了解一下Go语言中的数组。Go语言数组是一个固定长度的、容纳同构类型元素的
Wesley13
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3年前
DLL 函数中使用结构体指针作函数参数(C# 调用 C++ 的 DLL)
存在的问题:问题1:C与C同样定义的结构体在内存布局上有时并不一致;问题2:C中引入了垃圾自动回收机制,其垃圾回收器可能会重新定位指针所指向的结构体变量。解决方案:问题1方案:强制指定C、C结构体的内存布局,使其一致(两者都固定为:结构体的成员按其声明时出现的顺序依次布局,结构体成员的内存对齐为1字节对齐);为题
Wesley13
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3年前
C语言自学《五》
什么是数组数组是一组数目固定、类型相同的数据项数组中的数据称为元素比如longnumbers\10\;方括号中的数字定义了要存放在数组中的元素个数,称为数组维度数组有一个类型,它组合了元素的类型和数组中的元素个数,因此如果两个数组的元素个数、类型相同,这两个数组的类型就相同可以在数组名称后的方括号内使用索引值,索引值是从0开始
Wesley13
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3年前
ACM金牌大神侯卫东老师的四步动规解题秘籍!请收下
近年来,国内外科技公司的算法面试中,动态规划几乎成了必考题型。动规题目类型众多,又没有固定的解题模板,初学者往往摸不着头脑,有时还会混淆动规和递归,所以动态规划又被称为“新人杀手”。不过动态规划的难,更多是因为初学者不知道怎么入门。学会正确的思考模式和解题流程,掌握动态规划其实并不难。九章侯卫东老师针对所有动态规划题型,总结了一套
Wesley13
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3年前
C语言基础之ASCII编码(3)
什么是字符集和字符编码?前面我们已经讲到,计算机是以二进制的形式来存储数据的,它只认识0和1两个数字,我们在屏幕上看到的文字,在存储之前都被转换成了二进制(0和1序列),在显示时也要根据二进制找到对应的字符。可想而知,特定的文字必然对应着固定的二进制,否则在转换时将发生混乱。那么,怎样将文字与二进制对应起来
搭建平台吧
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2年前
哈希竞猜的未来趋势
哈希(Hash)是一种加密算法,也称为散列函数或杂凑函数。哈希函数是一个公开函数,可以将任意长度的消息M映射成为一个长度较短且长度固定的值H(M),称H(M)为哈希值、散列值(HashValue)、杂凑值或者消息摘要。它是一种单向密码体制,即一个从明文到密文的不可逆映射,只有加密过程,没有解密过程。一致性hash算法提出了在动态变化的Cache环境中,判定
小万哥
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5个月前
NumPy 二项分布生成与 Seaborn 可视化技巧
二项分布是描述固定次数独立试验中成功次数的概率分布,常用于分析二元结果的事件,如抛硬币。分布由参数n(试验次数)、p(单次成功概率)和k(成功次数)定义。概率质量函数P(k)C(n,k)p^k(1p)^(nk)。NumPy的random.binomial()可生成二项分布数据,Seaborn可用于可视化。当n大且p接近0.5时,二项分布近似正态分布。练习包括模拟不同条件下的二项分布和应用到考试场景。
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