3011.力扣每日一题7/13 Java（冒泡排序）

最新推荐文章于 2025-04-25 09:32:31 发布
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分类专栏： 算法练习 文章标签： leetcode 算法 java 数据结构 排序算法
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目录

冒泡排序

解题思路

解题过程

时间复杂度

空间复杂度

冒泡排序

冒泡排序（Bubble Sort）是一种简单的排序算法

基本思想：

它重复地走访要排序的数列，一次比较两个数据元素，如果顺序不对则进行交换，并一直重复这样的走访操作，直到没有要交换的数据元素为止。

具体过程：

  1. 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换它们两个。
  2. 对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。这步做完后
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常见的卡类型有ID卡、M1卡、CPU卡，其中门禁用的比较多的就是ID卡和M1卡，CPU卡在公交行业用的比较多，原来公交卡也有很多用的M1卡，但是安全性比较差，后来基本都不用M1卡了，但是像门禁卡这种对安全性能要求不是那么高的地方M1卡用的比较多了，毕竟也比较便宜。ID卡是早期的非接触式电子标签，工作频段在只有一个ID号，不可以存储任何数据，这种卡跟NFC不在一个工作频段，所以手机NFC是没法识别的，所以也不在本文讨论范围内。
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NFC批量写入URI网址智能海报工具软件，使用荣士IC-02V2发卡器，支持的NFC标签有Ntag213、215、216、MifareClass的M150、S70、F08；NXP Iso15693的ICODE2等，支持Forum_Type2、Forum_Type4、Forum_Type5等不同类型的NFC标签。同时支持文本、智能海报、地图坐标、呼叫电话、启动APP应用、电子名片、WIFI连接、蓝牙连接等NDEF标签的写入。支持写入信息后给标签加密保护。vx18002295132 qq954486673
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nfctools 项目使用教程
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【亲测免费】 NFC Tools for Java 使用教程
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还在手忙脚乱的找门卡吗？简单几步，用NFCtool教你优雅的开门
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还在手忙脚乱的找门卡吗？手把手教你优雅的开门 现在NFC卡用的越来越多了，门禁卡、考勤卡、会员卡、停车卡、电梯卡，随着指纹锁的普及，钥匙都不再经常携带了，但是卡片是越来越多而且不能很方便的携带，此教程教您将门禁卡、考勤卡、会员卡、停车卡、电梯卡等等各种卡片模拟进NFC手机里，不支持NFC的手机和苹果也可以用的，以后手机就可以刷卡了，非常方便，快去试试吧！ 外观展示 一、软硬件准备 ※ 蓝牙门禁读卡器 蓝牙门禁读卡器方便操作，可以随身携带，内置锂电，摆脱有线束缚，价格上也比普通读卡器贵不了...
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使用nfc tool可以将门禁卡复制至小米手环，步骤稍微有些繁琐，记录备用。
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通过2台具有NFC功能的手机和NFC tool软件，轻松实现手机模拟加密门禁卡。
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这一阶段的目标是创建一张与原始门禁卡卡号相同的无加密卡，便于后续模拟到手机NFC中。 1. **读取空白卡**：将空白卡放置在读写器的IC识别区，使用软件读取其信息。 2. **导入原卡数据**：利用软件的导入功能，将...
rt-detrv3网络结构
03-16
### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法，其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略，解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点： #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力，RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号，能够与原始解码器协同工作，从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构，例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2]，这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题，RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理，有效增加了阳例的数量，进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布，确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外，RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支，专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构，还显著降低了参数量和推理时间，使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式，RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程，在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是，RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术，而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如，它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层，从而减少了不必要的计算负担。 此外，RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略，并在此基础上进行了优化，进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述，RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件：基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展，使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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