目录一、编写程序，输入三个字符串，比较它们的大小，并将它们按由小到大的顺序输出。要求用函数、指针实现。要求:要采用函数调用，并用指向函数的指针作为函数的参数。1.不使用函数指针作为参数，并自己模拟strcmp。2、不使用函数指针作为参数,使用strcmp3、使用函数指针作为参数进行比较4、使用指针数组存储字符串后比较二、一道变态的面试题不能创建临时变量(第三个变量),实现两个整数数的交换1、一般法（不符合） 2、加减法3、异或三、统计二进制中1的个数思路一：思路二：思路三思路四：一、编写程序，输入三个字符串，比较它们的大小，并将它们按由小到大的顺序输出。要求用函数、指针实现。要求:要采用函数调
目录前言——距离判别不适合的一个例子一、最大后验概率法 1.含义编辑 2.【例5.3.1】3.先验概率的赋值方法4.皆为正态组的情形（1）先验概率相等，协方差矩阵相等时（2）仅先验概率相等时（3）仅协方差矩阵相等时 5.【例5.3.2】二、最小期望误判代价法1.例子2.两组的一般情形（1）期望误判代价（2）误判代价之比（3）【例5.3.3】（4）（5.3.13）式的一些特殊情形（5）【例5.3.4】3.两个正态组的情形（1）协方差矩阵相等时（2）协方差矩阵不相等时（3）如何变换到接近正态性4.多组的情形（1）推导（2）【注】编辑 （3）【例5.3.5】前言——距离判别不适合的一个例子
目录1.需求2.Statistic插件3.统计代码量1.需求公司要对一个项目进行代码统计，这么多类，总不能让我一个一个数据，于是想到了Statistic插件。让我们一起看看Statistic插件怎么使用吧。2.Statistic插件首先需要知道Idea统计项目代码行数，主要是使用Statistic插件来统计，点击File->Settings，如下图所示：搜索Statistic，选中之后，点击右侧的Install进行安装插件即可，安装完成点击Apply->Ok即可。然后在左下方可以看到Statistic，若看不到则重启idea即可。3.统计代码量点击下面任务栏的Statistic标签，如下图：点
机器字长：计算机能直接处理的二进制信息的位数。字长标志着精度，字长越长，精度越高。主频：CPU的时钟频率（f）。一般情况下，时钟频率越高，运算速度越快。单位：KHZ,MHZ,GHZ时钟周期：主频的倒数称为CPU时钟周期（T），T=1/f，单位：毫秒ms，微秒us，纳秒ns总线宽度：数据总线一次能并行传输信息的位数。一般指CPU中运算器与存储器之间进行互连的内部数据总线的宽度。存储容量b:字节B：比特一比特八字节bit字数×字长，系统能存储的二进制字的总数。1024（210）简称为1K（千），1024K（220）为1M（兆），1024M（230）为1G（千兆），1024G（240）为1T。程序：
1前言是否曾想过，在一天的工作中，你到底点击了键盘多少次，或者鼠标点击了多少下？是否好奇每天工作的时候，自己究竟有多努力？本文将带你使用Python，利用pynput监听键盘和鼠标事件，统计每天的点击次数，并通过钉钉机器人告诉你今天到底摸鱼了多少次。效果如下图：其实之前有做过一个类似的小软件：https://blog.csdn.net/weixin_42887343/article/details/121697536而这次使用钉钉每天定时上传展示，不得不说钉钉的机器人是个非常好玩的好东西，更多内容可以查看钉钉的官网：https://open.dingtalk.com/document/orga
文章目录前言一、运行示例二、参考三、方法1.安装pycocotools库2.YOLOv5代码修改3.制作.json文件4.运行程序附录总结前言本文简要介绍YOLOv5如何调用pycocotools得到大中小目标的AP和AR指标，评价自制数据集。代码版本-----YOLOv5_6.0版本。数据集----Seaships7000数据集，共包含6类7000张船舶图片，其中测试集1400张。模型-----自制模型。一、运行示例话不多说，运行示例：(pytorch1.8)zmy@525:~/文档/A-YOLO$pythonval.pyval:data=data/ship.yaml,weights=run
程序示例精选Python+OpenCV混合高斯建模算法人体识别出入口人流量统计计数如需安装运行环境或远程调试，见文章底部个人QQ名片，由专业技术人员远程协助！前言这篇博客针对《Python+OpenCV混合高斯建模算法人体识别出入口人流量统计计数》编写代码，代码整洁，规则，易读。学习与应用推荐首选。运行结果文章目录一、所需工具软件二、使用步骤 1.主要代码 2.运行结果三、在线协助一、所需工具软件 1.Python 2.Pycharm二、使用步骤代码如下（示例）：importnumpyasnpimportmathimportcv2cap=cv2.
前言：现如今人们的生活水平越来越高,已经不单纯于满足于温饱问题，更多是追求精神上的享受。日常休闲、工作繁忙之余大家喜欢k歌、听音乐来放松消遣。日常居家大家为了随时随地享受到好音乐，就会在家里购置音箱，但你知道一款好的音箱该如何选购吗?如今市场上的音箱琳琅满目，贵则上千,便宜的几十元就能买到,让人眼花缭乱,不知道如何下手。下面给大家分享选购音箱的七个指标供大家参考，让大家在选择音箱的时候少踩雷并且能选购到一款自己心仪的音箱。1.频响范围频响范围的全称叫频率范围与频率响应,是考查音箱性能优劣的一个重要指标,它与音箱的性能和价位有着直接的关系,其分贝值(dB)越小说明音箱的频响曲线越平坦、失真越小、
【聚类指标】如何评估聚类算法：外部指标和内部指标、指标详解文章目录【聚类指标】如何评估聚类算法：外部指标和内部指标、指标详解1.前言2.外部指标2.1P（Purity）2.1.1例子2.2NMI（NormalizedMutualInformation）2.2.1例子2.3对混淆矩阵（RI、Precision、Recall、F）2.3.1RI（兰德系数）2.3.2Precision（精确度）2.3.3Recall（召回率）2.3.4F值（平衡精确度与召回率）2.3.5例子2.4ARI（调整兰德系数）2.5AC（Accuracy）3.内部指标3.1紧密度（Compactness）3.2分割度（Se
视频超分辨率视频超分辨率简单介绍视频超分率起源于图像超分率，旨在根据已有的低分辨率视频序列生成具有真实细节和内容连续的高分辨率视频序列。视频超分辨率技术可以将低分辨率（低清晰度）视频转换为高分辨率（高清晰度）视频，以提供更多的细节和清晰度。视频超分辨率技术主要分为传统方法和基于深度学习的方法两类。视频超分辨率评价标准主要为峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）。接下来，我将展开详细介绍视频超分的两个方法和评价标准。传统方法首先注意，传统方法实现效果与深度学习相差甚远，本文仅简单介绍。优点：实现简单，无需训练，可直接使用。缺点：这些算法受限于特定假设，在满足条件的情况下能够获得较好的仿真
