전체 글 (104) 썸네일형 리스트형 문자열, 숫자 변환 변경 C/C++ MFC // CString -> int convert CString strNum = _T("5"); int nNum = _ttoi(strNum); // int -> CString convert int nNum = 5; CString strNum; strNum.Format(_T("%d"), nNum); // CString -> double CString strNum = _T("5.5"); double nNum = _wtof(strNum); // double -> CString double nNum = 5.5; CString strNum; strNum.Format(_T("%f"), nNum); // Multibyte 기반일 경우 // _ttoi -> atoi // _wtof -> atof 로 바꿔주면 된다 virtual 함수 정적바인딩 : 컴파일된 시점 기록된 주소에서 함수 호출 동적바인딩 : 런타임 시간에 함수 호출 시에 주소 지정 virtual 함수는 동적바인딩에 의해 동작하므로, 오버라이딩이 가능 상위클래스와 멤버변수 및 함수와 이름이 같더라도 하위클래스의 함수에서 새롭게 정의된 기능을 쓸수 있음. 결론 : 하위클래스에서 함수 재정의 가능 침식_팽창(Erosion_Dilation) 링크리스트(Linked List) 메세지_센드_포스트(Send Message, Post Message) 스레드_동기화(Thread_Synchronization) 역전파-회귀(Backpropagation-regression) #matplotlib inlineimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt#--입력과 정답 준비--input_data = np.arange(0, np.pi*2, 0.1) # 입력correct_data = np.sin(input_data) # 정답input_data = (input_data-np.pi)/np.pi # 입력을 -1.0 ~ 1.0 범위 안으로n_data = len(correct_data) # 데이터수#--각 설정 값--n_in = 1 # 입력층의 뉴런 수n_mid = 3 # 은닉층의 뉴런 수n_out = 1 # 출력층의 뉴런 수wb_width = 0.01 # 가중.. 인공신경망(人工神經網, artificial neural network, ANN) 이전 1 ··· 10 11 12 13 다음
