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Java 算法和数据结构答案整理，最新面试题

2、确定状态转移方程：基于是否选择当前物品，将问题分为两个子问题，即dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i-1][j-weight[i]]+value[i])，表示选择当前物品和不选择当前物

扫地僧009·2025-02-26 13:54

云平台结合DeepSeek的AI模型优化实践：技术突破与应用革新

**弹性算力调度体系**-**动态资源分配**：基于Kubernetes的智能调度器实现GPU资源的细粒

荣华富贵8·2025-02-26 13:23

【物联网项目】基于ESP8266设计的家庭灯光与火情智能监测系统（完整工程资料源码等）

基于ESP8266设计的家庭灯光与火情智能监测系统效果：摘要：该系统是在家庭灯光与火情智能监测系统的基础上，进行智能化控制监测的设计与开发。

阿齐Archie·2025-02-26 13:20

RAG技术全面解析：从原理到实践中的20个关键问题

其核心流程是：用户提问后，系统从外部知识库（如文档、数据库）中检索相关文档片段；将检索结果作为上下文输入大语言模型（LLM）；LLM基于上下文生成最终答案。

大F的智能小课·2025-02-26 12:47

Elasticsearch 相关面试题

Elasticsearch是一个分布式搜索引擎，基于Lucene实现。Mapping是什么？ES中有哪些数据类型？Mapping：定义字段的类型和属性。

一切顺势而行·2025-02-26 12:47

基于Mybatis-Plus和dynamic-datasource-spring-boot-starter-多租户多商户多数据源动态切换

基础知识1、引入dynamic-datasource-spring-boot-starter。com.baomidoudynamic-datasource-spring-boot-starter${version}2、配置默认数据源spring:datasource:dynamic:primary:master#设置默认的数据源或者数据源组,默认值即为masterstrict:false#设置严格

更容易记住我·2025-02-26 12:15

DeepSeek颠覆传统教育：揭秘AI作业批改如何实现秒级反馈与精准提升

DeepSeek智能教育新突破：基于深度学习的作业批改与个性化反馈系统详解一、研究背景与意义在教育数字化转型的浪潮中，DeepSeek研发团队基于自研大语言模型，构建了新一代智能作业批改系统。

Coderabo·2025-02-26 12:15

Node.js快速总结

理解Node.js●是一个基于ChromeV8引擎的JavaScript运行时。●非阻塞、事件驱动、异步I/O，适合高并发场景。✅核心概念●事件循环(EventLoop):Node.js的异步机制。

一蓑烟雨，一任平生·2025-02-26 11:12

深度求索DeepSeek：AI大模型的全域应用与技术突破

其基于DeepSeek-R1系列大模型的创新架构，以600万美元的超低训练成本（仅为OpenAI同类模型的1/30）3，在自然语言处理、逻辑推理、多模

量子纠缠BUG·2025-02-26 11:11

Nginx系列03（基本使用及详细步骤）

目录Linux系统（以Ubuntu为例，其他基于systemd的Linux发行版类似）Windows系统macOS系统Docker环境以下是关于Nginx基本使用的详细步骤以及完整代码示例，涵盖了启动、

浪九天·2025-02-26 11:40

短视频矩阵系统源码---NGINX 、PHP7.4技术开发

#短视频矩阵系统##短视频矩阵系统源码技术开发知识分享##短视频矩阵系统原生态开发#一、短视频矩阵系统源码基于原生态开发的几种方式原生代码：使用特定平台的原生编程语言和工具进行开发，而不是跨平台或混合开发技术

t_18137784554·2025-02-26 11:08

API返回的数据结构包含哪些字段？

小爬虫程序猿·2025-02-26 11:08

FastSAM：高效图像分割算法详解与实战

其采用基于密度的空间聚类方法处理噪声和不规则形状，自适应策略调整聚类参数以增强泛化能力，并优化计算流程实现并行化处理以提升运行速度。FastSAM算法在医疗、自动驾驶等多个领域具有广泛应用前景。

阿qi 爱喝拿铁·2025-02-26 10:34

Hologres 介绍

Hologres基于PostgreSQL构建，提供了高性能的查询处理、强大的数据分析能力，并能够支持海量数据的实时分析。

黄毛火烧雪下·2025-02-26 10:04

Pinia

Pinia是基于Vue3的Com

Sunshinedada·2025-02-26 09:58

鸿蒙Harmony开发：应用组件间的通信原理规范

前言ETS(基于TS扩展的声明式开发范式)提供了强大的组件化能力，支持开发者高效的构建应用的UI界面，然而每一个组件实例的作用域是相互独立的，这就意味着不同组件之间的数据无法相互进行直接的引用，因此组件间的相互通信是非常重要的

太空人_喜之郎·2025-02-26 09:26

大数据模型：技术赋能，引领未来

一、概述大数据模型是一种基于数据挖掘和机器学习技术的分析方法，通过对海量数据进行处理和分析，挖掘出有价值的信息和知识，

大模型教程·2025-02-26 09:56

Node.js定义以及性能优化

Node.jsNode.js是一个基于ChromeV8引擎的JavaScript运行时，广泛用于构建高性能的网络应用。

Sunshinedada·2025-02-26 09:55

乡村振兴背景下县域农业数字化转型的关键要素与持续路径——基于30个案例的模糊集定性比较分析

基于TOE理论框架，以我国30个县为案例，运用模糊集定性比较分析（fsQCA）方法探讨技术、组织和环境条件对县域农业数字化转型的组态效应及其持续路径。

罗伯特之技术屋·2025-02-26 09:53

Spring Quick - 企业级Spring Boot快速启动框架深度解析

SpringQuick，顾名思义，是作者本人创建的一个基于SpringBoot+MyBatis-Plus+Sa-Token+Knife4j等框架结构搭建的一个企业级脚手架，方便企业及开发人员直接上手使用

Jing_saveSlave·2025-02-26 08:51

kl散度度量分布_解读KL散度：从定义到优化方法

除了阅读原博客文章之外，这里还会根据我在信息论方面的工作经验给出一些基于原博文的额外

weixin_39846364·2025-02-26 08:20

BCPD++(非刚性配准) 算法原理详解

它基于贝叶斯概率框架，结合变分推断与高效优化策略，显著提升了配准精度、鲁棒性与计算效率。BCPD++的核心创新在于：分层贝叶斯模型：自适应学习超参数，减少人工调参需求。变分贝叶斯推断：替代传

点云SLAM·2025-02-26 08:17

CPD（Coherent Point Drift）非刚性点云配准算法

CPD（CoherentPointDrift）非刚性点云配准算法详解一、算法概述CPD（CoherentPointDrift）是一种基于概率模型的非刚性点云配准方法，由AndriyMyronenko等人在

点云SLAM·2025-02-26 08:47

netty详细使用

Netty是一个基于Java的高性能网络应用框架，主要用于快速开发高性能的网络通信应用程序。

酷爱码·2025-02-26 08:45

Spring框架中的AOP是什么？如何使用AOP实现切面编程和拦截器功能？

在Spring中，AOP的实现基于Java的动态代理和

WangYaolove1314·2025-02-26 08:44

极速浏览器——性能优化与用户体验的典范

它们通过减少内存占用、优化渲染引擎等方式实现快速浏览，可能基于Chromium、WebKit或Blink等开源项目进行定制开发。

Fitz Hoo·2025-02-26 07:40

React + TypeScript 复杂布局开发实战

React+TypeScript复杂布局开发实战一、项目架构设计（基于最新技术栈）1.1技术选型与工程创建#使用Vite5.x+React19+TypeScript5.4npxcreate-vite@latestpower-designer-ui

i建模·2025-02-26 07:07

2024年前端框架选择指南：React、Vue、Angular与新兴框架对比

主流框架概览React特点：基于组件的开发方式，虚拟DOM差分算法优点：灵活性强，生态系统丰富缺点：需要学习JSX和状态管理库适用场景：中大型项目，需要高度灵活性和复杂状态管理的应用Vue特点：简单易学

海豹工匠·2025-02-26 07:07

在Mac M1上安装Python 3并设置环境变量

在MacM1上安装Python3并设置环境变量MacM1是基于AppleSilicon芯片的新一代Mac电脑。如果你是MacM1用户，并且想要安装Python3并设置环境变量，那么你来对地方了。

JieLun_C·2025-02-26 06:04

基于Python的PDF文件自动下载爬虫技术——详细教程与实例

1.引言在信息时代，许多网站提供了PDF格式的文档，如新闻报道、学术论文、合同文件等。对于科研人员或数据分析师来说，批量下载和分析这些PDF文件是非常有用的。Python作为一种高效且易于学习的编程语言，在网络数据抓取（即爬虫技术）方面拥有强大的库和工具，使得自动化下载网站中的PDF文件变得十分简单。在本篇博客中，我们将详细介绍如何使用Python爬虫技术抓取网页中的所有PDF文件，并自动下载到本

Python爬虫项目·2025-02-26 06:33

[字节青训_AI对话框]SSE交互规范、自定义事件、前后端数据传递、状态监听、连接和断开详解

1.SSE基础以下是关于Server-SentEvents(SSE)的前后端交互规范、常见方法及自定义扩展的完整指南：一、SSE交互规范1.基础协议HTTP协议：基于HTTP/1.1长连接，响应头需包含

GISer_Jinger·2025-02-26 06:33

pinpoint安装及介绍

Pinpoint翻译自Pinpoint的github首页内容Pinpoint是一个开源的APM(ApplicationPerformanceManagement/应用性能管理)工具，用于基于Java的大规模分布式系统

jack-life·2025-02-26 06:02

基于Matlab的脑功能网络工具箱 BCT & FCLab

基于Matlab的脑功能网络工具箱BCT&FCLab1.下载BCT：https://www.nitrc.org/projects/bctFCLab：https://github.com/ramsys28

脑电信号要分类·2025-02-26 05:57

Genesis项目安装与使用指南

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/gen/genesis项目概述本指南基于GitHub上的开源项目life4/genesis，旨在帮助开发者理解和使用此项目。

倪炎墨·2025-02-26 05:27

在 Linux 系统上安装 Nginx

在Linux系统上安装Nginx的步骤如下，根据不同的发行版选择对应的方法：一、基于Debian/Ubuntu的系统1.更新软件包列表sudoaptupdate2.安装Nginxsudoaptinstallnginx3

·2025-02-26 05:03

基于“桌面云+RPA”技术金融应用实施建议

基于此背景下，RPA（RoboticProcessAutomation，机器

风来泊·2025-02-26 05:55

DeepSeek Coder

模型基于高质量的代码数据集进行训练，包含约2万亿个token，其中87%为代

百态老人·2025-02-26 05:24

《人工智能之高维数据降维算法：PCA与LDA深度剖析》

PCA：无监督的降维利器核心思想PCA基于最大方差

·2025-02-26 05:01

preview_220624,Day08_DM层建设实战,

DM名称：数据集市层DataMarket功能：基于DWS层日统计宽表，上卷出周、月、年等统计宽表，即粗粒度汇总。解释从理论层面来说，数据集市是一个小型的部门或工作组级别的数据仓库。

啊六六六·2025-02-26 04:51

鸿蒙5.0实战案例：基于原生能力的横竖屏旋转适配

往期推文全新看点（文中附带全新鸿蒙5.0全栈学习笔录）✏️鸿蒙（HarmonyOS）北向开发知识点记录~✏️鸿蒙（OpenHarmony）南向开发保姆级知识点汇总~✏️鸿蒙应用开发与鸿蒙系统开发哪个更有前景？✏️嵌入式开发适不适合做鸿蒙南向开发？看完这篇你就了解了~✏️对于大前端开发来说，转鸿蒙开发究竟是福还是祸？✏️鸿蒙岗位需求突增！移动端、PC端、IoT到底该怎么选？✏️记录一场鸿蒙开发岗位面

敢嗣先锋·2025-02-26 04:50

Oracle体系结构：数据泵初探

数据泵是基于服务器的工具，用于数据和元数据的高速移动。可以跨数据库版本（Oracle版本）进行数据的导入导出。所以也常被用来当作数据迁移的方案之一。

姜豆豆耶·2025-02-26 03:45

基于深度学习的行人跌倒检测系统：UI 界面 + YOLOv5 + 数据集详解

本文将详细介绍如何基于YOLOv5构建一个行人跌倒检测系统，并设计相应的用户界面，结合深度学习技术实现实时检测。

深度学习&目标检测实战项目·2025-02-26 03:45

unity uv动画实现鱼摆动

在Unity中实现鱼的摆动动画通常涉及到骨骼动画或者基于顶点动画的shader动画。然而，如果你想要基于UV动画来实现鱼的摆动效果，你可以使用ShaderGraph或者编写自定义的Shader来实现。

乐极老人*逢人打·2025-02-26 03:44

视频ip属地是发视频时所在地吗

一、视频IP属地的技术原理‌视频IP属地，顾名思义，是基于用户发布视频时所使用的IP地址所推断

hgdlip·2025-02-26 03:14

C/C++程序员应聘常见面试题深入剖析

文中的大多数面试题来自各大论坛，部分试题解答也参考了网友的意见。许多面试题看似简单，却需要深厚的基本功才能给出完美的解答。

xjbclz·2025-02-26 03:12

Node.js 完全教程：从入门到精通

Node.js完全教程：从入门到精通Node.js是一个基于ChromeV8引擎的JavaScript运行环境，允许开发者在服务器端使用JavaScript。

web15117360223·2025-02-26 03:40

Python参数传递机制全解：位置参数 vs 关键字参数（含实战案例与最佳实践）

正文内容一、核心概念解析1.1参数定义位置参数：基于参数位置的顺序传递关键字参数：通过参数名显式指定#函数定义中的参数defcalculate(a,b,operation='add'):#a,b是位置参数

燃灯工作室·2025-02-26 02:39

不愧是腾讯，面试的质量太高了

核心区别：事件处理流程不同Reactor：基于同步I/O，主线程监听事件就绪后，由工作线程执行实际I/O操作(读/写)和业务处理。

大G哥·2025-02-26 02:35

MFLUX: 在Mac上本地运行强大的FLUX模型

MFLUX简介MFLUX(MacFLUX)是一个基于AppleMLX框架的FLUX模型实现,旨在让用户能够在Mac电脑上本地运行强大的FLUX图像生成模型。

2401_87458718·2025-02-26 02:05

Mamba架构深度解析：基于状态空间模型的线性复杂度序列处理实战指南（附代码+案例

一、技术原理：状态空间模型与线性复杂度数学推导1.传统状态空间模型（SSM）连续系统描述：h′(t)=Ah(t)+Bx(t)y(t)=Ch(t)+Dx(t)\begin{aligned}h'(t)&=Ah(t)+Bx(t)\\y(t)&=Ch(t)+Dx(t)\end{aligned}h′(t)y(t)=Ah(t)+Bx(t)=Ch(t)+Dx(t)离散化后（零阶保持法）：hk=Aˉhk−1+Bˉ

燃灯工作室·2025-02-26 02:33

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