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c语言队列实现（不强制数据类型，包含三种实现）
资源介绍:
c语言队列实现（不强制数据类型，包含三种实现）
#include
#include
void helloQueueLink(){
printf("%s\n","hello LinkedQueue!");
}
//队列节点
typedef struct QueueNode{
void* data;
struct QueueNode *next;//后继元素
struct QueueNode *front;//前驱元素
}QueueNode;
//队列对象（链式队列）
typedef struct LinkedQueue{
QueueNode *head; //队列头
QueueNode *rear; //队列尾
int size; //最大容量
}LinkedQueue;
//创建队列，队列长度固定且默认，由size决定
LinkedQueue* createQueueLink(){
LinkedQueue* queue = (LinkedQueue*) malloc(sizeof(LinkedQueue));
queue->size = 0;
queue->head = (QueueNode*)malloc(sizeof(QueueNode));
queue->rear = queue->head;
queue->rear->next = NULL;
queue->rear->front = NULL;
return queue;
}
//队列是否已空
int linkedQueueIsEmpty(LinkedQueue *queue){
if(queue->size == 0){
return 1;
}else{
return 0;
}
}
//链式队列不会满
//入队列
void linkedQueueEnQueue(void* val,LinkedQueue *queue){
QueueNode *node = (QueueNode*)malloc(sizeof(QueueNode));
node->data = val;
node->front = queue->rear; //新元素的前驱为 队列的尾元素
node->next = NULL; //新元素的后继为 NULL
queue->rear->next = node; //尾元素的后继为 新元素
queue->rear = node; //移动队尾指针到新元素
queue->size = queue->size+1;
}
//出队列
void* linkedQueueDeQueue(LinkedQueue *queue){
if(linkedQueueIsEmpty(queue) == 1){
printf("出队列失败，队列已空！\n");
return NULL;
}else{
QueueNode *node = queue->head;
queue->head = queue->head->next;
queue->size = queue->size - 1;
void* val = queue->head->data;
free(node);
return val;
}
}
//获取队首元素
void* linkedQueueGetQueue(LinkedQueue *queue){
if(linkedQueueIsEmpty(queue) == 1){
printf("出队列失败，队列已空！\n");
return NULL;
}else{
QueueNode *node = queue->head->next;
void* val = node->data;
return val;
}
}
void linkedQueueDestroy(LinkedQueue *queue){
QueueNode *node = queue->head;
while(node != NULL){
free(node);
node = node->next;
}
free(queue);
}
资源文件列表:
queue.zip 大约有3个文件
QueueArrayDynamic.h 2.03KB
- QueueArrayFix.h 1.92KB
- QueueLink.h 2.1KB
针对现有基于CLIP预训练模型方法存在的训练时间长、模型规模大等问题，本文在CLIP4Clip模型的基础上，采用关键帧保存方案和Adapter Tuning低参数量微调，提高了计算资源有限情况下的训练效率和模型性能。
训练速度方面，本文首先采用帧保存方案，将视频库中的关键帧提取并保存为图片，从而加快数据加载速度，将训练速度提高了14.6倍；然后采用AIM模型的Adapter设计方案，在CLIP4Clip模型中插入可训练的Adapter层，只训练少量参数实现快速收敛，最终实现训练速度提高34倍。
模型性能方面，论文证明了平均选取视频关键帧，比按照最大帧间差选取视频关键帧的效果更优；然后证明了AIM在视频检索领域的有效性；并可以使用AIM来提高模型性能，将模型在MSR-VTT数据集上的R@1从42.2%提升至43.4%，R@5从70.2%提升为71.1%。
本文设计并实现了一个视频文本检索系统，为了保障系统的检索速度，搭建了向量数据库，并测试了不同数据保存方式的数据存取速度。系统使用Django搭建了Web端应用，实现了多种功能需求，展示了本文方法在视频文本检索系统中的应用效果和潜力。
针对《现代永磁同步电机控制》一书中，扩展卡尔曼滤波算法仿真模型的搭建
河南师范大学软件学院C语言题面_筛选后.zip
针对于已知环境中的路径规划问题，本文提出Q-Learning解决智能体在复杂环境中找到最优路径。最终阶段包括查询 Q 表以选择最佳行动路径。训练完成后，呈现了历时、最小步数、最大奖励值等结果，以及 Q 表的可视化、最短路径和整个训练过程。Q-learning 是强化学习中的一种基于值函数的学习方法，用于解决无模型的马尔可夫决策过程（MDP）问题。在 Q-learning 中，代理尝试学习一个价值函数 Q(s, a)，它估计在状态 s 采取动作 a 后所能获得的长期回报的价值。状态 s、动作a、奖励信号r、Q 值函数 (Q-table)、折扣因子 γ、学习率 α、探索-利用策略。图1 Q-Learning结构图状态s:在 Q-learning 中，代理与环境进行交互，环境处于不同的状态。状态是描述环境的特定情况或配置的抽象表示。
Allegro-Skill_Xtool一键gerber及生产资料归档工具
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