目录1. 链表的种类2. 最实用的两种链表类型3. 实现双向带头循环链表 3.1创建头节点 3.2实现双向循环功能—返回头指针 3.3 尾插 3.4头插 3.5尾删 3.6头删4. 实现两个重要接口函数 4.1随机插入 4.2随机删除5. 顺序表和链表总结1. 链表的种类 由上面的组合可以知道链表由2^3种类型2. 最实用的两种链表类型2.1单向不带头不循环链表—（之前博客实现了） 2.2双向带头循环链表3. 实现双向带头循环链表 3.1创建头节点LTN
本文参考文献：基于Transformer的目标检测算法综述网络首发时间：2023-01-1915:01:34网络首发地址：https://kns.cnki.net/kcms/detail//11.2127.TP.20230118.1724.013.html在本文中约90%的文字和80%的图片来自该论文，这里只作为学习记录，摘录于此。1.摘要深度学习框架Transformer具有强大的建模能力和并行计算能力，目前基于Transformer的目标检测算法已经成为了研究的热点。为了进一步探索目标检测的新思路、新方向，对基于Transformer的目标检测算法进行归纳总结。概述多种目标检测数据集及其应
目录前言一、创建结构体二、定义哈希表指针三、函数操作1.HASH_ADD2.HASH_FIND四、运用剑指Offer52. 两个链表的第一个公共节点 两数之和692. 前K个高频单词前言很早之前，在我刷leetcode的时候遇见使用哈希表的题目，我怀着好奇心去搜索，发现C语言可以用数组简单模拟（但是key值超过数组最大范围那就不行了），但是写了一篇关于简单哈希表运用的文章 数组模拟哈希表的简单运用https://blog.csdn.net/Dusong_/article/details/127257647?spm=1001.2014.3001.5502但是用数组仅限于key为整型(int)，但
让我们有两个签名相同的成员，但一个是静态的而另一个不是:classFoo{publicvoidTest(){Console.WriteLine("instance");}publicstaticvoidTest(){Console.WriteLine("static");}}但是这样的代码生成会带来编译错误:Type'Foo'alreadydefinesamembercalled'Test'withthesameparametertypes但为什么呢？让我们编译成功，然后:Foo.Test()应该输出“static”newFoo().Test();应该输出“instance”不能调用静
我在网站的论坛上看到过这个RabinKarp字符串匹配算法，我有兴趣尝试实现它，但我想知道是否有人能告诉我为什么变量ulongQ和ulongD是100007和256分别:S？这些值(value)观有什么意义？staticvoidMain(string[]args){stringA="Stringthatcontainsapattern.";stringB="pattern";ulongsiga=0;ulongsigb=0;ulongQ=100007;ulongD=256;for(inti=0;i>{0}>{1} 最佳答案 关于魔数(
基于贝叶斯公式来估计后验概率P(c|x)的主要困难在于：类条件概率P(x|c)是所有属性上的联合概率，难以从有限的训练样本直接估计而得。为避开这个障碍，朴素贝叶斯分类器（NaiveBayesclassfier）采用了“属性条件独立性假设”：对已知类别，假设所有属性相互独立。换句话说，每个属性独立地对分类结果产生影响。基于属性条件独立性假设，可重写P(c|x)其中，d为属性数目，为x在第i个属性上的取值。由于对所有类别来说P(x)相同，则贝叶斯判定准则为(即朴素贝叶斯分类器的表达式)：显而易见，朴素贝叶斯分类器的训练过程就是基于训练集D来估计类先验概率P(c)，并为每个属性估计条件概率P(Xi|
目录一、为什么学习拉普拉斯矩阵二、拉普拉斯矩阵的定义与性质三、拉普拉斯矩阵的推导与意义3.1梯度、散度与拉普拉斯算子3.2从拉普拉斯算子到拉普拉斯矩阵一、为什么学习拉普拉斯矩阵 早期，很多图神经网络的概念是基于图信号分析或图扩散的，而这些都需要与图谱论相关的知识。并且在图网络深度学习中（graphdeeplearning）中，拉普拉斯矩阵是很常用的概念，深入理解其物理含义非常有助于加深对GNN模型的理解。博主最近在学习GCN，想要在拉普拉斯矩阵方面有个更加深入的了解，看了不少文献资料与网上的解读，受益匪浅。二、拉普拉斯矩阵的定义与性质 对于一个有n个顶点的图G，它的拉普拉斯矩阵(L
弦振动先来看一个众所周知且和预应力模态有一定关联的例子——弦振动。一根绳子在自然状态下是没有刚度的，可以被折叠成任意形状，在不施加外力的情况下无法恢复到初始状态。拨动没张紧的吉他琴弦时，吉他无法发出声音，因为琴弦没有抵抗横向变形的能力，即没有横向刚度，因而无法振动发声；但当琴弦绷紧后，即琴弦两端加上一定的拉力时，便有了抵抗横向变形的能力了，这个能力和拉力的大小有关，拉力越大，琴弦的“横向刚度”越大，振动的频率越高，进而就可以发声了。预应力模态接下来考虑轴向力作用在梁的情况。梁自身是具备抵抗弯曲的能力的，即具有抗弯刚度，记为k0。当它受到一个恒定的轴向力F时，由于轴向和横向正交，因此，轴向力不会
目录一、排序算法二、排序函数1、Python的sort()函数和sorted()函数2、sort() 例子3、sorted()例子4、部分排序三、例题1、统计数字（lanqiaoOJ题号535）2、错误票据（lanqiaoOJ题号205）3、奖学金（lanqiaoOJ题号531）（1）方法1：sort()排序（2）方法2：结构体排序，用sorted()函数4、外卖店优先级（2019年第十届省赛，lanqiaoOJ184）（1）结构体排序1：sorted()排序5、双向排序（2021年省赛，lanqiaoOJ题号1458）（1）sort()代码：（2）sorted()函数：6、第几个幸运数字（l
作者简介：一名在校云计算网络运维学生、每天分享网络运维的学习经验、和学习笔记。 座右铭：低头赶路，敬事如仪个人主页：网络豆的主页目录 前言一.网络层协议与应用
