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冒泡排序算法
moliyingits
2023-01-12 21:46:37
课时名称
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冒泡排序算法
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冒泡排序算法
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实现
冒泡排序
算法
冒泡排序
(Bubble Sort)是一种简单的排序
算法
。它重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成。 这个
算法
的名字由来是因为越大的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端,故名。
冒泡排序
算法
的原理:(从后往前) 1、比较相邻的元素。如果第一个比第二个大,就交换他们两个。 2、对每...
【
算法
基础】
冒泡排序
算法
- JAVA
冒泡排序
是一种简单直观的比较排序
算法
。它重复地走访待排序的数列,依次比较相邻两个元素,如果顺序错误就交换它们,直到没有元素需要交换为止。
冒泡排序
和双向
冒泡排序
算法
冒泡排序
算法
应该算是每个开发者入门必学的基础
算法
,它逻辑清晰简单,代码实现也并不复杂,这里用自己的话语来总结一下。 (这些为了方便随便打开了一个node项目写的,其他Java ,PHP,C等也是一样的道理,
算法
讲究的只是一个思维模式,知道怎么去实现就行,不要死抠语言) 先说简单的普通
冒泡排序
:
冒泡排序
既然是一个排序
算法
,那么它就一定是有一个循环排序的过程,其实它的原理很简单,就是两层for循环嵌...
ISP ap0100cs调试经验.pdf
源码链接: https://pan.quark.cn/s/9f500ac403c2 摄像头配置是嵌入式系统构建中的一个关键步骤,它涉及到硬件与软件的紧密协作。图像信号处理器(ISP)作为图像信号处理的核心单元,在摄像头配置过程中扮演着至关重要的角色。在硬件层面,它涵盖了摄像头与ISP之间的连接以及信号传输的细节;在软件层面,主要依托V4L2框架进行视频流的采集和处理。接下来将具体说明文档中涉及的硬件机制、软件机制、信号配置及V4L2等领域的摄像头配置实践经验。 ### 硬件机制与连接 文档首先阐述了硬件线路中中央处理器与摄像头之间的连接方式。在此,相机串行接口(CSI)模块是摄像头数据传输的核心部分,它负责与外部CMOS图像感应元件进行交互。CSI接口包含以下几个关键信号线: 1. **CSI_VSYNC (垂直同步信号)**:用于标示一帧图像的起始点。该信号传输方向为从图像感应元件(sensor)至应用处理器(AP)。 2. **CSI_HSYNC (水平同步信号)**:用于提供行同步信号,并用于识别消隐信号。同样,信号流向为sensor至AP。 3. **CSI_D[7:0]**:8位摄像头数据总线,用于传输各种图像数据,包括YUV、YCC、RGB或Bayer格式。数据流向为sensor至AP。 4. **CSI_MCLK (传感器主时钟信号)**:由传感器输出主时钟信号,为外部摄像头提供时钟基准。信号流向为AP至sensor。 5. **CSI_PIXCLK (像素时钟信号)**:由摄像头输出,通常与MCLK主时钟信号频率相同。信号流向为sensor至AP。 正确设置这些连接,确保信号同步传输,是硬件配置的基础。 ### 软件机制与驱动程序 摄像头驱动...
YOLO26
算法
农业科研温室大豆目标检测+训练好的模型+777张数据集+pyqt可视化界面.zip
文末附数据集可视化效果图。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[大豆(soybean)] · 训练集:777 张 · 验证集:0 张 · 测试集:0 张 · 总计:777 张 该数据集聚焦农业科研领域,针对温室环境下大豆幼苗的精准检测需求,为植物生长监测与自动化管理提供高质量数据支撑。训练集777张,验证集和测试集为0张,符合农业科研场景中对特定生长阶段样本集中训练的需求,确保模型在目标场景下的泛化能力。所有样本均采用精准的边界框标注,标注规范统一,确保了数据集在大豆幼苗检测任务中的高精度与可靠性。该数据集可应用于农业科研机构的植物生长监测系统、智能温室管理平台等场景,... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 100 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9922** mAP50-95 | 0.9141 Precision | 0.9771 Recall | 0.9710 train/box_loss | 0.4231 train/cls_loss | 0.1829 val/box_loss | 0.3920 val/cls_loss | 0.1737 【训练过程分析】 100 轮训练后 mAP50 达到 0.9922,模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降,后段趋于平稳,val_loss 无反弹,没有明显过拟合。mAP50-95 为 0.9141,和 mAP50 差距仅 0.08,框的定位精度也很扎实。 【模型性能评估】 Precision 0.9771、Recall 0.9710,精召双高,模型对大豆的检测能力强。...
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