在C语言中设顺序栈的空间长度为MAXLEN，则top==MAXLEN时表示栈满是否正确

时间: 2023-06-01 13:02:34 浏览: 320
RAR

用c语言来实现顺序栈

star5星 · 资源好评率100%
不正确。因为在顺序栈中，top指向的是栈顶元素的下一个位置，即栈顶元素所在位置为top-1。因此，当栈中元素个数达到MAXLEN时，top的值应该为MAXLEN，而不是MAXLEN-1。因此，当top==MAXLEN时，实际上是指栈空间已经溢出，而不是栈已经满了。
阅读全文

相关推荐

application/x-zip

用c语言实现的一个顺序栈

这是一个工程，是用c语言实现的一个顺序栈。直接用vs打开就行了。解压密码 aoelfhong
c

C语言实现顺序栈.c

C语言实现顺序栈 顺序栈的常规操作 Stack InitStack(); // 初始化栈 int StackFull(); // 判断栈满 int StackEmpty(); // 判断栈空 int StackLength(); // 求栈长(栈元素个数) int Push(); // 入栈 压栈 ElemType Pop(); // 出栈 弹栈
zip

数据结构两栈共享空间C++顺序栈

在这个例子中，main.cpp将包含示例的主程序，它会调用定义在sharestack.h头文件中的栈类，并进行一些操作，如压栈、弹栈、检查栈顶元素等，以验证两栈共享空间的正确性。 sharestack.h头文件中应该定义了一个...

static const int MaxLen_Buffer = 256;

static const int MaxLen_Buffer = 256; 是一个静态常量整数的定义。 - static 关键字表示该变量是一个静态变量，它在整个程序的生命周期内保持存在，不会因为函数的调用而销毁。静态变量在内存中只有一份副本...

maxlen = 200 x_train = pad_sequences(x_train, maxlen=maxlen) x_test = pad_sequences(x_test, maxlen=maxlen)

如果一个文本序列的长度小于maxlen，那么就在序列的末尾添加特殊字符，直到达到maxlen长度。如果一个文本序列的长度大于maxlen，那么就截取序列的前maxlen个字符作为新的序列。pad_sequences函数会返回填充后的序列...

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS //顺序存储的栈 实现文件 ///////////////////////////////////////////////////// #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> typedef struct SeqStack { int* data; // 数据元素指针 int top; // 栈顶元素编号 int max; // 最大节点数 }SeqStack; /*创建一个栈*/ SeqStack* SS_Create(int maxlen) { SeqStack* ss = (SeqStack*)malloc(sizeof(SeqStack)); ss->data = (int*)malloc(maxlen * sizeof(int)); ss->top = -1; ss->max = maxlen; return ss; } /*释放一个栈*/ void SS_Free(SeqStack* ss) { free(ss->data); free(ss); } /*清空一个栈*/ void SS_MakeEmpty(SeqStack* ss) { ss->top = -1; } /*判断栈是否为满*/ int SS_IsFull(SeqStack* ss) { /*请在BEGIN和END之间实现你的代码*/ /*****BEGIN*****/ if (ss->top == ss->max - 1) return 1; return 0; /******END******/ } /*判断栈是否为空*/ int SS_IsEmpty(SeqStack* ss) { /*请在BEGIN和END之间实现你的代码*/ /*****BEGIN*****/ if (ss->top == -1) return 1; return 0; /******END******/ } /*将x进栈,满栈则无法进栈(返回0，否则返回1)*/ int SS_Push(SeqStack* ss, int x) { //务必看清楚使用的是C语言还是C++喔 /*请在BEGIN和END之间实现你的代码*/ /*****BEGIN*****/ /******END******/ } /*出栈，出栈的元素放入item,空栈则返回0，否则返回1*/ int SS_Pop(SeqStack* ss, int* item) { /*请在BEGIN和END之间实现你的代码*/ /*****BEGIN*****/ /******END******/ } /*从栈底到栈顶打印出所有元素*/ void SS_Print(SeqStack* ss) { if (SS_IsEmpty(ss)) { printf("stack data: Empty!\n"); return; } printf("stack data (from bottom to top):"); int curr = 0; while (curr <= ss->top) { printf(" %d", ss->data[curr]); curr++; } //printf("\n"); } int main() { int max; scanf("%d", &max); SeqStack* ss = SS_Create(max); char dowhat[100]; while (1) { scanf("%s", dowhat); if (!strcmp(dowhat, "push")) { int x; scanf("%d", &x); SS_Push(ss, x); } else if (!strcmp(dowhat, "pop")) { int item; SS_Pop(ss, &item); } else { break; } } SS_Print(ss); SS_Free(ss); }

这是一个顺序存储的栈的实现文件，其中包含了常用的栈操作函数。下面是缺失的两个函数的实现： 1. SS_Push：将元素x进栈，满栈则无法进栈(返回0，否则返回1) c int SS_Push(SeqStack* ss, int x) { if (SS_Is...

bool IsStrValid(const char *str, uint32_t maxLen) { if (str == NULL) { LOGE("input string is NULL ptr"); return false; } // One byte must be reserved for the terminator. if (strnlen(str, maxLen) >= maxLen) { LOGE("input string is beyond max length"); return false; } return true; } 代码讲解

2. 在函数内部，首先检查输入参数 str 是否为空指针。如果是，就打印错误日志并返回 false。 3. 接着，调用 strnlen 函数获取字符串的长度，并与最大长度 maxLen 进行比较。如果字符串的长度超过了最大长度...

typedef int data_t ; /*定义栈中数据元素的数据类型*/ typedef struct { data_t *data ; /*用指针指向栈的存储空间*/ *data和maxlen就是data[N] int maxlen; /*当前栈的最大元素个数*/ int top ; /*指示栈顶位置(数组下标)的变量*/ } sqstack; /*顺序栈类型定义*/ sqtack *stack_create(int len); stack_push(sqstack *s, data_t value);

/* 初始时栈为空，top置为-1 */ return s; } void stack_push(sqstack *s, data_t value) { if (s->top == s->maxlen - 1) { /* 栈满，无法入栈 */ printf("Stack is full. Push operation failed.\n"); ...

Traceback (most recent call last): File "E:\PycharmProjects\neural network learning\3\emotionLSTM.py", line 40, in <module> pn['sent'] = list(pp.sequence.pad_sequence(pn['sent'], maxlen=maxlen, padding='pre', truncating='pre')) AttributeError: module 'keras.preprocessing.sequence' has no attribute 'pad_sequence'

如果你已经安装了最新版本的Keras，但仍然遇到该问题，请检查你的代码中是否有其他地方导入了名为preprocessing.sequence的模块，并且该模块没有pad_sequence方法。你可以尝试修改导入语句来使用正确的模块。例如...

输入一英文串中长度最长的所有单词，将这些单词按在字符串中出现的顺序放在一元组中，如输入'Billy Caroline Andrew Wenndy Jennifer Eva',输出（'Caroline','Jennifer')。先对字符串进行分割，得到单词列表，然后从中找到最长单词的长度Maxlen,再用filter函数从单词列表中筛选出长度等于Maxlen的所有单词）

首先，我们使用 split() 方法将输入字符串分割成单词列表，然后使用 max() 函数找到单词列表中最长的单词长度，接着使用 filter() 函数从单词列表中筛选出长度等于 maxlen 的所有单词，并最终返回这些单词的...

# 加载IMDB数据集 # (x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data(num_words=10000) data = pd.read_csv(r'D:\Users\lzm577\Desktop\dayta\movie_SSL.csv') print(data.head(10)) # 将序列填充到相同的长度 maxlen = 10000 training_samples = 7000 validation_samples = 3000 max_words = 10000 tokenizer = Tokenizer(num_words=max_words) tokenizer.fit_on_texts(data['text']) sequences = tokenizer.texts_to_sequences(data['text']) word_index = tokenizer.word_index print('Found %s unique tokens.' % len(word_index)) data = pad_sequences(sequences, maxlen=maxlen) labels = np.array(data[:, 1:]) print('Shape of data tensor:', data.shape) print('Shape of label tensor', labels.shape) indices = np.arange(data.shape[0]) np.random.shuffle(indices) data = data[indices] labels = labels[indices] x_train = data[:training_samples] y_train = labels[:training_samples] x_val = data[training_samples:training_samples+validation_samples] y_val = labels[training_samples:training_samples+validation_samples]

接下来，将每个文本序列填充到相同的长度，并将序列转换为数字索引。使用Tokenizer类对文本进行标记化，将每个单词与一个唯一的整数相关联。此外，还计算了词汇表中的单词数量。 然后，使用pad_sequences函数将序列...

import librosa as lb import soundfile as sf i,c=0,0 for index,row in data.iterrows(): maxLen=6 start=row['start'] end=row['end'] filename=row['filename'] #If len > maxLen , change it to maxLen if end-start>maxLen: end=start+maxLen audio_file_loc=path + filename + '.wav' if index > 0: #check if more cycles exits for same patient if so then add i to change filename if data.iloc[index-1]['filename']==filename: i+=1 else: i=0 filename= filename + '_' + str(i) + '.wav' save_path='processed_audio_files/' + filename c+=1 audioArr,sampleRate=lb.load(audio_file_loc) pureSample=getPureSample(audioArr,start,end,sampleRate) #pad audio if pureSample len < max_len reqLen=6*sampleRate padded_data = lb.util.pad_center(pureSample, reqLen) sf.write(file=save_path,data=padded_data,samplerate=sampleRate) print('Total Files Processed: ',c) 解释上面这段python代码

如果是，则在文件名末尾添加一个索引i来区分不同的循环。 然后，它指定保存音频文件的路径，并递增计数器c。 接下来，使用librosa库的load函数加载音频文件，并返回音频数据和采样率。 然后，使用自定义函数...

import tensorflow as tf from tensorflow import keras import numpy as np # 加载 IMDB 数据集 imdb = keras.datasets.imdb (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(num_words=10000) # 将整数序列填充为相同的长度 maxlen = 256 train_data = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(train_data, value=0, padding='post', maxlen=maxlen) test_data = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(test_data, value=0, padding='post', maxlen=maxlen) # 构建模型 model = keras.Sequential() model.add(keras.layers.Embedding(10000, 16)) model.add(keras.layers.GlobalAveragePooling1D()) model.add(keras.layers.Dense(16, activation=tf.nn.relu)) model.add(keras.layers.Dense(1, activation=tf.sigmoid)) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 history = model.fit(train_data, train_labels, epochs=40, batch_size=512, validation_data=(test_data, test_labels), verbose=1) # 在测试数据上评估模型 results = model.evaluate(test_data, test_labels) print('Test loss:', results[0]) print('Test accuracy:', results[1])优化代码

# 将整数序列填充为相同的长度 maxlen = 256 train_data = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(train_data, value=0, padding='post', maxlen=maxlen) test_data = keras.preprocessing.sequence.pad_...

给你一个数组 rectangles ，其中 rectangles[i] = [li, wi] 表示第 i 个矩形的长度为 li 、宽度为 wi 。 如果存在 k 同时满足 k <= li 和 k <= wi ，就可以将第 i 个矩形切成边长为 k 的正方形。例如，矩形 [4,6] 可以切成边长最大为 4 的正方形。 设 maxLen 为可以从矩形数组 rectangles 切分得到的 最大正方形 的边长。 请你统计有多少个矩形能够切出边长为 maxLen 的正方形，并返回矩形 数目 。该题目的c++完整可运行代码

好的，以下是该题目的C++完整可运行代码： c++ #include #include #include using namespace std; ...主函数中给出了一个示例输入，输出结果为 3，表示有3个矩形可以切成边长为5的正方形。

解释这段代码：model = Sequential([ Embedding(vocab_size, embedding_dim, input_length=maxlen, weights=[embedding_matrix], trainable=True), SimpleRNN(128, return_sequences=True), Dropout(0.5), SimpleRNN(64), Dropout(0.5), Dense(num_classes, activation='softmax') ]) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) model.summary()

Embedding层：将整数序列编码为稠密向量表示，其中vocab_size表示词汇表大小，embedding_dim表示嵌入向量的维度，input_length表示输入序列的长度，weights表示使用的预训练嵌入矩阵，trainable表示嵌入矩阵是否可...

给你一个二维数组 nums ，其中 nums[i]=[li,wi] 表示第 i 个矩形的长度为 li 、宽度为 wi 。 如果存在 k 同时满足 k≤li 和 k≤wi ，就可以将第 i 个矩形切成边长为 k 的正方形。例如，矩形 [5,7] 可以切成边长最大为 5 的正方形。 设 maxLen 为可以从矩形数组 nums 切分得到的最大正方形的边长。 请你计算有多少个矩形能够切出边长为 maxLen 的正方形，并返回矩形数目 的源代码

好的，这是一个Python的实现： ...我们先找到所有矩形的最小边长中的最大值，然后遍历所有矩形，统计能够切出边长为 maxLen 的正方形的矩形数目。 如果你有任何疑问或者需要进一步的解释，请随时告诉我。

Building prefix dict from the default dictionary ... Loading model from cache C:\Users\26316\AppData\Local\Temp\jieba.cache Loading model cost 0.617 seconds. Prefix dict has been built successfully. Traceback (most recent call last): File "E:\PycharmProjects\neural network learning\3\emotionLSTM.py", line 38, in <module> pn['sent'] = list(preprocessing.sequence.pad_sequences(pn['sent'], maxlen=maxlen, padding='pre', truncating='pre')) AttributeError: module 'keras.preprocessing.sequence' has no attribute 'pad_sequences' Pad sequences (samples x time) Process finished with exit code 1

根据您提供的错误信息，看起来是在使用Keras的preprocessing.sequence模块时出现了问题。具体地，它指出'keras.preprocessing.sequence'没有'pad_sequences'属性。 这可能是因为您使用的Keras版本较旧，而'pad_...

用c++代码实现下面题目:给你一个二维数组 nums ，其中 nums[i]=[li,wi] 表示第 i 个矩形的长度为 li 、宽度为 wi 。 如果存在 k 同时满足 k≤li 和 k≤wi ，就可以将第 i 个矩形切成边长为 k 的正方形。例如，矩形 [5,7] 可以切成边长最大为 5 的正方形。 设 maxLen 为可以从矩形数组 nums 切分得到的最大正方形的边长。 请你计算有多少个矩形能够切出边长为 maxLen 的正方形，并返回矩形数目 。

以下是用 C++ 实现的代码： c++ #include #include using namespace std; int countMaxSquare(vector<vector<int>>& nums) { ...然后再次遍历二维数组，统计能够切出边长为 maxLen 的正方形的矩形数目。
rar

顺序栈的C语言实现（栈的顺序存储）

栈是一种特殊的线性表，它只能在线性表的一端进行插入删除操作，允许插入删除的一端称为栈顶，另一端称为栈底。栈的顺序存储即顺序栈是指，用一块连续的内存来存放一个栈，类似于数组，各元素在内存中是一个挨一个的。既然栈也是线性表，那么栈就可以通过线性表来实现，实现顺序栈只需在顺序表的插入删除操作时，只限定在一端操作即可。

最新推荐

recommend-type

C语言实现二进制文件读写详解

C语言实现二进制文件读写详解 在 C 语言中，实现二进制文件读写需要使用三个函数：fopen、fread 和 fwrite。下面是对这三个函数的详细说明。 一、fopen 函数 fopen 函数用于打开文件，以便进行读写操作。其函数...
recommend-type

keras在构建LSTM模型时对变长序列的处理操作

在构建深度学习模型，特别是处理自然语言处理任务时，经常遇到的一个挑战是序列数据的长度不一致。在Keras库中，LSTM（长短期记忆网络）被广泛应用于处理变长序列，因为LSTM能够捕获序列中的长期依赖关系。在本场景...
recommend-type

数据库基础测验20241113.doc

数据库基础测验20241113.doc
recommend-type

黑板风格计算机毕业答辩PPT模板下载

资源摘要信息:"创意经典黑板风格毕业答辩论文课题报告动态ppt模板" 在当前数字化教学与展示需求日益增长的背景下，PPT模板成为了表达和呈现学术成果及教学内容的重要工具。特别针对计算机专业的学生而言，毕业设计的答辩PPT不仅仅是一个展示的平台，更是其设计能力、逻辑思维和审美观的综合体现。因此，一个恰当且创意十足的PPT模板显得尤为重要。 本资源名为“创意经典黑板风格毕业答辩论文课题报告动态ppt模板”，这表明该模板具有以下特点： 1. **创意设计**：模板采用了“黑板风格”的设计元素，这种风格通常模拟传统的黑板书写效果，能够营造一种亲近、随性的学术氛围。该风格的模板能够帮助展示者更容易地吸引观众的注意力，并引发共鸣。 2. **适应性强**：标题表明这是一个毕业答辩用的模板，它适用于计算机专业及其他相关专业的学生用于毕业设计课题的汇报。模板中设计的版式和内容布局应该是灵活多变的，以适应不同课题的展示需求。 3. **动态效果**：动态效果能够使演示内容更富吸引力，模板可能包含了多种动态过渡效果、动画效果等，使得展示过程生动且充满趣味性，有助于突出重点并维持观众的兴趣。 4. **专业性质**：由于是毕业设计用的模板，因此该模板在设计时应充分考虑了计算机专业的特点，可能包括相关的图表、代码展示、流程图、数据可视化等元素，以帮助学生更好地展示其研究成果和技术细节。 5. **易于编辑**：一个良好的模板应具备易于编辑的特性，这样使用者才能根据自己的需要进行调整，比如替换文本、修改颜色主题、更改图片和图表等，以确保最终展示的个性和专业性。 结合以上特点，模板的使用场景可以包括但不限于以下几种： - 计算机科学与技术专业的学生毕业设计汇报。 - 计算机工程与应用专业的学生论文展示。 - 软件工程或信息技术专业的学生课题研究成果展示。 - 任何需要进行学术成果汇报的场合，比如研讨会议、学术交流会等。 对于计算机专业的学生来说，毕业设计不仅仅是完成一个课题，更重要的是通过这个过程学会如何系统地整理和表述自己的思想。因此，一份好的PPT模板能够帮助他们更好地完成这个任务，同时也能够展现出他们的专业素养和对细节的关注。 此外，考虑到模板是一个压缩文件包（.zip格式），用户在使用前需要解压缩，解压缩后得到的文件为“创意经典黑板风格毕业答辩论文课题报告动态ppt模板.pptx”，这是一个可以直接在PowerPoint软件中打开和编辑的演示文稿文件。用户可以根据自己的具体需要，在模板的基础上进行修改和补充，以制作出一个具有个性化特色的毕业设计答辩PPT。
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

提升点阵式液晶显示屏效率技术

![点阵式液晶显示屏显示程序设计](https://iot-book.github.io/23_%E5%8F%AF%E8%A7%81%E5%85%89%E6%84%9F%E7%9F%A5/S3_%E8%A2%AB%E5%8A%A8%E5%BC%8F/fig/%E8%A2%AB%E5%8A%A8%E6%A0%87%E7%AD%BE.png) # 1. 点阵式液晶显示屏基础与效率挑战 在现代信息技术的浪潮中，点阵式液晶显示屏作为核心显示技术之一，已被广泛应用于从智能手机到工业控制等多个领域。本章节将介绍点阵式液晶显示屏的基础知识，并探讨其在提升显示效率过程中面临的挑战。 ## 1.1 点阵式显
recommend-type

在SoC芯片的射频测试中，ATE设备通常如何执行系统级测试以保证芯片量产的质量和性能一致？

SoC芯片的射频测试是确保无线通信设备性能的关键环节。为了在量产阶段保证芯片的质量和性能一致性，ATE（Automatic Test Equipment）设备通常会执行一系列系统级测试。这些测试不仅关注芯片的电气参数，还包含电磁兼容性和射频信号的完整性检验。在ATE测试中，会根据芯片设计的规格要求，编写定制化的测试脚本，这些脚本能够模拟真实的无线通信环境，检验芯片的射频部分是否能够准确处理信号。系统级测试涉及对芯片基带算法的验证，确保其能够有效执行无线信号的调制解调。测试过程中，ATE设备会自动采集数据并分析结果，对于不符合标准的芯片，系统能够自动标记或剔除，从而提高测试效率和减少故障率。为了
recommend-type

CodeSandbox实现ListView快速创建指南

资源摘要信息:"listview:用CodeSandbox创建" 知识点一：CodeSandbox介绍 CodeSandbox是一个在线代码编辑器，专门为网页应用和组件的快速开发而设计。它允许用户即时预览代码更改的效果，并支持多种前端开发技术栈，如React、Vue、Angular等。CodeSandbox的特点是易于使用，支持团队协作，以及能够直接在浏览器中编写代码，无需安装任何软件。因此，它非常适合初学者和快速原型开发。 知识点二：ListView组件 ListView是一种常用的用户界面组件，主要用于以列表形式展示一系列的信息项。在前端开发中，ListView经常用于展示从数据库或API获取的数据。其核心作用是提供清晰的、结构化的信息展示方式，以便用户可以方便地浏览和查找相关信息。 知识点三：用JavaScript创建ListView 在JavaScript中创建ListView通常涉及以下几个步骤： 1. 创建HTML的ul元素作为列表容器。 2. 使用JavaScript的DOM操作方法（如document.createElement, appendChild等）动态创建列表项（li元素）。 3. 将创建的列表项添加到ul容器中。 4. 通过CSS来设置列表和列表项的样式，使其符合设计要求。 5. （可选）为ListView添加交互功能，如点击事件处理，以实现更丰富的用户体验。 知识点四：在CodeSandbox中创建ListView 在CodeSandbox中创建ListView可以简化开发流程，因为它提供了一个在线环境来编写代码，并且支持实时预览。以下是使用CodeSandbox创建ListView的简要步骤： 1. 打开CodeSandbox官网，创建一个新的项目。 2. 在项目中创建或编辑HTML文件，添加用于展示ListView的ul元素。 3. 创建或编辑JavaScript文件，编写代码动态生成列表项，并将它们添加到ul容器中。 4. 使用CodeSandbox提供的实时预览功能，即时查看ListView的效果。 5. 若有需要，继续编辑或添加样式文件（通常是CSS），对ListView进行美化。 6. 利用CodeSandbox的版本控制功能，保存工作进度和团队协作。 知识点五：实践案例分析——listview-main 文件名"listview-main"暗示这可能是一个展示如何使用CodeSandbox创建基本ListView的项目。在这个项目中，开发者可能会包含以下内容： 1. 使用React框架创建ListView的示例代码，因为React是目前较为流行的前端库。 2. 展示如何将从API获取的数据渲染到ListView中，包括数据的获取、处理和展示。 3. 提供基本的样式设置，展示如何使用CSS来美化ListView。 4. 介绍如何在CodeSandbox中组织项目结构，例如如何分离组件、样式和脚本文件。 5. 包含一个简单的用户交互示例，例如点击列表项时弹出详细信息等。 总结来说，通过标题“listview:用CodeSandbox创建”，我们了解到本资源是一个关于如何利用CodeSandbox这个在线开发环境，来快速实现一个基于JavaScript的ListView组件的教程或示例项目。通过上述知识点的梳理，可以加深对如何创建ListView组件、CodeSandbox平台的使用方法以及如何在该平台中实现具体功能的理解。
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

点阵式显示屏常见故障诊断方法

![点阵式显示屏常见故障诊断方法](http://www.huarongled.com/resources/upload/aee91a03f2a3e49/1587708404693.png) # 1. 点阵式显示屏的工作原理和组成 ## 工作原理简介 点阵式显示屏的工作原理基于矩阵排列的像素点，每个像素点可以独立地被控制以显示不同的颜色和亮度，从而组合成复杂和精细的图像。其核心是通过驱动电路对各个LED或液晶单元进行单独控制，实现了图像的呈现。 ## 显示屏的组成元素 组成点阵式显示屏的主要元素包括显示屏面板、驱动电路、控制单元和电源模块。面板包含了像素点矩阵，驱动电路则负责对像素点进行电