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单例模式要求一个类在一个进程中只能创建一个对象。比如cyberrt中的TimingWheel类就是单例模式，这个类管理着一个进程内的所有定时器，只需要一个对象就可以。单例模式的实现有两种方式，懒汉式和饿汉式。懒汉式，当第一次使用的时候才会真正创建这个对象；饿汉式，不管会不会用到这个对象，在进程启动的时候都会创建这个对象，如果一直不使用，那么就会造成资源浪费。饿汉式的缺点是可能造成资源浪费，但是对性

std::transform要使用std::transform函数需要包含头文件。std::transform在指定的范围内应用于给定的操作，并将结果存储在指定的另一个范围内。对于一元操作，将op应用于[first1,last1)范围内的每个元素，并将每个操作返回的值存储在以result开头的范围内。给定的op将被连续调用last1-first1次。op可以是函数指针或函数对象或lambda表达式

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题目在一个大型体育场内举办了一场大型活动，由于疫情防控的需要，要求每位观众的必须间隔至少一个空位才允许落座。现在给出一排观众座位分布图，座位中存在已落座的观众，请计算出，在不移动现有观众座位的情况下，最多还能坐下多少名观众。输入描述一个数组，用来标识某一排座位中，每个座位是否已经坐人。0表示该座位没有坐人，1表示该座位已经坐人。1≤数组长度≤10000输出描述整数，在不移动现有观众座位的情况下，最

一、不利用指针代码：inti;voidinsert(int,int,int);intmain(){inta[100];intn,m;cout>n;cout>a[i];}cout>m;insert(a,n,m);n++;//元素增加了一个！！！for(i=0;i=0;i--){if(m>n;for(;p>*p;利用指针的完整代码：inti;voidinsert(int,int,int);intmai

部署YOLOv9的TensorRT模型进行目标检测是一个涉及多个步骤的过程，主要包括准备环境、模型转换、编写代码和模型推理。首先，确保你的开发环境已安装了NVIDIA的TensorRT。TensorRT是一个用于高效推理的SDK，它能对TensorFlow、PyTorch等框架训练的模型进行优化，从而加速模型在NVIDIAGPU上的运行速度。接下来，你需要将YOLOv9的模型转换为TensorRT

前言高精度，是模拟算法的一种。模拟算法，就是模拟我们人类的思考过程进行运算。那么，高精度加减法便是模拟加减法竖式罢了（乘除法以后再写）。我第一次听说高精度时，我还刚会用for循环呢。结果下一次遇到高精度时，已经是学校比赛的赛场上了；于是我在赛场上毫无预兆的初次挑战高精度。结果毫无疑问，我只拿了一小半的分——我没有对齐数位，就只拿了两个加数位数相同的数据点的分。后来，就在前天，我第二次挑战高精度，发

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bilibiliup主vscode使用教程https://www.bilibili.com/video/BV1Fy4y1N7ks/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=a38c8da754da63369a68db472b47b862

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1.IO类iostream头文件定义了用于读写流的基本类型。fstream头文件定义了读写命名文件的类型。sstream头文件定义了读写内存string对象的类型。头文件类型iostreamistream，wistream从流读取数据ostream，wostream向流写入数据iostream，wiostream读写流fstreamifstream，wifstream从文件读取数据ofstream

前言高精度，是模拟算法的一种。模拟算法，就是模拟我们人类的思考过程进行运算。那么，高精度加减法便是模拟加减法竖式罢了（乘除法以后再写）。我第一次听说高精度时，我还刚会用for循环呢。结果下一次遇到高精度时，已经是学校比赛的赛场上了；于是我在赛场上毫无预兆的初次挑战高精度。结果毫无疑问，我只拿了一小半的分——我没有对齐数位，就只拿了两个加数位数相同的数据点的分。后来，就在前天，我第二次挑战高精度，发

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