精华内容
下载资源
问答
  • 数字舵机Digital Servo模拟舵机Analog Servo在基本机械结构方面是完全一样的,主要由马达、减速齿轮、控制电路等组成,而数字舵机模拟舵机的最大区别则体现在控制电路上: 数字舵机的控制电路比模拟舵机了...

     

    买了个360度舵机才知道和180度舵机的区别:360度舵机只能控制方向和速度,不能控制角度,重新买一个,买舵机不就是控制角度。

     

    数字舵机Digital Servo和模拟舵机Analog Servo在基本机械结构方面是完全一样的,主要由马达、减速齿轮、控制电路等组成,而数字舵机和模拟舵机的最大区别则体现在控制电路上:

     

    数字舵机的控制电路比模拟舵机多了微处理器和晶振。

     

    不要小看这一点改变,它对提高舵机的性能有着决定性的影响。数字舵机与模拟舵机的不同主要体现在以下两个方面:

     

    01

    处理接收机的输入信号的方式,数字舵机只需发送1次PWM信号就能保持在规定的某个位置,而模拟舵机是需要多次发送PWM信号才能够保持在规定的位置上。

    02

    控制舵机马达初始电流的方式,数字舵机减少无反应区(对小量信号无反应的控制区域),增加分辨率以及产生更大的固定力量。

     

    模拟舵机在空载时,没有动力被传到舵机马达。当有信号输入使舵机移动,或者舵机的摇臂受到外力的时候,舵机会作出反应,向舵机马达传动动力(电压)。这种动力实际上每秒传递50次,被调制成开/关脉冲的最大电压,并产生小段小段的动力。当加大每一个脉冲的宽度的时候,如电子变速器的效能就会出现,直到最大的动力/电压被传送到马达,马达转动使舵机摇臂指到一个新的位置。然后,当舵机电位器告诉电子部分它已经到达指定的位置,那么动力脉冲就会减小脉冲宽度,并使马达减速。直到没有任何动力输入,马达完全停止。???

     

    模拟舵机的1个“缺点”

     

    假设一个短促的动力脉冲,紧接着很长的停顿,并不能给马达施加多少激励,使其转动。这意味着如果有一个比较小的控制动作,舵机就会发送很小的初始脉冲到马达,这是非常低效率的。这也是为什么模拟舵机有“无反应区”的存在。比如说,舵机对于发射机的细小动作,反应非常迟钝,或者根本就没有反应。

     

     

    数字舵机的2个“优势”

    1、数字舵机是新型时代出现的舵机,因此数字在反应速度方面与模拟舵机相比是由优势的。因为微处理器的关系,数字舵机可以在将动力脉冲发送到舵机马达之前,对输入的信号根据设定的参数进行处理。这意味着动力脉冲的宽度,就是说激励马达的动力,可以根据微处理器的程序运算而调整,以适应不同的功能要求,并优化舵机的性能。

    2、数字舵机以高得多的频率向马达发送动力脉冲就是说,相对与传统的50脉冲/秒,现在是300脉冲/秒。频率高的关系,每个动力脉冲的宽度被减小了,但马达在同一时间里收到更多的激励信号,并转动得更快。这也意味着不仅仅舵机马达以更高的频率响应发射机的信号,而且“无反应区”变小;反应变得更快;加速和减速时也更迅速、更柔和;数字舵机提供更高的精度和更好的固定力量。

    展开全文
  • 时间效率 互联网想对时间效率格外的敏感,所以我们总是在需求迭代一定程度后去做优化。而且我们解决问题的时候,时间效率往往是一...其次,即使是同一个算法用循环递归两种思路实现时间效率也是不一样的。递归的本质

    时间效率

    • 互联网想对时间效率格外的敏感,所以我们总是在需求迭代一定程度后去做优化。而且我们解决问题的时候,时间效率往往是一个考查的重点。因此我们平时编码过程中就必须不断的优化效率,追求完美的态度与能力。
      • 首先是编码习惯,例如java中字符串操作我们不建议使用String的+ 运算符来完成。这样会产生非常多的String临时变量,造成空间与实际的浪费,更好的方式是用StringBuilder的Append方法完成字符串的拼接。
      • 其次,即使是同一个算法用循环和递归两种思路实现时间效率也是不一样的。递归的本质是吧一个大的复杂问题拆解成两个或者多个小的简单问题,如果小问题中互相重叠,那么直接用递归实现,代码会更加简单,但是时间效率非常差,这时候,我们可以用递归的思路来分析,但是用数组(一维数组或者二维数组)来保存中间结果基于循环实现。绝大部分动态规划算法的分析和代码实现都是分这两个步骤。
      • 再次,代码时间效率还体现在我们数据结构的掌握程度。
      • 最后以如下提来举例:

    数组中出现次数超过一半的数字

    • 数组中有一个数字出现的次数超过数组长度的一半,找出这个数字,例如:输入一个长度为10 的数组{1,2,3,3,3,3,3,3,4,5,6,7}。由于数组3在数组中出现了6次,超过数组长度的一半因此输出3

    • 解法一:看到题目的第一反应就是讲数组排序统计,自然很容易得出每个数字的次数。题目给出的数组没说排序

      • 先排序。排序的时间复杂度O(nlogn)
      • 接着统计O(n)
      • 最直观的算法通常不是最优解,我们接着找更优的解法
    • 解法二:题意中是一个特殊的数组,数组中有一个数字出现次数超过数组长度的一半。排序后,不管其中重复的数字怎么排,其中位于数组中间位置的数字比如就是出现超过一半的那个数字。

      • 结论是我们需要找的就是统计学中的中位数。即长度为n 的数组,找出第n/2 大的数字,这个有成熟的O(N)算法得到数组中第K个大的数
    • 分析:

      • 我们在之前的排序算法文章:数据结构与算法–排序算法总结(动图演示) 对各种排序算法有详细的解释。根据快排的思路,我们先选择数组中一个随机的数字,然后调整数组中数字顺序,使得左边小,右边大。如果这个数字的下标正好是n/2,那么得到我们的结果
      • 如果下标大于n/2,那么中位数在 左边,则同样的算法用在左边的数列上
      • 如果下标小于n/2,那么中位数在右边,则同样的算法用在作右边的数列上
      • 典型的递归
    • 经过如上分析有如下代码:

    /**
     * 如果数组中超过数组一半的数都是同一个数,找出那个数字
     * @author liaojiamin
     * @Date:Created in 17:21 2021/5/27
     */
    public class MoreThenHalfNum {
    
        public static void main(String[] args) {
            int[] arrayData = {4,4,4,4,4,4,5,5,5,5,5,5,5,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6};
            System.out.println(findMiddleNum(arrayData, 0, arrayData.length -1));
        }
    
        /**
         *  方法一:二分查找思想找出 数组中间大小的那个数字
         *  如果该数字在数组中的个数超过数组的一半,那么中间大小的数字必然是这个数字
         * */
        public static int findMiddleNum(int[] arrayData, int left, int right){
            if(arrayData == null || arrayData.length <= 1){
                return -1;
            }
            Integer middle = (left + right)/2;
            if(left < right){
                int index = swapArray(arrayData, left, right);
                if(index == middle){
                    return arrayData[middle];
                }
                quickSort(arrayData, left, index - 1);
                quickSort(arrayData, index + 1, right);
            }
            return arrayData[middle];
        }
    
        /**
         * 挖坑法二分查找
         * */
        public static int swapArray(int[] arrayData, Integer left, Integer right){
            if(left < right){
                int position = arrayData[left];
                while (left < right){
                    while (right > left && arrayData[right] > position){
                        right --;
                    }
                    if(left < right){
                        arrayData[left] = arrayData[right];
                        left ++;
                    }
                    while (left < right && arrayData[left] < position){
                        left ++;
                    }
                    if(left < right){
                        arrayData[right] = arrayData[left];
                        right--;
                    }
                }
                arrayData[left] = position;
            }
            return left;
        }
    }
    
    • 以上解法时间复杂度能达到O(n),但是还是有点复杂的,可能你写不出来,是否有更简单的方法?

    • 解法三:依然分析数组的特性,超过一半的存有量,也就是他比他的数字出现的次数的总和还要多,

      • 那么我们只需要统计个数就能得到了
      • 只进行一次遍历数组,保存两个值,一个数组中数字,一个他的次数
      • 如果遍历到下一个数据的时候,还是这个数,那么次数加 +1,否则次数 -1
      • 如果次数达到0 ,那么情况保存的这个数,在接着遍历依然用以上逻辑
      • 由于我们要找的数据出现的次数比其他数字总和还要多,那么肯定最后一个保存下来的数据必然是我们要的那个出现此处过半的数据。
    • 根据如上分析有如下代码:

    /**
     * 如果数组中超过数组一半的数都是同一个数,找出那个数字
     * @author liaojiamin
     * @Date:Created in 17:21 2021/5/27
     */
    public class MoreThenHalfNum {
    
        public static void main(String[] args) {
            int[] arrayData = {4,4,4,4,4,4,5,5,5,5,5,5,5,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6,6};
            System.out.println(findThenHalfNum(arrayData));
        }
    
        /**
         * 方法二:依次遍历数组中每一个数字,将遇到的数字保存到 k 对象中,如果依次遇到的数字中与k中相同统计+1
         *  否则 -1,如果统计为0 情况k对象,依次对每个数字操作,最终保留下来的比如是数量最多的那个数字
         * */
        public static int findThenHalfNum(int[] arrayData){
            if(arrayData == null || arrayData.length <= 1){
                return -1;
            }
            int findNum = -1;
            int findNumCount = -1;
            for (int i = 0; i < arrayData.length; i++) {
                if(findNum == -1){
                    findNum = arrayData[i];
                    findNumCount = 1;
                }else {
                    if(findNumCount == 0){
                        findNum = arrayData[i];
                        findNumCount =1;
                    }else {
                        if(findNum == arrayData[i]){
                            findNumCount ++;
                        }else {
                            findNumCount --;
                        }
                    }
    
                }
            }
            return findNum;
        }
    
    }
    
    • 如上第二第三都是最优解,但是第二中修改了数组,第三种没有修改数组,可以依据具体情况来决定方案。

    上一篇:数据结构与算法-- 八皇后问题(两种实现方案)
    下一篇:数据结构与算法–将数组排成最小的数

    展开全文
  • 自我概念是指将一个人的自我感知组织成​​包括全局特定方面的层次结构的多维构造。... 综上所述,这些发现为幼儿自我概念的结构,发展有效性提供了新的见解,从而极大地促进了多维组织的自我概念的推广。
  • 一、多层结构的存储器系统 寄存器:速度最快,价格昂贵容量不大,一般以为单位,只要存放指令一次操作数据就够了 。 高速缓存(速度快、存放部分内存数据、硬件自动处理): 容量远大于寄存器,访问速度快于主...

    一、多层结构的存储器系统

    在这里插入图片描述

    • 寄存器:速度最快,价格昂贵容量不大,一般以字为单位,只要存放指令一次操作的数据就够了 。
    • 高速缓存(速度快、存放部分内存数据、硬件自动处理):
      容量远大于寄存器,访问速度快于主存储器。
      一种速度比内存快的存储设备,一般同寄存器一样集成在CPU中。
      存放内存的部分拷贝,把常用的数据放这里可以提高速度。
      将短时间内经常访问的部分数据从内存放到高速缓存中,减少CPU访问内存的时间,是基于程序局部性。
      高速缓存一般不能被程序直接更改,而由硬件自己处理对内存数据的拷贝。
    • 主存:保存进程运行时的程序和数据
    • 磁盘缓存:内存的一部分,将频繁使用的一部分磁盘数据信息预读入在磁盘缓存,减少磁盘读写时间。

    存储器管理

    重点是内存管理,对其有效的管理直接影响存储器的利用率、系统性能。

    • 存储器资源的分配和回收
    • 地址变换(逻辑地址与物理地址的对应关系维护)
    • 存储共享和保护
    • 虚拟存储的调度算法

    外存的管理:磁盘存储器管理、文件系统等中涉及。

    二、程序的装入和链接

    程序进内存的一般过程:

    • (1)编译(compiler):编译程序:将用户源代码编译成若干个目标模块。(高级语言->此计算机可识别的指令集合)
    • (2)链接(link):链接程序:将形成的一组目标模块,及它们需要的库函数链接在一起,形成一个完整的装入模块。
    • (3)装入(load):由装入程序将装入模块装入内存,构造PCB,形成进程,开始运行(使用物理地址)。

    1.程序的装入

    (*)地址的概念
    • 逻辑地址(相对地址,虚地址)
      用户的程序经过汇编或编译后形成目标代码,目标代码中的指令地址是相对地址。
      一般首地址为0,其余指令中的地址都相对于首地址来编址。
      不能用逻辑地址在内存中读取信息
    • 物理地址(绝对地址,实地址)
      内存中存储单元的地址。
      物理地址可直接寻址被执行。
    地址映射:
    将用户程序中的逻辑地址转换为运行时由机器直接寻址的内存物理地址的过程。
    程序链接、装入过程围绕着地址的处理
    
    (1)绝对装入方式(absolute loading mode)

    逻辑地址=物理地址
    在这里插入图片描述

    • 编译程序生成的“目标代码”就是”装入模块” ,逻辑地址直接从某个地址R处增长,装入模块直接装入内存地址R处。
    • 物理地址由谁生成?
      一般由编译或汇编程序给出;
      或由程序员赋予(要求程序员熟悉内存使用情况)
    • 优点:装入过程简单。不需任何地址变换,程序中的逻辑地址与实际内存物理地址完全相同。
    • 缺点:过于依赖硬件结构, 只适用早期针对硬件直接编程、单道环境下。
    (2)静态可重定位装入方式(relocatable loading mode)
    重定位:把目标程序中的指令和数据的逻辑地址变成内存中的物理地址的地址变换过程。
    

    逻辑地址 ->重定位->物理地址
    在这里插入图片描述

    • 地址映射在程序执行之前进行,重定位后物理地址不再改变。
    • 可由专门设计的重定位装配程序完成(软):装入时根据所定位的内存地址去修改每个逻辑地址,添加相应偏移量,重定位为物理地址。
    • 优点:不需硬件支持,可以装入有限的多道程序
    • 缺点:软件装入一次完成,一个程序通常需要占用连续的内存空间,程序装入内存后不能移动。也不易实现共享。
    (3)动态运行时(重定位)装入方式(dynamic run-time loading)

    逻辑地址 ->重定位->物理地址
    在这里插入图片描述

    • 实际运行中往往会需要程序在内存中的各位置移动,即经常需要重定位到不同的物理地址上。这种运行时移动程序要求地址变换要快速,实现时一般依靠硬件地址变换机构——一个重定位寄存器。
    • 程序装入内存时,可多次重定位到不同位置。且可以不立即把装入模块中的相对地址转换为绝对地址,而是把这种地址转换推迟到程序真正要执行时才进行。
    • 更适用于部分装入

    2.程序的链接

    装入是使用内存的开始,但链接的不同会使内存的使用有差别:
    根据链接时间的不同,分成三种:

    (1)静态链接:
    • 装入运行前将多个目标模块及所需库函数链接成一个整体,以后不再拆开。
    • 装入运行前,生成可执行文件时进行的。
    • 将多个目标模块及所需库函数链接成一个整体,以后不再拆开。
    (2)装入时动态链接:
    • 装入内存时,边装入边链接的链接方式。
    • 由一个目标模块开始装入,若又涉及外部模块调用事件,装入程序再找出相应的外部目标模块,并将它装入内存,还要修改目标模块中的相对地址。
    • 比静态链接好在哪里?
      (1) 静态链接好的程序,修改部分模块后,需重新链接成可装入程序。动态方式则便于修改和更新。
      (2) 便于实现共享。静态的N个程序都需要一个模块时,需要进行N次拷贝。
    (3)运行时动态链接:
    • 对某些目标模块的链接,在执行中需要该目标模块时,才对它进行链接。
    • 装入时动态链接的问题
      许多情况下,事先不知道某应用程序本次运行需要哪些模块,只能全部装入,装入时全部链接在一起,效率低。
    • 办法:有的模块不经常使用就暂时不装入,运行时用到了再装入。(如程序总不出错,就不会用到错误处理模块。)即运行时动态链接:运行时,将对某些模块的链接推迟到执行时才链接装入。
    • 优点:程序运行装入的内容少了,加快了装入过程,而且节省大量的内存空间。
    展开全文
  • go语言基本结构和类型 文件名与关键字 有效标识符必须以字符(可以使用任何 UTF-8 编码字符或 _)开头,然后紧跟着 0 个或个字符或 Unicode 数字 _ 被称为空白标识符。他可以用于变量声明赋值(任何...

    go语言的基本结构和类型

    文件名与关键字

    • 有效的标识符必须以字符(可以使用任何 UTF-8 编码的字符或 _)开头,然后紧跟着 0 个或多个字符或 Unicode 数字
    • _ 被称为空白标识符。他可以用于变量的声明和赋值(任何数据类型都可以赋值给他),但是赋值之后将会被丢掉,无法在后续代码中使用,而且也不可以使用这个标识符进行赋值和运算
    • 程序的代码通过语句来实现结构化。每个语句不需要像 C 家族中的其它语言一样以分号 ; 结尾,因为这些工作都将由 Go 编译器自动完成。

    包与导入

    • package main 表示一个可以独立执行的程序,每个go程序都包含一个名为main的包
    • 所有的报名都必须使用小写字母
    • 属于同一个包的文件必须全部被一起编译
    • 如果import 包名不是由.或者/开头的,则go会在全局文件中进行查找。./会在相对路径中查找,/会在绝对路径中查找
    • 导入包相当于包含了这个包的所有的代码对象
    • import fm "fmt" 根据自己的喜好给包起别名
    • 如果你导入了一个包但是并没有使用,将会报错

    导入的可见性规则

    • 当标识符<常量,变量,函数名,结构字段等等>以一个大写字母开头,这个标识符的对象可以被外包使用
    • 当标识符<常量,变量,函数名,结构字段等等>以一个小写字母开头,这个标识符的对象对包外不可见,但在包内是可见并可用的
    • 包可以用作命名空间使用,避免命名冲突

    程序的基本结构

    • 函数体使用{}包裹起来,左大括号{必须与函数的声明放在同一行。强制规定,否则报错
    • 函数体的}右大括号需要紧紧的跟着函数体的下一行
      - 原因:因为go看似不需要; 其实这一过程是由编译器完成,如果不紧跟{ 编译器会默认加上;导致出错

    类型

    • 基本数据类型:int,float,bool,string
    • 结构化:struct,array,slice,map,channel
    • 描述类型的行为:interface
    • 结构化的类型没有真正的值,使用nil作为默认值
    • go语言中不存在类型继承
      当参数返回个数为一个时,直接写类型,当参数返回个数为多个时,写为(a1 type1,a2 type2)
    // 一个返回值
    func FunctionName()  int{
    	return 1
    }
    // 多个返回值
    func FunctionName()  (a string,b int){
    	return "1",2
    }
    

    type 定义自己的类型

    • 使用type变量可以自定义结构体,也可以定义已有类型的别名
    type IZ int
    

    这里并不是真正意义上的别名,因为使用这种方式定义后类型可以拥有更多的特性,且在类型转换时必须显示转化

    类型转化

    • go语言中不存在隐式类型转化,所有转化都必须显示说明

    go程序的基本书写结构

    1. 在完成包的 import 之后,开始对常量、变量和类型的定义或声明。
    2. 如果存在 init 函数的话,则对该函数进行定义(这是一个特殊的函数,每个含有该函数的包都会首先执行这个函数)。
    3. 如果当前包是 main 包,则定义 main 函数。
    4. 然后定义其余的函数,首先是类型的方法,接着是按照 main 函数中先后调用的顺序来定义相关函数,如果有很多函数,则可以按照字母顺序来进行排序。

    go程序的执行顺序

    1. 按顺序导入所有被main包导入的其他包,然后每个包中执行如下流程
    2. 如果该包中又导入了其他包,递归执行第一步,但是每个包只会导入一次
    3. 然后以相反的顺序为每个包中初始化常量和变量<跟栈的顺序相同>,如果该包含有init函数的话,则调用该函数
    4. 在完成这一切之后,main也执行相同的过程,最后调用main函数开始执行程序
    展开全文
  • 二分查找 当使用二分查找时,就体现出有序...JAVA数据结构和算法-有序数组二分查找 猜数游戏 为了能使用最少次数猜中,必须从50开始猜。如果她说你猜太小,则推出那个数在51至100之间,所以下一次猜75(51至100
  • 我们应该对数据结构和算法有了一定认识了,本篇文章将会带着大家学习最简单一个数据结构,即如题所述:线性表线性表,顾名思义是像线一样性质表,他用处不胜数,是常用且最简单一种数据结构。...
  • 数字(数码)舵机模拟舵机区别

    千次阅读 2014-10-03 17:49:11
    数字舵机(Digital Servo)模拟舵机(Analog Servo)在基本的机械结构方面是完全一样的,主要由马达、减速齿轮、控制电路等组成,而数字舵机模拟舵机的最大区别则体现在控制电路上,数字舵机的控制电路比模拟舵机的...
  • 掌握了数据结构与算法,你看待问题深度,解决问题角度就会完全不一样。 我记得曾经看到过:硬件发展再快,在时间空间复杂度上当数据量达到很高量时也不可能追得上一个算法优化,比如从n2到log n 差不...
  • redis常用数据结构  String 最简单K_V,value可以是数字或者字符串,使用场景:微博数、普通计数,命令:get set ... List 链表,java中List一样,使用场景:微博关注粉丝,命令:lpush、rpush、lpop、rpop...
  • 确定问题之后,我将建议云计算(与其他技术变革一样)并不总是与当前对个辖区活动征税规则兼容。 因此,税收公平可能要求使用新标准在不同司法管辖区之间分配收入。 但是除此之外,我希望解释一下云结构的...
  • 多媒体数字报刊管理系统是一套基于 B/S 结构的先进、成熟、稳定企业(学校)报纸上网新产品。它将现行互联网络应用功能与传统报刊及数据库系统完美结合,可以让“原汁原味”报纸版式通过网络,快捷方便展现给...
  • 系统暂停配合用来次选择执行输入数字所代表的的程序 case 0: cout << "\n 0,退出程序" << endl; exit(0); break; case 1: { cout << "\n 1,...
  • 才发现,以前木头一样的望文生义,或者以前真的只是通过简单记忆,根本没了解过,以后怎样应用他们。逻辑函数的表示居然如此,有些定理可以用集合表示,也可以用逻辑命题的关系演算表示。 集合表示 逻辑运算表示 ...
  • 线性表,顾名思义是像线一样性质表,他用处不胜数,是常用且最简单一种数据结构。 例如,一串英文字母,一队手拉手小朋友,一份学生成绩单等都可以用线性表来表示。 线性表存储结构有 顺序存储 链式...
  • perl哈希结构和数组 我不时被问到为什么我这么喜欢Perl编程。 问我人,我会有关参与人社会蜡诗意Perl的确,我已经这样做了更比一次在这里Opensource.com已经,我不作任何事实秘密,很我最亲密朋友是...
  • cpp 不一样的,类名是以大写字母开头的名词,如果名字由个单词构成,每个单词的第一个字母也应该是大写的; publick class className { public static void main(String[] args) //标志的javamain函数 { ...
  • exata特性与结构

    2021-03-16 20:16:14
    EXata可以在一个或个协议层上与真实无线电设备互操作,以提供环路中硬件(hardware-in-the-loop)功能。EXata还可以连接到具有真实应用程序系统,这些应用程序可以在SVN上运行,就像它们可以在真实网络上...
  • 这意味着fluidB通过一组命令提供对可变数据结构的访问,这些命令是使用带有TCP套接字和简单协议服务器-客户端模型发送。 因此,不同进程可以以共享方式查询修改相同数据结构。 流体B存储实现如下:...
  • 上一篇文章:使用jQueryCSS3制作数字时钟(CSS3篇)一样的HTML结构,只是了个>date用来展示日期星期的。 <div class=date></div> <div class=digits></div> </div> jQuery CSS代码请参照上一篇文章,...
  • 首先在概念上,哈希表数组队列,链表一样,是一种用来储存数据的结构。它存在的价值是,当需要储存的数据的数量非常时,比如腾讯储存qq号时,查找/删除某个数据就需要很大的时间复杂度。此时,就需要用特定的...
  • 但代码核心思路基本框架都是参照 的博客,如果看懂了 斗大的熊猫 的文章,前四题基本上采用一样的思路就可以拟合,如果想达到更好的效果就采用 更好的网络结构 并不断地 调参 。 第五题思路就不能像前面四题那样...
  • 像许多相机功能一样,变焦性能的结构比技术巨头提供的要复杂得。三星,华为小米等智能手机制造商现已添加了10倍,50倍甚至100倍缩放功能。这可以有所作为吗?这是光学变焦数码变焦之间的区别。 什么是变焦?5倍...
  • 大话数据结构

    2018-12-14 16:02:18
    年前我们科学家觉得像这种有个01重复字符字符串,却需要挨个遍历算法,是非常糟糕事情。 5.7.1kmp模式匹配算法原理 135 5.7.2next数组值推导 139 5.7.3kmp模式匹配算法实现 141 5.7.4kmp模式...
  • 项目创建之后,整体结构和vue是基本相同。 阅读 https://uniapp.dcloud.io/frame 均可以得到了解整个运行机制声明周期。文档还是要看看。比如尺寸单位就不一样了。 vue页面支持普通H5单位,但在nvue里不...
  • 数字舵机Digital Servo模拟舵机Analog Servo在基本机械结构方面是完全一样的,主要由马达、减速齿轮、控制电路等组成,而数字舵机模拟舵机的最大区别则体现在控制电路上: 数字舵机的控制电路比模拟舵机了...
  • C#数据结构

    2013-12-10 11:49:54
    第二个是讲授常用算法,这数据结构一样,是人们在长期实践过程中总结, 程序员可以直接拿来或经过少许修改就可以使用。可以通过算法训练来提高程 序设计水平。第三个目的是通过程序设计技能训练促进程序员...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 973
精华内容 389
关键字:

和多字一样的结构