first step, first careful

本文作者分享了从一家专注于MFC界面的国有企业辞职后,决心深入学习算法与数据结构的心路历程。通过解决一个简单的数组倒序问题,作者反思并逐步扩展了自己的知识体系。文章中详细记录了从遇到数组越界错误到成功解决的过程,并通过代码实例展示了优化设计的重要性。此外,作者还尝试将原有函数打包为函数模板,以此作为进一步提升编程技巧的练习。


第一次发表技术博客,谨以此几句,抒发自己的激动之情。


刚刚从博奥(国企专做MFC界面)辞职,想好好修炼下内功:算法与数据结构。遂从网络上找到一个无名小题磨磨枪,实现一个数组的倒序存储。如a,b,c,d到d,c,b,a; 开始以为很简单,但是手实在太生了,很多基础知识都忘了。现在从这个小程序,逐一开始扩展:

#include "stdafx.h"
#include 
using namespace std;

void reverse_order(char * p, int len)
{
    char tmp;
    if (len%2)
    {
        for(int i=0; i<(len-1)/2; i++)
        {
            tmp    =  p[i];
            p[i]   =  p[len-i-1];
            p[len-i-1] =  tmp;
        }
    }
    else
    {
        for(int i=0; i

问题1:在用VS2010写一段代码,首先不是算法问题,但是调试的时候发现报 Stack around the variable 'xxx' was corrupted 的错误,这不是什么高大上的错误,后来发现是  数组越界  造成的。问题发现是从一篇博客借鉴的:http://blog.youkuaiyun.com/delphiwcdj/article/details/6336808  仔细阅读他的博客,再去对应找自己的数组是否也存在数组越界,发现果然出现在13-14和22-23行代码(13-14和22-23行的代码是本来是一样的,但是为了表达清晰,13-14是正确的不越界的代码,而22-23是错误越界代码)。在22-23行代码中,当 i=0 就马上出现了p[0] = p[len] 的数组越界问题,解决之后,程序正常运行!

问题2:优化设计---将函数打包为函数模板,练习一下

// test1.cpp : Defines the entry point for the console application.
//

#include "stdafx.h"
#include 
using namespace std;

template                    //These placeholders, in this case, T, are used to specify the types of the function’s
                                        //parameters , to specify the function’s return type  and to declare variables
                                        //within the body of the function definition.
void reverse_order(T * p, int len)
{
	char tmp;
	if (len%2)
	{
		for(int i=0; i<(len-1)/2; i++)
        {
			tmp    =  p[i];
			p[i]   =  p[len-i-1];
			p[len-i-1] =  tmp;
		}
	}
	else
	{
		for(int i=0; i






数据集介绍:电力线目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:电力线目标检测数据集 图片数量: 训练集:2898张图片 验证集:263张图片 测试集:138张图片 总计:3299张图片 分类类别: 类别ID: 0(电力线) 标注格式: YOLO格式,包含对象标注信息,适用于目标检测任务。 数据格式:JPEG/PNG图片,来源于空中拍摄或监控视觉。 二、适用场景 电力设施监控与巡检: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和定位电力线的AI模型,用于无人机或固定摄像头巡检,提升电力设施维护效率和安全性。 能源与公用事业管理: 集成至能源管理系统中,提供实时电力线检测功能,辅助进行风险 assessment 和预防性维护,优化能源分配。 计算机视觉算法研究: 支持目标检测技术在特定领域的应用研究,促进AI在能源和公用事业行业的创新与发展。 专业培训与教育: 数据集可用于电力行业培训课程,作为工程师和技术人员学习电力线检测与识别的重要资源。 三、数据集优势 标注精准可靠: 每张图片均经过专业标注,确保电力线对象的定位准确,适用于高精度模型训练。 数据多样性丰富: 包含多种环境下的电力线图片,如空中视角,覆盖不同场景条件,提升模型的泛化能力和鲁棒性。 任务适配性强: 标注格式兼容YOLO等主流深度学习框架,便于快速集成和模型开发,支持目标检测任务的直接应用。 实用价值突出: 专注于电力线检测,为智能电网、自动化巡检和能源设施监控提供关键数据支撑,具有较高的行业应用价值。
【弹簧阻尼器】基于卡尔曼滤波弹簧质量阻尼器系统噪声测量实时状态估计研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于卡尔曼滤波的弹簧质量阻尼器系统噪声测量与实时状态估计”展开研究,利用Matlab代码实现对系统状态的精确估计。重点在于应用卡尔曼滤波技术处理系统中存在的噪声干扰,提升对弹簧质量阻尼器系统动态行为的实时观测能力。文中详细阐述了系统建模、噪声特性分析及卡尔曼滤波算法的设计与实现过程,展示了滤波算法在抑制测量噪声、提高状态估计精度方面的有效性。同时,该研究属于更广泛的信号处理与状态估计技术应用范畴,适用于复杂动态系统的监控与控制。; 适合人群:具备一定控制系统理论基础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事动态系统建模、状态估计与滤波算法研究的相关人员。; 使用场景及目标:①应用于机械、航空航天、自动化等领域中对振动系统状态的高精度实时估计;②为噪声环境下的传感器数据融合与状态预测提供算法支持;③作为卡尔曼滤波算法在实际物理系统中应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实践,深入理解系统建模与滤波器设计的关键步骤,关注噪声建模与滤波参数调优对估计性能的影响,并可进一步拓展至扩展卡尔曼滤波(EKF)或无迹卡尔曼滤波(UKF)在非线性系统中的应用。
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