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最新推荐文章于 2024-05-13 22:46:32 发布
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如何逆向遍历map——C++新手上机疑难点总结⑨
weixin_43868032的博客
04-27 3475
如何逆向遍历map——C++新手上机疑难点总结⑨1. 正向遍历map：2. 逆向遍历map： 1. 正向遍历map： map<int, int> mymap; map<int, int>::iterator it; for(it=mymap.begin();it!=mymap.end();it++){ cout << it->first <<...
Shadow Map ———— PCSS（percentage-closer Soft Shadow）
kevin_dust的专栏
07-14 4572
Shadow Map  ———— PCSS（percentage-closer Soft Shadow）   1、PCSS解决了什么问题 传统的PCF每一次采样过滤耗费很大（每次都要遍历附近的几个点，虽然用了泊松分布，但还是不可避免），PCSS算法基本解决了该问题（通过动态计算采样范围，使用FindBlocker剔除非阴影点） 传统的PCF半影不够逼真…PCSS算法通过计算准确的半影范围解决
JavaScript 引用类型——Map
volunteer1024的博客
03-20 707
JavaScript 引用类型——Map实例方法创建MapMap 和 Object 实例方法 new Map() —— 创建 map。 map.set(key, value) —— 根据键存储值。 map.get(key) —— 根据键来返回值，如果 map 中不存在对应的 key，则返回 undefined。 map.has(key) —— 如果 key 存在则返回 true，否则返回 false。 map.delete(key) —— 删除指定键的值。 map.clear() —— 清空 map。 m
Java集合 —— Map集合
Champion_me的博客
06-29 741
Map集合
集合框架——Map集合
weixin_66276906的博客
03-28 1057
集合框架——Map集合
STL——map的使用
qq_35793616的博客
08-08 677
作为STL库中的成员，map的功能也是非常强大的MAP的使用用途：map，我们可以把它与数学里的映射f(x)联系到一起，对于每一个x值，都有且仅有相对应的一个映射f（x）。这样，我们已知x，就可以很方便的查询其映射。map同理，已知一个变量，可以方便的查询其所对应的映射。剩下的，好像没什么了。使用方法：map<数据类型1，数据类型2> 变量名； 注意： 1. 数据类型1 与 数据类型2 可以相
STL——map/multimap容器
啊丢_的博客
05-13 459
【代码】STL——map/multimap容器。
Map——如何根据key取value，以及不指定key取出所有的value
热门推荐
老孟嘚吧嘚
08-09 6万+
根据key取其value 不知key取map里的value值——用map.keySet() 不知key取map里的value值——用Iterator 迭代 不知key取map里的value值——用map.entrySet() 源码 运行结果 总结 根据key取其value Map&amp;lt;String, String&amp;gt; map = new HashMap&amp;l...
java——集合——Map集合——Map集合的概述
小白龙白龙马的博客
11-19 205
TF 2.0 Symbols Map——tf2函数对应关系
03-14
TF 2.0 Symbols Map (contact: webpaige@google.com) tf2.0函数 该文档为tf2函数对应关系，(你要是会员就下载，不是会员就私我，我给你发)
【c++】——map和set（csdn）————程序.pdf
12-04
C++中的`map`和`set`是STL（Standard Template Library）中两种重要的关联容器。它们都基于红黑树数据结构，提供了高效的数据插入、查找和删除操作。以下是关于`set`和`map`的详细说明： **set** 1. **底层结构**...
基于stm32的万年历.zip
01-09
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基于STM32的全自动节水灌溉系统.zip
01-09
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13.000.001.0503.zip
最新发布
01-09
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基于JavaWeb的线上数码个性化购物平台的设计与实现源码.zip
01-09
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SCI复现基于纳什博弈的多微网主体电热双层共享策略研究（Matlab代码实现）
01-09
【SCI复现】基于纳什博弈的多微网主体电热双层共享策略研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于纳什博弈的多微网主体电热双层共享策略研究”展开，结合Matlab代码实现，复现了SCI级别的科研成果。研究聚焦于多个微网主体之间的能源共享问题，引入纳什博弈理论构建双层优化模型，上层为各微网间的非合作博弈策略，下层为各微网内部电热联合优化调度，实现能源高效利用与经济性目标的平衡。文中详细阐述了模型构建、博弈均衡求解、约束处理及算法实现过程，并通过Matlab编程进行仿真验证，展示了多微网在电热耦合条件下的运行特性和共享效益。; 适合人群：具备一定电力系统、优化理论和博弈论基础知识的研究生、科研人员及从事能源互联网、微电网优化等相关领域的工程师。; 使用场景及目标：① 学习如何将纳什博弈应用于多主体能源系统优化；② 掌握双层优化模型的建模与求解方法；③ 复现SCI论文中的仿真案例，提升科研实践能力；④ 为微电网集群协同调度、能源共享机制设计提供技术参考。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐行理解模型实现细节，重点关注博弈均衡的求解过程与双层结构的迭代逻辑，同时可尝试修改参数或扩展模型以适应不同应用场景，深化对多主体协同优化机制的理解。
【​ 物体识别 尺度不变性 图像匹配​】尺度不变关键点的独特图像特征（Matlab代码实现）
01-09
【​ 物体识别 尺度不变性 图像匹配​】尺度不变关键点的独特图像特征（Matlab代码实现）内容概要：本文档围绕“物体识别、尺度不变性、图像匹配”主题，重点介绍了利用尺度不变特征变换（SIFT）算法提取图像中具有尺度不变性的关键点，并结合RANSAC算法实现高分辨率图像的精确匹配与伪造检测。文档提供了完整的Matlab代码实现，详细展示了如何构建独特图像特征以应对旋转、缩放和平移变化，确保在不同条件下仍能稳定识别和匹配图像内容。此外，文档还提到了图像处理技术在科研中的广泛应用，包括图像识别、分割、配准、融合等，突出其在实际项目中的技术价值。; 适合人群：具备一定图像处理基础和Matlab编程经验的科研人员、研究生及从事计算机视觉相关工作的技术人员。; 使用场景及目标：①用于高分辨率图像的匹配与拼接任务；②应用于图像伪造检测与版权保护；③支持物体识别系统中对尺度、角度变化的鲁棒性需求；④为学术研究和工程实践提供可复现的技术方案与代码参考。; 阅读建议：建议读者结合文档提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注SIFT特征提取与RANSAC匹配优化的实现细节，同时可拓展学习其他图像处理技术模块以增强综合应用能力。
【毕业设计】STM32智能小区充电桩系统MF-毕业源码案例设计.zip
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自建地图：OpenStreetMap——开源维基世界地图详解
OpenStreetMap（OSM）是一个全球性的、开源的地理信息系统，它提供了免费且可编辑的世界地图数据。这个项目鼓励每个用户成为自己的地图制图师，通过协作共享和更新地理信息，使得任何人都可以访问和参与到地图的创建...
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