c++之容器适配器

基本概念

  c++STL的三种基本容器:vector、list、deque。同时c++STL也提供了三种容器适配器:stack、queue、priority_queue。
  其中stack栈能够用任何序列容器实现:vector、list、deque。默认情况下为deque。
  适配器queue使用:deque、list实现。默认情况下为deque。
  适配器priority_queue使用:vector、deque实现。默认情况下为vector。

什么是容器适配器?

  我们以stack栈为例:以某种既有容器作为底部结构,将其接口改变,使之符合“先进先出”的特性,形成一个stack,由于stack是以底部容器完成其所有工作,而具有这种“修改某物接口,形成另一种风貌”的性质者,称为adapter(适配器),因此,STL stack往往不被归类为container(容器),而被归类为container adapter(容器适配器)。同理queue,priority_queue也是容器适配器。
  默认stack是通过deque容器实现的,deque是双向开口的数据结构,若以deque为底部结构并封闭其头端开口,便很容易形成一个stack。
  

//deque的STL源码
// deque的数据结构  
template <class T, class Alloc = alloc, size_t BufSiz = 0>  
class deque  
{  
public:                         // Basic types  
    typedef T value_type;  
    typedef value_type* pointer;  
    typedef value_type& reference;  
    typedef size_t size_type;  
    typedef ptrdiff_t difference_type;  

public:                         // Iterators  
    typedef __deque_iterator<T, T&, T*, BufSiz>       iterator;  

protected:                      // Internal typedefs  

    typedef pointer* map_pointer;  

    // 这个提供STL标准的allocator接口, 见<stl_alloc.h>  
    typedef simple_alloc<value_type, Alloc> data_allocator;  
    typedef simple_alloc<pointer, Alloc> map_allocator; 
    .................
}
//STL中stack的源码
template <class T,class Sequence = deque<T> >
class stack
{
    //以下__STL_NULL_TMPL_ARGS 会展开为<>.
    friend bool operator==__STL_NULL_TMPL_ARGS(const stack&,const stack&);
    friend bool operator<__STL_NULL_TMPL_ARGS(const stack&,const stack&); 
 public:
   typedef typename Sequence::value_type value_type;
   typedef typename Sequence::size_type size_type;
   typedef typename Sequence::reference reference;
   typedef typename Sequence::const_reference const_reference;
 protect:
   Sequence c://底层容器
 public:
   //以下完全是利用Sequence c的操作,完成stack的操作。
   bool empty() const {return c.empty();}
   size_type size() const {return c.size();}
   reference top() {return c.back();}
   const_reference top() const {return c.back();}
   //deque是两头可进出,stack是末端进,末端出。
   void push(const value_type& x) {c.push_back(x);}
   void pop() {c.pop_back();}
}
template<class T,class Sequence>
bool operator==(const stack<T,Sequence>& x,const stack<T,Sequence>& y)
{
  return x.c==y.c;
}
template<class T,class Sequence>
bool operator<(const stack<T,Sequence>& x,const stack<T,Sequence& y>)
{
  return x.c<y.c;
}

示例程序:

Reverse Nodes in k-Group (Hard) 栈实现方式

 struct ListNode 
{ 
     int val; 
     ListNode *next; 
     ListNode(int x) : val(x), next(NULL) {} 
};
ListNode* reverseKGroup(ListNode* head,int k)
{
    if(k==0||k==1) return head;
    if(head==NULL) return NULL;
    ListNode* newHead=new ListNode(-1);
    ListNode* movPtr=newHead;
    stack<ListNode*>MyStack;
    int coun=k;
    ListNode* tempRecord=NULL;
    while(1)
    {
        tempRecord=head;//记录开始下次循环时的首指针;
        while(coun&&head!=NULL)
        {
            MyStack.push(head);
            head=head->next;
            coun--;
        }
        if (coun==0&&head!=NULL)
        {
            while(!MyStack.empty())
            {
                movPtr->next=MyStack.top();
                MyStack.pop();
                movPtr=movPtr->next;
                movPtr->next=NULL;
            }
            coun=k;
            continue;
        }
        else if (coun==0 &&head==NULL)
        {
            while(!MyStack.empty())
            {
                movPtr->next=MyStack.top();
                MyStack.pop();
                movPtr=movPtr->next;
                movPtr->next=NULL;
            }
            return newHead->next;
        }
        else
        {
            movPtr->next=tempRecord;
            return newHead->next;
        }
    }
}
基于 NSFW Model 色情图片识别鉴黄 后面更新视频检测 项目背景: 随着互联网的快速发展,网络上的信息量呈现出爆炸式的增长。然而,互联网上的内容良莠不齐,其中不乏一些不良信息,如色情、暴力等。这些信息对青少年的健康成长和社会风气产生了不良影响。为了净化网络环境,保护青少年免受不良信息的侵害,我国政府加大了对网络内容的监管力度。在此背景下,本项目应运而生,旨在实现对网络图片和视频的自动识别与过滤,助力构建清朗的网络空间。 项目简介: 本项目基于 NSFW(Not Safe For Work)Model,利用深度学习技术对色情图片进行识别与鉴黄。NSFW Model 是一种基于卷积神经网络(CNN)的图像识别模型,通过学习大量的色情图片和非色情图片,能够准确地判断一张图片是否含有色情内容。本项目在 NSFW Model 的基础上,进一步优化了模型结构,提高了识别的准确率和效率。 项目功能: 色情图片识别:用户上传图片后,系统会自动调用 NSFW Model 对图片进行识别,判断图片是否含有色情内容。如果含有色情内容,系统会给出相应的提示,并阻止图片的传播。 视频检测:针对网络视频,本项目采用帧提取技术,将视频分解为一帧帧图片,然后使用 NSFW Model 对这些图片进行识别。如果检测到含有色情内容的图片,系统会给出相应的提示,并阻止视频的传播。 实时监控:本项目可应用于网络直播、短视频平台等场景,实时监控画面内容,一旦检测到含有色情内容的画面,立即进行屏蔽处理,确保网络环境的纯洁。
### 如何在本地部署 NSFW 模型或服务 要在本地环境中成功部署 NSFW(不适宜工作场合内容)检测模型或服务,以下是详细的说明: #### 准备环境 为了确保能够顺利运行模型和服务,需要安装必要的依赖项。这些工具和库包括但不限于以下几类: - **Python 环境**: 推荐使用 Python 3.7 或更高版本。 - **Transformers 库**: 提供加载预训练模型的功能[^1]。 - **PyTorch/TensorFlow**: 支持深度学习框架的计算需求。 - **Pillow (PIL)**: 处理图像文件并将其转换为适合输入模型的形式。 具体命令如下所示: ```bash pip install transformers torch Pillow ``` #### 加载模型与测试 通过 Hugging Face 的 `transformers` 工具包可以直接访问已有的 NSFW 图片分类模型。例如,可以采用名为 `"Falconsai/nsfw_image_detection"` 的公开模型来完成此任务[^1]。 下面是一个简单的代码片段展示如何加载该模型并对单张图片执行预测操作: ```python from PIL import Image from transformers import pipeline def classify_nsfw(image_path): # 打开指定路径下的图片文件 img = Image.open(image_path) # 初始化 image-classification 流水线对象,并指明使用的特定模型名称 classifier = pipeline("image-classification", model="Falconsai/nsfw_image_detection") # 对传入的图片调用流水线方法得到其类别标签及其置信度分数列表形式的结果 result = classifier(img) return result if __name__ == "__main__": test_img_path = "<your_test_image>" output_results = classify_nsfw(test_img_path) print(output_results) ``` 注意替换 `<your_test_image>` 成实际存在的图片绝对或者相对地址字符串值之前再尝试运行以上脚本。 #### 构建 RESTful API 服务 如果希望进一步扩展功能至 Web 应用程序层面,则可考虑利用 Flask/Django 这样的轻量级 web 开发框架构建起支持 HTTP 请求交互的服务端接口。这里给出基于 FastAPI 实现的一个简单例子作为示范用途: ```python import uvicorn from fastapi import FastAPI, File, UploadFile from PIL import Image from io import BytesIO from typing import List from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class Prediction(BaseModel): label: str score: float @app.post("/predict/", response_model=List[Prediction]) async def predict(file: UploadFile = File(...)): try: contents = await file.read() pil_image = Image.open(BytesIO(contents)) clf_pipeline = pipeline('image-classification', model='Falconsai/nsfw_image_detection') predictions = clf_pipeline(pil_image) formatted_preds = [{"label": pred['label'], "score": round(pred['score'], 4)} for pred in predictions] return formatted_preds except Exception as e: raise ValueError(f"Error processing uploaded file {e}") if __name__ == '__main__': uvicorn.run(app, host='0.0.0.0', port=8000) ``` 启动服务器之后即可向 `/predict/` 路径发送 POST 请求附带上传待分析的目标图片获取返回结果了。 ---
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