【C++初阶学习】C++类和对象实战-Date类的实现（2）
7、Date+=天数注意：+=表示会修改Date本身的数据处理传入负数天数处理好天数进位，月份进位实现代码：//日期+=天数 Date& Date::operator+=(int day) { if (day < 0)//处理特殊情况 { *this -= -day;//复用Date-=天数 } else { _day += day; w...
【C++初阶学习】C++类和对象实战-Date类的实现（1）
零、前言在学了C++类和对象基本知识以及六个默认成员函数后，我们可以上手实现一个Date类出来，检验学习的效果。一、Date类相关接口接口展示：class Date { //输出操作符重载 friend ostream& operator<<(ostream& _cout, const Date& d); //输出操作符重载 friend i...
【C/C++教学】浅谈交换两个数的不同实现方法
在小编辛辛苦苦撸了一个月C语言之后，屁颠屁颠跑去老师面前想装个B。老师说哎那你说说怎么实现两个数的交换？这TM不太简单了嘛。当小编把代码给老师看的时候，老师蛋蛋一笑，眼神里充满了关爱，然后来了一句：这么low的代码都能写出来，你心里难道没有一点逼数嘛？然后小编只好一脸懵逼回去baidu一下了。没想到一查，卧槽这里面的学问大着呢。引言我们在学习编程过程中时常会遇到需要交换两个数据的问题，那么我们该....
C/C++实现回文质数（超详解）
唤我沈七就行嘿嘿。大一软件工程在读。菜鸡蒟蒻想在博客中记录一些算法学习的心得体会，会持续更新C/C++方面的题解，方便理清思路和日后复习。如果还能结识一起敲代码的小伙伴的话就更好啦嘿嘿，因为笔者实在是太弱了，肯定免不了错误百出。欢迎批评指正，期待共同成长！题目链接题目描述因为 151 既是一个质数又是一个回文数（从左到右和从右到左是看一样的），所以 151 是回文质数。写一个程序来找出范围 [a....
C/C++实现蛇形矩阵
题目链接题目描述给出一个不大于 9 的正整数 n，输出 n×n 的蛇形方阵。从左上角填上 1 开始，顺时针方向依次填入数字，如同样例所示。注意每个数字有都会占用 3 个字符，前面使用空格补齐。输入样例输入4输出1 2 3 4 12 13 14 5 11 16 15 6 10 9 8 7题解部分涉及算法：模拟。各位读者有听说过“建模”一词吗？所谓“建模”，就是把事物进行抽象，...
UR3运动学正解和逆解的C++实现
//正解void forward(const double* q, double* T) { double s1 = sin(*q), c1 = cos(*q); q++;double q234 = *q, s2 = sin(*q), c2 = cos(*q); q++; double s3 = sin(*q), c3 = cos(*q); q234 += *q; q++; q234 += *q....
「平淡无奇小天才」：两块C++代码结合ASCII码，即可实现Nvidia光线追踪技术
近期，有国外大神利用ASCII码，完成了Nvidia显卡才能实现的光线追踪技术，并实现了不错的光影效果。下面是光线追踪的效果示意：该项目一经过发出，在Reddit上的热度就达到了2.1K，演示视频在Youtube上的观看量也达到了3万多次。代码结构简单，可在任何系统上运行代码本身结构非常地简单：项目代码地址：https://github.com/DinoZ1729/Ray 而要想在自己....
C++ 自己实现cout和为什么使用 using namespace std；
接触这么久 C++ 了，我想尝试写一个自己的 cout 了。在实现之前，先扯扯几个概念：一、cout 是谁？不就是输出语句嘛？！这个答案太浅显。正确答案： cout 是类 ostream 的一个对象，而这个对象有一个成员重载运算符函数：operator <<。顺便一说，类 ostream 又属于 iostream 库中，iostream 是标准的 C++ 头文件。既然如此，....
剑指offer之C++语言实现链表（两种删除节点方式）
1 问题用C++语言实现链表2 代码实现#include <iostream> #include <stdlib.h> using namespace std; class List { public: List(); ~List(); List* createNode(int value);//创建节点 bool insertNode(List *nod...
使用 Inception-v3，实现图像识别（Python、C++）
目录简介使用 Python API使用 C++ API简介对于我们的大脑来说，视觉识别似乎是一件特别简单的事。人类不费吹灰之力就可以分辨狮子和美洲虎、看懂路标或识别人脸。但对计算机而言，这些实际上是很难处理的问题：这些问题只是看起来简单，因为大脑非常擅长理解图像。在过去几年内，机器学习领域在解决此类难题方面取得了巨大进展。尤其是，我们发现一种称为深度卷积神经网络的模型可以很好地处理较难的视觉识别....
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