两个点第4页

(每日一题) 力扣 2418. 按身高排序

下标排序法（当前实现）关键代码解析索引初始化优化自定义排序规则结果重构复杂度对比表性能实测数据扩展应用多条件排序实现总结LeetCode2418.按身高排序｜双解法对比与下标排序的精妙设计问题描述给定两个等长数组

誓约酱·2025-03-18 02:53

Linux企业实战-----LVS+keepalived负载均衡集群

用LVS实现负载均衡实现步骤：#若在虚拟环境中需执行此步骤创建两个新的虚拟机，VMWARE可忽略此步骤真实主机:cd/var/lib/libvirt/images/lsqemu-imgcreate-fqcow2

Yang5208·2025-03-18 02:52

当你简历有一个agent项目如何准备问答

以下是我的简历上的项目描述：核心技术与创新点为什么需要Agent？

喂喂喂喂位·2025-03-18 02:51

算法题解——请根据二叉树的前序遍历，中序遍历恢复二叉树，并打印出二叉树的右视图

中序遍历恢复二叉树，并打印出二叉树的右视图题目描述如下：请根据二叉树的前序遍历，中序遍历恢复二叉树，并打印出二叉树的右视图输入：[1,2,4,5,3],[4,2,5,1,3]返回值：[1,3,5]本题目可以分为两个部分重构二叉树打印二叉树的右视图

就叫乾龙呀丶·2025-03-18 01:50

量子神经网络（Quantum Neural Network）：结合量子计算的 AI 新探索

一、引言在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）和量子计算成为了两个备受关注的领域。

盼达思文体科创·2025-03-18 01:20

AI 革命再提速：从 Manus 封停到 OpenAI 开源，技术竞赛与伦理博弈下的产业变局

这场技术竞赛与伦理博弈交织的产业变局，正将AI革命推向新的临界点。一、技术突围与平台博弈：Manus事件的双重隐喻Manus

zhz5214·2025-03-18 01:19

高项：2016年3月7日作业（第1章、第2章）

高项：2016年3月7日作业（第1章、第2章）第1章信息化基础知识1.1.1信息1、信息的概念存在两个基本的层次，即本体论层次和认识论层次。

weixin_34384681·2025-03-18 01:48

【多模态处理篇五】【DeepSeek文档解析：PDF/Word智能处理引擎】

举个真实场景：法务小姐姐用这个工具处理200页的英文合同时，5分钟就能提取出关键条款、风险点、履约时间线，效率直接翻10倍！一、核心技术解析：文档处理的"庖丁解

再见孙悟空_·2025-03-18 01:48

java面试合集

本专栏旨在覆盖从Java基础到高级技术点，以及实战经验分享，为不同层次的Java开发者提供一站式面试资源。《Java面试合集》专栏的设计需要兼顾技术深度、实战场景与行业趋势，采

云端源想·2025-03-18 01:47

【芯片验证】面试题·对深度为60的数组进行复杂约束的技巧

面试题目classA中一个长度为60的随机数组randintarr[60]，如何写约束使得：1.每个元素的值都在(0,100]之间，且互不相等；2.最少有三个元素满足勾股数要求，比如数组中包含3,4,5三个点；

尼德兰的喵·2025-03-18 01:46

【算法学习之路】11.并查集

一.简介查找两个元素是否在一个（树形）集合中二.基础并查集一开始：所有的元素相互独立，每个元素单独成树给

零零时·2025-03-18 01:16

前端知识点---一行代码检测数据类型(javascript)

typeof只能检测基本数据类型和函数,instanceof不能检测基本数据类型如何一句话检测数据类型呢?function_typeof(value){returnObject.prototype.toString.call(value).slice(8,-1).toLowerCase();}结果是一个全为小写的字符串下面来一步一步分析这段代码:原型链解析Object是原型链中最上层的构造函数，但

*星之卡比*·2025-03-18 01:15

考研数学二：函数、极限与连续知识架构与易错点全解析

一、函数模块易错点与考题预测易错点1：忽略函数定义域的隐含条件例题：设函数(f(x)=\sqrt{\ln(1-x)}+\frac{1}{\sqrt{x+2}})，求定义域。

竹木有心·2025-03-18 01:15

学生成绩管理系统（C语言综合应用）（适合初学者，代码每一步都有详细注释）

/*━━━━━━学生成绩管理系统（综合应用）━━━━━━*/这是是基础版的，没有用到链表，而是使用数组存储学生信息此版本运用了以下C语言核心知识点：结构体：structStudent定义学生数据类型，含

仙要有对象·2025-03-18 00:14

RAG数据嵌入和重排序：如何选择合适的模型

RAG模型的核心在于两个关键步骤：数据嵌入（Embedding）和重排序（Re-ranking）。这两个步骤的选择和优化对于模型的性能至关重要。本文将探讨如何选择合适的模型来实现高效的数据

从零开始学习人工智能·2025-03-18 00:12

macbook air怎么安装python_Python3安装完全攻略 Mac篇-Go语言中文社区

版本都是2.X版本，虽然不影响老版本项目的运行，但是python最新的3.X版本的一些语法与2.X版本并不相同，网上的教程大神们也肯定都更新出了最新版的教程，我们不论是学习还是使用，当然用最新版会更好一点。

郑丢丢·2025-03-18 00:42

PyTorch 模型剪枝实例教程一、非结构化剪枝

而众所周知，生物神经网络使用高效的稀疏连接（生物大脑神经网络balabala啥的都是稀疏连接的），考虑到这一点，为了减少内存、容量和硬件消耗，同时又不牺牲模型预测的精度，在设备上部署轻量级模型，并通过私有的设备

小风_·2025-03-18 00:41

文件上传漏洞总结（含原因+防御措施）+白名单+黑名单+内容、头+解析漏洞/修补方案

后端黑名单绕过特殊解析后缀.htaccess解析大小写绕过点绕过空格绕过::$DATA绕过配合解析漏洞(*待补充)双后缀名绕过白名单绕过MIME绕过%00截断0x00截断0x0a截断内容及其他绕过?

南部余额·2025-03-17 23:04

上传本地项目到GitHub

GitBash1.cd进入项目所在路径2.输入gitinit在当前项目的目录中生成本地的git管理（当前目录下出现.git文件夹）3.输入gitadd.将项目上的文件添加到仓库中注意add后面有个空格，后面还有个点4

shi_jiaye·2025-03-17 22:26

JavaScript松散比较与严格比较

在JavaScript中，==（双等号）和===（三等号）都用于比较两个值，但它们的比较方式有显著区别。以下是它们的详细对比：1.

hzw0510·2025-03-17 22:24

JAVA中运算符要注意的地方

本文章主要突出其与C语言的区别1.增量运算符+=-=*=%=1.a+=1.0a+=1.0;a=(int)(a+1.0);这两个等价而不是单纯的等价于a=a+1.02.a=a++publicstaticvoidmain

优雅的落幕·2025-03-17 22:53

证券交易系统核心技术解析：LinkTrader 的毫秒级响应架构与风控实践

一、行业痛点：为什么传统交易系统正在被淘汰？2024年，证券行业guweng22346的技术竞争已从“功能完备”转向**“速度+智能”的极限博弈**。

Ashlee_code·2025-03-17 21:19

pytorch 天花板级别的知识点你可以不会用但是不能不知道

以下是PyTorch的高级知识点，详细且全面：1.模型优化与加速1.1混合精度训练定义：使用半精度（FP16）和单精度（FP32）混合训练，减少内存占用并加速计算。

小赖同学啊·2025-03-17 21:17

【数学基础】第十三课：参数估计

1.1.参数估计和假设检验参数估计和假设检验是统计推断的两个组成部分，它们都是利用样本对总体进行某种推断，但推断的角度不同。参数估计讨论的是用样本统计量估计总体参数的方法，总体参数在估计前是未知的。

x-jeff·2025-03-17 21:15

【.NET 6】RabbitMQ延迟消息指南

背景最近遇到一个比较特殊需求，需要修改一个的RabbitMQ消费者，以实现在消费某种特定的类型消息时，延迟1小时再处理，几个需要注意的点：延迟是以小时为单位不是所有消息都延迟消费，只延迟特定类型的消息只在第一次消费时延迟

人生短几个秋·2025-03-17 21:44

DIFFERENTIAL TRANSFORMER

具体而言，差分注意力机制将注意力得分计算为两个单独的softmax注意力图

UnknownBody·2025-03-17 21:44

【versal】【petalinux】添加LED驱动

versal添加LED驱动`提示：本文使用外部kernel与uboot`一、LED1.1LED功能1.2LED节点1.3LED操作命令1.3.1点LED1.3.2关闭LED二、LED驱动2.1驱动文件2.2

qq2108462953·2025-03-17 21:13

深入理解C++编程：从内存管理到多态与算法实现

本文将通过一系列经典问题，深入探讨C++的核心知识点，包括内存管理、多态（结合函数重载与覆盖）、多线程、TCP/IP模型、软链接与硬链接的区别，以及常见算法实现。

嵌入式Jerry·2025-03-17 21:43

YashanDB表的闪回

闪回恢复若较短时间内发现由于操作不当等原因误删了表数据，可以使用闪回功能及时将数据恢复至指定时间点（无需还原备份），更多详情可查阅FLASHBACK。

·2025-03-17 20:56

第十篇秒懂SQL集合运算与联结：像逛超市一样学SQL

隐藏技巧：过时语法vs现代语法三、高级玩法：用JOIN代替集合运算3.1交集替代方案3.2差集替代方案四、综合练习：超市库存管理系统实战五、学习路线图️一、前情提要：SQL集合运算就像整理购物车想象你有两个购物

随缘而动，随遇而安·2025-03-17 20:39

Day65 | 灵神 | 二分查找：红蓝染色法

Day65|灵神|二分查找：红蓝染色法灵神讲解的非常好建议大家去听听灵神的，二分查找就是常忘常学常新，我之前学过很多次二分，但这次还是有新的理解，我把可能比较难理解的点写到了下面，大家没看懂视频的地方可以看看我写的当然主要的其实是

为了前进而后退，为了走直路而走弯路·2025-03-17 20:38

P3865 【模板】ST 表 && RMQ 问题题解

关于建表，我们举个例子，如果我们输入一个长度为888的数组，默认这一层为第000层，那么第一层的1到71到71到7个数，每个数是下面两个数的最值；第二层的1到51到51到

huangyuze114514·2025-03-17 20:37

消息队列的特性与使用场景：Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ与RocketMQ的深度剖析

本文将从特性和使用场景两个维度进行对比分析，帮助读者更好地理解它们的差异，并根据实际需求选择合适的消息队列。一、特性对比（一）吞吐量与延迟-Kafka：以高吞吐量著称，适合大规模数据的批量处理。延迟

啊sen丶·2025-03-17 19:35

【sklearn 03】逻辑回归、决策树、支持向量机

离分割超平面最近的这些样本点称为支持向量机

@金色海岸·2025-03-17 19:35

微服务架构拆分的 7 大黄金法则

我们需要从业务痛点与用户需求出发，厘清“为什么要拆”，并用定量或定性的方式判断拆分的必要性与收益点。

·2025-03-17 19:45

WHQL微软驱动签名认证，让企业驱动在Windows系统畅通无阻

而微软的WHQL认证（Windows硬件质量实验室认证），正是解决这一痛点的“黄金标准”。

WoTrusSSL·2025-03-17 19:04

JVM常用概念之安全点

1.什么是安全点？安全点是执行线程状态被充分描述的执行范围。安全点是常见的JVM实现细节；在安全点处，mutator线程处于与堆交互的已知且定义明确的点。

剑海风云·2025-03-17 19:33

C51芯片包下载安装

一、前言由于前段时间下载Keil5用于编写stm32单片机程序，最近需要编写C51单片机的程序，在创建新项目时发现没有51单片机的器件型号，花了一点时间解决这个问题，故在此分享。

Book_熬夜！·2025-03-17 19:02

利用pprof对golang进行性能分析

监控文件/网络IO操作，发现瓶颈资源Goroutine分析-检测协程泄露与异常堆栈并发问题分析-诊断死锁及通过racedetector检测数据竞争数据采集时间生产环境采集：选择业务低峰期进行采样（凌晨2-4点）

忍界英雄·2025-03-17 19:00

「C语言指针函数与函数指针：从内存管理到灵活调用的实战指南」

1.指针函数：外卖柜的「生存法则」核心痛点：返回局部变量地址导致崩溃？堆区与栈区傻傻分不清？生活类比：栈区≈临时摊位（函数结束即销毁）堆区≈智能外卖柜（手动申请释放，长期有效）代码对比：//错误！

℡残城碎梦·2025-03-17 18:57

怎么做一个AI产品经理？

从传统的需求捕捉者到技术与商业紧密结合的创新推动者，AI产品经理肩负着将前沿AI技术转化为解决用户痛点的产品的重要任务。

AI筑梦师·2025-03-17 18:25

如何禁止电脑中某个应用联网

二、通过高级出站规则（彻底禁止）创建出站规则在防火墙设置界面，点

办公小百知·2025-03-17 18:53

C语言基础知识05---必背+函数

目录必备知识点1、C语言5大分区1.1局部变量1.2全局变量1.3静态局部变量1.4外部声明变量2、关键字2.1static2.2extern3、局部变量和全局变量能不能同名？

努力做小白·2025-03-17 18:22

visio 画弯曲箭头（波浪线曲线）

作者:hfyinsdu示意图如下：步骤1.Visio工具栏有个“连接线”工具，下图所示2.用这个工具画个曲线，下图所示3.右键单击连线，选择里面的“曲线连接线”，上面图形将变成下面的图形4.里面有5个点，

小牛蛋·2025-03-17 18:52

如何使用 Python 实现生成对抗网络

GAN模型由两个神经网络组成：一个生成器和一个判别器。生成器的任务是以噪声为输入，生成看似真实的图像；而判别器则需要根据输入的图像，判断该图像是真实的还是由生成器生成的。

NoABug·2025-03-17 17:15

GAN模型的Python应用——生成对抗网络

GAN模型由两个神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器用于生成假样本，判别器用于评估真实性。

代码编织匠人·2025-03-17 17:15

如何使用Python实现生成对抗网络（GAN）

生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，由两个部分组成：生成器和判别器。生成器负责生成与训练数据相似的新数据，而判别器负责判断输入数据是真实的还是由生成器生成的。

「已注销」·2025-03-17 16:13

css预处理器sass

为了解决这些痛点，Sass（SyntacticallyAwesomeStyleSheets）应运而生。Sass是一种CSS预处理器，它扩展了CSS的功能，让CSS的编写更加高效、灵活和易于维护。

小华0000·2025-03-17 16:42

Vue-Echarts图表组件性能优化

位置固定右上角和各个图表位置固定减少重排弄两个变量一个flag一个coun

mao1632471875·2025-03-17 16:08

蓝桥杯网络安全春秋赛 Crypto RSA

假设你是一名密码安全研究者，你已获取了N值、两个密文和公钥，能否使用RSA的相关知识还原出明文m呢？#!python3.9fromCrypto.U

叁Three·2025-03-17 16:07

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