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【蓝桥杯C/C++】彻底理解双指针算法

双指针的分类核心思想模板写法经典例题移除元素双指针法分析题意具体代码最长连续不重复子序列输入格式输出格式数据范围输入样例：输出样例：核心思路数组元素的目标和输入格式输出格式数据范围输入样例：输出样例：核心思路总结一下学习目标了解双指针算法是什么以及分类理解双指针算法的原理会用代码编写双指针算法在实际题目中灵活运用双指针在数组的开章中我们提到了这个算法

不会喷火的小火龙·2025-02-17 13:47

python中session的使用

使用场景：当接口之间有cookie数据之间的传递的情况下为了确保接口之间cookie数据传递，一定要使用同一个session对象接口返回的cookie数据，存储在session对象中#1.创建session

白桃提拉米苏·2025-02-17 13:46

本地部署model scope魔搭大模型流程

一、安装python二、安装Gradio三、添加镜像加速四、运行字符串倒叙五、运行绘图六、安装常用软件包和库七、我目前使用的软件包和库简介八、文字生成图片AI模型九、文字回复AI模型一、安装python

CQller·2025-02-17 13:15

DeepSeek 混合专家（MoE）架构技术原理剖析

DeepSeek混合专家（MoE）架构技术原理剖析在人工智能快速发展的当下，大规模语言模型不断突破创新，DeepSeek混合专家（MoE）架构脱颖而出，成为业内关注焦点。

计算机学长·2025-02-17 13:15

halcon的Blob分析方法

阈值分割法图像分割常用方法就是阈值分割法，它不仅可以极大的压缩数据量，而且也大大简化了分析和处理步骤。阈值分割法是一种传统的最常用的图像分割方法，特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像。

斯人已去忆犹在·2025-02-17 13:14

用户实操 | GBase 8a MPP Cluster慢SQL分析排查和优化方法

如，相同SQL任务在一定周期内执行时间逐渐变长，则需要结合表内数据量变化趋势、SQL任务类型需要访问全

GBASE数据库·2025-02-17 13:14

GBase 8a数据库多并发insert性能缓慢的优化

原文链接：https://www.gbase.cn/community/post/4847更多精彩内容尽在南大通用GBase技术社区，南大通用致力于成为用户最信赖的数据库产品供应商。

GBASE数据库·2025-02-17 13:44

30.4:Python如何安装Pandas库？（课程共4100字）

课程概述（课程共4100字）①安装Pandas库打开命令提示符或终端窗口，输入以下命令来安装Pandas：当安装完成后，可以使用以下命令来验证Pandas是否已正确安装：②数据处理和分析读写数据数据清洗和预处理数据分组和聚合数据可视化

小兔子平安·2025-02-17 13:43

基于 GBase 数据库的海量数据处理与性能优化

一、引言随着大数据时代的到来，海量数据的存储和高效处理成为各行业的核心需求。

big crab·2025-02-17 12:13

分析投资策略数据

投资策略分析（在实习最后一周，当然要再多学一点金融相关知识啦，于是就有了这篇文章，以下均出于个人对投资策略的浅薄见解，欢迎大家提出建议）任务：分析私募排排网上的数据，并根据不同的策略进行分析，写出报告由于本人之前对投资部分了解较少

Young_Zn_Cu·2025-02-17 12:43

python画二维矩阵图_基于python 二维数组及画图的实例详解

1、二维数组取值注：不管是二维数组，还是一维数组，数组里的数据类型要一模一样，即若是数值型，全为数值型#二维数组importnumpyasnplist1=[[1.73,1.68,1.71,1.89,1.78

weixin_39785400·2025-02-17 12:13

gbase导入sql文件_GBase数据库——常用命令

1数据库操作与维护1.1数据库启停[root@OMMB-66-V10-001~]#servicegcwarestopStoppingGCMonitsuccess!

weixin_39706561·2025-02-17 12:12

使用多模态大语言模型进行深度学习的图像、文本和语音数据增强

在过去的五年里，研究方向已从传统的机器学习（ML）和深度学习（DL）方法转向利用大语言模型（LLMs），包括多模态方法，用于数据增强，以提高泛化能力，并在训练深度卷积神经网络时防止过拟合。

数行天下·2025-02-17 12:42

java web 项目中封装的下拉列表小组件：实现下拉列表使用者前后端0行代码 ...

以及设置URL反回来的值和select的text，和value的对应关系，这有2个问题：一使用者必须知道URL，二，如果页面有10个下拉表表，要请求后台10次，肯定影响性能，而我想要的是使用者只要申明用哪个数据字典就行了

weixin_34383618·2025-02-17 12:42

IDEA接入GPT王炸秘籍，开发分析界面与ChatGPT直接无缝衔接

各行各业数据分析、系统开发人员，科研领域研究人员，设计师，及各单位文字工作者等，谁能快速学习、加快效率，产出的内容更优质，在内卷化日益严重的环境中就更有竞争力。

数行天下·2025-02-17 12:42

dialog element 删掉标题_ElementUI 销毁Dialog数据(简单粗暴)

在使用element开发通过之中使用Dialog弹窗创建数据或者数据回显在经常不过了。而且数据创建和数据编辑正常都是使用同一组件。

鸿宇太子哥·2025-02-17 12:12

matlab 延迟算子,时间序列分析-----2---时间序列预处理

1、描述性时序分析通过直观的数据比较或绘图观测，寻找序列中蕴含的发展规律，这种分析方法就称为描述性时序分析。描述性时序分析方法具有操作简单、直观有效的特点，它通常是人们进行统计时序分析的第一步。

这块必被安排·2025-02-17 12:42

了解SQL Server不同版本（如Express、Standard、Enterprise）的功能差异和适用场景。

一、SQLServerExpress版本（一）功能特点数据库大小限制：SQLServerExpress版本数据库的最大大小限制为10GB。

web15117360223·2025-02-17 12:11

本地搭建deepseek并提供给其它人使用（最全，完整可用）

因为是开源的，我们可以很方便的架设其蒸馏模型到自己的主机上。PS：虽然也可以Cpu运行模型，但是如果没有8G以上的显存卡的话，只能搭建7B以下的模型，体验效果并不太好。

唐大帅·2025-02-17 12:41

LLM 大模型学习必知必会系列(一)：大模型基础知识篇

LLM大模型学习必知必会系列(一)：大模型基础知识篇魔搭ModelScope开源的LLM模型魔搭ModelScope欢迎各个开源的LLM模型在社区上做开源分享。

汀、人工智能·2025-02-17 12:40

ARIMA差分自回归移动平均模型--时间序列预测

ARIMA差分自回归移动平均模型1、ARIMA模型理论基础2、ARIMA建模步骤3、ARIMA建模实战3.1导入模块3.2加载数据3.3平稳性检验3.4单位根检验3.4白噪声检验3.5模型定阶3.6参数估计

别团等shy哥发育·2025-02-17 12:10

记GBase8a一次简单的典型sql优化

原文地址：https://www.gbase.cn/community/post/3549某客户反映一条业务测试sql查询缓慢（3节点集群），百万级数据量用时6-8s,不满足小于1秒的业务需求！

GBase技术大咖·2025-02-17 12:40

《深入浅出LLM基础篇》（三）：大模型结构分类

GoAI·2025-02-17 12:39

OpenWebUI，RAG+外部知识库+AI写文的开源应用

引言自从去年AI火起来之后，很多人便热衷于寻找适合自用的AI开源项目，把各家大模型API接入到自己的AI程序里，便可以通过AI辅助完成一系列日常任务，比如内容翻译/润色/总结/撰写、格式转换、数据分类、

m0_74824780·2025-02-17 12:39

深入理解TensorFlow中的形状处理函数

摘要在深度学习模型的构建过程中，张量（Tensor）的形状管理是一项至关重要的任务。特别是在使用TensorFlow等框架时，确保张量的形状符合预期是保证模型正确运行的基础。

SEVEN-YEARS·2025-02-17 12:08

本地部署 DeepSeek：环境准备 + 详细步骤 + 高级部署方案 + 可视化工具集成 + 故障排除手册 + 性能优化建议

前言随着人工智能技术的迅猛发展，大语言模型（LLM）在多个行业中的应用日益广泛，从自然语言处理、内容生成到智能客服、医疗诊断等领域，AI正在深刻改变传统的工作方式和业务流程。

Katie。·2025-02-17 12:08

基于iNeuOS工业互联网平台的板材实时质检系统

同时，工厂现有刨花板产线质检环节无法积累生产过程数据、无法形成有效数据

iNeuOS工业互联网·2025-02-17 12:38

＜Attention Is All You Need＞：全网首次提出Transformer模型论文中英文对照学习

论文摘要英文Thedominantsequencetransductionmodelsarebasedoncomplexrecurrentorconvolutionalneuralnetworksthatincludeanencoderandadecoder.Thebestperformingmodelsalsoconnecttheencoderanddecoderthroughanattenti

kingking44·2025-02-17 12:08

linux下共享内存和消息队列实现多进程间数据收发

共享内存可以传输大量数据，但是多个进程同时读取共享内存就会出现脏读，可以借助消息队列实现多进程消息发送和接收。这种组合方式在实际开发中应用还是很多的，接下来就看一下。

hsy12342611·2025-02-17 12:08

深入探讨：CME期货CBOT高频合约历史行情数据分析方法

深入探讨：CME期货CBOT高频合约历史行情数据分析方法为了促进学习和研究，我们在此分享一部分匿名处理的外盘期货高频历史行情数据集。

hightick·2025-02-17 12:37

【论文精读】MotionLM

【论文精读】MotionLM1背景2存在的问题3具体方案轨迹转运动序列模型轨迹去重和聚类loss1背景团队：Waymo时间：2023.9代码：简介：采用自回归的方式做轨迹生成，能够更好地建模交互，且避免模态坍缩

EEPI·2025-02-17 12:37

GBase 8a慢SQL优化案例-2 通过分析函数改写不等值关联排序取值

某气象现场一条查询语句，大数据场景下，单个机构查询耗时5分钟以上，需要分析，SQL语句如下：SELECTt.station_no,t.collect_time_stamp,t.r2020,t.topFROM

dudulang8088·2025-02-17 12:36

时间序列分析之AR、MA、ARMA、ARIMA详解（5）

在时间序列分析中最常使用的一系列模型：AR、MR、ARMA，一直到ARIMA，都源于乔治·博克斯和格威利姆·詹金斯等人的一系列工作（他们的有关成果后汇集成该领域的权威经典著作【1】）。

白马负金羁·2025-02-17 12:36

【PCIe XDMA开发】XDMA与MIG位宽一致性要求

一、位宽一致性的必要性数据路径对齐要求XDMA的AXI接口位宽（如128/256/512位）需与MIG的物理接口位宽保持一致15。

RunningCamel·2025-02-17 12:35

数字内容体验未来趋势：五大平台横向对比与深度解析

随着用户行为碎片化与需求多元化趋势加剧，AI驱动的智能推荐系统、基于数据决策的动态优化能力，以及跨渠道的品牌一致性维护，已成为衡量内容平台竞争力的三大核心维度。

清风徐徐de来·2025-02-17 11:04

数据驱动业务增长，E-MapReduce 真实案例解析

在大数据时代，数据已经成为企业核心竞争力的关键因素之一。无论是电商、金融、物流还是制造业，企业都在探索如何更高效地处理、分析和利用海量数据，以实现精准决策、优化运营并提升业务增长。

Anna_Tong·2025-02-17 11:34

全面解析：AI大模型入门教程，让你的学习之路不再迷茫，这个大模型学习路线非常详细收藏这篇就够了！

前言AI大模型，作为当前人工智能领域的热点，凭借其强大的处理复杂数据和任务的能力，受到广泛的关注和应用。

AGI大模型老王·2025-02-17 11:03

共享内存的数据结构 ——循环队列+信息量 ——互斥锁、多进程的消费者模型源码模型测试代码 C++

前言：简单来说，共享内存不能自动扩展，申请多少就是多少，而且只能用C++内置的数据类型。也不能用STL容器，例如vector会自动扩展，容易造成内存泄漏，越界等问题。移动语义也不能用。

sevenysq·2025-02-17 11:03

GBase 数据库的高性能架构与优化实践

引言随着信息技术的快速发展，数据库作为支撑各行各业数据存储和处理的核心技术之一，承担着越来越重要的角色。在现代企业中，大数据量、复杂查询和高并发处理已成为普遍需求。

big crab·2025-02-17 11:33

linux内网部署deepseek大模型（ollama+anythingllm）

一、安装ollama来源：ollama/docs/linux.mdatmain·ollama/ollama·GitHub1.下载安装包ollama下载链接：https://ollama.com/download/ollama-linux-amd64.tgz，下载后放在用户目录下2.运行脚本#!/bin/sh#ThisscriptinstallsOllamaonLinux.#Itdetectsthe

wukurua·2025-02-17 11:32

vue若依框架dicts中字典项的使用：表格展示与下拉框示例

在若依框架的开发中，字典项的使用可以帮助我们更方便地管理和展示一些具有固定取值范围的数据，比如颜色类型、人员类型等。下面将详细介绍若依框架中字典项在表格和下拉框中的使用方法。

豆豆（前端开发+ui设计）·2025-02-17 11:02

shell脚本定时备份mysql数据库

系列文章目录1.mysqldump常用命令语法2.编写命令3.将命令写入shell脚本4.写入定时任务示例系统:centos7mysql版本：5.7一、mysqldump命令全量备份（数据+结构）:mysqldump-uroot-p123456

小爱是金毛o·2025-02-17 11:31

云专线：金融与电商实时交易系统的强大后盾

云专线通过优化网络架构与传输路径，大幅降低数据传输延迟，让交易指令能在毫秒甚至微秒级时间抵达服务器，助力金融机构和投资者快速响应市场变化，抢占先机

xjxijd·2025-02-17 11:01

揭秘海外机房服务：为何它成为全球化时代的“必备神器”

一、全球化网络，触手可及你是否曾因为跨国数据传输速度慢、不稳定而烦恼？海外机房服务拥有全球化的网络布局，让数据传输不再受地域限制。

xjxijd·2025-02-17 11:01

DeepSeek大模型本地化部署与实践指南

前言在数据隐私要求严苛或网络环境受限的场景中，本地化部署大模型成为企业AI落地的关键需求。本文将手把手教你如何实现DeepSeek大模型的本地化部署，并提供完整的实践案例代码。

星辰@Sea·2025-02-17 11:31

Netty如何优雅地解决TCP粘包、拆包问题

TCP协议确保了数据能够可靠地从一个端点传输到另一个端点，但它并没有提供消息边界的概念。这意味着，当数据被发送时，可能会出现“粘包”（数据包被合并）或“拆包”（数据包被分割）的问题。

星辰@Sea·2025-02-17 11:01

基于DeepSeek-R1的高效推理优化实战：从API封装到动态批处理

引言在LLM（大语言模型）应用中，推理延迟和计算资源消耗是核心痛点。

竹木有心·2025-02-17 11:29

主从复制中定位回放慢涉及的表

、前提世界千奇百怪，每个人都有自己独立的思想，有些事情即使你附耳告知，也可能如风般吹过，进而消逝，为了性能为了不延迟，表要加索引嘛，然而在某业务场景，业务表数千张，无索引的表几百张，这些表都是上百万的数据

·2025-02-17 11:07

2025年智算中心的建设成本及优化策略，以DeepSeek为鉴

据行业数据显示，目前国内智算中心的机房出租率普遍较低，算力资源过剩现象严重。在这种背景下，如何在控制成本的同时，实现智算中心的高效建设和可持续运营，成为行业亟待解决的问题。

数据中心运维高级工程师·2025-02-17 11:59

前端面试题2（vue3）

答案：CompositionAPI是Vue3引入的一种新的编程模型，它允许开发者以更灵活和模块化的方式组织代码。

GIS-CL·2025-02-17 11:59

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