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数据结构 第4-2讲 双向链表
数据结构第4-2讲双向链表 链表是线性表的链式存储方式，逻辑上相邻的数据在计算机内的存储位置不一定相邻，那么怎么表示逻辑上的相邻关系呢？ 可以给每个元素附加一个指针域，指向下一个元素的存储位置。 结点结构体的定义： ? 下面以带头结点的双链表为例，讲解双向链表的初始化、创建、取值、查找、插入、删除操作。 1. 双向链表初始化 双向链表初始化是指构建一个空表： ? DuLNode { int data; //结点的数据域 struct DuLNode *prior,*next; //结点的指针域 }DuLNode, *DuLinkList; //LinkList为指向结构体
98940发布于 2018-09-13 - 来自专栏Hank’s Blog
4-2 R语言函数 apply
#apply函数，沿着数组的某一维度处理数据 #例如将函数用于矩阵的行或列 #与for/while循环的效率相似，但只用一句话可以完成 #apply(参数)：apply(数组,维度,函数/函数名) > x <- matrix(1:16,4,4) > x [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 1 5 9 13 [2,] 2 6 10 14 [3,] 3 7 11 15 [4,] 4 8 12 16 >
72110发布于 2020-09-16 - 来自专栏Java
试题 算法训练 4-2找公倍数
试题 算法训练 4-2找公倍数 资源限制 内存限制：256.0MB C/C++时间限制：1.0s Java时间限制：3.0s Python时间限制：5.0s 问题描述 这里写问题描述。
26210编辑于 2025-01-21 - 来自专栏sringboot
x86汇编加载用户程序-4-2
索引寄存器的端口号是 0x3d4，可以向它写入一个值，用来指定内部的某个寄存器。比如， 两个 8 位的光标寄存器，其索引值分别是 14（0x0e）和 15（0x0f），分别用于提供光标位置的高 8 位和低 8 位。 指定了寄存器之后，要对它进行读写，这可以通过数据端口 0x3d5 来进行。 高八位 和第八位里保存这光标的位置，显卡文本模式显示标准是25x80，这样算来，当光标在屏幕右下角时，该值为 25×80－1=1999
1K30编辑于 2021-12-06 - 来自专栏LET
谈谈3D Tiles(2)：数据结构
本节主要以Batched3DModel3DTileContent和Instanced3DModel3DTileContent两种类型，介绍一下3DTiles的数据结构和核心技术点。 3D Tiles也是基于状态，从UNLOADING开始，通过一系列的request，完成最初的数据加载过程，结束LOADING状态，进入Pocessing过程，也就是数据解析。 这里解释一下：3D Tiles中主要的数据部分就是glTF，而glTF也是基于状态管理的，无论是glTF的解析还是构造DrawCommand，只是state不同，都是在update方法中完成的。 如上是batchtable的内容，以及3d tiles给出的文档信息，其实batchtable就是一个json对象。 下次以个人的经验来谈一下3D Tile好和不好的部分，当作完结篇。
3.5K50发布于 2018-06-20 - 来自专栏Coco的专栏
快速构建页面结构的 3D Visualization
使用 CSS 构建 3D 可视化 DOM 结构视图 假设，我们首先随时实现一段 DOM 结构，其简单的代码如下：
<div class="g-header ; height: 50px; border: 1px solid #333; } } } 得到这样一个最多深度为 4 层的简单<em>结构</em> ： 而我们希望，快速看这个页面的 <em>3D</em> 深度图，像是这样： 又或者，可以使用类似于这样一种 Hover 的交互效果，实现 Hover 某一个 Div，展示出它当前的一个 <em>3D</em> 深度<em>结构</em>图，看看效果： 总的来说，我们的核心需求就是，无论页面的 DOM <em>结构</em>如何，深度如何，我们希望能够通过一种简单的处理（纯 CSS 实现），能够快速查看页面的 <em>3D</em> 深度<em>结构</em>视图。 这里我尝试的是，当前正在写作的 Github Issues 页面，看看效果： 当然，可能颜色没有搭配的特别好，但是要知道，整儿页面的 DOM <em>结构</em>是相当之复杂的。72820编辑于 2022-11-22来自专栏育种数据分析之放飞自我笔记 | GWAS 操作流程4-2：LM模型+数值协变量
上一篇，我们介绍了数量性状进行GWAS的一般线性模型分析的方法（笔记 | GWAS 操作流程4：LM模型assoc），这里我们考虑一下数字协变量，然后用R语言进行对比。
1.5K20发布于 2020-05-26来自专栏cwl_JavaC++编程之美-数学之趣(代码清单4-2)
代码清单4-2 struct point { double x, y; }; double Product(point A, point B, point C) { return
35130编辑于 2022-11-30来自专栏Android点滴积累IOS Widget（4-2）：创建可配置小组件（动态修改配置数据）
上一篇文章，讲解了如果通过配置修改小组件行为，只不过配置数据是写死的，本文将继续探索配置数据的高级用法，配置数据在小组件中动态创建的
4.3K11发布于 2021-05-10来自专栏历史专栏【愚公系列】2021年12月 攻防世界-进阶题-MISC-072(4-2)
文章目录 一、4-2 二、答题步骤 1.词频分析 总结 一、4-2 题目链接：https://adworld.xctf.org.cn/task/task_list?
64720编辑于 2021-12-09来自专栏AI机器学习与深度学习算法机器学习入门 4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍使用sklearn实现KNN算法。
1.2K00发布于 2019-11-13来自专栏UDM Lab3D打印鞋的参数化结构设计
做为一名建筑从业者和3D打印的ID设计师对接时，发现鞋型内部构造的受力层次有不同密度要求，为此我对鞋型表皮模型分为不同的层级，以此调节满足不同位置的单元结构的密度和衔接过渡。 ? ? ? Intralattice提供的各种预设单元结构 第一步：把鞋型的整体结构理解为很多个立方体结构堆砌出来的，而这个立方体有支撑结构，例如上图的结构方式，我先把它命名为“第一能量级”。 ? 第二步：需要考虑连接结构的重叠因素，所以在第一个结构的内侧做一个结构去除，把重复的面连接杆去除掉（鞋沿的结构形态保留），我先把它命名为“能量转化级”。 ? 第五步：我们做第三层级的加密，把所有的结构组合在一起。 ? 第六步：最后使用IntraLattice把上述的结构填充在鞋型的上下面间填充起来。 ? 第七步：调整结构的成管的粗细，检查层级间衔接。 ? 在这基础上我们可以使用3D打印插件检查单个单元体密封问题，和整体模型单元密封问题。 ? 工作流一览 ? ? （下图是在网吧调模型） ?
1.8K40发布于 2020-04-21来自专栏有三AI【知识星球】3D网络结构解读系列上新
欢迎大家来到《知识星球》专栏，这两天有三AI知识星球专注更新3D相关的网络模型解读，共10期左右。3D网络在视频数据，点云图像，3D医学图像，光流估计等领域有重要的作用，是当前的一类主流模型。 作者&编辑 | 言有三 有三AI知识星球-网络结构1000变 PointNet ? 网络结构如下： ? 以上网络包含了两个重要的技术： (1) 使用maxpooling解决无序性问题。 以上是该方法和其他主流模型在3D形状数据集Model40上的分类结果，除了多视角模型之外，有较大的性能优势。 ? 上图展示的是Kinect数据集和Model40的分割结果。
93420发布于 2019-07-27来自专栏计算机视觉工坊轻量化、松耦合的手持RGB-D室内环境实时重建系统
ORBBEC Astra系列3D传感摄像头采用单目结构光技术，具有高精度、低功耗、响应迅速、稳定可靠的优点。 图2-1 系统结构图 本项目的室内环境实时重建系统结构如图2-1所示，图中包含了两套实时重建系统，由离线端、在线端以及服务器端三部分组成。 图3-1 八叉树示意图图3-2 brick示意图 基于上述的八叉树结构，我们采用的加速的数据融合算法步骤为：首先计算当前帧所有像素的3D点，找到相应的brick，将所有点对应的brick放入队列中；对这个队列中每个 图4-1 实验环境 离线室内环境实时重建效果 图4-2为本项目中的离线系统重建的效果，图4-2（a）为开发板上实时渲染的模型截图，在整个手持重建过程中，可以流畅地渲染出当前重建的进度以及效果；图4-2（ b）为开发板融合形成的模型效果展示；图4-2（c）为服务器优化整合后的最终模型。
1.5K20发布于 2021-02-01来自专栏新智元解决3D重建难题，伯克利大学根据单张平面彩图重建高精度3D结构
【新智元导读】3D重建是计算机视觉中的一个核心问题，应用于电影制作、视频游戏的内容制作、虚拟现实和增强现实、3D打印，等等。 3D重建有许多应用，例如电影制作、视频游戏的内容制作、虚拟现实和增强现实、3D打印，等等。这篇文章探讨如何从单一的彩色图像重建高质量的3D几何图形，如下图所示： ? 我们双眼的结构让我们能够感知深度，并不需要理解3D几何。即使我们只看到一个物体的照片，我们也能对它的形状有很好的理解。此外，我们还能够理解例如物体背面的看不见的部分，这是了解物体形状的重要能力。 方法 基本的3D预测流程是将一张彩色图像作为输入，使用卷积编码器将其先编码为低维表示。然后，这个低维表示被解码称一个3D占用体积。 我们的研究的主要任务是根据单一的彩色图像预测出高分辨率的3D图形。
1.3K60发布于 2018-03-22来自专栏hightopo基于 HTML5 WebGL 的 3D 网络拓扑结构图
现在，3D 模型已经用于各种不同的领域。 电影行业将它们用于活动的人物、物体以及现实电影；视频游戏产业将它们作为计算机与视频游戏中的资源；在科学领域将它们作为化合物的精确模型；建筑业将它们用来展示提议的建筑物或者风景表现；工程界将它们用于设计新设备、交通工具、结构以及其它应用领域 于是我利用 HT For Web 中的 3D组件 来实现了一个小例子，用了 HT 中 3D组件 的大部分功能，做这个例子就是想把 3D 组件好好的掌握，尽量放进一个例子中，到时候别人有需要就可以参考了。 用 HT for Web，现有的 3d 模板创建三层底板不是问题，问题是要如何将图中第一层的“电脑”和“机柜组件”放上去？ 我一开始直接使用了 3d 模型中封装好的函数，导致后来根本不知道函数中使用的参数是做什么用的，而且也不明白 3d 模型是怎么构成的，然后自己又重新看了前面的“模型基础”，才知道原来 3d 模型采用的一个面
1.9K20发布于 2018-07-063DToMolo：基于文本与3D结构的分子优化框架
最近，来自中国科学院、华为等机构的研究团队提出了一种创新方法——3DToMolo（3D Text-oriented Molecular Optimization）。 这一框架结合了深度学习与高精度数据的优势，能够通过自然语言提示生成符合目标特性的分子结构。 3DToMolo的核心在于其对2D拓扑结构和3D构象的联合优化能力，并且能够在多种约束条件下实现灵活调整。 然而，现有方法往往存在以下问题： • 缺乏对3D结构信息的有效利用； • 无法灵活整合多模态知识（如文本描述与分子结构）； • 在优化过程中容易丢失关键子结构信息。 • 2D+3D联合表示：框架采用SE(3)-等变图变换器对分子的2D拓扑结构和3D坐标进行编码，保留了分子的空间信息和化学键关系。 3DToMolo 需要对分子的 2D 和 3D 特征进行整体优化，确保与输入分子和文本提示达到平衡对齐，这由条件扩散模型实现，如图 b 所示。 d. 结构约束下的分子优化。
22010编辑于 2026-01-08来自专栏以终为始顺序表应用4-2：元素位置互换之逆置算法(数据改进）（SDUT 3663）
一个长度为len(1<=len<=1000000)的顺序表，数据元素的类型为整型，将该表分成两半，前一半有m个元素，后一半有len-m个元素（1<=m<=len)，设计一个时间复杂度为O(N)、空间复杂度为O(1)的算法，改变原来的顺序表，把顺序表中原来在前的m个元素放到表的后段，后len-m个元素放到表的前段。 注意：交换操作会有多次，每次交换都是在上次交换完成后的顺序表中进行。
46810编辑于 2023-03-09来自专栏hightopo基于HTML5和WebGL的3D网络拓扑结构图
现在，3D模型已经用于各种不同的领域。 电影行业将它们用于活动的人物、物体以及现实电影；视频游戏产业将它们作为计算机与视频游戏中的资源；在科学领域将它们作为化合物的精确模型；建筑业将它们用来展示提议的建筑物或者风景表现；工程界将它们用于设计新设备、交通工具、结构以及其它应用领域 于是我利用HT For Web中的3D组件来实现了一个小例子，用了HT中3D组件的大部分功能，做这个例子就是想把3D组件好好的掌握，尽量放进一个例子中，到时候别人有需要就可以参考了，但是因为之前从来没有实现过 我一开始直接使用了3d模型中封装好的函数，导致后来根本不知道函数中使用的参数是做什么用的，而且也不明白3d模型是怎么构成的，然后自己又重新看了前面的“模型基础”，才知道原来3d模型采用的一个面，最基础的是三角面 想让2d图片在3d管线上移动则是使用g3d.toViewPosition(position)来获取3d模型的二维坐标，这个函数中的参数就是三维模型的3d坐标，我们可以直接将polyline管线上的点传入
1.6K30发布于 2018-07-09来自专栏量子位谷歌新论文：教机器人预测3D结构、然后抓取物体
然而，由于存在高维状态空间、很难创建大规模数据集和很难关注到物体外观的多类变化信息（如几何结构、材质、纹理和照射度等），因此学习此类交互表征十分具有挑战性。 我们论证了物体3D几何结构是抓取交互的研究核心，并提出一种称为几何感知学习智能体（geometry-aware learning agent）的新概念。 本文的核心思想是通过3D几何学预测来约束和规范交互学习。 模型结构 ? △ 几何感知编码器-解码器网络示意图 本文所构建的几何感知编码器-解码器网络包含两个部分，分别是3D形态生成网络（生成功能）和抓取结果预测网络（预测功能）。 实验 下图从直观层面和内在信息流两个角度简单介绍了3D形态预测的流程图。 ? △ 3D形态预测流程图 论文传送门： https://arxiv.org/pdf/1708.07303.pdf
85940发布于 2018-03-27
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