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摘要蓝桥杯作为国内颇具影响力的程序设计竞赛,对提升大学生算法思维与编程能力意义重大。本文深入剖析蓝桥杯算法竞赛,结合历年真题总结核心考点与典型题型,分享实用解题技巧与备考策略,并探讨算法优化与进阶方向。通过系统学习与实践,助力参赛者提升算法水平,在竞赛中取得优异成绩。关键词蓝桥杯;算法竞赛;解题技巧;备考策略;算法优化一、引言蓝桥杯全国软件和信息技术专业人才大赛旨在选拔优秀的软件和信息技术人才,推
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在C#WinForms开发中,正则表达式常用于验证用户输入(如文本框内容)。以下是结合WinForms的详细正则表达式应用指南:1.正则表达式基础使用System.Text.RegRegularExpressions命名空间:csharpusingSystem.Text.RegularExpressions;常用类:Regex2.WinForms输入验证示例场景:验证邮箱输入csharppriva
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从给出的文本中,按照既定的相关规则,匹配出符合的数据,其中的规则就是正则表达式,使用正则表达式,可以使得我们用简洁的代码就能实现一定复杂的逻辑,比如判断一个邮箱账号是否符合正常的邮箱账号,再比如判断一个手机号是否正常的手机号,等等,正因为有了正则,得以让文本处理起来更加的简单。日常开发中主要用来做三件事:匹配、替换、提取。手机号表单要求用户只能输入11位的数字(匹配)过滤掉页面内容中的一些敏感词(
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巡检在YashanDB中为一个单独的后台线程,该线程类似于巡逻小队,不断地监控数据库的运行状况。当发生严重错误时,收集诊断数据存储在自动诊断存储库中,并且触发相应的修复手段或者限制损坏及中断。巡检主要包含如下内容:监控数据库文件发生严重错误时触发健康检查监控同步备库(最大保护模式)文件监控YashanDB的后台文件都存储着重要的信息,部分文件丢失可能导致数据库无法正常使用。此外,用户不可以手动改动
- 常见的数据库操作语言DDL、DML、DQL和DCL
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DDL、DML、DQL和DCL是常见的数据库操作语言,分别代表数据定义语言、数据操纵语言、数据查询语言和数据控制语言。1、数据定义语言(DDL)用于在数据库中创建、修改或删除表、视图、索引、序列等对象。常见的DDL命令有CREATE、ALTER和DROP等。2、数据操纵语言(DML)用于在数据库中对表进行插入、更新、删除等操作。常见的DML命令有INSERT、UPDATE和DELETE等。3、数据
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目录一.什么是单例模式一.饿汉模式1.饿汉模式的概念2.饿汉模式代码2.多线程是否线程安全二.懒汉模式1.懒汉模式的概念2.单线程情况下的懒汉模式2.多线程情况下的懒汉模式(1)导致懒汉模式在多线程情况下的不安全原因(2)解决方法代码示例版本1版本2版本2的解释说明一.什么是单例模式保证某个类在程序中只存在一份实例,而不会创建多个实例,这样就会提高效率。在单利模式中一般只提供一个getInstan
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基于ssm的药房管理系统作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1药房管理系统的重要性在现代医疗体系中,药房管理系统扮演着至关重要的角色。高效、准确、安全的药品管理不仅关系到患者的健康,更是医院运营的重要一环。传统的人工管理模式已经难以满足日益增长的医疗需求,因此,开发一套功能完善、易于操作的药房管理系统势在必行。1.2SSM框架的优势SSM(Spring、SpringMVC、MyBatis)
- 大模型的应用与微调:如何调用 LLM?从 OpenAI API 到本地部署
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本篇文章将详细介绍如何调用大语言模型(LLM),涵盖OpenAIAPI、DeepSeek、Manus、通义千问等模型的调用方式,并探讨如何在本地部署LLM进行推理。1.调用OpenAIAPI(GPT系列)OpenAI提供了RESTfulAPI供开发者调用GPT系列模型。示例:使用Python调用OpenAIAPIimportopenaiopenai.api_key="your_api_key"re
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MySQL中处理JSON数据已成为大数据分析领域的一个新方向,这一功能自MySQL5.7版本引入以来,为数据库管理系统在处理非结构化数据方面提供了强大的支持。以下是对MySQL中处理JSON数据的详细探讨,包括其引入的背景、特性、函数与操作符、性能优化以及在大数据分析中的应用等方面。一、JSON数据类型引入的背景随着大数据技术的迅猛发展和普及,数据量的爆炸性增长对数据处理能力提出了前所未有的挑战。
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跨平台RTSP高性能实时播放器实现思路目标:局域网100ms以内超低延迟一、引言现有播放器(如VLC)在RTSP实时播放场景中面临高延迟(通常数秒)和资源占用大的问题。本文提出一种跨平台解决方案,通过网络层改造、FFmpeg硬解码优化、OpenGL跨平台渲染等技术,实现100ms以内延迟,并支持H.264/H.265编码,适用于医疗、安防等对实时性要求苛刻的场景。二、网络层优化:TCP/UDP双模
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触角01010001
STM32入门教程(100步)stm32驱动开发单片机嵌入式硬件物联网
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基于人工智能的扫阅卷和数据分析服务需求文档一、项目背景在教育领域,传统的人工阅卷方式效率低下、主观性强且易出错,难以满足大规模考试及频繁测评的需求。随着人工智能技术的飞速发展,基于人工智能的扫阅卷和数据分析服务应运而生。该服务利用先进的图像识别、自然语言处理等技术,实现试卷扫描、自动阅卷、成绩统计以及深度数据分析,为教育机构、学校提供高效、准确、全面的测评解决方案,助力教学质量提升和教育决策优化。
- 【图片合并PDF】多个文件夹里的图片合并PDF,一次性批量合并多个文件夹里的图片转成PDF,基于WPF完成方案分享
平安喜乐-开开心心
PDF处理类pdfwpf多个文件夹图片合并PDF图片转PDF的批量操作方法
一、项目背景在日常工作和生活中,我们经常需要将多个文件夹中的图片合并成一个PDF文件。例如,整理旅行照片、制作项目报告、归档文档等场景。手动逐一将图片转换为PDF并合并非常耗时且容易出错。因此,开发一个自动化工具来批量处理多个文件夹中的图片并将其合并为一个PDF文件,可以大大提高工作效率。本项目旨在开发一个基于WPF(WindowsPresentationFoundation)的桌面应用程序,用户
- JVM 类加载 详解
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JVM类加载详解JVM类加载(JavaClassLoading)是Java虚拟机(JVM)执行Java程序的重要机制之一,用于将.class文件动态加载到内存中并进行验证、解析和初始化,最终生成可以直接使用的类对象。1.类加载的基本概念1.1什么是类加载?类加载是将.class文件加载到JVM并转化为内存中可以运行的类的过程。目标:生成一个内存中的Class对象,供程序使用。触发点:当程序首次访问
- PakePlus:Vue 和 React 跨平台桌面应用程序的新纪元
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摘要随着Vue和React等JavaScript框架的兴起,构建Web应用程序变得越来越高效和模块化。然而,将这些应用程序部署到桌面环境中一直是一个具有挑战性的问题,通常需要专门的工具和复杂的配置。PakePlus作为一个变革性的解决方案,弥合了Web开发和桌面应用程序部署之间的鸿沟。本文探讨了PakePlus如何简化将Vue和React项目打包为跨平台桌面应用程序的过程,推动了现代软件开发的边界
- MySQL数据库中DDL 、DML 、DQL 、DCL 分别是什么
超爱西西鸭
MySQL数据库数据库mysqlsql运维
目录:一、DDL语句二、DML语句三、DQL语句四、DCL语句在MySQL数据库中,DDL、DML、DQL、DCL分别代表不同的语言类别,用于执行不同的数据库操作。一、DDL语句DDL(DataDefinitionLanguage)语句:数据定义语言,主要是进行定义/改变表的结构、数据类型、表之间的链接等操作。如创建、修改或删除表、视图、索引等。常用的语句关键字CREATE、DROP、ALTER、
- centos下nginx实现按国家/地域封禁、按ip频率限流能力、ngx_http_geoip2_module、ngx_http_geoip_module的区分
zlingh
网络nginxlinux运维服务器
本人亲测,且在docker环境中运行成功一、采用ngx_http_geoip2_module模块nginx版本./configure--with-http_stub_status_module--prefix=/usr/local/nginx--user=nginx--group=nginx--with-http_ssl_module--with-stream--add-module=/usr/l
- Python 学习 第五册 深度学习 第1章 什么是深度学习
weixin_38135241
python学习深度学习人工智能
----用教授的方式学习。目录1.1人工智能、机器学习与深度学习1.1.1人工智能1.1.2机器学习1.1.3从数据中学习表示1.1.4深度学习之“深度”1.1.5用三张图理解深度学习的工作原理1.2深度学习之前:机器学习简史1.2.1概率建模1.2.2核方法1.2.3决策树、随机森林与梯度提升机1.2.4深度学习有何不同什么是深度学习?1.1人工智能、机器学习与深度学习三者关系:1.1.1人工智
- 当细致剪裁遇上大语言模型:从数据匹配到卓越性能的奇幻之旅
步子哥
AGI通用人工智能语言模型人工智能自然语言处理
在浩如烟海的人工智能技术中,构建和调教大语言模型(LLMs)的过程就像是一场精心策划的奇幻冒险。本文带您走进一个鲜为人知的领域——如何利用“量身定制”的数据,让模型在知识的海洋中游刃有余。我们将透过一篇最新的研究《TheBestInstruction-TuningDataareThoseThatFit》,探索如何通过选择与目标模型分布高度契合的数据来优化监督式微调(SFT)的效果,以及这一方法如何
- java封装继承多态等
麦田的设计者
javaeclipsejvmcencapsulatopn
最近一段时间看了很多的视频却忘记总结了,现在只能想到什么写什么了,希望能起到一个回忆巩固的作用。
1、final关键字
译为:最终的
&
- F5与集群的区别
bijian1013
weblogic集群F5
http请求配置不是通过集群,而是F5;集群是weblogic容器的,如果是ejb接口是通过集群。
F5同集群的差别,主要还是会话复制的问题,F5一把是分发http请求用的,因为http都是无状态的服务,无需关注会话问题,类似
- LeetCode[Math] - #7 Reverse Integer
Cwind
java题解MathLeetCodeAlgorithm
原题链接:#7 Reverse Integer
要求:
按位反转输入的数字
例1: 输入 x = 123, 返回 321
例2: 输入 x = -123, 返回 -321
难度:简单
分析:
对于一般情况,首先保存输入数字的符号,然后每次取输入的末位(x%10)作为输出的高位(result = result*10 + x%10)即可。但
- BufferedOutputStream
周凡杨
首先说一下这个大批量,是指有上千万的数据量。
例子:
有一张短信历史表,其数据有上千万条数据,要进行数据备份到文本文件,就是执行如下SQL然后将结果集写入到文件中!
select t.msisd
- linux下模拟按键输入和鼠标
被触发
linux
查看/dev/input/eventX是什么类型的事件, cat /proc/bus/input/devices
设备有着自己特殊的按键键码,我需要将一些标准的按键,比如0-9,X-Z等模拟成标准按键,比如KEY_0,KEY-Z等,所以需要用到按键 模拟,具体方法就是操作/dev/input/event1文件,向它写入个input_event结构体就可以模拟按键的输入了。
linux/in
- ContentProvider初体验
肆无忌惮_
ContentProvider
ContentProvider在安卓开发中非常重要。与Activity,Service,BroadcastReceiver并称安卓组件四大天王。
在android中的作用是用来对外共享数据。因为安卓程序的数据库文件存放在data/data/packagename里面,这里面的文件默认都是私有的,别的程序无法访问。
如果QQ游戏想访问手机QQ的帐号信息一键登录,那么就需要使用内容提供者COnte
- 关于Spring MVC项目(maven)中通过fileupload上传文件
843977358
mybatisspring mvc修改头像上传文件upload
Spring MVC 中通过fileupload上传文件,其中项目使用maven管理。
1.上传文件首先需要的是导入相关支持jar包:commons-fileupload.jar,commons-io.jar
因为我是用的maven管理项目,所以要在pom文件中配置(每个人的jar包位置根据实际情况定)
<!-- 文件上传 start by zhangyd-c --&g
- 使用svnkit api,纯java操作svn,实现svn提交,更新等操作
aigo
svnkit
原文:http://blog.csdn.net/hardwin/article/details/7963318
import java.io.File;
import org.apache.log4j.Logger;
import org.tmatesoft.svn.core.SVNCommitInfo;
import org.tmateso
- 对比浏览器,casperjs,httpclient的Header信息
alleni123
爬虫crawlerheader
@Override
protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse res) throws ServletException, IOException
{
String type=req.getParameter("type");
Enumeration es=re
- java.io操作 DataInputStream和DataOutputStream基本数据流
百合不是茶
java流
1,java中如果不保存整个对象,只保存类中的属性,那么我们可以使用本篇文章中的方法,如果要保存整个对象 先将类实例化 后面的文章将详细写到
2,DataInputStream 是java.io包中一个数据输入流允许应用程序以与机器无关方式从底层输入流中读取基本 Java 数据类型。应用程序可以使用数据输出流写入稍后由数据输入流读取的数据。
- 车辆保险理赔案例
bijian1013
车险
理赔案例:
一货运车,运输公司为车辆购买了机动车商业险和交强险,也买了安全生产责任险,运输一车烟花爆竹,在行驶途中发生爆炸,出现车毁、货损、司机亡、炸死一路人、炸毁一间民宅等惨剧,针对这几种情况,该如何赔付。
赔付建议和方案:
客户所买交强险在这里不起作用,因为交强险的赔付前提是:“机动车发生道路交通意外事故”;
如果是交通意外事故引发的爆炸,则优先适用交强险条款进行赔付,不足的部分由商业
- 学习Spring必学的Java基础知识(5)—注解
bijian1013
javaspring
文章来源:http://www.iteye.com/topic/1123823,整理在我的博客有两个目的:一个是原文确实很不错,通俗易懂,督促自已将博主的这一系列关于Spring文章都学完;另一个原因是为免原文被博主删除,在此记录,方便以后查找阅读。
有必要对
- 【Struts2一】Struts2 Hello World
bit1129
Hello world
Struts2 Hello World应用的基本步骤
创建Struts2的Hello World应用,包括如下几步:
1.配置web.xml
2.创建Action
3.创建struts.xml,配置Action
4.启动web server,通过浏览器访问
配置web.xml
<?xml version="1.0" encoding="
- 【Avro二】Avro RPC框架
bit1129
rpc
1. Avro RPC简介 1.1. RPC
RPC逻辑上分为二层,一是传输层,负责网络通信;二是协议层,将数据按照一定协议格式打包和解包
从序列化方式来看,Apache Thrift 和Google的Protocol Buffers和Avro应该是属于同一个级别的框架,都能跨语言,性能优秀,数据精简,但是Avro的动态模式(不用生成代码,而且性能很好)这个特点让人非常喜欢,比较适合R
- lua set get cookie
ronin47
lua cookie
lua:
local access_token = ngx.var.cookie_SGAccessToken
if access_token then
ngx.header["Set-Cookie"] = "SGAccessToken="..access_token.."; path=/;Max-Age=3000"
end
- java-打印不大于N的质数
bylijinnan
java
public class PrimeNumber {
/**
* 寻找不大于N的质数
*/
public static void main(String[] args) {
int n=100;
PrimeNumber pn=new PrimeNumber();
pn.printPrimeNumber(n);
System.out.print
- Spring源码学习-PropertyPlaceholderHelper
bylijinnan
javaspring
今天在看Spring 3.0.0.RELEASE的源码,发现PropertyPlaceholderHelper的一个bug
当时觉得奇怪,上网一搜,果然是个bug,不过早就有人发现了,且已经修复:
详见:
http://forum.spring.io/forum/spring-projects/container/88107-propertyplaceholderhelper-bug
- [逻辑与拓扑]布尔逻辑与拓扑结构的结合会产生什么?
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拓扑
如果我们已经在一个工作流的节点中嵌入了可以进行逻辑推理的代码,那么成百上千个这样的节点如果组成一个拓扑网络,而这个网络是可以自动遍历的,非线性的拓扑计算模型和节点内部的布尔逻辑处理的结合,会产生什么样的结果呢?
是否可以形成一种新的模糊语言识别和处理模型呢? 大家有兴趣可以试试,用软件搞这些有个好处,就是花钱比较少,就算不成
- ITEYE 都换百度推广了
cuisuqiang
GoogleAdSense百度推广广告外快
以前ITEYE的广告都是谷歌的Google AdSense,现在都换成百度推广了。
为什么个人博客设置里面还是Google AdSense呢?
都知道Google AdSense不好申请,这在ITEYE上也不是讨论了一两天了,强烈建议ITEYE换掉Google AdSense。至少,用一个好申请的吧。
什么时候能从ITEYE上来点外快,哪怕少点
- 新浪微博技术架构分析
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新浪微博架构
新浪微博在短短一年时间内从零发展到五千万用户,我们的基层架构也发展了几个版本。第一版就是是非常快的,我们可以非常快的实现我们的模块。我们看一下技术特点,微博这个产品从架构上来分析,它需要解决的是发表和订阅的问题。我们第一版采用的是推的消息模式,假如说我们一个明星用户他有10万个粉丝,那就是说用户发表一条微博的时候,我们把这个微博消息攒成10万份,这样就是很简单了,第一版的架构实际上就是这两行字。第
- 玩转ARP攻击
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r
我写这片文章只是想让你明白深刻理解某一协议的好处。高手免看。如果有人利用这片文章所做的一切事情,盖不负责。 网上关于ARP的资料已经很多了,就不用我都说了。 用某一位高手的话来说,“我们能做的事情很多,唯一受限制的是我们的创造力和想象力”。 ARP也是如此。 以下讨论的机子有 一个要攻击的机子:10.5.4.178 硬件地址:52:54:4C:98
- PHP编码规范
dcj3sjt126com
编码规范
一、文件格式
1. 对于只含有 php 代码的文件,我们将在文件结尾处忽略掉 "?>" 。这是为了防止多余的空格或者其它字符影响到代码。例如:<?php$foo = 'foo';2. 缩进应该能够反映出代码的逻辑结果,尽量使用四个空格,禁止使用制表符TAB,因为这样能够保证有跨客户端编程器软件的灵活性。例
- linux 脱机管理(nohup)
eksliang
linux nohupnohup
脱机管理 nohup
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2166699
nohup可以让你在脱机或者注销系统后,还能够让工作继续进行。他的语法如下
nohup [命令与参数] --在终端机前台工作
nohup [命令与参数] & --在终端机后台工作
但是这个命令需要注意的是,nohup并不支持bash的内置命令,所
- BusinessObjects Enterprise Java SDK
greemranqq
javaBOSAPCrystal Reports
最近项目用到oracle_ADF 从SAP/BO 上调用 水晶报表,资料比较少,我做一个简单的分享,给和我一样的新手 提供更多的便利。
首先,我是尝试用JAVA JSP 去访问的。
官方API:http://devlibrary.businessobjects.com/BusinessObjectsxi/en/en/BOE_SDK/boesdk_ja
- 系统负载剧变下的管控策略
iamzhongyong
高并发
假如目前的系统有100台机器,能够支撑每天1亿的点击量(这个就简单比喻一下),然后系统流量剧变了要,我如何应对,系统有那些策略可以处理,这里总结了一下之前的一些做法。
1、水平扩展
这个最容易理解,加机器,这样的话对于系统刚刚开始的伸缩性设计要求比较高,能够非常灵活的添加机器,来应对流量的变化。
2、系统分组
假如系统服务的业务不同,有优先级高的,有优先级低的,那就让不同的业务调用提前分组
- BitTorrent DHT 协议中文翻译
justjavac
bit
前言
做了一个磁力链接和BT种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},因此把 DHT 协议重新看了一遍。
BEP: 5Title: DHT ProtocolVersion: 3dec52cb3ae103ce22358e3894b31cad47a6f22bLast-Modified: Tue Apr 2 16:51:45 2013 -070
- Ubuntu下Java环境的搭建
macroli
java工作ubuntu
配置命令:
$sudo apt-get install ubuntu-restricted-extras
再运行如下命令:
$sudo apt-get install sun-java6-jdk
待安装完毕后选择默认Java.
$sudo update- alternatives --config java
安装过程提示选择,输入“2”即可,然后按回车键确定。
- js字符串转日期(兼容IE所有版本)
qiaolevip
TODateStringIE
/**
* 字符串转时间(yyyy-MM-dd HH:mm:ss)
* result (分钟)
*/
stringToDate : function(fDate){
var fullDate = fDate.split(" ")[0].split("-");
var fullTime = fDate.split("
- 【数据挖掘学习】关联规则算法Apriori的学习与SQL简单实现购物篮分析
superlxw1234
sql数据挖掘关联规则
关联规则挖掘用于寻找给定数据集中项之间的有趣的关联或相关关系。
关联规则揭示了数据项间的未知的依赖关系,根据所挖掘的关联关系,可以从一个数据对象的信息来推断另一个数据对象的信息。
例如购物篮分析。牛奶 ⇒ 面包 [支持度:3%,置信度:40%] 支持度3%:意味3%顾客同时购买牛奶和面包。 置信度40%:意味购买牛奶的顾客40%也购买面包。 规则的支持度和置信度是两个规则兴
- Spring 5.0 的系统需求,期待你的反馈
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spring
Spring 5.0将在2016年发布。Spring5.0将支持JDK 9。
Spring 5.0的特性计划还在工作中,请保持关注,所以作者希望从使用者得到关于Spring 5.0系统需求方面的反馈。