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1.参数传递： 每次调用函数时，都会重新创建该函数所有的形参，此时所传递的实参将会初始化对应的形参。形参的初始化与变量的初始化一样。 非引用类型：如果形参具有非引用类型，则复制实参的值。普通的非引用类型的参数通过复制对应的实参实现初始化。当用实参副本初始化形参时，函数并没有访问调用所传递的实参本身， 阅读全文
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1.冒号（:）用法 （1）表示机构内位域的定义（即该变量占几个bit空间） （2）构造函数后面的冒号起分割作用，是类给成员变量赋值的方法，初始化列表，更适用于成员变量的常量const型。 （3） public:和private:后面的冒号，表示后面定义的所有成员都是公有或私有的，直到下一个"publ 阅读全文
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size_type 类型 从逻辑上来讲，size() 成员函数似乎应该返回整形数值，或如 2.2 节“建议”中所述的无符号整数。但事实上，size 操作返回的是 string::size_type 类型的值。我们需要对这种类型做一些解释。 string 类类型和许多其他库类型都定义了一些配套类型（c 阅读全文
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保证头文件只被编译一次 #pragma once这是一个比较常用的C/C++杂注，只要在头文件的最开始加入这条杂注，就能够保证头文件只被编译一次。 #pragma once是编译器相关的，有的编译器支持，有的编译器不支持，具体情况请查看编译器API文档，不过现在大部分编译器都有这个杂注了。 避免多重 阅读全文
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指数平滑法最早是由C.C Holt于1958年提出的，后来经统计学家深入研究使得指数平滑法非常丰富，应用也相当广泛，一般有简单指数平滑法、Holt双参数线性指数平滑法、Winter线性和季节性指数平滑法。这里的指数平滑法是指最简单的一次指数平滑。 指数平滑法是一种特殊的加权平均法，对本期观察值和本期 阅读全文
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1、Point_ template<typename _Tp> class Point_ {_Tp x, y;} 可使用的运算： pt1 = pt2 + pt3; pt1 = pt2 - pt3; pt1 = pt2 * a; pt1 = a * pt2; pt1 += pt2; pt1 -= pt 阅读全文
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few、a few、little、a little的区别和联系： few / a few（形容词）用来修饰可数名词,few表示否定意义,没有,几乎没有, a few表示有肯定意思,有几个. 例如：a few people／few people有几个人／没有几个人He has few friends 阅读全文
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even though和even if的用法区别两者均可用于引导让步状语从句，其细微区别是： 1. even if 引导的从句是往往是假设性的，相当于汉语的“即使”“纵然”“就算”“哪怕”。 如：They’ll stand by you even if you don’t succeed. 即使你不 阅读全文
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because of,due to ,thanks to ,owing to ,as a result of ,on account of 等都可以用来表示原因,但其用法却各有不同.下面就其用法分述如下： 1． because of意为“因为,由于”,普通用语,比其他短语更口语化；构成的短语在句子中 阅读全文
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不定冠词表示泛指,定冠词表示特指. 不定冠词a (an)与数词one 同源,是"一个"的意思.a用于辅音音素前,一般读作[e],而an则用于元音音素前,一般读做[en]. 1) 表示"一个",意为one；指某人或某物,意为a certain. A Mr. Ling is waiting for yo 阅读全文
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1. 用于according to，意为“根据”，为复合介词，后接名词或代词。注意以下用法： (1) 主要用来表示“根据”某学说、某书刊、某文件、某人所说等或表示“按照”某法律、某规定、某惯例、某情况等。如： Everything went off according to plan. 一切都按照计 阅读全文
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一、作为副词,它有以下的用法： 1. 作为疑问副词,引导特殊疑问句,意为“什么时候；何时”.如： （ 1 ） When will they come back?（ 2 ） What time will they come back?回答 when 引导的从句,不一定指出具体的时间点.如回答句（ 1 阅读全文
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这几个词的区别大致可从以下几方面去看： 1、therefore adv.因此, 所以=for that reason=consequently常用于连接两个并列分句,其前加“and”或分号“；”.He was ill, and therefore could not come. 他病了, 所以未能来 阅读全文
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1、局部最优问题。 深度学习算法的目标函数，几乎全都是非凸的。而目前寻找最优解的方法，都是基于梯度下降的。稍微有点背景知识的人都知道，梯度下降方法是解决不了非凸问题的。因此，如果找到最优解，将是深度学习领域，非常值得研究的课题。 andrew在google的工作，也就是那只猫，其实训练过程是让人很费 阅读全文
