数据结构是计算机科学中的核心课程,它探讨了如何有效地存储和组织数据,以便进行高效的计算。殷人昆的《数据结构》是一本广泛使用的教材,它采用面向对象的方法和C++编程语言来阐述数据结构的概念。这本书深入浅出地讲解了数据结构的基本原理和实际应用,同时提供了详细的课后答案,帮助学生理解和掌握所学知识。 一、数据结构的基本概念 数据结构是指在计算机中组织和管理数据的方式,包括数组、链表、栈、队列、树、图等多种类型。这些结构的设计目标是提高算法的效率,通过优化数据访问和操作的方式来提升程序性能。在C++中,数据结构可以使用类和对象的形式进行封装,这使得它们更符合面向对象编程的原则。 二、面向对象方法 面向对象编程(Object-Oriented Programming, OOP)是一种编程范式,它以对象为核心,将数据和操作数据的方法封装在一起。在OOP中,数据结构通常被设计为类,每个类代表一种特定的数据结构,如ArrayList、LinkedList等。类的实例(对象)则代表具体的数据实例。面向对象方法使代码更易于理解和维护,也便于复用和扩展。 三、C++语言特性 C++是C语言的增强版,支持面向对象编程。它提供了类、继承、多态和模板等机制,使得在实现数据结构时更加灵活。例如,C++的模板允许我们创建泛型数据结构,可以处理不同类型的数据。此外,C++的STL(Standard Template Library,标准模板库)提供了一些预定义的数据结构,如vector、list、set和map,以及相应的算法,大大简化了数据结构的使用。 四、殷人昆《数据结构》的内容 殷人昆的书中涵盖了线性结构(如数组、链表、栈和队列)、树形结构(如二叉树、堆和Trie树)、图结构以及查找和排序算法等内容。每章都配有详细的实例和习题,帮助读者掌握理论知识并进行实践。课后答案部分对这些问题进行了详尽解答,有助于读者检验自己的理解程度。 五、学习方法与实践 学习数据结构不仅要理解基本概念,还需要通过编程实践来巩固。使用C++实现各种数据结构可以帮助深化理解,而殷人昆的课后答案则提供了验证自己解决方案的机会。同时,读者还可以尝试解决实际问题,比如在图形算法中应用图数据结构,或在搜索排序中运用树结构,这样可以更好地将理论知识应用于实际场景。 六、进阶学习 掌握基础数据结构后,可以进一步研究高级数据结构,如B树、B+树、Trie树、哈希表等,这些都是数据库和搜索引擎等领域常用的数据结构。此外,学习动态规划、贪心算法和回溯法等算法思想,也是提升解决问题能力的重要途径。 总结,殷人昆的《数据结构》教程结合面向对象方法和C++编程,为学习者提供了全面而深入的数据结构知识。通过阅读、实践和解答课后习题,读者不仅可以掌握基本的数据结构,还能提升编程和问题解决能力。
2025-04-16 20:27:17 13.76MB 数据结构 课后答案
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在本资源中,我们主要关注的是使用Python实现的SRGAN(Super-Resolution Generative Adversarial Networks,超分辨率生成对抗网络)图像超分重建算法。SRGAN是一种深度学习技术,用于提升低分辨率图像的质量,使其接近高分辨率图像的清晰度。这种算法在图像处理、计算机视觉和多媒体应用中具有广泛的应用。 SRGAN的核心在于结合了生成对抗网络(GANs)与超分辨率(SR)技术。GANs由两部分组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器负责根据低分辨率图像创建高分辨率的假象,而判别器则试图区分真实高分辨率图像和生成器产生的假象。通过对抗训练,生成器逐渐改进其生成高分辨率图像的能力,直到判别器无法准确区分真伪。 在这个Python实现中,数据集是训练和评估模型的关键。通常,SRGAN会使用如Set5、Set14、B100、Urban100或DIV2K等标准数据集,这些数据集包含了大量的高清图像,用于训练和测试算法的效果。数据预处理和后处理步骤也是必不可少的,包括图像缩放、归一化和反归一化等操作。 代码实现中,可能会包括以下关键部分: 1. **模型定义**:生成器和判别器的网络结构,通常基于卷积神经网络(CNNs)设计。 2. **损失函数**:除了传统的均方误差(MSE)损失,SRGAN还引入了感知损失(Perceptual Loss),它基于预训练的VGG网络来衡量图像的结构和内容相似性。 3. **优化器**:选择合适的优化算法,如Adam或SGD,调整学习率和动量参数。 4. **训练流程**:定义训练迭代次数,进行交替优化,同时更新生成器和判别器的权重。 5. **评估与可视化**:在验证集上评估模型性能,通过PSNR(峰值信噪比)和SSIM(结构相似性指数)等指标来量化结果,并使用可视化工具展示高分辨率图像。 这个资源可能还包括训练脚本、测试脚本以及如何加载和保存模型的说明。对于初学者,理解并运行这些代码可以帮助深入理解SRGAN的工作原理。同时,对于有经验的研究者,这是一个可以进一步定制和优化的基础框架。 这个Python实现的SRGAN项目不仅提供了对深度学习和图像超分辨率的实践经验,还可以帮助用户掌握如何处理和利用大型数据集,以及如何在实际应用中运用生成对抗网络。对于想要在图像处理领域进行研究或者开发相关应用的人来说,这是一个非常有价值的资源。
2025-04-16 20:06:25 294.23MB python 数据集
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关于数据集 花卉数据集 该数据集包含来自五种不同花卉物种的图像,非常适合图像分类和计算机视觉项目等任务。它提供了各种各样的花卉图像,使模型能够学习物种之间的细微差别。 雏菊:以其简单、经典的白色花瓣和黄色花心而闻名。 蒲公英:田野和花园中常见的鲜黄色花朵。 玫瑰:爱情和美的典型象征,有红色、粉色和其他多种颜色。 向日葵:大型、像太阳一样的花朵,以其鲜艳的黄色花瓣和中央棕色圆盘而闻名。 郁金香:花朵优雅而色彩鲜艳,常用于花园和花卉布置。 该数据集是建立能够识别和区分不同种类花卉的模型的重要资源。
2025-04-16 18:05:27 218.93MB 花卉数据集
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IT6616是一款高性能HDMI-to-MIPI视频转换器。它集成了一个HDMI 1.4接收器和一个双模MIPI CSI/DSI发射机与MIPI D-PHY。IT6616是一颗HDMI 1.4转MIPI CSI/DSI的芯片,功能上可以支持替换TOSHIBA TC358743XBG/TC358749XBG和龙迅的LT6911C, IT6616芯片是联阳(ITE)公司推出的一款高性能视频转换器,专门用于将HDMI 1.4信号转换为MIPI CSI/DSI接口。这款芯片设计旨在为增强现实/虚拟现实(AR/VR)、移动设备以及其他需要将HDMI协议转换为MIPI CSI/DSI输出的显示应用提供低功耗且高质量的解决方案。 该芯片的HDMI 1.4接收器能够支持每个通道高达3Gbps的数据速率,确保了高分辨率视频信号的传输,例如4k2k@30Hz 444或4k2k@60Hz 420格式。同时,IT6616内置的先进均衡技术使得即使在长距离或质量较差的HDMI电缆环境下,也能在最高速度下稳定工作。通过其内部的均衡和重定时功能,输出的MIPI信号保持干净且优化,便于下游MIPI接收器正确接收。 此外,IT6616能够从HDMI输入流中分离出各种音频格式,包括I2S、DSD、SPDIF和高清音频(HBR)等。根据源信号的不同,它可以输出8通道I2S、6通道DSD音频或SPDIF数据,供外围音频处理器或DACs使用。为了提供友好的遥控环境,IT6616集成了完整的HDMI CEC(Consumer Electronics Control)功能,通过内置的CEC/RCP硬件和高级软件API,开发者能够轻松实现所有必要的遥控命令。 在兼容性方面,IT6616符合HDMI 1.4b、MIPI DSI 1.1、MIPI CSI-2 1.3以及MIPI D-PHY 1.2规范。它支持从RGB到YUV444/422及反向的色彩空间转换,能够处理多种RGB/YUV视频格式,并通过MIPI CSI/DSI发射机进行传输。 IT6616芯片在处理高分辨率视频和音频转换方面表现出色,特别是在需要HDMI到MIPI转换的场景中,它可以作为替代TOSHIBA TC358743XBG/TC358749XBG和龙迅LT6911C的理想选择。其强大的功能和兼容性使其成为AR/VR、移动设备和各类显示应用开发中的理想组件。
2025-04-16 16:43:21 1.14MB hdmi MIPI
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DZ-威拉亚数据 描述 DZ-Wilaya-Data是一组收集的数据,其中包含阿尔及利亚国家(Wilaya)和省(Baladiya)的列表。 Wialaya代码以及Baladiya代码,邮政编码和电话代码都包含在此数据集中。 数据以两种格式表示,即JSON和SQL。 笔记 意识到 该数据截止至2019年6月27日,此后从未修改或更新过。 资源 以下资源用于收集和合并数据。 官方政府网站: 非官方政府网站: 刮码 该作品属于 ,如果您正在寻找Scraping代码,请访问资源库。 解释数据 杰森数据 完整数据组合 Data.json :将下面的所有数据组合到一个大文件中,该文件包含所有数据的Data.json ,如下所示。 " 31 " : { " nameEn " : " Oran " , " nameAr " : " وهران " ,
2025-04-16 16:38:48 307KB states
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第三章对线性调频雷达的干扰 第三章对线性调频雷达的干扰 雷达的工作原理是通过对回波信号的检测发现目标并测量目标的参数信息 的,所以干扰的重点就落在了对雷达信号的利用上面。干扰的目的就是要破坏雷 达这样一个工作的流程,让干扰信号能够尽可能多的进入到雷达接收机,使雷达 不能正常的对目标信息进行探测或者得到错误的目标参数信息。 对雷达干扰的分类有很多种,按是否辐射电磁能量可以分为有源干扰和无源 干扰。利用干扰机产生电磁能量,主动施放电磁能量的方式称为有源干扰。本身 不主动辐射,而是反射、改变敌方的辐射能量称为无源干扰。例如箔条干扰,就 是利用箔条对雷达波的反射,在雷达接收机中产生较强的噪声,形成对雷达的电 磁压制干扰效果,因而它属于无源压制干扰。有源干扰按干扰效果可以分为压制 式干扰和欺骗式干扰。压制式干扰利用噪声和类似噪声的干扰信号进入雷达接收 机,压制真实目标的回波信号,使雷达不能正确的得到目标的参数信息。欺骗式 干扰是通过转发或者直接发射携带假目标信息的信号到雷达的接收机,使雷达的 目标检测和跟踪系统不能正常的检测出真实目标,同时将产生的假目标误认为是 真目标,从而达到以假乱真的目的。 目前对LFM雷达的干扰研究较多∞刮,主要是因为LFM信号其压缩的原理是利 用了不同频率分量经过匹配滤波器后的延迟特性不同来达到压缩效果的。对LFld 雷达的干扰主要有:射频噪声干扰,噪声调制干扰,延时转发干扰,移频干扰,等 间隙取样干扰等。噪声干扰由于通过匹配滤波器几乎不会获得压缩处理增益,所 以,需要能发送大功率信号的干扰机,这给工程实现带来了困难。于是干扰界提 出了基于卷积噪声的灵巧干扰方法,一方面利用信号的压缩特性,一方面利用噪 声的随机性来产生干扰信号,这种方法能获得很好的压制干扰效果。延时转发干 扰是将截获到的雷达信号存储后通过不断的转发在雷达的距离轴上产生距离拖引 的干扰效果。移频干扰是人为的对收到的雷达信号加一个多普勒频率调制,从而 使产生的假目标相对于真实目标有一个距离上的延时,以达到欺骗干扰效果。等 间隔取样干扰是通过低采样率对信号欠采样,利用不同频率分量的加权幅度不一 致来产生成串具有随机性的假目标,主假目标产生欺骗干扰效果,其他旁瓣假目 标产生压制的干扰效果。
2025-04-16 16:25:13 3.77MB
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海马数据集是一个专门用于计算机视觉任务,特别是目标检测任务的数据集。在这个40张图像的集合中,数据被组织成了两种格式:VOC(PASCAL Visual Object Classes)格式和YOLO(You Only Look Once)格式。这两种格式在目标检测领域都非常流行,各有其特点和优势。 让我们来详细了解一下PASCAL VOC格式。VOC数据集是PASCAL视觉对象类挑战赛的基础,由多个标注的图像组成,每张图像至少包含一个或多个对象。在VOC数据集中,每个图像通常有一个XML文件与之对应,该文件包含了图像的元数据以及各个对象的边界框和类别信息。边界框是一个矩形,用来框住特定对象,类别信息则指明了框中的对象属于哪个类别。VOC数据集的这种结构便于进行对象检测、分割和分类等任务,对于训练和评估目标检测算法非常有用。 接下来是YOLO格式。YOLO,全称为You Only Look Once,是一种实时目标检测系统。它的主要特点是将图像分割成网格,每个网格负责预测几个可能的对象。YOLO的标注文件通常比VOC的XML文件更简洁,直接在文本文件中列出每个对象的中心坐标、宽度、高度和类别ID。YOLO的这种设计使其在速度和精度之间取得了平衡,尤其适用于需要快速响应的实时应用。 在这个"海马数据集VOC格式+yolo格式40张1类别.zip"中,所有的图像都属于同一个类别,即“海马”。这为研究人员提供了一个专注单一目标的训练集,可以用于测试和优化针对特定类别对象的检测算法。无论是VOC格式还是YOLO格式,这样的数据集都能帮助开发者更好地理解如何处理单类目标检测问题,以及两种不同格式的标注在实际应用中的差异。 在训练模型时,可以先用VOC格式的数据集进行预训练,因为它的标注信息更为详尽,然后可以转换为YOLO格式,利用其高效的特点进行微调和优化。同时,由于这个数据集只有40张图像,它更适合用于初步验证和概念验证实验,而不是大规模的深度学习模型训练。在实际项目中,通常需要更大、更多样化的数据集来提高模型的泛化能力。 海马数据集是一个适合初学者和研究人员探索目标检测技术的实用资源,尤其是对于理解和比较VOC和YOLO两种标注格式的差异有着重要的价值。通过这个数据集,我们可以学习如何解析和利用这两种格式的标注信息,以及如何根据不同的应用场景选择合适的目标检测框架。
2025-04-16 15:53:57 11.37MB 数据集
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基于超图SuperMap iObjects .NET 写的一个转换工具 可以批量将模型数据集内的对象导出。导出包含(模型+坐标系文件.xml) 目前导出格式支持(s3m,s3mb,osgb,fbx,gltf)
2025-04-16 10:25:17 325.52MB 转换工具
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在当前的数字化时代,电商平台面临着海量数据的处理挑战,如何从这些数据中挖掘价值并提供个性化的用户体验成为了关键。基于Hadoop和Spark的个性化推荐系统是解决这一问题的有效方案。这个项目实战旨在深入理解大数据处理技术和推荐系统的核心原理,通过实际操作提升分析和构建推荐系统的能力。 **Hadoop** 是一个开源的分布式计算框架,它允许在廉价硬件上处理大规模数据。Hadoop主要由两个核心组件组成:Hadoop Distributed File System (HDFS) 和 MapReduce。HDFS提供了高容错性的分布式存储,而MapReduce则为大规模数据集的并行处理提供了编程模型。在这个项目中,Hadoop将用于存储和预处理电商大数据,例如用户行为日志、商品信息等。 **Spark** 是一种快速、通用且可扩展的大数据处理引擎,它在内存计算方面表现优秀,比Hadoop更高效。Spark提供了更丰富的数据处理API,包括DataFrame和Spark SQL,使得数据科学家和工程师可以更便捷地进行数据分析和机器学习任务。在推荐系统中,Spark可用于执行协同过滤、基于内容的推荐或深度学习模型训练,以实现用户和商品之间的精准匹配。 推荐系统主要分为两大类:**基于内容的推荐** 和 **协同过滤推荐**。前者依赖于用户的历史行为和商品的属性,通过比较新商品与用户过去喜欢的商品之间的相似性来进行推荐。后者则是通过分析大量用户的行为模式,找出具有相似兴趣的用户群体,然后将某一群体中一部分人喜欢的但另一部分人还未发现的商品推荐给他们。 在这个电商大数据项目中,我们需要使用Hadoop的MapReduce对原始数据进行预处理,如清洗、转换和聚合。接着,将预处理后的数据导入Spark,利用Spark的DataFrame和Spark SQL进行数据探索和特征工程,构建用户和商品的画像。然后,可以运用Spark MLlib库中的协同过滤算法,或者使用TensorFlow、PyTorch等深度学习框架在Spark上构建神经网络模型,训练推荐模型。根据模型预测结果生成个性化推荐列表,并实时更新以适应用户行为的变化。 为了适应B2B(企业对企业)和B2C(企业对消费者)的不同场景,推荐系统需要考虑不同的推荐策略。B2B推荐可能更多地关注商品的兼容性、业务合作等因素,而B2C则侧重于用户个人喜好和购买历史。因此,在项目实施过程中,需要针对这两种情况设计不同的评价指标和优化目标。 基于Hadoop和Spark的个性化推荐系统项目涵盖了大数据处理、分布式计算、机器学习以及推荐系统等多个领域的知识。通过实践,我们可以深入了解这些技术在实际电商应用中的作用,同时提升解决复杂问题的能力。
2025-04-16 09:57:13 220B 人工智能 Hadoop
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TCGA-STAD数据集已经整理成LCPM格式,临床数据已经汇总整理。 LCPM格式即log2(CPM+1)格式,现在认为log2(TPM+1)和log2(FPKM+1)格式比较过时了。部分生信文章审稿人推荐使用此格式分析数据
2025-04-16 09:14:43 126.41MB TCGA 生物信息学
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