【C语言】深入理解指针
他的四个参数分别是要进行排序的数组base的首地址，base数组的元素个数，每个元素的大小，以及一个函数指针，这个函数指针指向了一个函数，这个函数的参数是两个void*类型的指针，返回类型是int，要求这个函数能够比较参数（这个函数的参数是两个指针）指向的两个元素的大小，规定如果elem1指向的元素
动态内存管理（2）
动态内存管理（2）
L1-064 估值一亿的AI核心代码(Java)
天梯赛练习题
2023.2.6
【代码】2023.2.6。
排序算法的时间复杂度存在下界问题
而针对这个，我们是可以从理论上进行证明，也就是任何的排序算法，只要这个排序算法会存在一个取出元素的动作，那就会存在以上的结论，时间复杂度大于等于O(n*lg(n))，例如在冒泡排序中，依次取出 两个元素，对这个元素进行比较大小，然后调整被比较元素的位置。每个节点对应元素的一种排列方式的话，那如果数组
排序（2）（希尔排序）
3.两种循环思路实现第一步预处理：即将所有数据分成gap组，gap越大大的数越快到后面，小的数越快到前面，gap越小挪动越慢越接近有序gap越大和越小时解决o(n)，gap=1时是直接插入排序，并在组内完成插入排序。效果为不断趋近于有序,时复为gap*(1+2+......n/gap),约为log3
力扣面试题 17.04. 消失的数字(求和,位运算)
力扣面试题 17.04. 消失的数字(求和,位运算)
排序算法---堆排序
堆排序（Heap Sort）是一种基于二叉堆数据结构的排序算法。它将待排序的元素构建成一个最大堆（或最小堆），然后逐步将堆顶元素与堆的最后一个元素交换位置，并重新调整堆，使得剩余未排序部分继续满足堆的性质。通过不断重复这个过程，最终将得到一个有序的序列。
力扣738单调递增的数字思路以及贪心总结
我的第一部分思路就到这里，写完之后测试全部通过，提交的时候测试用例100失败，答案应该是99，我的是90，然后我就很大意的加了个当n是10的整数倍时，直接返回n-1，结果提交的时候测试用例101也错了，这个时候我才意识到问题的严重性，一旦遇到大于等于三位数且中间有零的就会出错。力扣上的第738题，大
排序算法---选择排序
选择排序是一种简单直观的排序算法，其基本思想是每次从待排序的元素中选取最小（或最大）的元素，将其与未排序部分的第一个元素进行交换，从而逐步形成有序序列
大数据毕设分享(含算法) 基于深度学习的安检管制物品识别系统
今天学长向大家分享一个毕业设计项目毕业设计 基于深度学习的安检管制物品识别系统毕业设计 深度学习管制刀具识别系统毕业设计 深度学习管制刀具识别系统。
图像处理：SparkMLlib库的图像处理算法
1.背景介绍1. 背景介绍图像处理是计算机视觉领域的一个重要分支，它涉及到图像的获取、处理、分析和理解。随着数据规模的增加，传统的图像处理方法已经无法满足实际需求。因此，需要寻找更高效的图像处理算法。SparkMLlib是一个基于Apache Spark的机器学习库，它提供了一系列的图像处理算法，可
java数据结构与算法刷题-----LeetCode198. 打家劫舍
【代码】java数据结构与算法刷题-----LeetCode198. 打家劫舍。
寒假作业2024.2.6
1.现有无序序列数组为23,24,12,5,33,5347，请使用以下排序实现编程。例如:调用 DigitSum(1729),则返回 1+7+2+9，它的和是 19。写个递归函数 DigitSum(n),输入一个非负整数，返回组成它的数字之和。写一个宏，可以将一个 int 型整数的二进制位的奇数位和
AI模型部署基础知识（一）：模型权重与参数精度
一般情况来说，我们通过收集数据，训练深度学习模型，通过反向传播求导更新模型的参数，得到一个契合数据和任务的模型。这一阶段，通常使用python&pytorch进行模型的训练得到pth等类型文件。AI模型部署就是将在python环境中训练的模型参数放到需要部署的硬件环境中去跑，比如云平台和其他cpu、
【图解数据结构】深入剖析时间复杂度与空间复杂度的奥秘
本文主要讲解算法的定义、算法的特性、 算法的设计要求、算法的度量方法、推导大O阶；重点讲解了时间复杂度和空间复杂度以及大量习题。
分享一个优雅的leetcode力扣刷题姿势｜intellij+leetcode-editor+github
虽然Leetcode自带的代码编辑器简洁，但无法进行Debug和享受Intelli的编码方式。另一方面，Intelli中虽然有Intelli代码补全、集成化编译调试等功能，但却需要频繁复制粘贴。本文将为热衷刷题的读者提供一种专业的刷题方式——使用Intelli进行编码、在本地调试、一键提交LeetC
压力测试的监控与告警：如何实时发现问题
1.背景介绍压力测试是一种常见的软件性能测试方法，主要用于评估系统在高负载下的表现，以及发现系统存在的瓶颈和问题。在现实生活中，随着互联网和大数据技术的发展，系统的规模和复杂性不断增加，压力测试对于确保系统的稳定性和性能至关重要。在进行压力测试时，监控和告警是非常重要的组成部分。通过监控，我们可以实
LightGBM模型详解
1.背景 LightGBM 是微软开发的 boosting 集成模型，和 XGBoost 一样是对 GBDT 的优化和高效实现，原理有一些相似之处，但它很多方面比 XGBoost 有着更为优秀的表现。官方给出的这个工具库模型的优势如下：更快的训练效率低内存使用更高的准确率支持并行化学习可处理大规模
web学习笔记（十四）
深拷贝，是指重新分配一块内存，创建一个新的对象，并且将原对象中的元素，以递归的方式，通过创建新的子对象拷贝到新对象中，拷贝堆内存中数据，修改其中一个数组中的元素，另一个不会同步修改。浅拷贝，指的是重新分配一块内存，创建一个新的对象，但里面的元素是原对象中各个子对象的引用，拷贝的是引用地址，如果修改任
