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我也要
【题目】
【代码】
【方法1】双指针——快慢指针
class Solution:
def middleNode(self, head: ListNode) -> ListNode:
fast,slow=head,head
while fast:
fast=fast.next
if fast:
fast=fast.next
slow=slow.next
return slow
YOLOv10注意力革新：小波域注意力（WDA）如何实现多尺度特征精准聚焦
本文深入解析YOLOv10中的小波域注意力（WDA）机制，探讨其如何通过频域分解与动态聚焦实现多尺度特征精准提取。WDA模块结合离散小波变换与注意力机制，显著提升小目标检测性能，在VisDrone数据集上AP提升达12.6%。文章详细介绍了两种集成方案及代码实现，为计算机视觉开发者提供实用指南。
LeetCode_双指针_简单_876.链表的中间结点
目录1.题目2.思路3.代码实现（Java） 1.题目 给定一个头结点为 head 的非空单链表，返回链表的中间结点。 如果有两个中间结点，则返回第二个中间结点。 示例 1： 输入：[1,2,3,4,5] 输出：此列表中的结点 3 (序列化形式：[3,4,5]) 返回的结点值为 3 。 (测评系统对该结点序列化表述是 [3,4,5])。 注意，我们返回了一个 ListNode 类型的对象 ans，这样： ans.val = 3, ans.next.val = 4, ans.next.next.val = 5
从零到一：Firefly-RK3399上的Ubuntu镜像构建与GPU加速实战
本文详细介绍了在Firefly-RK3399开发板上从零构建深度优化的Ubuntu系统镜像的全过程，包括交叉编译环境配置、内核定制、GPU加速环境部署（Mesa Panfrost驱动、OpenCL/Vulkan支持）以及深度学习推理优化（TFLite + LinuxNN）。通过实战案例展示了如何充分发挥Mali-T860 GPU的硬件潜力，提升边缘AI应用的性能和能效。
【LeetCode-简单】876. 链表的中间结点 - 双指针
876. 链表的中间结点 注意 head 指针指向第一个数 解法一：单指针法 /** * Definition for singly-linked list. * struct ListNode { * int val; * ListNode *next; * ListNode() : val(0), next(nullptr) {} * ListNode(int x) : val(x), next(nullptr) {} * ListNode(int
DaVinci Developer中枚举类型变量的创建与实战应用
本文详细介绍了在DaVinci Developer中创建和使用枚举类型变量的方法与实战应用。通过智能温控系统的案例，阐述了枚举类型在嵌入式开发中的核心价值，包括提升代码可读性、类型安全性和维护便捷性。文章还提供了枚举类型在状态机实现和多模块协同中的高级应用技巧，以及调试与优化的实用建议。
车载与安防项目实战：如何用RK3588搭配NVP6158C实现4路AHD摄像头BT1120接入与同步预览
本文详细解析了基于RK3588处理器与NVP6158C解码芯片实现4路AHD摄像头BT1120接入与同步预览的技术方案。针对车载环视和安防监控场景，重点探讨了硬件架构设计、BT1120接口配置、多路同步机制及Android HAL适配等核心问题，提供了从底层驱动到上层应用的完整实现路径，为相关领域的工程实践提供可靠参考。
【链表-简单】876. 链表的中间结点（三种解法：单双指针、辅助数组）
【题目】 给定一个头结点为 head 的非空单链表，返回链表的中间结点。 如果有两个中间结点，则返回第二个中间结点。 【示例 1】 输入：[1,2,3,4,5] 输出：此列表中的结点 3 (序列化形式：[3,4,5]) 返回的结点值为 3 。 (测评系统对该结点序列化表述是 [3,4,5])。 注意，我们返回了一个 ListNode 类型的对象 ans，这样： ans.val = 3, ans.next.val = 4, ans.next.next.val = 5, 以及 ans.next.next.nex
基于Simulink进行步进电机的重复控制仿真建模
目的：通过引入一个周期延迟环节来补偿系统的周期性误差，从而提高系统对周期性参考信号或扰动的跟踪性能。方法内部模型原理：在控制器中嵌入一个与周期性信号相关的模型（例如周期延迟环节），以实现对周期性误差的零稳态误差控制。滤波器设计：为了避免高频噪声放大，通常会在重复控制器中加入低通滤波器。优势对周期性信号具有良好的跟踪性能。不需要精确的数学模型即可实现高性能控制。挑战：需要合理设计重复控制器的参数以避免系统不稳定。
leetcode刷题日记：LCR 142. 训练计划 IV，876. 链表的中间结点
今天的两道题涉及到的知识点是双指针以及合并链表的一些技巧（我是使用的迭代法的，看了题解之后才搞明白，希望能给大家讲清楚）
基于TIA博途的一阶滞后滤波+中位值滤波+堆栈平均值滤波算法SCL语言程序（封装FB库）
基于TIA博途的一阶滞后滤波+中位值滤波+堆栈平均值滤波算法SCL语言程序（封装FB库）
C++笔记之emplace_back()，push_back()性能比较i++ 、 ++i
操作是否需要临时对象/拷贝性能需要（构造临时对象）较慢不需要（直接构造）较快i++需要（保存旧值）对于内置类型无影响，但对于自定义类型（如迭代器、大对象）会有拷贝开销++i不需要相对更快（尤其是自定义类型）都存在"是否需要额外的临时对象/拷贝"这一性能差异点和++i都是更高效的版本（避免临时对象/拷贝）和i++都可能产生额外的临时对象（前者构造临时对象，后者保存旧值）对于内置类型（如int），i++和++i性能几乎没有差异（编译器会优化）；但对于自定义类型（尤其是迭代器等重量级对象），
如何用快慢指针优雅地找到链表的中间结点？——LeetCode 876 题详解
LeetCode 876题（链表的中间结点），通过对比暴力解法和快慢指针法，揭示高效算法的核心思想。暴力法需两次遍历（O(n)时间），而快慢指针法仅需一次遍历即可定位中间节点，时间复杂度相同但更优雅。关键点在于快指针每次走两步，慢指针走一步，最终慢指针位置即所求。文章还拓展了快慢指针的其他应用（如环检测、删除中间节点），并引导读者思考变种问题。通过示例代码和步骤拆解，帮助读者掌握双指针技巧，提升面试竞争力。
【实战】YOLOv5/v8模型→RK3588 NPU高效部署：模型转换/量化/精度调优完整指南
摘要： 本教程详细介绍了YOLOv5模型在RK3588 NPU上的优化部署流程，重点解析了架构转换与量化技术。通过将检测头输出结构与decode操作分离，显著提升了模型在NPU上的兼容性和计算效率。LetterBox预处理方案有效保持图像宽高比，相比直接resize提升检测精度。INT8量化技术采用非对称量化策略，通过scale和zero_point参数实现浮点到整数的转换，在保证精度的同时大幅提升推理速度。实验表明，优化后的模型在RK3588上实现了高效的实时目标检测性能，为边缘AI部署提供了完整解决方案
数据结构——链表的中间结点（LeetCode876）
给定一个带有头结点 head 的非空单链表，返回链表的中间结点。如果有两个中间结点，则返回第二个中间结点。 示例1： 输入：[1,2,3,4,5] 输出：此列表中的结点 3 (序列化形式：[3,4,5]) 返回的结点值为 3 。 (测评系统对该结点序列化表述是 [3,4,5])。 注意，我们返回了一个 ListNode 类型的对象 ans，这样： ans.val = 3, ans.next.val...
C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序，可边预览边保存视频，音频和图片
基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择（默认选中第一个）2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频，avi可以录制的分辨率和帧数进行选择，wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照，也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能（酌情使用）这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少，这次做完也不敢藏私共享出来，还望大家指正
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');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
[LeetCode-Python版] 876. 链表的中间结点
给你单链表的头结点 head ，请你找出并返回链表的中间结点。如果有两个中间结点，则返回第二个中间结点。
华为的C语言编程规范.pdf
华为技术有限公司内部技术规范。本规范制定了编写C语言程序的基本原则、规则和建议。从代码的清晰、简洁、可测试、安全、程序效率、可移植各个方面对C语言编程作出了具体指导。
876. 链表的中间结点【我亦无他唯手熟尔】
链表的中间结点【算法】
汉书HE8，好用的汇编代码编写工具
汉书HE8，好用的汇编代码编写工具早期编写汇编代码所用功能强大
【每日OJ题 —— 876. 链表的中间结点（链表）】
每日OJ题 —— 876. 链表的中间结点（链表）
LeetCode-876. 链表的中间结点(Goland实现)
LeetCode题号：876. 链表的中间结点 问题描述： 给定一个带有头结点head的非空单链表，返回链表的中间结点。如果有两个中间结点，则返回第二个中间结点。 示例 1： 输入：[1,2,3,4,5] 输出：此列表中的结点 3 (序列化形式：[3,4,5]) 返回的结点值为 3 。 (测评系统对该结点序列化表述是 [3,4,5])。 注意，我们返回了一个 ListNode 类型的对象 ans，这样： ans.val = 3, ans.next.val = 4, ans.n...
876. 链表的中间结点（两种思路：C实现）
文章目录题目思路1--统计结点的个数思路2--双指针 题目 题目链接：876. 链表的中间结点 思路1–统计结点的个数 由于链表的缺陷导致无法通过下标访问结点，所以我么你需要遍历链表访问结点； 遍历一遍链表：统计处链表结点的个数count个； 再遍历一遍链表：不过此时遍历到count/2 就结束循环； struct ListNode* middleNode(struct ListNode* head){ struct ListNode* cur = head; int count =
双指针 -876. 链表的中间结点-leetcode
每一次slow指针往后移动一位，fast指针往后移动二位，当fast==null||fast.next==null时，两个指针停止移动，这时，返回slow所指向的节点。从实例中可以发现，当有五个元素的时候，返回会以第(int)5/2个节点作为头结点；当有六个元素的时候，返回会以6/2个节点作为头结点。从图中可以看出，当链表节点元素有五个的时候，需要返回的是第三个节点作为头节点，所以最终要返回的是指向第三个结点的那个指针。先计算出链表一共有多少个节点，然后将第len/2个节点作为头结点返回即可。
LeetCode刷题876-简单-链表的中间结点
LeetCode刷题876-简单-链表的中间结点
LeetCode 876. 链表的中间结点【快慢指针】简单
本文属于「征服LeetCode」系列文章之一，这一系列正式开始于2021/08/12。由于LeetCode上部分题目有锁，本系列将至少持续到刷完所有无锁题之日为止；由于LeetCode还在不断地创建新题，本系列的终止日期可能是永远。在这一系列刷题文章中，我不仅会讲解多种解题思路及其优化，还会用多种编程语言实现题解，涉及到通用解法时更将归纳总结出相应的算法模板。。
876. （Middle of the Linked List）链表的中间结点
题目： Given the head of a singly linked list, return the middle node of the linked list. If there are two middle nodes, return the second middle node. 给定一个头结点为 head 的非空单链表，返回链表的中间结点。 如果有两个中间结点，则返回第二个中间结点 Example 1: Input: head = [1,2,3,4,5] Output: [3,4,5]
Leetcode876之链表的中间结点
Leetcode876之链表的中间结点 1、题目描述 第一个示例输出[3,4,5]; 第二个示例输出[4,5,6]; 2、代码实现(基于双指针) 一个快速（两个），一个慢速（1个） /** * Definition for singly-linked list. * struct ListNode { * int val; * ListNode *next; * ...
LeetCode 876. 链表的中间结点
链表经典题目：链表的中间结点
Leetcode876. 链表的中间结点(双指针)
好久好久没写算法了，最近开始写，先从最简单的开始。希望自己可以坚持下去。该链表有两个中间结点，值分别为 3 和 4 ，返回第二个结点。如果有两个中间结点，则返回第二个中间结点。，请你找出并返回链表的中间结点。链表只有一个中间结点，值为 3。
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