首先在打开的C语言软件窗口中，在Main函数的上方，写上阶乘函数的框架，如下图所示。然后定义一个变量【result】，如下图所示。然后输入if判断语句，就可以写下程序的关键语句，如下图所示。
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C语言的延迟函数一般是利用无意义程序运行来控制时间从而达到延时的目的 举个例子：for(i=0；ix；i++)for(j=0；j120；j++)；这是延时x毫秒的for循环语句。值得注意的是记得最后的；一定得记得写。
A、C语言允许main函数带参数，且参数个数和形参名均可以由用户指定 错误，C语言的MAIN函数一般情况下可以有两个参数，如果要用到系统的环境变量，则可以有第三个参数，如果再多参数则是无意义的。
1、属于。股票预测属于回归问题，在股票预测中，我们可以将历史的股票价格、交易量等数据视为自变量，将未来的股票价格视为因变量，建立一个回归模型，然后利用该模型对未来股票价格进行预测。
2、逻辑回归模型主要用来解决二分类问题，计算效率高，鲁棒性较优 预测股票涨跌趋势本质上是一个二分类问题。逻辑回归作为处理二分类问题常见的分类方法，既能提供类概率估计又能提高预测精度。
3、较合逻辑的猜测就应该是“尽量贴近今天价格”如果股票有上涨的趋势，一个好的猜测就是尽量贴近今天的价格加上一个上调值。线性回归分析正是用统计数字来验证了这些逻辑假设。
4、Logistic回归其实是一种分类方法，虽然名字叫“回归”。主要用于两个分类问题(即只有两个输出，分别代表两个类别)。在回归模型中，Y是一个定性变量，如y=0或1。logistic方法主要用于研究某些事件发生的概率。
1、relu函数的导数计算更快，程序实现就是一个if-else语句；而sigmoid函数要进行浮点四则运算，涉及到除法；relu的缺点：在训练的时候，ReLU单元比较脆弱并且可能“死掉”。
2、也称为双切正切函数 取值范围为[-1，1]。 tanh在特征相差明显时的效果会很好，在循环过程中会不断扩大特征效果。
3、Tanh 函数能够将 ∈ 的输入“压缩”到[1，1]区间，tanh 激活函数可通过Sigmoid 函数缩放平移后实现。使用tensorflow实现 它具有单侧抑制、相对宽松的兴奋边界等特性。
打开Matlab，在命令行窗口输入需要拟合数据。在命令行窗口输入“cftool”打开曲线拟合工具。
“net=need”这条指令看起来是个两层隐藏层的网络 试试改为net=newff(minmax(p)，[10，10，1]，{‘logsig’，’logsig’，’purelin’}，’trainlm’)；注意其中的半角符号，手机打字，见谅。
在Matlab中进行数据拟合，可以使用 fit 函数。该函数可以用来生成拟合模型，对数据进行拟合，并返回拟合模型对象。
默认loss是nnunet/training/loss_functions/dice_loss.py中的DC_and_CE_loss，一种不太便于维护的方法就是，直接修改这个Loss的源码，在准备接下来的实验中都使用同一个Loss时可以这么搞。
这种情况通常表明您的模型出现了过拟合（overfitting），即在训练数据上表现很好，但在未见过的验证数据上表现不佳。
这里的Loss损失函数，可以是均方误差，自定义函数或者交叉熵。train_step在后面调用sess.run()会话计算时，会喂入输入数据。
把one-hot label 转换为soft label，一般认为这样更容易work。self.loss_fcn = nn.BCEWithLogitsLoss(reduction=none) # must be nn.BCEWithLogitsLoss() 这里reduction用none因为在forward里返回的时候取mean。
1、为什么要对Sigmoid函数求导？其实就是求极值。
2、我们求最大似然函数参数的立足点是步骤C，即求出每个参数方向上的偏导数，并让偏导数为0，最后求解此方程组。由于中参数数量的不确定，考虑到可能参数数量很大，此时直接求解方程组的解变的很困难。
3、Sigmoid函数的输出映射在(0，1)之间，单调连续，输出范围有限，优化稳定，可以用作输出层。
4、sigmoid函数单调连续，输出范围有限，所以数据在传递的过程中不容易发散 由于输出范围为(0， 1)，所以可以在二分类的模型做为输出层，输出表示概率。
5、可以发现 sigmoid 函数的导数可以由 sigmoid 本身直接得到，这个特性使得 sigmoid 函数在神经网络的反向传播过程中的求导十分容易。然而现在更常用的激活函数是形式更为简单的 ReLU 函数 。