Data Structures and Algorithm Analysis C++11Implementation

数据结构的 C++实现挺多，但马克·艾伦·韦斯的《数据结构与算法》算是经典中的经典了。书里的示例都用的是现代 C++，尤其是 C++11 的新特性，用起来还挺顺手。像是智能指针、lambda 表达式、右值引用这些，书里都有讲，讲得清楚还贴代码，照着改也不难。 常用的数据结构，比如数组、链表、栈、队列这些，书里讲得系统，代码风格也比较现代，不是那种老掉牙的写法。操作部分实现也比较细，像插入、删除、查找一类，讲完原理就直接上代码，看着还挺舒服的。 树结构和图结构的内容也挺实用，尤其是 AVL 树和平衡树部分，搞面试的朋友估计会比较有感触。图的部分也蛮全的，什么DFS、BFS、Dijkstra、拓扑

算法与数据结构 0 2025-07-02

YOLOv3模型资源集

YOLO 的项目资源总是零散？这个projects.zip压缩包整合得还挺到位，适合想动手跑模型或者折腾改进方案的你。包含了YOLOv3核心文件，比如模型结构配置（yolov3.cfg）、预训练权重（yolov3.weights）还有关键的 Python 实现代码。想快速上手目标检测的，可以直接用这些代码跑通流程，效果还不错。

算法与数据结构 0 2025-07-02

天池推荐算法数据集2023.11.8-12.8用户兴趣建模

天池的推荐算法数据集挺适合练手的，尤其是关注用户兴趣变化的那部分内容，做推荐系统的朋友应该会感兴趣。数据时间跨度是 11.8~12.8，包含用户点击、行为序列之类的，格式清晰，字段比较全，适合做时间序列建模或测试动态图建模。 推荐系统里，传统算法多时候默认用户兴趣不变，其实不太靠谱。这套数据就比较贴合现实，用户兴趣每天都不一样，像你刷短视频、逛电商，也都是即时反应的。 比较适合用来练习短期兴趣建模、兴趣漂移识别，还能试试深度学习里的序列模型，比如 RNN、Transformer，或者来一发 LightGCN 的时间版本？ 如果你想拓展一下，还可以看看下面这几个资源：解耦长短期兴趣建模那篇蛮有参

算法与数据结构 0 2025-07-02

算法贪婪算法与快速排序教程

贪婪算法的效率优势、快速排序的通用性，这俩可以说是程序员早晚都会遇到的经典算法。PPT 里讲得还挺系统，原理、代码实现、适用场景都带到了。像 Dijkstra、哈夫曼编码、背包问题这些典型例子也穿插得挺巧，不只是纸上谈兵。快速排序那部分也不光讲思路，配了 Python 代码实现，看着就想上手跑一跑。整体内容结构清晰，团队协作分工也蛮规范的，+优化+实战都有。还有 AI 辅助代码优化部分也挺有意思的，也提了局限性，比较实在。如果你刚开始啃算法，或者想用例子加深理解，推荐你看看这个 PPT，挺值的。

算法与数据结构 0 2025-07-02

大数据时代工业4.0定制化与Hadoop应用分析报告

大数据的工业 4.0 方向，主打一个“定制化”，不是传统工厂那套，而是用数据说话、按需生产。这个报告就讲了蛮多挺有启发的思路，尤其适合做前端的你，想了解大数据背后到底怎么玩。讲了多实际的场景，比如客户偏好预测、产品定制流程，还有怎么结合工业互联网做数据服务，嗯，内容还挺硬核，但看着不费劲。像Hadoop这些你常听但不深挖的技术，也有；还有一篇基于 Hadoop 的大数据应用，看完你就知道它在生产里能干啥了。如果你对行业整体感兴趣，也可以看看经营报告那篇，对做业务前端的同学挺有启发。顺手推荐一下：像PPT 模板设计那份也不错，做汇报的时候能省不少事；还有大数据架构优化的文章，讲得也比较实在。建议

算法与数据结构 0 2025-07-02

全力打造三型两网架构系统

三型两网的开发趋势越来越火，像“枢纽型”、“平台型”、“共享型”这些关键词你应该早就耳熟能详了吧？电网系统往智能化、互联化方向走，嗯，确实挺有看头的。如果你正打算搭个能源互联网相关的系统，那现在不动手，真的就晚了。 国家电网提出“三型两网”已经不是新鲜事，背后逻辑其实简单：用更聪明的方式连接资源、平台和用户。比如你用Redis做缓存、用Flink做实时数据，再接入物联网平台和数据服务，整套系统跑起来，响应快、架构清晰。 想了解更细？我挑了几个资源，蛮实用的，看看这几个链接： - Redis 互联网实战应用，用法清楚，配图也多 - 能源设备物联网数据服务平台，适合做数据打通 - Flink 应用

算法与数据结构 0 2025-07-02

LeetCode 101C++算法题集

算法初学者的刷题宝藏，压缩包里有本《LeetCode 101》PDF，据说是 Google 大神出的。内容挺全，主要是用 C++各种经典算法，像快排、二分、DFS这些全都有，讲得通俗易懂，还配了多 LeetCode 例题。适合想补算法、练手面试题的你，是打算冲一线大厂的朋友，别错过了。

算法与数据结构 0 2025-07-02

Simulink自由滚动轮胎侧偏特性仿真模型

自由滚动轮胎的侧偏特性模拟，最麻烦的其实就是建模过程太啰嗦。但这个基于Simulink的仿真模型就挺方便，结构清晰，参数设置也直观，跑起来也不卡。 模型里对轮胎的侧偏刚度和滑移角的响应关系模拟得还不错，适合用来测试控制策略或者跑个动态场景。你要是平时搞车辆动力学建模，这个东西能省你不少时间。 嗯，而且它跟一些高级模型兼容也蛮好，比如七自由度模型、14 自由度车辆模型，甚至能搭配PAC 魔术轮胎那套搞精细仿真。 你可以配合这几个资源一起用：七自由度模型与魔术轮胎、14 自由度车辆动力学模型、PAC 魔术轮胎指南。资源都比较全，调试起来方便得多。 要提醒一句：模型本身偏基础，适合教学和原型开发。如

算法与数据结构 0 2025-07-02

Apriori候选集生成机制数据挖掘应用

由 L1 生成候选集 C2 的操作，其实在挖频繁项集时挺关键。你可以理解成，用之前的结果组合出新的项集。像{I1, I2}、{I2, I5}这种两两组合，就是 Apriori 里最基础的一步。逻辑不难，核心是穷举+剪枝，搭配频率判断，挺实用的一招。 Apriori 算法的思路其实比较直白：先搞出L1，一路往上迭代出L2、L3。每一轮的候选集（像C2）都从上一轮的频繁项集来组合。效率不算高，但胜在稳定靠谱。 如果你对频繁项集这块感兴趣，下面这几个资料还挺值得翻翻： Apriori 频繁项集挖掘算法 —— 基础全，建议先看 候选集与频繁项集的生成（PPT） —— 图文清晰，适合快速理解

算法与数据结构 0 2025-07-02

PhantomJS 2.1.1无界面浏览器

phantomjs 的 2.1.1 版本是个挺老牌的工具了，但放在现在一些自动化需求上，还是蛮实用的。它本质上是个“无界面”的浏览器——也就是你能用它像正常浏览器那样打开页面、跑 JS，但界面不会弹出来，适合跑爬虫、截图、做网页测试这类场景。 配合 python 和 selenium来用，会有奇效。比如，你想模拟人访问一个页面，但又不想被检测成机器人？phantomjs 能帮你把页面加载行为隐藏得比较自然。像一些要登录才能访问的页面，模拟 cookie、点击按钮它也都能搞定。 文件是个phantomjs-2.1.1-windows.rar压缩包，解压就能用，不用你再去折腾安装。用的时候只要告诉

算法与数据结构 0 2025-07-02