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【扒网络架构】backbone、ccff

news 2025/9/16 21:03:00

backbone 

CCFF 

还不知道网络连接方式，只是知道了每一层

 

backbone

  1. backbone.backbone.conv1.weight torch.Size([64, 3, 7, 7])
  2. backbone.backbone.layer1.0.conv1.weight torch.Size([64, 64, 1, 1])
  3. backbone.backbone.layer1.0.conv2.weight torch.Size([64, 64, 3, 3])
  4. backbone.backbone.layer1.0.conv3.weight torch.Size([256, 64, 1, 1])
  5. backbone.backbone.layer1.0.downsample.0.weight torch.Size([256, 64, 1, 1])
  6. backbone.backbone.layer1.1.conv1.weight torch.Size([64, 256, 1, 1])
  7. backbone.backbone.layer1.1.conv2.weight torch.Size([64, 64, 3, 3])
  8. backbone.backbone.layer1.1.conv3.weight torch.Size([256, 64, 1, 1])
  9. backbone.backbone.layer1.2.conv1.weight torch.Size([64, 256, 1, 1])
  10. backbone.backbone.layer1.2.conv2.weight torch.Size([64, 64, 3, 3])
  11. backbone.backbone.layer1.2.conv3.weight torch.Size([256, 64, 1, 1])
  12. backbone.backbone.layer2.0.conv1.weight torch.Size([128, 256, 1, 1])
  13. backbone.backbone.layer2.0.conv2.weight torch.Size([128, 128, 3, 3])
  14. backbone.backbone.layer2.0.conv3.weight torch.Size([512, 128, 1, 1])
  15. backbone.backbone.layer2.0.downsample.0.weight torch.Size([512, 256, 1, 1])
  16. backbone.backbone.layer2.1.conv1.weight torch.Size([128, 512, 1, 1])
  17. backbone.backbone.layer2.1.conv2.weight torch.Size([128, 128, 3, 3])
  18. backbone.backbone.layer2.1.conv3.weight torch.Size([512, 128, 1, 1])
  19. backbone.backbone.layer2.2.conv1.weight torch.Size([128, 512, 1, 1])
  20. backbone.backbone.layer2.2.conv2.weight torch.Size([128, 128, 3, 3])
  21. backbone.backbone.layer2.2.conv3.weight torch.Size([512, 128, 1, 1])
  22. backbone.backbone.layer2.3.conv1.weight torch.Size([128, 512, 1, 1])
  23. backbone.backbone.layer2.3.conv2.weight torch.Size([128, 128, 3, 3])
  24. backbone.backbone.layer2.3.conv3.weight torch.Size([512, 128, 1, 1])
  25. backbone.backbone.layer3.0.conv1.weight torch.Size([256, 512, 1, 1])
  26. backbone.backbone.layer3.0.conv2.weight torch.Size([256, 256, 3, 3])
  27. backbone.backbone.layer3.0.conv3.weight torch.Size([1024, 256, 1, 1])
  28. backbone.backbone.layer3.0.downsample.0.weight torch.Size([1024, 512, 1, 1])
  29. backbone.backbone.layer3.1.conv1.weight torch.Size([256, 1024, 1, 1])
  30. backbone.backbone.layer3.1.conv2.weight torch.Size([256, 256, 3, 3])
  31. backbone.backbone.layer3.1.conv3.weight torch.Size([1024, 256, 1, 1])
  32. backbone.backbone.layer3.2.conv1.weight torch.Size([256, 1024, 1, 1])
  33. backbone.backbone.layer3.2.conv2.weight torch.Size([256, 256, 3, 3])
  34. backbone.backbone.layer3.2.conv3.weight torch.Size([1024, 256, 1, 1])
  35. backbone.backbone.layer3.3.conv1.weight torch.Size([256, 1024, 1, 1])
  36. backbone.backbone.layer3.3.conv2.weight torch.Size([256, 256, 3, 3])
  37. backbone.backbone.layer3.3.conv3.weight torch.Size([1024, 256, 1, 1])
  38. backbone.backbone.layer3.4.conv1.weight torch.Size([256, 1024, 1, 1])
  39. backbone.backbone.layer3.4.conv2.weight torch.Size([256, 256, 3, 3])
  40. backbone.backbone.layer3.4.conv3.weight torch.Size([1024, 256, 1, 1])
  41. backbone.backbone.layer3.5.conv1.weight torch.Size([256, 1024, 1, 1])
  42. backbone.backbone.layer3.5.conv2.weight torch.Size([256, 256, 3, 3])
  43. backbone.backbone.layer3.5.conv3.weight torch.Size([1024, 256, 1, 1])
  44. backbone.backbone.layer4.0.conv1.weight torch.Size([512, 1024, 1, 1])
  45. backbone.backbone.layer4.0.conv2.weight torch.Size([512, 512, 3, 3])
  46. backbone.backbone.layer4.0.conv3.weight torch.Size([2048, 512, 1, 1])
  47. backbone.backbone.layer4.0.downsample.0.weight torch.Size([2048, 1024, 1, 1])
  48. backbone.backbone.layer4.1.conv1.weight torch.Size([512, 2048, 1, 1])
  49. backbone.backbone.layer4.1.conv2.weight torch.Size([512, 512, 3, 3])
  50. backbone.backbone.layer4.1.conv3.weight torch.Size([2048, 512, 1, 1])
  51. backbone.backbone.layer4.2.conv1.weight torch.Size([512, 2048, 1, 1])
  52. backbone.backbone.layer4.2.conv2.weight torch.Size([512, 512, 3, 3])
  53. backbone.backbone.layer4.2.conv3.weight torch.Size([2048, 512, 1, 1])
  54. backbone.backbone.fc.weight torch.Size([1000, 2048])
  55. backbone.backbone.fc.bias torch.Size([1000])

ccf

  1. ccff.conv1.conv.weight torch.Size([3584, 3584, 1, 1])
  2. ccff.conv1.norm.weight torch.Size([3584])
  3. ccff.conv1.norm.bias torch.Size([3584])
  4. ccff.conv2.conv.weight torch.Size([3584, 3584, 1, 1])
  5. ccff.conv2.norm.weight torch.Size([3584])
  6. ccff.conv2.norm.bias torch.Size([3584])
  7. ccff.bottlenecks.0.conv1.conv.weight torch.Size([3584, 3584, 3, 3])
  8. ccff.bottlenecks.0.conv1.norm.weight torch.Size([3584])
  9. ccff.bottlenecks.0.conv1.norm.bias torch.Size([3584])
  10. ccff.bottlenecks.0.conv2.conv.weight torch.Size([3584, 3584, 1, 1])
  11. ccff.bottlenecks.0.conv2.norm.weight torch.Size([3584])
  12. ccff.bottlenecks.0.conv2.norm.bias torch.Size([3584])
  13. ccff.bottlenecks.1.conv1.conv.weight torch.Size([3584, 3584, 3, 3])
  14. ccff.bottlenecks.1.conv1.norm.weight torch.Size([3584])
  15. ccff.bottlenecks.1.conv1.norm.bias torch.Size([3584])
  16. ccff.bottlenecks.1.conv2.conv.weight torch.Size([3584, 3584, 1, 1])
  17. ccff.bottlenecks.1.conv2.norm.weight torch.Size([3584])
  18. ccff.bottlenecks.1.conv2.norm.bias torch.Size([3584])
  19. ccff.bottlenecks.2.conv1.conv.weight torch.Size([3584, 3584, 3, 3])
  20. ccff.bottlenecks.2.conv1.norm.weight torch.Size([3584])
  21. ccff.bottlenecks.2.conv1.norm.bias torch.Size([3584])
  22. ccff.bottlenecks.2.conv2.conv.weight torch.Size([3584, 3584, 1, 1])
  23. ccff.bottlenecks.2.conv2.norm.weight torch.Size([3584])
  24. ccff.bottlenecks.2.conv2.norm.bias torch.Size([3584])

input_proj

  1. input_proj.weight torch.Size([256, 3584, 1, 1])
  2. input_proj.bias torch.Size([256])

encoder

  1. encoder.layers.0.norm1.weight torch.Size([256])
  2. encoder.layers.0.norm1.bias torch.Size([256])
  3. encoder.layers.0.norm2.weight torch.Size([256])
  4. encoder.layers.0.norm2.bias torch.Size([256])
  5. encoder.layers.0.self_attn.in_proj_weight torch.Size([768, 256])
  6. encoder.layers.0.self_attn.in_proj_bias torch.Size([768])
  7. encoder.layers.0.self_attn.out_proj.weight torch.Size([256, 256])
  8. encoder.layers.0.self_attn.out_proj.bias torch.Size([256])
  9. encoder.layers.0.mlp.linear1.weight torch.Size([2048, 256])
  10. encoder.layers.0.mlp.linear1.bias torch.Size([2048])
  11. encoder.layers.0.mlp.linear2.weight torch.Size([256, 2048])
  12. encoder.layers.0.mlp.linear2.bias torch.Size([256])
  13. encoder.layers.1.norm1.weight torch.Size([256])
  14. encoder.layers.1.norm1.bias torch.Size([256])
  15. encoder.layers.1.norm2.weight torch.Size([256])
  16. encoder.layers.1.norm2.bias torch.Size([256])
  17. encoder.layers.1.self_attn.in_proj_weight torch.Size([768, 256])
  18. encoder.layers.1.self_attn.in_proj_bias torch.Size([768])
  19. encoder.layers.1.self_attn.out_proj.weight torch.Size([256, 256])
  20. encoder.layers.1.self_attn.out_proj.bias torch.Size([256])
  21. encoder.layers.1.mlp.linear1.weight torch.Size([2048, 256])
  22. encoder.layers.1.mlp.linear1.bias torch.Size([2048])
  23. encoder.layers.1.mlp.linear2.weight torch.Size([256, 2048])
  24. encoder.layers.1.mlp.linear2.bias torch.Size([256])
  25. encoder.layers.2.norm1.weight torch.Size([256])
  26. encoder.layers.2.norm1.bias torch.Size([256])
  27. encoder.layers.2.norm2.weight torch.Size([256])
  28. encoder.layers.2.norm2.bias torch.Size([256])
  29. encoder.layers.2.self_attn.in_proj_weight torch.Size([768, 256])
  30. encoder.layers.2.self_attn.in_proj_bias torch.Size([768])
  31. encoder.layers.2.self_attn.out_proj.weight torch.Size([256, 256])
  32. encoder.layers.2.self_attn.out_proj.bias torch.Size([256])
  33. encoder.layers.2.mlp.linear1.weight torch.Size([2048, 256])
  34. encoder.layers.2.mlp.linear1.bias torch.Size([2048])
  35. encoder.layers.2.mlp.linear2.weight torch.Size([256, 2048])
  36. encoder.layers.2.mlp.linear2.bias torch.Size([256])
  37. encoder.norm.weight torch.Size([256])
  38. encoder.norm.bias torch.Size([256])

ope

  1. ope.iterative_adaptation.layers.0.norm1.weight torch.Size([256])
  2. ope.iterative_adaptation.layers.0.norm1.bias torch.Size([256])
  3. ope.iterative_adaptation.layers.0.norm2.weight torch.Size([256])
  4. ope.iterative_adaptation.layers.0.norm2.bias torch.Size([256])
  5. ope.iterative_adaptation.layers.0.norm3.weight torch.Size([256])
  6. ope.iterative_adaptation.layers.0.norm3.bias torch.Size([256])
  7. ope.iterative_adaptation.layers.0.self_attn.in_proj_weight torch.Size([768, 256])
  8. ope.iterative_adaptation.layers.0.self_attn.in_proj_bias torch.Size([768])
  9. ope.iterative_adaptation.layers.0.self_attn.out_proj.weight torch.Size([256, 256])
  10. ope.iterative_adaptation.layers.0.self_attn.out_proj.bias torch.Size([256])
  11. ope.iterative_adaptation.layers.0.enc_dec_attn.in_proj_weight torch.Size([768, 256])
  12. ope.iterative_adaptation.layers.0.enc_dec_attn.in_proj_bias torch.Size([768])
  13. ope.iterative_adaptation.layers.0.enc_dec_attn.out_proj.weight torch.Size([256, 256])
  14. ope.iterative_adaptation.layers.0.enc_dec_attn.out_proj.bias torch.Size([256])
  15. ope.iterative_adaptation.layers.0.mlp.linear1.weight torch.Size([2048, 256])
  16. ope.iterative_adaptation.layers.0.mlp.linear1.bias torch.Size([2048])
  17. ope.iterative_adaptation.layers.0.mlp.linear2.weight torch.Size([256, 2048])
  18. ope.iterative_adaptation.layers.0.mlp.linear2.bias torch.Size([256])
  19. ope.iterative_adaptation.layers.1.norm1.weight torch.Size([256])
  20. ope.iterative_adaptation.layers.1.norm1.bias torch.Size([256])
  21. ope.iterative_adaptation.layers.1.norm2.weight torch.Size([256])
  22. ope.iterative_adaptation.layers.1.norm2.bias torch.Size([256])
  23. ope.iterative_adaptation.layers.1.norm3.weight torch.Size([256])
  24. ope.iterative_adaptation.layers.1.norm3.bias torch.Size([256])
  25. ope.iterative_adaptation.layers.1.self_attn.in_proj_weight torch.Size([768, 256])
  26. ope.iterative_adaptation.layers.1.self_attn.in_proj_bias torch.Size([768])
  27. ope.iterative_adaptation.layers.1.self_attn.out_proj.weight torch.Size([256, 256])
  28. ope.iterative_adaptation.layers.1.self_attn.out_proj.bias torch.Size([256])
  29. ope.iterative_adaptation.layers.1.enc_dec_attn.in_proj_weight torch.Size([768, 256])
  30. ope.iterative_adaptation.layers.1.enc_dec_attn.in_proj_bias torch.Size([768])
  31. ope.iterative_adaptation.layers.1.enc_dec_attn.out_proj.weight torch.Size([256, 256])
  32. ope.iterative_adaptation.layers.1.enc_dec_attn.out_proj.bias torch.Size([256])
  33. ope.iterative_adaptation.layers.1.mlp.linear1.weight torch.Size([2048, 256])
  34. ope.iterative_adaptation.layers.1.mlp.linear1.bias torch.Size([2048])
  35. ope.iterative_adaptation.layers.1.mlp.linear2.weight torch.Size([256, 2048])
  36. ope.iterative_adaptation.layers.1.mlp.linear2.bias torch.Size([256])
  37. ope.iterative_adaptation.layers.2.norm1.weight torch.Size([256])
  38. ope.iterative_adaptation.layers.2.norm1.bias torch.Size([256])
  39. ope.iterative_adaptation.layers.2.norm2.weight torch.Size([256])
  40. ope.iterative_adaptation.layers.2.norm2.bias torch.Size([256])
  41. ope.iterative_adaptation.layers.2.norm3.weight torch.Size([256])
  42. ope.iterative_adaptation.layers.2.norm3.bias torch.Size([256])
  43. ope.iterative_adaptation.layers.2.self_attn.in_proj_weight torch.Size([768, 256])
  44. ope.iterative_adaptation.layers.2.self_attn.in_proj_bias torch.Size([768])
  45. ope.iterative_adaptation.layers.2.self_attn.out_proj.weight torch.Size([256, 256])
  46. ope.iterative_adaptation.layers.2.self_attn.out_proj.bias torch.Size([256])
  47. ope.iterative_adaptation.layers.2.enc_dec_attn.in_proj_weight torch.Size([768, 256])
  48. ope.iterative_adaptation.layers.2.enc_dec_attn.in_proj_bias torch.Size([768])
  49. ope.iterative_adaptation.layers.2.enc_dec_attn.out_proj.weight torch.Size([256, 256])
  50. ope.iterative_adaptation.layers.2.enc_dec_attn.out_proj.bias torch.Size([256])
  51. ope.iterative_adaptation.layers.2.mlp.linear1.weight torch.Size([2048, 256])
  52. ope.iterative_adaptation.layers.2.mlp.linear1.bias torch.Size([2048])
  53. ope.iterative_adaptation.layers.2.mlp.linear2.weight torch.Size([256, 2048])
  54. ope.iterative_adaptation.layers.2.mlp.linear2.bias torch.Size([256])
  55. ope.iterative_adaptation.norm.weight torch.Size([256])
  56. ope.iterative_adaptation.norm.bias torch.Size([256])

ope.shape_or_objectness

  1. ope.shape_or_objectness.0.weight torch.Size([64, 2])
  2. ope.shape_or_objectness.0.bias torch.Size([64])
  3. ope.shape_or_objectness.2.weight torch.Size([256, 64])
  4. ope.shape_or_objectness.2.bias torch.Size([256])
  5. ope.shape_or_objectness.4.weight torch.Size([2304, 256])
  6. ope.shape_or_objectness.4.bias torch.Size([2304])

回归头

  1. regression_head.regressor.0.layer.0.weight torch.Size([128, 256, 3, 3])
  2. regression_head.regressor.0.layer.0.bias torch.Size([128])
  3. regression_head.regressor.1.layer.0.weight torch.Size([64, 128, 3, 3])
  4. regression_head.regressor.1.layer.0.bias torch.Size([64])
  5. regression_head.regressor.2.layer.0.weight torch.Size([32, 64, 3, 3])
  6. regression_head.regressor.2.layer.0.bias torch.Size([32])
  7. regression_head.regressor.3.weight torch.Size([1, 32, 1, 1])
  8. regression_head.regressor.3.bias torch.Size([1])

辅助头

  1. aux_heads.0.regressor.0.layer.0.weight torch.Size([128, 256, 3, 3])
  2. aux_heads.0.regressor.0.layer.0.bias torch.Size([128])
  3. aux_heads.0.regressor.1.layer.0.weight torch.Size([64, 128, 3, 3])
  4. aux_heads.0.regressor.1.layer.0.bias torch.Size([64])
  5. aux_heads.0.regressor.2.layer.0.weight torch.Size([32, 64, 3, 3])
  6. aux_heads.0.regressor.2.layer.0.bias torch.Size([32])
  7. aux_heads.0.regressor.3.weight torch.Size([1, 32, 1, 1])
  8. aux_heads.0.regressor.3.bias torch.Size([1])
  9. aux_heads.1.regressor.0.layer.0.weight torch.Size([128, 256, 3, 3])
  10. aux_heads.1.regressor.0.layer.0.bias torch.Size([128])
  11. aux_heads.1.regressor.1.layer.0.weight torch.Size([64, 128, 3, 3])
  12. aux_heads.1.regressor.1.layer.0.bias torch.Size([64])
  13. aux_heads.1.regressor.2.layer.0.weight torch.Size([32, 64, 3, 3])
  14. aux_heads.1.regressor.2.layer.0.bias torch.Size([32])
  15. aux_heads.1.regressor.3.weight torch.Size([1, 32, 1, 1])
  16. aux_heads.1.regressor.3.bias torch.Size([1])


Total number of parameters in LOCA: 447974251

Total number of parameters in CCFF: 411099136（这个模块，参数量好大）

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黑龙江日报报道第5届中国计算机应用技术大赛，赛氪提供赛事支持

2024年7月17日，黑龙江日报、极光新闻对在哈尔滨市举办的第5届中国计算机应用技术大赛全国总决赛进行了深入报道。此次大赛由中国计算机学会主办，中国计算机学会计算机应用专业委员会与赛氪网共同承办，吸引了来自全国各地的顶尖技术团队和选手…...

编程日记 2024/8/13 13:23:50

【计算机网络】LVS四层负载均衡器

https://mobian.blog.csdn.net/article/details/141093263 https://blog.csdn.net/weixin_42175752/article/details/139966198 《高并发的哲学原理》 （基本来自本书） 《亿级流量系统架构设计与实战》 LVS 章文嵩博士创造 LVS(IPVS） 章⽂嵩发…...

编程日记 2024/8/13 13:22:49

Java 守护线程练习 (2024.8.12)

DaemonExercise package DaemonExercise20240812;public class DaemonExercise {public static void main(String[] args) {// 守护线程// 当普通线程执行完毕之后，守护线程没有继续执行的必要，所以说会逐步关闭（并非瞬间关闭）//…...

编程日记 2024/8/13 13:20:46

C#小桌面程序调试出错，如何解决？？

🏆本文收录于《CSDN问答解惑-专业版》专栏，主要记录项目实战过程中的Bug之前因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由🚀；同时，欢迎大家关注&&收…...

编程日记 2024/8/13 13:18:44

Seatunnel Mysql数据同步到Mysql

环境 mysql-connector-java-8.0.28.jar、connector-cdc-mysql 配置 env {# You can set SeaTunnel environment configuration hereexecution.parallelism 2job.mode "STREAMING"# 10秒检查一次，可以适当加大这个值checkpoint.interval 10000#execu…...

编程日记 2024/8/13 13:17:43

Java Web —— 第五天（请求响应1）

postman Postman是一款功能强大的网页调试与发送网页HTTP请求的Chrome插件 作用:常用于进行接口测试 简单参数 原始方式 在原始的web程序中，获取请求参数，需要通过HttpServletRequest 对象手动获 http://localhost:8080/simpleParam?nameTom&a…...

编程日记 2024/8/13 13:15:42

【LLMOps】手摸手教你把 Dify 接入微信生态

作者：韩方圆 "Dify on WeChat"开源项目作者 概述 微信作为最热门即时通信软件，拥有巨大的流量。 微信友好的聊天窗口是天然的AI应用LUI(Language User Interface)/CUI(Conversation User Interface)。 微信不仅有个人微信，同时提供…...

编程日记 2024/8/13 13:14:40

Ftrans文件摆渡方案：重塑文件传输与管控的科技先锋

一、哪些行业会用到文件摆渡相关方案 文件摆渡相关的产品和方案通常用于需要在不同的网络、安全域、网段之间传输数据的场景，主要是一些有核心数据需要保护的行业，做了网络隔离和划分。以下是一些应用比较普遍的行业： 金融行业：…...

编程日记 2024/8/13 13:13:39

LaTeX中的除号表示方法详解

/除号 LaTeX中的除号表示方法详解1. 使用斜杠 / 表示除号优点缺点 2. 使用 \frac{} 表示分数形式的除法优点缺点 3. 使用 \div 表示标准除号优点缺点 4. 使用 \over 表示分数形式的除法优点缺点 5. 使用 \dfrac{} 和 \tfrac{} 表示大型和小型分数优点缺点 总结 LaTeX中的除号表…...

编程日记 2024/8/13 13:12:37

DID、DID文档、VC、VP分别是什么 有什么关系

DID（去中心化身份） 定义：DID 是一种去中心化的唯一标识符，用于表示个体、组织或设备的身份。DID 不依赖于中央管理机构，而是由去中心化网络（如区块链）生成和管理。 用途：DID 允许用…...

编程日记 2024/8/13 13:09:33

网络安全应急响应

前言\n在网络安全领域，有一句广为人知的话：“没有绝对的安全”。这意味着任何系统都有可能被攻破。安全攻击的发生并不可怕，可怕的是从头到尾都毫无察觉。当系统遭遇攻击时，企业的安全人员需要立即进行应急响应，以将影…...

编程日记 2024/8/13 13:08:32

KubeSphere 容器平台高可用：环境搭建与可视化操作指南

Linux_k8s篇 欢迎来到Linux的世界，看笔记好好学多敲多打，每个人都是大神！ 题目：KubeSphere 容器平台高可用：环境搭建与可视化操作指南 版本号: 1.0,0 作者: 老王要学习 日期: 2025.06.05 适用环境: Ubuntu22 文档说…...

编程新知 2025/9/16 15:01:44

React hook之useRef

React useRef 详解 useRef 是 React 提供的一个 Hook，用于在函数组件中创建可变的引用对象。它在 React 开发中有多种重要用途，下面我将全面详细地介绍它的特性和用法。 基本概念 1. 创建 ref const refContainer useRef(initialValue);initialValu…...

编程新知 2025/6/11 15:21:26

以下是对华为 HarmonyOS NETX 5属性动画（ArkTS）文档的结构化整理，通过层级标题、表格和代码块提升可读性：

一、属性动画概述NETX 作用：实现组件通用属性的渐变过渡效果，提升用户体验。支持属性：width、height、backgroundColor、opacity、scale、rotate、translate等。注意事项： 布局类属性（如宽高）变化时&#…...

编程新知 2025/9/12 21:50:47

java 实现excel文件转pdf | 无水印 | 无限制

文章目录 目录 文章目录 前言 1.项目远程仓库配置 2.pom文件引入相关依赖 3.代码破解 二、Excel转PDF 1.代码实现 2.Aspose.License.xml 授权文件 总结 前言 java处理excel转pdf一直没找到什么好用的免费jar包工具，自己手写的难度，恐怕高级程序员花费一年的事件，也…...

编程新知 2025/7/18 10:35:00

【ROS】Nav2源码之nav2_behavior_tree-行为树节点列表

1、行为树节点分类 在 Nav2（Navigation2）的行为树框架中，行为树节点插件按照功能分为 Action（动作节点）、Condition（条件节点）、Control（控制节点） 和 Decorator（装饰节点） 四类。 1.1 动作节点 Action 执行具体的机器人操作或任务，直接与硬件、传感器或外部系统…...

编程新知 2025/7/24 3:18:58

sqlserver 根据指定字符 解析拼接字符串

DECLARE LotNo NVARCHAR(50)A,B,C DECLARE xml XML ( SELECT <x> REPLACE(LotNo, ,, </x><x>) </x> ) DECLARE ErrorCode NVARCHAR(50) -- 提取 XML 中的值 SELECT value x.value(., VARCHAR(MAX))…...

编程新知 2025/7/27 1:33:21

算法：模拟

1.替换所有的问号 1576. 替换所有的问号 - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09; ​遍历字符串​&#xff1a;通过外层循环逐一检查每个字符。​遇到 ? 时处理​&#xff1a; 内层循环遍历小写字母&#xff08;a 到 z&#xff09;。对每个字母检查是否满足&#xff1a; ​与…...

编程新知 2025/9/3 20:40:45

Go 并发编程基础：通道（Channel）的使用

在 Go 中&#xff0c;Channel 是 Goroutine 之间通信的核心机制。它提供了一个线程安全的通信方式&#xff0c;用于在多个 Goroutine 之间传递数据&#xff0c;从而实现高效的并发编程。 本章将介绍 Channel 的基本概念、用法、缓冲、关闭机制以及 select 的使用。 一、Channel…...

编程新知 2025/8/28 22:40:10

【Redis】笔记｜第8节｜大厂高并发缓存架构实战与优化

缓存架构 代码结构 代码详情 功能点&#xff1a; 多级缓存&#xff0c;先查本地缓存&#xff0c;再查Redis&#xff0c;最后才查数据库热点数据重建逻辑使用分布式锁&#xff0c;二次查询更新缓存采用读写锁提升性能采用Redis的发布订阅机制通知所有实例更新本地缓存适用读多…...

编程新知 2025/9/2 18:28:40

力扣热题100 k个一组反转链表题解

题目: 代码: func reverseKGroup(head *ListNode, k int) *ListNode {cur : headfor i : 0; i < k; i {if cur nil {return head}cur cur.Next}newHead : reverse(head, cur)head.Next reverseKGroup(cur, k)return newHead }func reverse(start, end *ListNode) *ListN…...

编程新知 2025/9/14 8:32:04