算法leetcode基础day6

## 概要 有时我们可能碰到定义成下面这样的结构体，结构体里某些属性是基础数据类型，更确切的说，是基础数据类型的指针类型。 ```golang type Student struct { name string `json:"name"` age *int `json:"age"` // age 是 ......

1.算法理论概述 交通标志识别一直是计算机视觉和机器学习领域的研究热点之一。PCA（Principal Component Analysis）降维算法是一种常用的特征提取方法，可以将高维数据降低到低维空间中。本文介绍一种基于PCA降维的交通标志训练和识别算法，该算法可以从交通标志图像中提取特征，并训 ......

# 一、在高度为h的堆中，元素个数最多和最少分别是多少? ## 文心一言： 在高度为 h 的二叉搜索树（BST）中，元素个数最多和最少的情况分别如下： 1.最多情况：当每个节点都包含两个子节点时，BST 中的元素个数最多。此时，BST 中的元素个数为 2^(h+1) - 1。 2.最少情况：当 BS ......

59. 螺旋矩阵 II 定义一个总数，是所有格子走完中心的最大数，target = n*n 从 1 开始，每走一步，当前数 +1 ，while(curNum<=target) 就继续走 定义每圈螺旋走位的边界，初始值：left=0; right=n-1; top=0; bottom=n-1; 1、在 ......

转载请注明 来源:http://www.eword.name/ Author：eword Email:eword@eword.name Python基础 占个位置 ......

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转载请注明 来源:http://www.eword.name/ Author：eword Email:eword@eword.name Python基础语法 一、输入和输出 input()输入： input()的小括号中放入的是，提示信息，用来在获取数据之前给用户的一个简单提示 input()在从键 ......

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请求和后端ip地址计算hash值%2^32。 把请求转给按顺时针找到的后端IP。如果后端IP挂了，原本转给其他后端IP的请求不变。为了增强均衡性，可以增加虚拟节点。 参考资料nginx 负载均衡/一致性哈希 ......

#### [338. 比特位计数](https://leetcode.cn/problems/counting-bits/) 难度简单 1216 给你一个整数 `n` ，对于 `0 0 1 --> 1 2 --> 10 **示例 2：** **输入：**n = 5 **输出：**[0,1,1,2,1 ......

坏点检测/消除 (Defect Pixel Detection/Correction) 与FPN 类似，坏点的产生也与 Sensor 的工艺有关。与FPN 不同的是，坏点有固定点和疑似坏点两种。而后者的出现相对不固定，会随着曝光时间以及温度的变化而变。因此进行坏点消除之前需要首先进行坏点检测 (De ......

固定模式噪声消除 (Fixed Pattern Noise Remove) 由于 Sensor 工艺的原因导致了 Sensor 会在固定的位置产生相对固定的随时间变化较小的噪声，称之为固定模式噪声。固定模式噪声一般出现于 CMOS Sensor，并且 Sensor的模拟增益或者列增益开的越大，固定模 ......

镜头畸变校正lens distortion correction 常见的镜头畸变有两种，一种是桶形失真，常出现于短焦大视角镜头；一种是枕形失真，常出现于变焦镜头的长焦段，如图所示。通过镜头畸变校正期望校正后的图像中垂直和水平直线依然保持垂直和水平。校正算法原理：一般分两步，首先通过 calibrat ......

RAW域处理算法之LSC 实际应用中，由于具体场景的需要以及成本的考虑，摄像机会搭配不同镜头。镜头校正是指针对由于镜头原因引入的成像误差进行的校正。 镜头阴影校正（Lens shading correction，LSC） 由于镜头/微镜头的光学构造，导致了经过镜头/微镜头进入 sensor 的光线中 ......

#### [283. 移动零](https://leetcode.cn/problems/move-zeroes/) 难度简单 给定一个数组 `nums`，编写一个函数将所有 `0` 移动到数组的末尾，同时保持非零元素的相对顺序。 **请注意** ，必须在不复制数组的情况下原地对数组进行操作。 ** ......

# 基础数据结构 ## $\mathcal{Part}$ 1. 链表 大家应该比较熟，直接说特点啦 + 可以 $\mathcal{O}(1)$ 查询后继 + $\mathcal{O}(n)$ 查询元素 + $\mathcal{O}(1)$ 插入和删除元素 至于 STL 的话，感觉不怎么好用，而且手写 ......

[toc] 标题：《9. 鲸鱼优化算法在计算机视觉领域的应用》 背景介绍： 计算机视觉是指计算机系统对视觉对象进行识别、分析和处理的过程，能够帮助计算机进行智能化的感知和理解。近年来，随着深度学习算法的发展，计算机视觉领域取得了巨大进展，许多优化算法也得到了广泛应用。鲸鱼优化算法是一种针对大规模数据 ......

[toc] 《基于深度学习的图像分类算法研究》 引言 随着计算机视觉技术的不断发展，图像分类已经成为了人工智能领域的一个重要研究方向。传统的基于手工特征的图像分类算法已经无法满足大规模、高维、复杂图像的分类需求，因此，基于深度学习的图像分类算法逐渐成为了当前人工智能领域的主流技术。本文将介绍一种基于 ......

[toc] 文章标题：《69.《机器学习中的强化学习算法应用》》 背景介绍： 强化学习(RL)是人工智能领域的一个重要分支，其主要目标是让智能体在不确定性环境中学习最优策略，以实现任务目标。近年来，在机器学习领域中，强化学习算法也得到了越来越广泛的应用。其中，最知名的强化学习算法之一是 Q-lear ......

[toc] 强化学习是一种机器学习算法，用于解决具有不确定性和奖励不确定性的任务。其主要思想是通过试错学习，从简单的行动序列中学习到最优策略，从而提高任务的效率和准确性。在机器学习领域中，强化学习被广泛应用于游戏、自然语言处理、计算机视觉等领域。本文将介绍强化学习算法的基本原理和应用，以及优化和改进 ......

[toc] 数据挖掘中的文本挖掘算法原理与应用 随着数据量的不断增长，数据挖掘已经成为了一个热门领域。在数据挖掘中，文本挖掘是一个极其重要的部分。文本挖掘可以用于各种应用场景，例如文本分类、情感分析、命名实体识别等。本文将介绍数据挖掘中的文本挖掘算法原理与应用。 ## 1. 引言 数据挖掘中的文本挖 ......

[toc] 数据挖掘中的聚类算法原理与应用 在数据挖掘领域中，聚类算法是一种常见的分类和聚类技术，用于将一组数据分成多个簇或类，其中每个簇内的数据都是相似的，而簇之间则不同。聚类算法可以用于各种数据挖掘任务，包括推荐系统、垃圾邮件过滤、信用评估等。在本文中，我们将介绍数据挖掘中的聚类算法原理与应用， ......

[toc] 1. 【技巧1】组合优化中的基础知识 随着现代软件开发的不断学习和发展，软件组件的使用和组合变得越来越常见。然而，对于开发者来说，如何有效地组合和优化软件组件也变得越来越重要。在本文中，我们将讨论一些组合优化的基础知识，以帮助开发者更好地组合和优化软件组件。 ## 1.1 背景介绍 随着 ......

[toc] ## 一. C语言发展史 ` 1963 年ALGOL 60 作为C语言最早的模型，剑桥大学将其发展成为 CPL(Combined Programing Language)。1967 年，剑桥大学的 Matin Richards 对 CPL 语言进行了简化，产生了 BCPL 语言。` `1 ......

8086汇编语言基础学习（四）——汇编语言程序设计基础 DOS中常用的系统调用： 1. 单字符输入并显示（01H功能调用） 描述：从键盘输入一个字符的ASCII码送入寄存器AL中，并送显示器显示。如果按下的是Ctrl＋Break组合键，则终止程序执行。1号功能调用无须入口参数，出口参数在AL中 格式 ......

# 资料参考 2021年计算机组成原理考研复习指导 | 王道考研 [【重学计算机】计算机组成原理 | cnblogs | 闪客sun](https://www.cnblogs.com/flashsun/p/10628433.html "【重学计算机】计算机组成原理 | cnblogs | 闪客sun ......

# Java基础复习笔记 ## 第01章：Java语言概述 ### 1. Java基础学习的章节划分 ``` 第1阶段：Java基本语法 Java语言概述、Java的变量与进制、运算符、流程控制语句（条件判断、循环结构）、break\continue、 IDEA开发工具的使用、数组 第2阶段：面向对 ......

一、log4j远程代码执行漏洞 原理:Log4j是Apache的一个开源项目，是一款基于Java的开源日志记录工具。该漏洞主要是由于日志在打印时当遇到~$后，以:号作为分割，将表达式内容分割成两部分，前面一部分prefix，后面部分作为key，然后通过prefix去找对应的iookup，通过对应的l ......

## 一、介绍 鸟类识别系统，使用Python作为主要开发语言，基于深度学习TensorFlow框架，搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django框架，开发网页端操作平台，实现用户上传一张图片识别其名称。 数据集选自加州理工学院200种鸟类数据集 ......

## 一、介绍 蔬菜识别系统，使用Python作为主要开发语言，基于深度学习TensorFlow框架，搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django框架，开发网页端操作平台，实现用户上传一张图片识别其名称。 ## 二、效果图片 ![img_06_22 ......