墨衍会员
·
AI 创作全网分发
墨衍智能分发
本文由作者通过墨衍一键同步至各平台
1分发平台
500+累计阅读
542平均单平台
已同步平台
优快云
微信公众号
微博
知乎
掘金
百家号
博客园
抖音
小红书
你的文章也可以这样分发
墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网
我也要
数据结构中抽象数据类型（ADT）struct的定义与编程实现
在数据结构中，抽象数据类型（ADT）是一种描述数据类型及其相关操作的数学模型。其中，struct（结构体）是一种常见的ADT，用于组合不同类型的数据成员。在本文中，我们将详细讨论struct的定义和编程实现。
在C语言中，struct是一种用户自定义的数据类型，允许将不同类型的数据封装在一个结构中。通过定义struct，我们可以创建具有多个数据成员的自定义数据类型，从而更好地组织和管理数据。
首先，让我们来定义一个简单的struct作为示例。假设我们要创建一个表示学生的数据类型，其中包含学生的姓名、年龄和成绩。我们可以使用如下的代码定义一个名为Student的struct：
struct Student {
char name[50];
int age数据结构笔记之绪论
合理地组织数据，高效地处理数据是数据结构的主要研究的问题。 1.1数据结构的研究内容 数据结构主要研究非数据计算问题，即无法用数学方法建立数学模型的问题，例如建立一张学生信息表（线性）、人机对弈（树）、最短路径（图）等等。 1.2基本概念和术语 1.2.1数据、数据元素、数据项、数据对象 数据：客观事物的符号表示，使所有能输入到计算机并被计算机程序处理的符号的总称。如数，字符串、图像。
C++ struct内存布局与优化实战：从POD到继承机制详解
在C++编程中，结构体（struct）作为基础的数据组织方式，其内存布局直接影响程序性能与资源效率。理解内存对齐原理是优化数据结构的关键，编译器会根据成员类型与平台特性插入填充字节以满足对齐要求，这直接关系到缓存友好性与访问速度。从技术价值看，合理的内存布局能显著提升数据密集型应用的性能，尤其在游戏开发、嵌入式系统和高频交易等场景中至关重要。通过掌握成员重排、空基类优化等实战技巧，开发者可以设计出更高效的struct，同时规避序列化陷阱与多线程伪共享问题。本文聚焦C++ struct的进阶应用，深入探讨其从
C语言数据结构教程：从内存管理到链表、树、图的底层实现
数据结构是计算机科学的核心基础，它研究数据在计算机中的组织、存储和操作方式。其核心原理在于通过特定的逻辑结构（如线性、树形、图状）和物理存储结构（如顺序、链式），实现对数据的高效管理。掌握数据结构对于编写高性能、可扩展的软件至关重要，是算法设计、数据库系统、编译器开发乃至人工智能等领域的基石。在工程实践中，理解数据结构的底层实现，尤其是通过C语言手动管理内存和指针，能从根本上提升对程序性能与资源消耗的洞察力。本教程聚焦于链表、二叉树、堆、哈希表等常用结构，通过热门的【内存管理】和【指针操作】实践，手把手带你
第一章：深度探索C++对象模型
1：在C语言中，数据和处理数据的操作（函数）是分开声明的。C语言本身没有支持“函数与数据”之间的关联性。这种程序方法叫做程序性，算法函数处理的是外部的数据。 2：在C++中，我们使用ADT（抽象数据类型abstract data type）来实现函数与数据的封装。 3：C++的这种做法不一定比C语言更好，因为有额外的时间成本与空间成本在内，如书中所说：“C的吸引力在于其精简与简易”。 4：C++在...
C语言实现堆数据结构：从核心操作到堆排序与TOP-K应用
堆是一种基于完全二叉树的高效数据结构，其核心思想是通过维护堆序性（大顶堆或小顶堆）来快速访问最大或最小元素。其原理在于利用数组存储与下标计算，实现了O(log n)时间复杂度的插入与删除操作。这一特性赋予了堆极高的技术价值，使其成为实现优先队列和高效排序算法的基石。在工程实践中，堆被广泛应用于需要动态维护极值的场景，例如操作系统的任务调度、网络数据包优先级管理，以及海量数据处理。本文聚焦于堆排序和TOP-K问题这两个经典应用，通过C语言手把手实现，深入剖析了自底向上建堆的O(n)时间复杂度原理，并演示了如何
重邮802数据结构考研：从考纲到代码的精准复习与实战指南
数据结构是计算机科学的核心基础，它研究数据的组织、存储和操作方式，其原理直接决定了算法的效率与程序的性能。理解线性表、树、图等逻辑结构及其物理实现，是掌握高效编程与系统设计的基石。在工程实践中，扎实的数据结构知识对于优化软件性能、解决大规模数据处理问题具有不可替代的价值，尤其在搜索引擎、数据库系统和操作系统等底层开发中应用广泛。对于备考重庆邮电大学802专业课的考生而言，精准对标考纲与历年真题是复习成败的关键。本文聚焦**考纲匹配度**与**真题导向性**，提供一套从资料甄别、知识体系构建到算法代码实战的完
C++栈数据结构：从原理到实战，掌握std::stack与经典算法
栈是一种遵循后进先出原则的基础数据结构，其核心操作包括入栈、出栈和访问栈顶元素。在计算机科学中，栈不仅是管理函数调用、实现递归的关键机制，也是解决表达式求值、括号匹配等经典算法问题的利器。对于C++开发者而言，深入理解栈的原理与实现，能有效提升程序设计的逻辑思维与问题解决能力。本文通过剖析std::stack的容器适配器设计，并结合动态数组与链表两种底层实现方案，帮助读者从概念到实践全面掌握栈的应用。文中还涵盖了栈在函数调用、递归以及单调栈等高级场景中的技术价值，为学习数据结构和算法打下坚实基础。
重邮802数据结构核心考点与高效复习指南：基于严蔚敏教材与真题分析
数据结构是计算机科学中组织与管理数据的核心基础，它定义了数据的逻辑关系、存储方式及操作算法，是构建高效程序的基石。其原理在于通过精心设计的数据组织模型（如线性表、树、图）及配套算法，以优化数据的存取、查找与处理效率。掌握数据结构对于提升程序性能、深入理解算法至关重要，是计算机专业考研、求职面试的必备核心技能。在考研复习与工程实践中，如何从庞杂的教材内容中精准把握重点、高效备考成为关键挑战。本文聚焦【重庆邮电大学802】数据结构考试，结合【严蔚敏教材】的核心内容与高频考点，提供一份直击要害的复习策略与重点解析
计算机如何存储有理数：从浮点数精度丢失到自定义有理数类实现
在计算机科学中，数值的精确表示是基础且关键的问题。计算机底层基于二进制进行运算，这导致许多十进制下的有理数无法被精确表示。其核心原理在于，有限的存储空间无法容纳无限循环的二进制序列。浮点数（如float/double）作为最普遍的近似方案，遵循IEEE 754标准，通过符号位、指数位和尾数位的组合来动态表示数值范围，但会引入固有的精度丢失，例如经典的0.1 + 0.2 != 0.3问题。定点数则通过固定小数点位来确保小数部分的绝对精度，常用于无浮点运算单元的嵌入式系统或早期金融计算。当这两种方案都无法满足高
手写C语言循环队列：嵌入式场景下的内存可控FIFO实现
队列（Queue）是一种基础的先进先出（FIFO）数据结构，其核心原理是通过首尾指针或计数器管理线性存储空间的读写边界。在C语言中，由于缺乏标准容器抽象，实现一个真正可靠、可审计的队列需直面内存布局、类型安全与并发控制等底层问题。技术价值体现在确定性执行、零动态分配、缓存友好及易于静态分析——这使其成为嵌入式系统、RTOS中间件和驱动开发中的关键基础设施。典型应用场景包括UART中断缓冲、任务间轻量IPC、传感器数据流水线及日志生产者-消费者模型。本文聚焦于循环数组实现，深入解析enqueue/dequeu
抽象数据类型的定义与编程中的特性
抽象数据类型（Abstract Data Type，ADT）是一种数据类型的抽象描述，它仅取决于其所支持的操作以及这些操作的语义定义，而不依赖于具体的实现细节。在编程中，ADT提供了一种封装数据和操作的方式，使得数据的内部表示和实现可以独立于程序的其他部分。ADT通过封装数据和操作，隐藏了具体的实现细节，使得程序的其他部分只需要关注数据的使用方式，而不需要了解数据的具体表示和操作的实现过程。通过定义类和相应的方法，我们封装了栈的数据和操作。类定义了ADT的数据和操作，对象则是类的实例，表示具体的数据实体。
数据结构中抽象数据类型struct的定义
接着，在main函数中，我们创建了一个名为p1的person类型变量，并初始化了它的属性。举个例子，我们可以使用struct来描述一个人，这个人有名字、年龄、性别等属性，这些属性就可以定义为该结构体的成员变量。在数据结构中，struct是一种非常重要的数据类型，它可以用来封装不同类型的数据，并且可以对这些数据进行操作。在上述代码中，我们使用了动态内存分配的方式来定义了一个Person类型的指针，并对其进行了初始化。在实际开发中，我们通常会将多个结构体定义在同一个头文件中，并在需要使用的地方包含该头文件。
【信息科学与工程学】计算机科学与自动化——第二十四篇 编译器10——编译原理与词法分析02
链接时优化：全局DCE（579）、LTO（580）安全编译：CFI（581、586）、ASan（582）、UBSan（583）、MSan（584）、TSan（585）、CET（587）、PAC（588）、MTE（589）、SFI（590）、Wasm沙箱（591）侧信道与秘密：侧信道缓解（592）、常量时间（593）、秘密清理（594）内存安全：ASLR（595）、栈保护（596）、整数溢出检测（597）、除零检测（598）、空指针检测（599）、数组边界检查（600）至此编号达到600。
别再手动查日志了！用Dify+Zabbix打造你的专属运维“嘴替”（保姆级配置流程）
本文详细介绍了如何利用Dify平台与Zabbix监控系统集成，构建智能运维对话系统，实现自然语言交互的运维管理。通过保姆级配置流程，帮助运维工程师提升查询效率、降低学习成本，打造企业级智能运维解决方案。
保姆级教程：用Docker快速部署mpromonet/webrtc-streamer实现WebRTC直播（附常见问题解决）
本文提供了一份详细的Docker部署mpromonet/webrtc-streamer的实战指南，帮助用户快速搭建WebRTC直播服务。内容涵盖从环境准备、基础部署到进阶配置与性能调优的全过程，并针对容器网络、视频流配置、跨网访问等常见问题提供了解决方案，旨在实现低延迟的流媒体传输。
前端零代码丨UIOTOS + NodeRed：无代码搭建工控上位机的绝配组合！
用户类型价值硬件产品商软硬一体方案，无代码GUI上位机成新卖点软件服务商售前原型演示利器，交付成本降低至1/3平台开发商融合无代码技术，同质化竞争中脱颖而出🚀 总结UIOTOS的前端零代码设计（页面嵌套、属性继承、节点连线）与NodeRed的后端流程自动化，堪称工控与IoT开发的黄金组合。无论是串口通信、SCADA监控还是业务管理，均能实现“无代码交付”，真正让前端不求人，硬件交互触手可及！探索更多案例：UIOTOS官网在线体验。
FM收音机调试-RDA5807M
收音机调试 IC型号:RDA5807M
1、电路分析知识全解析：从基础到实践应用
本博客全面解析电路分析知识体系，涵盖从基础的电压、电流、电阻概念到复杂的交流电路、瞬态分析和高级应用如滤波器与变压器等内容。适合电子技术专业学生和技术爱好者学习，提供详细的知识结构、学习路径、实践示例以及丰富的学习资源，包括计算机模拟工具Multisim和PSpice的使用指导。通过理论与实践结合，帮助学习者掌握电路分析的核心技能，为电子工程和电力系统等相关领域打下坚实基础。
使用MATLAB的COMSOL LiveLink：实时连接和数据传输
COMSOL LiveLink是一种功能强大的MATLAB工具包，它允许用户在MATLAB环境中与COMSOL Multiphysics软件进行实时连接和数据传输。COMSOL LiveLink是一种功能强大的MATLAB工具包，它允许用户在MATLAB环境中与COMSOL Multiphysics软件进行实时连接和数据传输。使用COMSOL LiveLink，你可以进行更复杂的模型设置和数据传输使用MATLAB的COMSOL LiveLink：实时连接和数据传输。
ThingsBoard移动应用详细讲解
ThingsBoard移动应用详细讲解
YOLO26改进策略【卷积层】| 引入注意力卷积模块RFAConv，关注感受野空间特征 助力YOLO26精度提升
RFAConv：创新空间注意力和标准卷积运算感受野空间特征是针对卷积核设计的，根据卷积核大小动态生成。以3×3卷积核为例，它由非重叠滑动窗口组成，每个窗口代表一个感受野滑块。
android 蓝牙通讯demo
android 下蓝牙通讯demo，实现了发现蓝牙，使能蓝牙，通过蓝牙发送消息。
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
NTscan扫描工具
ntscan是一个扫描器，可以扫描没有密码和弱密码的共享，先到配置文件中填写猜测的用户名和密码，扫描过程中右侧出现的是扫描日志。
假人有限元模型
假人模型，车辆碰撞假人有限元模型，适合做乘员安全的研究者利用
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
订阅专栏 解锁全文
590
扫一扫
