算法之旅,直奔<algorithm>之五 copy

HAL库硬件SPI驱动ST7735 TFT屏幕:从零实现高效刷屏与图形绘制 本文详细介绍了如何使用STM32的HAL库硬件SPI驱动ST7735 TFT屏幕,从硬件连接到SPI配置优化,再到图形绘制与文本显示的实现。重点分享了DMA传输、局部刷新等高级优化技巧,显著提升刷屏效率,帮助开发者快速掌握屏幕驱动技术并应用于实际项目。 阅读详情

copy(vs2010版本)

  • 引言
copy是我学习总结<algorithm>的第五篇,这个太好理解了,就是简简单单的copy。
  • 作用
copy的作用是具有连续地址的一堆数据复制到指定的容器里,并返回这个容器。
原理如下
template<class InputIterator, class OutputIterator>
  OutputIterator copy (InputIterator first, InputIterator last, OutputIterator result)
{
  while (first!=last) {
    *result = *first;
    ++result; ++first;
  }
  return result;
}

  • 实验
把数据集合{10,20,30,40,50,60,70}复制到容器--myvector里,并输出。

        

  • 代码
test.cpp
#include <iostream>     // std::cout
#include <algorithm>    // std::copy
#include <vector>       // std::vector

int main () 
{
	int myints[]={10,20,30,40,50,60,70};
	std::vector<int> myvector (7);

	std::copy ( myints, myints+7, myvector.begin() );

	std::cout << "myvector contains:";
	for (std::vector<int>::iterator it = myvector.begin(); it!=myvector.end(); ++it)
		std::cout << ' ' << *it;

	std::cout << '\n';
	system("pause");
	return 0;
}


51单片机矩阵键盘——LCD1602显示 矩阵键盘扫描(输入扫描) 原理:读取第1行(列)→读取第2行(列) →读取第3行(列) → ……,然后快速循环这个过程,最终实现所有按键同时检测的效果 在键盘中按键数量较多时,为了减少I/O口的占用,通常将按键排列成矩阵形式采用逐行或逐列的“扫描”,就可以读出任何位置按键的状态。 阅读详情

相关推荐

IEPE传感器4mA恒流源接口电路

另外传感器的偏置电压大概在10V多点,一般接个电容把直流分量去掉。这里我们要把恒流源的电流设置在4毫安左右,R1取33Ω差不多正好。经过CR的隔直流电路后的波形是这样的。

老白的博客 6115

Algorithm - copy【C++ STL篇】

名称: copy(InputIterator first, InputIterator last, OutputIterator result) 说明: 复制一定范围的元素 用法: 将范围[first,last]中的元素复制到从结果开始的范围中,函数返回一个迭代器到目标范围的末尾(它指向最后一个复制的元素后面的元素)。 原型 OutputIterator copy (InputIterator f...

js君 570

Xilinx Vitis 2020.1头文件路径配置避坑指南:解决#include找不到文件的常见问题

本文针对Xilinx Vitis 2020.1开发环境中常见的#include头文件找不到问题,提供了系统的避坑指南。文章深入解析了Vitis的头文件搜索机制,对比了通过工程属性GUI、修改编译命令及使用环境变量三种配置方法的优劣与隐藏陷阱,并给出了高级场景的排查流程与工程结构最佳实践,帮助开发者高效解决路径配置难题。

weixin_28831399的博客 571

mysql work 查看DDL_MySQL-OnlineDDL在线DDL

DDL类型由上图可知online DDL大体可以分为3部分:1、copy(ALGORITHM=COPY)这部分是offline的,在DDL执行期间其他DML不能并行,也是5.6版本前的DDL执行方法。其间生成临时表(server层的操作支持所有引擎),用于写入原表修改过的数据,同时在原表路径下会生成临时表的.frm和.ibd文件。在innodb中不支持使用inplace的操作都会自动使用copy方...

weixin_29557763的博客 512

高通AI Engine SDK(QNN)使用教程(环境配置、模型转换、量化、推理、分析)

高通AI Engine使用教程

weixin_51031772的博客 1万+

VSCODE 安装LATEX环境,参数配置,常见问题解决

1 准备Texlive安装包 可以从以下网址下载 texlive 的镜像文件: 华为镜像 阿里镜像 官网 网址中大概文件构成 下载完后我们需要的文件构成(我是2020年下载过了,这次就不重新下载了) 将这个镜像文件进行解压 2 安装Texlive 右键install-tl-windows.bat,单击以管理员身份运行,进入安装界面. 点击左下角的“Advanced”进入高级安装来取消你不需要安装的宏包。 点击“Customize”来取消勾选不需要的宏包。 单是把非中英的语言包取消勾选可以省掉 1G

呆呆象呆呆的博客 6万+

mysql algorithm copy,mysql 8 新特性一 ALGORITHM=INSTANT 实现的快速DDL

参考 https://dev.mysql.com/doc/relnotes/mysql/8.0/en/news-8-0-12.html在线DDL之 快速增加列(秒级别的),并不会造成业务抖动。该功能自 MySQL 8.0.12 版本引入,是由腾讯游戏DBA团队贡献,我国程序员还是挺厉害的嘛。注意一下,此功能只适用于 InnoDB 表。实际上MySQL 5.7就已支持 Online DDL,虽说大部...

weixin_39805906的博客 1392

大数据领域数据服务的数据分析工具推荐

你有没有过这样的经历?——领导说“帮我分析一下上个月的销量”,你打开Excel却发现数据有100万行,电脑直接卡死;或者想实时知道“现在直播间的观众在买什么”,却不知道用什么工具处理每秒10万条的点击数据。本文的目的:帮你解决“选什么工具做什么事”的问题,覆盖大数据服务的全流程(采集→存储→处理→分析→可视化),推荐高频、实用、易上手的工具,并讲清楚它们的“适用场景”和“优缺点”。范围。

大数据洞察的博客 1932

mysql algorithm copy_MySQL学习笔记七:存储引擎

1.MySQL存储引擎的设计采用“插件式”方案,用户可以很方便地选择使用哪种存储引擎,想使用mysql没有提供的引擎时,可以自己安装进去。查看支持的存储引擎mysql>show engines\G*************************** 1. row ***************************Engine: FEDERATEDSupport: NOComment: ...

weixin_36123300的博客 878

开源推荐:5个最实用的AIGC风格迁移项目

随着人工智能技术的飞速发展,AIGC(人工智能生成内容)领域取得了显著的成果。风格迁移作为AIGC中的一个重要分支,旨在将一种图像的风格应用到另一种图像上,创造出具有独特艺术效果的新图像。本文的目的是为读者推荐5个最实用的AIGC风格迁移开源项目,详细介绍这些项目的技术原理、使用方法和应用场景,帮助读者在实际项目中选择合适的工具进行风格迁移。文章的范围涵盖了这些项目的核心概念、算法原理、数学模型、项目实战以及相关的学习资源和未来发展趋势等方面。

AI 原生应用开发的博客 1705

NX二次开发-用户自定义资源栏选项卡RegisterActivationCallback

NX二次开发-用户自定义资源栏选项卡RegisterActivationCallback

阿飞2018 1385

ALGORITHM mysql8.0新特性

ALTER TABLE 使用以下算法之一处理操作: COPY:对原始表的副本执行操作,并将表数据从原始表逐行复制到新表。不允许并发DML。 INPLACE:操作可避免复制表数据,但可以在适当位置重建表。在操作的准备和执行阶段可以简短地获取表上的独占元数据锁定。通常,支持并发DML。 INSTANT:操作只能修改数据字典中的元数据。在准备和执行期间,不会在表上获取任何独占元数据锁,并且表数据不受影响,从而使操作立即进行。允许并发DML。(在MySQL 8.0.12中引入) 该ALGORITHM子句是可选的。如

weixin_45954637的博客 2041

13、HTML 表格创建与样式设置全攻略

本文全面介绍了HTML表格的创建与样式设置方法,涵盖表格行列添加、边框控制、行和列分组(thead、tbody、tfoot、colgroup)、宽度与高度设置、内边距与间距调整,以及表格对齐方式。同时提供了最佳实践建议、常见问题解决方案及综合示例代码,帮助开发者构建结构清晰、样式美观且兼容性强的HTML表格。

blue的专栏 97

算法之旅,直奔<algorithm>之六 copy_backward

copy_backward 引言 copy_backward是我学习总结的第六篇,这也是非常简单的算法,也是非常基础的。不过使用的时候容易出错哟,注意函数的最后一个参数。 作用 copy_backward的作用是将具有连续地址的一堆数据复制到指定的容器里,但是放在了容器的后面,并返回这个容器。原理如下 template BidirectionalIterato

cqs_2012 1086

廖雪峰Python教程[完整版]

廖雪峰的python教程整理的,已经排好版了,而且还是完整的,适合小白

SAP B1中文培訓教材_SDK

公司内部培训资料,对开发工具 ,DIAPI, UIAPI,Add-ON有详细解说

算法之旅,直奔<algorithm>之七 copy_if

copy_if(vs2010版本) 引言 copy_if 是我学习总结的第七篇,这个比较有特点,不过不能单独用,需要和vector的resize连在一起用。 作用 copy_if的作用是有条件的复制数据。条件可以自定义,复制的对象还是把一组连续地址的数据复制到一个容器里,只不过根据条件把某些元素过滤掉了。 原理 template OutputIterator co

cqs_2012 1201

最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版

Part-E1-SDIO-Specification-Ver4.00-Final-120220.pdf:最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版,包括SDIO 接口的外设,SDIO 接口官方协议等。

算法之旅,直奔<algorithm>之八 copy_n

copy_n 引言 这是我学习总结的第八篇,我觉得copy_n比copy在实际应用中更多一些。它指定了要复制的元素的个数。 作用 copy_n 作用是将一些连续地址的数据的前n个元素复制到一个新的容器里,并返回容器里的剩下的元素的首向量。 原理 template OutputIterator copy_n (InputIterator first, Size n,

cqs_2012 1262

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');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

STL algorithm之copy

定义: template OutputIterator copy ( InputIterator first, InputIterator last, OutputIterator result ); 作用: 将[first, last)范围的元素,拷贝到以result开始的范围内。类似于: template OutputIterator copy ( InputIterator fir

lxgwm2008的专栏 1660

Mysql索引详解

mysql索引操作、索引创建、索引优化,如何确定组合索引内的字段顺序

jkzyx123的博客 1776

MySQL-5.7 innodb在线DDL操作(增删改索引、列、外键、表、外键)

MySQL-5.7 innodb在线DDL操作(增删改索引、列、外键、表、外键)

ALONG的博客 2826

C++之STL的algorithm(4)之拷贝相关算法(copy、replace、swap)整理

STL的algorithm之拷贝相关算法(copy、replace、swap)整理

ULTRAmanTAROACE的博客 924

MySQL5.6在线表结构变更(online ddl)总结

MySQL从5.6.17以后,支持在线修改表结构操作(online ddl),即在变更表结构的过程中,不阻塞dml和dql操作. 根据操作过程中是否需要表拷贝,online ddl可分为下面两大类:1.需要表拷贝的 ddl 操作:增加、删除、重排列。增加、删除主键。改变表的 ROW_FORMAT 或 KEY_BLOCK_SIZE属性。改变的字段的null状态。执行OPT...

weixin_33727510的博客 763

mysql alter算法_MySQL的SQL语句 - 数据定义语句(6)- ALTER TABLE 语句(2)

性能和空间要求使用以下算法之一处理ALTER TABLE操作:● COPY:对原表的副本进行操作,将数据从原表中逐行复制到新表中。不允许并发DML。● INPLACE:操作避免复制表数据,但可以就地重建表。在操作的准备和执行阶段,可能会简单地使用表上的独占元数据锁。通常,支持并发DML。● INSTANT:操作只修改数据字典中的元数据。在准备和执行期间,不会对表执行排他元数据锁,并且表数据不受影响...

weixin_28752743的博客 878

STL algorithm算法copy(6)

原文地址:http://www.cplusplus.com/reference/algorithm/copy/ function template std::copy template OutputIterator copy (InputIterator first, InputIterator last, OutputIterator result);

roaylchen的博客 1503

STL algorithm算法copy_n(9)

原文地址:http://www.cplusplus.com/reference/algorithm/copy_n/ function template std::copy_n template OutputIterator copy_n (InputIterator first, Size n, OutputIterator result); Copy

roaylchen的博客 1917

[MySQL 5.6] MySQL 5.6 online ddl 使用、测试及关键函数栈

[MySQL 5.6] MySQL 5.6 online ddl 使用、测试及关键函数栈 本文主要分为三个部分,第一部分是看文档时的笔记;第二部分使用sysbench简单测试了下性能损耗;第三部分阐述了关键函数栈,但未做深入 前言 Online DDL是MySQL 5.6的重要特性之一,特别是对于不可间断的互联网服务而言意义非凡。尽管我们已

seteor的专栏 8134

MySQL学习笔记-如何有效的回收表空间

文章目录MySQL学习笔记-如何有效的回收表空间1.笔记图2.InnoDB 表说明3.数据库表的空间回收4.数据删除流程5.数据 "空洞"6.如何去掉表数据 "空洞"7.Online DDL8.表操作命令说明9.课后问题 MySQL学习笔记-如何有效的回收表空间 1.笔记图 2.InnoDB 表说明 表结构: 在 MySQL 8.0 版本以前,表结构是存在以 .frm 为后缀的文件里 MySQL 8.0 版本,则已经允许把表结构定义放在系统数据表中了 表数据: 表数据既可以存在共享表空间里,也可以是单独

qq_38937634的博客 428
上一篇: 算法之旅,直奔<algorithm>之四 binary_search
下一篇: 算法之旅,直奔<algorithm>之六 copy_backward
p11323
博客等级 码龄14年 79粉丝 197原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值