本次给大家带来python中的一些基础算法的实现，用如下例题做示范 我们用循环实现 这里取n为100 今天的分析到此结束，感谢大家观看

前置 \(Splay\) 维护序列（保证每棵树的复杂度） 应用场景路径修改 子树修改 路径查询 子树查询 （断开/连接）一条边虚实链剖分 考虑为何树剖无法完成应用： 树剖刻意选择了重儿子，在断边连边时重儿子会变，不方便维…

一、本文介绍 🔥本文给大家介绍利用 FAENet 特征自适应增强网络 改进 YOLO26网络模型，专注于恶劣天气条件下的目标检测，可以在特征提取初期对退化环境下的结构与细节信息进行自适应增强，使 Backbone 接收到更加清晰、稳定的特征表示。FAENet 通过低频强化全局轮廓、高频增…

操作后功能未生效问题的排查与解决 问题背景 在开发审批流程功能时，遇到一个常见问题：审批状态的数据，点击撤回后功能没有生效。具体表现为： 点击"撤回到草稿箱"按钮后，操作没有生效点击"彻底删除"…

问题现象 在一个小程序中，有"评分"类型的问题，用户需要通过滑块选择 1-10 分。反馈：苹果手机上很难选中分值，手指点不准，滑动也定位不准而在 Android 手机上表现相对正常。 问题效果（iOS&#xf…

一、本文介绍 🔥本文给大家介绍利用 RFEM 感受野增强模块 改进 YOLO26网络模型，可通过扩展感受野和多尺度上下文建模增强网络对目标整体结构的感知能力，使模型在复杂背景或退化场景下更稳定地捕获目标轮廓信息。RFEM 在不显著增加计算开销的前提下抑制局部噪声干扰，提升…

一、本文介绍 🔥本文给大家介绍使用ERM边缘感知细化模块改进 YOLO26 网络模型，主要作用于特征融合和检测前的细化阶段，用于弥补 YOLO26 在下采样和多尺度融合过程中造成的边界信息损失。ERM 通过显式建模边缘和梯度信息，引导网络重点关注目标与背景变化最剧烈的区域，从而…

一、本文介绍 🔥本文给大家介绍利用 SSA 稀疏自注意力模块改进 YOLO26 网络模型。SSA通过稀疏注意力机制聚焦于非语义特征，有效提取与图像操控相关的细节，减少了不必要的计算和参数数量，从而提高了模型的实时检测能力。此外，SSA增强了模型对复杂背景和小物体的敏感性，提…