软件技术基础与开发 PPT - Class12 - 第2章 - 5 - 树与二叉树

该博客围绕软件技术基础与开发,聚焦第2章中的树与二叉树内容,虽未给出具体内容,但可知是信息技术领域数据结构方面的知识。

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python+opencv简谱识别音频生成系统源码含GUI界面+详细运行教程+数据 一、项目简介 提取简谱中的音乐信息,依据识别到的信息生成midi文件。 Extract music information from musical scores and generate a midi file according to it. 二、项目运行环境 python=3.11.1 第三方库依赖 opencv-python=4.7.0.68 numpy=1.24.1 可以使用命令 pip install -r requirements.txt 来安装所需的第三方库。 三、项目运行步骤 3.1 命令行运行 运行main.py。 输入简谱路径:支持图片或文件夹,相对路径或绝对路径都可以。 输入简谱主音:它通常在第一页的左上角“1=”之后。 输入简谱速度:即每分钟拍数,同在左上角。 选择是否输出程序中间提示信息:请输入Y或N(不区分大小写,下同)。 选择匹配精度:请输入L或M或H,对应低/中/高精度,一般而言输入L即可。 选择使用的线程数:一般CPU核数相同即可。虽然python的线程不是真正的多线程,但仍能起到加速作用。 估算字符上下间距:这简谱中符号的密集程度有关,一般来说纵向符号越稀疏,这个值需要设置得越大,范围通常在1.0-2.5。 二值化算法:使用全局阈值则跳过该选项即可,或者也可输入OTSU、采用大津二值化算法。 设置全局阈值:如果上面选择全局阈值则需要手动设置全局阈值,对于.\test.txt中所提样例,使用全局阈值并在后面设置为160即可。 手动调整中间结果:若输入Y/y,则在识别简谱后会暂停代码,并生成一份txt文件,在其中展示识别结果,此时用户可以通过修改这份txt文件来更正识别结果。 如果选择文件夹的话,还可以选择所选文件夹中不需要识别的文件以排除干扰
### 数据结构教程第六版学习指导资料 对于《数据结构教程》第六版的学习指导资料,虽然具体版本的内容可能有所更新,但基础概念和方法论仍然具有较高的相似度。可以参考第五版的相关资源来辅助理解。 #### 推荐参考资料 1. **官方教材配套资源** 许多出版社会提供教科书相匹配的教学支持材料,包括但不限于练习题解答、实验指南以及教学PPT等。建议访问书籍出版方官方网站查找最新版次的配套资源[^1]。 2. **在线课程平台** 平台上存在大量由高校教师或行业专家讲授的数据结构课程,这些课程通常不仅限于某一特定版本的教材,而是综合讲解核心知识点并结合实际案例分析,有助于加深理解和应用能力。 3. **社区论坛交流** 参加技术讨论群组或是专业问答网站,在这里可以获得来自其他学习者的经验分享和技术答疑解惑的机会。例如Stack Overflow, GitHub Discussions等都是不错的选择。 4. **编程实践环境** 利用LeetCode、Codeforces这样的在线判题系统进行针对性训练,通过解决不同难度级别的题目巩固所学理论知识,并提高解决问题的能力。 ```python # Python代码示例:创建一个简单的二叉树节点类用于后续操作 class TreeNode: def __init__(self, val=0, left=None, right=None): self.val = val self.left = left self.right = right def invertTree(root: TreeNode) -> TreeNode: if not root: return None # 交换左右子 temp = root.left root.left = root.right root.right = temp # 对左右子递归调用invertTree函数 invertTree(root.left) invertTree(root.right) return root ```
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