1.C++学到什么程度可以面试工作
2.SGM算法图解
3.图解Linux内存回收之LRU算法（超级详细~）
4.五子棋ai必胜算法五子棋ai必胜算法图解
5.火爆github的算法算法《Hello 算法》，动画图解无痛学习数据结构！图解图解
C++学到什么程度可以面试工作
要掌握C++达到面试工作水平，首先需要对C++有全面理解，算法算法包括基础语法、图解图解数据结构、源码源码手游源码泄露算法、算法算法面向对象编程、图解图解异常处理、源码源码模板、算法算法库使用以及性能优化。图解图解这里列出一些书籍推荐以帮助你系统学习：
《C++ Primer中文版》为初学者提供友好的源码源码学习路径，作者清晰地讲解了C语言基础与编程细节，算法算法包含丰富的图解图解例程和习题。
《高质量程序设计指南》强调编程规范，源码源码帮助培养良好的编码习惯，深入巩固知识。
《Essential C++》强调快速上手和理解C++编程原理，通过程序问题和语言特性讲解，让你不仅学会C++函数和结构，还理解其设计目的。
《More effective C++》围绕条准则，详细讲解如何编写更好质量的C++代码。
《C++ Templates中文版》深入了解现代C++模板，网站源码出售网站源码不仅权威解释模板，也深入一般C++思想。
《STL源码剖析》详细解析STL底层实现，深入理解常用数据结构和C++内存管理。
《提高C++性能的编程技术》关注%性能缺陷影响%时间，详细讨论性能提升细节。
《从缺陷中学习C/C++》作为错题集，包含个问题引发的错误，帮助避坑。
视频课程方面，推荐黑马C++课程、侯捷老师的C++视频全集与陈硕大佬的网络编程课程。
对于数据结构与算法，实践至关重要。动手编写代码，并结合绘图，直观理解数据结构。推荐书籍《大话数据结构》、《算法（第4版）》、《数据结构与算法分析》、《算法图解》、《我的第一本算法书》。在leetcode和牛客网上多刷题。正数源码转化负数源码
数据库学习推荐《LeetCode题解》。计算机网络基础课程可以参考郝斌数据结构或浙江大学的数据结构课程。计算机组成原理课程推荐清华大学刘卫东或哈尔滨工业大学刘宏伟的课程。操作系统课程则有南京大学“操作系统：设计与实现”。
网络编程方面，可以参考陈硕大佬的《Linux CC++网络编程实践》和开源库muduo，以及libevent和Asio等。
关于C++编码规范，建议阅读相关书籍并熟悉Git的基本使用。Git使用可关注@程序员编程指南，了解更多学习资源。
SGM算法图解
本文深入解析计算深度图中的SGM算法，聚焦于算法的关键步骤与流程优化。首先，针对ROI volume中的每个voxel，分别投影至Ref Image与Target Image，获取两个像素及其邻域patch，通过计算NCC（Normalized Cross-Correlation）得到初始SimVolume。
优化SimVolume过程包含多步骤，从简化公式出发，确保SimVolume的连续性。深度图的计算聚焦于z轴方向，最小Sim的app源码和web源码Voxel所在深度即为最终深度值。深度-厚度映射则需考虑voxel在xy平面邻域patch的影响，确保深度值的合理性。
进一步，通过平行处理SimVolume中的每个voxel，计算与z方向平面的距离，移动并获取新位置的patch，进行投影与NCC计算，优化SimVolume。此过程需结合射线法与像素采样，有效提升深度估计的精度。
细化深度估计结果，SGM算法采用梯度下降方法优化Depth-Sim Map。计算方差图像以指导优化过程，迭代优化深度图，直至达到预期精度。函数optimize_depthSimMap_kernel结合平滑与精细深度图，利用图像方差和几何平滑度进行深度优化，通过加载当前像素数据，评估深度平滑度，结合调整值，优化深度和相似度值。
函数getCellSmoothStepEnergy深入分析特定单元格的平滑度能量，考虑纹理深度与相邻像素深度，游戏源码发布网站源码计算平均有效深度，确定平滑度步长与能量，最终评估表面的平坦度或粗糙度。
综上所述，SGM算法通过优化SimVolume、深度图计算、细化深度估计与深度优化等步骤，实现高效、精确的深度图生成，适用于计算机视觉与图像处理领域。对于更详细的算法细节，建议直接查阅源代码以获取深入理解。
图解Linux内存回收之LRU算法（超级详细~）
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本文使用 Linux-2.6. 版本内核。
由于进程的内存空间分为多个段，如代码段、数据段、mmap段、堆段 和 栈段 等。那么，哪些段的内存会被交换到硬盘中呢？ 答案就是：所有段的内存都有可能交换到硬盘。不过对于 代码段 和 mmap段 这些与文件有映射关系的内存区，只需要将数据写回到文件即可（由于代码段的内容不会改变，所以不用进行回写）。
文章福利小编推荐自己的Linux内核技术交流群: 整理了一些个人觉得比较好的学习书籍、视频资料共享在群文件里面，有需要的可以自行添加哦！！！前名进群领取，额外赠送大厂面试题。
学习直通车：
内核资料直通车：
1. LRU 内存淘汰算法
把某个进程的匿名内存页 写入到 交换分区 后，进程又马上访问这个内存页，从而又要把这个内存页从 交换分区 中读入到内存中。这样只会增加系统的负荷，并且不能解决系统内存不足的问题。
LRU（Least Recently Used） 中文翻译是 最近最少使用 的意思，其原理就是：当内存不足时，淘汰系统中最少使用的内存，这样对系统性能的损耗是最小的。
2. LRU算法状态流转
转载地址： 图解 | Linux内存回收之LRU算法
五子棋ai必胜算法五子棋ai必胜算法图解
首先讲一下这种算法的大概思路：
利用HashMap中key与value的对应关系。我们可以设置一个权值表。
weightMap.put("", 0);
weightMap.put("0", 0);
//定义活一连
weightMap.put("", 1);
weightMap.put("0-", 1);
//定义活二连
weightMap.put("", 4);
weightMap.put("0-1-", 4);
就设置成这样，给不同的情况设置一个value值，即权值，来表示危险程度。
当人下棋时，电脑下棋子在最大的地方阻止人赢。
当电脑下棋时，也选择权值最大的地方让电脑自己赢。
这样就只用每下一颗棋子，判断一遍整个棋盘空的部分的权值。
然后存入数组之中。筛选出权值最大的地方下棋。
2.部分代码
for(int i=0;i<chessExist.length;i++){
for(int j=0;j<chessExist[0].length;j++){
if(chessExist[i][j]==0){
String code="0";
int chess=0;//判断棋子出现次数
//判断是否为空位
//判断纵向向下方向
for(int k=1;k<=j;k++){
//如果向上的棋子是空棋
if(chessExist[i][j-k]==0){
//0的第一次出现,加上自身code=0,那么就有两个0连在一起了
code=chessExist[i][j-k]+code;
break;
}
//出现的是棋子的情况
else{
if(chess==0){
chess=chessExist[i][j-k];
code=chessExist[i][j-k]+code;
}
else if(chess==chessExist[i][j-k]){
code=chessExist[i][j-k]+code;
}else if(chess!=chessExist[i][j-k]){
code=chessExist[i][j-k]+code;
break;
}
}
}
weightchess[i][j]=weightMap.get(code)+weightchess[i][j];
//重置这些参数
code="0";
chess=0;
和判断输赢相同，这只是一个方向上的判断。重置参数后继续判断其他方向，因为代码都差不多，这里就不多写了，需要源码的可以留言交流
五子棋AI必胜算法，主要是依靠“贪心算法”和“博弈树搜索算法”两种算法策略的组合，综合运用以实现 AI 的必胜。具体来说，可以分为以下几个步骤：
1. 对于局面的评估：
首先，机器需要对当前的棋局进行评估。评估的方法一般采取静态评估，通过棋子形成的各种棋型或者得分情况来评估并赋值。这种评分是基于一些经验公式，包括连子数、空位数、棋型系数、先手或后手等多种因素来计算，给出目前这个局面的分值。
2. 贪心算法：
AI 用贪心算法找到当前最好的走法。贪心法的核心思想是，每一步棋对胜率的影响都可以被量化，并且与其他走法相比很
棋盘是一个二位数组，然后计算出每一个位置的黑子权重和白子权重，取权重最大的位置就是AI下棋的位置。
因为需求对AI下棋没有过高要求，所以我在此仅做了个简单的实现。
黑子权重：
计算出二维数组每一个未下棋子的点的四个方向（横向/纵向/左斜/右斜）连续（一定要连续）黑子的数量（包括当前点，可以理解为假如在此点下子），所以当前点的权重计算方式为：twoNum * 1 + threeNum * 3 + fourNum * + fiveNum * ,其中1；
3，，为我自己设置的各个连续数量分别对应的权重，可以根据自己情况进行更改，由此可计算出各个点的权重。
火爆github的《Hello 算法》，动画图解无痛学习数据结构！
初学者在学习数据结构时，常常会遇到以下难题：
1. 教材中的代码大多是伪代码，难以实际运行，导致难以验证自己的理解；
2. 数据结构代码较为抽象，尤其是树和图等涉及递归的内容，对于代码不敏感的同学来说，理解起来较为困难。
今天向大家推荐一本在github上广受欢迎的数据结构开源教材——《Hello 算法》。这本书以动画图解的形式呈现，内容清晰易懂。书中源代码支持一键运行，包括C++、C、python、JAVA等十二种语言版本，帮助读者在练习中提高编程技能，了解算法工作原理和数据结构底层实现。目前，该教材的star数量已经达到了.6k。
对于一些较为抽象的代码，如图的遍历，书中还配备了动画教程，帮助读者更好地理解。
同时，网站上还设有讨论区，读者可以在讨论区中进行交流。
Github链接：github.com/krahets/hell...
对于考研学生来说，这份资料适用于算法初学者或有一定刷题经验，对数据结构与算法有一定了解但不确定如何深入学习的同学。它更偏向入门性质，虽然从应试角度可能不如辅导书，但对于考研的同学来说，入门时会有很大帮助。全书内容与考研内容密切相关。而对于考研的同学，可以用来回顾和梳理算法知识体系，仓库源代码也可以作为“刷题工具库”或“算法字典”使用。
