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RSS订阅转载 vs2010修改工程名
修改工程名：1.重命名.sln文件为想要的名字2.用记事本方式打开.sln文件，将文件中所有原工程名字替换为想要的名字。3.重命名.vcprj文件名为想要的名字4.用记事本方式打开.vcproj文件，将文件中所有原工程名字替换为想要的名字。5.重命名文件夹中文件名称里有原工程名的文件（即与工程相关的.h和.cpp和.rc）完成上述步骤即可打开工程了。6.打开工程后，检查与工程相关的.h和.cpp，将其中的#include语句里包含原工程文件的该为现在的名字，即可。7.如果想要修改原本生成的类
2023-01-03 15:17:39
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原创 操作系统
0、《操作系统概念》(高教版)1、进程和线程以及它们的区别进程是对运行时程序的封装，是系统进行资源调度和分配的的基本单位，实现了操作系统的并发；线程是进程的子任务，是CPU调度和分派的基本单位，用于保证程序的实时性，实现进程内部的并发；一个程序至少有一个进程，一个进程至少有一个线程，线程依赖于进程而存在；进程在执行过程中拥有独立的内存单元，而多个线程共享进程的内存。2、进程间的通信的几种方式管道（pipe）及命名管道（named pipe）：管道可用于具有亲缘关系的父子进程间的通信，有名管道除
2020-09-05 22:01:32
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原创 字符串面试题 python
字符串循环移位包含s1 = AABCD, s2 = CDAAReturn : true给定两个字符串 s1 和 s2，要求判定 s2 是否能够被 s1 做循环移位得到的字符串包含。s1 进行循环移位的结果是 s1s1 的子字符串，因此只要判断 s2 是否是 s1s1 的子字符串即可。字符串循环移位s = "abcd123" k = 3Return "123abcd"将字符串向右循环移动k位。将 abcd123 中的abcd和123单独翻转，得到 dcba321，然后对整个字符串.
2020-09-03 15:35:13
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原创 位运算面试题 python
原理0s 表示一串 0，1s 表示一串 1。|：按位取或。~：按位取反：对数据的每个二进制位取反~x 类似于 -x-1。如：~-6： 5 -6的补码是+6（0000 0110）取反后再+1,为（1111 1001）+（0000 0001）=（1111 1010）,，也就是计算机中-6是用(1111 1010)来存储的,(1111 1010) 按位取反得到(0000 0101)这就是答案5x ^ 0s = x x & 0s = 0 x | 0s = xx ^ 1.
2020-08-30 17:33:37
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原创 栈和队列面试题 python
用栈实现队列class MyQueue(object): def __init__(self): """ Initialize your data structure here. """ self.in_stack = [] self.out_stack = [] def push(self, x): """ Push element x to the back of q.
2020-08-30 14:21:51
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原创 树面试题 python
递归树的高度平衡树两节点的最长路径翻转树归并两棵树判断路径和是否等于一个数统计路径和等于一个数的路径数量子树树的对称最小路径统计左叶子节点的和相同节点值的最大路径长度间隔遍历找出二叉树中第二小的节点层次遍历一棵树每层节点的平均数得到左下角的节点前中后序遍历非递归实现二叉树的前序遍历非递归实现二叉树的后序遍历非递归实现二叉树的中序遍历BST修剪二叉查找树寻找二叉查找树的第 k 个
2020-08-30 13:31:43
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原创 链表面试题 python
找出两个链表的交点 p1 = headA p2 = headB while p1 != p2: p1 = p1.next if p1 else headB p2 = p2.next if p2 else headA return p1链表反转# Definition for singly-linked list.# class ListNode(object):# def.
2020-08-29 20:26:24
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原创 编程考试
1.牛客网推荐使用sys.stdin.readline()形式输入，输出用print()'''输入: 2 3 分别赋给n, m并且转换为int类型'''import sysn, m = map(int, sys.stdin.readline().strip().split())print(type(n))print('n', n)print('n', m)结果：3 4<class 'int'>n 3n 43.单行输入：n, m = map(int, sys.st
2020-08-26 21:24:29
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翻译 Practical Full Resolution Learned Lossless Image Compression
Practical Full Resolution Learned Lossless Image Compression实用的全分辨率学习无损图像压缩ETH摘要：我们提出了第一个实用的学习型无损图像压缩系统L3C，并证明其性能优于流行的工程编解码器、PNG、WebP和JPEG2000。该方法的核心是一个完全并行的分层概率自适应熵编码模型。与最近的自回归离散概率模型（如PixelCNN）相比...
2019-06-09 17:24:42
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原创 Lossy Image Compression with Compressive Autoencoders
Lossy Image Compression with Compressive Autoencoders 有损图像压缩自编码器ICLR2017Lucas Theis德国蒂宾根大学文章在其他文献的基础上，提出了一种基于传统卷积神经网络结构的有损图像自编码器（CAE），且对量化、熵率估计模块以及神经网络训练模块做了相应的改进（增量训练策略），文章的目标是直接优化由自编码器产生的失真率权衡...
2019-06-09 16:55:05
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原创 自编码器
Learning Convolutional Networks for Content-weighted Image Compression2017年5月香港理工大学李沐CNN图像压缩挑战在于不可微量化器和离散熵率估计的问题。本文贡献在于引进内容权重重要性图和二值化量化，其中重要性图的和可以作为离散熵率估计的连续替代，而且可以指导每个位置上的码率分配。利用二值化量化和近似函数，实现整个网...
2019-05-26 15:01:10
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原创 论文阅读
Conditional Probability Models for Deep Image Compression2018年1月图像压缩技术瑞士苏黎世联邦理工学院自编码器已经成为推进图像压缩技术发展的一个有希望的方向。训练这种网络的关键挑战是：处理量化并控制潜在表示的重构误差（失真）和熵（速率）之间的折衷。在本文中，主要关注后者的挑战，并提出了一种新的技术来导航图像压缩自编码器的速率 ...
2019-04-08 10:45:04
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空空如也
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