cpp代码-2.22.1

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java代码-实训7软三41号（2）

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UCSD 人群密度监测数据集数据集

UCSD Pedestrian 是一个人群密度监测数据集，用以测试开放环境中动态监测人群数量及密度的算法效果。

自移式大倾角超前支护研究-论文

为解决大倾角巷道目前单体加横梁超前方式的支护强度低、效率慢、劳动强度大等问题［4］，通过理论分析与计算，研制垂直布置的超前支架组，适应巷道顶板的倾角变化。创新超前支架组的布置方式减少超前支架的数量，减少反复支撑顶板的次数。采用遥控式操作，实现超前自移，提高效率，减少操作人员，降低劳动强度，使用效果良好。

程序员找工作刷题-Mining-the-Social-Web:挖掘社交网络的官方在线概要（O'Reilly，2011年）

程序员找工作刷题不要使用此存储库 - 2013 年 10 月 现在可以购买，您可以在 GitHub 上的 . 鼓励此源代码的所有读者和消费者使用本书和源代码的第二版。 如果您对这本书的副本感兴趣，推荐的选项是购买 ，因为它需要在本书的（希望非常长的）生命周期内自动接收免费更新。 （如果您更喜欢 ，那也是一个不错的选择。） 下面保留了原始自述文件，包括导致第二版发布的一些更新。 该存储库中的源代码将至少在 2013 年底之前通过错误修复进行维护。然而，在那之后，将尽最大努力提供支持，并最终逐步淘汰，转而支持第 2 版。 感谢您对本项目的关注！ 概述 此存储库包含（第 1 版）示例的最新确定性错误修复源代码。 无论您是否对本书感兴趣，您都可以使用此代码进行 hack、fork 和讨论。 随意使用它做任何你想做的事情。 但是，几乎可以肯定的是，如果您发现此代码甚至有点有趣，那么您将真正受益于该书的非盗版副本。 , 和 ; 新副本价格合理，约为 25 美元。 重要更新 - 2013 年 5 月 正在进行中，目前可通过 O'Reilly 的 Early Access 计划购买。 虽然这个存储库中

程序员为什么还要刷题-rspec-fizzbuzz-dumbo-web-career-021819:rspec-fizzbuzz-dumbo-

程序员常刷题目标 构建利用流量控制的方法 阅读并理解测试输出以开发工作程序 更加熟悉测试驱动开发的概念 关于本指南的说明 我们之前已经了解了测试驱动开发以及阅读和理解 RSpec 测试的概念。 每次运行learn运行实验室测试时，您都在运行 RSpec 测试套件 - 这就是我们在 Learn 上构建实验室的方式。 您阅读这些测试已经有一段时间了，但是 TDD 是一个很大的话题，我们将在这里仔细研究它。 您仍然不会被要求编写自己的测试。 我们只是想了解测试的目的，了解测试背后的哲学，以及如何更好地阅读 RSpec 测试。 请记住，当我们提到 RSpec 或rspec ，这相当于运行learn或learn test命令，它调用spec的 Learn 测试文件。 您必须安装了learn-co gem。 如果您通过 Learn 设置您的环境并且之前使用过learn命令（如果您已经做到了这一点，很可能），您完全没问题。 运行立即learn以确认。 如果您遇到问题或不确定，请在 Learn 上提问！ RSpec - 测试驱动开发 RSpec 是 Ruby 编程语言的测试工具。 它诞生于行为驱动开发

Linux内核裁剪与编译

学习本章要达到的目标： 口1.理解 Linux内核编译选项的含义 口2.学会根据不同的硬件配置裁减定制内核； 口3.理解内核编译过程中每一步的功能，并编译 Linux2.630内核。

leetcode面试算法题-Leetcode-in-python-50-Algorithms-Coding-Interview-Questio

leetcode 面试算法题udemy课程中解决的问题的实现，以及课程中解释的算法和数据结构的实现

leetcode1004-LeetCode:力码

leetcode 1004 力码 # 标题 解决方案 运行 7 1 毫秒 66 0 毫秒 83 0 毫秒 98 0 毫秒 104 1 毫秒 122 1 毫秒 125 15 毫秒 202 0 毫秒 209 1 毫秒 217 4 毫秒 283 不适用 485 2 毫秒 528 19 毫秒 538 0 毫秒 720 16 毫秒 930 3 毫秒 1004 不适用 1046 1 毫秒 1161 3 毫秒 1382 2 毫秒 1456 31 毫秒

一种任意形状分割和运动估计的集成方案

An integrated scheme of arbitrarily shaped segmentation and motion estimation An Integrated Scheme of Arbitrarily Shaped Segmentation and Motion Estimation Ryoichi Kawada, Atsushi Koike, and Shuichi Matsumoto KDD R&D Laboratories, Saitama, Japan 356-8502 SUMMARY In a rectangular-block division-based coding method, there is a problem that, in the blocks where different regions coexist, the coding efficiency decreases. In the segmenta - tion-based coding method, which is promising as a w