愚人国度的king的博客

常见表达图的形式有，邻接表：数组+链表邻接矩阵：二维数组从这组成结构上看，邻接表适合表达稀疏图，邻接矩阵适合表达稠密图当然表达图结构的方式不止只有上面两种结构。下面自己定义图的结构，由以下部分组成：1.图的结构 a.顶点，b.边 ，c.图 d.图生成器2.图的经典算法：a,深度优先搜索 ，b.广度优先搜索 ，c.拓扑排序 ，d.最小生成树p算法 e.单源最短路径dijkstra算法// 图.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。//2021.7.21

字符函数库cctypeC++从c 语言集成了一个与字符相关的、非常方便的函数软件包，它可以简化诸如确定字符是否为大写字母、数字、标点符号等工作，这些函数的原型是在头文件cctype （老式的风格为ctype.h）中定义的例如，如果ch是一个字母 ，则isalpha(ch)函数返回一个非零值，否则返回0 （这些函数的返回类型为int ,而不是bool）cctype 中的字符函数isalnum() : 判断是否是字母或者数字字符isalpha()

1.概念对集合的操作：1.合并集合 2.搜索两元素是否再同一个集合中利用并查集这种数据结构 可以实现上面这两个操作的时间复杂度均为O1经典应用：最小生成树 , 无向连通块的数量。树中的每个节点有两部分组成：数值加父节点。用一个数组表示这个节点，如P[i] = a 这里的i就是数值，a就是父节点。一开始节点的父节点都是指向自己的。路径压缩：使得集合合并的时间复杂度变为O1。就是将所有的父节点反向指向其领导。后续的查询的速度就会变成O1;...

memset可以方便的清空一个结构类型的变量或数组 如：struct sample_struct{ char csName[16]; int iSeq; int iType; };对于变量：struct sample_strcut stTest;一般情况下，清空stTest的方法：stTest.csName[0]='/0';stTest.iSeq=0;stTest.iType=0;用memset就非常

异常：1.掌握语句：throw:用于抛出异常信息，交出代码控制权,一旦抛出信息，被catch子句捕获到异常信息，代码的控制权就转移到对应的子句上了。抛出多种数据类型。catch捕获try：这个语句上运行可能出现异常的代码块，如果有异常，可以搭配throw语句。catch：捕获异常，搭配try语句使用。#include <iostream>using namespace std;int fun(){ int a, b; try { cout << "请输入

os模块是对文件、文件路径的一个处理模块1.判断一个文件、路劲是否存在：os.path.exists(path)返回一个布尔量，存在则返回1，否则则返回0。2.新建一个文件夹：os.makedirs(path)#path是一个路径，包括你的文件名3.os.walk() 方法是一个简单易用的文件、目录遍历器，可以帮助我们高效的处理文件、目录方面的事情。注意：是目录：就是文件夹，返回文件的地址for path , sub_dirs , files in os.walk(old_path): #文

前言总结、干货、知识点、注意实现。无个人背景（别人不会关心，捂脸）效果展示没点效果，没兴趣往下看了吧（反正我是这样）下面是两个界面：主页和人脸检测界面，主页可以密码锁、以及其他操作（自己按需），另一个界面是人脸检测的界面。人脸录入：开始检测:识别成功之后就可以发指令控制步进电机转动控制门锁了材料树莓派3B+ 一块USB摄像头 一个3.5寸LCD显示屏（带触控）HMD...

Resnet、残差神经网络背景从上面可知，对于识别对象的不同，神经网络的选择是不一样。对于识别简单元素，少层数的神经网络已经可以胜任这个工作。对于复杂图像中识别复杂目标，少层数的神经网络往往难以胜任，而需要层数更多的神经网络。当然多层数的神经网络也能识别简单元素，不过会增加代价，比如运行时间会增长，识别速度增长等。为啥层数多，有什么作用？请看下图，是分别经过不同层数的神经网络层时的情况（...

最详细远程视频监控教程----mjpg-streamer+内网穿透一.背景二.你需要的材料三.视频传送四.内网穿透五.应用及效果一.背景我相信很多小伙伴和我一样，对物联网很感兴趣，就算你的专业、工作不是物联网方向。本科期间我就很想做个物联网宿舍（本人的本科学校不怎么样，但是我爱它），玩的都是单片机，画画PCB，玩玩安卓开发，实现远程控制、物联网总是会卡在很多地方，不了了之。写这篇博客也是想给那...