小宋学习备忘录-优快云博客

原创 word中交叉引用多篇参考文献最容易犯的错误，一定看完

然后右键选中两个更改后的，选中更新域，就实现了[12]的效果，再编辑在中间加上“-”即可。如果有“*MERGEFORMAT”可以删去，然后在[1]对应的源代码\h后面继续加上。此时，最关键的来了，并不是复制博主的代码，而是要在。，因为每个文档对应的源代码数字都不一样，也就是。先点击 [1] ,再右击，点击，切换域代码。同理，在[2]对应的\h源代码后面加上。是不一样的，所以切记。

2024-12-19 20:11:07 654

原创【经验分享】vscode c++ 函数无法跳转问题解决教程

7、配置C/C++：Edit Configuration（JSON）

2024-07-18 10:52:12 7053 1

原创哈佛结构和冯诺依曼结构

利弊：冯诺依曼结构主要用于通用计算机领域，需要对存储器中的代码和数据频繁的进行修改，统一编址有利于节约资源。哈佛结构主要用于嵌入式计算机，程序固化在硬件中，有较高的可靠性、运算速度和较大的吞吐。定义：冯诺依曼结构釆用指令和数据统一编址，使用同条总线传输，CPU读取指令和数据的操作无法重叠。哈佛结构釆用指令和数据独立编址，使用两条独立的总线传输，CPU读取指令和数据的操作可以重叠。

2024-06-17 16:23:46 295

例中，首先声明了数组指针p，长度为4个int元素，当执行p=b后，此时p的首地址变成了b[0]的首地址，也就是数组b的首地址，而在printf的时候，有一个**（++p）的操作，如何对数组指针执行++操作，相当于数组中的所有值都向后移4个int所占的空间，即移动到了5的首地址，因此++后的**p=[5,,6,7,8],所以打印输出最终答案为5.，它表示的是一个指针，这个指针指向的是一个数组，它的重点是指针。这里要讲一下*p就是指向数组的首地址，而要解析地址，就加了一个*，为**p；

2024-05-08 21:38:33 270 1

原创 108.将有序数组转换为二叉搜索树

本题是二叉树中应用递归的一道经典题目，要注意的是，数组是排序好的，因此我们的根节点必然是数组的中间位置，因为这样才能保证平衡二叉树的要求，然后，递归向左和向右遍历即可。还需要注意的是，区间是左闭右闭还是左闭右开区间，其他的话应该按照递归思路来即可。

2024-05-07 22:03:39 119

原创 YoloV8部署：使用opencv的dnn模块部署在Linux平台上

前段时间做了Yolov5的部署，就想训练yolov8并且部署在Linux平台上，中间也踩了很多坑，花了两天时间终于部署完成了，在这里浅浅记录一下。

2024-05-07 21:32:52 2641 5

原创 C语言中 struct与 union的区别是什么?

1. 结构体与联合体虽然都是由多个不同的数据类型成员组成的，但不同之处在于联合体中所有成员共用一块地址空间，即联合体只存放了一个被选中的成员，而结构体中所有成员占用空间是累加的，其所有成员都存在，不同成员会存放在不同的地址。假设在32位系统中，对于联合体union，里面占字节最多的是int k[5],即4x5=20字节，又因为最长的类型为double8字节，因此要8字节对齐，即要为8的倍数，因此满足的最小长度为24字节。举个例子：下面这段代码的执行结果是多少。因此最终的执行结果是24+40=64。

2024-04-26 08:26:45 549 1

原创 YoloV5、ShuffleNetV2、YoloV5-Lite网络概述

本文主要讲解了yolov5、ShuffleNetV2以及yolov5-Lite的网络结构相关知识

2024-03-24 16:27:14 4825 2

原创数据结构算法之-----二分查找

为什么这个称为左闭右闭区间呢，因为算法中left是从0开始取的，而右边界right是从n（数组长度）-1开始取，都是能取到的，所以是左闭右闭区间，首先循环进行的条件到底是打个比方，[0,0]这个区间是不是合法的呢，当然是，因为区间里只有一个数字0，那么left能不能等于right呢，答案是yes，所以结束条件是left>rigth时循环结束。

2024-03-06 01:45:00 221 1

原创基于树莓派Qt+opencv+yolov5-Lite+C++部署深度学习推理

写在最前面：由于此项目做了已经很久，故ui文件找不到了，也没有.pro文件，所以没有源码，只能参考.h和.cpp文件来自己拖，还望大家体谅~~~~本文是基于qt和opencv的dnn深度学习推理模块，在树莓派上部署YOLO系列推理，适用于yolov5-6.1以及yolov5-Lite，相比直接用python的onnxruntime，用基于opencv的dnn模块，利用训练生成的onnx模型，即可快速部署，不需要在树莓派上额外安装深度学习的一系列环境，因为我们知道部署环境是比较玄学的，也是比较麻烦的。

2024-03-05 12:16:30 2726 5