[list] myfirstlist

最新推荐文章于 2025-05-31 21:35:47 发布
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【C++】list的使用（下）
2303_79329831的博客
06-01 1746
本篇博客主要内容：STL库中list用法的讲解。让我们接着上一篇博文的内容继续，进入list最后一个模块，操作list对象的接口函数。本篇文章所讲到的list内容出自于同一个模块，由于其排序和合并的方式涉及到了仿函数的传递，所以内容和篇幅稍微会大一些。相信学完本篇内容之后，能对list的使用和C++有更充分的了解。♥STLC++
C++ STL之list的使用及模拟实现
czh1592272237的博客
01-23 2290
本篇文章详细讲解了STL中list的使用及模拟实现，以及反向迭代器类模板的实现。
C++中list详解
热门推荐
qq_44423388的博客
08-12 4万+
vector底层实现是驻足；list是双向链表。vector支持随机访问，list不支持。vector是顺序内存，list不是。vector在中间节点进行插入删除会导致内存拷贝，list不会。vector一次性分配好内存，不够时才进行扩容；list每次插入新节点都会进行内存申请。vector随机访问性能好，插入删除性能差；list随机访问性能差，插入删除性能好。...
C++：list模拟实现
2301_80153885的博客
06-03 1633
！话不多说，开始进入正题。
python编程技巧——list计算
肖永威的专栏
07-20 2270
在Python中，如果你有两个同长度的列表，并且你想要对它们进行元素级别的相减（即，第一个列表的每个元素减去第二个列表的对应元素），你可以使用列表推导式或者zip函数来实现。在这两个例子中，zip函数用于将两个列表的元素打包成一个个的元组，然后列表推导式或map函数用于对这些元组中的元素进行相减操作。最终的结果是一个新的列表，包含了相减后的结果。
CMake指令：list
红军不怕远征难，万水千山只等闲
05-31 2154
CMake中的list命令是处理列表数据的重要工具，支持多种子命令操作。常见命令包括：APPEND/PREPEND/INSERT添加元素，REMOVE_ITEM/REMOVE_AT删除元素，REMOVE_DUPLICATES去重，LENGTH获取长度，GET获取元素，JOIN连接为字符串，REVERSE反转，SORT排序，CLEAR清空，CONCAT合并列表。与set命令相比，list专注于列表元素的动态操作，而set用于变量赋值。使用时需注意列表是空格分隔的字符串，索引从0开始，命令大小写敏感。list常
python 中列表 (list) 的超详细说明
qq_51409113的博客
08-17 5069
详细介绍了python中列表的用法
C# List 的一般用法
Peter的博客
07-21 2万+
List泛型集合是C#编程中的经常使用的集合之一，相对数组它可以动态的添加元素而不是声明的时候就必须指定大小。相对于ArrayList集合和Hashtable集合的优势是其元素的数据类型可以确定。而不是默认的父类类型object。 List泛型集合的声明与元素添加 1.List泛型集合的声明： List<数据类型> 变量名=new list<数据类型>(); 2.List泛型集合的声明案例： //声明一个List泛型集合的变量listNew List<strin..
Linux 内核学习之list_head
weixin_43799986的博客
12-18 2084
1.
【数据结构】list.h 常用函数实现详解
wkd_007的博客
09-24 2264
本文介绍了 list.h 的函数实现，对如何使用 list.h 有一定帮助。
【easypoi 模板导出嵌套 list 问题】
XiaoMing学习分享博文
12-09 1万+
easypoi 嵌套多 list 模板导出
MFC List Control虚拟列表
cxd1314520的博客
12-30 2457
一：拖动添加list control控件， 资源IDC_MY_LIST，在.rc文件添加属性LVS_OWNERDATA 二：将控件IDC_MY_LIST绑定成员变量 三：创建行列数据成员变量 四：添加LVN_GETDISPINFO的消息响应函数 五：初始化列表插入表头 六：插入数据，触发显示 七：实现点击“姓名”表头按姓名排序，姓名相同再按年龄排序 八：调整列表高度...
Perl List::Util模块使用实例
09-21
my $match = first { /\bWendy\b/i } @names; ``` 2. **sum函数**： `sum` 函数可以快速计算一个列表中所有数字的总和。例如，要计算1到1000的和，传统方法需要循环累加，而使用`sum`函数则只需一行代码： ```...
myFirstHibernate
02-07
《深入浅出Hibernate框架——以"myFirstHibernate"项目为例》 Hibernate，作为一个强大的Java对象关系映射（ORM）框架，极大地简化了数据库操作。它允许开发者使用面向对象的编程方式来处理数据库，使得数据库操作...
【嵌入式AIoT】系统架构与轻量化模型部署：面向智能家居与工业监测的边缘智能终端实战设计
12-21
内容概要：本文系统介绍了嵌入式AIoT应用场景的实战方法与实践路径，涵盖从场景选择、系统架构设计到AI模型部署、通信与数据管理的全流程。重点阐述了嵌入式系统与人工智能、物联网技术的融合，强调在资源受限环境下实现感知、分析与决策一体化的智能终端系统。文章详细解析了感知层、边缘计算层和云端服务层的协同机制，突出边缘侧数据处理与轻量化AI模型优化的重要性，并倡导以实际需求为导向，避免“为AI而AI”的设计误区。同时，强调系统稳定性、远程维护和长期运行能力的建设。; 适合人群：具备嵌入式系统基础、物联网或AI相关背景，有一定开发经验的工程师或工作1-3年的技术研发人员；适用于希望深入理解AIoT系统集成与实战落地的学习者。; 使用场景及目标：①智能家居、工业监测、智慧农业等分布式智能系统开发；②在算力、功耗受限的嵌入式设备上实现AI推理与边缘智能；③构建高效、可靠、可维护的端云协同AIoT系统。; 阅读建议：建议结合实际硬件平台进行项目化学习，边学边练，重点关注系统架构设计、模型优化与通信协议选型，注重整体系统思维的培养，而非仅关注单一技术点。
基于Python 的UART 文件传输工具
最新发布
12-21
基于Python 的UART 文件传输工具，基于Pyside6的GUI界面
C# 基于 Onnx 与 P2PNet 的人群检测与计数系统源码实现
12-21
基于C#编程语言与Onnx运行时环境，本文档详细阐述了一种利用P2PNet架构实现人群密度估计与个体计数的技术方案。该方案通过解析预训练模型，实现了对图像或视频流中人群分布的精准检测，并提供了可靠的计数功能。核心内容包括模型加载与推理流程的完整实现、数据处理管道的构建以及性能优化策略的探讨。本文旨在为相关领域的开发人员提供一个清晰、可复现的参考实现，着重于工程实践的严谨性与代码模块的可用性。所有实现代码均经过结构化组织与详细注释，以确保其易于理解与集成。 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！
Theoretical Machine Learning Notes (Princeton COS511)
12-21
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结（summarization） 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签，可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
食堂线上预约点餐系统_一个基于现代Web技术构建的面向学校企业及园区食堂的综合性数字化餐饮服务平台_该系统旨在通过线上化流程彻底革新传统食堂就餐模式_核心功能模块包括用户端小程序.zip
12-21
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SplitList.splitList
08-22
在处理列表数据时，`splitList` 方法通常用于将一个大列表按照一定的规则拆分成多个较小的子列表。尽管在标准库中并没有直接名为 `splitList` 的函数，但可以通过自定义函数或使用第三方库来实现这一功能。下面将介绍几种常见的实现方式及其使用场景。 ### 实现原理 1. **按固定大小分割列表** 这是最常见的分割方式，将一个列表按照指定的大小分成多个子列表。例如，将一个长度为10的列表按每份3个元素进行分割，结果为三个子列表：`[0,1,2]`, `[3,4,5]`, `[6,7,8]`, `[9]`。 ```python def split_list(lst, chunk_size): return [lst[i:i + chunk_size] for i in range(0, len(lst), chunk_size)] # 示例 my_list = list(range(10)) result = split_list(my_list, 3) print(result) ``` 2. **按特定条件分割列表** 有时需要根据某个条件将列表拆分成多个部分。例如，将一个列表中大于某个值的元素单独分组。 ```python def split_list_by_condition(lst, condition): return [item for item in lst if condition(item)], [item for item in lst if not condition(item)] # 示例 my_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6] greater_than_3, less_than_or_equal_3 = split_list_by_condition(my_list, lambda x: x > 3) print("大于3的元素:", greater_than_3) print("小于等于3的元素:", less_than_or_equal_3) ``` 3. **按索引位置分割列表** 如果需要根据索引位置将列表分成两个部分，可以使用如下方法。 ```python def split_list_by_index(lst, index): return lst[:index], lst[index:] # 示例 my_list = [1, 2, 3, 4, 5] first_part, second_part = split_list_by_index(my_list, 2) print("前半部分:", first_part) print("后半部分:", second_part) ``` ### 使用场景 - **数据预处理**：在机器学习中，数据集通常需要被分割为训练集和测试集，以便评估模型性能。 - **并行处理**：当处理大规模数据时，可以将数据分割为多个小块，利用多线程或分布式计算提高效率。 - **分页显示**：在Web开发中，分页功能通常需要将数据分割为多个页面，每页显示固定数量的数据项。 ###
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