- 回溯法--力扣第17题“电话号码的字母组合”(java)
27xixi
数据结构与算法leetcodejava算法
力扣第17题“电话号码的字母组合”回溯法(DFS)回溯法通过递归遍历每个数字对应的字母,生成所有可能的组合。核心思想是构建搜索树,每次选择一个字母后进入下一层递归,回溯时撤销选择以尝试其他分支。实现步骤:构建数字到字母的映射表:使用数组或哈希表存储每个数字对应的字母。递归回溯:终止条件:当前路径长度等于输入数字字符串长度时,将结果加入列表。遍历当前数字对应的所有字母,依次选择、递归、撤销选择。Ja
- adb shell input text 完美支持中文输入
hzm326
pythonandroidwindowslinuxadb
adb默认是不支持Unicode编码的,无法通过adbshellinputtext命令输入中文到手机或模拟器解决中文输入还得感谢老外写了一个输入法,源码地址:https://github.com/senzhk/ADBKeyBoard第一步:安装ADBKeyBoard.apk文件打开手机或模拟器,adbinstallADBKeyBoard.apk安装该输入法或者直接安装即可第二步:设置默认输入法默认
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cloudman08
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目录摘要一、引言二、问题定义三、问题分析3.1暴力枚举法的困境3.2动态规划的应用3.3二分查找优化四、算法设计4.1动态规划算法4.2二分查找优化算法4.3代码实现(Python)4.4代码解释五、复杂度分析5.1动态规划算法复杂度5.2二分查找优化算法复杂度六、实际应用6.1数据分析6.2生物信息学6.3信号处理七、结论摘要在数组处理的算法领域,寻找最长递增子序列是一个经典且具有广泛应用的问题
- 现代游戏UI架构深度解析——以UIController为核心的模块化界面管理系统
晴空了无痕
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- FPGA为何要尽量减少组合逻辑的使用
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在FPGA设计中,组合逻辑的使用确实需要谨慎,尤其是要尽量减少它的复杂性。这并不是因为组合逻辑本身不好,而是因为它在实际应用中容易引发一系列问题,而这些问题往往与FPGA的设计哲学和硬件特性相冲突。让我从几个关键点来和你聊聊这件事。组合逻辑的即时性,是一把双刃剑组合逻辑的最大特点是即时性——它的输出完全由当前输入决定,没有存储功能。这种特性让它在某些场景下非常高效,比如简单的逻辑判断或者快速的数据
- 数据结构(C\C++)——算法复杂度
飞鸟吟
数据结构数据结构c语言c++
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- C语言 第八章 数组
丸丸丸子w
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- 3251: 【基础】卒的遍历
(❁´◡`❁)Jimmy(❁´◡`❁)
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题目描述在一张n*m的棋盘上(如6行7列)的最左上角(1,1)的位置有一个卒。该卒只能向下或者向右走,且卒采取的策略是先向下,下边走到头就向右,请问从(1,1)点走到(n,m)点可以怎样走,输出这些走法。输入两个整数n,m代表棋盘大小(3=2,1->3,1->3,2->3,32:1,1->2,1->2,2->3,2->3,33:1,1->2,1->2,2->2,3->3,34:1,1->1,2->
- 从底层到实践:深度解析 Vue Composition API 与 React Hooks 的异同
一、设计哲学与底层原理差异1.1响应式系统的基因差异Vue3的CompositionAPI建立在Proxy-based响应式系统之上,通过劫持对象的getter/setter实现依赖收集。当访问响应式对象时,Vue会自动建立组件与数据的依赖关系。//Vue响应式原理简版实现functionreactive(obj){returnnewProxy(obj,{get(target,key){track
- OTSU算法 (大津算法)理解&代码
当代女大学生
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OTSU算法:对图像进行二值化的算法介绍OTSU算法是一种自适应的阈值确定的方法,又称大津阈值分割法,是最小二乘法意义下的最优分割。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和前景两部分。因方差是灰度分布均匀性的一种度量,背景和前景之间的类间方差越大,说明构成图像的两部分的差别越大,当部分前景错分为背景或部分背景错分为前景都会导致两部分差别变小。因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。从大津法的原
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写代码写到手抽筋
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程序员没有稳定一说,目前学习数据结构,其实不难,最近在学习,系统性的总结下,便于后续复习和使用。主要是把线性表,全名为线性存储结构。使用线性表存储数据的方式可以这样理解,即“把所有数据用一根线儿串起来,再存储到物理空间中”。分为顺序表和单链表。顺序表单链表同时还要知道顺序表和链表的优缺点【待补充】还要知道链表反转,知道迭代法和递归法就可以【】还需要知道单链表相交的思路【】后边了解静态链表的原理静态
- 全国产飞腾+FPGA架构,支持B码+12网口+多串电力通讯管理机解决方案
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- 【测试语言篇四】Python进阶篇之json模块
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大数据学习系列专栏:哲学语录:用力所能及,改变世界。如果觉得博主的文章还不错的话,请点赞+收藏⭐️+留言支持一下博主哦工具主要作用数据流向实时性数据源/目标应用场景Flume实时日志采集与传输从数据源到存储系统实时日志文件、网络流量等→HDFS、HBase、Kafka等日志收集、实时监控、实时分析Sqoop关系型数据库与Hadoop间数据同步关系型数据库→Hadoop生态系统(HDFS、Hive、
- C语言占位符详细介绍
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1.printf()的占位符有许多种类,与C语⾔的数据类型相对应。下⾯按照字⺟顺序,颜色标出常⽤的占位符,⽅便大家记忆。•%a:⼗六进制浮点数,字⺟输出为⼩写。•%A:⼗六进制浮点数,字⺟输出为⼤写。•%c:字符。•%d:⼗进制整数。•%e:使⽤科学计数法的浮点数,指数部分的e为⼩写。•%E:使⽤科学计数法的浮点数,指数部分的E为⼤写。•%i:整数,基本等同于%d,除了scanf有一点区别。•%f
- 深入理解 OTSU 算法(大津法——最大类间方差法)
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一、算法概述OTSU算法是一种用于图像分割的自动阈值选择算法,广泛应用于图像处理领域,特别是在二值化过程中。它是由日本学者大津展之(NobuyukiOtsu)在1979年提出,因此得名“OTSU算法”。二、算法原理OTSU算法的核心思想是通过遍历所有可能的阈值,将图像分割为前景(目标)和背景两部分,使得这两部分之间的类内方差(intra-classvariance)最小,或者说使得这两部分之间的类
- otsu算法_OTSU(大津法最大类间方差法)
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OTSU基本介绍OTSU是一种确定图像二值化分割阈值的算法,由日本学者大津于1979年提出,被誉为是图像分割中全局阈值选择的最佳方法。OTSU按照图像的灰度特性,将图像分成前景和背景两部分。因为方差可以看成是灰度分布均匀的一种度量,故前景和背景之间的类间方差越大,说明构成图像两部分的差别越大,当部分前景错分为背景或者部分背景被错分为前景时,都会导致两部分的差别变小。使用类间方差最大的分割一位置错分
- Spring框架快速入门手册
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说明:本文试图将Spring框架的知识体系进行整合分析,并冠以自己的理解,为初学Spring框架的同学,提供一个快速入门手册。同时呢,也是为了总结一下工作学习中遇到的问题和经验,以免发生遗漏!文末将附上Spring的学习资料,以供大家学习~(申明一下:纯小白一枚,由于工作需要自学的Spring,或许某些理解会出现偏差,烦请各位斧正!不慎感激!!)快速入门推荐阅读书籍(欢迎补充):1、《JavaEE
- Anthropic 的模型
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Anthropic的模型(特别是Claude系列)之所以在性能和推理能力上表现强劲,可以从技术设计、研究理念、训练方法以及应用优化等多个方面进行详细分析。以下是基于当前信息(截至2025年3月13日)和行业趋势的深入剖析:1.技术设计与安全导向Anthropic由前OpenAI研究员创立,核心理念是将安全性、可解释性和可控性融入模型设计。这种设计哲学直接影响了Claude模型的性能:Constit
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在Java编程中,API(应用程序编程接口)是开发者最强大的工具之一。它们封装了复杂的底层逻辑,提供了简洁的调用方式。本文将聚焦Java中两个最常用的API——String和ArrayList,从底层原理到实际应用,结合深度思考,探讨它们的设计哲学与使用技巧。一、String:不可变性的艺术1.String的核心特性String类在Java中代表字符串,其核心特性是不可变性。这意味着一旦一个Str
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- 信息学奥赛一本通(2040:【例5.7】筛选法找质数)
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信奥一本通(数组)
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基于物理信息神经网络(PINN)求解Burger方程的研究背景源于对非线性偏微分方程(PDE)求解方法的不断探索和改进。传统的数值方法,如有限差分法和有限元法,通常需要进行网格离散化和迭代求解,对于复杂的非线性问题计算成本较高。因此,研究人员开始探索基于机器学习和神经网络的新方法来求解PDEs。神经网络在近年来取得了显著的发展,能够通过学习大量数据来建立输入和输出之间的复杂映射关系。然而,将神经网
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目录一、技术沉淀:构建嵌入式知识复利系统知识沉淀的三层架构二、职业发展:量化个人技术品牌价值职业价值评估模型三、社区贡献:推动嵌入式技术生态演进知识传播的涟漪效应四、写作方法论:打造专业级技术博客内容开发五步法可视化增强技术五、数据验证:博客投资回报率分析六、实践指南:从入门到专家的路径规划博客运营路线图关键成功要素结语一、技术沉淀:构建嵌入式知识复利系统在嵌入式开发领域,寄存器操作、RTOS调度
- 对vue VS react的理解
向贤
前端开发vue.jsreact.js前端
对vueVSreact的理解Vue与React的核心区别在于设计哲学:Vue追求渐进式开发和开箱即用,通过模板语法、响应式系统和官方生态提供低门槛的集成方案。React强调函数式编程和纯JavaScript驱动,以JSX、单向数据流和灵活的生态构建高自由度的视图层。核心差异可总结为:响应式机制、模板vsJSX、API设计、生态策略、性能优化模式。分点论述:1.响应式机制Vue:基于数据劫持(Vue
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
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- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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.net.net mvc
在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
AOPoraclemysqljavaeeG4Studio
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
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- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
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- Mockito异常测试实例
bijian1013
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import static org.mockito.Mockito.mock;
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- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
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- 【Linux命令三】Top命令
bit1129
linux命令
Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
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- spring四种依赖注入方式
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平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
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- 使用Struts2.2.1配置
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- [职业与教育]青春之歌
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- C语言学习homework1
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- select in order by , mysql排序
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ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
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