墨衍会员
·
AI 创作全网分发
墨衍智能分发
本文由作者通过墨衍一键同步至各平台
1分发平台
200+累计阅读
270平均单平台
已同步平台
优快云
微信公众号
微博
知乎
掘金
百家号
博客园
抖音
小红书
你的文章也可以这样分发
墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网
我也要
if (t==NULL) return 0; else if(t->lchild==NULL && t->rchild==NULL) return 1; else return max(getHeight(t->lchild), getHeight(t->rchild))+1;
}
新手如何学习车载底层嵌入式软件开发（AutoSar）
汽车嵌入式开发
对二叉树的复习与整理
递归建立二叉树，先序，中序，后序遍历，层次遍历
Python多进程实战：用BaoStock高效下载股票历史数据的5个优化技巧
本文详细介绍了使用Python多进程技术通过BaoStock高效下载股票历史数据的5个优化技巧。从理解BaoStock的数据获取机制到进程池配置、智能任务分片、异常处理及性能监控，帮助开发者显著提升数据下载效率，特别适合量化交易领域的数据采集需求。
二叉树知识复习
菜鸟最近要考数据结构了，所以将一些知识点做成思维导图，放在这里分享给大家。 后续可能会补录一些关于二叉树的C++代码，请静候更新。
基于51单片机+SYN6288语音播报
51单片机控制SYN6288语音播报资料SYN6288模块原理图语音合成命令接线如何接线实现原理程序代码main.csyn6288.cuart.cdelay.c基于 51单片机的其他项目基于51单片机+遥控灯基于51单片机+LCD1602显示基于51单片机+红外遥控解码+LCD1602显示基于51单片机+DHT11温湿度+LCD1602显示基于51单片机+DS18B20温度测温器+LCD1602显示尾声 资料 我用的是绿深电子技术的模块，资料也挺齐全的。也有相关例程。 SYN6288模块原理图 语音合成
orchestrator常见问题汇总
默认的取集群名称的规则为参数决定 ，默认为取主实例 主机名 ，然后按分隔符"."之前的第一段字符为集群别名，这样在集群主库宕机后，新提升的从库的服务器名称为了新的集群名，宕机的主库成为单独的一个集群。1 默认配置文件中设置了匹配规则 ，只有被匹配的主机名才能进行故障恢复，所以该参数需要设置为 "*"3 另外配置文件中还有许多发现，恢复的忽略规则（Ignore） 这些参数也是需要注意的。由于LVS的后端的RS为IP地址，如果直接显示主机名，LVS的接口方法将无法工作。只传入脚本中用到的参数，不要多传入。
复习二叉树
一些不熟悉的基本概念 结点的度（degree）：结点拥有的子树的棵数 叶子leaf：度为0 分支结点：除了叶子结点意外的结点 树的度：树中结点的度的最大值 深度为k的二叉树，至多有2^k-1个结点 对于任何一颗二叉树，如果其叶子结点数为N0，度为2的结点树为N2，那么N0=N2+1 总的边数为N，N=N0+N1+N2-1，因为根结点没有边，所以减去一个1 N=1xN1+2xN2，度为一的点有一条边，度为二的点有两条边 两个式子结合就得到N0=N2+1 满二叉树与完全二叉树的区别（最后一层从左到右有
PreScan快速入门到精通第十一讲之PreScan道路标记，建筑物、抽象物体及交通标识
道路标记目的：路标是为了完善智能驾驶实验场景。用途：道路标记是附加在道路段上的。标记的大小{小、大}、颜色，以及相对于路段的位置和方向可以在属性编辑器中设置。也可以指定褪色和孔洞，类似于路段自动添加标记的配置。在GUI中的位置：作为一个预定义的库元素格式：NAMBOX: 汇编表中不知道。PreScan包含三个不同国家的标记：荷兰、日本和美国。可以通过在国家首选项中切换国家来隐藏或显示。附件道路标线附在路段上，并相对于路段原点定位。默认情况下，道路标记被固定在路段上，用小锚点表示。11.2 建筑物目...
二叉树复习-leetcode114
二叉树复习-leetcode114-优快云社区
深入解析：武汉光庭信息技术 Android CarPlay 开发岗位的技术要求与面试准备（大连）
武汉光庭信息大连分部招聘Android CarPlay开发工程师，要求专科以上学历及2年以上Android开发经验，需精通CarPlay集成技术与车载系统开发。该职位涉及Android底层框架修改、CarPlay协议实现及车规级系统开发，需处理USB/HID驱动、图形合成等技术难点，并确保通过Apple严格认证。求职者需具备扎实的Android开发能力，熟悉车载环境特殊性，包括系统稳定性保障、人机交互适配等技术要点。文章深度解析了职位技术内涵，并提供面试问题与参考答案，帮助求职者全面准备这一复合型技术岗位。
学 Simulink—— 基于高频方波电压注入的表贴式永磁电机无感控制仿真
本文手把手教授基于Simulink的高频方波电压注入法实现表贴式永磁同步电机（SPMSM）无传感器控制。针对表贴式电机微弱凸极特性（Lq/Ld≈1.05-1.15），详解方波注入相比正弦注入的优势：通过5kHz方波（PWM频率半值）集中能量提升信噪比，并采用相邻周期电流直接相减的零延迟分离技术。系统架构包含高频注入器、无滤波器信号分离模块、锁相环观测器和磁饱和极性辨识等关键环节，提供参数设置经验（如注入幅值10-15%Vdc）和典型性能指标（位置误差<0.2rad）。特别强调工程实现要点：PWM同步时
java已知一个二叉树_#二叉树复习#
#二叉树复习#目录满二叉树完全二叉树平衡二叉树二叉树的主要性质--二叉树的度--二叉树的深度计算二叉树的遍历其他符号变量结点总数深度度为0的结点数/叶子结点数度为1的结点数度为2的结点数什么是满二叉树？二叉树每层的结点数为。满二叉树总结点数：。图1：满二叉树什么是完全二叉树？每一个结点的编号都与满二叉树一一对应(自上而下，从左往右)。完全二叉树的结...
VC中sqlite的使用
在VC中对sqlite的使用，实现数据库大批数据的快速插入，读取数据库中的数据在ListCtrl中显示
软考复习——树和二叉树
STM32F407中文手册
STM32f407中文手册 本参考手册面向应用开发人员，提供有关使用 STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、 STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 微控制器存储器与外设的完整信息。STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 构成一个微 控制器系列，各产品具有不同的存储器大小、封装和外设。有关订购信息以及器件的机械与电气特性，请参见数据手册。有关 ARM Cortex™-M4F 内核的信息，请参见《Cortex™-M4F 技术参考手册》。
廖雪峰Python教程[完整版]
廖雪峰的python教程整理的，已经排好版了，而且还是完整的，适合小白
代码随想录 | Day19 | 复习二叉树所写部分
对称二叉树记忆不清晰，只有个大概的轮廓，但后序遍历（严格来说并不是）还是可以写出，层序遍历不记得方法。最小深度不够熟悉，方法也忘记了，也写错了，后续需要再次复习。关键点就是求出每个结点的左右子树的高度，差不超过1。复习时写出的是这样的代码，也可以通过。注意是每个结点，而不是只有根结点。利用二叉树性质的做法需要复习。
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
【数据结构】·励志大厂版（复习+刷题）：二叉树
二叉树是计算机科学与技术中最基础、最重要的数据结构之一，它既是递归思想的完美载体，也是众多高级数据结构（如二叉搜索树、堆、B树）的基石。无论是算法面试、系统设计还是日常开发，二叉树相关的知识都扮演者不可或缺的角色。文章准备了二叉树的概念讲解、OJ题，助你巩固所学！
线索二叉树（复习）
线索二叉树复习
二叉树的各种操作复习
/*二叉树的各种操作复习*/ #include <stdio.h> #define BACK_ODER -1 #define IN_ODER 0 #define PRE_ODER 1 #define LEVEL_ODER 2//层次化遍历 typedef struct _Node{ char data; struct _Node *lchild; struc...
【NOIp复习】数据结构之栈、队列和二叉树
栈1、STL中的stack头文件自带函数 empty()堆栈是否为空 push()压入元素 pop()弹出元素（并不会返回顶部元素，pop之前先判断!empty()） size()（返回栈的元素个数） top()（返回栈顶元素） 声明：stack<元素类型> 堆栈名 复制：stack c1(c2) 代表将c2复制到c1 2、数制转换输入格式输入一个十进制数N与需要转换的进制d输出格式输出转换后的d进
leetcode二叉树相关题目复习（C语言版）
判断根节点、左节点与右节点的值是否相等，因为正向判断（即判断三值相等返回true）比较麻烦（不能根节点满足条件直接返回true，还需进行左右子树的判断），因此可以通过正难则反的思想，判断哪些情况不是单值二叉树。判断对称的办法：和判断相同类似，唯一的区别在于递归调用时，左子树和右子树进行比较，右子树和左子树进行比较（这边的左右子树指的是a、b子树的根节点后面所连接的左右子树）当左右子树的根节点相等时，可以通过判断以改根节点为子树的与subRoot是否相等，来判断在整棵树中是否存在subRoot一样的树。
简明的数据结构期末复习（以链表和二叉树为主）
本文用于期末简明的数据结构考试前复习使用，以链表和二叉树为主
数据结构复习之树与二叉树
树与二叉树树定义表示法基本术语树的性质二叉树二叉树与树的关系二叉树的性质满二叉树特点完全二叉树特点：性质4性质5二叉树的存储结构顺序存储完全二叉树一般二叉树顺序存储优缺点链式存储二叉链二叉链结点类型定义三叉链结构 比较重要的内容 树 树形结构是一类重要的非线性数据结构，树中结点之间具有明确的层次关系，并且结点之间有分支。树形结构在客观世界中大量存在，如行政组织机构和人类社会的家谱等都可用树形结构形象地表示。 定义 逻辑上，树的特点： （1）任何非空树中有且仅有一个结点没有前驱结点，这个结点就是树的根结点。
二叉树复习
复习二叉树的前中后序遍历非递归，有完整代码，也有在leetcode上的函数部分，第一次用vector 另外，-&amp;amp;gt;和.是不一样的 比如，struct p p.a struct *p p-&amp;amp;gt;a /** * Definition for a binary tree node. * struct TreeNode { * int val; * TreeNode *lef...
二叉树专题的复习
确定写递归的步骤 确定递归函数的参数和返回值：确定哪些参数是递归的过程中需要处理的，那么就在递归函数里加上这个参数， 并且还要明确每次递归的返回值是什么进而确定递归函数的返回类型。 确定终止条件：写完了递归算法, 运行的时候，经常会遇到栈溢出的错误，就是没写终止条件或者终止条件写的不对，操作系统也是用一个栈的结构来保存每一层递归的信息，如果递归没有终止，操作系统的内存栈必然就会溢出。 确定单层递归的逻辑：确定每一层递归需要处理的信息。在这里也就会重复调用自己来实现递归的过程。...
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
4223
扫一扫
