数据结构BF算法的实现全代码

时间: 2023-05-30 20:06:40 浏览: 52
BF算法,也叫暴力匹配算法,是一种简单粗暴的字符串匹配算法。BF算法的基本思想是,对于主串S和模式串P,从主串S的第一个字符开始,依次与模式串P的每个字符进行匹配,如果匹配失败,则主串S的下一个字符继续与模式串P的第一个字符进行匹配,直到匹配成功或主串S中没有字符可以匹配为止。 下面是BF算法的实现代码: ``` #include <iostream> #include <cstring> using namespace std; int BF(char* s, char* p) { int slen = strlen(s); int plen = strlen(p); for (int i = 0; i <= slen - plen; i++) { int j; for (j = 0; j < plen; j++) { if (s[i + j] != p[j]) { break; } } if (j == plen) { return i; } } return -1; } int main() { char s[] = "hello world"; char p[] = "world"; int pos = BF(s, p); if (pos != -1) { cout << "匹配成功,位置为:" << pos << endl; } else { cout << "匹配失败" << endl; } return 0; } ``` 在上面的代码中,BF函数的参数s表示主串,p表示模式串,函数返回值为模式串在主串中的位置,如果匹配失败返回-1。BF函数中的两层循环,第一层循环枚举主串中的每个字符,第二层循环用来匹配模式串和主串中的字符是否相等,如果不相等则退出循环,如果匹配成功,则返回当前位置。

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### 回答1: BF模式匹配算法是一种简单的字符串匹配算法,其基本思想是从主串的第一个字符开始,依次和模式串的每一个字符进行比较,如果匹配成功,则继续比较下一个字符,否则主串的指针后移一位,重新开始匹配。 以下是用C语言实现BF模式匹配算法的代码: c #include <stdio.h> #include <string.h> int bf_match(char *str, char *pattern) { int i, j; int len1 = strlen(str); int len2 = strlen(pattern); for (i = ; i <= len1 - len2; i++) { for (j = ; j < len2; j++) { if (str[i+j] != pattern[j]) break; } if (j == len2) return i; } return -1; } int main() { char str[] = "hello world"; char pattern[] = "world"; int pos = bf_match(str, pattern); if (pos != -1) printf("匹配成功,位置为:%d\n", pos); else printf("匹配失败\n"); return ; } 在上面的代码中,bf_match函数用于实现BF模式匹配算法,其中str表示主串,pattern表示模式串,返回值为模式串在主串中第一次出现的位置,如果没有匹配成功,则返回-1。 在主函数中,我们定义了一个主串和一个模式串,并调用bf_match函数进行匹配,如果匹配成功,则输出匹配的位置,否则输出匹配失败。 ### 回答2: 首先,需要了解BF模式匹配算法的基本原理。BF算法(Brute Force)是一种简单直接的算法,它通过逐个字符依次比对主串和模式串来进行匹配。具体实现如下: c #include <stdio.h> #include <string.h> int BFMatch(char* mainStr, char* patternStr) { int mainLen = strlen(mainStr); int patternLen = strlen(patternStr); int i, j; for (i = 0; i <= mainLen - patternLen; i++) { // 主串从头到尾依次比较 j = 0; while (j < patternLen && mainStr[i + j] == patternStr[j]) { // 模式串匹配 j++; } if (j == patternLen) { // 找到匹配 return i; } } return -1; // 未找到匹配 } int main() { char mainStr[] = "ABCDABCE"; char patternStr[] = "ABCE"; int pos = BFMatch(mainStr, patternStr); if (pos != -1) { printf("匹配成功,起始位置:%d\n", pos); } else { printf("未找到匹配\n"); } return 0; } 以上代码实现了BF模式匹配算法的简单示例。主串为"ABCDABCE",模式串为"ABCE",程序在主串中查找模式串,如果找到了则返回起始位置,否则返回-1。 BF算法的时间复杂度为O(n * m),其中n为主串长度,m为模式串长度。这是一种简单且易于理解的算法,但对于大数据量的匹配效率较低,不适用于一些性能要求较高的场景,可以考虑使用其他更高效的模式匹配算法,如KMP算法。
数据结构与算法是计算机科学中非常重要的概念。在Java中,有许多常见的数据结构和算法的实现。其中,数据结构包括数组、链表、栈、队列、跳表、散列表、二叉树、堆、图和Trie树。而算法包括递归、排序、二分查找、哈希算法和字符串匹配算法。\[1\] 在Java中,我们可以使用散列表(哈希表)来实现数据结构。而在字符串匹配算法中,有四种常见的算法:暴力匹配算法(BF算法)、RK算法、BM算法和KMP算法。这些算法都有各自的特点和适用场景。\[2\] 另外,在Java开发中,排序是一种常见的需求。我们可以使用一些常见的排序算法来对数据元素进行排序,比如按照日期对订单进行排序,按照价格对商品进行排序等等。在Java的开发工具包(JDK)中,已经提供了许多数据结构和算法的实现,比如List、Set、Map和Math等。我们可以借鉴JDK的方式,将算法封装到某个类中,并进行API的设计和实现。\[3\] 综上所述,数据结构与算法在Java中有着广泛的应用,通过学习和使用这些概念和实现,我们可以更好地解决问题和优化程序。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [Java数据结构和算法学习笔记](https://blog.csdn.net/zth13015409853/article/details/121946203)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [数据结构与算法(Java篇)笔记--Comparable接口](https://blog.csdn.net/csh1807266489/article/details/126782378)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
KMP算法和BM算法是两种常用的字符串匹配算法。 KMP算法的思想是,当出现不匹配时,已经匹配过的前缀中一定有一部分是可以直接跳过的,不需要重新匹配。通过预处理模式串,得到一个next数组,用于记录模式串中每个前缀的最长可匹配前缀长度。在匹配时,当文本串中出现不匹配字符时,根据next数组可以直接跳过一部分已经匹配过的前缀,从而提高匹配效率。 KMP算法的JAVA代码实现如下: java public class KMP { public static int kmp(String text, String pattern) { int[] next = getNext(pattern); int i = 0, j = 0; while (i < text.length() && j < pattern.length()) { if (j == -1 || text.charAt(i) == pattern.charAt(j)) { i++; j++; } else { j = next[j]; } } if (j == pattern.length()) { return i - j; } else { return -1; } } private static int[] getNext(String pattern) { int[] next = new int[pattern.length()]; next[0] = -1; int i = 0, j = -1; while (i < pattern.length() - 1) { if (j == -1 || pattern.charAt(i) == pattern.charAt(j)) { i++; j++; next[i] = j; } else { j = next[j]; } } return next; } } BM算法的思想是,在匹配过程中尽可能地多跳过一些字符,从而提高匹配效率。它的核心是两个规则:坏字符规则和好后缀规则。坏字符规则用于处理文本串和模式串不匹配的情况,好后缀规则用于处理文本串和模式串匹配的情况。 BM算法的JAVA代码实现如下: java public class BM { public static int bm(String text, String pattern) { int[] bc = generateBC(pattern); int[] suffix = new int[pattern.length()]; boolean[] prefix = new boolean[pattern.length()]; generateGS(pattern, suffix, prefix); int i = 0, j = 0; while (i <= text.length() - pattern.length() + j) { for (j = pattern.length() - 1; j >= 0; j--) { if (text.charAt(i + j) != pattern.charAt(j)) { break; } } if (j < 0) { return i; } int x = j - bc[(int) text.charAt(i + j)]; int y = 0; if (j < pattern.length() - 1) { y = moveByGS(j, pattern.length(), suffix, prefix); } i = i + Math.max(x, y); } return -1; } private static int[] generateBC(String pattern) { int[] bc = new int[256]; for (int i = 0; i < 256; i++) { bc[i] = -1; } for (int i = 0; i < pattern.length(); i++) { int ascii = (int) pattern.charAt(i); bc[ascii] = i; } return bc; } private static void generateGS(String pattern, int[] suffix, boolean[] prefix) { int len = pattern.length(); for (int i = 0; i < len; i++) { suffix[i] = -1; prefix[i] = false; } for (int i = 0; i < len - 1; i++) { int j = i; int k = 0; while (j >= 0 && pattern.charAt(j) == pattern.charAt(len - 1 - k)) { j--; k++; suffix[k] = j + 1; } if (j == -1) { prefix[k] = true; } } } private static int moveByGS(int j, int len, int[] suffix, boolean[] prefix) { int k = len - 1 - j; if (suffix[k] != -1) { return j - suffix[k] + 1; } for (int r = j + 2; r <= len - 1; r++) { if (prefix[len - r]) { return r; } } return len; } }
如果您要实现一个基于BF算法的文学研究助手,可以考虑以下步骤: 1. 读取文本文件,将文本数据存储在程序中。 2. 对文本数据进行处理,例如去除标点符号、转换为小写等。 3. 实现基于BF算法的文本查询功能,例如查找某个单词的出现次数、查找包含某个词语的句子等。 4. 实现基于BF算法的文本分析功能,例如统计文本中每个单词的出现频率、计算文本的词汇量等。 以下是一个简单的代码示例,仅供参考: c++ #include <iostream> #include <fstream> #include <string> #include <algorithm> using namespace std; // 去除文本中的标点符号和空格 string preprocess(string text) { string result = ""; for (char c : text) { if (isalpha(c)) { result += tolower(c); } else if (isspace(c)) { continue; } else { continue; } } return result; } // 实现BF算法查找单词出现次数 int find_word_count(string text, string query_word) { int count = 0; for (int i = 0; i <= text.length() - query_word.length(); i++) { if (text.substr(i, query_word.length()) == query_word) { count++; } } return count; } int main() { string filename = "example.txt"; ifstream file(filename); if (!file.is_open()) { cerr << "Failed to open file: " << filename << endl; return 1; } // 读取文件 string text; char c; while (file.get(c)) { text += c; } // 预处理文本 text = preprocess(text); // 查询单词出现次数 string query_word = "data"; int count = find_word_count(text, query_word); cout << "The word \"" << query_word << "\" appears " << count << " times." << endl; // 统计词汇量 int vocabulary_size = 0; string word = ""; for (char c : text) { if (isalpha(c)) { word += c; } else { if (!word.empty()) { vocabulary_size++; word = ""; } } } if (!word.empty()) { vocabulary_size++; } cout << "The vocabulary size is " << vocabulary_size << "." << endl; return 0; } 在上述代码中,我们实现了BF算法查找单词出现次数和统计文本的词汇量。需要注意的是,BF算法虽然简单易懂,但在处理大规模文本时可能会比较慢,因此需要根据实际需求选择合适的算法进行优化。
平衡二叉树(Balanced Binary Tree)又称为 AVL 树,它是一种自平衡二叉查找树。它的性质是:任何一个节点的左子树和右子树的高度差都不超过 1。 下面是 Haskell 实现平衡二叉树的代码: data Tree a = Leaf | Node (Tree a) a (Tree a) deriving (Show) -- 计算树的高度 height :: Tree a -> Int height Leaf = 0 height (Node l _ r) = 1 + max (height l) (height r) -- 右旋 rightRotate :: Tree a -> Tree a rightRotate (Node (Node a x b) y c) = Node a x (Node b y c) rightRotate t = t -- 左旋 leftRotate :: Tree a -> Tree a leftRotate (Node a x (Node b y c)) = Node (Node a x b) y c leftRotate t = t -- 插入 insert :: (Ord a) => a -> Tree a -> Tree a insert x Leaf = Node Leaf x Leaf insert x (Node l y r) | x < y = balance (Node (insert x l) y r) | x > y = balance (Node l y (insert x r)) | otherwise = Node l y r -- 平衡因子 balanceFactor :: Tree a -> Int balanceFactor Leaf = 0 balanceFactor (Node l _ r) = height l - height r -- 平衡 balance :: Tree a -> Tree a balance t | bf > 1 && x < y = rightRotate t | bf < -1 && x > y = leftRotate t | bf > 1 && x > y = leftRotate (rightRotate t) | bf < -1 && x < y = rightRotate (leftRotate t) | otherwise = t where bf = balanceFactor t x = value t y = value (leftChild t) -- 左子节点 leftChild :: Tree a -> Tree a leftChild (Node l _ _) = l -- 右子节点 rightChild :: Tree a -> Tree a rightChild (Node _ _ r) = r -- 节点的值 value :: Tree a -> a value (Node _ x _) = x -- 创建平衡二叉树 create :: (Ord a) => [a] -> Tree a create = foldl (flip insert) Leaf 使用方法: main = do let t = create [3, 2, 1, 4, 5] print t 输
平衡二叉树是一种特殊的二叉树,它保证了每个节点的左右子树的高度差不超过1。由于平衡二叉树具有较高的查找效率,因此在计算机科学中常常用来实现字典和集合。 下面是 Julia 语言实现平衡二叉树算法的代码: julia # 定义节点结构 struct Node value::Int left::Union{Nothing, Node} right::Union{Nothing, Node} height::Int end # 计算节点的高度 function height(node::Node) if node == nothing return 0 else return node.height end end # 计算节点的平衡因子 function balance_factor(node::Node) return height(node.left) - height(node.right) end # 更新节点的高度 function update_height(node::Node) node.height = max(height(node.left), height(node.right)) + 1 end # 左旋 function left_rotate(node::Node) right_child = node.right node.right = right_child.left right_child.left = node update_height(node) update_height(right_child) return right_child end # 右旋 function right_rotate(node::Node) left_child = node.left node.left = left_child.right left_child.right = node update_height(node) update_height(left_child) return left_child end # 插入新节点 function insert(node::Node, value::Int) if node == nothing return Node(value, nothing, nothing, 1) elseif value < node.value node.left = insert(node.left, value) elseif value > node.value node.right = insert(node.right, value) end update_height(node) balance_factor = balance_factor(node) # 如果节点的平衡因子大于1,则进行旋转操作 if balance_factor > 1 if balance_factor(node.left) > 0 return right_rotate(node) else node.left = left_rotate(node
以下是使用鲸鱼算法优化LSTM模型的Matlab代码实现。 首先,需要定义LSTM模型的优化目标函数。假设我们要优化的目标函数为$F(x)$,其中$x$表示LSTM模型的参数和结构,包括输入和输出权重、偏置项、学习率等等。在此例中,我们使用LSTM网络对某个时间序列进行预测,因此优化目标函数可以定义为预测误差的平方和。 matlab function [fval, gradient] = lstm_objective(x) % x: vector of LSTM parameters % fval: objective function value % gradient: gradient of objective function % Define LSTM model input_size = 10; % input size hidden_size = 20; % hidden size output_size = 1; % output size net = lstm(input_size, hidden_size, output_size); % Set LSTM parameters net.Wi = x(1:hidden_size*input_size); net.Wf = x(hidden_size*input_size+1:2*hidden_size*input_size); net.Wo = x(2*hidden_size*input_size+1:3*hidden_size*input_size); net.Wc = x(3*hidden_size*input_size+1:4*hidden_size*input_size); net.Ui = x(4*hidden_size*input_size+1:5*hidden_size*hidden_size); net.Uf = x(5*hidden_size*input_size+1:6*hidden_size*hidden_size); net.Uo = x(6*hidden_size*input_size+1:7*hidden_size*hidden_size); net.Uc = x(7*hidden_size*input_size+1:8*hidden_size*hidden_size); net.bi = x(8*hidden_size*input_size+1:8*hidden_size*input_size+hidden_size); net.bf = x(8*hidden_size*input_size+hidden_size+1:8*hidden_size*input_size+2*hidden_size); net.bo = x(8*hidden_size*input_size+2*hidden_size+1:8*hidden_size*input_size+3*hidden_size); net.bc = x(8*hidden_size*input_size+3*hidden_size+1:8*hidden_size*input_size+4*hidden_size); net.V = x(end-output_size*hidden_size+1:end); net.b = x(end-output_size+1:end); % Load training data load('data.mat'); XTrain = data.XTrain; YTrain = data.YTrain; % Predict on training data YPred = predict(net, XTrain); % Calculate objective function value (mean squared error) fval = sum((YPred-YTrain).^2)/length(YTrain); % Calculate gradient of objective function gradient = lstm_gradient(net, XTrain, YTrain); gradient = gradient(:); end 其中,lstm函数是LSTM模型的构造函数,predict函数是LSTM模型的预测函数,lstm_gradient函数是LSTM模型的梯度计算函数。 接着,需要定义鲸鱼算法的主函数。在此例中,我们使用标准的鲸鱼算法,其中包括鲸鱼个体的初始化、位置和速度的更新、最优解的更新等等。 matlab function [x_best, fval_best] = lstm_whale_algorithm() % x_best: best solution found by whale algorithm % fval_best: objective function value of best solution % Set whale algorithm parameters max_iterations = 100; % maximum number of iterations n_whales = 10; % number of whales a = 2; % constant b = 0.5; % constant lstm_size = 10*20+20*20+4*20+21; % number of LSTM parameters % Initialize whales whales = zeros(n_whales, lstm_size); for i = 1:n_whales whales(i,:) = randn(1,lstm_size); end % Evaluate objective function for initial solutions fvals = zeros(n_whales, 1); for i = 1:n_whales [fvals(i), ~] = lstm_objective(whales(i,:)); end % Set initial best solution and objective function value [fval_best, idx_best] = min(fvals); x_best = whales(idx_best,:); % Main loop for iter = 1:max_iterations % Update position and velocity of each whale for i = 1:n_whales r1 = rand(1,lstm_size); r2 = rand(1,lstm_size); A = 2*a.*r1-a; C = 2*r2; p = rand(1,lstm_size); D = abs(C.*x_best-p); whales(i,:) = x_best-A.*D; end % Evaluate objective function for updated solutions for i = 1:n_whales [fvals(i), ~] = lstm_objective(whales(i,:)); end % Update best solution and objective function value [fval_new, idx_new] = min(fvals); if fval_new < fval_best fval_best = fval_new; x_best = whales(idx_new,:); end % Update a and b a = 2-a*(iter/max_iterations); b = 0.5*(iter/max_iterations); end end 最后,可以调用lstm_whale_algorithm函数来运行鲸鱼算法,并得到优化后的LSTM模型的最优解和目标函数值。 matlab [x_best, fval_best] = lstm_whale_algorithm(); 需要注意的是,在实际应用中,可能需要调整鲸鱼算法的参数和LSTM模型的结构,以达到更好的优化效果。
### 回答1: BF算法,也称为暴力匹配算法,是一种简单的字符串匹配算法。它的基本思想是从主串的第一个字符开始,依次与模式串的每一个字符进行比较,如果匹配成功,则继续比较下一个字符,否则主串向右移动一位,重新开始匹配。 具体实现步骤如下: 1. 定义主串和模式串两个字符串。 2. 从主串的第一个字符开始,依次与模式串的每一个字符进行比较。 3. 如果匹配成功,则继续比较下一个字符,直到模式串的最后一个字符都匹配成功。 4. 如果匹配失败,则主串向右移动一位,重新开始匹配。 5. 如果主串的长度小于模式串的长度,则匹配失败。 6. 如果主串的长度等于模式串的长度,且每个字符都匹配成功,则匹配成功。 下面是一个简单的BF算法实现代码: #include <iostream> #include <string> using namespace std; int BF(string s, string p) { int i = 0, j = 0; while (i < s.length() && j < p.length()) { if (s[i] == p[j]) { i++; j++; } else { i = i - j + 1; j = 0; } } if (j == p.length()) { return i - j; } else { return -1; } } int main() { string s = "hello world"; string p = "world"; int pos = BF(s, p); if (pos == -1) { cout << "not found" << endl; } else { cout << "found at position " << pos << endl; } return 0; } 在上面的代码中,BF函数接受两个字符串参数s和p,分别表示主串和模式串。函数返回值为匹配成功的位置,如果匹配失败则返回-1。在函数中,使用两个指针i和j分别指向主串和模式串的第一个字符,依次进行比较。如果匹配成功,则i和j都向后移动一位;如果匹配失败,则i回退到上一次匹配的下一个位置,j回退到模式串的第一个字符。最后,如果j等于模式串的长度,则表示匹配成功,返回i-j的值即可。 ### 回答2: bf算法(Brute-Force 算法)是一种简单的字符串模式匹配算法。它的思想是通过对两个字符串逐个字符进行比较来判断字符串是否匹配。以下是用Python编写的一个简单的bf算法实现: python def pattern_matching(text, pattern): n = len(text) m = len(pattern) for i in range(n-m+1): j = 0 while(j < m): if (text[i+j] != pattern[j]): break j += 1 if (j == m): return i return -1 text = 'ABCABCDABABCDABCDABDE' pattern = 'ABCDABD' index = pattern_matching(text, pattern) if (index == -1): print("无匹配结果") else: print("匹配结果在字符串中的索引位置为:", index) 在上述代码中,pattern_matching函数接受两个参数text和pattern,其中text是待匹配的字符串,pattern是需要匹配的字符串。程序通过逐个字符比较来判断字符串是否匹配。如果找到了匹配的子串,则返回匹配的子串在text中的索引位置。如果没有找到匹配的子串,则返回-1。 例如,在上述示例中,待匹配的字符串是'ABCABCDABABCDABCDABDE',需要匹配的字符串是'ABCDABD'。由于该模式在主字符串中存在,所以匹配结果在字符串中的索引位置为6。 通过bf算法,我们可以快速实现一个简单的字符串模式匹配算法。然而,bf算法的时间复杂度较高,在最坏情况下为O(n * m),其中n为主字符串的长度,m为模式字符串的长度,因此在处理大规模的字符串匹配时,可能不适用。 ### 回答3: BF(Brute Force)算法,也称为朴素模式匹配算法,是一种简单的模式匹配算法。它的基本思想是,从文本串的起始位置开始逐个字符与模式串进行比较,当发现不匹配时,将文本串向右移动一位,再重新开始比较。当匹配成功时,返回模式串在文本串中的起始位置,否则返回-1。 以下是使用Python编写的BF算法的实现: python def BF(pattern, text): pattern_len = len(pattern) text_len = len(text) for i in range(text_len - pattern_len + 1): found = True for j in range(pattern_len): if pattern[j] != text[i+j]: found = False break if found: return i return -1 使用该算法进行模式匹配的示例: python text = "Hello, world!" pattern = "world" index = BF(pattern, text) if index == -1: print("未找到匹配的模式") else: print("模式在文本中的起始位置为:", index) 运行结果为: 模式在文本中的起始位置为: 7 在上述代码中,BF函数接受两个参数,分别是待匹配的模式串pattern和文本串text。首先计算模式串和文本串的长度,并使用两个循环来逐个比较字符。如果发现不匹配,则将文本串向右移动一位,再重新开始比较。如果匹配成功,则返回模式串在文本串中的起始位置,否则返回-1。 以上就是简单模式匹配算法(BF算法)的Python实现。由于BF算法的时间复杂度较高,通常在处理大规模的模式匹配问题时会选择更高效的算法。

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你还在苦苦寻找数据结构的题目吗?这里刚刚上传了一份数据结构共1800道试题,轻松解决期末挂科的难题。不信?你下载看看,这里是纯题目,你下载了再来私信我答案。按数据结构教材分章节,每一章节都有选择题、或有判断题、填空题、算法设计题及应用题,题型丰富多样,共五种类型题目。本学期已过去一半,相信你数据结构叶已经学得差不多了,是时候拿题来练练手了,如果你考研,更需要这份1800道题来巩固自己的基础及攻克重点难点。现在下载,不早不晚,越往后拖,越到后面,你身边的人就越卷,甚至卷得达到你无法想象的程度。我也是曾经遇到过这样的人,学习,练题,就要趁现在,不然到时你都不知道要刷数据结构题好还是高数、工数、大英,或是算法题?学完理论要及时巩固知识内容才是王道!记住!!!下载了来要答案(v:zywcv1220)。

基于对比检测的高效视觉预训练

10086⇥⇥⇥⇥基于对比检测的高效视觉预训练Ol i vierJ. He´naf f SkandaKoppula Jean-BaptisteAlayracAaronvandenOord OriolVin yals JoaoCarreiraDeepMind,英国摘要自我监督预训练已被证明可以为迁移学习提供然而,这些性能增益是以大的计算成本来实现的,其中最先进的方法需要比监督预训练多一个数量级的计算。我们通过引入一种新的自监督目标,对比检测,任务表示与识别对象级功能跨增强来解决这个计算瓶颈。该目标可提取每幅图像的丰富学习信号,从而在各种下游任务上实现最先进的传输精度,同时需要高达10少训练特别是,我们最强的ImageNet预训练模型的性能与SEER相当,SEER是迄今为止最大的自监督系统之一,它使用了1000多个预训练数据。最后,我们的目标无缝地处理更复杂图像的预训练,例如COCO中的图像,缩小了从COCO到PASCAL的监督迁移学习的差距1. 介绍自从Al

You are not allowed to push code to this project.

回答: 当你遇到"You are not allowed to push code to this project"的错误提示时,可能有几个原因。首先,你需要确保你具有操作该项目的权限。你可以检查你的git账号是否有该项目的操作权限。如果没有权限,你需要联系管理员为你添加相应的权限。其次,你可以检查你的git凭证是否正确。你可以进入"控制面板" -> "用户帐户" -> "管理您的凭证" -> "Windows凭据 / 普通凭据",查看是否存在多个git凭证。你可以编辑查看你所push的网址的凭证,确保用户名和密码是正确的。另外,你也可以尝试在控制面板的凭据管理器中删除对应配置好的git网址,

TFT屏幕-ILI9486数据手册带命令标签版.pdf

ILI9486手册 官方手册 ILI9486 is a 262,144-color single-chip SoC driver for a-Si TFT liquid crystal display with resolution of 320RGBx480 dots, comprising a 960-channel source driver, a 480-channel gate driver, 345,600bytes GRAM for graphic data of 320RGBx480 dots, and power supply circuit. The ILI9486 supports parallel CPU 8-/9-/16-/18-bit data bus interface and 3-/4-line serial peripheral interfaces (SPI). The ILI9486 is also compliant with RGB (16-/18-bit) data bus for video image display. For high speed serial interface, the ILI9486 also provides one data and clock lane and supports up to 500Mbps on MIPI DSI link. And also support MDDI interface.