STL简介

阅读此文需要一些c++基础。

如果你不了解STL,那你就把如下内容当做简单介绍,如果你对其有一点了解,那你看过它之后可能会有不一样的认识,如果你很熟悉,那你就不要看了。

STL是标准c++中的一部分,全称为Standard Template Library,它其实并不是c++语法的一部分,只是标准库提供了一些常用数据结构和算法。程序员在使用这些东西时就不需要重新编写,而只要直接使用就可以了。

STL由很多实现,比如HP STL, SGI STL等等,但标准c++的STL跟这些都不太一样,学习是需要注意。

STL并不仅仅是使用这么简单,如果你只会使用它,那么只能说你是了解它。如果了解其他一些语言的标准库,你可能会发现,STL中的东西并不多。所以,有时候,我们就要根据我们的需要来写一些容器,迭代器等等,对STL进行扩展,这些东西只要符合STL中的一些要求,我们自己写的类同样可以使用STL中的函数。

上边提到STL中的实现的东西并不多,我是这样认为的,c++在很大程度上是兼容c语言的(但不一样的地方也越来越多),实现这样一个库,效率是很重要的。但在STL中,很多东西是相互制约的,这也就意味着,实现的东西越多,它的效率就越低。权衡利弊,标准库中就没有加入很多东西,也正是因为这样,STL的效率还是很不错的,在大多数情况下下,使用STL都是一个好的选择(比如实现一个简单的vector,可能99%的人的实现都没有STL的效率高,与其浪费时间,还不如直接使用)。

说了这么多,来看一个很简单的例子,输入许多字符串,排序后输出。


#include <iostream>
#include <vector>
#include <iterator>
#include <algorithm>

int main(int argc, char *argv[])
{
	std::vector<std::string> vs;

	std::copy(std::istream_iterator<std::string>(std::cin), 
				std::istream_iterator<std::string>(), 
				std::insert_iterator<std::vector<std::string> >(vs, vs.begin()));
	std::sort(vs.begin(), vs.end());
	std::copy(vs.begin(), vs.end(), std::ostream_iterator<std::string>(std::cout, "\n"));

	return 0;
}



       还是比较简短的吧,只不过看起来有点繁琐,如果你学会使用后,看起来就会很条理的。

简单讲一下这段代码,把标准输入中的字符串用插入迭代器插入到vector容器中,使用std::sort进行排序,再把容器中的内容复制到标准输出,每个元素间以”\n”分隔。

差不多就这样了,好像带有很多个人色彩,写的也没有条理,总感觉少了点什么(如果有,请评论一下,谢谢),以后还要多写写,就这样吧。


农业作物成熟度实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:农业作物成熟度实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:563张图片 验证集:161张图片 测试集:80张图片 总计:804张图片 • 训练集:563张图片 • 验证集:161张图片 • 测试集:80张图片 • 总计:804张图片 • 分类类别: bfullyripened: b类作物完全成熟状态 bgreen: b类作物绿色未成熟状态 bhalfripened: b类作物半成熟状态 lfullyripened: l类作物完全成熟状态 lgreen: l类作物绿色未成熟状态 lhalfripened: l类作物半成熟状态 • bfullyripened: b类作物完全成熟状态 • bgreen: b类作物绿色未成熟状态 • bhalfripened: b类作物半成熟状态 • lfullyripened: l类作物完全成熟状态 • lgreen: l类作物绿色未成熟状态 • lhalfripened: l类作物半成熟状态 • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割多边形点标注,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片来源于农业图像数据库,细节清晰,适用于模型训练。 二、适用场景 • 农业AI监测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别作物部分并分类成熟度的AI模型,辅助农民进行精准农业管理。 • 精准农业应用研发:集成至农业智能平台,提供实时作物状态识别功能,优化灌溉、施肥和收获时间。 • 学术研究与创新:支持农业科学与人工智能交叉领域的研究,助力发表高水平农业AI论文。 • 农业教育与培训:数据集可用于农业院校或培训机构,作为学生学习作物识别和成熟度评估的重要资源。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性:每张图片均经过精确标注,确保实例分割边界准确,类别分类正确。涵盖两种作物类型(b和l)和三种成熟度状态(完全成熟、绿色未成熟、半成熟),具有高度多样性,提升模型泛化能力。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接加载使用,支持实例分割任务,并可扩展到其他计算机视觉任务。 • 农业价值突出:专注于作物成熟度检测,为智能农业、自动化收获和作物健康监测提供关键数据支持,具有重要的实际应用价值。
本资源包提供了针对STM32F103C8微控制器的MPU6050加速度计和陀螺仪的软件I2C驱动程序。通过集成数字运动处理(DMP)技术,能够实现高精度的姿态解算,适用于需要实时感知设备方向和动作的应用场景。此驱动还支持OLED显示屏,直接在设备上展示姿态信息,如俯仰、滚转和偏航角度,非常适合飞行器、机器人或是任何需要姿态监测的项目。 主要特点 软件I2C实现:无需专用的硬件I2C接口,适用于资源有限的STM32F103C8开发板。 DMP姿态解算:利用MPU6050内置的DMP,提供准确的姿态估计。 OLED显示集成:可以直接在OLED屏幕上显示加速度和角速度等姿态数据,便于实时监控。 兼容性说明:已验证与匿名地面站通信协议6.0版本兼容,特别适合与V6.56版本的地面站软件配合使用。 示例代码:包含完整的演示代码,方便用户快速上手并进行二次开发。 使用指南 环境配置:确保你的开发环境支持STM32F103C8,推荐使用STM32CubeIDE或Keil uVision等IDE。 库文件导入:将提供的源码文件夹导入到你的工程中。 配置I2C和OLED:根据你具体的硬件连接调整I2C引脚配置及OLED初始化设置。 连接MPU6050:按照电路图正确连接MPU6050传感器至STM32F103C8的I2C线路上。 编译与调试:编译项目,并通过ST-LINK或其他编程器将固件烧录到STM32F103C8。 测试与应用:运行程序,观察OLED屏幕上的姿态数据显示,可通过匿名地面站软件进行远程监控(需符合通信协议)。
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