stl allocator 一些 心得笔记

最新推荐文章于 2025-03-23 21:24:50 发布
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#delete

本文探讨了STL allocator在内存管理上的特性，指出在调用clear后内存并未立即释放，而是在析构后才进行删除。文章还提到了在内存紧张的情况下，自定义allocator的重要性。

今天使用stl  allocator 发现,clear后并没有真正del,而是还在内存里面,要真正析构stl结构后才delete,不过这是符合多数情景用内存换速度的情况,如果内存紧迫的话,那就要自己写一个allocator,自己分配某一种结构

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00 写在前面 【STL代码剖析】总结笔记（3）：vector初识 在前面对于vector的分析中，我们遇到了allocator template<class T,class Alloc=alloc> 分配器是贯穿所有容器的存在，即使我们在使用各个容器时并不会用到它，但在背后的空间配置都是分配器的功劳。 这次让我们读懂allocator的原理，帮助我们更好地理解STL。 01 malloc() 所有的分配在最终都会走到malloc() 在c++的层面上也就是operator new()，
stl源码剖析读书笔记之allocator
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STL学习心得
qq_41549459的博客
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遗传算法学习一之求函数的最值
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基于TROPOMI高光谱辐射与多模态特征融合的深度学习大气NO₂浓度反演方法研究
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基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料，本研究聚焦于大气污染物一氧化氮（NO₂）的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标，其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前，利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架，整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据，形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息，为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础，有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面，项目设计了一种多分支神经网络，用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征，并在深层网络中进行特征融合，从而综合利用不同数据的互补信息，显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤，以保障输入特征的质量与一致性；后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证，确保反演结果符合实际大气浓度范围，提升数据的实用价值。 此外，本研究进一步对不同功能区域（如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区）的NO₂浓度分布进行了对比分析，揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据，助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述，本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术，发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法，不仅提升了卫星大气监测的技术水平，也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 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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