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Python应用算法之贪心算法理解和实践

贪心算法（GreedyAlgorithm）是一种简单而高效的算法设计思想，其核心思想是：在每一步选择中，都采取当前状态下最优的选择（即“局部最优解”），希望通过一系列局部最优解最终达到全局最优解。

大数据追光猿·2025-02-23 00:16

动态规划（Dynamic Programming）详解

详解目录动态规划简介动态规划核心思想动态规划问题的基本要素动态规划应用步骤经典动态规划问题解析动态规划优化技巧实际应用案例动态规划的优缺点总结与学习资源1.动态规划简介动态规划（DynamicProgramming,DP）是一种解决复杂问题的算法设计范式，通过将原问题分解为相对简单的子问题，并利用子问题之间的关系，避免重复计算，最终高效求解全局最优子

程序猿000001号·2025-02-23 00:44

Tree Shaking

TreeShaking是一种优化技术，用于去除JavaScript中未使用的代码，从而减小最终打包文件的体积。

海盗强·2025-02-22 21:21

Java-Mybatis-Spring配置详解

最终，可以做到应用代码不依赖于MyBatis，Spring或MyBat

csdn_yasin·2025-02-22 18:58

Android架构组件-App架构指南，Android面试基础技能罗列

2401_84149570·2025-02-22 18:26

JAVA第九章---网络编程

把分布在不同地理区域的计算机设备通过物理线路(网线,光纤,交换机)连接起来,最终实现数据传输,资源共享.最早的网络:美国五角大楼几台电脑一栋楼城市国家全球网络编程概述?

温朴寒·2025-02-22 15:34

Java第九章(网络编程TCP,UDP)

把分布在不同地理区域的计算机设备通过物理线路(网线,光纤,交换机)连接起来,最终实现数据传输,资源共享网络编程概述?

包搂住·2025-02-22 15:04

AI前端开发的压力与应对：ScriptEcho等工具如何提升效率

本文将深入探讨AI前端开发环境下的压力来源，以及如何通过工具（例如ScriptEcho）和有效的应对策略来缓解压力，最终在AI赋能下实现高效、高质量的开发。……二、AI前端开发的压力挑战AI前

diemeng1119·2025-02-22 14:25

uni-app: Android、iOS文件选择

最终也是通过结合这诸多资料整理出目前的方案。基本实现方式是通过render.js是实现，自定义一个button，点击调用render.js里面的方法，往Dom里插入一个input标签，并监听数据的变

Heyuan_Xie·2025-02-22 09:41

RabbitMQ 消息队列优化发送邮件

一、不用await发送邮件在实际开发之前，不妨先思考下，我们最终的目的是为了让邮件异步发送。那发送邮件这里有个await，我们干嘛不直接把这个await去掉，这不就完事了吗？

一个假的前端男·2025-02-22 07:29

看《神医扁鹊》有感

前天晚上，看了一部电影《神医扁鹊》，在没有看这部电影之前，我一直都以为扁鹊的结局是个喜剧，看过之后才知道，扁鹊的最终结局居然是被那些嫉贤妒能的统治者给害死的。

近冬的阳光·2025-02-22 04:02

springcloud-consul初步配置

Eureka保证高可用和最终一致性（AP）服务注册相对要快，因为不需要等注册信息replicate到其他

或许没看到·2025-02-21 23:42

leetcode组合出合法最小数

输入描述一个数组，数组不为空，数组里面都是代表非负整数的字符串，可以是0开头，例如:[”13"，"045","09"，"56"].输出描述:以字符串的格式输出一个数字，如果最终结果是多位数字，要优先选择输出不是

一只呆呆鹅·2025-02-21 23:11

GPU渲染管线——处理流程总结

渲染管线像是一条“流水线”，输入三维几何数据（顶点、纹理等），经过一系列阶段的处理后，输出最终的像素颜色。

fengnian18·2025-02-21 22:39

媒体声音｜专访阿里云数据库周文超博士：AI就绪的智能数据平台设计思路

大模型在实际业务场景的落地过程中，必须有海量数据的支撑：经过训练、推理和分析等一系列复杂的数据处理过程，才能最终产生业务价值。

·2025-02-21 19:41

Vue中虚拟DOM的全面解析

在Vue中，组件模板会被编译成虚拟DOM树，通过Diff算法对比新旧虚拟DOM，计算出最小化的DOM操作，最终批量更新真实DOM。二、为什么需要虚拟DOM？

七公子77·2025-02-21 18:05

好程序员云计算培训分享云计算中微服务是什么？

微服务架构是一种架构模式，它提倡将单一应用程序划分成一组小的服务，服务之间相互协调、互相配合，为用户提供最终价值。每个服务运行在其独立的进程中，服务和服务之间采用轻量级的通信机制相互沟通。

好程序员IT·2025-02-21 15:03

在华为海思上面实现wpa_supplicant移植和最终连接上网

连续搞了几天，终于在这个周日的晚上搞出来了。流程如下：一、下载源码http://hostap.epitest.fi/wpa_supplicant/下载wpa_supplicant-0.7.3.tar.gz（openssl用到0.7.3提供的补丁）#tarxvfzwpa_supplicant-0.7.3.tar.gz下载www.openssl.org/source/openssl-0.9.8e.ta

caoyuanll·2025-02-21 15:30

如何通过需求管理提升项目成功率？

本文将深入探讨如何通过优化需求管理流程，提高项目交付质量，最终实现项目目标。在当今快速变化的商业环境中，需求管理的重要性日益凸显。

·2025-02-21 14:34

前端面试题---虚拟dom更新原理

vue的生命周期里有"挂载"这个阶段这个阶段里,vue实例已经把准备好的组件挂载到页面,模版被编译成虚拟DOM,最终渲染到实际的dom中Vue虚拟DOM更新原理1数据变化：当组件数据变化时，Vue会重新生成虚拟

*星之卡比*·2025-02-21 14:58

【MYSQL面试题】MySQL的事务隔离级别有哪些？

读未提交，就是在并发情况下，A事务读到了B事务未提交的数据，如果B事务最终回滚操作，事务A读取的数据就是错乱的，而且很难追踪，则会产生脏读的现象。

丢了尾巴的猴子·2025-02-21 12:09

【Elasticsearch】Search Templates（搜索模板）

这种方式在实际应用中非常有用，尤其是在需要根据用户输入或不同场景灵活调整查询逻辑时，同时又避免了直接暴露Elasticsearch查询语法给最终用户。

risc123456·2025-02-21 10:22

模型压缩-模型蒸馏、模型剪枝、模型量化

一、模型蒸馏1.1蒸馏简介知识蒸馏是指通过教师模型指导学生模型训练，通过蒸馏的方式让学生模型学习到教师模型的知识，最终使学生模型达到或媲美教师模型的准确度。

NLP的小Y·2025-02-21 08:39

机器学习杂记

过拟合处理方法：早停正则化dropout数据增广避免局部极小值方法：以不同的初始值来训练网络，最终选取最小的。使用模拟退火技术。

被自己蠢哭了·2025-02-21 08:33

电商分布式场景中如何保证数据库与缓存的一致性？实战方案与Java代码详解

缓存未及时失效并发读写竞争：多个线程同时修改同一数据缓存与数据库事务不同步：部分成功导致数据错乱二、4大核心解决方案与代码实现方案1：延迟双删策略（针对写后读不一致）原理适用场景方案2：订阅数据库Binlog异步更新缓存（最终一致性

Jayden　·2025-02-21 04:06

【MySQL】表空间丢失处理（Tablespace is missing for table 错误处理）

最终，

m0_74824823·2025-02-20 23:08

数学推理中在推理规模化下检查假阳性解

然而，大多数基准测试依赖于自动评估方法，这些方法仅使用启发式方法比较最终答案，而不验证底层推理步骤。这种限制导致假阳性解，其中模型可能会产生正确的最终答案

硅谷秋水·2025-02-20 17:18

mysql实时同步到es

测试了多个方案同步，最终选择oceanu产品，底层基于Flinkcdc1、实时性能够保证，binlog量很大时也不产生延迟2、配置SQL即可完成，操作上简单下面示例mysql的100张分表实时同步到es

·2025-02-20 17:22

Linux升级Anacodna并配置jupyterLab

本文将详细介绍如何安全地进行升级，包括步骤、代码示例与最终流程图。升级Python一、环境准备在进行任何升级之前，建议先检查当前的Python版本以及各个库的兼容性。

伪_装·2025-02-20 17:48

sql拼接错误直到数据全部删除

查找通过解析binlog和审计，最终查到DELETEFROMorder.order_extendWHERE1234开始以为sql审计有问题，后来发现该语句效果同where1=1，直接导致全表删除。

·2025-02-20 17:48

ArcGIS Runtime SDK for iOS 开发之地图范围（map extent）

本篇文章主要讨论针对开发者和最终用户

hlj184·2025-02-20 16:08

如何快速定位并解决 Linux 系统性能瓶颈：终极全攻略

本篇博客将深入探讨Linux性能瓶颈的可能来源，介绍各种性能评估方法和概念，并最终提供使用Linux命令查找性能瓶颈的实用指南。性能瓶颈的可能来源在Linux系统中，性能瓶颈可能出现在

BitTalk·2025-02-20 16:33

Redis主从复制配置

另外定期的数据备份操作也是单独选择一个Slave去完成，这样可以最大程度发挥Redis的性能，为的是保证数据的弱一致性和最终一致性。

土尔奇酱·2025-02-20 10:13

使用LlamaIndex查询 MongoDB 数据库，并获取 OSS (对象存储服务) 上的 PDF 文件，最终用Langchain搭建应用

使用LlamaIndex查询MongoDB数据库，并获取OSS(对象存储服务)上的PDF文件，然后利用Langchain搭建应用，涉及多个步骤。下面我们将详细介绍如何将这些步骤结合起来，构建一个系统：1.环境准备首先，确保你已经安装了以下Python库：pipinstallllama_indexpymongolangchainopenaiboto3pdfplumberpymongo：MongoDB

朴拙Python交易猿·2025-02-20 09:33

python邮件发送哪个好_(原创)python发送邮件

我最终实现的样子是这样的:使用flask搭建了一个web服务器，然后做了一个网页，将收件人，主题，正文填好之后，点击发送，上面会显示发送结果

加勒比考斯·2025-02-20 09:30

小爱音箱控制手机和电视听歌的尝试

本文最终目的是，小爱声控xiaomusic通过红米（

wjcroom·2025-02-20 03:38

个人简历html网页模板，科技感炫酷html简历模板

效果预览在开始之前，我们先来看一下最终的效果：实现步骤1.index.html（部分代码）首先，我们需要创

孤客网络科技工作室·2025-02-20 02:05

蓝桥2023省赛B 题解

现在给出了N条冶炼记录，每条记录中包含两个整数A和B，这表示本次投入了A个普通金属O，最终冶炼出了B个特殊金属X。每条记录都是独立的，这意味着上一次没

快雪_时晴·2025-02-20 01:03

MONAI 1.4新版本发布，抢先体验MAISI扩散模型以及VISTA交互式分割模型

MONAI1.4新版本发布，抢先体验MAISI扩散模型以及VISTA交互式分割模型上周，MONAI发布了备受期待的1.4版本，这是时隔一年的重大更新。

Tina姐·2025-02-19 23:38

写轮眼按钮特效：打造炫酷网页按钮

效果预览在开始之前，我们先来看一下最终的效果：实现步骤1.index.html（部分代码）首先，我们需要创建一个简单的HTML结构

孤客网络科技工作室·2025-02-19 22:57

[从零开始的 Vue3 系列]：第四章——Vue3 中常用组件通信全解析

通过详尽的讲解与实战演示，帮助大家掌握Vue3的基础与进阶知识，最终具备独立搭建完整Vue3项目的能力。vue3中的组件通信Vue3提供了多种方式来进行组件之间的通信。

花信少年plus·2025-02-19 22:56

DeepSeek底层揭秘——多跳推理

1.多跳推理(1)定义多跳推理（Multi-hopReasoning）是一种复杂的推理技术，指模型在回答问题或解决任务时，需要跨越多个信息片段或知识点，逐步推导出最终答案，而不是直接从单一信息源中获取结果

9命怪猫·2025-02-19 20:14

PyTorch与TensorFlow的对比：哪个框架更适合你的项目？

尽管它们的最终目标相同，但其设计哲学和实现方式有所不同。PyTorch：由Facebook的人工智能研究

木觞清·2025-02-19 18:59

Java每日精进·45天挑战·Day19

最终，我们需要返回这个最小的数字（仍然以字符串形式）。问题背景这个问题看似简单，实则充满了挑战。我们需要仔细思考如何高效地移除数字，以确保剩下的数字

云朵大王·2025-02-19 16:44

.NET 6应用程序适配国产银河麒麟V10系统随记

Python量化交易实战入门级手把手带你打造一个易扩展、更安全、效率更高的量化交易系统最近想在麒麟系统上运行.NET6程序，经过一番折腾最终完成了，简单记录一下。

虚幻私塾·2025-02-19 15:08

ECharts 实现同一个X轴多个Y轴分区展示不同值域数据

最终实现的思路是xAxis、yAxis和grid生成三组，xAxis和yAxis引用g

·2025-02-19 15:30

机器学习:决策树

它通过将数据按特征值进行分割，最终做出预测。与线性模型不同，决策树能够自动识别重要的特征，并根据数据情况生成复杂的决策规则。

小源学AI·2025-02-19 14:22

【LeetCode】394. 字符串解码

，如果当前的字符为字母或者左括号，直接进栈，如果当前的字符为右括号，开始出栈，一直到左括号出栈，出栈序列反转后拼接成一个字符串，此时取出栈顶的数字，根据这个次数和字符串构造出新的字符串，重复如上操作，最终将栈中的元素按照从栈底到栈顶的顺序拼接起来

Liu_Meihao·2025-02-19 14:20

机器学习:支持向量机

什么是支持向量机支持向量机是一种二分类模型,在机器学习、计算机视觉、数据挖掘中广泛应用,主要用于解决数据分类问题,它的目的是寻找一个超平面对样本进行分割,分割的原则是间隔最大化(也就是数据集的边缘点到分界点的距离d最大)最终转化成一个凸二次规划问题来求解

小源学AI·2025-02-19 13:18

数位dp(算法篇)

十位等相对于普通的暴力枚举，数位dp快就快在它的记忆化，也就是说后面可能会利用到前面已经计算好的东西题型往往是：给定一个闭区间[L,R]，求这个区间中满足"某种条件"的数的总数量题型特征：要求统计满足一定条件的数的数量（即，最终目的为计数

Moon2144·2025-02-19 10:51

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