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奔跑吧邓邓子
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- 【leetcode刷题版】哈希表
学废了wuwu
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- 【leetcode刷题版】回溯算法
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- 【动手学运动规划】2.6 Reeds Shepp曲线
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我出来打工,我不惦记钱,我惦记什么?—武林外传黄豆豆代码及环境配置:请参考环境配置和代码运行!ReedsShepp,通常简称为RS曲线,是一种用于路径规划的算法,由J.A.Reeds和L.A.Shepp在1990年的论文《OptimalPathsforaCarThatGoesBothForwardsandBackwards》中提出。该算法主要用于描述机器人或车辆在平面上的运动轨迹,特别是在需要考虑
- 使用django调用deepseek api,搭建ai网站
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- 避免死锁的方式
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1、加锁顺序保持一致2、加锁不成功,立即释放所有抢占到的锁3、银行家算法银行家算法:使用向量维护所有闲置资源每个进程不断申请的资源向量已知比如P0进程需要申请a向量,还需要申请b向量P1进程需要申请c向量,还需要申请d向量通过预判演算出一种安全序列,谁先申请谁后申请,谁先释放,释放后在申请。争取实现资源的最大化利用。但是这种算法不现实,因为每个进程申请的资源是不可预知。每个进程请求资源时,先预判是
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指掀涛澜天下惊
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什么是纹理,简单理解叫贴图,比如现在一张1920X1080图片要显示在1920X1080的窗口上,那么图片像素与窗口一一对应简单的复制粘贴。如果图片大小与目标大小不一样时通过某种算法实现显示目标窗口上,这就叫纹理过滤。纹理坐标范围0到1,原点在左下角使用d3d12窗口显示一张图片,如果用gdi+现实简单多了,调用一个函数就可以解决。1.读取图片信息大小,像素深度BPP,d3d12所要的格式,数据。
- 深入了解React Fiber:React的新架构
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ReactFiber是React16引入的一种全新的协调引擎,旨在解决旧版React在性能和灵活性方面的不足。本文将深入探讨ReactFiber的工作原理、其背后的设计理念,以及它如何提升应用的性能。我们会用通俗易懂的语言,帮助你轻松理解这个复杂的概念,并通过代码示例来进一步解释。1.什么是ReactFiber?ReactFiber是对React核心算法的一次彻底重构。旧版的React使用的是“S
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- DeepSeek技术解析:降本增效的“双刃剑”如何重塑AI产业?
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DeepSeek技术解析:降本增效的“双刃剑”如何重塑AI产业?正面影响分析算力需求与成本大幅降低DeepSeek通过算法优化(如稀疏计算、知识蒸馏)和模型压缩技术,将云端训练算力需求降至传统大模型的35%,车端推理芯片需求减少至65%。例如,某车企使用高通8650平台后,智驾系统成本显著下降。这种优化使得中小企业能以更低成本部署AI,甚至支持本地化私有化部署(如金融行业案例),同时减少对英伟达高
- DeepSeek:突破闭源封锁,引领大模型新时代
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近年来,人工智能领域蓬勃发展,大模型作为其中的核心技术,其重要性不言而喻。然而,大模型的训练和部署往往面临着硬件依赖性强、成本高昂、效率低下等挑战。DeepSeek的出现,为解决这些问题提供了全新的思路和方案。DeepSeek的核心优势:1.减少硬件依赖:DeepSeek通过算法优化和架构创新,降低了对高性能硬件的依赖,使得大模型的训练和部署可以在更广泛的硬件平台上进行,极大地降低了应用门槛。**
- 【Qt】13 计算器核心解析算法(中)
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- python阈值计算_基于Python的阈值分割算法实现(二)
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引言前文我们讨论了关于实现OTSU算法的问题,该算法主要是针对于特征值阈值的确定,这个值可以用于论文讨论和说明。但实际情况中,我们需要对图像进行各种滤波,预处理,那么此时我们可能需要一种带坐标和投影的分割结果,本文就将带大家实现对图像进行阈值分割后进行结果的输出。本文代码共包含了四种不同的分割算法,分别是三角阈值分割法、Riddler-Calvard分割法、自适应局部均值分割法、自适应局部高斯分割
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DeepSpeech简介与音频转文本实践DeepSpeech是由Mozilla开发的一种开源语音识别引擎,基于深度学习技术,采用端到端架构,可以高效地将语音转换为文本。其核心算法受BaiduDeepSpeech论文启发,使用RecurrentNeuralNetwork(RNN)处理语音数据。一、DeepSpeech的原理1.核心组件声学模型:将语音波形转换为概率分布表示。语言模型:对语音识别结果进
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yolov12官方框架:sunsmarterjie/yolov12【算法介绍】在C++中使用纯OpenCV部署YOLOv12进行目标检测是一项具有挑战性的任务,因为YOLOv12通常是用PyTorch等深度学习框架实现的,而OpenCV本身并不直接支持加载和运行PyTorch模型。然而,你可以通过一些间接的方法来实现这一目标,比如将PyTorch模型转换为ONNX格式,然后使用OpenCV的DNN
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贪心算法1.贪心介绍2.贪心本质3.最优装载问题(1)问题分析(2)算法实现(3)算法分析1.贪心介绍贪心算法总是做出当前最好的选择,期望通过局部最优选择得到全局最优的解决方案。但贪心不是从整体最优来考虑的,一旦做出选择,不会再改变,只能达到某种意义上的局部最优。简记为:想要当下最好的,但会导致目光短浅2.贪心本质应用情景:当出现两个特性——贪心选择性质和最优子结构性质时可用。(1)贪心选择性质:
- 时序差分(TD)算法:
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TD算法:小猴子每走1步,看一下这个路口的V值,还有获得的奖励r;回到原来的路口,把刚刚看到的V值和奖励r进行运算,估算出V值。和蒙地卡罗(MC)不同:TD算法只需要走N步。就可以开始回溯更新。和蒙地卡罗(MC)一样:小猴需要先走N步,每经过一个状态,把奖励记录下来。然后开始回溯。那么,状态的V值怎么算呢?其实和蒙地卡罗一样,我们就假设N步之后,就到达了最终状态了。假设“最终状态”上我们之前没有走
- python-leetcode 43.二叉搜索树中第K小的元素
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题目:给定一个二叉搜索树的根节点root,和一个整数k,请设计算法,查找其中第K小的元素(从1开始计数)方法一:中序遍历叉搜索树具有如下性质:结点的左子树只包含小于当前结点的数。结点的右子树只包含大于当前结点的数。所有左子树和右子树自身必须也是二叉搜索树二叉树的中序遍历即按照访问左子树——根结点——右子树的方式遍历二叉树;在访问其左子树和右子树时,我们也按照同样的方式遍历;直到遍历完整棵树。因为二
- 力扣hot100——分割回文子串 + 回溯算法总结(算法代码模板)
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力扣hot100算法leetcode回溯算法
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- 支持向量机 (Support Vector Machine, SVM)
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- 计算机二级公共基础知识考点整理,超全面,超全面
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数据结构算法java
第一章数据结构与算法经过对部分考生的调查以及对近年真题的总结分析,笔试部分经常考查的是算法复杂度、数据结构的概念、栈、二叉树的遍历、二分法查找,读者应对此部分进行重点学习。详细重点学习知识点:1.算法的概念、算法时间复杂度及空间复杂度的概念2.数据结构的定义、数据逻辑结构及物理结构的定义3.栈的定义及其运算、线性链表的存储方式4.树与二叉树的概念、二叉树的基本性质、完全二叉树的概念、二叉树的遍历5
- 共识算法 —— DPoS
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区块链共识算法区块链算法
定义2014年4月由Bitshares的首席开发者DanLarimer提出。DPoS的全称是DelegatedProofofStake代理权益证明,它是由持有币的人选出一定数量(一般是101个,不一定,由项目方决定,不能少于11个)的代表节点(受托人)来运营网络(类似于人民群众选举出来的人大代表,由人大代表来维护人民的权益)。受托节点有记账的权力(也就是有生成区块、验证交易、区块上链的权限),但是
- rust笔记10-多线程
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rustrust笔记开发语言
在Rust中,Sync和Send是用于多线程编程的两个关键trait,它们帮助确保线程安全和数据同步。Send和SyncTraitSend:表示类型的所有权可以在线程间安全传递。如果一个类型实现了Send,它的实例可以从一个线程移动到另一个线程。大多数类型都实现了Send,但像Rc这样的类型没有实现Send,因为它的引用计数不是线程安全的。Sync:表示类型的引用可以在线程间安全共享。如果一个类型
- 【matlab数学建模项目】matlab实现HSV空间的森林火灾监测系统——森林火灾监测系统
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matlab精品科研项目数学建模matlab开发语言科研项目算法美赛全国大学生数学建模竞赛
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- 力扣每日一题【算法学习day.133】
南宫生
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前言###我做这类文章一个重要的目的还是记录自己的学习过程,我的解析也不会做的非常详细,只会提供思路和一些关键点,力扣上的大佬们的题解质量是非常非常高滴!!!习题1.设计跳表题目链接:1206.设计跳表-力扣(LeetCode)题面:代码:classSkiplist{int[]arr;publicSkiplist(){arr=newint[20005];}publicbooleansearch(i
- filelock,一个超酷的 Python 库!
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Pythonfilelock库是一个用于文件锁定的工具,可以帮助开发者在多线程或多进程环境中管理文件的并发访问,避免数据竞争和冲突。本文将介绍如何安装和使用Pythonfilelock库,以及它的特性、基本功能、高级功能、实际应用场景和总结部分。安装可以使用pip工具轻松安装Pythonfilelock库:pipinstallfilelock安装完成后,可以在项目中导入filelock模块:fro
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- JVM 不稳定参数
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-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" {
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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
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
.UPPER(字符串) 将字符串转为大写
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- Mockito异常测试实例
bijian1013
java单元测试mockito
Mockito异常测试实例:
package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
import static org.mockito.Mockito.when;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import org.mockito.
- 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?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【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:
top - 21:22:04 up 1 day, 23:49, 1 user, load average: 1.10, 1.66, 1.99
Tasks: 202 total, 4 running, 198 sl
- 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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angular.injector
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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* 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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每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
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在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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- C语言学习homework1
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0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
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- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
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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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junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
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Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
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这一点太重要了,尤其是对开发人员,至少对于我来说很重要,这意味着Unix 下一堆好用的工具都可以随手捡到。如果你是个 wi
- 位运算、异或的实际应用
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- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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- tomcat7性能调优(01)
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Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
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O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
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