算法心经——AVL树旋转详解

Linux axel 下载加速命令详解

简介axel命令是一个轻量级、快速且用户友好的Linux命令行下载加速器。它通过将文件分割成片段并同时下载来加快下载速度，这对于大文件和网络不好时尤其有用。axel支持HTTP、HTTPS、FTP和FTPS协议。安装Debian/UbuntusudoaptupdatesudoaptinstallaxelCentOS/RHELsudoyuminstallaxelFedorasudodnfinstal
·2025-01-19 15:43

NLP 中文拼写检测纠正论文-04-Learning from the Dictionary

拼写纠正系列NLP中文拼写检测实现思路NLP中文拼写检测纠正算法整理NLP英文拼写算法，如果提升100W倍的性能？NLP中文拼写检测纠正Paperjava实现中英文拼写检查和错误纠正？
·2025-01-19 15:13

NLP 中文拼写检测纠正论文-01-介绍了SIGHAN 2015 包括任务描述，数据准备， 绩效指标和评估结果

拼写纠正系列NLP中文拼写检测实现思路NLP中文拼写检测纠正算法整理NLP英文拼写算法，如果提升100W倍的性能？NLP中文拼写检测纠正Paperjava实现中英文拼写检查和错误纠正？
·2025-01-19 15:12

分布式链路追踪-03-Jaeger、Zipkin、skywalking 中的 span 是如何设计的？

下面分别介绍它们的生成方式：Jaeger中的SpanID生成：在Jaeger中，SpanID是通过Snowflake算法生成的。
·2025-01-19 15:12

基于邻接表的深度优先遍历 （非递归）

设计一个算法，实现从顶点v出发的深度优先遍历的非递归过程。输入多组数据，每组m+2数据行。第一行有两个数字n和m，代表有n个顶点和m条边。顶点编号为1到n。
m0_57741101·2025-01-19 15:38

ChatGPT4.0最新功能和使用技巧，助力日常生活、学习与工作！

自动生成代码等方面的强大功能，系统学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，同时掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧，以及人工智能领域经典机器学习算法
WangYan2022·2025-01-19 14:34

Java 查询最大最小值 详解

在Java中，查询最大值和最小值是常见需求。以下将详细介绍最大值和最小值的查询方法，包括适用于数组、集合、以及更复杂的数据结构的解决方案。1.使用Math类Java提供了Math.max和Math.min方法，可用于直接比较两个值。适用场景比较两个或少量的值。示例代码publicclassMaxMinWithMath{publicstaticvoidmain(String[]args){inta=
飞滕人生TYF·2025-01-19 14:04

vmime.net_4.dll详解：它是什么，有何用途？

在.NET开发环境中，DLL（DynamicLinkLibrary，动态链接库）文件扮演着至关重要的角色。它们封装了代码和资源，使得多个应用程序可以共享这些功能，从而提高开发效率和代码复用性。本文将详细介绍vmime.net_4.dll，一个专门用于邮件收发的类库，并探讨它的具体用途和优势。一、vmime.net_4.dll是什么？vmime.net_4.dll是一个支持SMTP、POP3和IMA
真想骂*·2025-01-19 14:32

华为OD机试E卷 --简易压缩算法--24年OD统一考试（Java & JS & Python & C & C++）

文章目录题目描述输入描述输出描述用例题目解析JS算法源码Java算法源码python算法源码c算法源码题目描述有一种简易压缩算法Q∶针对全部由小写英文字母组成的字符串，将其中连续超过两个相同字母的部分压缩为连续个数加该字母
飞码创造者·2025-01-19 14:00

深入解读ChatGPT的工作原理及底层逻辑

工作原理涉及了深度学习模型、自然语言处理技术和文本生成算法等多个方面。通过预训练和微调，模型能够理解语言的语法和语义，并能够根据上下文生成符合语境的文本回复。
NAR_鱼丸·2025-01-19 13:59

node.js中express-session配置项详解

官方地址：https://www.npmjs.com/package/express-session作用：用指定的参数创建一个session中间件，sesison数据不是保存在cookie中，仅仅sessionID保存到cookie中，session的数据仅仅保存在服务器端警告：默认的服务器端的session存储，MemoryStore不是为了生产环境创建的，大多数情况下会内存泄露，主要用于测试和
巷中人·2025-01-19 13:56

Pytorch详解-模型模块(RNN,CNN,FNN,LSTM,GRU,TCN,Transformer)

Pytorch详解-模型模块Module¶meterModule初认识forward函数ParameterPytorch中的权重、参数和超参数Module容器-ContainersSequentialModuleListModuleDictParameterList
qq742234984·2025-01-19 13:24

Node.js+Express 开发之Cookie、Session 使用详解

为什么有cookie和session？因为HTTP协议是没有状态的，当用户再次访问网站时，没法判断之前是否登陆过，于是就有了cookies和session，用来保存用户的一些信息。cookie和session区别？cookie是存放在客户端浏览器的，每个域名下通常限制为50个cookie，每个cookie的值大小限制为4K。session是存放在服务器端的，可以存储无限大的数据，但大量的sessi
MINO吖·2025-01-19 12:23

十、软件设计&架构-微服务-服务调用Feign

文章目录前言一、Feign介绍1.什么是Feign2.什么是Http客户端3.Feign和OpenFeign的区别二、Feign底层原理三、Feign工作原理详解1.动态代理机制2.动态代理的创建过程3
真上帝的左手·2025-01-19 12:53

nginx中的proxy_set_header参数详解

在使用Nginx作为反向代理服务器时，proxy_set_header指令扮演着至关重要的角色。它允许我们自定义请求头信息，将客户端请求传递给上游服务器时，添加或修改特定的信息，从而实现更灵活的代理功能。本文将深入探讨proxy_set_header指令的用法，并结合实际场景，分析其在不同应用场景下的作用。1、proxy_set_header的指令概述proxy_set_header是Nginx配
m0_74824592·2025-01-19 12:22

算法随笔_6: 下一个排列

上一篇:算法随笔_5:接雨水-CSDN博客题目描述如下:整数数组的一个排列就是将其所有成员以序列或线性顺序排列。
程序趣谈·2025-01-19 12:52

算法随笔_9:压缩字符串

上一篇:算法随笔_8:寻找重复数-CSDN博客题目描述如下:给你一个字符数组chars，请使用下述算法压缩：从一个空字符串s开始。
程序趣谈·2025-01-19 12:52

基于单片机的开关电源设计(论文+源码)

在功能上设计如下：（1）系统输入220V；（2）系统.输出0-12V可调，步进0.1V;（3）LCD液晶显示实时电压，并且可以通过按键设定；（4）采用BUCK拓扑方式，系统效率大于85%（5）.采用PID算法实现闭环控制
沐欣工作室_lvyiyi·2025-01-19 12:21

【Node.js】Session原理详解

文章目录一、Session机制概述1.什么是Session2.Session与Cookie的关系二、Session的工作流程1.基本流程2.示例代码三、Session的存储方式1.内存存储2.文件存储3.数据库存储Redis存储示例四、Session的生命周期1.Session过期时间2.手动销毁Session五、Session在分布式系统中的应用1.StickySession2.Session共
Peter-Lu·2025-01-19 12:51

ThreeJS入门（226）：THREE.CSS3DRenderer 知识详解，示例代码

作者：还是大剑师兰特，曾为美国某知名大学计算机专业研究生，现为国内GIS领域高级前端工程师，CSDN知名博主，深耕openlayers、leaflet、mapbox、cesium，webgl，ThreeJS，canvas，echarts等技术开发，欢迎加微信（gis-dajianshi），一起交流。查看本专栏目录-本文是第226篇入门文章文章目录特性构造函数方法`render(scene,came
还是大剑师兰特·2025-01-19 12:50

维度可变的UKF（无迹卡尔曼滤波），附有完整源代码

本文分享的MATLAB代码实现了一个N维状态量的无迹卡尔曼滤波（UKF）算法，用于对动态系统的状态估计。代码的一个显著特点是滤波维度可以自由更改，便于适应不同的应用需求。
MATLAB卡尔曼·2025-01-19 12:50

c++写高性能的任务流线程池（万字详解！附完整github代码）

高性能的任务流线程池本文原是github开源项目MC_thread_pool的说明文档，原文发送在此，同时本文中所有代码均在github中有完整实现，查看代码请移步github仓库，或者123网盘！线程池使用modThreadLockTaskSemaphoreQueue优化：WorkSteal-任务偷窃机制任务偷窃机制，顾名思义就是偷取任务。我们写任务流线程池，普通的做法是定义多个任务队列分别去执
听风Q·2025-01-19 12:19

python&pygame随机迷宫基于A*算法自动寻路

caidan_youxi.pyimportsysimportpygamefromPyQt5.QtWidgetsimportQApplication,QMainWindowimportloginif__name__=='__main__':pygame.init()pygame.mixer.init()pygame.mixer.music.load('bgm.mp3')#加载歌曲pygame.mix
Siiiiiiiiiiiii·2025-01-19 12:18

CSS基础_引入+选择符+样式继承+优先级

目录引入方式内部引入方式外部引入方式选择符详解id选择符class选择符tag选择符通配选择符分组选择符包含选择符伪类选择符样式的继承样式的优先级引入方式入门那里已经记录过行间引入，但是基本上不用，因为项目需要统一性
古老风向标·2025-01-19 12:18

华为OD机试E卷 --智能成绩表--24年OD统一考试（Java & JS & Python & C & C++）

文章目录题目描述输入描述输出描述用例题目解析JS算法源码Java算法源码python算法源码c算法源码c++算法源码题目描述小明来到某学校当老师，需要将学生按考试总分或单科分数进行排名，你能帮帮他吗？
飞码创造者·2025-01-19 11:45

Python 抽象类（Abstract Class）详解

前言在面向对象编程中，抽象类是一个非常重要的概念，它允许我们定义一组方法，但不提供具体的实现。抽象类的目的是为其子类提供一个通用的接口，并强制子类实现这些方法。通过使用抽象类，我们能够在设计上定义统一的结构，同时推迟具体的实现细节，从而实现代码的灵活性和扩展性。Python通过abc（AbstractBaseClasses）模块提供了对抽象类的支持。本文将详细讲解Python中的抽象类，如何使用抽
阁楼观月·2025-01-19 11:45

python中xpath模块详解！

文章目录xpath1、xpath安装与使用2、解析流程与使用3、xpath语法xpath1、xpath安装与使用安装安装lxml库pipinstalllxml-ipip源2、解析流程与使用解析流程实例化一个etree的对象，把即将被解析的页面源码加载到该对象调用该对象的xpath方法结合着不同形式的xpath表达进行标签定位和数据提取使用导入lxml.etreefromlxmlimportetre
听风Q·2025-01-19 11:45

详解深度学习中的Dropout

Dropout是一种在神经网络训练中常用的正则化技术，其操作是在每次训练迭代中随机“丢弃”一部分神经元（即将其输出置为零）。以下是对这一操作的详细解释：一、基本思想Dropout的基本思想是减少神经元之间的复杂共适应关系，迫使网络在训练过程中不依赖于特定的神经元子集。这有助于增加模型的泛化能力，防止过拟合。二、具体实现随机选择：在每次训练迭代中，以一定的概率p（通常设定为0.2到0.5之间）随机选
nk妹妹·2025-01-19 11:43

密码体制分类

系统的保密性取决于密钥的安全性，与算法的保密性无关，即由密文和加密算法不能得到明文。换句话说，算法无须保密，需保密的仅是密钥。根据单钥密码体制的这种特性，单钥加解密算法可通过低费用的芯片来实现。
旧火车·2025-01-19 11:12

Python中pytest-cov使用详解

说明：pytest-cov是一个用于在使用pytest测试框架时提供代码覆盖率报告的插件。它通过集成coverage.py来收集测试覆盖率数据，并生成易于理解的报告。以下是pytest-cov的详细说明以及一些使用示例：安装首先，您需要安装pytest和pytest-cov。可以使用以下命令通过pip安装它们：pipinstallpytestpytest-cov基本用法一旦您安装好了pytest-
夏天Aileft·2025-01-19 11:41

Python学习之-Pydantic详解

前言：Pydantic是一个Python库，用于数据解析和验证。它主要基于Python类型提示来实现数据的校验和设定限制条件。在Pydantic中，BaseModel是一个核心基类，用于创建数据模型。1BaseModel的主要作用包括：数据验证（Validation）:BaseModel类提供了自动数据验证的功能。当你创建一个基于BaseModel的子类并且为其字段添加类型注解（typeannot
夏天Aileft·2025-01-19 11:11

计算机网络破译密码的题目,密码习题及部分参考答案.doc

五元组(M,C,K,E,D)构成密码体制模型，M代表明文空间；C代表密文空间；K代表密钥空间；E代表加密算法；D代表解密算法2、简述口令和密码的区别。
耿礼勇·2025-01-19 11:40

Java实现归并排序算法详解及优化

引言归并排序（MergeSort）是一种有效、稳定且常用的排序算法，尤其在处理大规模数据时表现良好。
捕风捉你·2025-01-19 10:08

一文详解大厂数据中台架构

在大数据发展的黄金期，几乎所有的高科技企业都在思考一个问题：海量数据作为大多数企业发展不可避免的一个趋势之后，企业该怎么去应用这部分数据资产，会对其商业产生什么影响，如何使数据对企业产生正面的推动而不是成为企业的负担。作为国内的主要大数据玩家，阿里在2015年提出了“大中台、小前台”的战略，奠定了其内部发展数据中台的基础。2018年因为“腾讯数据中台论”，中台再度成为了人们谈论的焦点。至此，关于“
isNotNullX·2025-01-19 10:06

C++归并排序算法深度解析

引言归并排序（MergeSort）是一种常用的排序算法，它采用了分治（DivideandConquer）的策略，将一个待排序的序列分解成若干个小的子序列，分别进行排序，再将这些已经排好序的子序列合并成一个完整的有序序列
小小的博客·2025-01-19 10:05

Python 归并排序算法详解

目录Python归并排序算法详解1.归并排序原理2.Python代码实现3.时间复杂度分析4.空间复杂度分析5.实际例子6.归并排序的优势和劣势优势劣势7.总结Python归并排序算法详解归并排序（MergeSort
licy__·2025-01-19 10:33

Java 归并排序算法详解

Java归并排序算法详解归并排序（MergeSort）是一种高效的、基于比较的排序算法，属于分治法的一种。本文将详细介绍归并排序的原理、Java代码实现、时间复杂度分析和实际例子。
licy__·2025-01-19 10:33

Web3.0开发路线

掌握区块链的核心原理，包括分布式账本、共识机制、加密算法、智能合约等。学习内容：Web3概述：起源、愿景、与Web2的区别。区块链基础：区块、链式结构、哈希、公钥/私钥、UTXO模型、账户模型等。
king-agic·2025-01-19 10:32

大数据公司 Databricks 详解

Databricks是一家在大数据和人工智能领域具有重要影响力的美国企业软件公司，以下是关于它的详细技术解析：1.起源与背景：Databricks成立于2013年，由来自加州大学伯克利分校AMP实验室的Spark大数据处理系统的多位创始人联合创立，包括AliGhodsi、AndyKonwinski、IonStoica、PatrickWendell、ReynoldXin、MateiZaharia、A
Bj陈默·2025-01-19 10:00

归并排序算法

归并排序1算法介绍和选择排序一样，归并排序的性能不受输入数据的影响，但表现比选择排序好的多，因为始终都是O(nlogn）的时间复杂度。代价是需要额外的内存空间。
猫一样的妩媚·2025-01-19 09:27

算法面试题——敏感字段加密（python）

题目描述给定一个由多个命令字组成的命令字符串：字符串长度小于等于127字节，只包含大小写字母，数字，下划线和偶数个双引号；命令字之间以一个或多个下划线_进行分割；可以通过两个双引号””来标识包含下划线_的命令字或空命令字（仅包含两个双引号的命令字），双引号不会在命令字内部出现；请对指定索引的敏感字段进行加密，替换为******（6个*），并删除命令字前后多余的下划线_。如果无法找到指定索引的命令字
牙几米·2025-01-19 09:23

12Linux常用打包压缩命令

文章目录1.tar打包压缩命令1.1命令详解1.2使用范例2.gzip压缩或解压文件2.1命令详情2.2使用范例3.zip打包和压缩文件3.1命令详解3.2使用范例4.unzip解压zip文件4.1命令详解
不屈的铝合金·2025-01-19 09:22

Python 数据结构与算法

1、算法概念在计算机科学中，算法是一个解决特定问题或执行特定任务的有序步骤的有限序列。算法是对一系列输入数据进行处理，产生期望输出结果的一种有效方法。
习惯有梅自傲举·2025-01-19 09:52

【MongoDB 分片集群架构详解】

MongoDB分片集群架构详解MongoDB分片集群架构详解1.分片简介1.1为什么要使用分片1.2垂直扩容（ScaleUp）VS水平扩容（ScaleOut）2.分片集群架构2.1核心概念2.1.1数据分片
从你 全世界 路过·2025-01-19 08:48

学习AI大模型的小白入门建议和具体的学习方法推荐

人工智能，特别是像GPT这样的大型模型，似乎处于另一端，处理高级计算、海量数据集和复杂算法。这里肯定有一个学习曲线。我可能应该从了解机器学习的基础知识开始。
aFakeProgramer·2025-01-19 08:17

JAVA的成员变量和局部变量(详解)

目录成员变量与局部变量的分类实例变量与类变量的区别三种局部变量的区别成员变量与局部变量的区别变量同名问题变量的使用规则何时使用成员变量JAVA的变量可以分为两大类：成员变量和局部变量。成员变量与局部变量的分类具体细分，成员变量可以分为两类：实例变量和类变量。局部变量可以分为三类：形参、方法局部变量和代码块局部变量。如下图所示：实例变量与类变量的区别这两种变量很好区别，与某个实例(对象)有关的成员变
万能的柯西·2025-01-19 08:46

基于 Linux 的 Ngina-server 通信架构 C++ 实现

文章目录本章内容概述一、项目概述1.项目描述2.项目技术二、项目详解1.项目框架2.项目流程三、项目拓展1.简要介绍一下你的项目？2.项目程序结构？3.线程之间如何同步？
Alkaid3529·2025-01-19 08:15

Java中成员变量与局部变量的区别详解

Java中成员变量与局部变量的区别详解一、定义与作用域1.成员变量（MemberVariables）2.局部变量（LocalVariables）二、内存分配与生命周期1.成员变量2.局部变量三、默认值1
菜鸡上道·2025-01-19 08:45

Zookeeper 配置文件：核心参数优化与实操指南

文章目录一、核心参数优化详解1.1tickTime：Client-Server通信心跳时间1.2initLimit：Leader-Follower初始通信时限1.3syncLimit：Leader-Follower
磐基Stack专业服务团队·2025-01-19 08:13

Python中字符串对齐方法详解

在Python中，有多种方法可以对字符串进行对齐操作，包括左对齐、右对齐和居中对齐。这些对齐方法可以让我们在输出字符串时使其在指定的宽度内对齐，使输出更加美观和易读。下面将介绍几种常用的字符串对齐方法，并提供相应的源代码示例。左对齐（LeftAlignment）：左对齐是指将字符串靠左边界对齐，剩余的空间用空格填充。在Python中，可以使用字符串的ljust()方法实现左对齐。该方法接受一个参数
UkyzJava·2025-01-19 07:38
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