PruningRadixTrie 项目教程

于 2024-09-16 07:29:59 发布
阅读量920 收藏 5
点赞数 18
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00612/article/details/142294723
版权

PruningRadixTrie 项目教程

PruningRadixTrie PruningRadixTrie - 1000x faster Radix trie for prefix search & auto-complete PruningRadixTrie 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/PruningRadixTrie

1. 项目的目录结构及介绍

PruningRadixTrie 项目的目录结构如下：

PruningRadixTrie/
├── BenchmarkPruningRadixTrie/
│   └── ...
├── PruningRadixTrie/
│   ├── gitattributes
│   ├── gitignore
│   ├── LICENSE
│   ├── PruningRadixTrie.sln
│   ├── README.md
│   └── ...
└── ...

目录结构介绍

  • BenchmarkPruningRadixTrie/: 包含用于性能测试的文件和代码。
  • PruningRadixTrie/: 项目的主要代码文件夹，包含项目的解决方案文件、配置文件、许可证文件和README文件。
    • gitattributes: Git属性配置文件。
    • gitignore: Git忽略配置文件。
    • LICENSE: 项目的MIT许可证文件。
    • PruningRadixTrie.sln: 项目的解决方案文件，用于Visual Studio等IDE打开项目。
    • README.md: 项目的介绍和使用说明文件。

2. 项目的启动文件介绍

PruningRadixTrie 项目的启动文件是 PruningRadixTrie.sln。这个文件是Visual Studio的解决方案文件，双击该文件可以打开项目并启动开发环境。

启动文件介绍

  • PruningRadixTrie.sln: 该文件是Visual Studio的解决方案文件，包含了项目的所有配置和依赖项。通过打开这个文件，开发者可以启动项目并进行编码、调试和运行。

3. 项目的配置文件介绍

PruningRadixTrie 项目的主要配置文件包括 gitattributes 和 gitignore。

配置文件介绍

  • gitattributes: 该文件用于配置Git的属性，例如文件的换行符处理、文件的合并策略等。
  • gitignore: 该文件用于配置Git忽略的文件和目录，避免将不必要的文件提交到版本控制系统中。

通过这些配置文件，开发者可以更好地管理和维护项目的代码库。

PruningRadixTrie PruningRadixTrie - 1000x faster Radix trie for prefix search & auto-complete PruningRadixTrie 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/PruningRadixTrie

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

华为 1+X《网络系统建设与运维（中级）》 认证模拟实验上机试题
06-17
华为 1+X《网络系统建设与运维（中级）》 认证模拟实验上机试题
python程序源码-wxpy统计位置.zip
06-17
python程序源码-wxpy统计位置
教学管理平台（源码、论文、说明文档、数据库文档）.zip
06-17
论文、开发文档、数据文档、源码 个人经导师指导并认可通过的高分设计项目，项目中的源码都是经过本地编译过可运行的，都经过严格调试，确保可以运行！主要针对计算机相关专业的正在做大作业、毕业设计的学生和需要项目实战练习的学习者，资源项目的难度比较适中，内容都是经过助教老师审定过的能够满足学习、使用需求，如果有需要的话可以放心下载使用。
深度学习基于PyTorch的改进EfficientNet模型设计：引入StripCGLU模块提升图像分类性能
06-17
内容概要：本文介绍了一种改进的EfficientNet模型，主要通过引入StripCGLU模块来增强模型性能。StripCGLU模块结合了水平和垂直条带卷积与GLU门控线性单元，具体实现包括两个二维卷积层（分别用于水平和垂直方向）以及批量归一化层。改进后的EfficientNet在部分MBConv块后插入StripCGLU模块，并调整分类器输出层以适应指定类别数量。此外，提供了测试代码验证模型结构及其输入输出情况。; 适合人群：对深度学习尤其是卷积神经网络有一定了解的研究人员或开发者，特别是关注图像分类任务优化的人群。; 使用场景及目标：①理解卷积神经网络中引入新型模块（如StripCGLU）的方法；②学习如何基于现有模型（如EfficientNet）进行自定义修改以提升特定任务表现；③掌握条带卷积与GLU门控机制的应用方式。; 阅读建议：本文涉及较多技术细节，建议读者具备一定的PyTorch编程基础和卷积神经网络理论知识。在阅读时可以结合提供的测试代码，尝试运行并理解各部分的功能实现。
2021中科大软院高软（MN）考试回忆及编程题答案
06-17
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/0c983733fad2 本文主要回顾了2021年之前及2021年中国科学技术大学软件学院（简称“中科大软院”）高级软件工程（MN）专业的考试情况，重点聚焦于编程题。编程题在考试中的占比不断提高，因此考生需要深入理解这些题目及其解题方法。 中科大软院的高级软件工程专业致力于培养具备深厚理论基础和强大实践能力的高级软件人才。课程设计注重理论与实践相结合，以满足软件行业对高素质工程师的需求。考试内容通常涵盖计算机基础知识、软件工程理论、编程语言、数据结构与算法、操作系统、数据库系统等多个领域。2021年的考试中，编程题的比重进一步提升，这体现了学院对学生实际编程能力和问题解决能力的重视。 编程题通常涉及常见的编程问题，例如字符串处理、数组操作、递归算法、图论问题等，也可能包括网络编程、数据库查询或系统设计等特定领域的应用。考生需要熟练掌握至少一种编程语言，如C++、Java、Python等，并具备较强的算法分析和实现能力。在解题过程中，考生需要注意以下几点：一是准确理解题目要求，避免因误解而导致错误；二是合理选择并设计算法，考虑时间复杂度和空间复杂度，追求高效性；三是遵循良好的编程规范，注重代码的可读性和可维护性；四是考虑边界条件和异常情况，编写健壮的代码；五是编写测试用例，对代码进行充分测试，及时发现并修复问题。 对于备考的同学，建议多做历年试题，尤其是编程题，以熟悉题型和解题思路。同时，可以参加编程竞赛或在在线编程平台（如LeetCode、HackerRank）进行实战训练，提升编程和问题解决能力。此外，关注PPT中的编程代码也很关键，因为这些代码可能是老师给出的示例或解题思路，能够帮助学生更好地理解和掌握编程题的解法。因此，考生需要深入学习PPT内容，理解代码逻辑，并学会将其应用到实际编程题目中。 总之，对于
2017年3D SAR成像MATLAB代码实现
06-17
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/502b0f9d0e26 该存储库包含用于合成孔径雷达（SAR）图像处理及自动对焦算法的完整源代码，详细信息可参考各子目录中的README文件。 其中，data_collection子目录中的程序用于实时采集雷达数据。 2d_autofocus子目录包含用于二维光圈自动对焦的代码，其功能与3d_autofocus类似，但仅适用于二维场景，未来可能会被废弃，转而使用更具灵活性的3d_autofocus，后者能够生成二维光圈并实现三维自动对焦模拟数据的生成，其相关脚本以Matlab编写。 gps和power子目录暂无具体说明。 support子目录则是一个贯穿始终的大型辅助MATLAB代码库，为整个存储库中的其他程序提供支持。
Screenshot_20250617_183244.jpg
06-17
Screenshot_20250617_183244.jpg
Java开发高还原度坦克大战游戏及文章分享
06-17
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/27aaeeaf622d 很抱歉，我无法成功解析您提供的链接。这可能是由于链接本身存在问题，或者与网络状况有关。建议您检查链接的合法性，确认网址是否正确无误，或者稍后再尝试访问。如果您有其他问题需要帮助，或者需要我协助回答与该链接无关的内容，请随时告知，我会尽力为您提供支持。
百度地图GPS导航软件压缩包
06-17
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/5c50e6120579 在Android移动应用开发中，定位功能扮演着极为关键的角色，尤其是在提供导航、本地搜索等服务时，它能够帮助应用获取用户的位置信息。以“baiduGPS.rar”为例，这是一个基于百度地图API实现定位功能的示例项目，旨在展示如何在Android应用中集成百度地图的GPS定位服务。以下是对该技术的详细阐述。 百度地图API简介 百度地图API是由百度提供的一系列开放接口，开发者可以利用这些接口将百度地图的功能集成到自己的应用中，涵盖地图展示、定位、路径规划等多个方面。借助它，开发者能够开发出满足不同业务需求的定制化地图应用。 Android定位方式 Android系统支持多种定位方式，包括GPS（全球定位系统）和网络定位（通过Wi-Fi及移动网络）。开发者可以根据应用的具体需求选择合适的定位方法。在本示例中，主要采用GPS实现高精度定位。 权限声明 在Android应用中使用定位功能前，必须在Manifest.xml文件中声明相关权限。例如，添加<uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_FINE_LOCATION" />，以获取用户的精确位置信息。 百度地图SDK初始化 集成百度地图API时，需要在应用启动时初始化地图SDK。通常在Application类或Activity的onCreate()方法中调用BMapManager.init()，并设置回调监听器以处理初始化结果。 MapView的创建 在布局文件中添加MapView组件，它是地图显示的基础。通过设置其属性（如mapType、zoomLevel等），可以控制地图的显示效果。 定位服务的管理 使用百度地图API的LocationClient类来管理定位服务
物联网与智能家居_基于Django框架与MQTT协议_集成Mosquitto认证插件与自动消息重发功能_用于构建安全可靠的物联网消息发布订阅系统与设备管理平台_支持Python后端开发与Web.zip
06-17
物联网与智能家居_基于Django框架与MQTT协议_集成Mosquitto认证插件与自动消息重发功能_用于构建安全可靠的物联网消息发布订阅系统与设备管理平台_支持Python后端开发与Web.zip
射频卡芯片_CLRC66301HN,551_规格书_中文.pdf
06-17
射频卡芯片_CLRC66301HN,551_规格书_中文
《飞跃手册系列汇总资料合集》
06-17
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/dab15056c6a5 很久以前，人们就意识到留学是一个极其复杂的过程。最早期的留学生大多是国内名校的学生，他们凭借奖学金出国深造，那是一个充满理想的年代。当时，留学申请的流程极为繁琐，九十年代时，电子邮件尚未普及，越洋电话费用高昂，申请留学往往需要提前3年左右开始准备，递交材料、交流信息主要依靠纸质信件，一来一回可能需要数月时间。能在这样的条件下坚持下来，几乎需要一种信念支撑。 在那个时期，留学论坛是留学生们交流的重要平台，滴答、GTER、紫霞、北大未名等论坛非常有名。北大未名论坛上，一群已经出国或准备出国的校友们，凭借自己的经验和资源，精心整理了一份详尽的留学指南——《飞跃手册》。这份手册涵盖了留学的全过程：前期包括什么样的人适合留学、申请前应做哪些准备；中期涉及申请材料的撰写、如何获取有用信息；后期甚至包括飞跃前该带什么礼物等内容。其细致程度令人惊叹，比如申请时该拜什么寺庙、如何乘坐公交车前往、车票价格以及香火钱数额等，都一一介绍清楚。而且这份手册是免费提供给有需要的人的，为广大留学生提供了极大的帮助。
Unity 3D版抓娃娃机高级版
06-17
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/d3128e15f681 在Unity 3D平台上，对“抓娃娃机Claw Machine Pro”这一表述进行替换，可以表述为：在Unity 3D开发环境中，有一款名为“抓娃娃机Claw Machine Pro”的项目。它是一款基于Unity 3D技术制作的抓娃娃机模拟游戏。抓娃娃机Claw Machine Pro利用Unity 3D的强大功能，构建出了一个逼真的抓娃娃机游戏场景。通过Unity 3D引擎，玩家可以在抓娃娃机Claw Machine Pro中体验到抓取娃娃的乐趣。抓娃娃机Claw Machine Pro在Unity 3D的框架下，实现了抓娃娃机游戏的各种功能。
wood_table_worn_4k.blend.zip
06-17
Blender材质资源-unity开发-游戏开发-美术资源 `wood_table_worn_4k.blend.zip` 是一款高质量的Blender材质资源，展现出一张历经岁月的旧木桌表面效果，木纹自然清晰，带有明显的磨损痕迹、划痕、色斑和边缘退色，质感真实、富有故事感。该材质采用4K分辨率贴图，支持PBR工作流，包含Albedo（颜色）、Normal（法线）、Roughness（粗糙度）、Displacement（位移）等，节点已在.blend文件中预设完毕。适用于复古室内建模、废弃场景、乡村风格环境或历史感强烈的游戏与动画项目，也可导出贴图用于Unity等引擎中，是一款极具生活质感与年代氛围的美术资源。
Springboot集成Xxl-Job实战代码示例
最新发布
06-17
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/9ce3e35e0f39 在当今的微服务架构中，定时任务是不可或缺的，它广泛应用于数据同步、报表生成、缓存更新等场景。xxl-job是一款功能强大的分布式任务调度平台，具备易用的可视化界面、高效稳定的分布式调度能力以及丰富的调度策略。与SpringBoot的集成，使得定时任务的管理和执行变得更加高效便捷。本文将详细介绍如何将xxl-job与SpringBoot进行集成，实现高效的定时任务管理。 xxl-job包含两个核心组件： 调度中心（xxl-job-admin）：负责任务的注册、管理和调度。 执行器（xxl-job-executor）：负责任务的实际执行，可以部署在多个节点上，实现分布式运行。 添加依赖：在SpringBoot项目中，通过pom.xml文件引入xxl-job-admin和xxl-job-executor的依赖，确保版本匹配。 配置调度中心：在xxl-job-admin中配置数据库连接信息，创建表结构，并在application.properties中设置调度中心的访问地址。 配置执行器：在xxl-job-executor-sample-springboot模块中，配置执行器的属性，如ID、名称、IP等，并指定调度中心的地址。 编写Job Handler：在xxl-job-executor-sample-springboot中创建一个实现com.xxl.job.core.handler.IJobHandler接口的类，定义任务逻辑，并通过@Component注解进行自动扫描。 注册Job Handler：在启动类中，通过@Autowired注入XxlJobAdminConfig，并调用registerJobHandler方法将Job Handler注册到执行器中。 创建任务：在xxl-job-
编程语言Python3 数据类型转换与运算符详解：基础概念、类型转换及各类运算符应用实例
06-17
内容概要：本文详细介绍了Python3中的数据类型转换和运算符。数据类型转换分为隐式类型转换和显式类型转换，前者由Python自动完成，后者通过内置函数如int()、float()、str()等实现。文章通过多个实例展示了不同类型数据之间的转换及其应用场景，强调了隐式转换的局限性和显式转换的重要性。此外，文章还系统讲解了Python的各种运算符，包括算术、比较、赋值、逻辑、位运算符、成员运算符、身份运算符以及运算符优先级。每个运算符都配有详细的描述和实例，帮助读者理解其功能和使用方法。 适用人群：对Python有一定基础，希望深入理解数据类型转换和运算符机制的开发者，尤其是初学者和中级程序员。 使用场景及目标：①掌握隐式和显式类型转换的区别及应用；②理解各类运算符的功能和使用场景，如算术运算符用于数学计算、比较运算符用于条件判断、逻辑运算符用于控制流程等；③熟悉运算符优先级，避免因优先级不当导致的错误。 其他说明：文章不仅提供了理论知识，还结合了大量实例，使读者能够在实践中加深理解。对于复杂的概念如海象运算符和按位运算符，文章也进行了详细的解释。此外，文章还提醒读者注意Python3中已不再支持的<>运算符，并给出了替代方案。
【遥感与地理信息系统】基于随机森林的冰川分类模型：多时相遥感影像处理与分类精度评估了文档的主要内容
06-17
内容概要：本文详细介绍了利用Google Earth Engine (GEE) 和机器学习技术对冰川进行分类和变化检测的工作流程。具体步骤包括数据准备、图像裁剪、特征选择、模型训练与评估以及结果可视化。首先，从Google Drive加载并裁剪多时相冰川遥感影像及其标签数据，选择特定波段作为特征输入。然后，采用随机森林分类器对训练集（2016年两个冰川的数据）进行训练，并通过多种波段组合优化模型性能。接着，针对测试集（Unteraar冰川在2016、2018、2020和2022年的数据），计算各年份的分类精度，应用高斯滤波平滑分类结果，并生成最终的二值分类图。最后，通过图表展示了不同年份的分类效果，并提供了详细的分类报告。 适合人群：对遥感图像处理、地理信息系统（GIS）、机器学习有一定基础的研究人员或工程师，特别是关注冰川变化监测领域的专业人士。 使用场景及目标：① 学习如何使用Python结合GEE进行大规模遥感数据分析；② 掌握基于随机森林的冰川分类方法，理解不同波段组合对分类准确性的影响；③ 了解如何通过后处理手段如高斯滤波提升分类结果的质量。 其他说明：此工作流适用于Google Colab环境，依赖于Google Drive存储数据，所有代码均可直接运行。读者应具备基本的Python编程技能，熟悉常用的数据科学库如NumPy、Pandas、Scikit-Learn等，并对遥感基础知识有所了解。建议读者在实际操作过程中调整参数设置，探索更多可能的优化方向。
【计算机视觉】Swin Transformer结合DLKA与SSPP模块：图像分类模型结构改进与实现
06-17
内容概要：本文介绍了一种基于Swin Transformer的改进模型，结合了动态大核注意力机制（DLKA）和空间金字塔池化（SSPP）。DLKA模块通过通道注意力和空间注意力的结合，增强了特征图的表征能力；SSPP模块通过多尺度池化操作，提取不同尺度下的特征信息。文章详细展示了DLKA和SSPP模块的具体实现，包括它们的初始化和前向传播过程。此外，还介绍了如何将这两个模块集成到预训练的Swin Transformer模型中，以提升模型性能。最后，通过构建并测试了一个简单的模型实例，验证了模型的输出形状符合预期。 适合人群：对深度学习有一定了解，尤其是熟悉PyTorch框架和计算机视觉领域的研究人员或工程师。 使用场景及目标：①希望深入了解注意力机制和多尺度特征提取方法在卷积神经网络中的应用；②需要在现有模型基础上进行改进以提升模型性能的研究人员；③想要学习如何将自定义模块集成到预训练模型中的开发者。 阅读建议：由于本文涉及较多的技术细节和代码实现，建议读者在阅读时结合PyTorch官方文档，逐步理解每个模块的功能和实现方式，并尝试运行示例代码以加深理解。
物联网开发_跨平台移动应用开发_Cordova插件_MQTT协议_Android_iOS_Windows_UWP_SSL_TLS加密_消息队列遥测传输_客户端实现_多平台支持_设备间通信_远程.zip
06-17
物联网开发_跨平台移动应用开发_Cordova插件_MQTT协议_Android_iOS_Windows_UWP_SSL_TLS加密_消息队列遥测传输_客户端实现_多平台支持_设备间通信_远程.zip
评论
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

打赏作者

江燕娇

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

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