C++ STL容器与常用库函数

news2024/11/24 14:04:30

STL是提高C++编写效率的一个利器

STL容器:

一、#include <vector>

英文翻译:vector :向量

vector是变长数组(动态变化),支持随机访问,不支持在任意位置O(1)插入。为了保证效率,元素的增删一般应该在末尾进行。

声明

#include<vector> 头文件

vector<int>a; 相当于一个长度动态变化的int数组

vector<int>b[233]; 相当于第一维长233,第二位长度动态变化的int数组

struct rec{…};

vector<rec>c; 自定义的结构体类型也可以保存在vector中

size/empty

size函数返回vector的实际长度(包含的元素个数),empty函数返回一个bool类型,表明vector是否为空。二者的时间复杂度都是O(1)。

所有的STL容器都支持这两个方法,含义也相同。

clear

clear函数把vector清空。

front/back

front函数返回vector的第一个元素,等价于*a.begin() 和 a[0]。

back函数返回vector的最后一个元素,等价于*==a.end() 和 a[a.size() – 1]。

push_back() 和pop_back()

a.push_back(x) 把元素x插入到vector a的尾部。

b.pop_back()删除vector a的最后一个元素。


#include<iostream>
#include<vector>
using namespace std;

int main()
{
    
    vector<int> a;        //相当于一个长度动态变化的int数组
    vector<int> b[233];    //相当于第一维长233,第二位长度动态变化的int数组
    a.size();      //函数返回vector的实际长度(包含的元素个数)
    a.empty();     //函数返回一个bool类型,表明vector是否为空。
    a.clear();     //clear函数把vector清空
    struct rec{
        int a;
        double b;
    };
    vector<rec> c;    //自定义的结构体类型也可以保存在vector中
    
    
    vector<int> d({1,2,3});
    cout<<d.front()<<" "<<d[0]<<" "<<endl;
    cout<<d.back()<<" "<<d[d.size()-1]<<" "<<endl;
    
    d.push_back(4);
    for(auto x:d)cout<<x<<" ";//把元素x插入到vector a的尾部。
        cout<<endl;
    d.pop_back();
    for(auto x:d)cout<<x<<" ";//删除vector a的最后一个元素。
        cout<<endl;
    return 0;
}

二、#include <queue>

英文翻译:queue :队列

头文件queue主要包括循环队列(先进先出)

queue和优先队列priority_queue两个容器。

声明

queue<int>q;//队列

structrec{…}; queue<rec> q; //结构体rec中必须定义小于号

priority_queue<int>q; // 大根堆

priority_queue<int,vector<int>, greater<int> q; //小根堆

priority_queue<pair<int,int>>q; //小根堆

循环队列 queue

push从队尾插入

pop从队头弹出

front返回队头元素

back返回队尾元素

优先队列 priority_queue(堆)

**默认为大根堆

push把元素插入堆

pop删除堆顶元素

top 查询堆顶元素(最大值)


#include<iostream>
#include<queue>
using namespace std;

int main()
{
    queue<int> q;//队列
    queue<double> q1;
    struct rec{
        int a,b;
        bool operator< (const rec& t)const
        {
            return a<t.a;
        }
    }; queue<rec> q2;     //结构体rec中必须定义小于号

    priority_queue<int> q3;        // 大根堆
    priority_queue<int, vector<int>, greater<int>>q4;    // 小根堆
    priority_queue<pair<int, int>>q5;
    
    
    queue<int> s;//队列
    s.push(1);  //从队尾插入
    s.pop();    //从队头弹出
    s.front();   //返回队头元素
    s.back();    //返回队尾元素
    
    priority_queue<int> s1;
    s1.push(1); //把元素插入堆
    s1.pop();   //删除堆顶元素
    s1.top();   //查询堆顶元素(最大值)
    s1.push(-x); //按小根堆插入
    return 0;
}

三、#include <stack>

英文翻译:stack :堆栈

头文件stack包含栈。声明和前面的容器类似。

push 向栈顶插入

pop 弹出栈顶元素


#include<iostream>
#include<stack>
using namespace std;

int main()
{
    stack<int>stk;
    stk.push(1);//向栈顶插入元素
    stk.pop();  //弹出栈顶元素
    stk.top();  //查询栈顶元素(最大值)
    
    return 0;
}

四、#include <deque>

双端队列deque是一个支持在两端高效插入或删除元素的连续线性存储空间。它就像是vector和queue的结合。与vector相比,deque在头部增删元素仅需要O(1)的时间;与queue相比,deque像数组一样支持随机访问。

[] 随机访问

front/back 队头/队尾元素

push_back 从队尾入队

push_front 从队头入队

pop_back 从队尾出队

pop_front 从队头出队

clear 清空队列


#include<iostream>
#include<deque>
using namespace std;

int main()
{
    deque<int>a;
    a[0]; //随机访问
    a.front();   a.back();//队头/队尾元素
    a.push_back(1);   //从队尾入队
    a.push_front(2);  //从队头入队
    a.pop_back();    //从队尾出队
    a.pop_front();   //从队头出队
    a.clear();       //清空队列
    
    return 0;
}

五、#include <set>

英文翻译: set :集

头文件set主要包括set和multiset两个容器,分别是“有序集合”和“有序多重集合”,即前者的元素不能重复,而后者可以包含若干个相等的元素。set和multiset的内部实现是一棵红黑树,它们支持的函数基本相同。

声明

set<int> s;

struct rec{…}; set<rec> s; //结构体rec中必须定义小于号

multiset<double> s;

size/empty/clear

与vector类似

insert

s.insert(x)把一个元素x插入到集合s中,时间复杂度为O(logn)。

在set中,若元素已存在,则不会重复插入该元素,对集合的状态无影响。

find

s.find(x) 在集合s中查找等于x的元素,并返回指向该元素的迭代器。

若不存在,则返回s.end()。时间复杂度为O(logn)。

lower_bound/upper_bound

这两个函数的用法与find类似,但查找的条件略有不同,时间复杂度为 O(logn)。

s.lower_bound(x) 查找大于等于x的元素中最小的一个,并返回指向该元素的迭代器。

s.upper_bound(x) 查找大于x的元素中最小的一个,并返回指向该元素的迭代器。

count

s.count(x)返回集合s中等于x的元素个数,时间复杂度为 O(k +logn),其中k为元素x的个数。


#include<iostream>
#include<set>
using namespace std;

int main()
{
    set<int>a;//元素不能重复
    multiset<int>b;//元素可以重复
    int x;
    a.insert(x);//把一个元素x插入到集合x中
    if(a.find(x)==a.end())//判断x是否存在于x中
    
    a.lower_bound(x);//查找大于等于x的元素中最小的一个
    a.upper_bound(x);//查找大于x的元素中最小的一个
    
    b.count(x);//返回集合b中等于x的元素个数
    return 0;
}

六、#include <map>

#include<unordered_map>

英文翻译: map:地图

map容器是一个键值对key-value的映射,其内部实现是一棵以key为关键码的红黑树。Map的key和value可以是任意类型,其中key必须定义小于号运算符。

声明

map<key_type,value_type> name;

例如:

map<long,long, bool> vis;

map<string,int> hash;

map<pair<int,int>, vector<int>> test;

size/empty/clear/begin/end

均与set类似。

Insert/erase

与set类似,但其参数均是pair<key_type, value_type>。

find

h.find(x)在变量名为h的map中查找key为x的二元组。

[]操作符

h[key]返回key映射的value的引用,时间复杂度为O(logn)。

[]操作符是map最吸引人的地方。我们可以很方便地通过h[key]来得到key对应的value,还可以对h[key]进行赋值操作,改变key对应的value。


#include<iostream>
#include<map>
#include<vector>
using namespace std;

int main()
{
    //相当于数组
    map<int,int>a;
    a[10000]=8;
    cout<<a[10000]<<endl;
    
    //和数组的区别(可以随便定义数组类型,包括下标)
    map<string,int>b;
    b["zyq"]=9;
    cout<<b["zyq"]<<endl;
    
    map<string,vector<int>>c;
    c["zyq"]=vector<int>({1,2,3,4,5,6});
    cout<<c["zyq"][2]<<endl;
    c.insert({"b",{10}});
    cout<<(c.find("b")==c.end())<<endl;//输出0为存在,输出1为不存在
    return 0;
}

map和unordered_map的区别

一.头文件不同,分别是:

#include<map>

#include<unordered_map>

二.其实现不同

map:其实现是使用了红黑树

unordered_map:其实现使用的是哈希表

三.特点

map:

1.元素有序,并且具有自动排序的功能(因为红黑树具有自动排序的功能)

2.元素按照二叉搜索树存储的,也就是说,其左子树上所有节点的键值都小于根节点的键值,右子树所有节点的键值都大于根节点的键值,使用中序遍历可将键值按照从小到大遍历出来

3.空间占用率高,因为map内部实现了红黑树,虽然提高了运行效率,但是因为每一个节点都需要额外保存父节点、孩子节点和红/黑性质,使得每一个节点都占用大量的空间

4.适用情况:对顺序有要求的情况下,如排序等

unordered_map:

  1. 元素无序。

  1. 查找速度非常的快。

  1. 哈希表的建立比较耗费时间

  1. 适用情况:对于查找问题

  1. 对于unordered_map或者unordered_set容器,其遍历顺序与创建该容器时输入元素的顺序是不一定一致的,遍历是按照哈希表从前往后依次遍历的

七、#include<string>

1.size/empty/clear/begin/end

string均可以用

2.substr();

返回字符串长度


#include<bits/stdc++.h>

using namespace std;

int main()
{
    string a="abnd";
    a+="hdush";//a="abndhdush"
    a+='z';//a="abndhdushz"
    //从第1个(起始点在0)位置开始,输出3个字符
    cout<<a.substr(1,3);//bnd
    cout<<endl;
    //输出从4开始的整个子串
    cout<<a.substr(4);//hdushz
    return 0;
}

八、位运算

& 与

| 或

~ 非

^ 异或

>> 右移

<< 左移

常用操作:

  1. 求x的第k位数字 x >> k & 1

  1. lowbit(x) = x & -x,返回x的最后一位1

九、总结:


vector, 变长数组,倍增的思想
    size()  返回元素个数
    empty()  返回是否为空
    clear()  清空
    front()/back()
    push_back()/pop_back()
    begin()/end()
    []
    支持比较运算,按字典序

pair<int, int>
    first, 第一个元素
    second, 第二个元素
    支持比较运算,以first为第一关键字,以second为第二关键字(字典序)

string,字符串
    size()/length()  返回字符串长度
    empty()
    clear()
    substr(起始下标,(子串长度))  返回子串
    c_str()  返回字符串所在字符数组的起始地址

queue, 队列
    size()
    empty()
    push()  向队尾插入一个元素
    front()  返回队头元素
    back()  返回队尾元素
    pop()  弹出队头元素

priority_queue, 优先队列,默认是大根堆
    size()
    empty()
    push()  插入一个元素
    top()  返回堆顶元素
    pop()  弹出堆顶元素
    定义成小根堆的方式:priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> q;
    也可以使用push(-x)  变成一个小根堆

stack, 栈
    size()
    empty()
    push()  向栈顶插入一个元素
    top()  返回栈顶元素
    pop()  弹出栈顶元素

deque, 双端队列
    size()
    empty()
    clear()
    front()/back()
    push_back()/pop_back()
    push_front()/pop_front()
    begin()/end()
    []

set, map, multiset, multimap, 基于平衡二叉树(红黑树),动态维护有序序列
    size()
    empty()
    clear()
    begin()/end()
    ++, -- 返回前驱和后继,时间复杂度 O(logn)

    set/multiset
        insert()  插入一个数
        find()  查找一个数
        count()  返回某一个数的个数
        erase()
            (1) 输入是一个数x,删除所有x   O(k + logn)
            (2) 输入一个迭代器,删除这个迭代器
        lower_bound()/upper_bound()
            lower_bound(x)  返回大于等于x的最小的数的迭代器
            upper_bound(x)  返回大于x的最小的数的迭代器
    map/multimap
        insert()  插入的数是一个pair
        erase()  输入的参数是pair或者迭代器
        find()
        []  注意multimap不支持此操作。 时间复杂度是 O(logn)
        lower_bound()/upper_bound()

unordered_set, unordered_map, unordered_multiset, unordered_multimap, 哈希表
    和上面类似,增删改查的时间复杂度是 O(1)
    不支持 lower_bound()/upper_bound(), 迭代器的++,--

bitset, 圧位
    bitset<10000> s;
    ~, &, |, ^
    >>, <<
    ==, !=
    []

    count()  返回有多少个1

    any()  判断是否至少有一个1
    none()  判断是否全为0

    set()  把所有位置成1
    set(k, v)  将第k位变成v
    reset()  把所有位变成0
    flip()  等价于~
    flip(k) 把第k位取反

常用库函数

C++帮我们实现好了很多有用的函数,我们要避免重复造轮子

#include<algorithm>算法库

reverse 翻转(十星重要度)

翻转一个vector:

reverse(a.begin(), a.end());

翻转一个数组,元素存放在下标1~n:

reverse(a + 1, a + 1 + n);


 cout<<"*****vector翻转*******"<<endl;
    vector<int> a({1,2,3,4,5});
    reverse(a.begin(),a.end());
    for(int x:a)cout<<x<<" ";
    cout<<endl;
    
 cout<<"*****数组翻转**********"<<endl;
    int b[]={1,2,3,4,5};
    reverse(b,b+5);
    for(int y:b)cout<<y<<" ";
    cout<<endl;

unique 去重

返回去重之后的尾迭代器(或指针),仍然为前闭后开,即这个迭代器是去重之后末尾元素的下一个位置。该函数常用于离散化,利用迭代器(或指针)的减法,可计算出去重后的元素个数。

把一个vector去重:

int m = unique(a.begin(), a.end()) – a.begin();

把一个数组去重,元素存放在下标1~n:

int m = unique(a + 1, a + 1 + n) – (a + 1);


    cout<<"*****vector去重**********"<<endl;
    vector<int> a1({1,1,2,2,3,3,4,5,8,8,8,8,8,8});
    int n=unique(a1.begin(),a1.end())-a1.begin();
    cout<<"去掉重复数剩余:"<<n<<endl;
    for(int i=0;i<n;i++)cout<<a1[i]<<" ";
    cout<<endl;
    
    cout<<"*****数组去重**********"<<endl;
    int b1[]={1,1,2,2,3,3,4,5,8,8,8,8,8,8};
    int m=unique(b1,b1+14)-b1;
    cout<<"去掉重复数剩余:"<<m<<endl;
    for(int i=0;i<m;i++)cout<<b1[i]<<" ";
    cout<<endl;

random_shuffle 随机打乱

用法与reverse相同


    cout<<"*****生成随机数*********"<<endl;
    vector<int> c({1,1,2,8,5,8});
    srand((time(0)));//需要生成随机数
    random_shuffle(c.begin(),c.end());
    for(int q:c)cout<<q<<" ";
    cout<<endl;

sort(十星重要度)

对两个迭代器(或指针)指定的部分进行快速排序。可以在第三个参数传入定义大小比较的函数,或者重载“小于号”运算符。

把一个int数组(元素存放在下标1~n)从大到小排序,传入比较函数:

int a[MAX_SIZE];

bool cmp(int a, int b) {return a > b; }

sort(a + 1, a + 1 + n, cmp);

把自定义的结构体vector排序,重载“小于号”运算符:

方法一:

struct rec{ int id, x, y; }

vector<rec> a;

bool operator <(const rec &a, const rec &b) {

return a.x < b.x ||a.x == b.x && a.y < b.y;

}

sort(a.begin(), a.end());

方法二:(推荐)

struct rep

{

int x,y;

}r[5];

//结构体的比较函数

bool cmp1(rep a,rep b) //自己决定如何排序

{

return a.x<a.y;//这里决定sort排序是升序还是降序

}


//定义的结构体
struct rep
{
    int x,y;
}r[5];
//结构体的比较函数
bool cmp1(rep a,rep b) //自己决定如何排序
{
    return a.x<a.y;//这里决定sort排序是升序还是降序
}

//数组的比较函数
bool cmp(int a,int b) //自己决定如何排序
{
    return a>b;//这里决定sort排序是升序还是降序
}

    cout<<"*****随机数排序*********"<<endl;
    sort(c.begin(),c.end(),cmp);
    for(int q1:c)cout<<q1<<" ";
    cout<<endl;
    
    cout<<"*****结构体排序*********"<<endl;
    
    for(int i=0;i<5;i++)
    {
        r[i].x=-i;
        r[i].y=i;
    }
    cout<<"排序前结构体"<<endl;
    for(int i=0;i<5;i++)printf("(%d,%d) ",r[i].x,r[i].y);
    cout<<endl;
    sort(r,r+5,cmp1);
    cout<<"排序后结构体"<<endl;
    for(int i=0;i<5;i++)printf("(%d,%d) ",r[i].x,r[i].y);

lower_bound/upper_bound 二分

lower_bound 的第三个参数传入一个元素x,在两个迭代器(指针)指定的部分上执行二分查找,返回指向第一个大于等于x的元素的位置的迭代器(指针)。

upper_bound 的用法和lower_bound大致相同,唯一的区别是查找第一个大于x的元素。当然,两个迭代器(指针)指定的部分应该是提前排好序的。

在有序int数组(元素存放在下标1~n)中查找大于等于x的最小整数的下标

int I = lower_bound(a + 1, a + 1 + n,. x) – a;

在有序vector<int> 中查找小于等于x的最大整数(假设一定存在):

int y = *--upper_bound(a.begin(), a.end(), x);


    cout<<"********二分查找*********"<<endl;
    cout<<"大于等于x的最小整数:"<<endl;
    int x[]={1,2,3,4,5,6,9,10};
    int* p=lower_bound(x,x+7,6);
    cout<<"查找到的值为:"<<*p<<endl;
    int l=*p=lower_bound(x,x+7,10)-x;
    cout<<"大于等于x的最小整数下标:"<<l<<endl<<endl;
    
    cout<<"小于等于x的最大整数"<<endl;
    int* q=upper_bound(x,x+7,4);
    cout<<"查找到的值为:"<<*q<<endl;
    int t=*p=upper_bound(x,x+7,4)-x;
    cout<<"小于等于x的最大整数下标:"<<t<<endl;

全部代码段


#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<vector>
#include<ctime>
#include<cstdio>

using namespace std;

struct rep
{
    int x,y;
}r[5];
//结构体的比较函数
bool cmp1(rep a,rep b) //自己决定如何排序
{
    return a.x<a.y;//这里决定sort排序是升序还是降序
}

//数组的比较函数
bool cmp(int a,int b) //自己决定如何排序
{
    return a>b;//这里决定sort排序是升序还是降序
}

int main()
{
    
    cout<<"*****vector翻转*******"<<endl;
    vector<int> a({1,2,3,4,5});
    reverse(a.begin(),a.end());
    for(int x:a)cout<<x<<" ";
    cout<<endl;
    
    cout<<"*****数组翻转**********"<<endl;
    int b[]={1,2,3,4,5};
    reverse(b,b+5);
    for(int y:b)cout<<y<<" ";
    cout<<endl;
    
    cout<<"*****vector去重**********"<<endl;
    vector<int> a1({1,1,2,2,3,3,4,5,8,8,8,8,8,8});
    int n=unique(a1.begin(),a1.end())-a1.begin();
    cout<<"去掉重复数剩余:"<<n<<endl;
    for(int i=0;i<n;i++)cout<<a1[i]<<" ";
    cout<<endl;
    
    cout<<"*****数组去重**********"<<endl;
    int b1[]={1,1,2,2,3,3,4,5,8,8,8,8,8,8};
    int m=unique(b1,b1+14)-b1;
    cout<<"去掉重复数剩余:"<<m<<endl;
    for(int i=0;i<m;i++)cout<<b1[i]<<" ";
    cout<<endl;
    
    cout<<"*****生成随机数*********"<<endl;
    vector<int> c({1,1,2,8,5,8});
    srand((time(0)));//需要生成随机数
    random_shuffle(c.begin(),c.end());
    for(int q:c)cout<<q<<" ";
    cout<<endl;
    cout<<"*****随机数排序*********"<<endl;
    sort(c.begin(),c.end(),cmp);
    for(int q1:c)cout<<q1<<" ";
    cout<<endl;
    
    cout<<"*****结构体排序*********"<<endl;
    
    for(int i=0;i<5;i++)
    {
        r[i].x=-i;
        r[i].y=i;
    }
    cout<<"排序前结构体"<<endl;
    for(int i=0;i<5;i++)printf("(%d,%d) ",r[i].x,r[i].y);
    cout<<endl;
    sort(r,r+5,cmp1);
    cout<<"排序后结构体"<<endl;
    for(int i=0;i<5;i++)printf("(%d,%d) ",r[i].x,r[i].y);
    cout<<endl;
    
    cout<<"********二分查找*********"<<endl;
    cout<<"大于等于x的最小整数:"<<endl;
    int x[]={1,2,3,4,5,6,9,10};
    int* p=lower_bound(x,x+7,6);
    cout<<"查找到的值为:"<<*p<<endl;
    int l=*p=lower_bound(x,x+7,10)-x;
    cout<<"大于等于x的最小整数下标:"<<l<<endl<<endl;
    
    cout<<"小于等于x的最大整数"<<endl;
    int* q=upper_bound(x,x+7,4);
    cout<<"查找到的值为:"<<*q<<endl;
    int t=*p=upper_bound(x,x+7,4)-x;
    cout<<"小于等于x的最大整数下标:"<<t<<endl;
    
    return 0;
}

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✅作者简介&#xff1a;人工智能专业本科在读&#xff0c;喜欢计算机与编程&#xff0c;写博客记录自己的学习历程。 &#x1f34e;个人主页&#xff1a;小嗷犬的个人主页 &#x1f34a;个人网站&#xff1a;小嗷犬的技术小站 &#x1f96d;个人信条&#xff1a;为天地立心&…

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文章目录 1 前言2 概念介绍2.1 什么是图像语义分割 3 条件随机场的深度学习模型3\. 1 多尺度特征融合 4 语义分割开发过程4.1 建立4.2 下载CamVid数据集4.3 加载CamVid图像4.4 加载CamVid像素标签图像 5 PyTorch 实现语义分割5.1 数据集准备5.2 训练基准模型5.3 损失函数5.4 归…

探索SpringBoot发展历程

✅作者简介&#xff1a;大家好&#xff0c;我是Leo&#xff0c;热爱Java后端开发者&#xff0c;一个想要与大家共同进步的男人&#x1f609;&#x1f609; &#x1f34e;个人主页&#xff1a;Leo的博客 &#x1f49e;当前专栏&#xff1a; 循序渐进学SpringBoot ✨特色专栏&…

《消息队列MyMQ》——参考RabbitMQ实现

目录 一、什么是消息队列&#xff1f; 二、需求分析 1&#xff09;核心概念 2&#xff09;核心API 3&#xff09;交换机类型 4&#xff09;持久化 5&#xff09;网络通信 ​编辑 6&#xff09;消息应答 三、 模块划分 四、创建核心类 1.ExChange 2.MSGQueue 3.Bind…

系列学习前端之第 4 章:一文精通 JavaScript

全套学习 HTMLCSSJavaScript 代码和笔记请下载网盘的资料&#xff1a; 链接: 百度网盘 请输入提取码 提取码: 6666 1、JavaScript 格式 一般放在 html 的 <head> 标签中。type&#xff1a;默认值text/javascript可以不写&#xff0c;不写也是这个值。 <script typ…

C++新经典模板与泛型编程:用成员函数重载实现std::is_class

用成员函数重载实现is_class std::is_class功能&#xff0c;是一个C11标准中用于判断某个类型是否为一个类类型&#xff08;但不是联合类型&#xff09;的类模板。当时在讲解的时候并没有涉及std::is_class的实现代码&#xff0c;在这里实现一下。简单地书写一个IsClass类模板…

【微服务】springboot整合quartz使用详解

目录 一、前言 二、quartz介绍 2.1 quartz概述 2.2 quartz优缺点 2.3 quartz核心概念 2.3.1 Scheduler 2.3.2 Trigger 2.3.3 Job 2.3.4 JobDetail 2.4 Quartz作业存储类型 2.5 适用场景 三、Cron表达式 3.1 Cron表达式语法 3.2 Cron表达式各元素说明 3.3 Cron表达…

从文字到使用,一文读懂Kafka服务使用

&#x1f3c6;作者简介&#xff0c;普修罗双战士&#xff0c;一直追求不断学习和成长&#xff0c;在技术的道路上持续探索和实践。 &#x1f3c6;多年互联网行业从业经验&#xff0c;历任核心研发工程师&#xff0c;项目技术负责人。 &#x1f389;欢迎 &#x1f44d;点赞✍评论…

【改进YOLOv8】融合高效网络架构 CloAtt的焊缝识别系统

1.研究背景与意义 项目参考AAAI Association for the Advancement of Artificial Intelligence 研究背景与意义 近年来&#xff0c;随着人工智能技术的快速发展&#xff0c;计算机视觉领域取得了显著的进展。其中&#xff0c;目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向&am…

“消费增值:改变你的购物方式,让每一笔消费都变得更有价值“

你是否厌倦了仅仅购买物品或享受服务后便一无所有的消费方式&#xff1f;现在&#xff0c;消费增值的概念将彻底改变你的消费观念&#xff01;通过参与消费增值&#xff0c;你的每一笔消费都将变得更有价值&#xff01; 消费增值是一种全新的消费理念&#xff0c;它让你在购物的…

[BJDCTF2020]EzPHP 许多的特性

这道题可以学到很多东西 静下心来慢慢通过本地知道是干嘛用的就可以学会了 BJDctf2020 Ezphp_[bjdctf2020]ezphp-CSDN博客 这里开始 一部分一部分看 $_SERVER[QUERY_SRING]的漏洞 if($_SERVER) { if (preg_match(/shana|debu|aqua|cute|arg|code|flag|system|exec|passwd|…

SSM项目实战-前端-添加分页控件-调正页面布局

1、Index.vue <template><div class"common-layout"><el-container><el-header><el-row><el-col :span"24"><el-button type"primary" plain click"toAdd">新增</el-button></el-…

三坐标测量机如何精确测量产品的高度差?

三坐标测量机通过测量物体的三维坐标来实现精确的尺寸测量&#xff0c;不仅直观且又方便&#xff0c;测量结果精度高&#xff0c;并且重复性好。 三坐标测量机基于三个坐标轴&#xff1a;X轴、Y轴和Z轴&#xff0c;通过控制测针在三个方向上的移动来实现测量。而在测量产品高度…

1.10 C语言之外部变量与作用域

1.10 C语言之外部变量与作用域 一、外部变量概述二、练习 一、外部变量概述 我们说&#xff0c;函数&#xff08;不管是main函数还是其他函数&#xff09;内部定义的变量&#xff0c;其作用范围都只在函数内部&#xff0c;我们把这些变量叫做自动变量或者局部变量。除了局部变…

ingress介绍和ingress通过LoadBalancer暴露服务配置

目录 一.ingress基本原理介绍 1.将原有用于暴露服务和负载均衡的服务的三四层负载均衡变为一个七层负载均衡 2.controller和ingress 3.通过下面这个图可能会有更直观的理解 二.为什么会出现ingress 1.NodePort存在缺点 2.LoadBalancer存在缺点 三.ingress三种暴露服务的…

docker-compose部署sonarqube 8.9 版本

官方部署文档注意需求版本 所以选择8.9版本 一、准备部署配置 1、持久化目录 rootlocalhost:/root# mkdir -p /data/sonar/postgres /data/sonar/sonarqube/data /data/sonar/sonarqube/logs /data/sonar/sonarqube/extensions rootlocalhost:/root# chmod 777 /data/sona…

数据结构 | 查漏补缺之求叶子结点,分离链接法、最小生成树、DFS、BFS

求叶子结点的个数 参考博文&#xff1a; 树中的叶子结点的个数 计算方法_求树的叶子节点个数-CSDN博客 分离链接法 参考博文 数据结构和算法——哈希查找冲突处理方法&#xff08;开放地址法-线性探测、平方探测、双散列探测、再散列&#xff0c;分离链接法&#xff09;_线性…

用户案例|Milvus 助力 Credal.AI 实现 GenAI 安全与可控

AIGC 时代&#xff0c;企业流程中是否整合人工智能&#xff08;AI&#xff09;对于的企业竞争力至关重要。然而&#xff0c;随着 AI 不断发展演进&#xff0c;企业也在此过程中面临数据安全管理、访问权限、数据隐私等方面的挑战。 为了更好地解决上述问题&#xff0c;Credal.A…

双目光波导AR眼镜_AR智能眼镜主板PCB定制开发

AR眼镜方案的未来发展潜力非常巨大。随着技术的进步&#xff0c;AR眼镜的光学模块将变得更小巧&#xff0c;像素密度也会增加&#xff0c;实现更高分辨率的画面&#xff0c;甚至能够达到1080P、2K和4K级别的清晰度&#xff0c;从而提升用户的视觉体验。 AR智能眼镜的硬件方面&a…

【Android Studio】【入门】helloworld和工程的各个文件的作用

这里写目录标题 可以开发的app类型注意点 搞一个helloworld玩玩各个文件的作用 可以开发的app类型 Phone and Tablet&#xff1a;开发手机和平板的app&#xff1b;Wear OS&#xff1a;穿戴系统&#xff1b;TV&#xff1a;电视app&#xff1b;Android Auto&#xff1a;汽车上的…