- YOLOv8重磅升级:引入DenseOne密集网络革新主干设计,重塑YOLO目标检测性能新高度
程序员杨弋
YOLO目标检测人工智能
随着深度学习技术的不断进步,目标检测作为计算机视觉领域的重要任务之一,其性能和应用范围也在不断扩大。作为目标检测领域的佼佼者,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法以其出色的性能和实时性受到了广泛关注。而最近提出的YOLOv8更是在前代版本的基础上进行了多项优化,进一步提升了检测精度和速度。然而,尽管YOLOv8已经取得了显著的进步,但在处理复杂场景和遮挡问题时,仍然存在一定的挑战。为
- 深度学习驱动的极端天气预测:时空数据异常检测与应用全解析(基于Python + TensorFlow)
AI_DL_CODE
深度学习pythontensorflow人工智能天气预测
摘要:时空数据异常检测在气象领域识别偏离正常模式的数据点,对极端天气预测至关重要。深度学习,尤其是LSTM网络,因其强大的特征学习能力在该领域显示出巨大潜力。通过整合多源气象数据,深度学习模型能够自动挖掘复杂模式和非线性关系,提高预测准确性。然而,挑战依然存在,包括数据质量问题、模型可解释性不足以及极端天气的内在复杂性和不确定性。未来,通过模型架构创新、训练算法优化以及探索深度学习在气候预测、气象
- 基于深度学习的人脸表情识别系统:YOLOv5 + YOLOv8 + YOLOv10 + UI界面 + 数据集
2025年数学建模美赛
深度学习YOLOui分类人工智能
引言随着人工智能的飞速发展,深度学习技术已广泛应用于各个领域,尤其是在计算机视觉领域。人脸识别和表情识别是其中的一个重要应用,能够在多种场景下提供重要的信息,例如安全监控、情感分析、智能客服、健康监测等。在人脸表情识别任务中,准确识别人脸的情感状态(如高兴、愤怒、悲伤等)是一个极具挑战性的任务。随着YOLO系列算法的不断进步,YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的推出大大提高了目标检测的精度
- 基于YOLOv8深度学习的人脸年龄检测识别系统
2025年数学建模美赛
YOLO深度学习人工智能ui数据挖掘分类
引言随着人工智能和计算机视觉的飞速发展,人脸分析技术在年龄检测领域取得了显著进展。人脸年龄检测系统在安全监控、广告推荐、健康监测等领域有广泛应用。本文将基于YOLOv8目标检测模型和UI界面,开发一个完整的人脸年龄检测识别系统。我们将详细介绍项目的技术实现、数据集构建、模型训练以及UI设计,并附上完整代码。目录引言系统架构设计数据准备公开人脸年龄数据集数据标注格式数据目录结构模型训练YOLOv8环
- 基于深度学习的人脸表情识别系统(YOLOv10+UI界面+数据集)
2025年数学建模美赛
深度学习YOLOui计算机视觉人工智能目标跟踪
在本篇博客中,我们将详细介绍如何构建一个基于深度学习的人脸表情识别系统。该系统主要由三部分组成:YOLOv10(深度学习模型)进行表情识别、UI界面展示识别结果以及数据集的准备和训练过程。我们将从系统架构、数据准备、模型训练、UI设计等多个方面进行全面讲解,最终实现一个能够实时识别并展示人脸表情的系统。目录1.系统架构2.数据集准备2.1FER2013数据集2.2数据预处理3.YOLOv10模型概
- 基于深度学习的人脸表情识别系统:YOLOv8 + UI界面 + 数据集完整实现
2025年数学建模美赛
深度学习YOLOui人工智能代码
1.引言近年来,人脸表情识别在情感计算、智能人机交互、心理学研究等领域有着广泛的应用。深度学习的快速发展,使得高效、准确的人脸表情识别成为可能。通过利用卷积神经网络(CNN)和目标检测技术,可以实现实时、精准的人脸表情识别。本文将基于YOLOv8构建一个完整的人脸表情识别系统。系统集成了数据集准备、YOLOv8模型训练、实时推理以及基于PyQt5的图形用户界面(UI)。通过本文,你将学习如何实现一
- AI大模型应用架构(ALLMA)白皮书解读
百度_开发者中心
人工智能大模型数据库自然语言处理
随着人工智能技术的不断发展,AI大模型成为推动生产、生活方式变革,助推产业智能化转型升级,驱动数字经济高质量发展等社会经济发展方面的新引擎。为了全面展示AI大模型的发展全貌,为各界提供新思路,本文将对AI大模型应用架构(ALLMA)白皮书进行解读。一、AI大模型应用架构(ALLMA)的内涵AI大模型应用架构(ALLMA)是一种基于深度学习的人工智能应用架构,旨在通过大规模无标注数据预训练、指令微调
- Web APP 阶段性综述
预测模型的开发与应用研究
APPconstructionwebapp
WebAPP阶段性综述当前,WebAPP主要应用于电脑端,常被用于部署数据分析、机器学习及深度学习等高算力需求的任务。在医学与生物信息学领域,WebAPP扮演着重要角色。在生物信息学领域,诸多工具以WebAPP的形式呈现,相较之下,医学领域的此类应用数量相对较少。在医学和生物信息学的学术论文中,WebAPP是展示研究成果的有效工具,并且还能部署到网络上,服务于实际应用场景。ShinyAPP平台特性
- 气象海洋水文领域Python机器学习及深度学习实践应用能力提升
AAIshangyanxiu
农林生态遥感编程算法统计语言大气科学python机器学习深度学习
Python是功能强大、免费、开源,实现面向对象的编程语言,能够在不同操作系统和平台使用,简洁的语法和解释性语言使其成为理想的脚本语言。除了标准库,还有丰富的第三方库,Python在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能。上述优势使得Python在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研和工程项目中得到广泛应用。可以预见未来Python将成为气象、海洋和水文
- 【昇思25天学习打卡营打卡指南-第一天】基本介绍与快速入门
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MindSpore学习
昇思MindSpore介绍昇思MindSpore是一个全场景深度学习框架,旨在实现易开发、高效执行、全场景统一部署三大目标。其中,易开发表现为API友好、调试难度低;高效执行包括计算效率、数据预处理效率和分布式训练效率;全场景则指框架同时支持云、边缘以及端侧场景。昇思MindSpore总体架构如下图所示:ModelZoo(模型库):ModelZoo提供可用的深度学习算法网络,也欢迎更多开发者贡献新
- NLP-语义解析(Text2SQL):技术路线【Seq2Seq、模板槽位填充、中间表达、强化学习、图网络】
u013250861
#自然语言处理人工智能
目前关于NL2SQL技术路线的发展主要包含以下几种:Seq2Seq方法:在深度学习的研究背景下,很多研究人员将Text-to-SQL看作一个类似神经机器翻译的任务,主要采取Seq2Seq的模型框架。基线模型Seq2Seq在加入Attention、Copying等机制后,能够在ATIS、GeoQuery数据集上达到84%的精确匹配,但是在WikiSQL数据集上只能达到23.3%的精确匹配,37.0%
- PyTorch 中的 expand 操作详解:用法、原理与技巧
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在使用PyTorch进行深度学习时,张量形状与广播机制常常是让初学者感到困惑的地方。我们需要时常面对多维张量,并在批量、通道、空间位置等多个维度之间做运算。如果能熟练掌握各种维度变换操作——包括unsqueeze、expand、view/reshape、transpose/permute等,可以帮助我们灵活地操纵张量,写出高效而简洁的矩阵化(vectorized)代码。本文将重点聚焦于expand
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快撑死的鱼
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深入解析昇腾AICPU算子开发:基于AICPU引擎的自定义算子实现与优化随着深度学习模型复杂性的不断提升,AI处理器需要更强大的算力和更高效的计算架构来支撑模型的训练和推理。在华为昇腾AI处理器的架构中,AICPU承担着重要的计算任务,特别是针对标量和向量等通用计算的支持。AICPU算子开发成为开发者优化模型性能的重要步骤,而TBE(TensorBoostEngine)工具也为开发者提供了便捷的算
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ZOMI酱
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混合并行混合并行(HybridParallel)是一种用于分布式计算的高级策略,它结合了数据并行和模型并行的优势,以更高效地利用计算资源,解决深度学习中的大模型训练问题。混合并行不仅能提高计算效率,还能在有限的硬件资源下处理更大的模型和数据集。在深度学习中,数据并行和模型并行各自有其适用的场景和局限性。数据并行适用于训练样本较多而模型较小的情况,通过将数据集分割成多个子集并在不同的设备上同时训练来
- BladeDISC++:Dynamic Shape AI 编译器下的显存优化技术
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近年来,随着深度学习技术的迅猛发展,越来越多的模型展现出动态特性,这引发了对动态形状深度学习编译器(DynamicShapeAICompiler)的广泛关注。本文将介绍阿里云PAI团队近期发布的BladeDISC++项目,探讨在动态场景下如何优化深度学习训练任务的显存峰值,主要内容包括以下三个部分:DynamicShape场景下显存优化的背景与挑战BladeDISC++的创新解决方案Llama2模
- 【TVM 教程】为 x86 CPU 自动调优卷积网络
ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架,适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。更多TVM中文文档可访问→https://tvm.hyper.ai/作者:YaoWang,EddieYan本文介绍如何为x86CPU调优卷积神经网络。注意,本教程不会在Windows或最新版本的macOS上运行。如需运行,请将本教程的主体放在ifname=="__main__":代码块中。importosi
- 交叉熵损失与二元交叉熵损失:区别、联系及实现细节
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在机器学习和深度学习中,交叉熵损失(Cross-EntropyLoss)和二元交叉熵损失(BinaryCross-EntropyLoss)是两种常用的损失函数,它们在分类任务中发挥着重要作用。本文将详细介绍这两种损失函数的区别和联系,并通过具体的代码示例来说明它们的实现细节。交叉熵损失(Cross-EntropyLoss)常用于多类分类问题,即每个样本只能属于一个类别,但总类别数量较多。例如,在手
- 深度学习YOLOv3压双黄线期末项目
yzx991013
giitYOLO
一、引言实现功能目录一、引言实现功能打开视频连续检测车辆能检测到道路中间的双黄线能检测出车辆是否压双黄线当车辆压到双黄线时给出提示要求使用多线程实现功能二、技术栈概览三、代码功能深度剖析视频文件选择功能(choosevideo函数)四、项目亮点提炼五、总结与展望1.打开视频2.连续检测车辆3.能检测到道路中间的双黄线4.能检测出车辆是否压双黄线5.当车辆压到双黄线时给出提示6.要求使用多线程实现功
- 深度定制:Embedding与Reranker模型的微调艺术
从零开始学习人工智能
embedding人工智能
微调是深度学习中的一种常见做法,它允许模型在预训练的基础上进一步学习特定任务的特定特征。对于Embedding模型,微调的目的是让模型更适配特定的数据集,从而取得更好的召回效果。这通常涉及到使用特定的数据集对模型进行额外的训练,以便模型能够学习到数据集中的特定语义关系。微调过程可以使用不同的库和框架来实现,例如sentence-transformers库,它提供了便捷的API来调整Embeddin
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- AlexNet:开启深度学习图像识别新纪元
池央
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一、引言在深度学习的璀璨星空中,AlexNet无疑是一颗极为耀眼的明星。它于2012年横空出世,并在ImageNet竞赛中一举夺冠,这一历史性的突破彻底改变了计算机视觉领域的发展轨迹,让全世界深刻认识到深度卷积神经网络在图像识别任务中的巨大潜力,从而掀起了深度学习研究与应用的热潮。二、AlexNet网络架构详解(一)输入层AlexNet的输入图像通常为224x224x3的彩色图像。这一尺寸的确定是
- 拯救者电脑安装Windows和Ubuntu双系统遇到黑屏或者花屏问题的解决方法,亲测有效
我爱猪肉炖粉条
ubuntu深度学习
最近想在电脑上跑深度学习,有一定基础的都知道,ubuntu更适合gpu、apex以及其他加速的使用,如果在Windows上总是遇到各种各样的问题,所以我给电脑安装了双系统。装系统的过程此处忽略,随便找个教程都可以。总结一下就是在C盘压缩一定的空间(比如80G),然后通过U盘工具制作一个Ubuntu启动盘,把系统安装到压缩的那个盘里。我使用的电脑是拯救者R7000P,英伟达RTX2060,AMD处理
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- 深度学习:从基础到实践(上、下册)(安德鲁·格拉斯纳)
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(pdf):python33+(0m深度学习概述:深度学习是机器学习的一个分支,它试图通过使用深层神经网络来模拟人脑的学习过程。随机性与基础统计学:在深度学习中,随机性起着重要作用,了解基础统计学有助于更好地理解深度学习中的随机过程和不确定性。训练与测试:深度学习模型的训练过程包括使用训练数据来优化模型参数,而测试过程则使用测试数据来评估模型的性能。过拟合与欠拟合:过拟合是指模型在训练数据上表现过
- Java 并发包之线程池和原子计数
lijingyao8206
Java计数ThreadPool并发包java线程池
对于大数据量关联的业务处理逻辑,比较直接的想法就是用JDK提供的并发包去解决多线程情况下的业务数据处理。线程池可以提供很好的管理线程的方式,并且可以提高线程利用率,并发包中的原子计数在多线程的情况下可以让我们避免去写一些同步代码。
这里就先把jdk并发包中的线程池处理器ThreadPoolExecutor 以原子计数类AomicInteger 和倒数计时锁C
- java编程思想 抽象类和接口
百合不是茶
java抽象类接口
接口c++对接口和内部类只有简介的支持,但在java中有队这些类的直接支持
1 ,抽象类 : 如果一个类包含一个或多个抽象方法,该类必须限定为抽象类(否者编译器报错)
抽象方法 : 在方法中仅有声明而没有方法体
package com.wj.Interface;
- [房地产与大数据]房地产数据挖掘系统
comsci
数据挖掘
随着一个关键核心技术的突破,我们已经是独立自主的开发某些先进模块,但是要完全实现,还需要一定的时间...
所以,除了代码工作以外,我们还需要关心一下非技术领域的事件..比如说房地产
&nb
- 数组队列总结
沐刃青蛟
数组队列
数组队列是一种大小可以改变,类型没有定死的类似数组的工具。不过与数组相比,它更具有灵活性。因为它不但不用担心越界问题,而且因为泛型(类似c++中模板的东西)的存在而支持各种类型。
以下是数组队列的功能实现代码:
import List.Student;
public class
- Oracle存储过程无法编译的解决方法
IT独行者
oracle存储过程
今天同事修改Oracle存储过程又导致2个过程无法被编译,流程规范上的东西,Dave 这里不多说,看看怎么解决问题。
1. 查看无效对象
XEZF@xezf(qs-xezf-db1)> select object_name,object_type,status from all_objects where status='IN
- 重装系统之后oracle恢复
文强chu
oracle
前几天正在使用电脑,没有暂停oracle的各种服务。
突然win8.1系统奔溃,无法修复,开机时系统 提示正在搜集错误信息,然后再开机,再提示的无限循环中。
无耐我拿出系统u盘 准备重装系统,没想到竟然无法从u盘引导成功。
晚上到外面早了一家修电脑店,让人家给装了个系统,并且那哥们在我没反应过来的时候,
直接把我的c盘给格式化了 并且清理了注册表,再装系统。
然后的结果就是我的oracl
- python学习二( 一些基础语法)
小桔子
pthon基础语法
紧接着把!昨天没看继续看django 官方教程,学了下python的基本语法 与c类语言还是有些小差别:
1.ptyhon的源文件以UTF-8编码格式
2.
/ 除 结果浮点型
// 除 结果整形
% 除 取余数
* 乘
** 乘方 eg 5**2 结果是5的2次方25
_&
- svn 常用命令
aichenglong
SVN版本回退
1 svn回退版本
1)在window中选择log,根据想要回退的内容,选择revert this version或revert chanages from this version
两者的区别:
revert this version:表示回退到当前版本(该版本后的版本全部作废)
revert chanages from this versio
- 某小公司面试归来
alafqq
面试
先填单子,还要写笔试题,我以时间为急,拒绝了它。。时间宝贵。
老拿这些对付毕业生的东东来吓唬我。。
面试官很刁难,问了几个问题,记录下;
1,包的范围。。。public,private,protect. --悲剧了
2,hashcode方法和equals方法的区别。谁覆盖谁.结果,他说我说反了。
3,最恶心的一道题,抽象类继承抽象类吗?(察,一般它都是被继承的啊)
4,stru
- 动态数组的存储速度比较 集合框架
百合不是茶
集合框架
集合框架:
自定义数据结构(增删改查等)
package 数组;
/**
* 创建动态数组
* @author 百合
*
*/
public class ArrayDemo{
//定义一个数组来存放数据
String[] src = new String[0];
/**
* 增加元素加入容器
* @param s要加入容器
- 用JS实现一个JS对象,对象里有两个属性一个方法
bijian1013
js对象
<html>
<head>
</head>
<body>
用js代码实现一个js对象,对象里有两个属性,一个方法
</body>
<script>
var obj={a:'1234567',b:'bbbbbbbbbb',c:function(x){
- 探索JUnit4扩展:使用Rule
bijian1013
java单元测试JUnitRule
在上一篇文章中,讨论了使用Runner扩展JUnit4的方式,即直接修改Test Runner的实现(BlockJUnit4ClassRunner)。但这种方法显然不便于灵活地添加或删除扩展功能。下面将使用JUnit4.7才开始引入的扩展方式——Rule来实现相同的扩展功能。
1. Rule
&n
- [Gson一]非泛型POJO对象的反序列化
bit1129
POJO
当要将JSON数据串反序列化自身为非泛型的POJO时,使用Gson.fromJson(String, Class)方法。自身为非泛型的POJO的包括两种:
1. POJO对象不包含任何泛型的字段
2. POJO对象包含泛型字段,例如泛型集合或者泛型类
Data类 a.不是泛型类, b.Data中的集合List和Map都是泛型的 c.Data中不包含其它的POJO
 
- 【Kakfa五】Kafka Producer和Consumer基本使用
bit1129
kafka
0.Kafka服务器的配置
一个Broker,
一个Topic
Topic中只有一个Partition() 1. Producer:
package kafka.examples.producers;
import kafka.producer.KeyedMessage;
import kafka.javaapi.producer.Producer;
impor
- lsyncd实时同步搭建指南——取代rsync+inotify
ronin47
1. 几大实时同步工具比较 1.1 inotify + rsync
最近一直在寻求生产服务服务器上的同步替代方案,原先使用的是 inotify + rsync,但随着文件数量的增大到100W+,目录下的文件列表就达20M,在网络状况不佳或者限速的情况下,变更的文件可能10来个才几M,却因此要发送的文件列表就达20M,严重减低的带宽的使用效率以及同步效率;更为要紧的是,加入inotify
- java-9. 判断整数序列是不是二元查找树的后序遍历结果
bylijinnan
java
public class IsBinTreePostTraverse{
static boolean isBSTPostOrder(int[] a){
if(a==null){
return false;
}
/*1.只有一个结点时,肯定是查找树
*2.只有两个结点时,肯定是查找树。例如{5,6}对应的BST是 6 {6,5}对应的BST是
- MySQL的sum函数返回的类型
bylijinnan
javaspringsqlmysqljdbc
今天项目切换数据库时,出错
访问数据库的代码大概是这样:
String sql = "select sum(number) as sumNumberOfOneDay from tableName";
List<Map> rows = getJdbcTemplate().queryForList(sql);
for (Map row : rows
- java设计模式之单例模式
chicony
java设计模式
在阎宏博士的《JAVA与模式》一书中开头是这样描述单例模式的:
作为对象的创建模式,单例模式确保某一个类只有一个实例,而且自行实例化并向整个系统提供这个实例。这个类称为单例类。 单例模式的结构
单例模式的特点:
单例类只能有一个实例。
单例类必须自己创建自己的唯一实例。
单例类必须给所有其他对象提供这一实例。
饿汉式单例类
publ
- javascript取当月最后一天
ctrain
JavaScript
<!--javascript取当月最后一天-->
<script language=javascript>
var current = new Date();
var year = current.getYear();
var month = current.getMonth();
showMonthLastDay(year, mont
- linux tune2fs命令详解
daizj
linuxtune2fs查看系统文件块信息
一.简介:
tune2fs是调整和查看ext2/ext3文件系统的文件系统参数,Windows下面如果出现意外断电死机情况,下次开机一般都会出现系统自检。Linux系统下面也有文件系统自检,而且是可以通过tune2fs命令,自行定义自检周期及方式。
二.用法:
Usage: tune2fs [-c max_mounts_count] [-e errors_behavior] [-g grou
- 做有中国特色的程序员
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程序员
从出版业说起 网络作品排到靠前的,都不会太难看,一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型,而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因,是因为网络作品都是让人先白看的,看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了,排行榜靠前的,有好作品,也有垃圾。 许多大牛都是写了博客,后来出了书。这些书也都不次,可能有人让为不好,是因为技术书不像小说,小说在读故事,技术书是在学知识或温习知识,有
- Android:TextView属性大全
dcj3sjt126com
textview
android:autoLink 设置是否当文本为URL链接/email/电话号码/map时,文本显示为可点击的链接。可选值(none/web/email/phone/map/all) android:autoText 如果设置,将自动执行输入值的拼写纠正。此处无效果,在显示输入法并输
- tomcat虚拟目录安装及其配置
eksliang
tomcat配置说明tomca部署web应用tomcat虚拟目录安装
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2097184
1.-------------------------------------------tomcat 目录结构
config:存放tomcat的配置文件
temp :存放tomcat跑起来后存放临时文件用的
work : 当第一次访问应用中的jsp
- 浅谈:APP有哪些常被黑客利用的安全漏洞
gg163
APP
首先,说到APP的安全漏洞,身为程序猿的大家应该不陌生;如果抛开安卓自身开源的问题的话,其主要产生的原因就是开发过程中疏忽或者代码不严谨引起的。但这些责任也不能怪在程序猿头上,有时会因为BOSS时间催得紧等很多可观原因。由国内移动应用安全检测团队爱内测(ineice.com)的CTO给我们浅谈关于Android 系统的开源设计以及生态环境。
1. 应用反编译漏洞:APK 包非常容易被反编译成可读
- C#根据网址生成静态页面
hvt
Web.netC#asp.nethovertree
HoverTree开源项目中HoverTreeWeb.HVTPanel的Index.aspx文件是后台管理的首页。包含生成留言板首页,以及显示用户名,退出等功能。根据网址生成页面的方法:
bool CreateHtmlFile(string url, string path)
{
//http://keleyi.com/a/bjae/3d10wfax.htm
stri
- SVG 教程 (一)
天梯梦
svg
SVG 简介
SVG 是使用 XML 来描述二维图形和绘图程序的语言。 学习之前应具备的基础知识:
继续学习之前,你应该对以下内容有基本的了解:
HTML
XML 基础
如果希望首先学习这些内容,请在本站的首页选择相应的教程。 什么是SVG?
SVG 指可伸缩矢量图形 (Scalable Vector Graphics)
SVG 用来定义用于网络的基于矢量
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luyulong
java数据结构栈
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private int top;
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arr = new long[10];
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arr = new long[maxsize];
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- 基础数据结构和算法八:Binary search
sunwinner
AlgorithmBinary search
Binary search needs an ordered array so that it can use array indexing to dramatically reduce the number of compares required for each search, using the classic and venerable binary search algori
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1.gets()函数
问:请找出下面代码里的问题:
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char buff[10];
memset(buff,0,sizeof(buff));
- ITeye 7月技术图书有奖试读获奖名单公布
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活动ITeye试读
ITeye携手人民邮电出版社图灵教育共同举办的7月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
7月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2092746
本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《Java性能优化权威指南》