本篇博文为追忆以前写过的算法系列第二篇(20081021) 温故知新 目的:具有代表性的死锁避免算法是Dijskstra给出的银行家算法.本实验是基于银行家算法的思想通过编写C++程序实现银行家算法的计算机程序化.使其更有用.同一时候也加深了有关自愿申请.避免死锁等概念,体会避免死锁的实际实现过程与方法. 要求: 1.设定进程p对各类资源r合理的最大需求max及初值确定:2.设定系统提供资源初始状况allocation.3.设定每次某个进程对各类资源的申请表示need:4.编制C++程序.

python冒泡排序算法的实现代码 这篇文章主要介绍了python冒泡排序算法的实现代码,大家参考使用 1.算法描述: (1)共循环 n-1 次 (2)每次循环中,如果 前面的数大于后面的数,就交换 (3)设置一个标签,如果上次没有交换,就说明这个是已经好了的. 2.python冒泡排序代码 结果:[2, 3, 4, 21, 33, 44, 45, 67]

http://www.jb51.net/article/37067.htm public static Bitmap MakeGrayscale(Bitmap original)        {            //create a blank bitmap the same size as original            Bitmap newBitmap = new Bitmap(original.Width, original.Height);            //ge

C++基础代码--20余种数据结构和算法的实现 过年了,闲来无事,翻阅起以前写的代码,无意间找到了大学时写的一套C++工具集,主要是关于数据结构和算法.以及语言层面的工具类.过去好几年了,现在几乎已经回忆不起当年写代码时的情况,不过,通过文件头部注释里的日期,还是依稀想起了那些日子发生的一些事情,不禁感慨了一番.感概之余,随便翻阅了一下,发现当年的编程手法和现在相比,略显稚嫩,风格也相差的比较大了,明显受到当时读的一些经典C++书籍的影响.不过好在代码质量都算可以,都属于基础的语言层面以及数据结

以代码的思想去详细讲解yolov3算法的实现原理和训练过程,并教使用visdrone2019数据集和自己制作数据集两种方式去训练自己的pytorch搭建的yolov3模型,吐血整理万字长文,纯属干货 ! 实现思路 第一步:Pytorch搭建yolo3目标检测平台 模型yolov3和预训练权重下载 yolo3算法原理实现思路 一.预测部分 1.yolo3的网络模型架构和实现 2.主干特征网络darknet53介绍和结果(获取3个初始特征层) 3.从初始特征获取预测结果(最终的3个有效的特征层) 4

移动机器人智能的一个重要标志就是自主导航,而实现机器人自主导航有个基本要求--避障.之前简单介绍过Bug避障算法,但仅仅了解大致理论而不亲自动手实现一遍很难有深刻的印象,只能说似懂非懂.我不是天才,不能看几遍就理解理论中的奥妙,只能在别人大谈XX理论XX算法的时候,自己一个人苦逼的面对错误的程序问为什么... 下面开始动手来实现一下简单的Bug2避障算法.由于算法中涉及到机器人与外界环境的交互,因此需要选择一个仿真软件.常用的移动机器人仿真软件主要有Gazebo.V-rep.Webots.MRD

图像边缘信息主要集中在高频段,通常说图像锐化或检测边缘,实质就是高频滤波.我们知道微分运算是求信号的变化率,具有加强高频分量的作用.在空域运算中来说,对图像的锐化就是计算微分.由于数字图像的离散信号,微分运算就变成计算差分或梯度.图像处理中有多种边缘检测(梯度)算子,常用的包括普通一阶差分,Robert算子(交叉差分),Sobel算子等等,是基于寻找梯度强度.拉普拉斯算子(二阶差分)是基于过零点检测.通过计算梯度,设置阀值,得到边缘图像. Canny边缘检测算子是一种多级检测算法.1986年由J

java基础解析系列(四)---LinkedHashMap的原理及LRU算法的实现 java基础解析系列(一)---String.StringBuffer.StringBuilder java基础解析系列(二)---Integer java基础解析系列(三)---HashMap 这是我的博客目录,欢迎阅读 实验 遍历HashMap public static void main(String[] args) { Map<String, String> map=new HashMap<St

在SSE图像算法优化系列五:超高速指数模糊算法的实现和优化(10000*10000在100ms左右实现) 一文中,我曾经说过优化后的ExpBlur比BoxBlur还要快,那个时候我比较的BoxBlur算法是通过积分图+SSE实现的,我在09年另外一个博客账号上曾经提供过一篇这个文章彩色图像高速模糊之懒惰算法,里面也介绍了一种快速的图像模糊算法,这个算法的执行时间基本也是和半径无关的.在今年的SSE优化学习之路上我曾经也考虑过将该算法使用SSE实现,但当时觉得这个算法逐像素同时逐行都是前后依赖的(

转自:https://blog.csdn.net/npy_lp/article/details/7420689 内核源码:linux-2.6.38.8.tar.bz2 关于二叉查找树的概念请参考博文<详解二叉查找树算法的实现>. 平衡二叉树(BalancedBinary Tree或Height-Balanced Tree)又称AVL树.它或者是一棵空树,或者是具有下列性质的二叉树:它的左子树和右子树都是平衡二叉树,且左子树和右子树的深度之差的绝对值不超过1.若将二叉树上结点的平衡因子BF(Ba

本文Python实现了插入排序.基数排序.希尔排序.冒泡排序.高速排序.直接选择排序.堆排序.归并排序的后面四种. 上篇:Python学习(三) 八大排序算法的实现(上) 1.高速排序 描写叙述 通过一趟排序将要排序的数据切割成独立的两部分,当中一部分的全部数据都比另外一部分的全部数据都要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行高速排序,整个排序过程能够递归进行,以此达到整个数据变成有序序列. 1．先从数列中取出一个数作为基准数. 2．分区过程,将比这个数大的数全放到它的右边,小于或等于它的数全

Python八大算法的实现,插入排序.希尔排序.冒泡排序.快速排序.直接选择排序.堆排序.归并排序.基数排序. 1.插入排序 描述 插入排序的基本操作就是将一个数据插入到已经排好序的有序数据中,从而得到一个新的.个数加一的有序数据,算法适用于少量数据的排序,时间复杂度为O(n^2).是稳定的排序方法.插入算法把要排序的数组分成两部分:第一部分包含了这个数组的所有元素,但将最后一个元素除外(让数组多一个空间才有插入的位置),而第二部分就只包含这一个元素(即待插入元素).在第一部分排序完成后,再将这

时隔两年 又借到了之前的那个激光雷达,最老版本的思岚A1,甚至不支持新的固件,并且转接板也不见了,看了下淘宝店卖¥80,但是官方提供了一个基于STM32的实现方式,于是我估摸着这个转接板只是一个普通的USB-TTL转接板,那我就用340搭一个试试吧 根据官方的datasheet,电机可以5V供电,核心也是5V,电机使能是VMOTO电压,即5V,因此将三个接口焊到一起,两个地焊到一起,然后剩下一组TXRX,因此七个接口变成四个接口了,正好能接上340,于是插上电试了试,当然...没有那么顺利,报错

排序算法的实现之Javascript 话不多说,直接代码. 1.冒泡排序 1.依次比较相邻的两个数,如果前一个比后一个大,则交换两者的位置,否则位置不变 2.按照第一步的方法重复操作前length-1的数字,直到最后一个数 图形示例 代码如下: function bubbleSort(nums) { var key = 0; for (var i = 0; i < nums.length - 1; i++) { for (var j = i + 1; j < nums.length; j++)

RMQ问题:对于长度为N的序列,询问区间[L,R]中的最值 RMQ问题的几种解法: 普通遍历查询,O(1)-O(N) 线段树,O(N)-O(logN) DP,O(NlogN)-O(1) RMQ标准算法,O(N)-O(1) 简单介绍: 朴素的查询,不需要任何预处理,但结果是没有任何已知的信息可以利用,每次都需要从头遍历到尾. 线段树,区间问题的神器,用线段树做比起朴素的暴力查询要快得多,关键在于线段树使用了分治思想,利用了区间问题的可合并性.任何一个区间最多只需要logN个线段树上的区间来合并,线

Alink漫谈(六) : TF-IDF算法的实现 目录 Alink漫谈(六) : TF-IDF算法的实现 0x00 摘要 0x01 TF-IDF 1.1 原理 1.2 计算方法 0x02 Alink示例代码 2.1 示例代码 2.2 TF-IDF模型 2.3 TF-IDF预测 0x03 分词 Segment 3.1 结巴分词 3.2 分词过程 0x04 训练 4.1 计算IDF 4.2 排序 4.2.1 SortUtils.pSort 采样SampleSplitPoint 归并 SplitPoi

概要 本篇接上一篇继续介绍网格生成算法,同时不少内容继承自上篇.上篇介绍了经典的三维图像网格生成算法MarchingCubes,并且基于其思想和三角形表实现了对样例数据的网格构建.本篇继续探讨网格生成算法,并且在MC的基础上进行进一步的简化和改进,形成Simple Marching Cubes(简称SMC算法).本篇主要介绍SMC算法的思路以及与MC算法的对比.同时也介绍如何在MC三角形表的基础上生成SMC三角形表. SMC算法原理 MC算法的思想之一是构造在实点和虚点之间等值面来拟合用于表示边

本文提供了一个能使JavaScript与C#互通的DES加解密算法的实现,在前台页面中用JavaScript版本的DES算法将数据加密之后,传到服务器端,在服务器端可用C#版本的DES解密算法将其解密,得到原始数据,以起到一定的保密作用.但基于算法本身和密钥保密程度方面的考虑,使用本算法加密后的数据,其保密程度不是很高,故请酌情使用. 声明:本文中的JavaScript版的DES加解密算法来自于互联网,但为了方便于转化成C#版本的代码,本人对其进行了细微调整. JavaScript版本的算法实现

Question: 请查看String.equals()方法的实现代码,注意学习其实现方法. Answer: java中的String.equals()方法的实现代码: equals()法是根类Object中的方法.源代码如下: public boolean equals(Object obj){return (this == obj);} 可见默认的equals方法,直接调用==,比较对象地址. 不同的子类,可以重写此方法,进行两个对象的equals的判断.String类源码中重写的equal

动手动脑 请查看String.equals()方法的实现代码,注意学习其实现方法. 第一个是false,后三个是true. package stringtest; public class StringEquals { //* @param args the command line arguments public static void main(String[] args) { //给s1和s2申请空间 不同的空间 存放hello String s1=new String("Hello&q

MATLAB 中BP神经网络算法的实现 BP神经网络算法提供了一种普遍并且实用的方法从样例中学习值为实数.离散值或者向量的函数,这里就简单介绍一下如何用MATLAB编程实现该算法. 具体步骤   这里以一个普遍实用的简单案例为例子进行编程的说明. 假设一组x1,x2,x3的值对应一个y值,有2000组这样的数字,我们选择其中1900组x1,x2,x3和y作为样本,其余100组x1,x2,x3作为测试数据来验证.   首先需要读取这些数据,并把数据赋值给input 和 output . 我是把数据