栈与队列基础操作(含STL)从函数具体实现到STL运用
高校 IT 实力排行榜
2210 



最新发布
最新回复
标题
阅读量
内容评分
精选
显示侧栏
切换为经典版
45
5.0
回复

栈与队列基础操作(含STL)从函数具体实现到STL运用
栈与队列基础操作(含STL)从函数具体实现到STL运用 栈与队列基础操作(含STL)从函数具体实现到STL运用_走过的绿柳荫的博客-CSDN博客
复制链接 扫一扫
分享
35
5.0
回复

数字逻辑课程设计,简单的8位模型计算机verilog设计
东北大学数字逻辑课程设计,简单的8位模型计算机verilog设计 数字逻辑课程设计,简单的8位模型计算机verilog设计_走过的绿柳荫的博客-CSDN博客
复制链接 扫一扫
分享
71
评分
回复

JSP, CSS网页调整背景图片大小自适应
JSP, CSS网页调整背景图片大小自适应
复制链接 扫一扫
分享
33
评分
回复

C语言中如何实现同一项目中的快速跳转——goto语句与jmp语句的使用
C语言中如何实现同一项目中的快速跳转goto语句与jmp语句goto语句与jmp语句的相同点goto语句与jmp语句的不同点(附使用方法)goto语句只能够实现同一函数下的跳转jmp语句能够实现不同函数间的跳转而事实上,jmp语句还拥有更加强大的功能:能够实现同一项目中不同源文件间的跳转除此之外(问题)有关extern的使用有关longjmp的使用goto语句与jmp语句goto语句与jmp语句的相同点两者都能够实现快速跳转,而事实上,尽管这种快速跳转极可能导致语句逻辑混乱,既不容易理解,也不方便调试
复制链接 扫一扫
分享
146
评分
回复

IDEA配置JavaFX环境
前提:已配置好IDEA的Java运行环境,能够正常编译使用Java编程(注:若JAVASDK版本过老,需更换新版本。)步骤:1.配置JAVA FX SDK;2.新建JAVAFX项目;3.配置环境并运行。一、配置JAVA FX SDK1.下载解压Java FX SDK:根据你的系统要求,下载并且解压 JavaFX SDK的包到需要的位置(记住这个位置!!)JAVA FX SDK下载地址:添加链接描述别告诉我你看不懂英文或者不知道怎么下载安装。(再放一个侏罗纪的官网:添加链接描述)2.下
复制链接 扫一扫
分享
31
评分
回复

编写AIC工艺参数计算Matlab程序(疯狂踩坑)
写这篇博客的目的是记录写Cadence Virtuoso IC617仿真所用工艺库参数计算程序时遇到的问题。
复制链接 扫一扫
分享
32
评分
回复

Python Spider “Pyqt5 GUI-Version 最终打包为exe“
Python爬取小说 Pyqt5 GUI-Version 最终打包为exe 解决了pyqt打包后不能正常显示UI资源的问题, 如背景为黑
复制链接 扫一扫
分享
47
评分
回复

您真的会用百度吗?(百度搜索技巧-超详细)
在日常生活中我们多多少少会和百度搜索打交道,那么用了这么久百度搜索的您,真的会用百度吗?那么在这一点上,谷歌搜索引擎做的相当出色,但是在国内使用谷歌搜索却不是那么容易的那么有什么办法让百度搜索变得更加简洁高效呢? 回答是肯定的,有的百度也是提供了类似谷歌搜索的语法,下面有小生为大家介绍一下吧~
复制链接 扫一扫
分享
38
评分
回复

Matlab 练习:细胞计数(imfill&open&erosion的综合应用)
最近做到导师发的一个题,要对这个图像作细胞计数。开始想的是犯懒,就想直接用label出个结果交上去。clear, clc, close all%清空已有窗口,变量等I=rgb2gray(imread('CW1 Cells.jpg'));%读取并转换为灰度图像BW=imbinarize(I,graythresh(I));%转换为二值图像BW1=imcomplement(BW);%翻转黑白[L,n]=bwlabel(BW1)%标签化并计算个数figure, imagesc(L),tit...
复制链接 扫一扫
分享
36
评分
回复

Linux编程 Makefile(项目管理)
目录Linux编程 Makefile(项目管理)1什么是 Makefile2 Makefile 文件命名和规则3 Makefile工作原理Linux编程 Makefile(项目管理)1什么是 Makefile一个工程中的源文件不计其数,其按类型、功能、模块分别放在若干个目录中,Makefile 文件定义了一系列的规则来指定哪些文件需要先编译,哪些文件需要后编译,哪些文件需要重新编译,甚至于进行更复杂的功能操作,因为 Makefile 文件就像一个 Shell 脚本一样,也..
复制链接 扫一扫
分享
33
评分
回复

GCC常用知识点
GCC常用知识点Ubuntu安装命令:sudo apt-get install gcc g++ 查看版本:gcc/g++ -v/--version要求版本大于4.8.5,不然不满足C++11新特性gcc编译命令:gcc test.c -o a.out//test.c为c代码文件,a.out为可执行文件其中可执行文件a.out后缀.out可以不要gcc test.c -o ag++编译器可以编译.c程序。gcc常用参数gcc编译选项说明-E预处理指定源文件
复制链接 扫一扫
分享
41
评分
回复

linux开发环境搭建(VMware、Ubuntu安装,xshell安装与配置、VSCode实现远程开发)
linux开发环境搭建(C++)1、安装Ubuntu系统安装方法我就不说了,CSDN上一大堆。1.1 首先安装VMware,点击此链接获取1.2 VMware虚拟机上安装Ubuntu,点击此链接获取2、安装xshell和xftp。xshell是远程登录服务器的软件,xftp是文本传输软件。2.1 安装xshell和xftp软件下载:链接:https://pan.baidu.com/s/1k67WHJzWjm_Moaw8swDvRQ提取码:dtq7第一步:安装XmanagerPowerS
复制链接 扫一扫
分享
31
评分
回复

GO语言switch流程控制用法
switch除了一般用法,还有一次性判断多个值的用法,及case中用表达式package mainimport "fmt"func main() { var num int = 2 //GO语言不像C或java,一个case结束后不用加break,后面的case也不会执行 switch num { case 1: fmt.Printf("大拇指") case 2: fmt.Printf("食指\n") case 3: fmt.Printf("ss") default.
复制链接 扫一扫
分享
31
评分
回复

GO语言if-else语句用法
GO语言的if-else语句与C和Java差别几乎没有,但有一点特殊的是if判断语句那里可以把变量声明放在if语句里,注意此时该变量是局部变量,if-else语句结束后消失,无法再使用package mainimport "fmt"func main() { //一.if-else语句,GO语言if的判断条件不用加括号 var score = 50 if score > 70 { fmt.Println("hello world") }else if score>60
复制链接 扫一扫
分享
47
评分
回复

东北大学java coffee实验一的代码哦
大家好,我是76B66,今天给大家带来的是东北大学java coffee实验一的代码哦,欢迎大家积极讨论,爱你哦,宝贝,参考一下就行,别直接抄,好歹改一下参数与命名,一起加油哦import java.util.ArrayList;public class HTMLSalesFormatter implements SalesFormatter{ private static HTMLSalesFormatter singletonInstance; private HTML...
复制链接 扫一扫
分享
33
评分
回复

【论文笔记】MetaFormer/PoolFormer 论文笔记及体验
Transformer已经证明在计算机视觉任务中有非常大的潜力,一种普遍的看法是基于attention的token mixer模块使transformer具有竞争力。但是将attention用spatial MLP替代后,模型仍然具有非常好的效果。那么是不是transformer的结构而不是attention使其有效呢?作者使用池化层代替transformer中的attention,构建了PoolFormer模型,取得了非常好的效果,ImageNet-1k准确率达到82.1%。证明了Transformer结
复制链接 扫一扫
分享
65
评分
回复

【Matting】MODNet:实时人像抠图模型-onnx python部署
MODNet是一个实时Matting的深度学习模型,本文是MODNet的模型部署教程,将MODNet的onnx模型使用python部署,实现了图片Matting,视频Matting等功能。
复制链接 扫一扫
分享
68
评分
回复

【Matting】MODNet:实时人像抠图模型-笔记
现有的Matting方法常常需要辅助的输入如tripmap才能获得好的效果,但是tripmap获取成本较高。MODNet是一个不需要Trimap的实时抠图算法,在1080Ti FPS可达到67。
复制链接 扫一扫
分享
22
评分
回复

【语义分割】语义分割上采样方法汇总
在语义分割模型中,一般通过Backbone获得不同分辨率的特征图,然后将特征图融合生成预测结果,在此过程中,不可避免地需要将低分辨率特征图进行上采样提高其分辨率,本文统计了常用的上采样方法,并给出部分上采样算法的numpy实现代码,与opencv进行对比检验代码的正确性。一、插值插值利用像素间的相互关系计算出1、最近邻插值最近邻插值是最简单的插值方法,选取离目标点最近的点作为新的插入点,如下图示例:numpy实现及opencv对比:import cv2from math i.
复制链接 扫一扫
分享
23
评分
回复

【论文笔记】ConvNeXt论文阅读笔记
自从ViT出现,在分类任务中很快取代各种CNN网络拿下SOTA。ViT的模型设计结构和传统的CNN结构差异很大,会不会是CNN的设计结构限制了CNN的能力呢?如果把CNN的结构设计成和ViT类似,CNN又会有什么样的表现呢?Transformer的设计结构会影响CNN的性能吗?实验证明,CNN依然有效!仿照Transformer结构,作者对ResNet结构进行修改,实验证明修改后ResNet50的性能超过了Swin-T。
复制链接 扫一扫
分享
为您搜索到以下结果: