头文件class Vector_test{public:Vector_test();vector<int> one;vector<vector<double> > two;vector<int> one_list{1,2,3};//初始化列表的方式（构造函数定义时）给成员变量赋值，是可以的//int psize = 1;//vector<dou

核心：一维数组和二维数组仅仅可以通过push_back增加成员（初始化列表除外）vector_test.hclass Vector_test{public:Vector_test();vector<int> one;vector<vector<double> > two;//初始化列表的方式（构造函数定义时）给成员变量赋值，是可以的vector<int&g

变量或函数的声明、定义声明：不需要编译器为其分配内存空间；定义：要求分配内存空间。声明是告诉编译器，这个变量或函数已经在程序中存在。对变量而言，声明和定义一起进行：int a；//完成声明和定义对函数而言，声明和定义可以分离：声明：void data_func();//可以对一个变量多次声明，不会报错void data_func();void data_func();定义：void data_fu

传统优化算法一般是针对结构化的问题，有较为明确的问题和条件描述，如线性规划，二次规划，整数规划，混合规划，带约束和不带约束条件等，即有清晰的结构信息；而智能优化算法一般针对的是较为普适的问题描述，普遍比较缺乏结构信息。传统优化算法不少都属于凸优化范畴，有唯一明确的全局最优点；而智能优化算法针对的绝大多数是多极值问题，如何防止陷入局部最优而尽可能找到全局最优是采纳智能优化算法的根本原因：对于单极值问

概述智能理论算法的优点是无需先验知识，不需要分析数据内部的规律和内在关联，只需要对数据本身进行学习，自组织、自适应的完成优化问题的求解，缺点是采用这种模型的收敛速度往往极慢，处理大量的样本数据时会占据极多的计算机运行内存，对计算机的运行速度有很高的要求。优化算法是一种给定方向的遍历遗传算法（GA）全局搜索能力强，局部搜索能力较弱，往往只能得到次优解而不是最优解研究发现，遗传算法可以用极快的速度达到

点击查找与替换1、填写查找内容——[1-9]或者[a-z]也是如此2、点击一下”替换为”的linedit3、勾选“使用通配符”4、光标置于“替换为”——格式——字体5、选择字体6、点击全部替换（必须保证”替换为“下方有格式显示）...

#include <QTimer>#include <QDateTime>//获得当前时间QTimer类提供接口，就使用指针指向这个类，// QTimer类为计时器提供了一个接口APItimer_title = new QTimer(this);connect(this->timer_title, &QTimer::timeout, [this]{this-&

appendappend（）函数：是向string 的后面追加字符或字符串。1、在字符串的末尾添加字符串str。string s1="hello";string s2= "the";string s3="world";s1.append(s2);//把字符串s连接到当前字符串的结尾s1+=s3;s1="hello the";s1="hello the world";2、符串的末尾添加字符串str的