算法与时间维度

开源界的5 大开源许可协议

越来越多的开发者与设计者希望将自己的产品开源，以便其他人可以在他们的代码基础上做更多事，开源社区也因此充满生机。
tboqi1·2025-02-28 05:09

[特殊字符] Java 函数式接口深度解析：让你轻松掌握 Lambda 表达式与函数式编程！

引言：在Java8版本中，引入了函数式接口以及Lambda表达式，彻底改变了Java的编程模式，使得编程变得更加简洁、灵活、易读。特别是函数式接口，它是函数式编程的核心，使得Java代码能够像处理数据流一样高效且可读性强。本文将带你深入了解函数式接口的概念、使用方式以及如何充分利用它来优化代码。无论你是刚接触Java8的新手，还是已经掌握一些基础知识的开发者，阅读完本文后，你将能够更加自如地使用函
扣丁梦想家·2025-02-28 05:39

Spring Boot 动态配置数据源全解析

亲爱的小伙伴们，在求知的漫漫旅途中，若你对深度学习的奥秘、Java与Python的奇妙世界，亦或是读研论文的撰写攻略有所探寻，那不妨给我一个小小的关注吧。
♢.＊·2025-02-28 05:39

深入解析：如何编写 Mapper 文件

亲爱的小伙伴们，在求知的漫漫旅途中，若你对深度学习的奥秘、Java与Python的奇妙世界，亦或是读研论文的撰写攻略有所探寻，那不妨给我一个小小的关注吧。
♢.＊·2025-02-28 05:39

【Python】7天-python实现缓存-day01

https://geektutu.com/post/geecache-day1.htmlPS:预计在完成前还会对本文多次修改仅作参考PS:测试代码也会在后续补充一、LRU和LRU-K原文使用的是LRU算法
qq_40375355·2025-02-28 05:08

100种算法【Python版】第38篇—— Tarjan算法

本文目录1算法说明2算法示例：社交群体分析3算法示例：交通路网中的强连通分量识别4算法应用1算法说明Tarjan算法由计算机科学家RobertTarjan于1972年提出，目的是在有向图中有效地找到强连通分量
AnFany·2025-02-28 05:38

Python实现强连通分量算法——Tarjan算法

Python实现强连通分量算法——Tarjan算法Tarjan算法是一种基于深度优先搜索（DFS）的强连通分量（SCC）查找算法，由RobertTarjan在1972年提出。
NoABug·2025-02-28 05:38

Power Automate入门1 - 云端流

云或本地服务的连接器连接您的帐户，并使其与彼此交流。即时流通过单击按钮启动自动化。可以从桌
泽西岛·2025-02-28 05:38

python爬虫项目（一百九十八）：电商平台用户行为数据分析与推荐系统、爬取电商平台用户行为数据

本篇博客将详细介绍如何通过爬虫技术抓取电商平台的用户行为数据，并结合数据分析和推荐算法，构建一个简单的推荐系统。目录一、电商平台用户行为数据二、爬虫技术实现2.1网站分析2.2使用Seleni
人工智能_SYBH·2025-02-28 05:37

Wireshark详解

Wireshark使用详解1.Wireshark简介2.下载与安装1.下载地址2.安装步骤（以Windows为例）3.界面与核心功能1.主界面布局2.常用菜单功能4.过滤功能详解1.过滤类型2.常用过滤命令
靖节先生·2025-02-28 05:36

哈工大计算机系统lab7——微壳

实验报告实验（七）题目TinyShell微壳专业计算机类学号**********班级1903003学生李*涵指导教师郑**实验地点G709实验日期2021.6.4计算机科学与技术学院目录第1章实验基本信息
awhiteknow0·2025-02-28 05:35

Tarjan求无向图割边

文章目录Tarjan算法无向连通图的搜索树时间戳dfn追溯值low无向图的割边及判定对重边的处理参考实现Tarjan算法不得不说RobertTarjan真的是大师，发个网站大家感受一下——论文索引。
Visors·2025-02-28 05:04

【Day47 LeetCode】图论问题 Ⅴ

一、图论问题Ⅴ今天学习最小生成树算法–prim算法和kruskal算法。最小生成树是所有节点的最小连通子图，有n个节点则必有n-1条边将所有节点连接起来。
银河梦想家·2025-02-28 05:34

DeepSeek开源周第二弹：DeepEP如何用RDMA+FP8让MoE模型飞起来？

一、引言：MoE模型的通信瓶颈与DeepEP的诞生在混合专家（MoE）模型训练中，专家间的全对全（All-to-All）通信成为性能瓶颈。
曦紫沐·2025-02-28 04:03

《Spring Boot + MySQL高性能应用实战：性能优化技巧与最佳实践》

目录应用性能优化概述环境搭建与技术栈选择数据库设计优化SpringBoot与MySQL集成优化4.1使用JPA/Hibernate的性能优化4.2连接池的配置与优化4.3分页与查询优化MySQL性能优化
扣丁梦想家·2025-02-28 04:03

Spring Boot 中 @Transactional 注解全面解析

亲爱的小伙伴们，在求知的漫漫旅途中，若你对深度学习的奥秘、Java与Python的奇妙世界，亦或是读研论文的撰写攻略有所探寻，那不妨给我一个小小的关注吧。
♢.＊·2025-02-28 04:03

《AI 大模型 ChatGPT 的传奇》

1.4算法层面的跃升1.4.1RNN到transformor1.4.2扩散模型diffusion1.4.3跨模态的CLIP框架1.5AIGC的耀眼成果1.5.1AI
武昌库里写JAVA·2025-02-28 04:33

视频HDR技术详解，你的电脑怎么播放HDR视频？

然后测试一下我的电脑能不能播放，发现还是可以的，视觉上看起来是十分震撼的，所以想借此机会学习一下HDR，感兴趣的同学可以也下载一下这个片子，我给一个百度网盘链接，看看自己的电脑能不能播放：通过网盘分享的文件：HDR视频播放测试与播放器
modest —YBW·2025-02-28 04:02

Vue的单元测试和端到端测试：确保组件可靠性与应用完整性

引言在软件开发过程中，测试是保证代码质量和应用稳定性的关键环节。Vue.js作为流行的前端框架，提供了一套完善的测试工具和生态系统，支持开发者进行单元测试和端到端测试。本文将深入探讨如何为Vue组件编写单元测试，并讨论如何使用Cypress等工具进行端到端测试。单元测试1.单元测试的概念单元测试是针对程序中最小的可测试单元进行检查和验证的过程，通常关注函数或方法级别的测试。2.Vue组件的单元测试
哎 你看·2025-02-28 04:01

利用DSPy优化LangChain RAG系统的实战指南

感谢OmarKhattab的努力，现在DSPy可以与LangChai
scaFHIO·2025-02-28 04:01

深入浅出 Pinia：下一代 Vue 状态管理库的核心实践与设计哲学

引言：为什么需要状态管理？在现代前端开发中，随着应用复杂度提升，组件间的数据共享和状态管理成为关键挑战。传统的组件间通信（如props/emit）在跨层级组件或大型应用中显得力不从心，而Vue生态早期的Vuex虽然解决了这一问题，但随着TypeScript的普及和CompositionAPI的推出，开发者对状态管理工具提出了更高要求——这便是Pinia诞生的背景。第一部分：Pinia基础概念1.1
斯~内克·2025-02-28 04:31

1-5.WPS JS宏对象的属性、方法、集合---学习笔记

每个对象都有属性与方法。比如人就是一个对象，而人的手或脚就可以看做是人对象下的子对象。人的身高、体重就是属性。而人在吃、喝、拉、撒、睡就是方法(动作)。而多个对象就可以形成集合，比如一屋子人。
爱上妖精的尾巴·2025-02-28 04:29

大模型RAG优化之高可用向量数据库的“热更”难题与解决方案

但与传统数据库不同，向量数据库的“热更”（即在不中断服务的情况下更新索引）是一个具有挑战性的问题。本文将深入探讨这一问题，对比主流向量数据库的热更方案，并给出Qdrant的代码示例。
kakaZhui·2025-02-28 04:59

Kali Linux信息收集工具

但是与Q先生相比我很惭愧。因为到目前为止我还没有发明出什么可以与他相比的
dechen6073·2025-02-28 04:28

使用LangChain与GPT4All模型进行交互

这篇文章将介绍如何使用LangChain与GPT4All模型进行交互，以实现智能问答功能。
bavDHAUO·2025-02-28 04:28

使用 Weaviate 执行 RAG (Retriever-Augmented Generation)

RAG（Retriever-AugmentedGeneration）是当前AI领域中频繁使用的技术，结合了信息检索与生成模型，可以大幅提升信息获取与生成内容的准确性和丰富度。
bavDHAUO·2025-02-28 04:28

解密AI创作：提升Prompt提示词的提问技巧

2.提示词编写技巧3.常见的提示词框架3.1CO-STAR框架3.2BORKE框架4.提示词的实际应用5.提示词资源网站6.AIGC领域的发展与应用7.生成式AI实验示例AI创作的核心：提示词Prompt
chiikawa&q·2025-02-28 04:57

在职考研可行性探索

一、考研基本门槛与条件1.报名资格学历要求：国家承认的本科毕业生（含应届、往届），你的南邮本科完全符合条件。年龄限制：绝大多数专业无年龄限制（部分特殊专业如军校除外）。
HL_LOVE_C·2025-02-28 04:27

Spring--IOC控制反转与DI依赖注入的三种方式

Spring--IOC控制反转与DI依赖注入的三种方式1.setter方法注入2.构造器注入3.接口注入Spring的核心思想是IOC和AOP，IOC即控制反转，包括依赖注入和依赖查找，最主要使用的即依赖注入
wildyuhao·2025-02-28 04:26

深入理解 Spring IoC 与 DI：控制反转与依赖注入解析

前言：在接触Spring框架之前，通常我们会在main方法或其他业务逻辑中手动new对象，然后调用这些对象的方法来完成任务。手动创建对象的方式意味着我们自己掌握了对象的控制权。然而，在Spring中，我们不再直接在代码中手动创建对象，而是将对象的创建、管理、依赖注入等职责交给了Spring容器。Spring框架通过IoC（控制反转）和DI（依赖注入）来实现这一点。大家伙，这次封面是我把标题发给ai
代码江·2025-02-28 03:25

鸿蒙HarmonyOS应用开发 | 仓颉在 HarmonyOS 开发中的应用与创新实战

鸿蒙HarmonyOS应用开发|仓颉在HarmonyOS开发中的应用与创新实战一、引言HarmonyOS作为一款面向全场景的分布式操作系统，为开发者提供了丰富的开发工具和技术。
一键难忘·2025-02-28 03:55

A股散户情绪综合评估指标探讨

文章目录一在A股市场中，虽然没有单一指标能完美衡量散户的看空或看多情绪，但可以通过多维度数据组合构建一个综合评估体系。
@半良人·2025-02-28 03:25

stm32最小系统组成

STM32最小系统组成包括：一块STM32微控制器，一个外围设备(如传感器、电机等)，一个外部存储器(如SRAM、EEPROM等)，一个外部晶振，一个外部提供电源(如电池、电源模块等)以及一个与外部设备连接的连接器
Jacob Piao·2025-02-28 03:55

redis中的bigkey及读取优化

例如，大量的内存消耗、长时间的操作延迟，甚至可能导致Redis停止响应或崩溃。通俗的来说，指的是value值大，而不是key值大。
w_t_y_y·2025-02-28 03:54

利用 Azure Cosmos DB 和 MongoDB vCore 进行向量搜索示例

特别是对于支持OpenAIChatGPT这样的高需求应用程序，CosmosDB提供了单毫秒级的响应时间。
vaidfl·2025-02-28 03:24

大模型专栏博文汇总和索引

为了方便查阅相关模块的内容，故以此文章进行汇总与索引。一、DeepS
Donvink·2025-02-28 03:53

现代前端框架渲染机制深度解析：虚拟DOM到编译时优化

一、主流框架技术架构差异1.1三大范式运行机制对比维度
桂月二二·2025-02-28 03:23

【多线程-第三天-NSOperation的练习-tableView异步下载网络图片-解决错行问题 Objective-C语言】

刚刚，我们做了图片缓存，图片缓存解决了什么问题1.图片缓存解决了什么问题//5图片缓存-----把网络上下载的图片，保存到内存//解决，图片重复下载，把图片缓存到内存中，节省用户的流量（拿空间换取执行时间
清风清晨·2025-02-28 03:20

【二分查找 图论】P10050 [CCO2022] Alternating Heights|普及

本文涉及的基础知识点本博文代码打包下载C++二分查找C++图论C++算法：滑动窗口及双指针总结[CCO2022]AlternatingHeights题目描述Troy计划给CCO的学生拍一张合影，他向你寻求帮助
闻缺陷则喜何志丹·2025-02-28 03:20

无住之境：“灵魂“概念的消解与超越

本文将深入剖析佛教"无住"智慧与"灵魂"概念的深刻对峙，揭示其背后完整的哲学体系。一、佛教认知革命：对灵魂实体的解构五蕴和合论的解剖刀佛教以"色受想行识"五蕴理论，将所谓灵魂解构为动态的意识流。
109702008·2025-02-28 03:49

【数据挖掘】NumPy

在数据挖掘中，NumPy被广泛应用于数据预处理、特征工程、算法实现等方面，尤其是在处理大规模数据时，因其提供的高效运算和矩阵操作的能力，极大地提升了数据处理的效率。
dundunmm·2025-02-28 03:49

mPaas-RPC拦截器各种场景下的使用指南

其中移动网关服务（MobileGatewayService，简称MGS）作为mPaas最重要的组件之一，连接了移动客户端与服务端，简化了移动
阿里开发者·2025-02-28 03:18

大模型替代程序猿？不可能，绝对不可能！进化路线来了来！！！

大模型后端开发面试指南：技术体系构建与实践路线一、背景说明随着大模型（LLM）技术进入工业化落地阶段，行业对大模型后端开发工程师的需求呈现爆发式增长。
XiaoDuofCSDN·2025-02-28 03:48

Spring 学习笔记（一）Spring两大核心技术IOC控制反转/DI依赖注入和AOP面向切面 案例 | 优化传统的Web开发 | MVC架构DAO层与Service层之间的解耦

文章目录参考资料运行环境一、Spring概述1.1Spring产生背景1.2两大核心技术IOC/DI+AOP二、Spring核心技术2.1IOC/DI2.1.1案例：IOC实现解耦2.1.2IOC/DI使用总结2.2AOP2.2.1案例：AOP实现日志打印2.2.2AOP使用总结：三、总结参考资料SPOC运行环境windows10IDEA2021.1专业版JDK8Spring-5.0.5一、Spr
「已注销」·2025-02-28 03:18

基于SpringBoot+Vue驾校理论课模拟考试系统源码(自动化部署)

DrivingTestSimulationUnity3DProject,subjecttwo,simulateddrivingtest【更新信息】更新时间-2021-1-17解决了方向盘不同机型转动轴心偏离更新时间
.whl·2025-02-28 03:18

动态规划之线性DP-安全序列

输入格式第一行包含两个正整数n，k，分别表示n个空位与k个隔开的空位。输出格式输出共1行，包含1个整数，表示放置的方案数对取
小丽今天学代码了吗·2025-02-28 03:47

如何使用Python爬虫实时获取股票行情数据并进行分析：完整教程

借助Python的强大生态系统，结合爬虫技术和数据分析库，投资者可以实时获取股票行情数据，并通过各种算法和模型进行深入分析。
Python爬虫项目·2025-02-28 03:47

十、大数据资源平台功能架构

一、大数据资源平台的功能架构图总体结构大数据资源平台功能架构图关键组件：1.用户（顶行）此部分标识与平台交互的各种利益相关者。
moton2017·2025-02-28 03:47

FPGA中利用fifo时钟域转换---慢时钟域转快时钟域

FPGA中利用fifo时钟域转换—慢时钟域转快时钟域一、时间计算方法FIFO的输入数据的时钟是40MHz，FIFO输出数据取60MHz，刚好是40MHz的1.5倍，将慢时钟域转快时钟域。
@晓凡·2025-02-28 02:16

java 解析html标签_Java解析HTML标签

#基于状态机思想实现解析HTMLTAG，后续有时间的话尝试写一个JSON解析工具。
理性教会·2025-02-28 02:15
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