线性数据结构 一维数组 排序和查找 二维数组 字符串

第一个程序 第二个程序 变量定义 数据类型 符号常量 算术表达式 赋值表达式 自增自减运算符 强制类型转换 数据的输入输出

人工神经网络为学习实数值和向量值函数提供了一种实际的方法，对于连续值和离散值的属性都可以使用，并且对训练数据中的噪声具有很好的健壮性。反向传播算法是最常见的网络学习算法。反向传播算法考虑的假设空间是固定连接的有权网络所能表示的所有函数的空间。包含3层单元的前馈网络能够以任意精度逼近任意函数，只要每一层有足够数量的单元。即使是一个实际大小的网络也能够表示很大范围的高度非线性函数。反向传播算法使用梯度下降方法搜索可能假设的空间，迭代减小网络的误差以拟合训练数据

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第1章概论 第2章数据类型、运算符与表达式 第3章C语言简单程序设计 第4章模块化程序设计 第5章的结构类型数据描述

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第一章概述 第二章数据类型、运算符与表达式 第三章简单的C程序设计 第四章流程控制语句 第五章模块化程序设计 第六章数组 第七章结构类型数据描述 第八章指针 第九章C语言库函数

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