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冒泡、选择、插入排序：三大基础排序算法深度解析（C语言实现） xienda 算法排序算法数据结构
在算法学习道路上，排序算法是每位程序员必须掌握的基石。本文将深入解析冒泡排序、选择排序和插入排序这三种基础排序算法，通过C语言代码实现和对比分析，帮助读者彻底理解它们的差异与应用场景。算法原理与代码实现1.冒泡排序（BubbleSort）工作原理：通过重复比较相邻元素，将较大元素逐步"冒泡"到数组末尾。voidbubbleSort(intarr[],intn){ for(inti=0;iarr[
高效批量单词翻译工具的设计与应用
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：在信息技术飞速发展的今天，批量单词翻译工具通过计算机的数据处理能力，大大提高了语言学习和文字处理的效率。用户通过简单输入单词列表到一个文本文件，并运行翻译程序，即可获得翻译结果并保存至指定文件。该工具集成了内置或外部翻译引擎，利用自然语言处理技术实现快速准确的翻译，并可能提供词性识别等附加功能。尽管机器翻译无法完全取代人工校对，但它为用户提供了一种高效的翻译解
嵌入式系统LCD显示模块编程实践
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本文档提供了一个具有800x480分辨率的3.5英寸液晶显示模块LW350AC9001的驱动程序代码，以及嵌入式系统中使用C/C++语言进行硬件编程的实践指南。该模块的2mm厚度使其适用于空间受限的便携式设备。内容包括驱动程序源代码、硬件控制接口使用方法，以及如何在嵌入式系统中进行图形处理、电源管理与性能优化。1.嵌入式系统原理1.1嵌入式系统概念嵌入式系统是
分布式学习笔记_04_复制模型 NzuCRAS 分布式学习笔记架构后端
常见复制模型使用复制的目的在分布式系统中，数据通常需要被分布在多台机器上，主要为了达到：拓展性：数据量因读写负载巨大，一台机器无法承载，数据分散在多台机器上仍然可以有效地进行负载均衡，达到灵活的横向拓展高容错&高可用：在分布式系统中单机故障是常态，在单机故障的情况下希望整体系统仍然能够正常工作，这时候就需要数据在多台机器上做冗余，在遇到单机故障时能够让其他机器接管统一的用户体验：如果系统客户端分布
Python多版本管理与pip升级全攻略：解决冲突与高效实践码界奇点 Python python pip 开发语言 python3.11 源代码管理虚拟现实依赖倒置原则
引言Python作为最流行的编程语言之一，其版本迭代速度与生态碎片化给开发者带来了巨大挑战。据统计，超过60%的Python开发者需要同时维护基于Python3.6+和Python2.7的项目。本文将系统解决以下核心痛点：如何安全地在同一台机器上管理多个Python版本pip依赖冲突的根治方案符合PEP标准的生产环境最佳实践第一部分：Python多版本管理核心方案1.1系统级多版本共存方案Wind
数字孪生技术为UI前端注入新活力：实现产品设计的沉浸式体验 ui设计前端开发老司机 ui
hello宝子们...我们是艾斯视觉擅长ui设计、前端开发、数字孪生、大数据、三维建模、三维动画10年+经验!希望我的分享能帮助到您!如需帮助可以评论关注私信我们一起探讨!致敬感谢感恩!一、引言：从“平面交互”到“沉浸体验”的UI革命当用户在电商APP中翻看3D家具模型却无法感知其与自家客厅的匹配度，当设计师在2D屏幕上绘制汽车内饰却难以预判实际乘坐体验——传统UI设计的“平面化、静态化、割裂感”
Java设计模式实战：高频场景解析与避坑指南 mckim_ 笔记学习 java 设计模式
引言设计模式是软件开发的基石，但许多开发者面对23种模式时容易陷入“学完就忘”或“滥用模式”的困境。本文从工业级项目视角出发，精选10种高频设计模式，结合真实代码案例与主流框架应用，帮你建立模式思维，拒绝纸上谈兵。一、创建型模式：告别new的暴力美学1.工厂方法模式（FactoryMethod）核心痛点：对象创建逻辑散落各处，难以统一管理。场景案例：电商平台需要支持多种支付方式（支付宝、微信、银联
C# 设计模式（结构型模式）：组合模式硅谷调试员玩转C#设计模式 c#设计模式组合模式
C#设计模式（结构型模式）：组合模式在软件设计中，有时我们需要处理的是一组对象，而这些对象既可以是单独的元素，也可以是由多个子元素组成的复合体。这时，组合模式（CompositePattern）便能提供帮助。它允许客户端将单个对象和对象集合统一对待，从而简化了树形结构的管理。1.组合模式的定义组合模式是一个结构型设计模式，主要用于将多个对象组合成树形结构，以表示“部分-整体”的层次关系。通过组合模
《Java前端开发全栈指南：从Servlet到现代框架实战》
前言在当今Web开发领域，Java依然是后端开发的主力语言，而随着前后端分离架构的普及，Java开发者也需要掌握前端技术栈。本文将全面介绍JavaWeb前端开发的核心技术，包括传统Servlet/JSP体系、现代前端框架集成方案，以及全栈开发的最佳实践。通过本文，您将了解如何构建现代化的JavaWeb应用前端界面。一、JavaWeb前端技术演进1.1传统技术栈Servlet：JavaWeb基础，处
盲超分的核心概念小冷爱读书数学建模盲超分超分重建
一、盲超分的本质与数学建模1.退化过程的数学表达低分辨率图像（LR）可看作高分辨率图像（HR）经过退化模型后的结果：：观测到的低分辨率图像：待恢复的高分辨率图像：模糊核（BlurKernel）⊗：卷积操作↓：下采样（步长为）：加性噪声（如高斯噪声、泊松噪声等）盲超分的核心问题：在未知、、的情况下，从估计。2.为什么传统超分方法会失效？传统方法（如SRCNN、EDSR）假设退化是固定的（如双三次下采
LLM中最后一个词语的表征（隐藏状态）通常会融合前面所有词语的信息吗？ ZhangJiQun&MXP 教学 2024大模型以及算力 2021 AI python 机器学习算法深度学习人工智能
LLM中最后一个词语的表征（隐藏状态）通常会融合前面所有词语的信息吗？在大语言模型（LLM）中，最后一个词语的表征（隐藏状态）通常会融合前面所有词语的信息，这是由LLM的核心架构（以Transformer为基础）决定的，具体可以从以下角度理解：1.核心机制：自注意力（Self-Attention）的作用现代LLM（如GPT系列、Qwen等）均基于Transformer架构，其核心是自注意力机制。在
深度学习模型表征提取全解析 ZhangJiQun&MXP 教学 2024大模型以及算力 2021 AI python 深度学习人工智能 python embedding 语言模型
模型内部进行表征提取的方法在自然语言处理（NLP）中，“表征（Representation）”指将文本（词、短语、句子、文档等）转化为计算机可理解的数值形式（如向量、矩阵），核心目标是捕捉语言的语义、语法、上下文依赖等信息。自然语言表征技术可按“静态/动态”“有无上下文”“是否融入知识”等维度划分一、传统静态表征（无上下文，词级为主）这类方法为每个词分配固定向量，不考虑其在具体语境中的含义（无法解
GoView 强势入驻 GitCode：拖拽低代码，打造高颜值数据大屏 GitCode 代码君 gitcode 低代码开源
信息可视化时代，数字大屏日益成为展示核心KPI、运营状态、监控预警的主流形式。然而，用传统方式开发一个定制化数字大屏需要解决多少问题？1.繁复的数据源集成，各种不同的协议和格式……2.让人晕头转向的可视化逻辑，调动艰难的样式、布局、动画，和往往难以统一的风格3.牵一发而动全身的代码结构，就想换个主题色结果开启的全局CSS大冒险……现在，一个开源项目即可搞定上述问题——拖拽式低代码数字可视化平台Go
LLM的表征做减法的是什么，自然语言是一个矩阵，怎么进行减法的 ZhangJiQun&MXP 教学 2024大模型以及算力 2021 AI python 计算机视觉人工智能机器学习算法深度学习
LLM的表征做减法的是什么，自然语言是一个矩阵，怎么进行减法的有个假设：就是最后一个词语融合了前面词语的信息减法操作主要用于提取模型内部表征中的"诚实性"概念向量。具体来说，这是通过对比诚实和不诚实场景下的模型隐藏状态实现的。importtorchfromtransformersimportAutoModelForCausalLM,AutoTokenizer,AutoConfigimportnum
2025年渗透测试面试题总结-2025年HW(护网面试) 43（题目+回答）独行soc 2025年护网面试职场和发展 linux 科技渗透测试安全护网
安全领域各种资源，学习文档，以及工具分享、前沿信息分享、POC、EXP分享。不定期分享各种好玩的项目及好用的工具，欢迎关注。目录2025年HW(护网面试)431.自我介绍与职业规划2.Webshell源码级检测方案3.2025年新型Web漏洞TOP54.渗透中的高价值攻击点5.智能Fuzz平台架构设计6.堆栈溢出攻防演进7.插桩技术实战应用8.二进制安全能力矩阵9.C语言内存管理精要10.Pyth
第一次在CSDN 使用Markdown编辑页，就看到了完美的语法，在此处，我记录一下撰卢编辑器笔记
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Tomcat：Java Web应用的幕后英雄互联网动态分析 tomcat
在当今数字化浪潮中，Java作为一门成熟且广泛应用的编程语言，支撑着无数企业级应用和互联网服务的稳定运行。而在JavaWeb开发领域，Tomcat无疑是一个举足轻重的存在，它宛如一位默默耕耘的幕后英雄，为众多Web应用提供了可靠的运行环境。Tomcat的起源与发展Tomcat的故事始于1999年，当时SunMicrosystems（后被Oracle收购）与Apache软件基金会合作，旨在为Java
【亲测免费】 S7-1200PLC使用SCL语言编程实现数控G代码指令编程控制苗璋希Eldwin
S7-1200PLC使用SCL语言编程实现数控G代码指令编程控制资源介绍本仓库提供了一个资源文件，标题为：S7-1200PLC使用SCL语言编程实现数控G代码指令编程控制(附上源程序).pdf。该资源文件详细介绍了如何使用S7-1200PLC的SCL（StructuredControlLanguage）语言进行编程，以实现数控G代码指令的编程控制。资源中不仅包含了详细的理论说明，还附带了完整的源程
【Android】安卓四大组件之内容提供者（ContentProvider）：从基础到进阶 m0_59734531 Android android Java ContentProvider 安卓四大组件
你手机里的通讯录，存储了所有联系人的信息。如果你想把这些联系人信息分享给其他App，就可以通过ContentProvider来实现。。一、什么是ContentProvider‌ContentProvider‌是Android四大组件之一，负责实现‌跨应用程序的数据共享与访问‌，通过统一接口封装数据存储细节，提供标准化操作方式。其中主要功能包括：数据抽象层：将应用内部的数据（如SQLite数据库、文
c++中迭代器的本质三月微风 c++开发语言
C++迭代器的本质与实现原理迭代器是C++标准模板库(STL)的核心组件之一，它作为容器与算法之间的桥梁，提供了统一访问容器元素的方式。下面从多个维度深入解析迭代器的本质特性。一、迭代器的基本定义与分类迭代器的本质迭代器是一种行为类似指针的对象，用于遍历和操作容器中的元素。它提供了一种统一的方式来访问不同容器中的元素，而无需关心容器的具体实现细节。标准分类体系C++标准定义了5种迭代器类型，按功能
AI MCP教程之什么是 MCP？利用本地 LLM 、MCP、DeepSeek 集成构建您自己的 AI 驱动工具知识大胖 NVIDIA GPU和大语言模型开发教程人工智能 mcp deepseek
介绍利用模型上下文协议(MCP)的工具吸引了我们的注意力—将AI变成触手可及的生产力引擎。它们巧妙、高效，让人难以抗拒。但如果您可以将这样的功能添加到自己的工具中，会怎么样呢？在本指南中，我将引导您构建一个具有本地运行的大型语言模型(LLM)和MCP集成的AI工具-让您以类似的方式自动执行利用MCP的工具您喜欢的任务。推荐文章《AnythingLLM教程系列之12AnythingLLM上的Olla
24GB GPU 中的 DeepSeek R1：Unsloth AI 针对 671B 参数模型进行动态量化知识大胖 NVIDIA GPU和大语言模型开发教程人工智能 deepseek ollama
简介最初的DeepSeekR1是一个拥有6710亿个参数的语言模型，UnslothAI团队对其进行了动态量化，将模型大小减少了80%（从720GB减少到131GB），同时保持了强大的性能。当添加模型卸载功能时，该模型可以在24GBVRAM下以低令牌/秒的推理速度运行。推荐文章《本地构建AI智能分析助手之01快速安装，使用PandasAI和Ollama进行数据分析，用自然语言向你公司的数据提问为决策
Llama-Omni会说话的人工智能“语音到语音LLM” 利用低延迟、高质量语音转语音 AI 彻底改变对话方式（教程含源码）知识大胖 NVIDIA GPU和大语言模型开发教程 llama 人工智能 nvidia llm
介绍“单靠技术是不够的——技术与文科、人文学科的结合，才能产生让我们心花怒放的成果。”——史蒂夫·乔布斯近年来，人机交互领域发生了重大变化，尤其是随着ChatGPT、GPT-4等大型语言模型(LLM)的出现。虽然这些模型主要基于文本，但人们对语音交互的兴趣日益浓厚，以使人机对话更加无缝和自然。然而，实现语音交互而不受语音转文本处理中常见的延迟和错误的影响仍然是一个挑战。关键字：Llama-Omni
NVIDIA 系列之使用生成式 AI 增强 ROS2 机器人技术：使用 BLIP 和 Isaac Sim 进行实时图像字幕制作知识大胖 NVIDIA GPU和大语言模型开发教程人工智能机器人
简介在快速发展的机器人领域，集成先进的AI模型可以显著增强机器人系统的功能。在本博客中，我们将探讨如何在ROS2（机器人操作系统2）环境中利用BLIP（引导语言图像预训练）模型进行实时图像字幕制作，并使用NVIDIAIsaacSim进行模拟。我们将介绍如何实现一个ROS2节点，该节点订阅摄像头源、应用BLIP模型进行图像字幕制作，并实时显示结果。这种集成展示了生成式AI在增强人机交互方面的强大功能
多态与虚函数详解 tkevinjd c++开发语言多态虚函数
多态（Polymorphism）是面向对象编程（OOP）的三大特性之一（另外两个是封装和继承）。多态的意思是“多种形态”，它允许不同的对象对同一消息作出不同的响应。简单来说，多态是指通过统一的接口调用不同的实现。1.多态的核心思想多态的核心思想是：同一操作作用于不同的对象，可以有不同的解释，产生不同的结果。例如，动物都会“叫”，但不同的动物（如猫、狗）的叫声是不同的。通过多态，我们可以用统一的“叫
C++中NULL等于啥奇妙之二进制嵌入式/Linux #C++编程法则 c++开发语言
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使用NVIDIANeRF将2D图像转换为逼真的3D模型（Python）NeuralRadianceFields（NeRF）是一种强大的方法，可以将2D图像转换为逼真的3D模型。它使用神经网络来建模场景的辐射场，并通过渲染多个视角的图像来重建3D模型。在本文中，我们将使用Python和NVIDIANeRF库来实现这一过程。首先，我们需要安装所需的库。我们可以通过以下命令使用pip安装NVIDIANe
Webpack5 多页面实践
特性维度单页面应用-SPA多页面统一目录-MPA多页面单独部署-MPA入口数量单个，只有一个HTML文件多个，多个HTML文件多个，多个HTML文件，分别打包输出资源输出结构所有资源输出到统一目录（如js/,css/）所有页面的资源共用js/,css/等目录每页资源放在各自目录（如index/js/,index/css/）公共资源复用高：依赖打入主包或懒加载chunk，资源完全共享中：可通过spl
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本文聚焦讲解如何通过C语言构造并发送一个最小化的DNS请求，特别以dns_client_commit()函数为主线，带你一步步理解DNS请求的构造过程。为什么要学习DNS报文构造？我们平时在浏览器里输入一个网址（比如www.baidu.com），浏览器其实背后会通过操作系统的DNS模块发送一个查询请求，将域名解析为IP地址。而如果我们手动用C语言自己构造DNS请求，我们可以更深刻地理解底层网络通信
C语言手写简易 DNS 客户端（接收部分）（Charon） c语言开发语言
本文通过纯C语言手动构造DNS请求报文，使用UDP协议发送到公共DNS服务器，并接收响应，完整演示DNS请求流程。主流程：dns_client_commit()这是整个流程的核心函数，下面我们按顺序拆解每一步的逻辑，尤其突出发送sendto与接收recvfrom的设计思路和实现。第一步：创建UDP套接字intsockfd=socket(AF_INET,SOCK_DGRAM,0);if(sockfd
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