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List、Queue、Deque、Stack常用方法总结 List、Queue、Deque、Stack常用方法总结

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天桥下的卖艺者

中国老年健康调查（CLHLS）数据挖掘教程（1）--CLHLS简介和数据下载北京大学主持的"中国老年健康调查(CLHLS)"是一项覆盖全国23个省市的长期追踪研究，1998-2018年间完成8次调查，累计入户访问11.3万人次，其中80岁以上高龄老人占67.4%。研究收集了老人健康、认知、社会参与及照料需求等丰富数据，并包含2.89万死亡老人临终前状况。调查数据已通过开放平台免费共享，被1万多位学者使用，产出大量学术成果。该数据集以sav格式存储，包含8次调查数据，采用特定编码系统标记不同变量类型和缺失值。作为研究中国高龄老人健康的重要资源，该调查特别适合膳食模

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要努力啊啊啊

YOLOv4 正负样本划分详解样本类型条件是否参与定位损失是否参与置信度损失是否参与分类损失✅ 正样本IoU 最大或 IoU > threshold（可选）✅ 是✅ 是✅ 是❌ 负样本无任何 GT 与其重叠❌ 否✅ 是❌ 否🧩 Ignore 样本IoU > ignore_thresh 但非最大匹配❌ 否❌ 否（默认）❌ 否# Step 1: 确定 GT 中心所在的 grid cell# Step 2: 计算每个 anchor 与 GT 的 IoU。

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文件系统2（Linux下） Linux文件系统中，inode不能跨分区，分区需挂载到目录才能使用。通过路径前缀可定位文件所在分区。硬链接（ln命令）是多个文件名映射同一inode，通过引用计数管理删除；目录因存在.和..默认引用计数为2，且禁止硬链接以避免环路。软链接（ln -s）则是独立文件，存储目标文件路径，用于快捷方式。软硬链接区别在于：硬链接共享inode，软链接为独立文件。

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【Java树形菜单系统设计与实现】【代码】【Java树形菜单系统设计与实现】

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python 爬虫，爬取某乎某个用户的全部内容 + 写个阅读 app，慢慢读。所以，如果你也曾被知乎（或其他平台的）无限滚动折磨，如果你也想系统地“啃”完某位大神的全部精华，不妨试试这个思路。用一点点代码的魔法，就能为自己打造一个清爽、高效的专属“续读导航站”。知乎那“永无止境”的动态流，让你每次重新打开页面，都得像考古一样，费劲地滚动、再滚动，才能找到上次阅读的“断点”这种感觉，就像在知识的海洋里丢了指南针，令人抓狂！我需要一个工具，能帮我把这位大V的文章“摊开来”，让我能清晰地看到列表，从容地选择，最重要的是——希望这个因“追更”而生的故事，能给你带来一些解决问题的灵感！

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目标检测相关【清晰易懂】目标检测的进一步扩展，不仅定位物体的位置，而且给出物体的精确轮廓。它通常需要通过mask来标注每个物体的像素级区域。目标检测不仅检测物体的位置，还要精确预测物体的角度，通过旋转的矩形框来标注物体，而不是简单的水平矩形框。例如，在遥感卫星图像里检测船只，如果不用旋转框，可能一个框套住了两艘船。而旋转框可以斜着框住每一艘船，更准确。

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你是橙子那我是谁

Redis的list的底层原理 Redis list底层实现原理及应用解析摘要：本文深入剖析Redis list数据结构的底层实现机制。Redis list采用双向链表设计，支持O(1)时间复杂度的两端操作，其内部实现经历了从ziplist/linkedlist到quicklist的演进。quicklist作为Redis 3.2后的默认实现，结合了ziplist的高内存利用率和linkedlist的操作灵活性。文章详细讲解了list的编码转换机制、执行流程，并给出消息队列、最新消息列表等典型应用场景。最后提出配置优化建议和使用最佳实践，

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目标检测标注格式这是一个非常核心且重要的问题。理解这三种主流标注格式的区别，对于进行目标检测任务至关重要。我将通过一个和来帮助你彻底弄懂它们。

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HTML的最基础入门知识，从零开始逐步讲解，适合为后续爬虫技术打基础：本文介绍了HTML基础知识，重点讲解了网页爬虫需要掌握的核心内容。主要包括：1）HTML是通过标签构建网页的标记语言；2）基本文件结构包含head和body；3）必须掌握的5个基础标签（标题、段落、链接、图片、换行）；4）标签嵌套规则；5）爬虫关注的关键属性（id、class、href/src）。文章还提供了创建简单网页的实践练习，并建议学习使用开发者工具分析网页结构。最后指出爬虫学习只需掌握关键标签和属性，无需完整HTML知识，特别提醒注意动态加载内容的问题。

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视觉与物联智能

Python图像处理基础（六）本文介绍了图像处理中的几种特殊图像格式和存储方式。首先讲解了双层图像，即只包含黑白像素的单一比特图像，常用于传真机和打印机。其次讨论了高色阶图像（10-14位）在专业摄影中的应用优势。然后详细说明了基于调色板的图像工作原理，包括固定和自适应两种调色板方案。接着阐述了三种实现透明度的技术：Alpha通道、透明调色板条目和透明颜色定义。最后介绍了隔行扫描和交替像素排序等图像数据存储顺序优化方法，这些技术可以改善大图像的渐进式加载体验。文章涵盖了从基础到专业的各类图像存储技术特点和应用场景。

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计算机视觉与深度学习｜低照度图像增强算法综述（开源链接，原理，公式，代码）激光雷达与可见光融合已在自动驾驶夜间感知中取得初步进展。当前主观评价（如MOS）与客观指标（PSNR/SSIM）常存在分歧，需建立感知质量统一的评估标准。轻量化设计仍是移动端部署的关键。WaveletMamba的线性复杂度模型为实时处理提供新思路。实验表明，该方法在PSNR指标上超越SOTA方法2.1dB，推理速度提升3倍。是传统方法的基石，由Edwin Land提出。开发如事件相机等新型传感器，其高动态范围特性可从根本上缓解低照问题。该方法在保留结构的同时抑制噪声，计算复杂度仅为。

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java 基础方法 list分页 @date: 2025年6月16日 0016 上午 11:24:41。* @date: 2025年6月16日 0016 上午 11:28:41。* @date: 2025年6月16日 0016 下午 01:22:22。voPageTest1.setPName("1号位置");voPageTest2.setPName("2号位置");voPageTest3.setPName("3号位置");* @description: list分页。* @description: 分页测试。* list 分页返回。

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java1234_小锋

Java里ArrayList和LinkedList有什么区别？ Java里ArrayList和LinkedList有什么区别？

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python实战项目73：基于python的微博文本情感分析本文介绍了一个基于Python的微博文本情感分析项目。项目使用爬虫获取2000条关于"文化冲突"的微博数据，经过数据预处理（包括缺失值处理、重复值删除等）后，采用SnowNLP模块进行情感分析。实验结果显示该模型能有效分析微博文本的情感倾向，为研究文化冲突相关话题提供了数据支持。项目完整展示了从数据采集、清洗到情感分析的全过程，具有实际应用价值。

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List的简单模拟实现本文介绍了一个简单的链表示例实现，链表的基本结构设计：使用带头双向循环链表定义list_node结构体作为节点实现空链表构造和尾插功能迭代器实现：通过类封装方式实现迭代器重载运算符(++、*、!=等)实现begin()和end()方法其他功能实现：链表析构函数erase和clear方法后置++等运算符重载需要注意：迭代器不管理节点内存const和引用在运算符重载中的意义通过哨兵结点简化实现这个实现展示了链表的基本操作机制，可作为更完整容器实现的起点。

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爬虫技术：数据获取的利器与伦理边界在当今数字化时代，数据如同石油一般珍贵，而爬虫技术则是获取数据的重要手段之一。它像一个不知疲倦的网络蜘蛛，穿梭于互联网的各个角落，为我们收集海量信息。然而，爬虫技术并非简单的技术工具，它背后蕴含着复杂的技术原理、应用场景以及伦理考量。

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要努力啊啊啊

YOLOv5 模型结构详解输出层级特征图尺寸输出通道数P3/880×80256P4/1640×40512P5/3220×201024✅ 这些 anchor 是通过 K-Means 聚类 COCO 数据集得到的，与 YOLOv4 相同。│├─ Focus Layer → Conv + Slice 操作├─ CSPDarknet53 主干网络││ ├─ 上采样 + Concatenate│ └─ C3 Block + 下采样│模块内容✅ 主干网络CSPDarknet53（轻量化版本）

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list使用及模拟 list是支持常数时间内任意位置插入删除的序列容器，具备双向迭代能力。其底层为双向链表结构，各元素存于独立节点，通过指针指向前后元素。与forward_list的主要区别：后者是单链表，仅支持单向迭代，结构更简单高效。相比array、vector、deque等序列容器，list在任意位置插入/删除元素的效率更优。缺陷：不支持随机访问（如访问第6个元素需线性迭代），且因节点存储额外信息，对存储小元素的大列表可能更占空间。

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动态IP也能玩：个人电脑搭建外网访问服务器的端口映射与域名解析技巧在家庭宽带普遍使用动态IP的环境下，想通过个人电脑搭建可外网访问的服务器，最大的挑战在于IP地址的频繁变动。传统方案依赖固定公网IP，但通过「端口映射」与「动态域名解析」技术，即使IP地址不断变化，也能实现稳定的外网访问。通过端口映射与动态域名解析，即使在动态IP环境下，也能轻松搭建稳定的外网可访问服务器。动态域名解析服务（DDNS）会实时监测IP变化，并自动更新域名对应的IP地址，确保域名始终指向正确的服务器。- 公网IP+静态解析：需运营商分配公网IP且绑定固定域名（成本高，部分地区不支持）。

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人工智能博士: 王博Kings，985AI博士在读，优快云博客专家，华为云专家，是《机器学习手推笔记》、《深度学习手推笔记》等作者；在人工智能、计算机视觉、无人驾驶等具有丰富的经验。

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Matrix 工作室: 为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。

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理想不闪火: 研究开放环境下的深度学习算法、生成模型推理加速和医学图像。欢迎订阅专栏！

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