【2023王道数据结构】【线性表—page40—17】C、C++完整实现（可直接运行）
~~~笔锋至此又怎能平淡而终，故事开始便不承认普通✌✌✌如果需要完整代码可以关注下方公众号，后台回复“代码”即可获取，阿光期待着您的光临~题目：设计一个算法用于判断带头结点的循环双链表是否对称。解题思路：>定义两个工作指针，一个从前向后扫描>一个从后向前扫描代码实现：#include <iostream>using namespace std;typedef struct LNode{ int data; struct LNode.
【2023王道数据结构】【线性表—page40—18】C、C++完整实现（可直接运行）
~~~笔锋至此又怎能平淡而终，故事开始便不承认普通✌✌✌如果需要完整代码可以关注下方公众号，后台回复“代码”即可获取，阿光期待着您的光临~题目：有两个循环单链表，链表头指针分别为h1和h2，编写一个函数将链表h2链接到链表h1之后，要求链接后的链表仍保持循环链表形式。解题思路：>问题关键就是找到两个链表的尾指针>然后修改指针指向代码实现：#include <iostream>using namespace std;typedef struct LN.
原来有这样一款基于Arduino的小车，不通过循迹，红外，超声波？
有这样一款基于Arduino的小车，不通过循迹，红外，超声波？Hello,大家好！今天我要给大家分享一下我近期制作的一个arduino的小项目----智能避障小车。之前在某站上没意间刷到某位博主制作的一款智能避障小车，觉得很有意思，便打算自己也只做一个来玩玩，于是便写了一款我自己了解的避障小车，在此根底上，我还增加了蓝牙遥控功能，二者能够互相切换，提高其趣味性。和其他的避障小车类似，这款也是超声波来进行距离避障，代码相对其他大神来说显得比较表层，但这也相对来说显得愈加好了解一些，废话不多说，看代码！！！//
做一个简单的java编辑器
最近闲来无事，对于之前放置不理的language server又起了兴趣，研究了一下，搞了一个简单的java编辑器，因为心血来潮，功能比较简单，只支持打开单个java文件，编辑（错误提示，自动补全等都有）和保存。在这里简单记录一些心得。什么是language server protocolAdding features like auto complete, go to definition, or documentation on hover for a programming language t
css基础 CSS 媒体类型、CSS 属性 选择器、CSS 表单、CSS 计数器
阅读目录CSS 媒体类型媒体类型@media 规则其他媒体类型CSS 属性 选择器属性选择器属性和值选择器属性和值的选择器 – 多值表单样式CSS 表单输入框(input) 样式输入框填充输入框(input) 边框输入框(input) 颜色输入框(input) 聚焦输入框(input) 图标带动画的搜索框文本框（textarea）样式下拉菜单（select）样式按钮样式响应式表单CSS 计数器使用计数器自动编号嵌套计数器CSS 计数器属性CSS 媒体类型媒体类型允许你指定文件将如何在不同媒体呈现。该文
CSS实现评级和计数器效果
阅读目录CSS实现评级和计数器效果HTML代码CSS代码源码CSS实现评级和计数器效果HTML代码<div class="rating-stars"> <input type="radio" name="rating" id="rs0" checked><label for="rs0"></label> <input type="radio" name="rating" id="rs1"><label for="rs1
31天C语言进阶——2，数据存储：浮点数
文章目录1，float，double的内存2，二进制小数3，IEEE754标准表示：二进制的科学计数法存储：32位浮点数存储：64位浮点数SME4，float的5.05，double的5.01，float，double的内存调试代码：#include<stdio.h>int main() { float a = 5.0f; double b = 5.0; return 0;}调试结果：float：double：2，二进制小数0.1代表2的-1次方，也就是0.5
跟着 Cell 学作图 | 桑葚图(ggalluvial)
桑葚图今天我们复现一幅2021年Cell上Graphical abstract的图。Title:Human oral mucosa cell atlas reveals a stromal-neutrophil axis regulating tissue immunityDOI:10.1016/j.cell.2020.07.009读图复现结果示例数据和代码领取木舟笔记2...
vue封装axios到调用接口完整版(代码源码)最新推荐(二)
目录首先看一下需要创建的目录，主要有api , utils的request.js , main.js , vue.config.js ,view下面first.vue，如下图1. 全局安装axios2.创建api下面的request.js这个是自定义文件名, 代码如下3. 创建utils下面的request.js这个是自定义文件名, 代码如下4.创建vue.config.js 的 target代表请求的域名，跨域等代码如下5.页面调用使用首先看一下需要创建的目录，主要有api , utils的reques
vue封装axios到调用接口完整版(代码源码)最新(三)
目录首先看一下需要创建的目录，主要有api , utils的request.js , main.js , vue.config.js ,view下面first.vue，如下图，`注意图片api下面的request.js更改为api.js文件名`1. 全局安装axios2.创建api下面的api.js这个是自定义文件名, 代码如下3. 创建utils下面的request.js这个是自定义文件名, 代码如下4.创建vue.config.js 的 target代表请求的域名，跨域等代码如下5.页面调用使用首先看
Pytorch nn.functional.unfold()的简单理解与用法
unfold的作用就是手动实现(卷积中)的滑动窗口操作，也就是只有卷，没有积ret = F.unfold(inp, size) inp：输入Tensor，必须是四维的(B, C, H, W)size：元组，表示滑动窗口大小ret：输出三维Tensor(a, b, c)，a表示输入的batch数，b表示滑动窗口的大小，c表示滑动窗口滑动的次数例如，对于一张1×1×5×5的如下特征图：[[[[ 1, 2, 3, 4, 5], [ 6, 7, 8, 9, 10],
[论文阅读] Learning Loss for Active Learning
论文地址：https://arxiv.org/abs/1905.03677发表于：CVPR’19Abstract深度神经网络的性能随着更多的标注数据而提高。问题是用于标注的预算是有限的。解决这个问题的方法之一是主动学习，即模型要求人工对其认为不确定的数据进行标注。最近提出了多种方法来将主动学习应用于深度网络，但其中大多数方法要么是针对其目标任务设计的，要么是对大型网络来说计算效率低下。在本文中，我们提出了一种新的主动学习方法，这种方法简单并且与任务无关，还能有效地与深度网络一起工作。我们在目标网络上附
Pytorch nn.BCEWithLogitsLoss()的简单理解与用法
这个东西，本质上和nn.BCELoss()没有区别，只是在BCELoss上加了个logits函数(也就是sigmoid函数)，例子如下：import torchimport torch.nn as nnlabel = torch.Tensor([1, 1, 0])pred = torch.Tensor([3, 2, 1])pred_sig = torch.sigmoid(pred)loss = nn.BCELoss()print(loss(pred_sig, label))loss =
Pytorch torch.mean()的简单用法
简单来说就是求平均数。比如以下的三种简单情况：import torchx1 = torch.Tensor([1, 2, 3, 4])x2 = torch.Tensor([[1], [2], [3], [4]])x3 = torch.Tensor([[1, 2], [3, 4]])y1 = torch.mean(x1)y2 = torch.me
李宏毅机器学习课程自测练习题
2022.1.1 13:25 施工中目录(计划包含以下内容)：简介线性分类与感知机数学基础卷积神经网络循环神经网络自注意力机制Transformer自监督学习自编码器对抗生成网络可解释AI与对抗攻击领域自适应深度强化学习PART1. 序言人工获得声音的特征与深度学习获得特征相比，以下哪个说法是正确的？A. 人获得的声音特征一般更好，可解释性性强B. 通过人工和卷积神经网络结合的方式获得特征综合性能更好C. 深度学习直接处理声音波形数据获得的特征更全面，因此对声音
Pytorch torch.device()的简单用法
一般来说我们最常见到的用法是这样的：device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")同：if torch.cuda.is_available(): device = torch.device("cuda")else: device = torch.device("cpu")这个device的用处是作为Tensor或者Model被分配到的位置。因此，在构建device对象后，紧跟的代码往往是：data
Pytorch transforms.Resize()的简单用法
简单来说就是调整PILImage对象的尺寸，注意不能是用io.imread或者cv2.imread读取的图片，这两种方法得到的是ndarray。将图片短边缩放至x，长宽比保持不变：transforms.Resize(x)而一般输入深度网络的特征图长宽是相等的，就不能采取等比例缩放的方式了，需要同时指定长宽：transforms.Resize([h, w])例如transforms.Resize([224, 224])就能将输入图片转化成224×224的输入特征图。这样虽然会改变图片的长宽比，
2021李宏毅机器学习课程笔记——Auto Encoder
注：这个是笔者用于期末复习的一个简单笔记，因此难以做到全面详细，有疑问欢迎大家在评论区讨论https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/ml2021-course-data/auto_v8.pptxI. Basic Idea简单来说，Auto Encoder就是一个Encoder+Decoder的架构。Encoder负责将图片给编码为向量，而Decoder负责将向量给解码回图片，即一个"自己生成自己"的过程。由于网络的输出仍为输入图片本身，不需要额外的标签，因此属于一种
2021李宏毅机器学习课程笔记——Recurrent Neural Network
注：这个是笔者用于期末复习的一个简单笔记，因此难以做到全面详细，有疑问欢迎大家在评论区讨论I. Basic Idea首先引入一个例子，槽填充(Slot Filling)问题：Input： I would like to arrive Guangzhou on November 2nd.Output： Destination=> Taipei | time of arrival=> November 2nd即需要在输入句子中提取出我们想了解的给定类型信息(例如上面有两类，目的地与到达
数值分析(第五版) 第二章知识点总结
仅供大致参考，有许多定义存在不严谨的地方；不同学校的考察重点自然是不同的正在施工中第二章 插值法例题1(课后习题5)设f(x)∈C2[a,b]f(x) \in C^{2}[a, b]f(x)∈C2[a,b]且f(a)=f(b)=0f(a)=f(b)=0f(a)=f(b)=0，求证：maxa⩽x⩽b∣f(x)∣⩽18(b−a)2maxa⩽x⩽b∣f′′(x)∣\max _{a \leqslant x \leqslant b}|f(x)| \leqslant \frac{1}{8}(b-a)^.
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