contributed by < Jackiempty > Reviewed by jimmy01240397 善用巨集展開以減少重複的程式碼，例如：​​​​#define q_remove_base(head, sp, bufsize, from) \ ​​​​ if (!head || list_empty(head)) \ ​​​​ return NULL; \ ​​​​ element_t *rm_element = list_##from##_entry(head, element_t, list); \ ​​​​ if (sp) { \ ​​​​ strncpy(sp, rm_element->value, bufsize - 1); \ ​​​​ sp[bufsize - 1] = '\0'; \

contributed by < Jackiempty > 第一週測驗題 題目 測驗一 測驗一在於參考 Optimized QuickSort — C Implementation (Non-Recursive) 去實作連結佇列的 Quick sort，裡面用了begin[]和end[]去取代原本使用遞迴的方式，具體實作方式如下： 實作方式每一輪排序是利用 L 及 R 分別指向被排序之鍵結串列的第一個節點與最後一個節點，每次挑選最左邊之節點為 pivot ，利用節點 p, n 走訪整個串列。 p 會存取下一個要走訪的節點，避免因為 n 的移除而無法完成串列的走訪。

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hackmd-github-sync-badge Github link 線路連接  程式碼 校正程式 Github 連結

有鑑於大多數的同學用的電腦是 Windows 的，有必要來教大家如何在 Windows 上面開發 C/C++ 程式，因為其中確實是有一些很常見的問題，於是我想首先帶大家走過一次架設環境的流程，再來回答大家常會問的問題。 要怎麼執行 C/C++ 程式 ? 首先，用大家最熟悉的 Hello world ! 來舉例： #include <stdio.h> int main(int argc, char *argv[]) { printf("Hello world !\n"); return 0;

什麼是嵌入式系統 通訊協議 開發板介紹Arduino ESP32 STM32 如何寫出好程式? 為什麼要使用 WSL

There are couple of ways to implement route capturing, and the way I chose to try is is to implement it with color selection. For you to know, the color composition of an image is both the color and the brightness. Take a JPEG image as an instance, it is composed of three layers of color which is Red, Green, and Blue respectively. For each color has its own transparency, and an image is the combination of all three color with it transparency in each pixel, which build up the whole picture with lots of pixels. image source: https://en.wikipedia.org/wiki/Pixel_art So how exactly to recognize the lane shape just by detecting color?

在這篇文章我將分享我這幾天和樹莓派折騰下來的一些發現和經驗 首先，我先將我的設備和環境列出來： 類別 名稱 樹莓派開發板 Raspberry Pi 4 Model B 電腦

12/8/2023 其實我今天只是拿剛好正在學習的 opencv 來作為我今天學習的例子，原本我是在 Python 上面操作 opencv，但由於我想要在樹莓派上面運行 opencv，而由於樹莓派的 cpu 性能沒有很好，要編譯像 Python 那樣的高階語言會有性能不足的問題，導致像視訊等的及時性程式在運行時會非常得卡，所以我就想要使用效率更高的 C++ 來使用 opencv，於是就誕生了這樣的筆記。 希望我能夠紀錄我這次的開發過程，讓我可以透過紀錄過程去梳理我這次的開發所學習到的東西。 套件安裝 是的，電腦原生具備的軟體還是不太夠用，需要額外下載一些第三方軟體才能完成完整的建置流程，這裡將最小幅度地介紹一些小工具給大家。 Homebrew

9/15/2023 我在網路上看到了有關機器學習中利用 Machine Learning 學習貪食蛇的玩法，並實際使用 Python 運行並自動通關。 在此我將記錄一些我所遇到的問題 資源來源 我是在YT看到一個叫做林亦的中國YTber，他利用Pytorch去訓練電腦玩貪食蛇。因為它將所有的程式碼上傳到Github開放讓所有人取用，並且使用的環境既是Pytorch又使用CNN和MLP去訓練，剛好適合我用來熟悉這整的訓練過程所需要用到的各種套件、環境、流程，而且他甚至把他的程式做成Mac也適用的，順便也可以讓我累積在Mac上開發的經驗。 首先，這是影片的連結