PosFlagValue=(int)((LEFT_MAX+RIGHT_MAX-LEFT_THERSH-RIGHT_THERSH)/3.0f);

时间: 2023-09-16 14:12:04 浏览: 98
RAR

SQL-shucheng.rar_java+SQL_sql

这段代码是用来计算PosFlagValue的值。根据代码中的计算公式，PosFlagValue的值等于(LEFT_MAX + RIGHT_MAX - LEFT_THERSH - RIGHT_THERSH)除以3的结果，再转换为整数类型。其中，LEFT_MAX和RIGHT_MAX是左右最大值，LEFT_THERSH和RIGHT_THERSH是左右阈值。
阅读全文

相关推荐

zip

cours-sql-sh-.zip_cours SQL_sql

8. **联接操作**：掌握JOIN操作，如INNER JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOIN和FULL OUTER JOIN，用于合并来自两个或更多表的数据。 9. **子查询**：理解如何在SQL查询中嵌套查询，以实现更复杂的数据筛选。 10. **聚合...
zip

mySQL.zip_MYSQL_mysql 课件_学习笔记_笔记_资料

6. **查询语句**：详细解析SELECT语句，包括子查询、连接查询（INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN, FULL JOIN）以及聚合函数（COUNT, SUM, AVG, MAX, MIN）。 7. **事务处理**：讲解事务的概念，ACID属性（原子性...

float CornerDetector::shiTomasiScore(const cv::Mat &img, int u, int v) { assert(img.type() == CV_8UC1); float dXX = 0.0; float dYY = 0.0; float dXY = 0.0; const int halfbox_size = 15; const int box_size = 2 * halfbox_size; const int box_area = box_size * box_size; const int x_min = u - halfbox_size; const int x_max = u + halfbox_size; const int y_min = v - halfbox_size; const int y_max = v + halfbox_size; if (x_min < 1 || x_max >= img.cols - 1 || y_min < 1 || y_max >= img.rows - 1) return 0.0; // patch is too close to the boundary const int stride = img.step.p[0]; for (int y = y_min; y < y_max; ++y) { const uint8_t *ptr_left = img.data + stride * y + x_min - 1; const uint8_t *ptr_right = img.data + stride * y + x_min + 1; const uint8_t *ptr_top = img.data + stride * (y - 1) + x_min; const uint8_t *ptr_bottom = img.data + stride * (y + 1) + x_min; for (int x = 0; x < box_size; ++x, ++ptr_left, ++ptr_right, ++ptr_top, ++ptr_bottom) { float dx = *ptr_right - *ptr_left; float dy = *ptr_bottom - *ptr_top; dXX += dx * dx; dYY += dy * dy; dXY += dx * dy; } } // Find and return smaller eigenvalue: dXX = dXX / (2.0 * box_area); dYY = dYY / (2.0 * box_area); dXY = dXY / (2.0 * box_area); return 0.5 * (dXX + dYY - sqrt((dXX + dYY) * (dXX + dYY) - 4 * (dXX * dYY - dXY * dXY)));

这段代码是计算给定图像中某个像素点的Shi-Tomasi角点得分，返回一个浮点数作为角点的响应值。Shi-Tomasi角点检测是一种常用的角点检测算法，它通过计算图像中每个像素点的响应值来确定哪些像素点是角点。...

int left=0, int right=0, int right=INT_MAX, int bottom=INT_MAX,重新定义int right

如果你想重新定义 int right 的初始值，你可以函数或代码的适当位置进行重新赋值。例如： int right = 100; 新的初始值为100 这样right 的初始值将被设置为100。你可以将其放置在函数的开头或任何需要...

#include "main.h" #include "headfile.h" unsigned int adc_value[5]; int error[2]; float kp = 1.1; float kd = 0.5; unsigned int left_motor_duty; unsigned int right_motor_duty; unsigned int motor_duty_center = 3000; int main(void) { car_init(); while(1) { adc_value[0] = adc_get(ADC0, ADC_CH_10); adc_value[1] = adc_get(ADC0, ADC_CH_11); adc_value[2] = adc_get(ADC0, ADC_CH_12); adc_value[3] = adc_get(ADC0, ADC_CH_13); adc_value[4] = adc_get(ADC0, ADC_CH_15); car_race(); } } void car_race() { error[0] = adc_value[0] - adc_value[4]; int speed_c = (int)(error[0] * kp + (error[0] + error[1]) * kd); left_motor_duty = motor_duty_center - speed_c; right_motor_duty = motor_duty_center + speed_c; error[1] = error[0]; if(left_motor_duty > 10000) { left_motor_duty = 10000; } else if(left_motor_duty < 0) { left_motor_duty = 0; } if(right_motor_duty > 10000) { right_motor_duty = 10000; } else if(right_motor_duty < 0) { right_motor_duty = 0; } motor_forward(left, left_motor_duty); motor_forward(right, right_motor_duty); }为程序增加归一化算法

int normalize(int value, int min_value, int max_value) { return (value - min_value) * 10000 / (max_value - min_value); } int main(void) { car_init(); while(1) { adc_value[0] = adc_get(ADC0, ADC...

#include<stdio.h> #include<assert.h> #include<mpi.h> #define intT long double f(double x){ return x * x; } double trap(double left_endpt, double right_endpt, int trap_count, double base_len){ double estimate, x; estimate = (f(left_endpt) + f(right_endpt)) / 2.0; for(intT i=1; i< trap_count; i++){ x = left_endpt + i * base_len; estimate += f(x); } estimate = estimate * base_len; return estimate; } int main(void) { int my_rank, comm_sz; intT n = 300000000, local_n; double a = 0.0, b = 2.0, h, local_a, local_b; double local_int, total_int; MPI_Init(NULL, NULL); MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &my_rank); MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &comm_sz); assert(n % comm_sz == 0); h = (b - a) / n; local_n = n / comm_sz; local_a = a + my_rank * local_n * h; local_b = local_a + local_n * h; local_int = trap(local_a, local_b, local_n, h); MPI_Reduce(&local_int, &total_int, 1, MPI_DOUBLE, MPI_SUM, 0, MPI_COMM_WORLD); if(my_rank == 0){ printf("With a = %lf, b = %lf, n = %ld, total_int = %.10lf\n", a, b, n, total_int); } MPI_Finalize(); return 0; }将此MPI梯形积分程序修改为Pthread梯形积分程序

estimate = (f(left_endpt) + f(right_endpt)) / 2.0; for (intT i = 1; i < trap_count; i++) { x = left_endpt + i * base_len; estimate += f(x); } estimate *= base_len; return estimate; } void* ...

for (int i = 0; i < grid_y; i++) { for (int j = 0; j < grid_x; j++) { float box_score = sigmoid_x(pdata[4]); ;//获取每一行的box框中含有某个物体的概率 if (box_score >= boxThreshold) { cv::Mat scores(1, className.size(), CV_32FC1, pdata + 5); Point classIdPoint; double max_class_socre; minMaxLoc(scores, 0, &max_class_socre, 0, &classIdPoint); max_class_socre = sigmoid_x(max_class_socre); if (max_class_socre >= classThreshold) { float x = (sigmoid_x(pdata[0]) * 2.f - 0.5f + j) * netStride[stride]; //x float y = (sigmoid_x(pdata[1]) * 2.f - 0.5f + i) * netStride[stride]; //y float w = powf(sigmoid_x(pdata[2]) * 2.f, 2.f) * anchor_w; //w float h = powf(sigmoid_x(pdata[3]) * 2.f, 2.f) * anchor_h; //h int left = (int)(x - 0.5 * w) * ratio_w + 0.5; int top = (int)(y - 0.5 * h) * ratio_h + 0.5; classIds.push_back(classIdPoint.x); confidences.push_back(max_class_socre * box_score); boxes.push_back(Rect(left, top, int(w * ratio_w), int(h * ratio_h))); } pdata += net_width;//下一行 } } }这段如何用neon优化，可以写段示例吗

int left = (int)(x - 0.5 * w) + 0.5; int top = (int)(y - 0.5 * h) + 0.5; classIds.push_back(classIdPoint.x); confidences.push_back(max_class_socre * box_score); boxes.push_back(Rect(left, top, ...

#include<stdio.h> #include<stdlib.h> typedef struct node { int data; struct node* left; struct node* right; }Node; typedef struct tree { struct node* root; }Tree; char insert(Tree *tree,char value) { if(value==NULL) return; else { Node* node=malloc(sizeof(node)); node->data=value; node->left=insert(node->left,value); node->right=insert(node->right,value); } return value; } int get_hight(Node *node) { int max; if(node==NULL) { return 0; } else { int left_h=get_hight(node->left); int right_h=get_hight(node->right); int max=left_h; if(right_h>left_h) { max=right_h; } } max=max+1; printf("%d",max); return max; } int count=0; int countleaf(Node *node,int count) { if(node==NULL) { return; } if(node!=NULL&&node->left==NULL&&node->right==NULL) { count++; } if(node!=NULL) { countleaf(node->left,count); countleaf(node->right,count); } return count; } int main() { Node *node=NULL; Tree *tree=node; int i,j=0; char a[15]={'A','B','D',' ',' ',' ','C','E',' ','G',' ',' ','F',' ',' '}; for(i=0;i<15;i++) { insert(node,a[i]); printf("%c",a[i]); } countleaf(node,j); printf("%d",j); get_hight(node);}解决问题

int max = left_h; if(right_h > left_h) { max = right_h; } return max + 1; } } int count_leaf(Node *node, int count) { if(node == NULL) { return count; } if(node->left == NULL && node->right...

代码格式化 n, s, k = map(int, input().split()) d = list(map(int, input().split())) v = list(map(int, input().split())) nodes = sorted([(i, v[i]) for i in range(n)], key=lambda x: x[1], reverse=True) left_max = [(-1, -1)] * n # 从左向右扩展 right_max = [(-1, -1)] * n # 从右向左扩展 for i, _ in nodes: # 向左扩展 j = i while j >= 0 and d[i-j] <= k: if v[j] > left_max[i][1]: left_max[i] = (j, v[j]) j -= 1 # 向右扩展 j = i while j < n and d[j-i] <= k: if v[j] > right_max[i][1]: right_max[i] = (j, v[j]) j += 1 max_value = -1 max_shields = [] for i in range(s+1): shields = nodes[:i] value = sum([v[i] for i in range(n) if any([abs(i-j) <= k for j, _ in shields])]) if value > max_value: max_value = value max_shields = shields max_shields.sort() print(’ '.join([str(i) for i, _ in max_shields])) print(max_value)

left_max = [(-1, -1)] * n right_max = [(-1, -1)] * n for i, _ in nodes: # 向左扩展 j = i while j >= 0 and d[i-j] <= k: if v[j] > left_max[i][1]: left_max[i] = (j, v[j]) j -= 1 # 向右扩展 j =...

public class MaxSubArray { public static int maxSubArray(int[] nums) { return maxSubArrayHelper(nums, 0, nums.length - 1); } private static int maxSubArrayHelper(int[] nums, int left, int right) { if (left == right) { return Math.max(0, nums[left]); } int mid = (left + right) / 2; int leftMax = maxSubArrayHelper(nums, left, mid); int rightMax = maxSubArrayHelper(nums, mid + 1, right); int crossMax = maxCrossingSubArray(nums, left, mid, right); return Math.max(Math.max(leftMax, rightMax), crossMax); } private static int maxCrossingSubArray(int[] nums, int left, int mid, int right) { int leftSum = Integer.MIN_VALUE; int sum = 0; for (int i = mid; i >= left; i--) { sum += nums[i]; leftSum = Math.max(leftSum, sum); } int rightSum = Integer.MIN_VALUE; sum = 0; for (int i = mid + 1; i <= right; i++) { sum += nums[i]; rightSum = Math.max(rightSum, sum); } return Math.max(leftSum, 0) + Math.max(rightSum, 0); } public static void main(String[] args) { int[] nums1 = new int[]{-2, 11, -4, 13, -5, -2}; int[] nums2 = new int[]{-6, 2, 4, -7, 5, 3, 2, -1, 6, -9, 10, -2}; System.out.println(maxSubArray(nums1)); // 输出20 System.out.println(maxSubArray(nums2)); // 输出16 } }这段代码是分治法吗

是的，这段代码是使用分治法来解决最大子数组问题的。函数maxSubArrayHelper实现了分治法的核心思想，将数组一分为二，分别求解左半部分、右半部分以及跨越中点的最大子数组，然后将这三者中元素之和最大的子数组...

import pygame pygame.init() SCREEN_WIDTH = 640 SCREEN_HEIGHT = 480 screen = pygame.display.set_mode((SCREEN_WIDTH, SCREEN_HEIGHT)) pygame.display.set_caption("Resize Image") image = pygame.image.load("miaojv.jpg") image_rect = image.get_rect() scale = 1.0 min_scale = 0.5 max_scale = 2.0 while True: for event in pygame.event.get(): if event.type == pygame.QUIT: pygame.quit() exit() elif event.type == pygame.MOUSEBUTTONDOWN: if event.button == 1: # left click scale += 0.1 if scale < min_scale: scale = min_scale elif event.button == 3: # right click scale -= 0.1 if scale > max_scale: scale = max_scale screen.fill((255, 255, 255)) scaled_image = pygame.transform.scale(image, (int(image_rect.width * scale), int(image_rect.height * scale))) screen.blit(scaled_image, (SCREEN_WIDTH // 2 - scaled_image.get_width() // 2, SCREEN_HEIGHT // 2 - scaled_image.get_height() // 2)) pygame.display.flip() 改为左击放大，双击缩小

elif event.button == 3: # right click scale -= 0.1 if scale > max_scale: scale = max_scale 修改为： if event.button == 1: # left click if event.type == pygame.MOUSEBUTTONDOWN and event....

int[] arr = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10}; Arrays.sort(arr); // 对数组进行排序 int max = arr[arr.length - 1]; // 最大值 int left = 0; // 左指针 int right = arr.length - 2; // 右指针 System.out.println("两两相加等于最大值的数字对："); while (left < right) { int sum = arr[left] + arr[right]; if (sum == max) { System.out.println(arr[left] + " + " + arr[right]); left++; right--; } else if (sum < max) { left++; } else { right--; } }可以不可以做到1+9，2+6......以此内推直到加不了

left++; } else { right--; } } } } 在上述代码中，如果找到一对数字的和等于最大值，就会打印出这对数字。然后，无论是否找到满足条件的数字对，都会继续移动指针。如果和小于或等于最大值，则将左指针...

下面这段代码的作用是什么：def resize_img(img, img_size=600, value=[255, 255, 255], inter=cv2.INTER_AREA): old_shape = img.shape[:2] ratio = img_size / max(old_shape) new_shape = [int(s * ratio) for s in old_shape[:2]] img = cv2.resize(img, (new_shape[1], new_shape[0]), interpolation=inter) delta_h, delta_w = img_size - new_shape[0], img_size - new_shape[1] top, bottom = delta_h // 2, delta_h - delta_h // 2 left, right = delta_w // 2, delta_w - delta_w // 2 img = cv2.copyMakeBorder(img, int(top), int(bottom), int(left), int(right), borderType=cv2.BORDER_CONSTANT, value=value) return img

该函数为调整图像大小并添加边框的函数，主要使用OpenCV中的resize()函数将图像调整为指定大小，再使用copyMakeBorder()函数为图像添加边框以符合指定大小。其中，img表示输入的图像，img_size表示调整后的大小，...

class Solution { public double findMedianSortedArrays(int[] nums1, int[] nums2) { int m = nums1.length; int n = nums2.length; int left = (m + n + 1) / 2; int right = (m + n + 2) / 2; return (findKth(nums1, 0, nums2, 0, left) + findKth(nums1, 0, nums2, 0, right)) / 2.0; } //i: nums1的起始位置 j: nums2的起始位置 public int findKth(int[] nums1, int i, int[] nums2, int j, int k){ if( i >= nums1.length) return nums2[j + k - 1];//nums1为空数组 if( j >= nums2.length) return nums1[i + k - 1];//nums2为空数组 if(k == 1){ return Math.min(nums1[i], nums2[j]); } int midVal1 = (i + k / 2 - 1 < nums1.length) ? nums1[i + k / 2 - 1] : Integer.MAX_VALUE; int midVal2 = (j + k / 2 - 1 < nums2.length) ? nums2[j + k / 2 - 1] : Integer.MAX_VALUE; if(midVal1 < midVal2){ return findKth(nums1, i + k / 2, nums2, j , k - k / 2); }else{ return findKth(nums1, i, nums2, j + k / 2 , k - k / 2); } } }

首先，该函数计算出中位数的左边界 left 和右边界 right。然后，它调用了一个名为 findKth 的辅助函数来找到第 left 个和第 right 个元素。 findKth 函数的参数包括两个有序数组 nums1 和 nums2，...

#include <iostream> #include <vector> using namespace std; class Solution { public: int largestRectangleArea(vector<int>& heights) { int n = heights.size(); int res = 0; // 枚举左边界 for (int left = 0; left < n; left++) { int minHeight = INT_MAX; // 枚举右边界 for (int right = left; right < n; right++) { // 确定高度 minHeight = min(minHeight, heights[right]); // 计算面积 res = max(res, (right - left + 1) * minHeight); } } return res; } }; int main() { Solution solution; int n; cout << "请输入柱状图的数量: "; cin >> n; vector<int> heights(n); cout << "请输入每个柱状图的高:\n"; for (int i = 0; i < n; i++) { cin >> heights[i]; } int maxArea = solution.largestRectangleArea(heights); cout << "柱状图中最大的矩形面积是: " << maxArea << endl; return 0; } 此代码的时间复杂度和空间复杂度分析

- 内层循环枚举右边界，对于每个左边界，有 (n - left) 次迭代。 - 在内层循环中，minHeight 和 res 的更新操作都是常数时间的。 因此，总的时间复杂度为 O(n^2)。 空间复杂度： - 空间复杂度主要取决于 heights ...

if box_height < box_width: horizontal_pad = long_edge_pad_ratio * font_size vertical_pad = short_edge_pad_ratio * font_size else: horizontal_pad = short_edge_pad_ratio * font_size vertical_pad = long_edge_pad_ratio * font_size left = np.clip(int(np.min(points_x) - horizontal_pad), 0, w) top = np.clip(int(np.min(points_y) - vertical_pad), 0, h) right = np.clip(int(np.max(points_x) + horizontal_pad), 0, w) bottom = np.clip(int(np.max(points_y) + vertical_pad), 0, h) dst_img = src_img[top:bottom, left:right]这段代码作用是什么，详细解释

然后，根据目标图像框的四个角点坐标和填充大小，计算出裁剪后的图像区域的左上角和右下角坐标(left、top、right和bottom)。注意到这里使用了np.clip函数，确保计算出的裁剪区域不超出原始图像的边界。 ...
docx

基于JAVA+SpringBoot+MySQL的校园台球厅人员与设备管理系统设计与实现.docx

基于JAVA+SpringBoot+MySQL的校园台球厅人员与设备管理系统设计与实现.docx
zip

基于Matlab的CNN神经网络算法实现MNIST手写字体识别项目源码+文档说明（毕业设计）

基于Matlab的CNN神经网络算法实现MNIST手写字体识别项目源码+文档说明（毕业设计），个人经导师指导并认可通过的高分毕业设计项目，评审分98分。主要针对计算机相关专业的正在做大作业和毕业设计的学生和需要项目实战练习的学习者，也可作为课程设计、期末大作业。 基于Matlab的CNN神经网络算法实现MNIST手写字体识别项目源码+文档说明（毕业设计），基于Matlab的CNN神经网络算法实现MNIST手写字体识别项目源码+文档说明（毕业设计）基于Matlab的CNN神经网络算法实现MNIST手写字体识别项目源码+文档说明（毕业设计）基于Matlab的CNN神经网络算法实现MNIST手写字体识别项目源码+文档说明（毕业设计）基于Matlab的CNN神经网络算法实现MNIST手写字体识别项目源码+文档说明（毕业设计）基于Matlab的CNN神经网络算法实现MNIST手写字体识别项目源码+文档说明（毕业设计）基于Mat个人经导师指导并认可通过的高分毕业设计项目，评审分98分。主要针对计算机相关专业的正在做大作业和毕业设计的学生和需要项目实战练习的学习者，也可作为课程设计、期末大作业。

最新推荐

recommend-type

基于JAVA+SpringBoot+MySQL的校园台球厅人员与设备管理系统设计与实现.docx

基于JAVA+SpringBoot+MySQL的校园台球厅人员与设备管理系统设计与实现.docx
recommend-type

基于Matlab的CNN神经网络算法实现MNIST手写字体识别项目源码+文档说明（毕业设计）

基于Matlab的CNN神经网络算法实现MNIST手写字体识别项目源码+文档说明（毕业设计），个人经导师指导并认可通过的高分毕业设计项目，评审分98分。主要针对计算机相关专业的正在做大作业和毕业设计的学生和需要项目实战练习的学习者，也可作为课程设计、期末大作业。 基于Matlab的CNN神经网络算法实现MNIST手写字体识别项目源码+文档说明（毕业设计），基于Matlab的CNN神经网络算法实现MNIST手写字体识别项目源码+文档说明（毕业设计）基于Matlab的CNN神经网络算法实现MNIST手写字体识别项目源码+文档说明（毕业设计）基于Matlab的CNN神经网络算法实现MNIST手写字体识别项目源码+文档说明（毕业设计）基于Matlab的CNN神经网络算法实现MNIST手写字体识别项目源码+文档说明（毕业设计）基于Matlab的CNN神经网络算法实现MNIST手写字体识别项目源码+文档说明（毕业设计）基于Mat个人经导师指导并认可通过的高分毕业设计项目，评审分98分。主要针对计算机相关专业的正在做大作业和毕业设计的学生和需要项目实战练习的学习者，也可作为课程设计、期末大作业。
recommend-type

(完整数据)全国各省、地级市城镇登记失业率面板数据

失业率是指（一定时期满足全部就业条件的就业人口中仍有未工作的劳动力数字），旨在衡量闲置中的劳动产能，是反映一个国家或地区失业状况的主要指标。 失业数据的月份变动可适当反应经济发展。失业率与经济增长率具有反向的对应变动关系。2013年，中国首次向外公开了调查失业率的有关数据。 2023年2月28日，国家统计局发布《中华人民共和国2022年国民经济和社会发展统计公报》。初步核算，全年全国城镇调查失业率平均值为5.6%。年末全国城镇调查失业率为5.5% 数据整理统计2000年至2020年全国335个地级市城镇等级失业率，部分城市和部分年度有缺失。 数据名称：全国335个地级市城镇登记失业率 数据年份：2000-2020年
recommend-type

C语言数组操作：高度检查器编程实践

资源摘要信息: "C语言编程题之数组操作高度检查器" C语言是一种广泛使用的编程语言，它以其强大的功能和对低级操作的控制而闻名。数组是C语言中一种基本的数据结构，用于存储相同类型数据的集合。数组操作包括创建、初始化、访问和修改元素以及数组的其他高级操作，如排序、搜索和删除。本资源名为“c语言编程题之数组操作高度检查器.zip”，它很可能是一个围绕数组操作的编程实践，具体而言是设计一个程序来检查数组中元素的高度。在这个上下文中，“高度”可能是对数组中元素值的一个比喻，或者特定于某个应用场景下的一个术语。 知识点1：C语言基础 C语言编程题之数组操作高度检查器涉及到了C语言的基础知识点。它要求学习者对C语言的数据类型、变量声明、表达式、控制结构（如if、else、switch、循环控制等）有清晰的理解。此外，还需要掌握C语言的标准库函数使用，这些函数是处理数组和其他数据结构不可或缺的部分。 知识点2：数组的基本概念 数组是C语言中用于存储多个相同类型数据的结构。它提供了通过索引来访问和修改各个元素的方式。数组的大小在声明时固定，之后不可更改。理解数组的这些基本特性对于编写有效的数组操作程序至关重要。 知识点3：数组的创建与初始化 在C语言中，创建数组时需要指定数组的类型和大小。例如，创建一个整型数组可以使用int arr[10];语句。数组初始化可以在声明时进行，也可以在之后使用循环或单独的赋值语句进行。初始化对于定义检查器程序的初始状态非常重要。 知识点4：数组元素的访问与修改 通过使用数组索引（下标），可以访问数组中特定位置的元素。在C语言中，数组索引从0开始。修改数组元素则涉及到了将新值赋给特定索引位置的操作。在编写数组操作程序时，需要频繁地使用这些操作来实现功能。 知识点5：数组高级操作 除了基本的访问和修改之外，数组的高级操作包括排序、搜索和删除。这些操作在很多实际应用中都有广泛用途。例如，检查器程序可能需要对数组中的元素进行排序，以便于进行高度检查。搜索功能用于查找特定值的元素，而删除操作则用于移除数组中的元素。 知识点6：编程实践与问题解决 标题中提到的“高度检查器”暗示了一个具体的应用场景，可能涉及到对数组中元素的某种度量或标准进行判断。编写这样的程序不仅需要对数组操作有深入的理解，还需要将这些操作应用于解决实际问题。这要求编程者具备良好的逻辑思维能力和问题分析能力。 总结：本资源"c语言编程题之数组操作高度检查器.zip"是一个关于C语言数组操作的实际应用示例，它结合了编程实践和问题解决的综合知识点。通过实现一个针对数组元素“高度”检查的程序，学习者可以加深对数组基础、数组操作以及C语言编程技巧的理解。这种类型的编程题目对于提高编程能力和逻辑思维能力都有显著的帮助。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【KUKA系统变量进阶】：揭秘从理论到实践的5大关键技巧

![【KUKA系统变量进阶】：揭秘从理论到实践的5大关键技巧](https://giecdn.blob.core.windows.net/fileuploads/image/2022/11/17/kuka-visual-robot-guide.jpg) 参考资源链接：[KUKA机器人系统变量手册（KSS 8.6 中文版）：深入解析与应用](https://wenku.csdn.net/doc/p36po06uv7?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. KUKA系统变量的理论基础 ## 理解系统变量的基本概念 KUKA系统变量是机器人控制系统中的一个核心概念，它允许
recommend-type

如何使用Python编程语言创建一个具有动态爱心图案作为背景并添加文字'天天开心（高级版）'的图形界面？

要在Python中创建一个带动态爱心图案和文字的图形界面，可以结合使用Tkinter库（用于窗口和基本GUI元素）以及PIL（Python Imaging Library）处理图像。这里是一个简化的例子，假设你已经安装了这两个库： 首先，安装必要的库： ```bash pip install tk pip install pillow ``` 然后，你可以尝试这个高级版的Python代码： ```python import tkinter as tk from PIL import Image, ImageTk def draw_heart(canvas): heart = I
recommend-type

基于Swift开发的嘉定单车LBS iOS应用项目解析

资源摘要信息:"嘉定单车汇(IOS app).zip" 从标题和描述中，我们可以得知这个压缩包文件包含的是一套基于iOS平台的移动应用程序的开发成果。这个应用是由一群来自同济大学软件工程专业的学生完成的，其核心功能是利用位置服务（LBS）技术，面向iOS用户开发的单车共享服务应用。接下来将详细介绍所涉及的关键知识点。 首先，提到的iOS平台意味着应用是为苹果公司的移动设备如iPhone、iPad等设计和开发的。iOS是苹果公司专有的操作系统，与之相对应的是Android系统，另一个主要的移动操作系统平台。iOS应用通常是用Swift语言或Objective-C（OC）编写的，这在标签中也得到了印证。 Swift是苹果公司在2014年推出的一种新的编程语言，用于开发iOS和macOS应用程序。Swift的设计目标是与Objective-C并存，并最终取代后者。Swift语言拥有现代编程语言的特性，包括类型安全、内存安全、简化的语法和强大的表达能力。因此，如果一个项目是使用Swift开发的，那么它应该会利用到这些特性。 Objective-C是苹果公司早前主要的编程语言，用于开发iOS和macOS应用程序。尽管Swift现在是主要的开发语言，但仍然有许多现存项目和开发者在使用Objective-C。Objective-C语言集成了C语言与Smalltalk风格的消息传递机制，因此它通常被认为是一种面向对象的编程语言。 LBS（Location-Based Services，位置服务）是基于位置信息的服务。LBS可以用来为用户提供地理定位相关的信息服务，例如导航、社交网络签到、交通信息、天气预报等。本项目中的LBS功能可能包括定位用户位置、查找附近的单车、计算骑行路线等功能。 从文件名称列表来看，包含的三个文件分别是： 1. ios期末项目文档.docx：这份文档可能是对整个iOS项目的设计思路、开发过程、实现的功能以及遇到的问题和解决方案等进行的详细描述。对于理解项目的背景、目标和实施细节至关重要。 2. 移动应用开发项目期末答辩.pptx：这份PPT文件应该是为项目答辩准备的演示文稿，里面可能包括项目的概览、核心功能演示、项目亮点以及团队成员介绍等。这可以作为了解项目的一个快速入门方式，尤其是对项目的核心价值和技术难点有直观的认识。 3. LBS-ofo期末项目源码.zip：这是项目的源代码压缩包，包含了完成单车汇项目所需的全部Swift或Objective-C代码。源码对于理解项目背后的逻辑和实现细节至关重要，同时也是评估项目质量、学习最佳实践、复用或扩展功能的基础。 综合上述信息，"嘉定单车汇(IOS app).zip"不仅仅是一个应用程序的压缩包，它还代表了一个团队在软件工程项目中的完整工作流程，包含了项目文档、演示材料和实际编码，为学习和评估提供了一个很好的案例。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
recommend-type

PROTEUS符号定制指南：个性化元件创建与修改的全面攻略

![PROTEUS符号定制指南：个性化元件创建与修改的全面攻略](https://circuits-diy.com/wp-content/uploads/2020/05/74LS00-pinout.png) 参考资源链接：[Proteus电子元件符号大全：从二极管到场效应管](https://wenku.csdn.net/doc/1fahxsg8um?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. PROTEUS符号定制基础知识 PROTEUS符号定制是电子工程设计中不可或缺的一环，它允许设计者创建和修改电路元件符号，以符合特定的设计需求。本章将为你提供关于PROTEUS符号