算法秒懂--牛客网真题实战第20页

【手把手教学】DeepSeek官方搜索API博查本地使用指南：从原理到实战，全面解锁智能搜索！

前言：当大模型遇见本地搜索你是否遇到过这些问题？想在企业内网部署智能搜索，但担心数据泄露风险？需要定制搜索逻辑，但云端API灵活性不足？网络环境不稳定时，搜索服务频繁中断？博查AI搜索API的本地化方案完美解决了这些问题！通过将本地大模型与云端API结合，既能保障数据安全，又能享受实时搜索能力。本文将手把手教你如何实现这一技术方案，即使你是零基础开发者，也能轻松上手！一、本地化原理：为什么能“既本

BigNorthBear·2025-03-20 22:51

《算法笔记》9.2小节——数据结构专题(2)-＞二叉树的遍历问题 A: 复原二叉树（同问题 C: 二叉树遍历）

题目描述小明在做数据结构的作业，其中一题是给你一棵二叉树的前序遍历和中序遍历结果，要求你写出这棵二叉树的后序遍历结果。输入输入包含多组测试数据。每组输入包含两个字符串，分别表示二叉树的前序遍历和中序遍历结果。每个字符串由不重复的大写字母组成。输出对于每组输入，输出对应的二叉树的后续遍历结果。样例输入DBACEGFABCDEFGBCADCBAD样例输出ACBFGEDCDAB分析：不建树直接找的方法。

圣保罗的大教堂·2025-03-20 22:20

贪心算法：将数组和减半的最少操作次数

题目描述：给你一个正整数数组nums。每一次操作中，你可以从nums中选择任意一个数并将它减小到恰好一半。（注意，在后续操作中你可以对减半过的数继续执行操作）请你返回将nums数组和至少减少一半的最少操作数。示例1：输入：nums=[5,19,8,1]输出：3解释：初始nums的和为5+19+8+1=33。以下是将数组和减少至少一半的一种方法：选择数字19并减小为9.5。选择数字9.5并减小为4.

神里流~霜灭·2025-03-20 22:20

【leetcode hot 100 46】全排列

解法一：回溯法回溯法：一种通过探索所有可能的候选解来找出所有的解的算法。如果候选解被确认不是一个解（或者至少不是最后一个解），回溯算法会通过在上一步进行一些变化抛弃该解，即回溯并且再次尝试。

longii11·2025-03-20 22:17

MySQL 8.0 特性的高频面试题及核心知识点

InnoDB页压缩：支持ZSTD压缩算法，减少存储空间和I/O开销。虚拟列索引：可对虚拟列（ComputedColumns）创建索引，减少存储冗余。2.事务

dblens 数据库管理和开发工具·2025-03-20 22:43

基于协同过滤推荐算法的景点票务数据系统（python-计算机毕设）

摘要IABSTRACTII第1章引言1研究背景及意义1研究背景1研究意义1国内外研究现状2智慧旅游3旅游大数据3研究内容4本章小结4第2章相关技术概述5基于内容的推荐算法5基于内容的推荐算法原理5基于内容的推荐算法实现

计算机程序设计(接毕设)·2025-03-20 21:10

SpringBoot测试：@SpringBootTest与MockMvc的实战应用

SpringBoot测试基础1.1测试环境配置1.2测试目录结构二、@SpringBootTest注解详解2.1基本用法与配置选项2.2不同WebEnvironment模式的应用场景三、MockMvc实战应用

程序媛学姐·2025-03-20 21:40

《网络安全应急响应技术实战指南》知识点总结（第1~2章网络安全应急响应概述和基础技能）

一、应急响应概念一个组织为应对各种意外事件的发生所做的准备，以及在时间发生之后所采取的措施，以减少突发事件造成的损失。二、应急响应流程PDCERF方法：准备阶段（预防）检测阶段（检测已发生或者正在发生的事件以及原因）抑制阶段（限制破坏的范围，同时降低潜在的损失）根除阶段（通过事件分析找出根源并彻底根除，以防再次发生）恢复阶段（把破坏的信息彻底还原到正常运作状态）总结阶段（回顾应急响应事件的过程，分

太菜是我的·2025-03-20 21:38

PyTorch模型训练实战指南：掌握动态图特性与工业级部署技巧

本文以实战为导向，深入剖析PyTorch动态图机制与自动微分原理，详解从数据预处理、

lmtealily·2025-03-20 21:37

零基础到网络安全工程师

三个月从零基础到网络安全工程师：2025年黑客技术实战指南（附工具包+100G资源）网络安全攻防示意图|数据来源：CSDN技术社区关键词：网络安全、红队实战、CTF竞赛、渗透测试、漏洞挖掘一、为什么90%

幼儿园扛把子\·2025-03-20 21:07

分布式事务解决方案：Seata原理详解与实战教程

一、为什么需要Seata？在微服务架构中，跨服务的事务管理成为核心痛点：传统事务失效：服务拆分导致无法使用本地事务数据不一致风险：网络抖动、服务宕机等情况导致数据错乱复杂场景处理难：涉及多个数据库、消息队列等异构存储Seata（SimpleExtensibleAutonomousTransactionArchitecture）是阿里开源的分布式事务解决方案，提供AT模式、TCC模式、Saga模式三

Cloud_.·2025-03-20 21:35

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于毫米波雷达与摄像头协同的道路目标检测与识别（续）

目录3.2实测数据采集与分析3.2.1回波数据处理3.2.2毫米波雷达数据采集实验3.3基于传统图像特征的目标识别算法3.3.1基于灰度共生矩阵的时频图特征提取3.3.2支持向量机分类器3.3.3实验及结果分析

林聪木·2025-03-20 21:35

JDK8 Stream 数据流效率分析，Java开发你需要了解的那些事

集合类库也提供了便捷的方式使我们可以以操作流的方式使用集合、数组以及其它数据结构；作为阅读福利，小编也整理了一些Java学习笔记（包含面试真题+脑图

气质大叔·2025-03-20 20:01

前端面经真题解析10-字节/抖音电商/前端/超详细记录

文章目录1.自我介绍2.介绍下自己的项目3.看你项目里面用了axios,说下请求拦截和响应拦截怎么做？4.说下项目里面前后端交互过程及设计？5.怎么处理切换分页请求数据的，优化手段？6.说下你爬取别人网站数据的时候，别人如果设置了拦截，你的解决方案是？7.你说下http请求的refer字段？**Origin字段：****Referer字段：****Host字段****区别：**8.看你做了路由懒加

浪里个浪zxf·2025-03-20 20:28

深入解析：C# 中 `Task.Delay` 与 `Thread.Sleep` 的对比与实战

别急，让我们通过这篇文章来详细解析Task.Delay和Thread.Sleep的区别，并涵盖以下内容：基本概念Thread.Sleep的用法Task.Delay的用法对比分析实战示例注意事项与最佳实践常见面试题及答案正

墨夶·2025-03-20 20:57

3.16RabbitMQ入门实战

RabbitMQ基本概念：RabbitMQ是遵循AMQP（AdvancedMessageQueueProtocol）协议，即高级消息队列协议实现的，AMQP协议是一个标准协议，如果想写一个原生的消息队列的话也可以遵守该协议去开发。结合AMQP协议的模型图我们可以去理解RabbitMQ的运行机制：生产者（Publisher，图中最左边）：发送消息到交换机交换机（Exchange）：接收消息，并决定转

plusk·2025-03-20 20:26

C语言经典算法之二叉树的后序遍历（递归实现）

目录前言A.建议B.简介一代码实现二时空复杂度A.时间复杂度：B.空间复杂度：三优缺点A.优点：B.缺点：四现实中的应用前言A.建议1.学习算法最重要的是理解算法的每一步，而不是记住算法。

JJJ69·2025-03-20 20:25

OpenCV 图像几何变换：旋转，缩放，斜切

几何运算需要空间变换和灰度级差值两个步骤的算法，像素通过变换映射到新的坐标位置，新的位置可能是在几个像素之间，即不一定为整数坐标。这时就需要灰度级差值将映射的新坐标匹配到输出像素之间。

奈何小洪·2025-03-20 19:53

零基础掌握分布式ID生成：从理论到实战的完整指南 [特殊字符]

一、为什么需要分布式ID？在单机系统中，使用数据库自增ID就能满足需求。但在分布式系统中，多个服务节点同时生成ID时会出现以下问题：ID冲突：不同节点生成相同ID扩展困难：数据库自增ID无法水平扩展安全性差：连续ID暴露业务数据量性能瓶颈：高并发场景下生成速度慢典型应用场景：✅电商订单号生成✅社交平台用户ID✅物流运单号生成✅金融交易流水号二、分布式ID的核心要求特性说明重要性全局唯一性整个分布式

添砖Java中·2025-03-20 19:53

PyTorch 深度学习实战（19）：离线强化学习与 Conservative Q-Learning (CQL) 算法

在上一篇文章中，我们探讨了分布式强化学习与IMPALA算法，展示了如何通过并行化训练提升强化学习的效率。

进取星辰·2025-03-20 19:52

OpenCV旋转估计（2）用于自动检测波浪校正类型的函数autoDetectWaveCorrectKind()

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述cv::detail::autoDetectWaveCorrectKind

村北头的码农·2025-03-20 19:22

使用fastapi部署stable diffusion模型

使用vscode运行stablediffusion模型，每次加载模型都需要10+分钟，为算法及prompt调试带来了极大麻烦。

明晚十点睡·2025-03-20 19:52

基于51单片机设计的呼吸灯

下面将对其原理、应用场景、算法实现、代码实现等进

鱼弦·2025-03-20 19:51

项目经理面试全攻略：从底层能力拆解到高通过率话术

本文从能力拆解、面试准备、实战话术三个维度，揭秘项目经理面试通关法则。一、项目经理面试的四大核心能力雷达图面试官通过以下维度评估

·2025-03-20 19:40

【科大讯飞笔试题汇总】2024-04-21-科大讯飞春招笔试题-三语言题解(CPP/Python/Java)

大家好这里是KK爱Coding，一枚热爱算法的程序员✨本系列打算持续跟新科大讯飞近期的春秋招笔试题汇总～ACM银牌|多次AK大厂笔试｜编程一对一辅导感谢大家的订阅➕和喜欢KK这边最近正在收集近一年互联网各厂的笔试题汇总

春秋招笔试突围·2025-03-20 19:50

项目经理的情商革命：从流程管家到团队灵魂的进化之路

在硅谷某头部AI公司的项目复盘会上，技术总监突然摔掉手中的报告：“这种反人类的进度要求，你们PM除了会催进度还懂什么？”

·2025-03-20 19:09

【硬核实战】ETCD+AI智能调度深度整合！从架构设计到调优避坑，手把手教你打造高可用调度系统！

一、核心架构设计：ETCD如何赋能AI调度？架构图：[AI调度引擎]←实时数据→[ETCD集群]↓决策指令[执行层（车辆/物流/交通设备）]核心角色：ETCD：存储调度策略、节点状态、任务队列、实时环境数据（如交通流量、天气）AI模型：基于ETCD数据动态决策（如路径规划、资源分配）调度执行层：接收ETCD下发的指令并执行（如车辆调度、信号灯控制）优势：强一致性：ETCD的Raft协议确保调度策略

码农突围计划·2025-03-20 19:50

一名成功的项目经理的20个项目管理经验

以下是20条经过实战验证的项目管理经验，涵盖从需求管理到团队赋能的完整链条，助力项目经理从“合格”走向“卓越”。

·2025-03-20 19:08

当我被面试官追问如何优化慢SQL时，我悟了这些底层逻辑

实战经验：是否真正处理过线上慢查询问题，能否结合业务场景分析知识体系：从索引设

·2025-03-20 19:37

用指针实现数组元素循环移动

Stimpay·2025-03-20 19:49

记服务器MongoDB数据库迁移实战记录【云MongoDB数据库迁移】

文章目录一.服务器MongoDB数据库迁移实战记录1.1备份MongoDB数据库步骤1.2恢复数据库到新服务器里1.3总结一.服务器MongoDB数据库迁移实战记录1.背景：我原来的服务器到期了，因为高昂的费用我只能使用新用户的身份购买一个服务器

一键难忘·2025-03-20 18:46

OpenBayes 教程上新丨单卡A6000轻松部署Gemma 3，精准识别黄仁勋演讲实拍

3月12日晚间，谷歌发布了「单卡大魔王」Gemma3，号称是能在单个GPU或TPU上运行的最强模型，真实战绩也证实了官方blog所言非虚——其27B版本击败671B的满血DeepSeekV3，以及o3-

·2025-03-20 18:00

一切皆是映射：DQN训练加速技术：分布式训练与GPU并行

1.2DQN算法及其局限性深度Q网络（DeepQ-Network，DQN）是DRL的一种经典算法，它利用

AI天才研究院·2025-03-20 18:45

浏览器开发者工具深度调试指南：从入门到高阶技巧

浏览器开发者工具（DevTools）是现代前端工程师的"瑞士军刀"，本文将系统解析其核心功能与实战技巧，助您掌握高效调试的终极奥义。

109702008·2025-03-20 18:12

计算机专业毕业设计指南

毕业设计是计算机专业学生展示综合能力的重要环节，它不仅是对所学知识的总结，也是进入职场或深造前的实战演练。本文将为你提供一份详细的毕业设计指南，帮助你从选题到答辩顺利完成毕业设计。

晴天毕设·2025-03-20 17:09

RSA加密算法

RSA加密算法：数学魔术背后的安全守护者RSA加密算法（Rivest-Shamir-Adleman）是一种广泛使用的公钥加密算法，它在信息安全领域具有重要作用。

不会搬砖的淡水鱼·2025-03-20 17:07

基础算法--欧拉函数

RSA加密算法（Rivest-Shamir-Adleman）就是通过欧拉函数进行公钥加密。

不会搬砖的淡水鱼·2025-03-20 17:37

基础算法--背包问题

背包问题概念完全背包（无限背包）0-1背包概念背包问题是一个经典的组合优化问题，其目标是在给定的一组物品中选择一些物品放入背包中，使得物品的总价值最大化，同时要求背包的总重量不超过背包的容量限制。背包问题有两种常见的变体：完全背包和0-1背包。鉴于完全背包计算过程相对0-1背包简单，这里先讲完全背包。完全背包（无限背包）在完全背包问题中，每个物品可以选择放入背包中的次数是无限的，即可以重复选择。每

不会搬砖的淡水鱼·2025-03-20 17:37

CUDA编程基础

通过CUDA，开发者可以编写C、C++或Fortran代码，并将其扩展以在GPU上运行，从而显著提高性能，特别是在处理大规模数据集和复杂算法

清澜·2025-03-20 17:35

《Flutter从入门到实战：手把手构建跨平台应用（万字深度解析）》

一、Flutter基础篇：环境搭建与核心概念1.1开发环境配置1.2项目结构深度解析二、核心机制：Widget与渲染原理2.1Widget树构建原理2.2状态管理方案对比三、企业级开发实战3.1工程化架构设计

前端极客探险家·2025-03-20 17:05

Trae AI 上新 SSHremote：服务器 Python 接口日志排查实战指南

本文将结合实战案例，深入探讨如何利用TraeAI的SSHremote功能高效排查Python接口日志问题，并分享创新

芯作者·2025-03-20 17:34

泛目录程序：2025快云站群程序的SEO优化功能

快云站群程序的SEO优化功能围绕搜索引擎算法设计，具体包含以下核心模块：1.关键词智能布局密度检测与优化：自动分析内容关键词密度，建议合理区间（2%-8%），避免堆砌或遗漏；多词策略支持：可针对单篇内容设置主关键词

云惠科技·2025-03-20 16:33

MyBatis-Plus核心功能与实战案例

MyBatis-Plus核心功能与实战案例，代码示例基于SpringBoot3.x+MyBatis-Plus3.5.3：一、MyBatis-Plus基础篇1.简介与核心优势MyBatis-Plus（MP

千层冷面·2025-03-20 16:00

合并 K 个升序链表的算法思路及python代码

23.合并K个升序链表给你一个链表数组，每个链表都已经按升序排列。请你将所有链表合并到一个升序链表中，返回合并后的链表。示例1：输入：lists=[[1,4,5],[1,3,4],[2,6]]输出：[1,1,2,3,4,4,5,6]解释：链表数组如下：[1->4->5,1->3->4,2->6]将它们合并到一个有序链表中得到。1->1->2->3->4->4->5->6示例2：输入：lists=[

pljnb·2025-03-20 16:58

【Leetcode刷题随笔】59 螺旋矩阵

原题链接：59螺旋矩阵2.解题思路本题为模拟矩阵填充过程，不需要设计算法，只要完成正确的填充过程即可。

Poor_DayDreamer·2025-03-20 16:58

算法入门——二分法

二分法真的很容易出错！！！在用dp学习之后总结了一下二分法二分查找关键总结一、核心思想分治策略：每次将搜索范围缩小一半，适用于有序数组。时间复杂度：O(logn)，比线性查找高效得多。二、关键点前提条件有序性：数组必须有序（升序或降序），否则需先排序（但排序成本O(nlogn)）。静态性：适合静态数据或低频更新的数据（高频更新建议用哈希表或树结构）。两种边界问题左边界：第一个等于目标的位置（或第一

Able Zhao 650829·2025-03-20 15:54

鸿蒙HarmonyOS实战：应用程序包-HAP

HAP（HarmonyAbilityPackage）是应用安装和运行的基本单元。HAP包是由代码、资源、第三方库、配置文件等打包生成的模块包，其主要分为两种类型：entry和feature。entry：应用的主模块，作为应用的入口，提供了应用的基础功能。feature：应用的动态特性模块，作为应用能力的扩展，可以根据用户的需求和设备类型进行选择性安装。应用程序包可以只包含一个基础的entry包，也

让开，我要吃人了·2025-03-20 15:52

大整数加、减法（Java实现）与debug找错

这次，自己在做一道算法题时，程序能够运行，结果却出错了。本来想找别人帮忙，但想着学习还是要脚踏实地，于是自己硬着头皮上了，先在网上了解如何debug，然后一步一步找到了错误所在。

gfu_·2025-03-20 15:19

使用python seaborn创建配对图：从核心概念到实战案例

Seaborn的配对图（Pairplot）是一种用于探索多变量数据关系的可视化工具，尤其适合分析数据集中多个特征之间的相关性、分布模式或异常值。本文介绍如何生成数据集数值变量之间的配对图，并通过参数设置色系。配对图的核心作用矩阵式可视化生成一个N×N的网格图（N为特征数），每个单元格展示两列特征之间的关系。默认对角线显示单变量分布（直方图或KDE曲线），非对角线显示散点图或其他关系图。快速发现模式

梦想画家·2025-03-20 15:49

鸿蒙HarmonyOS 5.0开发：应用程序包-HAP

往期鸿蒙全套实战文章必看：（文中附带鸿蒙全栈学习资料）鸿蒙开发核心知识点，看这篇文章就够了最新版！

炫酷盖茨猫先生·2025-03-20 15:48

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