【Unet系列】

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前言概念

图像分割

分割任务就是在原始图像中逐像素的找到你需要的家伙!

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语义分割

就是把每个像素都打上标签（这个像素点是人，树，背景等）

（语义分割只区分类别，不区分类别中具体单位）img

实例分割

实例分割不光要区别类别，还要区分类别中每一个个体

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损失函数：

逐像素的交叉熵：还经常需要考虑样本均衡问题，交叉熵损失函数公式如下：

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Focal loss：样本也由难易之分，就跟玩游戏一样，难度越高的BOSS奖励越高

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Gamma通常设置为2，例如预测正样本概率0.95，如果预测正样本概率0.4， （相当于样本的难易权值）

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（再结合样本数量的权值就是Focal Loss）

IOU计算

多分类任务时：iou_dog = 801 / true_dog + predict_dog - 801

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MIOU指标：
MIOU就是计算所有类别的平均值，一般当作分割任务评估指标

Unet

整体结构：概述就是编码解码过程；简单但是很实用，应用广；起初是做医学方向，现在也是

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Unet++

整体网络结构：特征融合，拼接更全面；其实跟densenet思想一致；把能拼能凑的特征全用上

Deep Supervision ：多输出损失；由多个位置计算，再更新

容易剪枝：可以根据速度要求来快速完成剪枝；训练的时候同样会用到L4，效果还不错

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U²net

代码 论文

听名字知道就是把Unet中每个stage再变成一个Unet，这样就嵌套了一个Unet变成U²net；

输出为解码器各个阶段输出再拼接，经过一次卷积输出

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现有卷积块和我们提出的残差U形块RSU的说明：（a）普通卷积块PLN，（b）残差类块RES，（c）密集类块DSE，（d）启始类块INC和（e）我们的残差U型块RSU

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残差块与我们的RSU的比较

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就作者展示的效果而言，出奇的不错，有兴趣去代码界面看看，使用也很简单，下面展示一些

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代码结构放最后；有兴趣看看

#U²net结构；387行forward开始
import torch
import torch.nn as nn
from torchvision import models
import torch.nn.functional as Fclass REBNCONV(nn.Module):def __init__(self,in_ch=3,out_ch=3,dirate=1):super(REBNCONV,self).__init__()self.conv_s1 = nn.Conv2d(in_ch,out_ch,3,padding=1*dirate,dilation=1*dirate)self.bn_s1 = nn.BatchNorm2d(out_ch)self.relu_s1 = nn.ReLU(inplace=True)def forward(self,x):hx = xxout = self.relu_s1(self.bn_s1(self.conv_s1(hx)))return xout## upsample tensor 'src' to have the same spatial size with tensor 'tar'
def _upsample_like(src,tar):src = F.upsample(src,size=tar.shape[2:],mode='bilinear')return src### RSU-7 ###
class RSU7(nn.Module):#UNet07DRES(nn.Module):def __init__(self, in_ch=3, mid_ch=12, out_ch=3):super(RSU7,self).__init__()self.rebnconvin = REBNCONV(in_ch,out_ch,dirate=1)self.rebnconv1 = REBNCONV(out_ch,mid_ch,dirate=1)self.pool1 = nn.MaxPool2d(2,stride=2,ceil_mode=True)self.rebnconv2 = REBNCONV(mid_ch,mid_ch,dirate=1)self.pool2 = nn.MaxPool2d(2,stride=2,ceil_mode=True)self.rebnconv3 = REBNCONV(mid_ch,mid_ch,dirate=1)self.pool3 = nn.MaxPool2d(2,stride=2,ceil_mode=True)self.rebnconv4 = REBNCONV(mid_ch,mid_ch,dirate=1)self.pool4 = nn.MaxPool2d(2,stride=2,ceil_mode=True)self.rebnconv5 = REBNCONV(mid_ch,mid_ch,dirate=1)self.pool5 = nn.MaxPool2d(2,stride=2,ceil_mode=True)self.rebnconv6 = REBNCONV(mid_ch,mid_ch,dirate=1)self.rebnconv7 = REBNCONV(mid_ch,mid_ch,dirate=2)self.rebnconv6d = REBNCONV(mid_ch*2,mid_ch,dirate=1)self.rebnconv5d = REBNCONV(mid_ch*2,mid_ch,dirate=1)self.rebnconv4d = REBNCONV(mid_ch*2,mid_ch,dirate=1)self.rebnconv3d = REBNCONV(mid_ch*2,mid_ch,dirate=1)self.rebnconv2d = REBNCONV(mid_ch*2,mid_ch,dirate=1)self.rebnconv1d = REBNCONV(mid_ch*2,out_ch,dirate=1)def forward(self,x):print(x.shape)hx = xhxin = self.rebnconvin(hx)print(hxin.shape)hx1 = self.rebnconv1(hxin)print(hx1.shape)hx = self.pool1(hx1)print(hx.shape)hx2 = self.rebnconv2(hx)print(hx2.shape)hx = self.pool2(hx2)print(hx.shape)hx3 = self.rebnconv3(hx)print(hx3.shape)hx = self.pool3(hx3)print(hx.shape)hx4 = self.rebnconv4(hx)print(hx4.shape)hx = self.pool4(hx4)print(hx.shape)hx5 = self.rebnconv5(hx)print(hx5.shape)hx = self.pool5(hx5)print(hx.shape)hx6 = self.rebnconv6(hx)print(hx6.shape)hx7 = self.rebnconv7(hx6)print(hx7.shape)hx6d =  self.rebnconv6d(torch.cat((hx7,hx6),1))print(hx6d.shape)hx6dup = _upsample_like(hx6d,hx5)print(hx6dup.shape)hx5d =  self.rebnconv5d(torch.cat((hx6dup,hx5),1))print(hx5d.shape)hx5dup = _upsample_like(hx5d,hx4)print(hx5dup.shape)hx4d = self.rebnconv4d(torch.cat((hx5dup,hx4),1))print(hx4d.shape)hx4dup = _upsample_like(hx4d,hx3)print(hx4dup.shape)hx3d = self.rebnconv3d(torch.cat((hx4dup,hx3),1))print(hx3d.shape)hx3dup = _upsample_like(hx3d,hx2)print(hx3dup.shape)hx2d = self.rebnconv2d(torch.cat((hx3dup,hx2),1))print(hx2d.shape)hx2dup = _upsample_like(hx2d,hx1)print(hx2dup.shape)hx1d = self.rebnconv1d(torch.cat((hx2dup,hx1),1))print(hx1d.shape)return hx1d + hxin### RSU-6 ###
class RSU6(nn.Module):#UNet06DRES(nn.Module):def __init__(self, in_ch=3, mid_ch=12, out_ch=3):super(RSU6,self).__init__()self.rebnconvin = REBNCONV(in_ch,out_ch,dirate=1)self.rebnconv1 = REBNCONV(out_ch,mid_ch,dirate=1)self.pool1 = nn.MaxPool2d(2,stride=2,ceil_mode=True)self.rebnconv2 = REBNCONV(mid_ch,mid_ch,dirate=1)self.pool2 = nn.MaxPool2d(2,stride=2,ceil_mode=True)self.rebnconv3 = REBNCONV(mid_ch,mid_ch,dirate=1)self.pool3 = nn.MaxPool2d(2,stride=2,ceil_mode=True)self.rebnconv4 = REBNCONV(mid_ch,mid_ch,dirate=1)self.pool4 = nn.MaxPool2d(2,stride=2,ceil_mode=True)self.rebnconv5 = REBNCONV(mid_ch,mid_ch,dirate=1)self.rebnconv6 = REBNCONV(mid_ch,mid_ch,dirate=2)self.rebnconv5d = REBNCONV(mid_ch*2,mid_ch,dirate=1)self.rebnconv4d = REBNCONV(mid_ch*2,mid_ch,dirate=1)self.rebnconv3d = REBNCONV(mid_ch*2,mid_ch,dirate=1)self.rebnconv2d = REBNCONV(mid_ch*2,mid_ch,dirate=1)self.rebnconv1d = REBNCONV(mid_ch*2,out_ch,dirate=1)def forward(self,x):hx = xhxin = self.rebnconvin(hx)hx1 = self.rebnconv1(hxin)hx = self.pool1(hx1)hx2 = self.rebnconv2(hx)hx = self.pool2(hx2)hx3 = self.rebnconv3(hx)hx = self.pool3(hx3)hx4 = self.rebnconv4(hx)hx = self.pool4(hx4)hx5 = self.rebnconv5(hx)hx6 = self.rebnconv6(hx5)hx5d =  self.rebnconv5d(torch.cat((hx6,hx5),1))hx5dup = _upsample_like(hx5d,hx4)hx4d = self.rebnconv4d(torch.cat((hx5dup,hx4),1))hx4dup = _upsample_like(hx4d,hx3)hx3d = self.rebnconv3d(torch.cat((hx4dup,hx3),1))hx3dup = _upsample_like(hx3d,hx2)hx2d = self.rebnconv2d(torch.cat((hx3dup,hx2),1))hx2dup = _upsample_like(hx2d,hx1)hx1d = self.rebnconv1d(torch.cat((hx2dup,hx1),1))return hx1d + hxin### RSU-5 ###
class RSU5(nn.Module):#UNet05DRES(nn.Module):def __init__(self, in_ch=3, mid_ch=12, out_ch=3):super(RSU5,self).__init__()self.rebnconvin = REBNCONV(in_ch,out_ch,dirate=1)self.rebnconv1 = REBNCONV(out_ch,mid_ch,dirate=1)self.pool1 = nn.MaxPool2d(2,stride=2,ceil_mode=True)self.rebnconv2 = REBNCONV(mid_ch,mid_ch,dirate=1)self.pool2 = nn.MaxPool2d(2,stride=2,ceil_mode=True)self.rebnconv3 = REBNCONV(mid_ch,mid_ch,dirate=1)self.pool3 = nn.MaxPool2d(2,stride=2,ceil_mode=True)self.rebnconv4 = REBNCONV(mid_ch,mid_ch,dirate=1)self.rebnconv5 = REBNCONV(mid_ch,mid_ch,dirate=2)self.rebnconv4d = REBNCONV(mid_ch*2,mid_ch,dirate=1)self.rebnconv3d = REBNCONV(mid_ch*2,mid_ch,dirate=1)self.rebnconv2d = REBNCONV(mid_ch*2,mid_ch,dirate=1)self.rebnconv1d = REBNCONV(mid_ch*2,out_ch,dirate=1)def forward(self,x):hx = xhxin = self.rebnconvin(hx)hx1 = self.rebnconv1(hxin)hx = self.pool1(hx1)hx2 = self.rebnconv2(hx)hx = self.pool2(hx2)hx3 = self.rebnconv3(hx)hx = self.pool3(hx3)hx4 = self.rebnconv4(hx)hx5 = self.rebnconv5(hx4)hx4d = self.rebnconv4d(torch.cat((hx5,hx4),1))hx4dup = _upsample_like(hx4d,hx3)hx3d = self.rebnconv3d(torch.cat((hx4dup,hx3),1))hx3dup = _upsample_like(hx3d,hx2)hx2d = self.rebnconv2d(torch.cat((hx3dup,hx2),1))hx2dup = _upsample_like(hx2d,hx1)hx1d = self.rebnconv1d(torch.cat((hx2dup,hx1),1))return hx1d + hxin### RSU-4 ###
class RSU4(nn.Module):#UNet04DRES(nn.Module):def __init__(self, in_ch=3, mid_ch=12, out_ch=3):super(RSU4,self).__init__()self.rebnconvin = REBNCONV(in_ch,out_ch,dirate=1)self.rebnconv1 = REBNCONV(out_ch,mid_ch,dirate=1)self.pool1 = nn.MaxPool2d(2,stride=2,ceil_mode=True)self.rebnconv2 = REBNCONV(mid_ch,mid_ch,dirate=1)self.pool2 = nn.MaxPool2d(2,stride=2,ceil_mode=True)self.rebnconv3 = REBNCONV(mid_ch,mid_ch,dirate=1)self.rebnconv4 = REBNCONV(mid_ch,mid_ch,dirate=2)self.rebnconv3d = REBNCONV(mid_ch*2,mid_ch,dirate=1)self.rebnconv2d = REBNCONV(mid_ch*2,mid_ch,dirate=1)self.rebnconv1d = REBNCONV(mid_ch*2,out_ch,dirate=1)def forward(self,x):hx = xhxin = self.rebnconvin(hx)hx1 = self.rebnconv1(hxin)hx = self.pool1(hx1)hx2 = self.rebnconv2(hx)hx = self.pool2(hx2)hx3 = self.rebnconv3(hx)hx4 = self.rebnconv4(hx3)hx3d = self.rebnconv3d(torch.cat((hx4,hx3),1))hx3dup = _upsample_like(hx3d,hx2)hx2d = self.rebnconv2d(torch.cat((hx3dup,hx2),1))hx2dup = _upsample_like(hx2d,hx1)hx1d = self.rebnconv1d(torch.cat((hx2dup,hx1),1))return hx1d + hxin### RSU-4F ###
class RSU4F(nn.Module):#UNet04FRES(nn.Module):def __init__(self, in_ch=3, mid_ch=12, out_ch=3):super(RSU4F,self).__init__()self.rebnconvin = REBNCONV(in_ch,out_ch,dirate=1)self.rebnconv1 = REBNCONV(out_ch,mid_ch,dirate=1)self.rebnconv2 = REBNCONV(mid_ch,mid_ch,dirate=2)self.rebnconv3 = REBNCONV(mid_ch,mid_ch,dirate=4)self.rebnconv4 = REBNCONV(mid_ch,mid_ch,dirate=8)self.rebnconv3d = REBNCONV(mid_ch*2,mid_ch,dirate=4)self.rebnconv2d = REBNCONV(mid_ch*2,mid_ch,dirate=2)self.rebnconv1d = REBNCONV(mid_ch*2,out_ch,dirate=1)def forward(self,x):hx = xhxin = self.rebnconvin(hx)print(hxin.shape)hx1 = self.rebnconv1(hxin)print(hx1.shape)hx2 = self.rebnconv2(hx1)print(hx2.shape)hx3 = self.rebnconv3(hx2)print(hx3.shape)hx4 = self.rebnconv4(hx3)print(hx4.shape)hx3d = self.rebnconv3d(torch.cat((hx4,hx3),1))print(hx3d.shape)hx2d = self.rebnconv2d(torch.cat((hx3d,hx2),1))print(hx2d.shape)hx1d = self.rebnconv1d(torch.cat((hx2d,hx1),1))print(hx1d.shape)return hx1d + hxin##### U^2-Net ####
class U2NET(nn.Module):def __init__(self,in_ch=3,out_ch=1):super(U2NET,self).__init__()self.stage1 = RSU7(in_ch,32,64)self.pool12 = nn.MaxPool2d(2,stride=2,ceil_mode=True)self.stage2 = RSU6(64,32,128)self.pool23 = nn.MaxPool2d(2,stride=2,ceil_mode=True)self.stage3 = RSU5(128,64,256)self.pool34 = nn.MaxPool2d(2,stride=2,ceil_mode=True)self.stage4 = RSU4(256,128,512)self.pool45 = nn.MaxPool2d(2,stride=2,ceil_mode=True)self.stage5 = RSU4F(512,256,512)self.pool56 = nn.MaxPool2d(2,stride=2,ceil_mode=True)self.stage6 = RSU4F(512,256,512)# decoderself.stage5d = RSU4F(1024,256,512)self.stage4d = RSU4(1024,128,256)self.stage3d = RSU5(512,64,128)self.stage2d = RSU6(256,32,64)self.stage1d = RSU7(128,16,64)self.side1 = nn.Conv2d(64,out_ch,3,padding=1)self.side2 = nn.Conv2d(64,out_ch,3,padding=1)self.side3 = nn.Conv2d(128,out_ch,3,padding=1)self.side4 = nn.Conv2d(256,out_ch,3,padding=1)self.side5 = nn.Conv2d(512,out_ch,3,padding=1)self.side6 = nn.Conv2d(512,out_ch,3,padding=1)self.outconv = nn.Conv2d(6,out_ch,1)def forward(self,x):print(x.shape)hx = x#stage 1hx1 = self.stage1(hx)print(hx1.shape)hx = self.pool12(hx1)print(hx.shape)#stage 2hx2 = self.stage2(hx)print(hx2.shape)hx = self.pool23(hx2)print(hx.shape)#stage 3hx3 = self.stage3(hx)print(hx3.shape)hx = self.pool34(hx3)print(hx.shape)#stage 4hx4 = self.stage4(hx)print(hx4.shape)hx = self.pool45(hx4)print(hx.shape)#stage 5hx5 = self.stage5(hx)print(hx5.shape)hx = self.pool56(hx5)print(hx.shape)#stage 6hx6 = self.stage6(hx)print(hx6.shape)hx6up = _upsample_like(hx6,hx5)print(hx6up.shape)#-------------------- decoder --------------------hx5d = self.stage5d(torch.cat((hx6up,hx5),1))print(hx5d.shape)hx5dup = _upsample_like(hx5d,hx4)print(hx5dup.shape)hx4d = self.stage4d(torch.cat((hx5dup,hx4),1))print(hx4d.shape)hx4dup = _upsample_like(hx4d,hx3)print(hx4dup.shape)hx3d = self.stage3d(torch.cat((hx4dup,hx3),1))print(hx3d.shape)hx3dup = _upsample_like(hx3d,hx2)print(hx3dup.shape)hx2d = self.stage2d(torch.cat((hx3dup,hx2),1))print(hx2d.shape)hx2dup = _upsample_like(hx2d,hx1)print(hx2dup.shape)hx1d = self.stage1d(torch.cat((hx2dup,hx1),1))print(hx1d.shape)#side outputd1 = self.side1(hx1d)print(d1.shape)d2 = self.side2(hx2d)print(d2.shape)d2 = _upsample_like(d2,d1)print(d2.shape)d3 = self.side3(hx3d)print(d3.shape)d3 = _upsample_like(d3,d1)print(d3.shape)d4 = self.side4(hx4d)print(d4.shape)d4 = _upsample_like(d4,d1)print(d4.shape)d5 = self.side5(hx5d)print(d5.shape)d5 = _upsample_like(d5,d1)print(d5.shape)d6 = self.side6(hx6)print(d6.shape)d6 = _upsample_like(d6,d1)print(d6.shape)d0 = self.outconv(torch.cat((d1,d2,d3,d4,d5,d6),1))print(d0.shape)return F.sigmoid(d0), F.sigmoid(d1), F.sigmoid(d2), F.sigmoid(d3), F.sigmoid(d4), F.sigmoid(d5), F.sigmoid(d6)### U^2-Net small ###
class U2NETP(nn.Module):def __init__(self,in_ch=3,out_ch=1):super(U2NETP,self).__init__()self.stage1 = RSU7(in_ch,16,64)self.pool12 = nn.MaxPool2d(2,stride=2,ceil_mode=True)self.stage2 = RSU6(64,16,64)self.pool23 = nn.MaxPool2d(2,stride=2,ceil_mode=True)self.stage3 = RSU5(64,16,64)self.pool34 = nn.MaxPool2d(2,stride=2,ceil_mode=True)self.stage4 = RSU4(64,16,64)self.pool45 = nn.MaxPool2d(2,stride=2,ceil_mode=True)self.stage5 = RSU4F(64,16,64)self.pool56 = nn.MaxPool2d(2,stride=2,ceil_mode=True)self.stage6 = RSU4F(64,16,64)# decoderself.stage5d = RSU4F(128,16,64)self.stage4d = RSU4(128,16,64)self.stage3d = RSU5(128,16,64)self.stage2d = RSU6(128,16,64)self.stage1d = RSU7(128,16,64)self.side1 = nn.Conv2d(64,out_ch,3,padding=1)self.side2 = nn.Conv2d(64,out_ch,3,padding=1)self.side3 = nn.Conv2d(64,out_ch,3,padding=1)self.side4 = nn.Conv2d(64,out_ch,3,padding=1)self.side5 = nn.Conv2d(64,out_ch,3,padding=1)self.side6 = nn.Conv2d(64,out_ch,3,padding=1)self.outconv = nn.Conv2d(6,out_ch,1)def forward(self,x):hx = x#stage 1hx1 = self.stage1(hx)hx = self.pool12(hx1)#stage 2hx2 = self.stage2(hx)hx = self.pool23(hx2)#stage 3hx3 = self.stage3(hx)hx = self.pool34(hx3)#stage 4hx4 = self.stage4(hx)hx = self.pool45(hx4)#stage 5hx5 = self.stage5(hx)hx = self.pool56(hx5)#stage 6hx6 = self.stage6(hx)hx6up = _upsample_like(hx6,hx5)#decoderhx5d = self.stage5d(torch.cat((hx6up,hx5),1))hx5dup = _upsample_like(hx5d,hx4)hx4d = self.stage4d(torch.cat((hx5dup,hx4),1))hx4dup = _upsample_like(hx4d,hx3)hx3d = self.stage3d(torch.cat((hx4dup,hx3),1))hx3dup = _upsample_like(hx3d,hx2)hx2d = self.stage2d(torch.cat((hx3dup,hx2),1))hx2dup = _upsample_like(hx2d,hx1)hx1d = self.stage1d(torch.cat((hx2dup,hx1),1))#side outputd1 = self.side1(hx1d)d2 = self.side2(hx2d)d2 = _upsample_like(d2,d1)d3 = self.side3(hx3d)d3 = _upsample_like(d3,d1)d4 = self.side4(hx4d)d4 = _upsample_like(d4,d1)d5 = self.side5(hx5d)d5 = _upsample_like(d5,d1)d6 = self.side6(hx6)d6 = _upsample_like(d6,d1)d0 = self.outconv(torch.cat((d1,d2,d3,d4,d5,d6),1))return F.sigmoid(d0), F.sigmoid(d1), F.sigmoid(d2), F.sigmoid(d3), F.sigmoid(d4), F.sigmoid(d5), F.sigmoid(d6)

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&#x1f389;&#x1f389;欢迎来到我的CSDN主页&#xff01;&#x1f389;&#x1f389; &#x1f3c5;我是尘缘&#xff0c;一个在CSDN分享笔记的博主。&#x1f4da;&#x1f4da; &#x1f449;点击这里&#xff0c;就可以查看我的主页啦&#xff01;&#x1f447;&#x…
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PHP 选课管理系统mysql数据库web结构apache计算机软件工程网页wamp

PHP 选课管理系统mysql数据库web结构apache计算机软件工程网页wamp

一、源码特点 PHP 选课管理系统是一套完善的web设计系统&#xff0c;对理解php编程开发语言有帮助&#xff0c;系统具有完整的源代码和数据库&#xff0c;系统主要采用B/S模式开发。 php 选课管理系统 代码 https://download.csdn.net/download/qq_41221322/88389656 二…
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ES查询数据的时报错：circuit_breaking_exception[[parent] Data too large

ES查询数据的时报错：circuit_breaking_exception[[parent] Data too large

ES配置的官方网站&#xff1a;https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.2/circuit-breaker.html 报错&#xff1a; circuit_breaking_exception[[parent] Data too large, data for [<transport_request>] would be [12318476937/11.2gb], which is…
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Unity基于种子与地块概率的开放世界2D地图生成

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public class BuildingGen : MonoBehaviour {public int[] Building;//存储要生成的地块代码public int[] Probability;//存储概率public double seed;public int width 100;public int height 100;public float noiseScale 0.1f; //噪声缩放倍数private int[,] frequencyM…
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WOL唤醒配置（以太网、PHY、MAC）

WOL唤醒配置（以太网、PHY、MAC）

目录 wol 以太网 MAC PHY RMII 通信配置 总结 wol Wake-on-LAN简称WOL&#xff0c;WOL&#xff08;网络唤醒&#xff09; 是一种标准网络协议&#xff0c;它的功效在于让已经进入休眠状态或关机状态的计算机&#xff0c;透过局域网&#xff08;多半为以太网&#xff…
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Linux YUM源（本地/网络源）配置详解

Linux YUM源（本地/网络源）配置详解

目录 一、挂载 二、建立本地源 配置详解&#xff1a; 三、建立网络源 配置详解&#xff1a; 四、验证 一、挂载 ——将光盘挂载到 /mnt ——挂载光盘时要保证虚拟机光盘处于连接状态 命令&#xff1a;[rootlocalhost mnt]# mount /dev/sr0 /mnt # 此时还未挂载 [rootlo…
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二、互联网技术——网络协议

二、互联网技术——网络协议

文章目录 一、OSI与TCP/IP参考模型二、TCP/IP参考模型各层功能三、TCP/IP参考模型与对应协议四、常用协议与功能五、常用协议端口 一、OSI与TCP/IP参考模型 二、TCP/IP参考模型各层功能 三、TCP/IP参考模型与对应协议 例题&#xff1a;TCP/IP模型包含四个层次&#xff0c;由上至…
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1300*D. Alice, Bob and Candies（模拟）

1300*D. Alice, Bob and Candies（模拟）

Problem - 1352D - Codeforces 解析&#xff1a; 模拟即可。 #include<bits/stdc.h> using namespace std; #define int long long const int N2e55; int t,n,a[N]; signed main(){scanf("%lld",&t);while(t--){scanf("%lld",&n);for(int i…
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数据结构和算法——数据结构

数据结构和算法——数据结构

数据结构&#xff1a; 线性结构&#xff1a; 顺序存储方式&#xff0c;顺序表 常见的顺序存储结构有&#xff1a;数组、队列、链表、栈 链式存储方式&#xff0c;链表 队列&#xff1a; 队列可以使用数组结构或者链表结构来存储&#xff0c;先入先出&#xff0c;后进后出。…
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性能测试工具 - LoadRunner

性能测试工具 - LoadRunner

什么是性能测试&#xff1f; 性能测试就是测试人员利用性能测试工具模拟系统在不同情况下的性能指标是否正常。 性能测试工具 - LoadRunner 接下来介绍LoadRunner的作用和使用。 LoadRunner 就是一个很常见的性能测试工具&#xff0c;它有三个部分组成&#xff1a; 这三个组…
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