【C++】模版进阶
目录 非类型模版参数 注意事项 函数模版特化 类模版特化 全特化: 偏特化(进一步限制) 部分偏特化 对参数限制 模板分离编译 模板总结 在上一篇:【C++】模版-初阶-CSDN博客讲解了函数模版和类模版 本篇将讲解: 非类型模版参数 类模版的特化 模版的分离编译 非类型模版参数 类型形参即:出现在模板参数列表中，跟在class或者typename之类的参数类型名称。 非类型形参:就是用一个常量作为类...
【Python】进阶学习：计算一个人BMI（身体质量指数）指数
【Python】进阶学习：计算一个人BMI（身体质量指数）指数 🌵文章目录🌵 📚 一、BMI简介及其重要性💪 二、Python基础计算BMI📊 三、根据BMI判断健康状态📈 四、BMI指数与健康风险💡 五、进阶应用：BMI可视化📚 六、BMI指数的应用场景🔍 七、总结与展望🤝 期待与你共同进步 📚 一、BMI简介及其重要性 BMI，全称Body Mass Index，即身体质量指数，是一个国际上...
Docker进阶：深入了解 Dockerfile
Docker进阶：深入了解 Dockerfile 一、Dockerfile 概述二、Dockerfile 优点三、Dockerfile 编写规则四、Dockerfile 中常用的指令1、FROM2、LABEL3、RUN4、CMD5、ENTRYPOINT6、COPY7、ADD8、WORKDIR9、 ENV10、EXPOSE11、VOLUME12、USER13、注释14、ONBUILD 命令15、HEA...
【快速选择算法】快排进阶（笔记）
快速排序 基本思想： 采用“分治”的思想，对于一组数据，选择一个基准元素（base），通常选择第一个或最后一个元素，通过第一轮扫描，比base小的元素都在base左边，比base大的元素都在base右边，再有同样的方法递归排序这两部分，直到序列中所有数据均有序为止。 也就是说，每一次划分区域时，基准元素base 一定会处在正确的位置，一个个的确定每一个元素位置的值。 void qSortArray(...
【Python】进阶学习：OpenCV--一文详解cv2.namedWindow()
【Python】进阶学习：OpenCV–一文详解cv2.namedWindow() 🌵文章目录🌵 📚一、引言🖼️二、cv2.namedWindow()函数的基本用法🎨三、cv2.namedWindow()的窗口属性💡四、使用cv2.namedWindow()的注意事项🔄五、cv2.namedWindow()与其他OpenCV函数的协同工作🚀六、举一反三：更多应用场景📚七、总结与收获🤝八、期待与你共同...
C++进阶之路---我们在何种情况下使用set和map
顾得泉：个人主页 个人专栏：《Linux操作系统》 《C++从入门到精通》 《LeedCode刷题》 键盘敲烂，年薪百万！ 前言 一、set 1.set的介绍 使用我们的神器工具cplusplus，链接：set文档介绍 翻译： 注意： 2.set的使用 1.set的模板参数列表 T: set中存放元素的类型，实际在底层存储<value, value>的键值对。 ...
C++进阶之路---二叉搜索树详解 | 具体实现
顾得泉：个人主页 个人专栏：《Linux操作系统》 《C++从入门到精通》 《LeedCode刷题》 键盘敲烂，年薪百万！ 一、二叉搜索树简介 二叉搜索树又称二叉排序树，它或者是一棵空树，或者是具有以下性质的二叉树： 二、详细操作 int a[ ] = {8, 3, 1, 10, 6, 4, 7, 14, 13}; 1.查找 a、从根开始比较，查找，比根...
【PyTorch】进阶学习：探索BCEWithLogitsLoss的正确使用---二元分类问题中的logits与标签形状问题
【PyTorch】进阶学习：探索BCEWithLogitsLoss的正确使用—二元分类问题中的logits与标签形状问题 🌵文章目录🌵 🧠 一、理解二元分类与BCEWithLogitsLoss💡 二、logits与标签的形状匹配问题🔧 三、解决形状匹配问题的策略🔍 四、常见问题与解决方案🤝 五、期待与你共同进步🚀 结尾💡 关键词 🧠 一、理解二元分类与BCEWithLogitsLoss 在深度学...
【Python】进阶学习：判断一个对象是否是NoneType类型
【Python】进阶学习：判断一个对象是否是NoneType类型 🌵文章目录🌵 🔍一、引言：为什么需要判断一个对象是否是NoneType类型？💡二、基本方法：使用`is`操作符判断NoneType📚三、深入理解：NoneType与其他类型的区别🔧四、实践应用：在函数中使用NoneType🚀五、进阶话题：可选类型与NoneType💭六、注意事项与常见误区📖七、总结与回顾 🔍一、引言：为什么需要判断一个...
【Pytorch】进阶学习：基于矩阵乘法torch.matmul()实现全连接层
【Pytorch】进阶学习：基于矩阵乘法torch.matmul()实现全连接层 🌵文章目录🌵 🚀一、引言🔍二、全连接层的基本原理🔩三、使用torch.matmul()实现全连接层🎛️四、使用PyTorch的nn.Linear模块实现全连接层🔎五、小结与注意事项🤝六、实战演练：构建简单的神经网络📚七、进阶学习：深度神经网络与全连接层🤝八、期待与你共同进步 🚀一、引言 在深度学习的世界里，全连接层...