澪贰

list 的函数用法与 STL 库中其他的大差不差，本文章难度有些上升，将针对前面忽略的迭代器和模版进行深度解析，真正了解到底什么是迭代器，和迭代器的实现原理 学习list底层的重要性 list 底层是双向带头循环链表，在链表的任意位置进行插入和删除操作的时间复杂度都是 O(1)。这是因为链表插入或删除节点只需要修改相邻节点的指针。例如，在实现一个任务调度系统时，任务可能会随时被添加或移除，如果使用 std::list 来存储任务，就可以高效地处理这些操作 为了与库里的 list 进行区分，所有的类和函数都放在自定义的命名空间 bit 进行区分 节点模版12345678910111213template<class T>struct list_node{ list_node<T>* _next; list_node<T>* _prev; T _val; list_node(const T& val = T()) :_next(nullptr) , _prev(nullptr) ,...

在人工智能领域，随着技术的快速发展，不同的工具和框架不断涌现，为开发者提供了更多选择。DeepSeek、Grok 和 ChatGPT 作为三款备受关注的工具，每一款都有其独特的优势和适用场景。本文将从技术特点、应用场景以及实际案例分析的角度，对这三款工具进行对比，帮助读者更好地理解它们的区别和适用场景 DeepSeek：知识图谱与高效信息检索 核心技术DeepSeek 最初成立于 2023 年，由一团深度学习专家组成的团队开发。其核心技术是基于知识图谱的信息检索系统，能够快速从大量数据中提取并生成结构化信息 知识图谱构建： 通过深度学习算法，从非结构化文本（如PDF、网页内容）自动抽取实体和关系，构建动态知识图谱。 语义理解： 支持上下文感知和语义匹配，能够理解用户的自然语言查询并找到相关信息 多源数据处理： 支持多种数据格式（如数据库、文档、网络等）的整合与融合。 主要特点 高效检索： 可以在毫秒级别完成复杂的语义匹配和知识抽取。 动态更新： 能够根据新数据实时更新知识图谱，保持信息的最新性。 多模态支持：...

随着人工智能技术的飞速发展，传统的搜索引擎正逐步向更智能化、个性化的方向演进。作为一款基于深度学习的 AI 搜索引擎，DeepSeek（深度求索）不仅在理解用户意图方面展现出色，还通过集成丰富的知识图谱和提供多样化的信息类型，成为现代用户的信息获取利器。本文将详细分析如何高效利用 DeepSeek，探讨其核心技术、实际应用场景以及性能优化方法 深入理解DeepSeek的核心优势DeepSeek的基本功能与原理DeepSeek 作为一款 AI 搜索引擎，其核心在于语义理解和信息推荐能力。以下是其关键技术： 自然语言处理（NLP）： 通过深度学习模型，DeepSeek能够理解用户输入的语义意图，从而提供更相关的搜索结果 知识图谱集成： DeepSeek 内置了庞大的知识图谱，能够将信息进行链接和关联，帮助用户快速定位到所需内容 个性化推荐算法： 基于用户行为数据，DeepSeek 能够为每个用户提供高度定制的搜索结果 DeepSeek与传统搜索引擎的区别与传统搜索引擎相比，DeepSeek 有以下显著特点： 语义理解能力强：...

接上一篇，解决掉剩余的排序方法，本篇有些许难度，建议巩固好上一篇再来进行本篇的学习 传送门：【初阶数据结构】星河中的光影 “排” 象：排序（上） 交换排序冒泡排序（BubbleSort）基本思想： 所谓交换，就是根据序列中两个记录键值的比较结果来对换这两个记录在序列中的位置，交换排序的特点是：将键值较大的记录向序列的尾部移动，键值较小的记录向序列的前部移动 冒泡排序在C语言部分进行过详细的解析，这里就不过多赘述 传送门：关于我、重生到500年前凭借C语言改变世界科技vlog.14——常见C语言算法 快速排序（QuickSort）快速排序是 Hoare 于 1962 年提出的一种二叉树结构的交换排序方法，其基本思想为：...

排序的概念及分类 排序，就是使一串记录，按照其中的某个或某些关键字的大小，递增或递减的排列起来的操作 常见的排序算法的可以按如图所示分类： 以下所有的排序算法均以升序的方式实现 插入排序直接插入排序（InsertSort）直接插入排序是一种简单的插入排序法，其基本思想是： 把待排序的记录按其关键码值的大小逐个插入到一个已经排好序的有序序列中，直到所有的记录插入完为止，得到一个新的有序序列 简单来说我们平常玩的扑克牌游戏就是一种插入排序： 排序原理： 当插入第 i ( i >= 1 ) 个元素时，前面的 array[0] ，array[1] ，… ，array[i-1] 已经排好序，此时用 array[i] 的排序码与 array[i - 1] ，array[i - 2] ，… 的排序码顺序进行比较，找到插入位置即将 array[i] 插入，原来位置上的元素顺序后移 动图理解： 💻排序实现： 123456789101112131415161718192021void InsertSort(int* a, int n){ for (int i = 1;...

本章节是树结构的最后一篇——二叉树，这里我们只实现最简单的二叉树结构，在C++语法部分将学习更高阶的AVL树、红黑树巩固 二叉树的结构12345678typedef int BTDataType;typedef struct BinaryTreeNode{ BTDataType data; struct BinaryTreeNode* left; struct BinaryTreeNode* right;}BTNode; 再看二叉树基本操作前，再回顾下二叉树的概念，二叉树是： 空树 非空：根结点，根结点的左子树、根结点的右子树组成的 二叉树接口实现二叉树节点创建123456789101112131415BTNode* BuyNode(BTDataType x){ BTNode* node = (BTNode*)malloc(sizeof(BTNode)); if (node == NULL) { perror("malloc fail"); return NULL; } node->data...

初步了解了关于树型结构的知识与结构后，堆的功能实现能帮我们学会一种排序——堆排序，二叉树也是很重要的一种文件式的结构 在学习本专题前，请详细学习有关树的知识与结构 传送门：【初阶数据结构】树型数据的勘探：树 堆的概念及结构 如果有一个关键码的集合 K = {$k_0$，$k_1$， $k_2$，…，$k_{n-1}$}，把它的所有元素按完全二叉树的顺序存储方式存储在一个一维数组中，并满足：$K_i$ <= $K_{2i+1}$ 且 $K_i$<= $K_{2*i+2}$ ($K_i$ >= $K_{2i+1}$ 且 $K_i$ >= $K_{2*i+2}$) i = 0，1，2…，则称为小堆(或大堆)。将根结点最大的堆叫做最大堆或大根堆，根结点最小的堆叫做最小堆或小根堆 堆的性质： 🚩堆中某个结点的值总是不大于或不小于其父结点的值 🚩堆总是一棵完全二叉树 堆的结构： 12345678typedef int HPDataType;typedef struct...

本篇是数据结构中的重点结构——堆和二叉树的知识点储备介绍 建议先了解清楚链表的结构及使用再来学习 传送门：单链表、双链表 树的概念及结构什么是树？ 树是一种非线性的数据结构，它是由n（n>=0）个有限结点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做树是因为它看起来像一棵倒挂的树，也就是说它是根朝上，而叶朝下的 🚩有一个特殊的结点，称为根结点，根结点没有前驱结点 🚩除根结点外，其余结点被分成M(M>0)个互不相交的集合T1、T2、……、Tm，其中每一个集合Ti(1<= i <= m)又是一棵结构与树类似的子树。每棵子树的根结点有且只有一个前驱，可以有0个或多个后继 🚩因此，树是递归定义的 🔥值得注意的是： 树形结构中，子树之间不能有交集，否则就不是树形结构 树的相关概念 学习堆和二叉树前，首先要理清其所有专业名词和相关概念 🚩结点的度：一个结点含有的子树的个数称为该结点的度，即一个节点连接了几个子节点就是有几个度； 如上图：A 的为 6 🚩叶结点或终端结点：度为 0 的结点称为叶结点，即没有子节点的节点；...

人工智能领域的发展，人工智能生成内容（ AIGC）越来越受关注。AIGC能够通过学习大量数据生成高质量内容，但训练效率和模型优化仍然是关键的研究方向。本博客将深入探AIGC的训练效率，与模型优化的相关策略和技术，提供相应代码示例和图示，以帮助读者更好地理解该领域 AIGC概述人工智能生成内容（AIGC）是指利用人工智能技术生成文本、图像、音频等内容的过程。AIGC的核心是深度学习模型，尤其是生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）和大型语言模型（LLM） AIGC模型的应用场景 • 文本生成： 如新闻撰写、故事创作等• 图像生成： 如艺术创作、图像补全等• 音乐生成： 如背景音乐创作、乐谱生成等 AIGC模型训练效率的重要性在AIGC的开发过程中，训练效率是一个重要的指标，它直接影响模型的开发速度和资源使用。高效的训练不仅可以减少等待时间，还能节省计算资源，使得模型能够在较短的时间内达到较好的性能 🚩影响训练效率的因素 • 数据量与数据质量： 数据的数量和质量影响模型的训练效果和速度。• 计算资源： 计算资源的充足程度（如GPU、TPU的可用性）直接影响训练效率。•...

传送门：C++学习网站入口 C++后端开发的职业方向C++的应用领域C++ 作为一种高效的系统编程语言，具有高性能和对硬件的控制能力，广泛应用于以下几个领域：• 操作系统开发： 操作系统底层通常使用 C++ 编写，尤其是与硬件交互的部分 • 数据库开发： 大型数据库系统（如 MySQL ）在核心部分使用 C++ 开发，优化了数据存储、查询效率和多线程性能 • 网络编程： C++ 具有非常强的网络编程能力，可以用于高性能网络服务的开发 • 游戏开发： C++ 是大型游戏开发的主要语言之一，具有出色的性能表现 • 嵌入式开发： 由于 C++ 支持底层编程，嵌入式系统的开发经常使用 C++ 后端开发的职业选择对于 C++ 后端开发者，以下几种职业选择比较常见： • 后端开发工程师： 主要负责后端服务的设计与开发，涉及到的技术包括数据库、API 设计、消息队列等 • 系统工程师： 负责底层系统架构的设计和优化，通常需要有深厚的 C++ 编程功底和操作系统知识 • 性能优化工程师： 专注于提升系统的性能和响应速度，通常需要深入了解多线程、内存管理等底层知识 • 数据库开发工程师：...