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内存管理说明白点
写在前面 ---- 下面的内容，《Obcject-C 高级编程 iOS与OS X 多线程和内存管理》一书是去年看的。那时想总结的，忘记了，趁着最近有时间，再把这本书回炉重新理解再看一遍，对比自己的理解，以及一些Swift内存管理的知识总结的内容，可能文章内容会比较长，就是希望自己能把内存管理这方面的知识真正的仔细总结一下，也方便自己以后回顾： 到底什么是ARC？ 在书中一句话总结成了“ARC（Automatic Reference Counting）代表的是自动引用计数，
74520发布于 2018-07-05 - 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 >
72310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。
26410编辑于 2025-01-21 - 来自专栏趣学算法
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。
99340发布于 2018-09-13 - 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 - 来自专栏程序员的知识天地
这次讲明白点！
我们经常会遇到这类问题，往往没有注意环境隔离，导致Python项目包与包之间冲突。
4.6K50发布于 2019-05-17 - 来自专栏cwl_Java
C++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?
64820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。
47010编辑于 2023-03-09 - 来自专栏OI
YbtOJ 735「动态树」毒瘤染色
小 A 有一个图 G，初始包含 n 个点，没有边。显然它是一个毒瘤图。 在所有操作进行前，小 A 会确定一个非负整数 k。 在每次操作后，小 A 都会针对当前图进行询问：假设初始所有点为白色，进行 k 次染色，每次等概率随机选择一个点将它染成黑色（一个点可能被重复选择多次），求 k 次染色后图中 仅保留白点时的连通块个数+仅保留黑点时的连通块个数 为了让你有更多的得分空间，小 A 还会给定一个辅助变量 \omega。若 \omega=1，你需要回答上述询问。若 \omega=0，对于每次询问你只需要求出 仅保留白点时的连通块个数 的 期望值。 一条边为黑边的概率为 1-Pr(x \text{为白点})-Pr(y \text{为白点})+Pr(x \text{为白点且}y\text{为白点})=1-2(\frac{n-1}n)^k+(\frac
74630编辑于 2022-09-19 - 来自专栏微卡智享
【综合练习】C++ OpenCV实战---获取数量
前言 前阵子做了一个实战分享《【干货】C++ OpenCV案例实战---卡片截取（附代码）》，今天我们再把以前学习到的东西综合练习一下，做一个获取个数的小案例。 实现效果 ? 上图可以看到右边的图片我们已经进行过二值化处理后的显示效果了 ---- 形态学操作 接下来我们要进行形态学的操作，首先看到上面右图，我们的每个枣的里面会有白色的点，是光打上后我们二值化变为的白色，所以我们这里要先进行一下腐蚀操作，把枣里面的白点去掉 可以看到右图中的白点已经全部处理掉了 接下来我们再进行膨胀的操作，用于把黑色区域进行分割，这里的膨胀操作可以连续做几次，尽量把黑色区域缩小，我的参数里面我做了5次膨胀 ? 再看一下效果 ? 然后我们根据上面图里面白点进行局部阈值二值化处理 ? 显示效果为 ? 可以看到右边基本把白色的连接区域都分割开了，只不过各别地方也有一点白点 然后我们再通过形态学膨胀两次进行处理 ? 把一点白点断开的区域通过膨胀再连接到一起 ---- 寻找并计算轮廓 根据上面的图我们在那个基础上寻找轮廓，参数用的CV_RETR_EXTERNAL，这里我们只找最外侧轮廓即可。 ?
1.6K20发布于 2019-07-24 - 来自专栏量子位
ControlNet作者新作登顶GitHub热榜，小白点3次就出图
只需要一块4年前的GTX 1650（显存4GB），AI出图效果堪比当前最好的开源模型SDXL。
1.3K10编辑于 2023-09-08 - 来自专栏小樱的经验随笔
从零基础学三分查找
由于凸性函数在最大值（最小值）任意一侧都具有单调性，因此，mid与midmid中，更大（小）的那个 数自然更为靠近最值。此时，我们远离最值的那个区间不可能包含最值，因此可以舍弃。 如图所示，已知左右端点L、R，要求找到白点的位置。 思路：通过不断缩小 [L,R] 的范围，无限逼近白点。 反证法：假设 mmid 在白点的左边，则 mid 也一定在白点的左边，又由 f(mid) > f(mmid) 可推出 mmid < mid，与已知矛盾，故假设不成立。 2、当 f(mid) < f(mmid) 的时候，我们可以断定 mid 一定在白点的左边。 反证法：假设 mid 在白点的右边，则 mmid 也一定在白点的右边，又由 f(mid) < f(mmid) 可推出 mid > mmid，与已知矛盾，故假设不成立。
1.9K100发布于 2018-04-08 - 来自专栏量子位
AI玩微信跳一跳的正确姿势：跳一跳Auto-Jump算法详解
更加细心的人会发现，白点的RGB值是（245，245，245），这就让我找到了一个非常简单并且高效的方式，就是直接去搜索这个白点，注意到白点是一个连通区域，像素值为（245，245，245）的像素个数稳定在 由于每一张图像中真正对于当前判断有意义的区域只在屏幕中央位置，即人和目标物体所在的位置，因此，每一张截图的上下两部分都是没有意义的，因此，我们将采集到的大小为1280720的图像沿x方向上下各截去320720大小， 考虑到训练数据中fast-search会产生大量有白点的数据，为了杜绝白色圆点对网络训练的干扰，我们对每一张图进行了去白点操作，具体做法是，用白点周围的纯色像素填充白点区域。 Fine 模型数据预处理 为了进一步提升模型的精度，我们为fine模型建立了数据集，对训练集中的每一张图，在目标点附近截取320*320大小的一块作为训练数据， 为了防止网络学到trivial的结果，我们对每一张图增加了 fine模型数据同样进行了去白点操作。
1.8K50发布于 2018-03-22 - 来自专栏Y5neKO博客
Writeup-2020安洵杯-Misc题：一封情书
经观察为Base64，注意中间的反斜杠是误导，删除后Base64解码得到： 97-3 1-3 1-3 3-2 3-2 3-2 1-2 1-5 1-2 1-3 3-2 97-3 3-2 94-1 1-5 4- 2 4-2 4-2 4-2 97-3 1-3 3-2 4-2 1-5 3-2 4-2 3-2 3-2 3-2 4-2 97-3 3-2 1-5 1-5 3-2 1-3 4-2 4-2 1-2 3-2 1 -3 4-2 4-2 4-2 3-2 94-1 1-3 1-3 1-3 3-2 3-2 1-3 94-1 1-3 94-1 4-2 3-2 1-2 97-3 97-3 1-3 通过上面的坐标提取二维码上的色块值为
59210编辑于 2022-01-13 德州扑克 Outs 和 4-2 法则到底准不准？用代码把听牌概率算到小数点后两位
本文用代码把真实概率精确算出来，和4-2法则逐项对比，告诉你这条经验公式在什么情况下够用、什么情况下会高估，误差到底有多大。 4-2法则是好用的近似，但outs多时会高估4-2法则在outs较少时误差很小（一两个百分点内），但outs越多越偏高，到15outs时会高估好几个点。原因后面用公式说清楚。 三、为什么outs多时不能信4-2法则4-2法则本质是一阶近似，忽略了二阶的"重叠修正项"，outs占比越高，被忽略的项越大。 直观理解：把命中概率想成两次抽牌，4-2法则按"互不影响"相加，但实际上第一张抽走后，分母和分子都变了。 4-2法则是这条公式的口算近似：8~9outs内够准，15outs时高估近6个点。另外牌型outs不等于胜负outs，胜率要另算。
43610编辑于 2026-06-29- 来自专栏IT技术圈（CSDN）
浙大版《C语言程序设计（第3版）》题目集 习题4-2 求幂级数展开的部分和
习题4-2 求幂级数展开的部分和 已知函数ex 可以展开为幂级数1+x+x2/2!+x3/3!+⋯+xk/k!+⋯。
3.1K40发布于 2020-09-15
腾讯云开发者
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