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RSS订阅原创 记录一个关于c++编译带opencv库的问题( OpenCV: Include directory doesn‘t exist: ‘/usr/local/include/opencv4‘.)
首先字面理解原因就是因为找不到opencv4，但本质上使用CMakeLists文件编译时并不是直接寻找这个文件夹，因此就算通过添加set(OpenCV_DIR /usr/share/opencv4)，set(OpenCV_DIR /usr/include/opencv4)也不一定能够解决，比如我的opencv4就在/usr/include/opencv4。会查找 OpenCV 的配置文件 (OpenCVConfig.cmake。4.最后清除之前cmake编译的缓存，再次编译就可以了！所以解决办法就出来了！
2024-11-05 14:31:39
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原创 PCL点云库学习
一、可用Point类型一、可用Point类型PointXYZ是使用最常见的一个点数据类型，因为它只包含三维xyz坐标信息，这三个浮点数附加一个浮点数来满足存储对齐，用户可利用points[i].data[0]，或者points[i].x访问点的x坐标值。
2023-05-05 10:36:09
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原创 vs2019+pcl1.10.1一劳永逸配置
这个预处理器可以在这里配置，也可以在具体单个项目中配置，是为了防止一些警告，将以下内容复制粘贴过去即可：_DEBUG_CONSOLENOMINMAX⑥结束后别忘了点击应用和确定，否则白干了！
2023-04-25 22:42:02
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原创 C++快速排序和一些细节思考
选一个基准数，通常选需要排序数组的第一个元素，将该基准数从两端开始比较，找到从左边起比此基数大的数，从右边起比此基数小的数，然后交换两数，两端相遇后一轮截至，相遇的位置就是基准数的正确位置，且基准数左边都小于此基准数，右边都大于此基准数。所以，以此排序过后，能找到第一个元素的正确位置，且把数组分为左右两个部分。然后采用递归的思想，左右两边重复调用第一次排序的函数，不断分割数组，直至所需要排序的数组长度为1。用一幅图简单表示一轮排序：①选取左端第一个数为基准数②从数组左右两端开始与基准数比较。
2023-04-25 10:34:23
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原创 哈希表与无序容器
搜索桶将具有相同哈希值的所有元素保存在相同的桶中。关键思路在于将字符串按 字符-位置 的关系依次存入哈希表，每次存入一个数length就++，一旦遇到重复的字符，就能在前面通过find找到，此时如果find找到的值不等于end且在start之后，更新start和length，最后就找到了不含有重复字符的。哈希表也叫散列表，是一种数据结构，它提供了快速的插入操作和查找操作，无论哈希表总中有多少条数据，插入和查找的时间复杂度都是为O(1)，因为哈希表的查找速度非常快，所以在很多程序中都有使用哈希表。
2023-04-21 22:05:13
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原创 vim修改文件基础操作
按「 #l 」：光标移到该行的第 # 个位置，如： 5l,56l。光标移动靠h、j、k、l，分别表示光标的左、下、上、右移动。按「 $ 」：移动到光标所在行的 “ 行尾 ” ［重要］: wq ( 输入「 wq 」 , 存盘并退出 vim)按「^」：移动到光标所在行的 “ 行首 ” ［重要］按「 w 」：光标跳到下个字的开头［重要］按「 G 」：移动到文章的最后［重要］按「b」：光标回到上个字的开头［重要］按［ gg ］：进入到文本开始［重要］按「e」：光标跳到下个字的字尾。: w （保存当前文件）
2023-04-11 22:39:32
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原创 c++实现二叉树并遍历
Ⅰ 有且只有一个称为根的节点 Ⅱ 有若干个互不相交的子树，这些子树本身也是一棵树 节点、父节点、子节点、子孙、堂兄弟 深度：从根节点到最底层节点的层数，根节点是第一层 叶子节点：没有子节点的节点 非终端节点：非叶子节点 度：子节点的个数 Ⅰ 一般树木：任意一个节点的子节点个数不受限制 Ⅱ 二叉树：任意一个节点的子节点个数最多两个，且子节点位置不可更改 ① 一般二叉树
2023-04-03 19:24:55
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原创 动态数组，c++实现
首先创建一个arr的类，该类中保存了数组的三个属性，camp为该数组的容量，cnt为当前数组中保存的元素个数(初始化为0)，*p为该数组首个元素指针(也就是该数组本身)。本文利用c++在堆区开辟一个动态数组，实现判满(full)、追加(append)、插入(insert)、删除(del)、升序(sort)、倒置（invers）、打印(show)功能。在郝斌老师的课程里，动态数组的内存分配是由malloc()函数实现，释放是有free()函数实现。对于详细的算法思路，有需要的小伙伴评论留言后，我会添加笔记！
2023-03-21 16:01:27
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原创 卸载cpu版本的torch并离线安装对应的gpu版本
每次从github上安装项目对应的库，利用requirements.txt安装很容易出现版本不对应的情况，尤其是将torch的gpu版本安装成cpu。这里记录一些查看版本的指令和离线安装的方法，就不用每次百度啦！（注：其他库的离线安装也可以用同样的方法，只需要去相应的网站下载wheel即可）第一个框cu表示gpu版本，102表示版本为10.2，第二个框表示torch，一般也同时安装torchversion，往下拉选择相同的版本就好，第三个框与上一步红框相对应。2.然后下载离线资源。
2023-03-15 17:10:41
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空空如也
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