构建金字塔算法的C++实践

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0 下载量 188 浏览量 更新于2024-10-06 收藏 2KB ZIP 举报
资源摘要信息:"本资源为一个有关编程实现“金字塔”结构的压缩包文件。标题中的'2rtyerr.zip_pyramid'表明该压缩包中包含了一个与创建金字塔图形相关的程序文件。具体来说,该文件包含了一个名为'2rtyerr.cpp'的C++源代码文件,这表明资源使用了C++编程语言来实现相关功能。描述中提到的'Build a pyramid (a pyramid (trile))'可能指的是在编程中通过代码输出一个类似于埃及金字塔的图案,这是一种常见的编程练习,用于演示循环结构、数组或其他数据结构的使用。标签'pyramid'进一步明确了主题和目的,即通过编程手段来构建一个金字塔图案。以下是详细知识点整理:" 知识点: 1. 埃及金字塔数据结构: - 埃及金字塔是一种古老且广为人知的建筑结构,它在编程中常被用来作为算法和数据结构的示例。 - 金字塔结构可以看作是一种特殊的多维数组结构,其中每一层的元素数量逐渐减少,直到顶层为单个元素。 2. C++编程语言基础: - C++是一种通用的编程语言,广泛用于软件开发,包括操作系统、游戏、嵌入式系统等。 - C++具备面向对象、泛型编程和传统的过程化编程特点,是实现复杂数据结构和算法的理想选择。 3. 循环结构的使用: - 在编程构建金字塔结构时,通常需要使用循环结构,如for循环或while循环,来重复执行输出命令。 - 使用循环结构能够确保按照金字塔的层级顺序和宽度要求,逐层输出图形。 4. 字符输出与打印控制: - 程序通常需要使用字符来表示金字塔的每一层,例如使用星号(*)、空格或其他字符。 - 控制打印格式和间距是构建金字塔图案的关键,需要确保每个层级的宽度和位置正确。 5. 递归算法的实现: - 虽然使用循环结构可以构建金字塔,但也有使用递归算法的实现方法。 - 递归算法可以将问题分解为更小的子问题,并将子问题的解组合以形成最终解。 6. 资源文件的使用和处理: - '2rtyerr.zip'表明这是一个压缩包文件,需要解压缩后才能访问其中的内容。 - 解压后的'2rtyerr.cpp'文件需要使用文本编辑器打开,并且可能需要一个C++编译器来编译和运行。 7. 编程实践和调试技巧: - 在编程实践中,创建金字塔图案是理解和实践数据结构和算法的基础练习。 - 程序调试是实现复杂功能不可或缺的步骤,需要通过各种调试工具和方法来确保程序按预期工作。 8. 问题解决和逻辑思维: - 编程构建金字塔图案要求程序员具有良好的逻辑思维能力和问题解决技巧。 - 理解金字塔层级与宽度的关系,能够帮助程序员高效地编写出正确的代码。 通过这些知识点的整理,我们可以了解到构建一个金字塔图案不仅是一个简单的编程练习,还涉及到多种编程概念和技术的应用,对于初学者来说是一个非常好的练习项目。

class TemporalBlock(nn.Module): """ Temporal block with the following layers: - 2x3x3, 1x3x3, spatio-temporal pyramid pooling - dropout - skip connection. """ def __init__(self, in_channels, out_channels=None, use_pyramid_pooling=False, pool_sizes=None): super().__init__() self.in_channels = in_channels self.half_channels = in_channels // 2 self.out_channels = out_channels or self.in_channels self.kernels = [(2, 3, 3), (1, 3, 3)] # Flag for spatio-temporal pyramid pooling self.use_pyramid_pooling = use_pyramid_pooling # 3 convolution paths: 2x3x3, 1x3x3, 1x1x1 self.convolution_paths = [] for kernel_size in self.kernels: self.convolution_paths.append( nn.Sequential( conv_1x1x1_norm_activated(self.in_channels, self.half_channels), CausalConv3d(self.half_channels, self.half_channels, kernel_size=kernel_size), ) ) self.convolution_paths.append(conv_1x1x1_norm_activated(self.in_channels, self.half_channels)) self.convolution_paths = nn.ModuleList(self.convolution_paths) agg_in_channels = len(self.convolution_paths) * self.half_channels if self.use_pyramid_pooling: assert pool_sizes is not None, "setting must contain the list of kernel_size, but is None." reduction_channels = self.in_channels // 3 self.pyramid_pooling = PyramidSpatioTemporalPooling(self.in_channels, reduction_channels, pool_sizes) agg_in_channels += len(pool_sizes) * reduction_channels # Feature aggregation self.aggregation = nn.Sequential( conv_1x1x1_norm_activated(agg_in_channels, self.out_channels),) if self.out_channels != self.in_channels: self.projection = nn.Sequential( nn.Conv3d(self.in_channels, self.out_channels, kernel_size=1, bias=False), nn.BatchNorm3d(self.out_channels), ) else: self.projection = None网络结构是什么?

2023-06-10 上传