对比散度第20页

自动化测试中的等待机制优化：显式等待 vs 隐式等待

本文聚焦于两种主流等待机制——显式等待（ExplicitWait）与隐式等待（ImplicitWait），从原理、适用场景、优缺点对比到优化实践，结合真实案例与代码示例，为测试团队提供系统性优化方案，助力提升测试效率与可靠性

测试渣·2025-03-10 05:05

FieldFox 手持射频与微波分析仪

频率范围最高达到54GHz，且准确度

XLTYQYB·2025-03-10 04:31

【Transformer优化】Transformer的局限在哪？

本文将深入探讨在复杂度之外被忽视的五大核心缺陷，并试图在数学维度揭示其本质。

T-I-M·2025-03-10 04:26

PTA编程题：个位数统计

个位数统计问题描述思路分析详细步骤关键点复杂度分析参考代码（C语言）代码分析程序的核心逻辑关键技巧问题描述思路分析输入格式：输入一个正整数N，它可以包含最多1000位数字。

凭君语未可·2025-03-10 04:54

开放充电点协议（OCPP）技术解析：架构演进与通信机制 - 慧知开源充电桩平台

1.OCPP协议版本演进与技术特性对比OCPP协议历经多个版

文慧的科技江湖·2025-03-10 04:24

【人工智能基础】生成模型：让数据“无中生有”的神奇魔法

、生成模型的发展脉络二、生成模型的基本原理三、主要生成模型及其逻辑1、生成对抗网络（GAN）2、变分自编码器（VAE）3、扩散模型（DPM）4、基于能量的模型（EBM）5、正规化流（NF）四、生成模型对比分析五

roman_日积跬步-终至千里·2025-03-10 03:49

笔试题6：销售区域业绩对比

2025年3月某运营商大数据笔试题（真实）并附有解答和解析说明笔试题6销售区域业绩对比：有一份销售业绩数据文件regional_sales.csv，包含字段：region（销售区域）、product_category

clownAdam·2025-03-10 03:19

数据驱动测试（DDT）与关键字驱动测试（KDT）框架设计

本文深入探讨了数据驱动测试和关键字驱动测试的原理、优势、设计要点以及实际应用中的相关实践，分析了它们在提高测试覆盖度、减少测试用例维护成本等方面的作用，并通过具体案例展示了如何设计和实施这

测试渣·2025-03-10 02:14

动态规划-序列问题

includeusingnamespacestd;constintN=1e3;//s1s2的最大长度strings1,s2;intdp[N][N];//表示s1的前i个字符和s2的前j个字符的最长公共子序列长度//常规方法，空间复杂度为

祝余呀·2025-03-10 02:10

后端架构师必知必会系列：分布式计算与任务调度

但是由于系统的复杂度及开发人员的增加，引入微服务架构带来的复杂度也是需要考虑的问题。比如：服务之间如何通信？如何做服务发现？什么时候集群化？部署方式又该怎样？……等

AI天才研究院·2025-03-10 01:38

[论文笔记] LLaMA3.1与Qwen2与Apple 技术报告中预训练方案对比

https://arxiv.org/pdf/2407.21075https://arxiv.org/pdf/2407.10671https://arxiv.org/pdf/2407.21783LLaMA3.1LLaMA3.1技术报告：https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3-1/

心心喵·2025-03-10 01:02

STM32 HAL库ADC+DMA采集详解

二、DMA工作模式对比2.1循环模式（CircularMode）特点：DMA传输完成后自动重新开始不需要软件干预，持续传输适合连续采样场景应用场景：ADC连续采样串口接

taptaptap.jic·2025-03-10 00:31

测试中，哪些地方可以有效的利用deepseek

**需求漏洞挖掘**```python#输入PRD文档检测逻辑漏洞vulnerabilities=deepseek.detect_ambiguity(prd_text)#输出：发现未定义密码复杂度规则、

海姐软件测试·2025-03-10 00:29

【5】单调队列学习笔记

时间复杂度非常低，总体是O(n)O(n)O(n)，均摊到每个元素是O(1)O(1)O(1)，所以常用来优化其

W9095·2025-03-09 22:41

C++类和对象：匿名对象及连续构造拷贝编译器的优化

匿名对象和连续构造和拷贝时编译器的优化github地址前言匿名对象：临时对象的妙用与优化1.定义2.核心特性解析2.1生命周期管理2.2创建方式对比2.3匿名对象的引用特性2.4匿名对象自动调用构造函数和析构函数

有梦想的电信狗·2025-03-09 22:08

深入C语言：指针与数组的经典笔试题剖析

1.sizeof和strlen的对比1.1sizeofsizeof是C语言中的一个操作符，用于计算变量或数据类型所占内存空间的大小，单位是字节。它不关心内存中存储的具体数据内容，只关注内存空间的大小。

lili-felicity·2025-03-09 22:08

四大主流 CRM 系统深度解析：谁才是企业的最佳选择？

CRM能够提升客户关系管理效率，通过对客户信息的全面收集和分析，实时跟踪客户活动、需求和偏好，为客户提供个性化服务，增强客户对企业的信任和满意度，进而促进客户的忠诚度和长期稳定的合作关系。

wq54wq·2025-03-09 21:00

国产CRM测评：销售易的实力与优势

一款优秀的CRM系统能够帮助企业更好地管理客户关系、提高销售效率、提升客户满意度。在众多国产CRM产品中，销售易以其强大的功能、优质的服务、良好的用户体验和端正的企业价值观脱颖而出。

刘小奇�多·2025-03-09 20:52

构建卓越的客户服务与支持：C# CRM系统深度解析

一个高效、可靠的客户关系管理（CRM）系统可以帮助企业更好地理解客户需求，提升客户满意度，并最终促进业务增长。

墨夶·2025-03-09 20:52

Apache Spark: 大数据处理的利器对比与应用实例

本文已收录于《Python超入门指南全册》本专栏专门针对零基础和需要进阶提升的同学所准备的一套完整教学，从基础到精通不断进阶深入，后续还有实战项目，轻松应对面试，专栏订阅地址：https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12647587.html优点：订阅限时19.9付费专栏，私信博主还可进入全栈VIP答疑群，作者优先解答机会（代码指导、远程服务），群里大佬众多可以

步入烟尘·2025-03-09 19:45

Python3 与 VSCode：深度对比分析

Python3与VSCode：深度对比分析引言Python3和VisualStudioCode（VSCode）在软件开发领域扮演着举足轻重的角色。

lly202406·2025-03-09 19:14

Java集合框架全解析：从数据结构到高并发简单解析

CollectionListSetQueueMapSortedMapArrayListLinkedListVectorHashSetTreeSetPriorityQueueArrayDequeHashMapTreeMapConcurrentHashMap2.核心接口对比接口有序性唯一性线程安全典型实现类

微风灬浮尘·2025-03-09 19:43

C++ using 关键字总结（对比 typedef）

C++using关键字总结（对比typedef）1.using与typedef的区别using是C++11引入的关键字，可用于类型别名、函数指针、模板别名和继承成员，相比typedef更清晰、功能更强大

TsuanS·2025-03-09 19:42

两篇题解——理想的正方形deepseek做法

因为直接遍历每个窗口然后找最大和最小的话，时间复杂度会很高。比如a和b都是1000的话，n是100的话，这样的窗

Cool_(wly)_Dino·2025-03-09 18:05

毕业论文查重六大误区，你踩坑了吗？

误区一：认为重复率低就绝对安全查重系统本质上就是一个算法程序，它只能机械的比对文字相似度，根本看不懂你论文的学术价值。所以除了重复率符合学校标准外，同时还要确保内容的原创性和逻辑性合理。

kexiaoya2013·2025-03-09 16:16

【CVTE】嵌入式软件开发-Linux方向{一面}

**1.数组（Array）****特点：****使用场景：****2.链表（LinkedList）****特点：****使用场景：****3.数组vs链表对比****4.代码示例****数组示例****

阿猿收手吧！·2025-03-09 16:45

蓝桥OJ3423安全序列

直接去求和,肯定会超时,所以我们利用前缀和来优化时间复杂度#includeusingnamespacestd;usingll=longlong;constllp=1e9+7;constintN=1e6+

秭霏鱼·2025-03-09 16:44

Thymeleaf vs JSP vs FreeMarker：模板引擎深度解析与选型指南

二、主流模板引擎深度对比1

暮乘白帝过重山·2025-03-09 15:06

GPU编程实战指南03：CUDA开发快速上手示例，GPU性能碾压实测

在这个例子中，我们使用GPU进行运算，同时也会用CPU进行运算，然后将两者的结果进行对比，以确保我们代码运行的结果是正确的。既然CPU可以计算，为什么要用GPU呢？因为GPU可以进行并行计算，计算

anda0109·2025-03-09 15:34

16. 断言(SVA)：立即断言/并发断言

文章目录前言一、断言类型对比二、立即断言详解1.概念与通俗理解2.实现方式3.应用场景4.常见误区三、并发断言详解1.概念与通俗理解2.实现方式3.应用场景4.常见误区四、练习任务任务1：FIFO满标志检查任务

啄缘之间·2025-03-09 14:59

深入理解Vue中的Component：构建灵活且可复用的前端模块

在前端开发的世界里，随着应用程序的规模和复杂度不断增加，如何有效地组织和管理代码成为了一个关键问题。Vue.js作为一款流行的前端框架，通过其强大的组件系统为开发者提供了一种优雅且高效的解决方案。

Earth explosion·2025-03-09 14:58

考研系列-数据结构第六章：图（上）

目录写在前面一、图的基本概念1.图的定义2.图的种类(1)无向图、有向图(2)简单图、多重图3.顶点的度4.顶点与顶点之间关系描述5.图的连通性(1)连通图、强连通图(2)连通分量、强连通分量(3)生成树

Nelson_hehe·2025-03-09 14:56

DeepSeek底层揭秘——Smallpond

(1)定义(2)核心功能2.对比传统数据处理框架3.技术要素(1)分布式数据加载(2)并行数据预处理(3)分布式缓存(4)数据流水线4.难点挑战（含解决方案）(1)数据I/O瓶颈(2)数据预处理复杂性(

9命怪猫·2025-03-09 13:55

实验八排序算法的实现

实验八排序算法的实现一、实验实习目的及要求掌握常用的排序方法，并掌握用高级语言实现排序算法的方法；深刻理解排序的定义和各种排序方法的特点，并能加以灵活应用；了解各种方法的排序过程及其时间复杂度的分析方法

哈哈哈0101·2025-03-09 13:23

8.6 “6.7GB→3.9GB！“Facebook OPT模型4-bit量化实战：显存狂降85%教程

以OPT-6.7B模型为例，其参数量为6.7B，每个参数默认使用FP32（4字节）存储时，显存占用计算公式为：显存占用=参数量×数据类型字节数=6.7B×4B=26.8GB当前主流的量化技术路线对比如

少林码僧·2025-03-09 12:44

MySQL 索引数据结构 - 对比

接下来我们就从排好序、数据结构两方面，对比不同类型的索引数据结构。二MySQL索引数据结构索引结构描述BTREE索引一般指B+Tree，最常见的索引类型，大部分引擎都支持B+Tree索引。

好小一只·2025-03-09 12:10

百度搜索url参数详解

http://www.baidu.com/s?wd=关键字wd(Keyword)：查询的关键词；http://www.baidu.com/s?wd=关键字&cl=3cl(Class)：搜索类型，cl=3为网页搜索，cl=2为图片搜索；http://video.baidu.com/v?rn=20&pn=0pn(PageNumber)：显示结果的页数；http://www.baidu.com/s?ie

阿尔法小菜鸡·2025-03-09 11:39

Python爬虫实战——如何自动爬取百度搜索结果页面

百度作为中国最主要的搜索引擎之一，每天都会处理大量的搜索请求。对于研究人员和开发者来说，爬取百度的搜索结果可以帮助他们获取大量的网络数据，用于分析和研究。

Python爬虫项目·2025-03-09 11:33

【DuodooTEKr 】多度科技以开源之力，驱动企业数字化转型

多度科技背景/Background在全球产业链重构与国内经济双循环的浪潮下，中国制造业与贸易企业正面临数字化升级的迫切需求。

邹工转型手札·2025-03-09 10:00

android多个usb摄像头,Android中多USB摄像头解决方案——UVCCamera源码分析（四）

本章内容相对比较简单，均是Java层的实现。

桔子毛·2025-03-09 10:30

ECC升级到S/4 HANA的功能差异物料、采购、库存管理对比指南

ECC升级到S/4HANA后，S4将数据库更换为HANA后性能有一定提升，对于自开发程序，可以同时将计算和部分业务逻辑下推到HANA数据库层，减少应用层和数据库层的交互次数和数据传输，只返回需要的结果到应用层和显示层。提升自开发报表的运行效率。表结构和功能做了重构，底层代码基于HANA数据进行了重写；开发层面有较大变化，很多程序在ECC升级到S/4HANA后需要调整后才能使用；SAPECCvsS/

snpgroupcn·2025-03-09 10:58

Hadoop、Spark、Flink Shuffle对比

一、Hadoop的shuffle前置知识：Map任务的数量由Hadoop框架自动计算，等于分片数量，等于输入文件总大小/分片大小，分片大小为HDFS默认值128M，可调Reduce任务数由用户在作业提交时通过Job.setNumReduceTasks(int)设置数据分配到Reduce任务的时间点，在Map任务执行期间，通过Partitioner（分区器）确定每个键值对的目标Reduce分区。默认

逆袭的小学生·2025-03-09 10:55

R1跟V3对比有何优劣,哪个更适合?

一、DeepSeek-R1671B技术全景透视DeepSeek-R1671B的B指的是训练参数的单位billion（十亿）同理1.5b=15亿,7b=70亿1.1参数规模与架构创新参数规模：6710亿参数（671B），采用混合专家（MoE）架构，实际激活参数37亿，在保证性能的同时降低计算负载训练数据：基于14.8万亿token的高质量语料，涵盖多语言文本、代码、科学文献等跨领域数据技术创新：FP

寒鸦xxx·2025-03-09 09:44

【电机控制】开环全正弦无感FOC

调试有霍尔电机时，测试了方波切换正弦波，使用霍尔传感器来反馈电角度，然后程序中加入观测器，来对比估计电角度与实际电角度，具体的实验结果请看上一

龙猫略略略·2025-03-09 08:57

百度文心一言团队大模型Agent面经分享

部门与岗位：百度-文心一言团队-大模型Agent一面首先是自我介绍和项目介绍，期间会有简单的互动，面试官会问一些项

大模型与计算机视觉·2025-03-09 08:55

HSPF(Hydrological Simulation Program Fortran)模型

由于种种原因，HSPF模型在国内的影响力不如SWAT；但是，HSPF模型也有其自身的优势，比如：1.它有很高集成度的前后处理软件，减轻建模的负担；2.它可以自主调节水文响应单元的大小，模型有更好的灵活性

weixin_贾·2025-03-09 07:23

斐波那契数列问题解法总结--递归、动态规划、矩阵幂

一、递归方法时间复杂度。

Vicky_1155·2025-03-09 07:18

【为什么用pg数据库用 != null 过滤不出null值】

=null`无效3.正确的过滤`NULL`的方式示例4.为什么`ISNULL`和`ISNOTNULL`有效5.示例对比6.总结在PostgreSQL中，使用!

松树戈·2025-03-09 07:46

动态规划--简单递推

动态规划一直是ACM竞赛中的重点，同时又是难点，因为该算法时间效率高，代码量少，多元性强，主要考察思维能力、建模抽象能力、灵活度。

一只IT小小鸟·2025-03-09 07:12

力扣练习之盛最多水的容器

这道题其实最简单的方法是用双重循环，但它有一个坏处是时间复杂度非常高，O(n²）,所以会超时，为了改良时间复杂度，所以采用了双指针的办法来进行解决题目：给定一个长度为n的整数数组height。

飘去数星星·2025-03-09 07:40

推荐频道

对比散度