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数据结构与算法分析算法
模拟算法是一种通过直接模拟问题描述的过程或规则来解决问题的算法思想。它通常用于解决那些问题描述清晰、步骤明确、可以直接按照规则逐步实现的问题。以下是模拟算法的核心概念、适用场景、实现方法及经典例题:一、核心概念问题描述清晰问题的规则和步骤明确,可以直接按照描述实现。逐步模拟按照问题的规则,一步一步模拟过程,直到得到最终结果。无复杂优化模拟算法通常不涉及复杂的优化技巧,重点是准确实现问题描述。二、适
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摘要生产环境的问题往往难以复现,排查成本高,直接影响用户体验。传统的日志分析、异常监控、APM(应用性能监控)等方法已经被广泛使用,但随着AI技术的发展,我们可以进一步自动化问题检测、智能日志分析、异常根因分析,极大提高生产问题的排查效率。本文将探讨如何利用AI技术优化生产环境的排查流程,并提供实际可运行的示例代码,帮助开发者掌握AI赋能下的智能问题诊断方法。引言生产环境的稳定性是衡量一个系统可靠
- 数据库核心技术面试题深度剖析:主从同步、二级索引与Change Buffer
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在数据库相关岗位的面试中,主从同步、二级索引、ChangeBuffer是高频考察点。本文将从面试题角度拆解这三个技术点,覆盖底层原理、性能优化、设计思想,并结合实际场景与高频追问,助你构建系统性回答框架。一、主从同步:高可用架构的灵魂1.基础问题:主从同步的基本流程是什么?答:核心流程:主库将事务写入Binlog(二进制日志)从库的IO线程拉取Binlog到本地RelayLog从库的SQL线程重放
- AI大模型学习路线:从入门到精通的完整指南【2025最新】
AI大模型-大飞
人工智能学习大模型LLMAI程序员大模型学习
引言近年来,以GPT、BERT、LLaMA等为代表的AI大模型彻底改变了人工智能领域的技术格局。它们不仅在自然语言处理(NLP)任务中表现卓越,还在计算机视觉、多模态交互等领域展现出巨大潜力。本文旨在为开发者、研究者和技术爱好者提供一条清晰的学习路径,帮助读者逐步掌握大模型的核心技术并实现实际应用。一、基础阶段:构建知识体系数学与理论基础线性代数:矩阵运算、特征值与奇异值分解是大模型参数优化的基础
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- HarmonyOS Next ohpm-repo实战案例——搭建企业级私有仓库
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在企业级开发环境中,搭建一个稳定、高效且安全的HarmonyOSNextohpm-repo私有仓库至关重要。它不仅能集中管理项目依赖的三方库,还能提升开发效率、保障代码安全。接下来,我们将从部署架构设计、包管理优化以及访问控制等方面,详细介绍企业级ohpm-repo私有仓库的搭建指南。企业级ohpm-repo部署架构设计(私有仓库+反向代理+多实例高可用架构)私有仓库ohpm-repo作为私有仓库
- 【技术实测】单一世界承载数万单位无分片同步!全球低延迟互动DEMO开放测试
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核心突破分散式同步引擎`实现三大关键指标:✅无分片架构-全域实体即时同步✅毫秒级延迟-跨洲网路优化✅万级货运-秒登入不排队万人单一世界最新技术测试影片目前,我们已实现一定的技术突破,并希望收集开发者的回馈,以确定下一步的优化方向。为了验证这项技术,我们部署了一个测试环境,具体情况如下:3万名玩家的即时互动3D测试环境(512×512平方米)已部署12,000个模拟客户端,开放18,000个名额给开
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在前端存储后端响应数据是常见需求,可以优化性能(减少重复请求)、支持离线访问或提升用户体验。以下是超详细的实现方式和注意事项:一、前端存储后端数据的核心步骤1.获取后端数据使用fetch或axios发送请求://使用fetchfetch('https://api.example.com/data').then(response=>response.json()).then(data=>saveDa
- innovus 命令每日精要 | setAnalysisMode:深度解析与高效配置指南
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NVIDIANsightCompute(ncu)是一款用于CUDA内核性能分析的工具,帮助开发者优化CUDA程序。以下是详细的使用教程和示例说明。1.安装NVIDIANsightCompute确保已安装CUDAToolkit和NVIDIA驱动,然后从NVIDIA官网下载并安装NsightCompute。2.基本使用2.1启动ncu通过命令行启动ncu,基本语法如下:ncu[options][app
- 第二十四篇 SQL优化之高级用法
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目录一、调优基本功:看懂SQL的"体检报告"1.1给SQL做体检(执行计划分析)1.2给数据表"建索引"的正确姿势二、不改SQL也能提速的秘籍2.1分区表:把大象切成牛排2.2物化视图:给常用查询拍快照三、SQL改写:让你的查询脱胎换骨3.1告别全表扫描:日期查询优化3.2子查询转JOIN:速度提升10倍四、高级SQL:让你的代码更优雅4.1分组统计绝招(GROUPBY扩展)4.2MERGE语句:
- 【大模型开发】大模型转换为 NCNN 格式并在 微信小程序 中进行调用
云博士的AI课堂
大模型技术开发与实践哈佛博后带你玩转机器学习深度学习微信小程序小程序NCNN小程序调用大模型大模型部署大模型优化部署微信小程序
以下内容将介绍如何将大模型转换为NCNN格式并在微信小程序中进行调用。我们会从整体流程、模型转换工具、NCNNWebAssembly(WASM)编译与集成、小程序前端代码示例等方面进行详细讲解,并在最后给出优化方向与未来建议。目录背景与整体流程概述准备工作2.1常见模型格式与转换思路2.2环境与工具安装模型转换为NCNN格式3.1以ONNX模型为例3.2使用onnx2ncnn工具NCNN在微信小程
- DeepSeek 在代码生成方面的优势解析
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在AI代码生成领域,DeepSeek通过其DeepSeek-Coder模型展现出强大的能力,与OpenAI的Codex、Meta的CodeLlama、Google的AlphaCode等国际领先模型同台竞争。文章将详细解析DeepSeek在代码生成方面的优势,包括模型架构、数据训练、优化策略、编程语言支持、推理效率等核心技术点。1.DeepSeek-Coder的模型架构优化DeepSeek-Code
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引言1.1OpenResty简介OpenResty是一个基于Nginx和Lua的高性能Web应用平台。它通过将Lua脚本嵌入到Nginx中,提供了强大的动态处理能力,适用于构建高性能的Web服务、API网关、动态内容生成等场景。1.2Nginx与Lua结合的优势高性能:Nginx本身就是一个高性能的HTTP和反向代理服务器,而Lua的嵌入使得动态处理能力大大增强。低资源消耗:Lua脚本的执行效率高
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点击关注不迷路点击关注不迷路点击关注不迷路文章大纲第二章团队组建:从人才画像到生态构建-2.1.2关键岗位胜任力模型设计一、胜任力模型的核心理念与价值1.**传统选才vs胜任力驱动选才**2.**冰山模型:胜任力的分层结构**二、胜任力模型构建的六步法1.**战略对齐与岗位分析**2.**行为事件访谈(BEI)**3.**数据建模与验证**4.**模型分层与指标定义**5.**试点应用与迭代优化*
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Vue.js是当今前端开发中最受欢迎的框架之一。随着Vue3的发布,它在性能优化、开发体验、响应式系统、构建工具和热更新等多个方面都带来了巨大提升。本文将深入剖析Vue3的进化,包括其源码实现方面的优化,如diff算法、静态标记、编译优化,以及Vue3在热更新、构建工具上的改进。1.性能提升:底层优化的革命1.1响应式系统的改进:从Object.defineProperty到ProxyVue2的响
- 纳米尺度仿真软件:Quantum Espresso_(20).机器学习在QuantumEspresso中的应用
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机器学习在QuantumEspresso中的应用在现代材料科学和纳米技术的研究中,机器学习(ML)技术已经成为一种强大的工具,用于加速和优化量子力学计算。QuantumEspresso是一个广泛使用的开源软件包,用于进行第一性原理计算,特别是在纳米尺度材料的模拟中。本节将介绍如何将机器学习技术应用于QuantumEspresso,以提高计算效率、预测材料性质和优化结构。1.机器学习与第一性原理计算
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1.Feign性能优化Feign底层发起http请求,依赖于其它的框架。其底层客户端实现包括:•URLConnection:默认实现,不支持连接池•ApacheHttpClient:支持连接池•OKHttp:支持连接池优化1:因此提高Feign的性能主要手段就是使用**连接池**代替默认的URLConnection。优化2:日志的级别,根据项目测试,确定最大连接数和单个路径的最大连接数,日志尽量用
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深度解析前端面试八股文:核心知识点与高效应对策略1.引言前端面试是每位开发者迈向职业进阶的重要环节,涉及HTML、CSS、JavaScript、性能优化、浏览器原理、网络、安全、框架(Vue/React)等核心知识点。本文不仅会覆盖前端面试的高频八股文,还会结合生动的案例,让你在面试时能够脱离死记硬背,从理解中突破!2.HTML&CSS高频考点2.1HTML语义化问题:什么是HTML语义化?为什么
- 展望 AIGC 前景:通义万相 2.1 与蓝耘智算平台共筑 AI 生产力高地
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喜欢可以到主页订阅专栏引言人工智能生成内容(AIGC)技术正在重塑内容创作、影视制作、广告设计等行业的底层逻辑。作为该领域的革命性技术代表,通义万相2.1凭借其开源特性、多模态生成能力和技术突破,成为全球视频生成模型的标杆。而蓝耘智算平台则通过高性能算力支持与分布式架构优化,为AIGC技术的规模化应用提供了基础设施保障。两者的协同不仅推动了AI生产力的跃迁,更开启了从技术研发到商业落地的全链条创新
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遗传算法与深度学习实战(2)——生命模拟及其应用0.前言1.康威生命游戏1.1康威生命游戏的规则1.2实现康威生命游戏1.3空间生命和智能体模拟2.实现生命模拟3.生命模拟应用小结系列链接0.前言生命模拟是进化计算的一个特定子集,模拟了自然界中所观察到的自然过程,例如粒子或鸟群的聚集方式。生命模拟只是用来探索和优化问题的模拟形式之一,还有很多其他形式的模拟,可以更好地建模各种过程,但它们都源于康威
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每秒百万级请求?Rust超新星Hyperlane框架让Web开发突破性能次元壁!颠覆性技术亮点:为何全球顶尖工程师正疯狂迁移至Hyperlane?⚡️「速度即正义」:重新定义Web性能天花板零延迟战场:实测万级并发下延迟低于5ms,让传统框架望尘莫及。Rust内核级优化:基于tokio异步运行时的极致封装,QPS突破5万+,内存占用极低,完美适配边缘计算与云原生场景。️「开发者狂喜」:5分钟极速上
- MySQL EXPLAIN 详解
Jing_jing_X
mysql数据库
一、EXPLAIN是什么?EXPLAIN是MySQL提供的性能分析工具,用于查看SQL查询的执行计划(即优化器如何执行查询)。它通过模拟查询过程(不实际执行SQL)返回一个表格,展示索引使用、表连接方式、扫描行数等关键信息,帮助开发者诊断性能瓶颈并优化查询。核心作用:分析查询是否高效利用索引。识别全表扫描、临时表、文件排序等高开销操作。提供优化方向,如调整索引或重构SQL。二、为什么要用EXPLA
- PHP如何实现二维数组排序?
IT独行者
二维数组PHP排序
二维数组在PHP开发中经常遇到,但是他的排序就不如一维数组那样用内置函数来的方便了,(一维数组排序可以参考本站另一篇文章【PHP中数组排序函数详解汇总】)。二维数组的排序需要我们自己写函数处理了,这里UncleToo给大家分享一个PHP二维数组排序的函数:
代码:
functionarray_sort($arr,$keys,$type='asc'){
$keysvalue= $new_arr
- 【Hadoop十七】HDFS HA配置
bit1129
hadoop
基于Zookeeper的HDFS HA配置主要涉及两个文件,core-site和hdfs-site.xml。
测试环境有三台
hadoop.master
hadoop.slave1
hadoop.slave2
hadoop.master包含的组件NameNode, JournalNode, Zookeeper,DFSZKFailoverController
- 由wsdl生成的java vo类不适合做普通java vo
darrenzhu
VOwsdlwebservicerpc
开发java webservice项目时,如果我们通过SOAP协议来输入输出,我们会利用工具从wsdl文件生成webservice的client端类,但是这里面生成的java data model类却不适合做为项目中的普通java vo类来使用,当然有一中情况例外,如果这个自动生成的类里面的properties都是基本数据类型,就没问题,但是如果有集合类,就不行。原因如下:
1)使用了集合如Li
- JAVA海量数据处理之二(BitMap)
周凡杨
java算法bitmapbitset数据
路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。想要更快,就要深入挖掘 JAVA 基础的数据结构,从来分析出所编写的 JAVA 代码为什么把内存耗尽,思考有什么办法可以节省内存呢? 啊哈!算法。这里采用了 BitMap 思想。
首先来看一个实验:
指定 VM 参数大小: -Xms256m -Xmx540m
- java类型与数据库类型
g21121
java
很多时候我们用hibernate的时候往往并不是十分关心数据库类型和java类型的对应关心,因为大多数hbm文件是自动生成的,但有些时候诸如:数据库设计、没有生成工具、使用原始JDBC、使用mybatis(ibatIS)等等情况,就会手动的去对应数据库与java的数据类型关心,当然比较简单的数据类型即使配置错了也会很快发现问题,但有些数据类型却并不是十分常见,这就给程序员带来了很多麻烦。
&nb
- Linux命令
510888780
linux命令
系统信息
arch 显示机器的处理器架构(1)
uname -m 显示机器的处理器架构(2)
uname -r 显示正在使用的内核版本
dmidecode -q 显示硬件系统部件 - (SMBIOS / DMI)
hdparm -i /dev/hda 罗列一个磁盘的架构特性
hdparm -tT /dev/sda 在磁盘上执行测试性读取操作
cat /proc/cpuinfo 显示C
- java常用JVM参数
墙头上一根草
javajvm参数
-Xms:初始堆大小,默认为物理内存的1/64(<1GB);默认(MinHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存小于40%时,JVM就会增大堆直到-Xmx的最大限制
-Xmx:最大堆大小,默认(MaxHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存大于70%时,JVM会减少堆直到 -Xms的最小限制
-Xmn:新生代的内存空间大小,注意:此处的大小是(eden+ 2
- 我的spring学习笔记9-Spring使用工厂方法实例化Bean的注意点
aijuans
Spring 3
方法一:
<bean id="musicBox" class="onlyfun.caterpillar.factory.MusicBoxFactory"
factory-method="createMusicBoxStatic"></bean>
方法二:
- mysql查询性能优化之二
annan211
UNIONmysql查询优化索引优化
1 union的限制
有时mysql无法将限制条件从外层下推到内层,这使得原本能够限制部分返回结果的条件无法应用到内层
查询的优化上。
如果希望union的各个子句能够根据limit只取部分结果集,或者希望能够先排好序在
合并结果集的话,就需要在union的各个子句中分别使用这些子句。
例如 想将两个子查询结果联合起来,然后再取前20条记录,那么mys
- 数据的备份与恢复
百合不是茶
oraclesql数据恢复数据备份
数据的备份与恢复的方式有: 表,方案 ,数据库;
数据的备份:
导出到的常见命令;
参数 说明
USERID 确定执行导出实用程序的用户名和口令
BUFFER 确定导出数据时所使用的缓冲区大小,其大小用字节表示
FILE 指定导出的二进制文
- 线程组
bijian1013
java多线程threadjava多线程线程组
有些程序包含了相当数量的线程。这时,如果按照线程的功能将他们分成不同的类别将很有用。
线程组可以用来同时对一组线程进行操作。
创建线程组:ThreadGroup g = new ThreadGroup(groupName);
&nbs
- top命令找到占用CPU最高的java线程
bijian1013
javalinuxtop
上次分析系统中占用CPU高的问题,得到一些使用Java自身调试工具的经验,与大家分享。 (1)使用top命令找出占用cpu最高的JAVA进程PID:28174 (2)如下命令找出占用cpu最高的线程
top -Hp 28174 -d 1 -n 1
32694 root 20 0 3249m 2.0g 11m S 2 6.4 3:31.12 java
- 【持久化框架MyBatis3四】MyBatis3一对一关联查询
bit1129
Mybatis3
当两个实体具有1对1的对应关系时,可以使用One-To-One的进行映射关联查询
One-To-One示例数据
以学生表Student和地址信息表为例,每个学生都有都有1个唯一的地址(现实中,这种对应关系是不合适的,因为人和地址是多对一的关系),这里只是演示目的
学生表
CREATE TABLE STUDENTS
(
- C/C++图片或文件的读写
bitcarter
写图片
先看代码:
/*strTmpResult是文件或图片字符串
* filePath文件需要写入的地址或路径
*/
int writeFile(std::string &strTmpResult,std::string &filePath)
{
int i,len = strTmpResult.length();
unsigned cha
- nginx自定义指定加载配置
ronin47
进入 /usr/local/nginx/conf/include 目录,创建 nginx.node.conf 文件,在里面输入如下代码:
upstream nodejs {
server 127.0.0.1:3000;
#server 127.0.0.1:3001;
keepalive 64;
}
server {
liste
- java-71-数值的整数次方.实现函数double Power(double base, int exponent),求base的exponent次方
bylijinnan
double
public class Power {
/**
*Q71-数值的整数次方
*实现函数double Power(double base, int exponent),求base的exponent次方。不需要考虑溢出。
*/
private static boolean InvalidInput=false;
public static void main(
- Android四大组件的理解
Cb123456
android四大组件的理解
分享一下,今天在Android开发文档-开发者指南中看到的:
App components are the essential building blocks of an Android
- [宇宙与计算]涡旋场计算与拓扑分析
comsci
计算
怎么阐述我这个理论呢? 。。。。。。。。。
首先: 宇宙是一个非线性的拓扑结构与涡旋轨道时空的统一体。。。。
我们要在宇宙中寻找到一个适合人类居住的行星,时间非常重要,早一个刻度和晚一个刻度,这颗行星的
- 同一个Tomcat不同Web应用之间共享会话Session
cwqcwqmax9
session
实现两个WEB之间通过session 共享数据
查看tomcat 关于 HTTP Connector 中有个emptySessionPath 其解释如下:
If set to true, all paths for session cookies will be set to /. This can be useful for portlet specification impleme
- springmvc Spring3 MVC,ajax,乱码
dashuaifu
springjquerymvcAjax
springmvc Spring3 MVC @ResponseBody返回,jquery ajax调用中文乱码问题解决
Spring3.0 MVC @ResponseBody 的作用是把返回值直接写到HTTP response body里。具体实现AnnotationMethodHandlerAdapter类handleResponseBody方法,具体实
- 搭建WAMP环境
dcj3sjt126com
wamp
这里先解释一下WAMP是什么意思。W:windows,A:Apache,M:MYSQL,P:PHP。也就是说本文说明的是在windows系统下搭建以apache做服务器、MYSQL为数据库的PHP开发环境。
工欲善其事,必须先利其器。因为笔者的系统是WinXP,所以下文指的系统均为此系统。笔者所使用的Apache版本为apache_2.2.11-
- yii2 使用raw http request
dcj3sjt126com
http
Parses a raw HTTP request using yii\helpers\Json::decode()
To enable parsing for JSON requests you can configure yii\web\Request::$parsers using this class:
'request' =&g
- Quartz-1.8.6 理论部分
eksliang
quartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2207691 一.概述
基于Quartz-1.8.6进行学习,因为Quartz2.0以后的API发生的非常大的变化,统一采用了build模式进行构建;
什么是quartz?
答:简单的说他是一个开源的java作业调度框架,为在 Java 应用程序中进行作业调度提供了简单却强大的机制。并且还能和Sp
- 什么是POJO?
gupeng_ie
javaPOJO框架Hibernate
POJO--Plain Old Java Objects(简单的java对象)
POJO是一个简单的、正规Java对象,它不包含业务逻辑处理或持久化逻辑等,也不是JavaBean、EntityBean等,不具有任何特殊角色和不继承或不实现任何其它Java框架的类或接口。
POJO对象有时也被称为Data对象,大量应用于表现现实中的对象。如果项目中使用了Hiber
- jQuery网站顶部定时折叠广告
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
效果体验:http://hovertree.com/texiao/jquery/4.htmHTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>网页顶部定时收起广告jQuery特效 - HoverTree<
- Spring boot内嵌的tomcat启动失败
kane_xie
spring boot
根据这篇guide创建了一个简单的spring boot应用,能运行且成功的访问。但移植到现有项目(基于hbase)中的时候,却报出以下错误:
SEVERE: A child container failed during start
java.util.concurrent.ExecutionException: org.apache.catalina.Lif
- leetcode: sort list
michelle_0916
Algorithmlinked listsort
Sort a linked list in O(n log n) time using constant space complexity.
====analysis=======
mergeSort for singly-linked list
====code======= /**
* Definition for sin
- nginx的安装与配置,中途遇到问题的解决
qifeifei
nginx
我使用的是ubuntu13.04系统,在安装nginx的时候遇到如下几个问题,然后找思路解决的,nginx 的下载与安装
wget http://nginx.org/download/nginx-1.0.11.tar.gz
tar zxvf nginx-1.0.11.tar.gz
./configure
make
make install
安装的时候出现
- 用枚举来处理java自定义异常
tcrct
javaenumexception
在系统开发过程中,总少不免要自己处理一些异常信息,然后将异常信息变成友好的提示返回到客户端的这样一个过程,之前都是new一个自定义的异常,当然这个所谓的自定义异常也是继承RuntimeException的,但这样往往会造成异常信息说明不一致的情况,所以就想到了用枚举来解决的办法。
1,先创建一个接口,里面有两个方法,一个是getCode, 一个是getMessage
public
- erlang supervisor分析
wudixiaotie
erlang
当我们给supervisor指定需要创建的子进程的时候,会指定M,F,A,如果是simple_one_for_one的策略的话,启动子进程的方式是supervisor:start_child(SupName, OtherArgs),这种方式可以根据调用者的需求传不同的参数给需要启动的子进程的方法。和最初的参数合并成一个数组,A ++ OtherArgs。那么这个时候就有个问题了,既然参数不一致,那