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05月06日

认识C++指针

发布 : zsy861 | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 310次
认识C++指针

目录前言:1.指针未初始化的危险性2.指针与十六进制数字3.使用new分配内存空间4.使用delete释放内存5.使用new来创建动态数组 6.使用动态数组7.指针运算前言: 期待已久的指针篇来啦,这篇全都是有关指针的知识,喜欢指针的读者可以大饱眼福^^。关于指针的声明和初始化等部分,我在共用、结构里讲过了,需要的读者可以点进去看一下再返回来。 链接:《共、枚、指1》1.指针未初始化的危险性 我们知道指针是存放地址的变量。当我们创建了一个指针的时候,但并没有初始化,在后面我们还对这个未初始化的指针解引用了,就会对内存产生破坏,导致程序挂掉。  创建指针变量的时候,计算机不会为指针指向的内存单元编号开辟空间。 当我们用p指针里的地址去找到相应的内

05月06日

c++ 对类与对象的基础框架+完整思维导图+基本练习题+深入细节+通俗易懂建议收藏

发布 : zsy861 | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 296次
c++ 对类与对象的基础框架+完整思维导图+基本练习题+深入细节+通俗易懂建议收藏

绪论上一章,我们将c++入门的基础知识进行了学习,本章其实才算真正的跨入到c++开始可能比较难,但只有我们唯有不断的前进,才能斩断荆棘越过人生的坎坷!        话不多说安全带系好,发车啦(建议电脑观看)。附:红色,部分为重点部分;蓝颜色为需要记忆的部分(不是死记硬背哈,多敲);黑色加粗或者其余颜色为次重点;黑色为描述需要思维导图:要XMind思维导图的话可以私信哈目录1.面向过程和面向对象的认识2.类的引入3.类的定义(class)3.1类的访问限定符4.封装5.类的实例化6.类对象模型6.1计算类对象的大小7.this指针1.面向过程和面向对象的认识面向过程、面向对象的概念:C语言是面向过程的,关注的是过程,分析出求

05月06日

carla与ros2的自动驾驶算法-planning与control算法开发与仿真

发布 : zsy861 | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 285次
carla与ros2的自动驾驶算法-planning与control算法开发与仿真

欢迎仪式carla与ros2的自动驾驶算法-planning与control算法开发与仿真欢迎大家来到自动驾驶Player(L5Player)的自动驾驶算法与仿真空间,在这个空间我们将一起完成这些事情:控制算法构建基础模块并仿真调试:PID、LQR、Stanley、MPC、滑膜控制、模糊控制、横向控制、纵向控制运动规划算法构建基础模块并仿真调试:样条曲线、贝塞尔曲线、ASTAR、RRT、动态规划、二次规划、EMPlaner、LatticePlaner基于以上基础模块构建L2~L4功能模块:AEB、ACC、LKA、TJA、ALC、高速NOP、城市NOP、AVP文章、算法、理论、书籍分享;日常交流,行业咨询分享;建立这个项目的目的,是希望从零开始,搭建完整的自动驾驶系

05月06日

涨点神器:CVPR2023 InceptionNeXt当Inception遇见ConvNeXt,在Yolov5/Yolov7/Yolov8即插即用,小目标检测涨点明显

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涨点神器:CVPR2023 InceptionNeXt当Inception遇见ConvNeXt,在Yolov5/Yolov7/Yolov8即插即用,小目标检测涨点明显

论文地址: https://arxiv.org/pdf/2303.16900.pdf代码: GitHub-sail-sg/inceptionnext:InceptionNeXt:WhenInceptionMeetsConvNeXt单位:NUS,SeaAILab(颜水成等人)1. InceptionNeXt介绍摘要:受ViT的long-range建模能力的启发,大核卷积来扩大感受野用于提升模型性能,比如ConvNeXt了采用7x7深度卷积。虽然这种深度操作符只消耗少量FLOPs,但高内存访问成本,它在很大程度上损害了强大计算设备上的模型效率。为了解决这个问题,我们提出将大核深度卷积分解为沿通道维度的四个并行分支,即小平方内核、两个正交带核和一个恒等映射。通过这

05月06日

《谷粒商城基础篇》分布式基础&环境搭建

发布 : zsy861 | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 290次
《谷粒商城基础篇》分布式基础&环境搭建

前沿:思考一个问题,为啥要做笔记?为了知识更有条理,为了自己学过之后下次遇到立刻可以想起来,即使想不起,也可以通过自己的笔记快速定位~毕竟互联网的知识迭代速度非常之快笔记更是知识输入的一条路径,没有输入就难以自我成长~一、项目简介1、项目背景市面上有5种常见的电商模式B2B、B2C、C2B、C2C、O2O;1、B2B模式B2B(BusinesstoBusiness),是指商家与商家建立的商业关系。如:阿里巴巴2、B2C模式B2C(BusinesstoConsumer),就是我们经常看到的供应商直接把商品卖给用户,即“商对客”模式,也就是通常说的商业零售,直接面向消费者销售产品和服务。如:苏宁易购、京东、天猫、小米商城3、C2B模式C2B(

05月06日

GVIM教程,GVIM使用心得

发布 : zsy861 | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 502次
GVIM教程,GVIM使用心得

目录 一、gvim的基础操作1.插入字符2.移动光标或页面3.查找内容4.替换5.删除文本6.复制粘贴7.对文件的操作8.多行编辑9.选中文本 一、gvim的基础操作以下操作均在命令模式下进行,操作中需要输入冒号则进入末行模式,一般用来对整个文档的内容或对文档进行编辑。输入某些命令(例:i,a,o)可以进入编辑文档的模式,称为插入模式。1.插入字符命令结果i(I)进入插入模式,光标出现在字符前(段首)a(A)进入插入模式,光标出现在字符后(段尾)o(O)进入插入模式,在光标所处位置下(上)新起一行i与a的区别:      记忆:OP,paragraph,段落。add是在后面加,insert与add相反,在前面加补充:如果已经按照格式

05月06日

英雄算法联盟四月集训开始了!今天是第01天

发布 : zsy861 | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 267次
英雄算法联盟四月集训开始了!今天是第01天

文章目录零、自我介绍一、为什么要学算法?二、如何学好算法?三、英雄算法联盟1、英雄算法联盟是什么?2、如何加入英雄算法联盟?3、为何会有英雄算法联盟?4、在英雄算法联盟可以干什么?1)每月算法集训(四月集训开始,今天是第01天)2)每日作业3)个人规划4)打卡挑战5)向我提问零、自我介绍  大家好,我是英雄哥,就是那个“过啦!错辣!超时啦!”的激情程序员。  别看我头发茂盛,其实我已经工作了十几年了,主攻方向是游戏开发,曾经拿过ACM区域赛金牌,一个去过WorldFinal打酱油的WF选手,刷算法题只是我业余的爱好,通过刷题的过程,不断训练自己的思维,逐渐发现既然是爱好,还不如把它当成一个事业来做,于是通过将十几年的刷题经验整理成算法专栏,帮助更多

05月06日

【JavaScript】原生js实现省市区联动效果

发布 : zsy861 | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 262次
【JavaScript】原生js实现省市区联动效果

?博主:初映CY的前说(前端领域),?本文核心:用原生js实现省市区联动【前言】今日在复习省市县三级联动的时候,有点忘了原生的js应该怎么样处理省市县的联动,特此写下来再次复习下目录⭐实现思路⭐思路转化为代码1.获取相对应的DOM对象2.写省市县接口获取到接口信息3.写下change事件,有变化时调用接口⭐效果查看⭐实现思路1.获取相对应的DOM对象2.写省市县接口获取到接口信息3.写下change事件,有变化时调用接口⭐思路转化为代码1.获取相对应的DOM对象首先的话,我们先写一下静态的页面结构(以下是关键代码)<divclass="rowmb-3"><label

05月06日

50家公司Java,C++招聘要求

发布 : zsy861 | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 263次
50家公司Java,C++招聘要求

目录?前言?总结?基本要求?加分项?信息?下一秒(电视剧《微微一笑很倾城》插曲)-张碧晨-单曲-网易云音乐招聘要求--> ?信息?前言“越来越卷了”,“互联网寒冬”,“各大公司裁员一半以上”,“转行吧”,“早知道考公了”甭管其他人怎么说,知己知彼百战不殆,先来看看2023广州,深圳各大互联网公司的招聘要求吧!信息来源:BOSS直聘,智联招聘,脉脉,CSDN1号职场即使你以后工作的地方不在广州/深圳,这些信息也具有参考价值,毕竟当前热门技术是流通的希望大家大学三/四年不要荒废,尽早将各种技术的学习提上日程,别等到大三大四了才哀叹,“数据库是什么东西?”“操作系统忘光了啊”“分布式没听过..”“算法基础太差了”“没做过项目啊”“

05月06日

真的不能再详细了,2W字保姆级带你一步步用Pytorch搭建卷积神经网络实现MNIST手写数字识别

发布 : zsy861 | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 287次
真的不能再详细了,2W字保姆级带你一步步用Pytorch搭建卷积神经网络实现MNIST手写数字识别

目录一、引言(环境) 二、正文1.代码基本情况介绍2.MNIST数据集介绍      3.代码输出结果介绍数据集取样:训练信息输出:前三次训练成果以及预测:八次训练的结果: 4.代码拆解讲解基本的参数设定MNIST数据集下载、保存与加载神经网络模型训练前的准备样本训练函数 测试函数模型的正式训练、测试、训练测试过程可视化、模型的使用从磁盘中加载模型并继续训练5.总体代码一、引言(环境)本代码基于Pytorch构成,IDE为VSCode,请在学习代码前寻找相应的教程完成环境配置。Anaconda和Pytorch的安装教程一抓一大把,这里给一个他人使用VSCode编辑器的教程:vscode+pytorch使用经验记录(个人记录+不定时更新

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