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原创黑马程序员-从0到1学习Linux-第四章-Linux实用操作

各类小技巧（快捷键）1、Ctrl+C 强制停止2、Ctrl+D 退出或登出3、历史命令搜索1）history2）！命令前缀，自动执行上一次匹配前缀的命令3）可以通过快捷键:Ctrl+r,输入内容去匹配历史4、光标移动快捷键5、清屏软件安装1、yum为CentOS系统安装软件2、apt为Ubuntu安装软件systemctl软连接1、ln命令创建软连接日期、时区1、data2、data命令进行日期加减3、修改Linux时区

2023-09-26 11:52:12 1070

原创黑马程序员-从0到1学习Linux-第三章-Linux用户和权限

选项：-g指定用户的组，不指定-g，会创建同名组并自动加入，指定-g需要组已经存在，如已存在同名组，必须使用-g。位数字来代表，第一位数字表示用户权限，第二位表示用户组权限，第三位表示其它用户权限。选项：-d指定用户的HOME路径，不指定，HOME目录默认在：/home/用户名。参数：用户名，表示要切换的用户，用户名也可以省略，省略表示切换到root。选项：-r，删除用户的HOME目录，不使用-r，删除时，HOME目录保留。比如，针对某文件，可以控制用户的权限，也可以控制用户组的权限。

2023-07-28 09:29:17 511

原创黑马程序员-从0到1学习Linux-第二章-Linux基础命令

Linux的目录结构Linux命令入门一、Linux命令基础二、ls命令入门三、ls命令的参数和选项目录切换相关命令（cd/pwd）相对路径、绝对路径和特殊路径创建目录命令（mkdir)文件操作命令查找命令grep、wc和管道符echo、tail和重定向符vi编辑器补充：关于命令选项的说明

2023-07-02 15:21:13 899

原创黑马程序员-从0到1学习Linux-第一章初识Linux

操作系统概述初识Linux系统虚拟机介绍VMware WorkStation安装在VMware上安装Linux虚拟机远程连接Linux系统拓展：WSL（Windows Subsystem for Linux）扩展：虚拟机快照

2023-06-30 21:41:15 684

原创双指针法的应用场景

一、二分查找二、移除元素三、x的平方根四、删除链表的倒数第N个节点五、长度最小的子数组六、链表相交七、反转字符串八、环形链表II九、三数之和十、四数之和

2023-06-29 21:54:28 237

原创跟着《代码随想录》练习代码

跟着《代码随想录》学代码

2023-06-16 11:12:31 252

原创十大排序算法简单总结与对比

十大排序算法简单总结与对比

2023-04-26 19:08:56 746

原创 [排序算法]桶排序

一、什么是桶排序二、桶排序的工作原理三、代码四、时间复杂度和空间复杂度

2023-04-26 16:16:07 600

原创 [C++]链表的一般操作

链表的一般格式c++中链表为什么要在堆区？

2023-03-26 19:06:15 437

原创 [算法|C++]如何判断链表有环

如何判断链表有环？题目解决方法：代码问题扩展

2023-03-26 16:08:36 1425

原创蓝桥杯题-简单题（一）（C++）

成绩分析饮料换购刷题统计扫雷

2023-03-25 20:07:34 1532

原创 [排序算法]堆排序

目录一、堆排序过程二、堆排序的代码实现三、时间复杂度和空间复杂度四、从宏观上看，堆排序和快速排序相比，有什么区别和联系呢

2023-03-23 11:41:38 416

原创 [数据结构】二叉堆

一、什么是二叉堆二、二叉堆的操作1、插入节点2、删除节点3、构建而二叉堆三、时间复杂度和空间复杂度四、二叉堆的存储方式

2023-03-22 16:28:47 3677 1

原创 [算法]计数排序和基数排序

目录一、计数排序1、计数排序的过程2、计数排序的局限性3、计数排序代码二、基数排序1、基数排序思想2、例子3、解决对齐问题4、基数排序代码三、两者的时间复杂度和空间复杂度

2023-03-10 21:42:33 1200 1

原创 [算法]归并排序

1、什么是归并排序2、归并的具体操作3、代码4、时间复杂度和空间复杂度5、归并排序是稳定排序

2023-03-09 21:45:48 677 1

原创 [算法]希尔排序——插入排序的升级

1、希尔排序的思想2、例子3、希尔排序代码4、希尔排序的优化5、希尔排序是不稳定排序

2023-03-09 20:52:07 563

原创 [算法]插入排序

1、排序算法的思想2、具体步骤3、插入排序的优化4、时间复杂度和空间复杂度5、代码

2023-03-07 20:34:15 375

原创 [算法]选择排序

1、选择排序的实现2、例子3、代码实现4、时间复杂度和空间复杂度5、选择排序的缺点——不稳定性

2023-03-05 21:45:18 843

原创 [排序算法]快速排序

目录1、快速排序算法的思想2、快速排序法的流程3、基准元素的选择4、元素的交换（此处只介绍单边循环法）5、快速排序代码

2023-03-02 19:27:22 284

原创 [排序算法]冒泡排序

冒泡排序是一种稳定排序，值相等的元素并不会打乱原本的顺序。由于该排序算法的每一轮都要遍历所有元素，总共遍历（元素数量-1）轮，所以平均时间复杂度是O（n^2）。把相邻的元素两两比较，当一个元素大于右侧相邻的元素时，交换它们的位置；当一个元素小于或等于右侧相邻的元素时，位置不变。无序数列{5，8，6，3，9，2，1，7}按照从小到大的顺序进行排序。（假设将一个无序的数列按照从小到大进行排序）后面几轮交换的步骤略。

2023-02-18 20:30:01 212

原创 [论文翻译]SegNeXt: Rethinking Convolutional Attention Designfor Semantic Segmentation

我们提出了SegNeXt，一种用于语义分割的简单卷积网络架构。近年来，基于transformer的语义分割模型由于自注意编码空间信息的有效性而在语义分割领域占据主导地位。在本文中，我们表明卷积注意是一种比transformer的自注意机制更高效和有效的编码上下文信息的方法。通过重新检查成功的分割模型所拥有的特征，我们发现了导致分割模型性能改进的几个关键因素。这促使我们设计一个新颖的卷积注意力网络，使用廉价的卷积运算。

2023-02-12 20:13:27 462

原创 [数据结构]树

1.树和二叉树1.1树的定义1.2二叉树的定义

2023-02-08 15:48:57 276

原创 [数据结构]栈、队列和散列表

1.栈1.1栈的定义1.2栈的基本操作1.3栈的应用2.队列2.1队列的定义2.2队列的基本操作2.3队列的应用3.散列表

2023-02-03 11:13:21 334

原创 [论文笔记]A ConvNet for the 2020s

视觉识别的“咆哮的20年代”始于ViT的引入，它迅速取代卷积网络（ConvNet)成为最先进的图像分类模型。另一方面，普通的ViT在应用于一般的计算机视觉任务（如物体检测和语义分割）时面临困难。正是分层Transformers（例如Swin Transformer）重新引入了几个ConvNets先验，使得Transformer作为通用视觉主干实际上可行，并在各种视觉任务中表现出出色的性能。然而，这种混合方法的有效性在很大程度上仍然归功于Transformer的内在优势，而不是卷积的固有归纳偏差。

2023-01-28 14:16:49 1183 1

原创 [C++]理解复合类型的声明——类型修饰符*和&的复合使用

定义多个变量指向指针的指针指向指针的引用上面的语句中i是一个int类型的变量，p是一个int类型的指针，r是一个int型的引用。⭐有一种错误的观点：在定义语句中，类型修饰符（*或&）作用于本次定义的全部变量。int* p1,p2;上面的语句*只是修饰了p1而已，对p2并不产生作用。即p1是指向int的指针，而p2是一个int型的数。

2022-12-23 21:28:36 222

原创 [黑马程序员C++笔记]P189-P196string容器

P189string容器-构造函数P190string容器-赋值操作P191string容器-字符串拼接P192string容器-字符串查找和替换P193string容器-字符串比较P194string容器-字符存取P195string容器-string插入和删除P196string容器-string子串

2022-12-07 11:18:17 320

原创 [黑马程序员C++笔记]P185-P188STL初识

P185STL初始-STL的基本概念P186STL初识-vector存放内置数据类型P187STL初识-vector存放自定义数据类型P188STL初识-vector容器嵌套容器

2022-12-06 21:40:33 320

原创 MFA-Conformer: Multi-scale Feature Aggregation Conformer forAutomatic Speaker Verification

目录一、简介二、MFA-Conformer本文提出了一种基于Conformer的多尺度特征聚合 (MFA-Conformer)。MFA-Conformer的架构灵感来自于最近在语音识别和说话人验证方面的最先进模型。首先，我们引入了卷积子采样层来降低模型的计算成本。其次，我们采用融合了Transformers和CNNs的Conformer块，有效地捕捉全局和局部特征。最后，来自所有Conformer块的输出特征映射被连接起来，在最终池化之前聚合多尺度表示。 MFA-Conformer整体架构如上图所示。1、c

2022-12-06 10:44:02 1235

原创 [黑马程序员C++笔记]P174-P184模板-类模板

P174模板-类模板基本语法P175模板-类模板和函数模板区别P176模板-类模板中成员函数创建时机P177模板-类模板对象做函数参数P178模板-类模板与继承P179模板-类模板成员函数类外实现P180模板-类模板分文件编写P181模板-类模板与友元P182-P184模板-类模板案例

2022-12-05 11:39:53 641

原创 [黑马程序员C++笔记]P168-P173模板-函数模板

P167模板-模板的概念P168模板-函数模板的基本语法P169模板-函数模板的注意事项P170模板-函数模板案例-数组排序P171模板-普通函数与函数模板的区别P172模板-普通函数与函数模板调用规则P173模板-模板的局限性

2022-12-04 20:29:16 507 1

原创 Scaling Up Your Kernels to 31x31: Revisiting Large Kernel Design in CNNs笔记

受ViTs最新进展的启发，在本文中，作者证明了使用几个大的卷积核而不是一堆小的核可能是一个更强大的范式。作者提出了五个指导原则，例如，应用重新参数化的大的深度卷积来设计高效、高性能的大内核cnn。根据指导方针，作者提出了一个纯CNN体系结构RepLKNet，其内核大小与常用的3×3相比大到31×31。RepLKNet在很大程度上缩小了cnn和vit之间的性能差距，例如，与ImageNet上的Swin Transformer和一些典型的下游任务相比，RepLKNet在延迟较低的情况下实现了相当或更好的结果。

2022-12-04 09:47:02 1385

空空如也

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