文章目录一、STL简介二、标准库中的string类三、string类的常用接口说明2.1string类对象的常见构造2.2string类对象的访问及遍历操作2.2.1元素访问2.2.2迭代器2.3string类对象的容量操作2.4string类对象的修改操作2.5string类非成员函数四、总结ヾ(๑╹◡╹)ﾉ"人总要为过去的懒惰而付出代价ヾ(๑╹◡╹)ﾉ"一、STL简介STL(standardtemplatelibaray-标准模板库)：是C++标准库的重要组成部分，不仅是一个可复用的组件库，而且是一个包罗数据结构与算法的软件框架。STL六大组件开源的：linux、git、STL、mysql
文章目录一、什么是直方图二、直方图的相关函数1、计算直方图calcHist()2、找寻最值minMaxLoc()三、程序演示1、色调——饱和度直方图2、一维直方图3、RGB三色直方图一、什么是直方图 直方图广泛应用于很多计算机视觉处理当中。通过标记帧与帧之间显著的边缘和颜色的变化，可以检测视频中的场景变化。在每个兴趣点设置一个有相似特征的直方图所构成的“标签”，可以用来标记各种不同的事情，比如图像的色彩分布，物体边缘梯度模板等等。是计算机视觉中最经典的工具之一。 简单来说直方图就是对数据进行统计的一种方法，它将统计值组织到一系列事先定义好的bin中。bin中的数值是从数据中计算出的特征的统
文章目录1.DevOps背景2.DevOps概念3.DevOps工具链1.DevOps背景软件开发必须包含两个团队：开发团队和运维团队开发团队负责开发项目，系统迭代更新运维团队负责项目测试以及部署上线，维持系统稳定运行一个软件周期中是由这两个团队相互协作完成的，开发人员写好一部分功能后交给运维人员，就需要等带运维人员的反馈，导致延长软件开发周期。而现在推崇敏捷开发模型，加快软件开发效率，DevOps就可以达到这个效果。DevOps是敏捷开发方法的进一步发展。它是一种将开发和运营团队整合在一起的文化转型2.DevOps概念DevOps核心就在于简化Dev和Ops两个团队之间的工作流程，让软件的整
新增了IN子查询重写优化。详情请参考https://app.pawsql.com/docs/rule/RuleInSubqueryRewrite全面支持PostgreSQL和MySQL分析函数。聚集函数selectstring_agg(c_name,',')asnamefromcustomergroupbyc_phone;selectc_custkey,group_concat(c_nameorderbyc_namedesc)fromcustomergroupbyc_custkey;聚集函数+过滤selectstring_agg(c_name,',')filter(wherec_namelik
🚀个人简介：CSDN「博客新星」TOP10，C/C++领域新星创作者💟作 者：锡兰_CC❣️📝专 栏：【OpenCV•c++】计算机视觉🌈若有帮助，还请关注➕点赞➕收藏，不行的话我再努努力💪💪💪文章目录点操作对比度调整点操作代码演示函数操作代码演示亮度调整代码演示点操作 图像亮度和对比度的调整操作，其实属于图像处理变换中比较简单的一种——点操作。点操作有一个特点：仅仅根据输入像素值（有时可以加上某些全局信息或参数），来计算相应的输出像素值。点操作包括亮度调整和对比度调整、颜色校正和变换。 两种最常用的点操作是乘上一个常数（对应对比度的调节）以及加上一个常数（对应亮度值的调节）。公式如下
欢迎来到爱书不爱输的程序猿的博客,本博客致力于知识分享，与更多的人进行学习交流本文收录于SQL应知应会专栏,本专栏主要用于记录对于数据库的一些学习，有基础也有进阶，有MySQL也有Oracle索引•MySQL版前言一、索引1.简介2.索引类型之逻辑分类3.索引类型之物理分类3.1聚簇索引(clusteredindex)3.2非聚簇索引3.3索引方法3.3.1B-TREE3.3.2B+TREE3.3.3HASH4.查看索引(SHOWINDEX)4.1查看索引的语法格式4.2示范5.删除索引5.1删除索引的语法格式5.2示范前言✅今天继续SQL的索引的第3篇文章，主要讲到了聚簇索引与非聚簇索引、查
本文内容借鉴一本我非常喜欢的书——《数据结构与算法图解》。学习之余，我决定把这本书精彩的部分摘录出来与大家分享。 本章内容写在前面1.冒泡排序2.冒泡排序实战3.冒泡排序的实现4.冒泡排序的效率5.二次问题6.线性解决7.总结 写在前面大O记法能客观地衡量各种算法的时间复杂度，是比较算法的利器。我们也试过用它来对比二分查找和线性查找的步数差异，发现二分查找的步数为O(logN)，比线性查找的O(N)快得多。然而，写代码的时候并不总有这样明确的二选一，更多时候你可能就直接采用首先想到的那种算法了。不过有了大O的话，你就可以与其他常用的算法比较，然后问自己：“我的算法跟它们相比，是快还是慢
目录1.hoare法方法与步骤代码实现2.挖坑法方法与步骤代码实现3.前后指针法方法与步骤代码实现 4.快速排序的缺点与优化1.快速排序的缺点2.快速排序的优化①三数取中法选key代码实现②小区间优化代码实现5.快速排序的非递归实现附录﹡完整源码快速排序递归实现快速排序非递归实现快速排序是霍尔大佬在1962年提出的排序方法，因其出色的排序效率使得它成为使用最广泛的排序算法。快速排序之所以敢叫做快速排序，自然是有一定的道理，今天我们就来看看快速排序是如何凌驾于其它算法之上的。快速排序的基本思想是：任取待排序数列中的一个数作为key值，通过某种方法使得key的左边所有的数都比它小，右边的数都比它大
本文内容借鉴一本我非常喜欢的书——《数据结构与算法图解》。学习之余，我决定把这本书精彩的部分摘录出来与大家分享。 目录写在前面1.选择排序2.选择排序实战3.选择排序的实现4.选择排序的效率5.忽略常数6.大O的作用7.总结 写在前面大O是一种能够比较算法效率，并告诉我们在特定环境下应采用何种算法的伟大工具。但我们不能完全依赖于它。因为有时候即使两种算法的大O记法完全一样，但实际上其中一个比另一个要快得多。本章我们就来学习如何分辨那些效率貌似一样的算法，从而选出较快的那个。1.选择排序上一章分析了冒泡排序算法，其效率是O(N^2)。现在我们再来探索另一种排序算法，选择排序，并将它跟冒泡排
