2021.4.7 要认真学一下深拷贝 浅拷贝

最新推荐文章于 2024-07-05 16:35:07 发布
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博客强调要认真学习深拷贝和浅拷贝，深拷贝和浅拷贝是信息技术领域中数据复制的重要概念，掌握它们对编程有重要意义。

要认真学一下深拷贝 浅拷贝

基于非接触式微波雷达设计的睡眠监控系统_291
12-31 2749
本项目的目的是设计一套基于非接触式毫米波雷达的睡眠监控系统，能够实时监测人体的呼吸频率、心率、体温、睡眠状态等关键健康指标，并通过物联网技术将数据上传至云端或本地服务器，提供可视化的睡眠质量分析报告。该系统能够自动识别异常状态并发出警报，具有较高的实用性与市场潜力，尤其在智能家居、健康监测等领域具有广阔的应用前景。
AcWing 算法基础课学习记录（Python，备战蓝桥杯）Day1 - Day30
Devlegal的博客
10-13 5808
算法，ACM，蓝桥杯
2021-06-18 js 深拷贝 浅拷贝
weixin_44428467的博客
06-18 131
深拷贝和浅拷贝都只针对引用数据类型 深拷贝：拷贝多层，可以拷贝对象里的子对象 浅拷贝：不可以拷贝对象里的子对象。 深拷贝的实现: 1:原有的库函数 JSON.parse(JSON.stringfy(obj)) 缺点：函数、正则、undefined 、无法拷贝 2.Object.assign(obj2,originalObj) 优点：可以拷贝函数、正则、undefinded可以拷贝， 缺点：深层次的拷贝是浅拷贝。 3. var $ = require('jquery'); var obj2 = $.exten
浅拷贝、深拷贝--2021前端面试知识点整理4
唯爱赞多的博客
06-09 153
前置知识 js的一般数据类型的存储 js的引用类型的数据存储 var a = 123 //存在堆中 var obj = {} //存在栈中 浅拷贝 是创建一个新对象，这个对象有着原始对象属性的一份精确拷贝 如果属性是基本类型，拷贝就是基本类型的值 引用类型，拷贝就是内存地址 所以如果其中一个对象改变了这个地址，就会影响到另一个对象 浅拷贝 赋值的区别 var person = { name:'爱就一个字', hobby: ['学习', ['看电影','shopping'], '跑步'] } v
C++资源转移艺术：移动构造函数与拷贝构造函数的精妙选择
[C++的移动构造函数（Move Constructors）](https://www.bestprog.net/wp-content/uploads/2021/12/05_02_02_08_02_05_01e.jpg) # 1. C++中的资源管理 在C++编程中，资源管理是确保软件质量和稳定性的一个核心主题...
要看就看最好，16万字全网最硬核redis总结，谁赞成，谁反对？（被粉丝疯狂催更，已有人反馈看完专栏拿到大厂offer！！！）
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被粉丝疯狂催更，已有人反馈看完专栏拿到大厂offer，非常适合应届毕业生和初中级工程师！！！
C++基础（六）：类和对象（中-1）
weixin_47040031的博客
07-05 978
1、一般类的成员变量设计成私有的2、构造函数，我们一般需要自己实现，必须要写，常用的是：全缺省的默认构造函数3、析构函数，需不需要实现，取决于我们是否需要有资源清理，没有资源清理，就不需要写，有资源清理（动态内存），就必须写！4、拷贝构造函数和赋值重载运算符，需不需要实现也是看情况，因为它存在浅拷贝的问题，类中如果没有涉及资源申请/资源管理时，是否写都可以；一旦涉及到资源申请/资源管理时，则拷贝构造函数是一定要写的，否则就是浅拷贝。
技术转移服务公司如何借助AI赋能的科技管理服务挖掘服务价值？.docx
12-02
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4G 中的分组调度.zip
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12-02
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
AI时代，市场化技术转移机构面临需求挖掘不精准挑战，如何抓住智能化转型方案机遇实现核心竞争力？.docx
12-02
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随着技术迭代加速，政府部门如何利用智能化转型方案应对产业升级？.docx
12-02
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【遥感影像处理】基于Google Earth Engine的Landsat9与Sentinel-2多源数据融合：NDWI水体提取与海岸线精细化检测算法实现
12-02
内容概要：本文介绍了如何利用Google Earth Engine（GEE）平台与Python库geemap、xarray等工具，结合Landsat 9和Sentinel-2遥感影像数据，进行水体提取及岸线检测的技术流程。通过定义归一化水体指数（NDWI），对影像集合进行筛选、预处理和中值合成，并使用xarray将Earth Engine的数据导出为本地多维数组格式，进而通过二值化和形态学腐蚀操作识别水体边界，最终实现岸线提取。文中还展示了不同传感器数据的处理差异与可视化方法。; 适合人群：具备遥感图像处理基础知识，熟悉Python编程及地理空间数据分析的科研人员或技术人员；适合环境监测、水利、海洋等相关领域从业者； 使用场景及目标：①用于湖泊、河流等水体范围动态监测；②支持岸线变化分析、洪涝灾害评估等地学研究；③为生态环境保护与国土管理提供技术支撑； 阅读建议：需提前配置好GEE开发环境并完成认证，建议结合代码逐段运行理解数据流，重点关注NDWI计算、影像集合处理、xarray集成与形态学处理的关键实现细节。
基于Matlab的SLAM同步定位与建图算法仿真实战项目
12-02
同步定位与地图构建（SLAM）技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术，机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节，其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件，具备丰富的内置函数与专用工具箱，尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面，Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法，并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本，加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程，包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景，更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括：传感器模型（如激光雷达与视觉传感器）的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计（如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波）、图优化框架（如GTSAM与Ceres Solver）以及路径规划与避障策略。通过项目实践，参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理，并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化，为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化，显著降低了学习门槛，提升了学习效率与质量。 实践过程中，学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题，包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力，也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展，SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源，为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具，参与者能够直观理解SLAM的实现过程，掌握关键算法，并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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