先写三种，后面更新class Sort{public://1.冒泡，比较相邻的元素，每次将最大的数移到后面void maopao(vector<int> &nums){for(int i=0;i<nums.size()-1;i++){for(int j=0;j<nums.size()-i-1;j++){if(nums[j]>nums[j+1]){

我们知道要确定子网需要主机地址和子网掩码，使用这种ip/数字(CIDR)可以获取ip的网段如192.168.0.0/24表示ip地址从192.168.0.1开始到192.168.0.254结束（192.168.0.0和192.168.0.255有特殊含义，不能用作ip地址）；子网掩码为255.255.255.0。字码就是根据后面的24来的，ip是由四个十进制数字来的，用二进制表示就是32位，而24

关于vectorvector数组是一个能存放任意数据类型（类，结构，普通变量类型等）的动态数组，在数据结构中就相当于顺序储存的线性表，寻找元素非常快，但是插入元素的时间却很大（list是一个双向链表，在同一个位置插入大量的数据时速度很快，但是查找的速度就会慢很多）和普通数组一样可以通过下标索引来进行访问与其它动态序列容器相比（deques, lists and forward_lists）...

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数组、动态数组和vector数组是底层数据类型，存放在栈中，其内存的分配和释放完全由系统自动完成，效率最高；动态数组是程序员由new运算符创建的，存放在堆中，需由delete运算符人工释放，否则会内存泄露；vector，存放在堆中，由STL库中程序负责内存的分配和释放，使用方便。C++中数组是一种内置的数据类型，而vector为类模板，vector是类型相同的对象的容器。数组的大小不变...

文章目录自监督对比学习监督对比学习监督学习做预训练模型fine-tuning对比学习的思想是去拉近相似的样本，推开不相似的样本，而目标是要从样本中学习到一个好的语义表示空间。自监督对比学习自监督对比学习是将样本“照镜子”，转为有监督任务。以图像领域提取图片feature为例，在不使用图片类别等信息的情况下，对无标签的图片做augmentation（旋转、裁剪、添加noise等），将一个batch的

文章目录宿主机更换apt源显卡驱动安装docker安装nvidia-dockerdocker使用卸载宿主机安装的cuda创建带cuda的容器新装的服务器版本为ubuntu18.04.3，装的cuda版本10.2，发现tf现在并不支持，所以通过docker，省去更换系统的麻烦。docker部署深度学习环境，是不需要宿主机安装cuda的，只需要宿主机安装nvidia驱动即可。宿主机更换apt源sudo

25天看完了吴恩达的机器学习以及《深度学习入门》和《tensorflow实战》两本书，吴恩达的学习课程只学了理论知识，另外两本书的代码自己敲了一遍，感觉过的太快，趁着跑cGAN的时间把两本书的知识点总结下，然后继续深度学习的课程。欢迎小伙伴一起学习~另外，本文先把框架搭好，后续会一直补充细节和知识点。最后，本文参考的书是《深度学习入门》斋藤康毅著，十分推荐初学者使用。本文的代码地址神经网络...

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