2401_87975476的博客

原创 数据结构（完整版）——持续更新中

数据结构学习笔记，笔记还在不断完善中，日更中，希望和大家一起讨论交流进步。

原创 二分查找-35题

给定一个排序数组和一个目标值，在数组中找到目标值，并返回其索引。如果目标值不存在于数组中，返回它将会被按顺序插入的位置。1.必须是数组（顺序表）请必须使用时间复杂度为。

原创 enumerate()--列表推导式结合

结果：[(1, 'apple'), (2, 'banana'), (3, 'cherry')]因为 nums[0] + nums[1] == 9 ，返回 [0, 1]。return [] # 未找到解。# 创建带原始索引的元组列表。# 生成(索引, 值)元组列表。Leetcode第一题。

原创 数据结构（C语言版）--线性表-链表

单链表的缺点：不可随机存取，要耗费一定的空间存放指针。单链表的优点：不要求大片连续的空间，改容量方便。顺序表的缺点：要求大片连续的空间，改容量麻烦。每个节点除了存放数据元素外，还要存储指向下一个节点的指针。顺序表的优点：可随机存取，存储密度高。链表的分类：单链表、双链表、循环链表、静态链表。逻辑结构：线性 物理结构:链式存储。单链表的实现：带头节点/不带头节点。

原创 数据结构（C语言版）--线性表-顺序表

时间复杂度0(1):由于顺序表的各个数据元素在内存中连续存放，因此可以根据起始地址和数据元素大小立即找到第i个元素--“随机存取”特性。：虽然节点可存储不同类型数据，但节点间的指针连接和操作逻辑（如插入、删除）需基于统一的数据类型设计，否则会破坏链表的完整性。考虑程序的使用性，应该排除：1.L.length = MaxSize 2.判断i的范围是否有效。线性表中的元素可以是各种各样的，但是同一线性表中的元素必须为。GetElem(L,i):从L表中获取第i个位置的元素的值。

原创 VIT 代码debug

本文介绍了命令行参数的调试方法，重点讲解了在远程服务器上运行程序时如何通过指定参数提高效率。文章详细记录了调试transformer模型的步骤：从安装tqdm库开始，解决目录报错问题，到深入分析transformer的结构和数据处理过程。具体包括：在embeddings和forward函数设置断点，分析768维token的处理，卷积操作的维度变化（16×768×14×14），位置编码的添加，以及多头注意力机制的工作原理（将768维分解为12头×64维）。整个过程展示了如何使用调试工具追踪数据流，理解tran

原创 U-Net：用于生物医学图像分割的卷积网络

本文提出了一种改进的全卷积神经网络架构(U-Net)来解决医学图像分割中的两个关键问题：处理速度慢和定位精度与上下文感知的矛盾。该网络采用U形对称结构，通过上采样操作替代池化层，将高分辨率特征与上下文信息结合，实现精确定位。网络使用弹性变形数据增强提升泛化能力，并采用无填充卷积和镜像推断策略处理边界像素。实验显示训练损失持续下降，但测试集出现背景过多问题，需进一步调试模型优化分类性能。

原创 Could not fetch URL and couldn‘t find the version

search之后发现，关闭VPN是最有效的。有的办法说的更换镜像源，但是自己尝试换成清华源、或者阿里云的后还是不行。opencv-python的下载需要彻底关闭clash，否则会出现Could not fetch URL。在requirement.txt中直接下载opencv-python，发现有问题。尝试用pip单独下载，问题一样。

原创 缝合代码：CBAM模块

为了有效地计算通道注意力，CBAM首先对输入特征图的空间维度进行压缩，同时使用平均池化和最大池化操作来捕获不同的空间上下文描述符，这些被送入共享的多层感知机（MLP）以产生通道注意力图。2.自适应特征重标定，通过通道注意力和空间注意力的逐步应用，CBAM能够自适应地调整输入特征图中每个通道和空间位置的重要性。4.计算效率高，尽管CBAM为模型引入了额外的计算，但其设计考虑了计算效率，如通过全局平均池化和最大池化来简化通道注意力的计算，通过简单的卷积操作来实现空间注意力。两个顺序子模块：通道和空间。

原创 YOLO算法的学习

应用领域：无人驾驶、视频监控、机器人视觉等时性要求高的应用场景特征提取：逐窗口遍历目标检测问题归为：一个单阶段的回归任务。YOLO能够直接将输入图像划分为若干网格（Grid），并在每个网格中直接回归边界框（Bounding Box）与类别置信度，从而实现了高效的目标检测。从完整图像中一次性预测出边界框和类别概率，从而实现了检测流程的端到端优化。速度优势、通用性能强、当与自然图像中的其他检测方法（如DPM和R-CNN）相比时，YOLO在泛化到其他领域时表现出色，这显示了其强大的适应性和鲁棒性。

原创 Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation

典型的卷积架构需要高度规则的输入数据格式，如图像网格或3D体素，以便执行权重共享和其他内核优化。然而，这种数据表示转换使生成的数据变得不必要的庞大，同时还引入了量化工件，可能会模糊数据的自然不变性。， n}，其中每个点Pi是其（x, y, z）坐标加上额外的特征通道（如颜色，法线等）的向量。该分类网络以n个点作为输入，进行输入和特征变换，然后通过最大池化对点特征进行聚合。它连接全局和局部特征，并输出每个点的分数。它是一种学习全局和局部点特征的统一架构，为许多3D识别任务提供了一种简单、高效和有效的方法。

原创 WX小程序开发

原创 计算机视觉-三维重建论文阅读

尽管这种专门的架构[6,10,24,37]已经推进了每个单独的任务，，缺乏推广到其他任务的灵活性，例如,基于FCN的体系结构在实例分割方面存在困难，导致实例分割与语义分割的不同体系结构的演变。：体素，是2D像素概念的3D扩展。易于实现和训练，增强输入数据，在训练阶段将每个图片旋转成n个不同方向的实例，并在输出层后添加池化操作，对测试阶段n个实例的所有预测进行分组。：通过对CNN的第一部分对不同视图下的图像进行分别处理，然后通过视图池层对不同视图下提取的特征进行聚合，最后将合并的特征放到CNN的剩余部分。

原创 C语言中的内存

三、自动内存（在平常常用的就是这个）（栈内存）一、静态内存 /全局内存。二、动态内存（堆内存）3.用free释放内存。

原创 C语言-数据结构-第一节

对于C语言、C++、Java这些早期面向过程的编程语言，需要先申明变量类型，向计算机请求一定大小的内存。而对于Python这类面向对象的编程语言，则不需要，计算机会自动识别数据的类型。字符串的赋值： 常见错误方式： int str[11];：除了在字符串中展现的内容之外，内存中在字符串的末尾还有/0，以标示字符串以及字符串的结束标志。int *p为申明指针，其他时候用p，都是在解引指针，表示指针存储的地址所指的变量。输出结果：&a = p &p为指针p 的地址。

原创 用C语言书写结构体

1.结构体的作用：由于C语言无法直接访问数据库，使用结构体可以定义多个不同类型的变量，类似于Python中的封装（实际上，这就是一种封装）。struct 结构要写在int main的前面，如果写在后面的话，就会出现下面的报错。分号不要忘记，因为也是相当于是完整的句子。

原创 ||和&&的短路特性

这时候只需要去看执行完a后，能不能确定整个表达式的真假，如果可以确定，就不用计算b,反之则计算。&&代表或，a&&b中，要a,b两个都为真则确定整个为真，当其中一个为假时，整个表达式为假。||代表或，a||b中，只要a,b中有一个为真则确定整个为真。当a为假时，无法确定整个表达式的真假，就需要再计算b。因此当a为真时，无法判断整个表达式为真，需再计算b。因此当a为真时，整个表达式为真，就无需再计算b。当a为假时，确定整个表达式为假，不需要再计算b。当a为真（非零）时，不计算b。当a为真（非零）时，计算b。

原创 C语言中的%

估计是上课的时候没有认真听，导致自己犯下这么低级的错误，而且现在才发现。学了几个月C语言，今天才发现自己之前对%，的理解是完全错误的！并不是像我之前所理解的那样，两个数相除的结果，然后保留小数位。在学习计算机语言的时候，语法基础和实践能力都是非常重要的！在之前我认为%的取余是指：3%2=1.5，因此取余之后为5。但是在做题过程中，百思不得其解，为什么最后结果会不一样呢？%的真正含义：3%2=1....1，因此结果应该为1。

原创 strlen 各种串，再printf,输出结果分析

其实这个更多的是看你的经验积累来判断，有时候你的认知层面没有那个字符组合，你就判断不对。搞清楚strlen的作用之后，让我们回到最开始的问题：printf("%d\n", strlen("\t\065\xff\\n"));例如：printf("%d",strlen("23");输出结果为2，这里是不包含\0的。尤其是这里的\\n包含：\\和\n 这里是最容易犯错的地方。strlen的作用：计算字符串的串长，当遇到'\0'时停止。欢迎各位提出建议和改进！

原创 十进制、二进制、八进制、十六进制之间的转化，让你一篇豁然开朗

首先，你看十进制里边所包含的数字：0，1，2，3，4，5，6，7，8，9，告诉你一个”惊天的秘密“其实十进制里边没有10。八进制里边（0，1，2，3，4，5，6，7）没有8；十六进制（0~9H和A~F，A~F表示10~15)没有16.就像老婆饼里没有老婆，鱼香肉丝里没有鱼。对于十进制的认识是符合我们人的逻辑与思考的，毕竟我们的大脑已经习惯用十进制去思考问题，在使用其他进制时，得多加熟练和运用。然后，随便给你一个数，我们要怎么一眼就看出这个数是属于十进制、二进制、八进制还是十六进制呢。

原创 真值、原码、反码、补码那些事

本篇不深入讲解原理，仅从解题速成的角度去了解这四个基本概念，并学会灵活应用。听名字，真值、真值就是真正的值，也就是我们在以往的数学学习中所遇到的属于实数集的数字。但是需要加以区别的一个点是，在计算机中，数字都是以二进制存储的，所以只有0、1.负数，要在原码的基础上，符号位不变为1，其他取反（1变0，0变1）根据真值写出原码，书写规则：正数则将+换成0，负数则将-换成1.eg. +123 -123 等等。正数三码（原码、反码、补码）相同。正数三码（原码、反码、补码）相同。负数，要在反码的基础上，加1.

原创 初始化的细节

例如，字符串"3.14"包含了三个字符：'3'、'.'和'1'（以及隐含的字符串结束符'\0'），它们共同构成了浮点数3.14的文本表示。本人初学C语言，对于数据的输出和数组感觉还是有一些咻的模糊，翻了一下学校的C语言期末考题，都是从基础出发的，比较考察对知识的梳理和框架。原因：在字符串中看到一个数字字符，比如'5'，它并不代表实际的浮点数5.0或整数5（尽管在我的读写习惯上，我可能会这样理解），而只是表示ASCII码值为53的字符。第一种就是不采用char型，直接用“二、输出一维浮点型数组中的一个值”。