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Python列表的创建

此外，Python已经内置确定序列的长度以及确定最大和最小的元素的方法。列表是最常用的Python数据类型，它可以作为一个方括号内的逗号分隔值出现

只是没遇到·2025-03-23 04:53

MySQL海量数据深度分页优化——后端开发

在后端开发中，当面对MySQL数据库中包含千万级别的数据，并需要进行深度分页查询时，需要考虑优化的问题。在本文中，我们将探讨如何有效地优化MySQL数据库的深度分页查询，以提高查询性能和响应速度。

技术征途者·2025-03-23 04:22

如何解决MySQL 的深度分页问题？

前言在构建高性能、可扩展的Web应用程序时，数据库查询性能往往是影响整体系统响应速度的关键因素之一。尤其是在处理大规模数据时，如何高效地进行分页查询成为了开发者需要重点关注的问题。本文将深入探讨MySQL中LIMIT...OFFSET...语法带来的性能挑战，并介绍一种更高效的解决方案——游标分页方法（CursorPagination）。背景介绍假设我们有一个包含500万条记录的表my_table

运维小雅·2025-03-23 04:49

opencv对图像处理

腐蚀、膨胀：腐蚀：求局部最小值，原图高亮部分被蚕食膨胀：求局部最大值，原图高亮部分部分扩张img=cv.imread(path)kenel=np.ones((5,5),np.uint8)#创建核结构img2

syfirst1111·2025-03-23 03:16

OpenCV图像处理基础2

图像阈值处理1、简单阈值处理ret,thresholded_image=cv2.threshold(image,thresh,maxval,cv2.THRESH_BINARY)thresh是阈值，maxval是最大值

指尖下的技术·2025-03-23 03:43

使用Dall-E生成图像：文本到图像的魔力

这一技术基于深度学习的方法，使得创意与AI图像生成的结合更具可能性。本文将介绍如何调用Dall-EAPI来生成图像，从而使开发者能够将这一技术应用到自己的项目中。

shuoac·2025-03-23 03:11

【华为OD】游戏里面，队伍通过匹配实力相近的对手进行对战。但是如果匹配的队伍实力相差太大，对于双方游戏体验都不会太好。

给定n个队伍的实力值，对其进行两两实力匹配，两支队伍实例差距在允许的最大差距d内，则可以匹配。要求在匹配队伍最多的情况下匹配出的各组实力差距的总和最小。输入描述第一行两个整数，n，d。队伍个数n。

测试_老姜·2025-03-23 03:11

华为OD机试 - 最佳对手（ Python）

给定n个队伍的实力值，对其进行两两实力匹配，两支队伍实例差距在允许的最大差距d内，则可以匹配。要求在匹配队伍最多的情况下匹配出的各组实力差距的总和最小。输入描述第一行，n，d。队伍个数n。

AsiaFT.·2025-03-23 02:39

2023华为OD机试真题-最佳对手(JAVA、Python、C++)

给定n个队伍的实力值，对其进行两两实力匹配，两支队伍实例差距在允许的最大差距d内，则可以匹配。要求在匹配队伍最多的情况下，匹配出的各组实力差距的总和最小。输入描述：第一行，n，d。队伍个数n。

huaweiod123·2025-03-23 02:09

【深度学习|地学应用】滑坡灾害早期隐患的概念、特征及识别方法，同时解释其与人工边坡、滑坡易发性之间的联系与区别。

985小水博一枚呀·2025-03-23 02:09

华为OD机试E卷 - 最佳对手 / 实力差距最小总和（Java & Python& JS & C++ & C ）

给定n个队伍的实力值，对其进行两两实力匹配，两支队伍实例差距在允许的最大差距d内，则可以匹配。要求在匹配队伍最多的情况下匹配出的各组实力差距的总和最小。输入描述第一行，n，d。队伍个数n。

算法大师·2025-03-23 02:08

MySQL 8.0新特性深度解析：窗口函数与JSON数据处理的10大技巧

关注墨瑾轩，带你探索编程的奥秘！超萌技术攻略，轻松晋级编程高手技术宝库已备好，就等你来挖掘订阅墨瑾轩，智趣学习不孤单即刻启航，编程之旅更有趣第1章：MySQL8.0简介嗨，亲爱的小伙伴们！欢迎来到MySQL8.0的奇妙世界，这里充满了新鲜和惊喜。MySQL8.0是一个数据库界的超级英雄，它带着一系列令人兴奋的新特性，比如窗口函数和JSON数据处理，来拯救我们的数据处理任务。1.1MySQL8.0的

墨瑾轩·2025-03-23 02:07

第三十一篇数据仓库（DW）与商业智能（BI）架构设计与实践指南

混合架构二、架构设计方法论与实施步骤2.1维度建模实战指南（1）模型选择决策树（2）ETL开发规范2.2实时BI技术栈选型三、全链路实施与优化策略3.1五阶段实施框架3.2数据治理体系构建四、行业场景深度实践

随缘而动，随遇而安·2025-03-23 02:05

Oracle SQL 开发实战：高效技巧与核心特性解析

开发实战：高效技巧与核心特性解析一、引言：OracleSQL的核心优势二、高效SQL编写技巧1.避免全表扫描的黄金法则2.用WITH子句简化复杂查询3.MERGE语句实现智能更新三、Oracle独有特性深度解析

McRfee·2025-03-23 02:05

掌握ChatGPT写代码的秘诀：开发者的完整指南

文章目录前言：如何利用ChatGPT来写代码：一个深度指南1.ChatGPT的基本功能概述2.利用ChatGPT辅助代码编写的好处3.ChatGPT支持的编程语言4.如何向ChatGPT提问以获取最佳结果

酷酷的崽798·2025-03-23 02:34

【UI设计】一些好用的免费图标素材网站

阿里巴巴矢量图标库https://www.iconfont.cn/国内最大的矢量图标库之一，拥有800万+图标资源。

IT古董·2025-03-23 02:34

【蓝桥杯】4535勇闯魔堡（多源BFS + 二分）

思路k有一个范围（0到怪物攻击的最大值），求满足要求的k的最小值。很明显的二分套路。

遥感小萌新·2025-03-23 02:33

堆数据结构：从基础原理到高效算法实现的技术探讨

一、引言堆数据结构以其独特的特性，能够高效地获取集合中的最大（或最小）元素。无论是操作系统中的进程调度，还是搜索算法中的最优解筛选，堆都扮演着不可或缺的角色。理解堆的原理与实现

Everyrt·2025-03-23 01:00

基于PyCATIA的工程图视图锁定工具开发实战解析

文章深度解析代码架构设计、关键技术实现及工程应用价值，提供完整的开发方法论。一、工具功能与工程应用场景1.1核心功能模块功能模块技术指标应用场景全视图锁定批量操作

Python×CATIA工业智造·2025-03-23 00:24

给普通人看的深度学习说明书：用快递系统理解AI如何思考

第一章：理解AI的思维方式（快递版）1.1快递分拣站的故事假设你管理一个快递分拣站：传统方法：手动制定规则（比如根据邮编分拣）机器学习：观察老员工的分拣记录，总结规律深度学习：搭建自动分拣流水线，自主发现隐藏规则

嵌入式Jerry·2025-03-23 00:23

解析大模型归一化：提升训练稳定性和性能的关键技术

引言在深度学习领域，特别是在处理大型神经网络模型时，归一化（Normalization）是一项至关重要的技术。它可以提高模型的训练稳定性和性能，在加速收敛方面发挥了重要作用。

秋声studio·2025-03-23 00:19

深度剖析哈希表数据结构：原理、冲突解决与优化策略

摘要哈希表作为一种高效的数据结构，在计算机科学领域广泛应用。本文深入探讨哈希表的工作原理，详细分析常见的冲突解决方法，如开放地址法、链地址法等，并进一步研究哈希表在不同场景下的优化策略，旨在帮助读者全面理解哈希表数据结构及其应用。一、引言在计算机程序中，快速查找和插入数据是常见需求。哈希表以其平均时间复杂度为O(1)的高效查找和插入特性，成为解决这类问题的有力工具。从数据库索引到编程语言的集合类实

麻辣酸甜·2025-03-23 00:49

探索安全的开发之路：Eclipse Steady深度揭秘

探索安全的开发之路：EclipseSteady深度揭秘steadyEclipseSteady:这是一个开源的持续集成和持续部署工具，用于自动化软件的开发和部署过程。

尚竹兴·2025-03-22 23:15

探索终端的新境界：Scurses与Onions框架深度揭秘

探索终端的新境界：Scurses与Onions框架深度揭秘ScursesScurses,terminaldrawingAPIforScala,andOnions,aScursesframeworkforeasyterminalUI

雷竹榕·2025-03-22 23:15

开源瑰宝：全方位深度揭秘“随机数据生成器”

开源瑰宝：全方位深度揭秘“随机数据生成器”common-random简单易用的随机数据生成器。生成各种比较真实的假数据。一般用于开发和测试阶段的数据填充模拟。支持各类中国特色本地化的数据格式。

虞亚竹Luna·2025-03-22 23:45

探索数据安全新境界：Apache Spark SQL Ranger Security插件深度揭秘

探索数据安全新境界：ApacheSparkSQLRangerSecurity插件深度揭秘项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spark-ranger随着大数据的爆炸性增长

乌昱有Melanie·2025-03-22 23:44

探索简明虚拟机新纪元 —— SSVM 深度揭秘与应用指南

探索简明虚拟机新纪元——SSVM深度揭秘与应用指南SSVMJavaVMrunningonaJVM项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ssv/SSVM在当今软件开发的浩瀚宇宙中

殷巧或·2025-03-22 23:44

探索ELF世界的大门：JElf库深度揭秘

探索ELF世界的大门：JElf库深度揭秘jelfELFparsinglibraryinjava.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/je/jelf在软件工程的浩瀚星空中

班歆韦Divine·2025-03-22 23:14

深入解析深度学习中的过拟合与欠拟合诊断、解决与工程实践

一、引言：模型泛化能力的核心挑战在深度学习模型开发中，欠拟合与过拟合是影响泛化能力的两个核心矛盾。据GoogleBrain研究统计，工业级深度学习项目中有63%的失败案例与这两个问题直接相关。

古月居GYH·2025-03-22 22:43

CBNet--一种新的目标检测的复合骨干网体系结构

尽管最先进的基于深度的大骨干网络的探测器取得了很好的结果，但仍有很大改进空间。此外，通过设计一个新的更强大的主干网络并在ImageNet上预训练来获取好的检测性能是十分昂贵

weixin_45963617·2025-03-22 22:43

OpenManus 架构的详细技术实现

一、OpenManus架构的详细技术实现1.核心分层架构的深度解析底层：LLM层模型选择与适配：OpenManus允许用户替换底层LLM（如mPLUG-Owl3、Qwen、Llama等），通过统一接口调用模型

大势下的牛马·2025-03-22 22:12

重塑家用机器人大脑！云鲸旗舰机型逍遥002搭载旭日5正式开售

该产品以”AI智能深度清洁“为核心，基于地瓜机器人全新一代旭日5智能计算芯片，推出首创的双目AI视觉感知自适应系统，以10TOPs的端侧算力与180万点/秒的3D稠密深度点云生成能力，为家庭场景带来毫米级障碍测距精度与语义级环境理解

·2025-03-22 22:24

NVMe（Non-Volatile Memory Express）详解

其核心特性包括：低延迟：命令队列深度提升至64K（AHCI仅32），减少I/O等待时间（典型延迟<100μs）。高吞吐量：支持PCIe4.0x4带宽（8GB/s），PCIe5.0x4可达16GB/s。

美好的事情总会发生·2025-03-22 22:38

华为OD机试 - 目录删除 - 深度优先搜索dfs算法（Python/JS/C/C++ 2024 B卷 200分）

华为OD机试2024E卷题库疯狂收录中，刷题点这里专栏导读本专栏收录于《华为OD机试真题（Python/JS/C/C++）》。刷的越多，抽中的概率越大，私信哪吒，备注华为OD，加入华为OD刷题交流群，每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景，发现新题目，随时更新。一、题目描述某文件系统中有N个目录，每个目录都有一个独一无二的ID。每个目录

哪吒·2025-03-22 21:32

国际电商仓发（FBT）业务深度研究报告：以TikTok为例

目录一、引言1.1研究背景与目的1.2研究方法与数据来源二、国际电商仓发（FBT）业务概述2.1FBT业务定义与运作模式2.2FBT业务在国际电商中的地位与作用三、TikTokFBT业务案例分析3.1TikTokFBT业务发展历程3.2TikTokFBT业务服务内容与优势3.3TikTokFBT业务的市场策略与布局四、国际电商仓发（FBT）业务成功案例及经验借鉴4.1成功案例展示4.2经验总结与启

萧十一郎@·2025-03-22 21:31

Umi-OCR 实践教程：离线、免费、高效的图像文字识别工具

它基于深度学习技术，能够高效提取图像中的文字，支持多语言识别、批量处理、截屏识别等功能，尤其适合对隐私敏感或网络受限的场景。核心亮点：离线运行：无需联网，保护隐私。

几道之旅·2025-03-22 20:30

基于ChatGPT、GIS与Python机器学习的地质灾害风险评估、易发性分析、信息化建库及灾后重建高级实践

大模型（LargeLanguageModel,LLM）是一种基于深度学习技术的大规模自然语言处理模型。代表性大模型：GPT-4、BERT、T5、ChatGPT等。

weixin_贾·2025-03-22 20:59

DeepSeek-R1 API评测深度解析：揭秘7大常见误区

摘要随着SiliconCloud等平台推出DeepSeek-R1服务，市场涌现出大量关于API评测的内容。然而，这些评测中存在7个常见误区，如测试方法缺陷和内容质量参差不齐等问题，影响了用户对DeepSeek-R1的准确理解。本文旨在揭示这些问题，帮助用户更全面地了解该服务。关键词DeepSeek-R1,API评测,常见误区,SiliconCloud,内容质量一、一级目录11.1DeepSeek-

耶耶Norsea·2025-03-22 20:57

栈力扣hot100热门面试算法题面试基础核心思路背题滑动窗口最大值字符串解码每日温度柱状图中最大矩形有效的括号最小栈

滑动窗口最大值https://leetcode.cn/problems/sliding-window-maximum/题解链接https://leetcode.cn/problems/sliding-window-maximum

尘土哥·2025-03-22 20:26

anythingLLM 使用教程

一、anythingLLM简介anythingLLM是一款灵活且功能强大的语言模型，它基于先进的深度学习架构构建，旨在为用户提供多样化的自然语言处理服务。

惟贤箬溪·2025-03-22 19:24

深度解析大模型推理框架：原理、应用与实践

一、大模型推理框架简介大模型推理框架是指一种基于深度学习技术的推理框架，主要用于解决大规模数据集下的复杂问题。该框架通过对海量数据进行高效的训练和推理，能够快速地对各种复杂场景进行分析

百度_开发者中心·2025-03-22 19:24

大模型推理框架：从理论到实践的全面解析

在数据驱动的时代，深度学习技术已经渗透到各个行业，从图像识别到自然语言处理，从推荐系统到智能客服，其应用无处不在。

百度_开发者中心·2025-03-22 19:23

广州各大IT公司情况调查总结

号使用C语言，C#居多门槛比较高字节跳动广州市天河区珠江东路6号广州周大福金融中心15层01-06室应聘比较注重算法阿里广州市海珠区阅江西路唯品会总部大厦西侧约170米不需要机试，面试难度比较高，注重技术深度

Monika Zhang·2025-03-22 19:52

【HarmonyOS开发实战】鸿蒙DevEco Service开发准备与使用

通过与元服务生态、HMSCore、AGCServerless平台、DevEcoStudio、开发者联盟生态市场等产品的深度打通，助力元服务快速开发与降本增效。开发准备注

「已注销」·2025-03-22 18:11

Python技术全景解析：从基础到前沿的深度探索

2.异步编程实战四、Python工程化实践1.现代项目架构2.性能优化矩阵五、Python未来生态展望1.前沿技术融合2.性能革命六、学习路线图1.技能成长路径基础阶段（1-3月）专业方向（3-6月）深度进阶

靠近彗星·2025-03-22 18:10

Geotrust SSL证书和SymantecSSL证书哪个好?

Symantec作为信息安全领域全球领先的解决方案提供商，也是全球最大的信息安全厂

weixin_34293246·2025-03-22 17:38

安全工具推荐 | 软件成分分析工具悬镜安全源鉴SCA，业内排名TOP 1的SCA工具

本文结合悬镜安全源鉴SCA工具的深度使用来展开介绍国内排名Top1的SCA工具。发展历程：2016年，悬镜开始了第一代SCA产品技术的研发工作，历经4年，201

DevSecOps选型指南·2025-03-22 16:27

HarmonyOS Next 安全机制深度剖析

本文旨在深入探讨华为鸿蒙HarmonyOSNext系统（截止目前API12）的安全机制相关技术细节，基于实际开发实践进行总结。主要作为技术分享与交流载体，难免错漏，欢迎各位同仁提出宝贵意见和问题，以便共同进步。本文为原创内容，任何形式的转载必须注明出处及原作者。第一章：安全体系架构一、整体架构介绍HarmonyOSNext的安全体系架构犹如一座坚固的城堡，从多个层面为系统和应用提供全方位的保护。它

SameX-4869·2025-03-22 16:25

深度解读 C 语言运算符：编程运算的核心工具

一、引言在C语言的编程世界中，运算符是构建逻辑与运算的基石，它如同一位指挥家，精准地协调着程序中各种数据的操作与处理。C语言丰富多样的运算符涵盖了算术、关系、逻辑、位运算、赋值以及其他杂项运算等多个领域，为开发者提供了强大而灵活的编程手段。深入理解和熟练运用这些运算符，对于编写高效、准确的C语言代码至关重要。接下来，让我们一同走进C语言运算符的精彩世界，探寻其奥秘与应用。二、算术运算符：数值运算的

烂蜻蜓·2025-03-22 15:53

llama源码学习·model.py[3]ROPE旋转位置编码(2)旋转角度生成代码

dim:int,end:int,theta:float=1000.0):'''预先计算频率和复数的cosine和sine值，用于后续的PositionalEncodingdim:维度end:一个序列的最大长度或位置的最大值

小杜不吃糖·2025-03-22 15:19

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