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自定义容器（Custom Containers）是用户根据特定需求创建的数据存储结构。它们不仅需要存储数据，还需要提供数据访问、插入、删除等操作的接口。每个自定义容器都应该有相应的迭代器（Iterators）来遍历容器中的元素。迭代器是一个类似指针的对象，能够遍历容器中的元素。它提供了一种透明的方式来访问容器中的对象，无需关心容器的内部结构。每种容器都有其特定的数据组织和存储方式，因此需要特定的迭
本文介绍了一种基于径向基函数（Radial Basis Function, RBF）神经网络的多类故障分类与诊断系统实现方案。该系统以 MATLAB 为开发平台，面向包含四类典型故障模式的数据集，通过构建、训练与验证 RBF 神经网络模型，实现对未知故障样本的高精度自动分类。整体流程涵盖数据预处理、模型构建、训练优化、性能评估及可视化分析，适用于工业设备状态监测、智能运维等场景。
今天要介绍的这款工具叫“ResetFoldersTime”，它是一款专门用来批量重置文件夹创建时间和修改时间的小软件，别看它功能专一，但在需要调整文件夹时间属性的场景下，能帮你快速完成任务，非常实用。除了基础的时间重置功能，这款软件还提供了一些更复杂的进阶功能，不过这些功能的使用场景相对小众，有需要的朋友可以自行研究探索，挖掘更多可能性。设置完成后，文件夹的时间属性就会被立即重置，你可以通过查看文
今天要聊的这款“Geek Uninstaller”，在卸载工具圈子里名气不小，外观清爽，卸载功能更是硬核，对付电脑里那些赖着不走的顽固程序，一键就能强力清理。平时卸载软件，右键点“卸载”就行，但碰到那种死活卸不掉的顽固货，就得用它的“强制删除”功能了。软件是绿色免安装的，官方完全免费，体积才7M，小巧得跟个小工具似的，双击打开就能直接用。这工具不光卸得干净，体积还小，网上用过的都说好，口碑一直在线
看这迭代曲线对比图——原版SSA在第50代就躺平，MSSA到100代还在持续优化，妥妥的算法界永动机。用plt.plot展示曲线变化，新手秒懂这个设计精髓——就像自动驾驶，前段飙车找区域，后段慢慢倒车入库。原版SSA的麻雀群分发现者和跟随者，但容易困在局部最优。策略为:小孔成像反向学习策略改进发现者策略+Logistic模型动态调节安全阈值——MSSA。代码基本上每一步都有注释，非常易懂，代码质量
DL00642-基于卷积神经网络U-Net实现生物医学影像分割pytorch框架实现由于数据集标注的困难，并且无法使用之前标注了部分的Mask R-CNN 实例分割数据集，本次仅使用30张语义分割图像，数据增强到100张进行训练，得到的效果较好。在生物医学影像分析领域，图像分割一直是个关键任务，能帮助医生更好地理解图像结构，辅助疾病诊断。这次我们就来聊聊如何基于卷积神经网络U-Net，在PyTor
老板来了（BossKey）是一款全能的老板键工具，跟之前针对网页的摸鱼软件不同，它可以隐藏任何打开的程序，只要快捷键一按，想藏的窗口瞬间消失，堪称职场摸鱼的终极武器。勾选程序列表时，把需要控制的程序都选上，设置好快捷键后，按一次就能把所有选中的程序一起隐藏，不用一个个单独操作，效率很高。比如设置F6为触发键，再勾选“同老板键一起隐藏”，以后按F6就能瞬间隐藏选中的程序，再按一次F6又会恢复原样，反
基于Python的【基于OpenCV全景图像拼接系统】基于OpenCV全景图像拼接系统Python项目项目功能完善本系统的主要使用角色为普通用户和管理员用户，两者的功能几乎是一致的，但管理员用户比普通用户多了用户管理的功能，可以对系统内的用户进行管理普通用户比管理员用户多了注册的功能，普通用户必须先经过注册才可以进行登录而管理员用户的帐号是在编程时就写好的两种角色共同有的功能主要有个人信息查看、修
一款能帮你背单词的 VSCode 插件：huile8（会了吧）。可将代码变量、注释、文档中的陌生英文单词，添加进 VSCode 单词库中，让你在 VSCode 上也能背单词 [doge]。GitHub：github.com/mqycn/huile8 GitHub 上一份开源技术资料：《C++ 11 全套设计模式》，里面包含了工厂方法模型、单例模式、策略模式、观察者模式等 23 种模式的常见用法。
本代码基于格子玻尔兹曼方法（Lattice Boltzmann Method, LBM），实现了液汽相变传热过程的数值模拟，核心聚焦于池沸腾中气泡从加热表面的生长与脱离现象。代码采用双分布函数模型，通过密度分布函数描述流体流动特性，温度分布函数刻画热量传递过程，结合改进的伪势模型、Peng-Robinson状态方程及新推导的能量方程源项，有效降低了计算成本并提升了数值稳定性。格子玻尔兹曼 LBM
在仓颉语言中，for-in表达式能够遍历那些扩展了迭代器接口Iterable的类型实例。这一特性不仅适用于内置类型，也为自定义类型提供了统一的遍历方式。) {= null.value.next```在上述代码中，`LinkedList`类实现了`Iterable<T>`接口，通过`iterator`方法返回一个实现了`Iterator<T>`接口的迭代器对象`LinkedListIterator`
迭代器模式（Iterator Pattern） 是一种行为型设计模式，它提供了一种方法，使得可以顺序访问一个集合对象中的元素，而无需暴露集合对象的内部结构。通过迭代器模式，客户端可以通过统一的接口遍历容器中的元素，无论容器的具体实现如何。// 迭代器接口public:// 判断是否还有下一个元素// 获取下一个元素Iterator 是迭代器接口，定义了遍历集合的两个关键方法：hasNext() 和
matlab雷达信号处理 ISAR成像 逆合成孔径雷达 RD成像 距离多普勒算法 距离压缩 运动补偿 散射点模型 matlab仿真代码 isarISAR二维成像使用RD算法，可用于对散射点模型以及实测数据成像，算法中包括了使用解线频调法进行距离压缩，使用积累互相关法进行包络对齐以及相位补偿，成像效果好代码清晰搞雷达成像的兄弟们应该都听说过逆合成孔径雷达（ISAR），今天咱们直接用Matlab撸一个
参数配置层是整个代码系统的“数据地基”，负责初始化整车、动力总成、电池及工况相关参数，为后续模型计算与算法寻优提供输入条件。该层通过硬编码与外部文件读取结合的方式，确保参数的灵活性与可维护性。本文解读的ECVT功率分流型混合动力客车DP能量管理代码，通过系统化的模块设计、精准的物理建模与严谨的算法实现，构建了一套完整的全局最优能量管理解决方案。代码不仅能够输出高精度的能耗与效率数据，还能为工程化的
多步垂直泊车Carsim与simulink联合仿真Carsim版本为2019控制为mpc算法规划为圆弧直线，用粒子群算法进行了优化最近在研究多步垂直泊车的相关项目，用到了 Carsim 和 Simulink 进行联合仿真，这里和大家分享一下整个过程中的心得和体会。本次使用的 Carsim 版本是 2019 ，控制算法采用的是 MPC（Model Predictive Control，模型预测控制）
零拷贝迭代器模式，是 Rust 将系统级性能与内存安全结合的典范。它让“抽象”不再是性能负担，而成为可被优化的编译期结构。在现代系统开发中，无论是网络协议、文件流分析，还是高性能数据库引擎，零拷贝迭代都已成为 Rust 工程的基础能力。安全不必以性能为代价，零拷贝就是最好的证明。
为了彻底理解零拷贝迭代器,我尝试自己实现了一个。EvenIter {注意看生命周期参数'a。这是Rust确保零拷贝安全性的关键。的生命周期不能超过,编译器会在编译期就检查这一点。println!("偶数: {}", num);整个过程,数据一直待在的Vec里,迭代器只是提供了一个访问窗口。温馨提示: 自定义迭代器时,生命周期参数很容易写错。记住一个原则:迭代器返回的引用,生命周期要与被迭代的数据结
摘要： Rust的零拷贝迭代器模式通过延迟求值、编译期优化和所有权系统实现高效数据遍历。Iteratortrait将链式操作组合为状态机，内联优化后生成接近手写循环的机器码。借用检查器确保迭代安全，into_iter()支持所有权转移，避免数据复制。实际测试表明，迭代器链与手写循环性能相当，显著优于中间集合方案。该模式融合了函数式表达力与系统级性能，是Rust零成本抽象的典范。
尽量使用切片视图，让数据以&[T]&str形式流转；在操作末尾再决定是否复制，借助CowToOwned做写时复制；设计自定义迭代器时重点是 split 和生命周期管理，确保nextsize_hint精准；组合标准适配器，如splitfilter_maptake_while，维护惰性与零拷贝；对长生命周期或跨线程需求，利用Arc<[u8]>Bytes之类的共享结构；通过基准工具验证收益，确保所谓“零
零拷贝（Zero-Copy）是系统编程中追求极致性能的圣杯。Rust 的所有权系统天然适合实现零拷贝模式，通过借用检查器在编译时保证内存安全，同时消除运行时拷贝开销。本文将深入探讨如何在迭代器中实现真正的零拷贝。
Rust零拷贝迭代器框架设计与实现 摘要 本文设计了一个基于Rust的零拷贝迭代器框架，通过组合管道与内存视图技术实现高效数据传输。主要内容包括： 理论基础：分析Rust迭代器与内存视图(&[u8]、Bytes、Mmap等)的零拷贝协作机制 关键技术：使用GAT+LendingIterator解决自引用问题，设计零拷贝字节迭代器骨架 框架设计： 定义核心trait ZeroCopySour
零拷贝迭代器模式展示了 Rust 如何用类型系统将性能优化转化为可组合的抽象。通过生命周期、借用检查和智能的 trait 设计，我们获得了既安全又高效的数据访问方式。这不仅仅是技术细节，更代表了一种编程范式的转变：让编译器成为性能优化的伙伴，而非对手。掌握零拷贝迭代器，需要深入理解所有权、生命周期和内存布局的相互作用。这些知识不仅适用于迭代器，更是编写高性能 Rust 代码的基石。当你能够自如地在
PSGAN，北航与国科大在 2019 年与 GitHub 开源的一项技术，可通过生成对抗网络，快速实现妆容转移、一键上妆等功能。几天前，来自西安电子科技大学的一名学生为其实现了 C++ 版本，并构建了可在 Windows 上运行的 QT 软件，感兴趣的同学可以把玩研究一下。Python：github.com/wtjiang98/PSGANC++：github.com/EdVince/PSGAN-N
本系统实现了一种融合MAKLINK 图理论Dijkstra 最短路径算法与改进型蚁群优化算法（ACO）的二维空间路径规划方法，适用于存在多边形障碍物的复杂环境。系统首先基于 MAKLINK 图理论构建自由连接线网络，生成可行路径拓扑结构；随后利用 Dijkstra 算法快速获取初始可行路径；最后通过两种蚁群算法（原始与改进版本）对路径进行精细化优化，以获得更贴近实际需求的平滑、短距路径。该系统特别
大功率双路电机驱动模块（可提供原理图）大功率双路直流电机驱动板 ，可满足12V 24V 36V三种电压级别的电机 内部采用60A mos管 组成超大功率H桥 光耦隔离 光耦隔离版超宽电压电机驱动器，该模块采用了10M高速光耦对输入信号进行了隔离，有效地防止驱动板干扰信号对控制板的干扰，使系统更加稳定可靠。A1.A2=0.1时为反转；本模块可以用于一般大功率直流电机的驱动，占空比可达到97%，且性能
提供一种遍历集合元素的方法，而不暴露集合内部的实现。
/ 用于排序// 是否异步加载。
一款高性能的开源 SQL 数据库：QuestDB，为提高性能而生，针对时间序列进行了优化处理。拥有一个可交互式控制台，开发者可通过拖拽等方式，在界面上直接对数据进行处理，并查看其可视化结果。该数据库适用于金融服务、物联网、机器学习 、DevOps 和可观测性应用等场景。地址：GitHub：github.com/questdb/questdb推荐 GitHub 上一款开箱即用的 C++ AI 模型工
你每天都在for-each循环里与迭代器擦肩而过，但很可能错过了它真正的威力。这个看似“基础”的模式，绝不仅是“遍历”那么简单。它是一种关于“解耦”与“控制”的深刻思想。本文将摒弃高深的比喻，从零开始，带你亲手构建一个支持“fail-fast”安全机制、多种遍历方式的自定义集合。然后，我们将以此为基石，一步步揭示如何利用迭代器的核心机制，去解决分页拉取、并发安全，乃至实现一个带“断点续传”和“失败
本文是作者学习sfg星球项目的知识总结，结合了一些ai的回答。
在 GitHub 开源了数学建模学习资源，主要包含数学建模相关的竞赛优秀论文、算法、LaTeX 论文模板、算法思维导图、书籍、Matlab 教程等内容。GitHub：github.com/zhanwen/MathModel
讲解迭代器模式的思想，介绍其常见的应用场景，举例说明其实现方式
C++中STL的容器，包括容器的概念，顺序容器、关联容器、映射map和set容器。最后还有跟着动手编写程序，加深印象。
设计模式复习总结
1.综合了解概念为了方便的处理集合中的元素,Java中出现了一个对象,该对象提供了一些方法专门处理集合中的元素.例如删除和获取集合中的元素.该对象就叫做迭代器(Iterator).对 Collection 进行迭代的类，称其为迭代器。还是面向对象的思想，专业对象做专业的事情，迭代器就是专门取出集合元素的对象。但是该对象比较特殊，不能直接创建对象（通过new），该对象是以内部类的形式存在于每个集合类
与上一篇介绍的解释器模式一样，迭代器模式也是一种行为设计模式。它提供了一种方法来顺序访问一个聚合对象中的各个元素，而无需暴露该对象的内部表示。简而言之，迭代器模式允许我们遍历集合数据结构中的元素，而不必了解这些集合的底层实现细节。音乐播放器是运用迭代器模式的一个典型例子：当我们使用音乐播放器听歌时，通常会有“下一首”、“上一首”的功能来切换歌曲。这里的歌曲播放列表就相当于一个聚合对象，而用于切换歌
浙江大学罗浩博士开放的一个技术教程：《基于深度学习和行人重识别》。课程主要包括深度学习基础、行人重识别理论基础和行人重识别代码实践三个篇章。内容包含各类课件与视频教程。GitHub：github.com/michuanhaohao/ReID_tutorial_slides 清华大学计算机学科推荐学术会议和期刊列表。覆盖了高性能计算、计算机网络、网络与信息安全、理论计算机科学、系统软件与软件工程、
迭代器模式：属于行为型模式基本原理：顺序访问一组对象，不需要知道对象的底层。主要流程：1.创建迭代器类，用来连接对象和判断是否有下一个对象。2.使用时得到该迭代器类型，并顺序使用该迭代器注意：迭代器的类型要保持一致。可以参考c++语言中的容器迭代器是如何实现的。#include <iostream>#include <string>using namespace std;/
迭代器模式主要用在访问对象集合的场景，能够向客户端隐藏集合的实现细节。
本文以Diagonal算子为例，介绍并详细讲解如何利用迭代器对n维Tensor进行基于位置坐标的大批量数据读取工作。
迭代器模式
——迭代器模式
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