#算法与数据结构##计算机专业#计算机《数据结构》这门课学了有用吗？
如果你是计算机专业编程方向，未来想当程序员，《数据结构》是一门必修课， 可是很多同学学完以后，觉得用处不大， 还不如学个c/c ，java，python语言来得直接一点。
等到工作以后，做具体系统业务开发时，发现更用不到书上那些二叉树，排序，链表等算法和数据结构，更觉得这些没有用了。
这种想法其实是不对的。
学习数据结构，并不仅仅是是学习那些固定的算法，队列、堆栈、排序、二叉树、图等，更重要的是学习一种思想，一种像计算机一样解决问题的思想。
就像学习数学，高中以上的数学知识，你在现实生活中有用到多少？那些公式，还有函数的解法在现实生活中有用吗？基本用不到吧！那为什么还要学呢？那不都是为了锻炼你的思维能力吗？
学数学可以让你变得更聪明，学数据结构同样也可以，还可以让你像计算机一样思考问题，变得像计算机一样聪明高效。
所以学数据结构，可以让你写的程序更好，更高效，好的算法可以节省程序执行的时间，好的数据存储方式可以节省程序的运行内存。
欢迎不懂的同学来评论或私信，关注我，学习更多计算机知识。
如何快速锁定大概率涨停的股票？方法很简单也很实用，如果你会编程，那更是如虎添翼，直接开讲。
1.开盘首先概念板块，涨停数多到少排序，st除外.
2.选前4到5板块都行，标记板块一飘红股票，接着标记板块二飘红股票，遇到板块一出现过的进行特殊标记，继续标记板块三，遇到板块一板块二都出现的进行特殊标记，继续标记板块四，遇到之前出现的特殊标记.
3.然后关注特殊标记的股票，板块效应会让他更容易得到关照，当然这些最好是实时进行的，手动操作还是有点费时，熟话说，时间就是金钱，公欲犁其地，必先～～，得道者多助，多个朋友多条路，扯远了。
折纸微波成像阵列：用于可重构计算成像的形状变化表面的超表面块
5g通信的微波和毫米波部分电磁频谱的开放，激发了研究人员对这些毫米尺度波长用于下一代科技（如机器人、无损检测、生物医学筛选的成像和传感等）的开发。这些波穿透性强，波长更小，允许高分辨率成像。此外，在微波和毫米波领域工作的半导体芯片组的进步、高密度的集成度和高动态范围，导致可扩展的相控阵架构跨越毫米波范围，用于通信、传感和成像。在利用稀疏多静态超表面辐射器进行分集计算成像、高效宽带辐射元以及通过数值度量约束优化和基于物理分析的方法对整体稀疏阵列进行优化等方面取得了很大进展。目前微波或毫米波计算成像系统的一个恒定特征是它们主要是平面的。对于大多数应用来说，平面度是首选，因为简单、易于设计和制造。另一方面，与平面阵列相比，非共形阵列提供了引人注目的新功能，极大地增强了波束扫描能力，视野范围，允许视觉不受干扰，同时与部署在其上的主机表面兼容。被动平面成像阵列的频率和空间分集是有限的。平面阵列由于阵列元素的定期间隔，以及其表面的2d平面性质也受到了视野有限的影响。虽然可重构电磁平台能够克服多样性问题，但由于辐射结构中可重构元件的存在，电磁平台往往会遭受损失。频率变化的电磁结构及其在形状变形孔径平台上的独特排列可以产生有趣的计算成像模式。
近日，美国北卡罗来纳州立大学suresh venkatesh团队利用折纸原理和计算成像技术，演示了一种具有可重构视场和场景自适应成像能力的通用形状变形微波成像阵列。微波/毫米波阵列成像系统有望成为未来自主智能系统感官感知的主力。平面阵列系统在复杂散射条件下的成像能力有限，缺乏自适应重构分辨率的能力。为了克服这个问题，这里允许偏离平面度和等距，并演示了形状变形计算成像系统。在可重构的水弹折纸表面上实现了22个主动超表面面板，辐射近正交模式横跨17-27 ghz，能够对复杂的3d物体进行完整的细节成像，最大程度地减少衍射反射的影响，具有场景适应性、可重构的横向距离分辨率和视场。这种电磁折纸表面，通过同时具有表面变形能力（具有变形电子材料）和电磁场可编程性，为智能和鲁棒的传感和成像系统的广泛应用开辟了新途径。相关研究发表在《advanced science》上。
文章链接：
s. venkatesh, d. sturm, x. lu, et al. origami microwave imaging array: metasurface tiles>
