- C/C++每日一练:实现冒泡排序
風清掦
C/C++~每日一练算法c语言c++排序算法
题目要求编写一个程序,实现冒泡排序算法。给定一个由n个整数组成的数组,要求通过冒泡排序对数组从小到大进行排序。输入:一个整数数组,长度为n,数组中的元素可能是正数或负数。输出:按照升序排序后的数组。做题思路冒泡排序是一种简单直观的排序算法。其基本思想是通过多次遍历数组,逐步将未排序部分中的最大或最小元素“冒泡”到数组的一端,直到整个数组有序。冒泡排序的步骤如下:从数组的第一个元素开始,依次比较相邻
- 01-写在前面
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这些内容是我在2022年8月编写的,当时在部门内部进行了分享,主要涉及项目管理知识和个人工作经验总结。最开始我是计划以写书的方式系统整理这些内容,但因种种原因一直搁置。现在我觉得,事情还是越早开始越好,因为不同阶段的工作重心会有变化。若一味拖延,可能错失深入处理细节的机会,而且时间越久,当初的感受和体会也会淡去,相应的观点也可能会有出入。因此,现在就开始着手整理吧。你可能是项目中的开发能手,最佳情
- 如何做好兼容性测试
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要做好兼容性测试,需要关注环境搭建、设备多样性、测试工具选择、问题追溯等重要环节,其中对环境搭建尤为关键。本质上,兼容性测试就是在各种不同的操作系统、硬件设备与网络环境中进行应用或系统的功能验证,以确保最终产品无论在何种环境下都能稳定运行。尤其是在环境搭建方面,建议采用虚拟机、真实设备与云端环境相结合的方式进行多维度测试,为后续的深度测试奠定扎实基础。一、兼容性测试的基本概念在软件测试领域,兼容性
- 【人工智能】【Python】在Scikit-Learn中使用决策树算法(ID3和CART)
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- MultiCodeBench:首个涵盖 12 个特定软件应用领域和 15 种编程语言的代码生成基准测试
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2024-12-25,由中山大学、西安交通大学、重庆大学共同创建的MultiCodeBench,填补了特定应用领域代码生成性能评估的空白,为开发者选择适合的LLM提供了实践洞见。一、研究背景:随着大型语言模型(LLMs)在代码生成任务中展现出卓越性能,越来越多的AI编程助手被集成到实际的软件开发环境中,显著提升了开发效率。然而,现有的代码生成基准测试主要集中在通用场景,对于LLMs在特定应用领域的
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- 差异中寻找共识:浅析中美欧AIGC服务商的标识义务
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2025年1月7日,西藏日喀则地震中一张被广泛传播的图片“被压在废墟下的小男孩”被证明是AI合成图片,[1]这随即引发了社会对于人工智能生成物(ArtificialIntelligenceGeneratedContent,以下简称“AIGC”)的广泛讨论。随着AI大模型生成逼真图像、音频与视频的能力日益增强,人类作品与AIGC之间的界限愈发模糊。如不加以管控,则会产生“真相侵蚀”(TruthDec
- 迷雾渐开:美国AIGC可版权性剖析及案例梳理
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当地时间2025年1月29日,美国版权局(U.S.CopyrightOffice,USCO)发布了版权和人工智能相关法律和政策报告的第二部分——《版权和人工智能:可版权性》(以下简称“《USCO可版权性报告》”)[1],旨在探讨人工智能生成内容(AIGC)的可版权性问题。该报告明确指出,美国版权局认为现有的版权法足以解决AIGC问题,因此无需制定新的立法。具体而言,该报告在此前美国版权局于2023
- 智能体平台架构深度剖析:从底层到应用的全链路解析
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在当今人工智能飞速发展的时代,智能体平台作为承载和驱动智能应用的关键基础设施,其架构设计至关重要。一个优秀的智能体平台架构,能够高效整合各类资源,实现智能体的灵活构建与稳定运行,为多样化的应用场景提供强大支持。稳固根基:基础资源层与并行平台层基础资源层是整个智能体平台的基石。其中,GPU和服务器构成了强大的计算硬件支撑,确保平台能够应对复杂的计算任务。而数据与OSS(对象存储服务)则如同智能体的“
- 美国首例AI训练数据版权案:从汤森路透诉罗斯案看AI训练数据的“合理使用”
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随着人工智能(AI)技术的快速发展和广泛应用,复杂的版权问题也随之而来。2025年2月11日,美国特拉华州联邦地区法院对汤森路透(ThomsonReuters)诉罗斯(Ross)案作出部分简易判决,认定被告罗斯公司未经授权使用受版权保护的作品训练AI法律检索工具的行为构成版权侵权,且不属于合理使用。[1]这是美国首个就AI训练数据作出实质性判决的案件。本文将重点分析其合理使用论述中对于“转换性目的
- P3865 【模板】ST 表 && RMQ 问题 题解
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思路求区间最大值,一道ST表模板题。没学过ST表的看这里。当查询区间最值时,若只用暴力,肯定会超时,所以我们可以建造一个ST表,ST表可以先求出一些小的区间的最值,然后以此类推求出更大区间的最值,这样在查询的时候时间就会大大减少。关于建表,我们举个例子,如果我们输入一个长度为888的数组,默认这一层为第000层,那么第一层的1到71到71到7个数,每个数是下面两个数的最值;第二层的1到51到51到
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FFmpeg作为功能强大的多媒体处理工具,被广泛应用于视频编辑、格式转换等领域。然而,直接使用FFmpeg的命令行界面(CLI)可能会遇到以下挑战:命令复杂度高:FFmpeg的命令行参数众多且复杂,初学者可能难以掌握,配置错误时调试困难。集成困难:在Rust等现代编程语言中,直接调用FFmpeg的C语言API需要处理复杂的内存管理和安全性问题,可能引发内存泄漏、非法访问等问题。为了解决这些问题,R
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1.简介在程序中日期和时间是我们经常会用到的,在go中time包提供了时间的显示和测量函数。2.获取当前时间通过time.Now()函数获取当前时间对象,然后获取时间对象的年月日时分秒等值。now:=time.Now()fmt.Printf("now=%vtype=%T\n",now,now)fmt.Println("年:",now.Year())fmt.Println("月:",int(now.
- 数据结构与算法——二叉树,多叉树的递归遍历、层序遍历,DFS与BFS
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现在我也找了很多测试的朋友,做了一个分享技术的交流群,共享了很多我们收集的技术文档和视频教程。如果你不想再体验自学时找不到资源,没人解答问题,坚持几天便放弃的感受可以加入我们一起交流。而且还有很多在自动化,性能,安全,测试开发等等方面有一定建树的技术大牛分享他们的经验,还会分享很多直播讲座和技术沙龙可以免费学习!划重点!开源的!!!qq群号:110685036第三部分:运行Flask应用在app.
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摘要:本文手把手教你通过SpringBoot调用高德地图API实现电子围栏功能,涵盖云端围栏创建、设备位置监控与本地算法校验,附带完整代码和避坑经验!一、电子围栏核心原理1.1什么是电子围栏?虚拟地理边界:在地图上划定区域(圆形/多边形),触发进出事件应用场景:员工考勤、物流围栏、儿童安全区域监控技术核心:基于GPS/北斗坐标的位置判断(射线法或API调用)1.2高德地图API能力云端围栏管理:创
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上一篇文章(《任正非蜕变:中国首个世界顶级的企业战略浮出水面》,详见21世纪经济报道2016年1月13日13版),得到了不少朋友的好评,其实我把最重要的一手留在了第二篇。与激情充沛的第一篇相比,这一篇我们注入更多的理性和冷静,来剖析华为真正的挑战。任正非讲话中大家印象最深刻的大概就是明确了终端的收入目标,“终端要敢于5年内超越1000亿美元的销售收入”。但奇怪的是,对于华为其他两块业务以及华为整体
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AI产品经理全面进化:在人工智能迅猛发展的时代,产品经理的角色正经历前所未有的转型。从传统的需求捕捉者到技术与商业紧密结合的创新推动者,AI产品经理肩负着将前沿AI技术转化为解决用户痛点的产品的重要任务。随着大数据、云计算和大模型技术的不断成熟,产品经理不仅需要具备敏锐的市场洞察,还必须深刻理解AI技术本质,跨界整合技术、数据与业务优势,从而推动产品的持续创新与落地。本文将全面解析AI产品经理的角
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#函数定义:#格式:def函数标识符(参数列表):#定义无参函数defsay_hello():print("helloworld!")print("helloeveryone!")#定义有参函数defmymax(a,b):ifa>b:print("最大值是",a)else:print("最大值是",b)#函数调用#格式:函数名(实际参数列表)#函数调用时需要注意实参要和形参数量一致say_hell
- LORA 微调大模型:从入门到入土
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在当今人工智能领域,预训练的大模型已经成为推动技术发展的核心力量。然而,在实际项目中,我们往往会发现这些预训练模型虽然强大,但直接就去应用于一些特定的任务时,往往无法完全满足需求。这时,微调就成为了必不可少的一步。而在众多微调方法中,LORA全名(Low-RankAdaptation)以高效性和实用性,逐渐成为了许多开发者训练模型的首选项。作为一名小有经验的咸鱼开发者,我深知在实际项目中高效的进行
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DeepSeek定档2025年3月17日发布其新一代AI模型——DeepSeekR2。作为中国AI初创公司的代表,DeepSeek凭借其前作R1的惊人表现,已经在全球AI领域掀起了一场风暴。R2的发布不仅引发了用户的广泛关注,更被视为可能重塑全球AI竞争格局的关键时刻。一、DeepSeek的崛起DeepSeek是一家成立于2023年的中国AI初创公司,总部位于杭州,由梁文锋创立。2025年1月,D
- AI人工智能中的概率论与统计学原理与Python实战:Python实现概率模型
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1.背景介绍随着人工智能技术的不断发展,概率论与统计学在人工智能领域的应用越来越广泛。概率论与统计学是人工智能中的基础知识之一,它们在机器学习、深度学习、自然语言处理等领域都有着重要的作用。本文将介绍概率论与统计学的核心概念、算法原理、具体操作步骤以及Python实现方法,并通过具体代码实例进行详细解释。2.核心概念与联系2.1概率论与统计学的区别概率论是一门数学学科,它研究随机事件发生的可能性。
- GAN模型的Python应用——生成对抗网络
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GAN模型的Python应用——生成对抗网络生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)是深度学习中的一种重要模型,已经被广泛应用于图像、文本生成等领域。GAN模型由两个神经网络组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器用于生成假样本,判别器用于评估真实性。两个神经网络相互博弈,通过一次次迭代训练,最终生成器可以生成足以骗过
- 嵌入式c语言进阶(三)状态机State Machine
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状态机(StateMachine)是一种描述系统在不同状态之间转换行为的数学模型或设计模式,广泛应用于嵌入式系统、业务流程、游戏开发等领域。以下从核心概念、实现方式、应用实战三方面进行详细解析:一、状态机核心概念四大要素现态(CurrentState):系统当前所处的状态。事件(Event):触发状态转移的条件,如用户操作、时间到期等。动作(Action):状态转移时执行的操作,例如发送通知、更新
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
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企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
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FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
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- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
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2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
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rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
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- Remove Duplicates from Sorted List
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Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
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在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
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Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
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- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
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本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
1、注册多个账号(一般10个以上)。
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