不太一样的Go Web框架

记录学习的第七天 xiufeia 学习
还是老规矩，力扣的每日一题这道题我的思路是有了，不过在实现思路的时候遇到很多问题我首先也是想到了用一个哈希表之类的把出现次数最多的元素依次记录下来，然后再进行分配，不过由于我的STL不太熟练，所以我用的方法存在问题我的思路与题解的思路存在最大的差异就是，题解是根据每一行来存的，而我想的是每一列进行存元素。接着写了两道滑动窗口的题。滑动窗口需要注意的就是外循环扩展右指引，内循环扩展左指引，然后进行出
知识库中的知识如何进行分类和标签管理？自不量力的A同学人工智能
知识库中的知识如何进行分类和标签管理？基于主题分类明确主题层级：首先确定主要的知识主题领域，如在一个企业知识库中，可以分为“人力资源”“市场营销”“技术研发”等大主题。然后在每个大主题下细分小主题，例如在“人力资源”主题下可以有“招聘”“培训”“绩效考核”等子主题。这样的层级分类有助于用户快速定位到自己需要的知识领域。参考行业标准和最佳实践：按照行业内公认的分类标准来划分知识。以医学知识库为例，可
AI编程工具领域：深度理解项目架构篇 xinxiyinhe AI编程 python 人工智能 AI编程人工智能
AI编程工具领域：深度理解项目架构篇在AI编程工具领域，能够读取项目目录并深度理解项目架构的工具主要通过代码索引、上下文感知和智能问答等功能实现。以下是基于最新信息的工具评估与分析：1.通义灵码（阿里云）核心能力：@workspace功能：基于RAG技术，支持本地代码库的索引和深度感知，可分析项目完整结构，生成文件解释、代码逻辑查询和整体修改建议。多语言支持：覆盖200+编程语言，兼容VSCode
软件设计师之树与二叉树：非线性数据结构的深度探索一杯年华@编程空间软考中级数据结构
软件设计师之树与二叉树：非线性数据结构的深度探索在软件开发领域，数据结构是程序设计的核心基础，其中树和二叉树作为重要的非线性数据结构，在众多场景中都有着广泛应用。我写这篇博客，就是希望和大家一起学习进步，深入解析树和二叉树的相关知识，用通俗易懂的语言结合图表和Java代码示例进行讲解，帮助大家更好地掌握这些内容。一、树的定义与基本概念树的定义树是由n（n≥0）个结点组成的有限集合。当n=0时，为空
大模型相关网站整理 gorgor在码农 AI实战 python java 人工智能
目录一：大模型开发网站1.开源模型平台2.私有化部署大模型3.LangChain中文网4.LangChain4j5.通过标准的OpenAIAPI格式访问所有的大模型二：国内AI大模型应用盘点聊天1、阿里云--通义千问2、科大讯飞--星火大模型园3、百度--文心一言4、字节跳动豆包5、智谱华章--智谱清言6、华为云园--盘古7、百川智能--百小应8、腾讯--腾讯元宝9、商汤--商量10、MiniMa
清晰易懂的Java8安装教程 Tee xm windows java
小白也能看懂的Java8安装教程（JDK和JRE分目录安装）本教程将手把手教你如何在Windows系统上安装Java8（JDK1.8），并将JDK和JRE安装到不同的目录中，同时提供国内Java8下载源和方法。即使你是编程小白，也能轻松学会！一、准备工作操作系统：Windows10或更高版本。下载工具：一个浏览器（如Chrome、Edge）。存储空间：确保你的电脑有至少500MB的可用空间。二、下
数据湖：Apache Iceberg在腾讯的探索和实践学而知之@ 数据库腾讯大数据 java 编程语言
摘要：今天分享的是ApacheIceberg在腾讯内部的探索和实践。本文结合腾讯大数据技术分享内容和2020全球软件开发大会分享内容进行整理，主要内容包括：1、数据湖技术概述2、ApacheIceberg的简介3、腾讯为什么选择ApacheIceberg4、腾讯看点万亿数据下的业务痛点5、ApacheIceberg在看点实践6、ApacheIceberg读写和删除ApacheIceberg新一代数
c51中断优先级c语言,51单片机的中断优先级及中断嵌套金融四十人论坛 c51中断优先级c语言
说最基本的，老的51单片机(80C51系列)有5个中断源，2个优先级，可以实现二级中断服务嵌套。现在很多扩展的51单片机已经有4个优先级(或更多)和更多的中断源了。在说到中断之前，我先来定义一下优先级，明白了什么是优先级，后面的阐述就容易明白了。实际上很多人都是混淆了优先级的含义，所以才觉得糊里糊涂。中断的优先级有两个：查询优先级和执行优先级。什么是查询优级呢？我们从datasheet或书上看到的
Python 的 ORM（Object-Relational Mapping）工具浅讲 Code_Geo python 开发语言
SQLAlchemy相关讲解1.SQLAlchemy是什么？定义：一个Python的ORM（Object-RelationalMapping）工具，允许开发者通过Python类与对象操作数据库，而非直接编写SQL。核心组件：Core：底层SQL表达式语言，提供数据库无关的SQL操作接口。ORM：基于Core的高层抽象，将数据库表映射为Python类（模型），记录映射为对象。适用场景：需要灵活操作数
深入了解 Ubuntu 中的 build-essential：开发者的必备工具 scoone Linux ubuntu linux 运维
摘要：本文将介绍Ubuntu系统中的build-essential包，包括其作用、包含的工具和库，以及如何在Ubuntu上安装和使用build-essential。正文：一、什么是build-essential？build-essential是Ubuntu和其他基于Debian的Linux发行版中的一个元包，它包含了编译软件所必需的工具和库。这个包主要面向开发人员，尤其是那些需要从源代码编译软件的
Git 修改分支名 scoone Git git 学习
在Git中修改分支名称，可以使用以下步骤：切换到要重命名分支之外的其他分支：gitcheckout重命名本地分支：gitbranch-m如果需要删除远程的旧分支并创建新分支：首先，删除远程旧分支：gitpushorigin--delete然后，推送新命名的本地分支到远程仓库：gitpushorigin如果其他人也在使用这个分支，需要通知他们更新本地分支：其他协作者需要执行以下命令来更新他们的本地分
nginx ngx_event_t结构体详解 securitysun nginx开发学习汇总 nginx openresty 计算机网络
结构体EventHandling|NGINXngx_event_t：为添加到循环event事件使用的event事件结构体。typedefstructngx_event_sngx_event_t;结构体声明所在位置ngx_core.h。ngx_event_s结构体所在位置ngx_event.h。structngx_event_s{//事件上下文数据，通常data都是指向ngx_connection_
深入解析TTM市盈率在股票投资中的应用 scoone 杂项小计生活学习
摘要：本文对TTM市盈率的概念、计算方法、优缺点及其在股票投资决策中的作用进行了详细阐述，旨在帮助投资者更好地运用这一财务指标进行投资分析。一、TTM市盈率概述TTM市盈率，即TrailingTwelveMonths市盈率，是一种反映股票价格与公司最近12个月盈利能力的比率。它通过计算公司过去四个季度净利润的总和，再除以在外流通的普通股总数，得到每股收益（EPS），最后以股价除以每股收益得到TTM
人工智能（AI）系统化学习路线 xiaoyu❅ python 人工智能学习
一、为什么需要系统化学习AI？人工智能技术正在重塑各行各业，但许多初学者容易陷入误区：❌盲目跟风：直接学习TensorFlow/PyTorch，忽视数学与算法基础。❌纸上谈兵：只看理论不写代码，无法解决实际问题。❌方向模糊：对CV/NLP/RL等细分领域缺乏认知，难以针对性提升。正确的学习姿势：“金字塔式”分层学习（理论→算法→框架→应用→工程化），逐步构建完整的AI知识体系。二、人工智能学习路线
WPF 制作机械手动画 TomCat2025 wpf
偶然的机会想做一个双手臂运转的机械手动作动画，重要的是有前辈写好的可以模仿：WPF开发经验-实现一种三轴机械手控件-一团静火-博客园shit，公司禁止上传图片了-------------------------------------------------------------------------------------涵盖知识：1.不可不知的WPF转换（Transform）_wpfmat
Gitlab Fork Workflow（协作工作流）蓝白小手套 Gitlab gitlab
GitlabForkWorkFlow（协作工作流）ForkWorkFlow用于团队间的协作开发。在开发过程中，我们都需要将最新修改的代码合并到代码库上，在代码合并之前，为了保证代码符合上传要求（符合需求、代码规范等），往往需要进行CodeReview之后没有问题，才允许合并。Gitlab拥有合并请求这一功能，开发者向审批者发起一个合并请求，审批者通过后，代码合并。开发流程介绍管理员创建项目代码库开
#Python 项目：实现功能——使用钉钉“自定义”机器人在群中发送文字消息 Window Unlock 钉钉 python 机器人
（目前还是新手，程序难免有废话代码，请大家耐心看__比心）第一步：创建群聊机器人，参考官方手册官方链接：自定义机器人的创建和安装-钉钉开放平台此步骤可以得到两个关键参数：Webhook（机器人的通信网址）：https://oapi.dingtalk.com/robot/send?############（如这样）secret（加签未解密密钥）：SECe2######################
AI 时代，学习 Java 应如何入手？琢磨先生David 人工智能 java
一、Java的现状：生态繁荣与AI融合的双重机遇在2025年的技术版图中，Java依然稳坐企业级开发的“头把交椅”。根据行业统计，Java在全球企业级应用中的市场份额仍超过65%，尤其在微服务架构、大数据平台和物联网（IoT）领域占据核心地位。随着云原生技术的普及，Java生态正经历新一轮进化：轻量化框架通过无服务器架构优化，启动速度提升300%，内存占用降低50%，使得Java在容器化部署中更具
Java 处理 json 格式数据解析为 csv 格式李昊哲小课数据分析 Java 大数据 java json 开发语言大数据数据分析
Java处理json格式数据解析为csv格式如果不使用JSON工具库，你可以手动解析JSON格式字符串并将其转换为CSV格式字符串。以下是一个简单示例，展示如何实现这一功能。示例代码下面的示例代码手动处理JSON字符串，将其转换为CSV格式字符串：/***接收JSON字符串，去掉开头和结尾的方括号，按对象划分。*通过extractKeys方法提取字段名，添加到CSV的第一行。*逐项解析JSON对象
深度学习-130-RAG技术之基于Anything LLM搭建本地私人知识库的应用策略问题总结(一) 皮皮冰燃深度学习深度学习人工智能 RAG
文章目录1AnythingLLM的本地知识库1.1本地知识库应用场景1.2效果对比及思考1.3本地体现在哪些方面1.3.1知识在本地1.3.2分割后的文档在本地1.3.3大模型部署运行在本地2问错问题带来的问题2.1常见的问题2.2原因分析3为什么LLM不使用我的文件？3.1LLM不是万能的【omnipotent】3.2LLM不会自省【introspect】3.3AnythingLLM是如何工作的
设备树学习（二十三、番外篇-中断子系统之softirq）奔跑的小刺猬设备树设备树原理和实现
既然开始学了，那么还是一次把中断的所有知识都系统的学一下。刚好有蜗窝大神的博客做指引。http://www.wowotech.net/irq_subsystem/soft-irq.html一、前言对于中断处理而言，linux将其分成了两个部分，一个叫做中断handler（tophalf），是全程关闭中断的，另外一部分是deferabletask（bottomhalf），属于不那么紧急需要处理的事情
http框架核心之ngx_http.c源码分析 qiuhui00 nginx源码分析 nginx 源码分析 http框架
ngx_http.c内主要实现了一个模块:ngx_http_module。ngx_http_module是nginx的http框架的一部分，它是所有http模块能够被加载的唯一入口，承担了http块配置解析，合并，以及http框架及其相关数据结构的初始化。它本身是NGX_CORE_MODULE类型，只有一个指令，就是http，如下所示:staticngx_command_tngx_http_com
Hyperlane：Rust 生态中的轻量级高性能 HTTP 服务器库，助力现代 Web 开发 LTPP rust http 服务器开发语言后端前端面试
Hyperlane：Rust生态中的轻量级高性能HTTP服务器库，助力现代Web开发在Rust生态系统中，Hyperlane是一个备受关注的HTTP服务器库，以其轻量级、高性能和易用性脱颖而出。无论你是想快速构建一个高效的Web服务，还是需要支持实时通信的现代应用，Hyperlane都能成为你的理想选择。它不仅简化了网络服务的开发，还提供了强大的功能支持，如HTTP请求解析、响应构建、TCP通信，
代替Windows系统的最佳系统开发：开源、国产与跨平台的选择指南夏末之花 windows 开源
近年来，随着技术自主化和隐私安全需求的提升，越来越多的用户开始寻求Windows系统的替代方案。本文结合国内外热门操作系统及开发工具，分析其核心优势与适用场景，助你找到最适合的开发与日常使用平台。一、开源之王：Linux发行版1.Ubuntu与LinuxMint作为最受欢迎的Linux发行版，Ubuntu和LinuxMint以用户友好性著称，尤其适合从Windows迁移的用户。其内置的软件包管理器
3DMAX点云算法：实现毫米级BIM模型偏差检测（附完整代码）夏末之花人工智能
摘要本文基于激光雷达点云数据与BIM模型的高精度对齐技术，提出一种融合动态体素化与多模态特征匹配的偏差检测方法。通过点云预处理、语义分割、模型配准及差异分析，最终实现建筑构件毫米级偏差的可视化检测。文中提供关键代码实现，涵盖点云处理、特征提取与深度学习模型搭建。一、核心算法流程点云预处理与特征增强去噪与下采样：采用统计滤波与体素网格下采样，去除离群点并降低数据量。语义分割：基于PointNet++
Python-有效字母异位词 m0_37763377 python 哈希算法算法数据结构
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SelectDB 实时分析性能突出，宝舵成本锐减与性能显著提升的双赢之旅 SelectDB技术团队大数据物联网 doris selectdb 人工智能电商场景数据分析
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多线程之--2种办法让HashMap线程安全多线程之--synchronized 和reentrantlock的优缺点多线程之--2种JAVA乐观锁的比较( NonfairSync VS. FairSync) HashMap不是线程安全的,往往在写程序时需要通过一些方法来回避.其实JDK原生的提供了2种方法让HashMap支持线程安全.
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