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《架构300讲》学习笔记（201-250）

201小心selectforupdate，有效规避索引选择性锁表202设计模式之建造者模式的用途20320分钟上手ELK日志监控系统分类：【ELK】204设计模式之门面模式Facade205设计模式之适配器模式

newProxyInstance·2025-03-16 03:10

vue中如何动态的增减组件的类名（class）

说明如何在某个条件被复核后为组件添加一个selected类（此处为组件添加一个默认的类（例如radio）以及根据某个条件来添加selected类，你可以在绑定类的时候使用数组语法，以便同时添加多个类）示例代码切换条件我是一个可选择的组件

上趣工作室·2025-03-16 02:33

从零开始探索C++游戏开发：性能、控制与无限可能

一、为何选择C++开发游戏？在虚幻引擎5渲染的次世代画面背后，在《巫师3》的庞大开放世界中，在《毁灭战士》的丝滑60帧战斗里，C++始终扮演着核心技术角色。

南玖yy·2025-03-16 02:32

论单调队列优化DP

-endl\n-博客园【动态规划】选择数字（单调队列优化dp）_哔哩哔哩_bilibili背景：最近作者快被DP逼疯了，写篇博客做记录。

VU-zFaith870·2025-03-16 02:02

ribbon负载均衡策略说明

Ribbon负载均衡策略说明和比较类名说明特点使用场景RoundRobinRule基于轮询算法选择服务实例。简单、公平，每个实例被选择的机会均等。适用于所有服务实例性能相近的场景。

高飞的Leo·2025-03-16 00:21

蓝易云 - nginx+lua+redis等架构演进

Nginx的高性能和低资源消耗使其成为处理大量请求的理想选择。引入Lua模块：随着业务复杂度增加，引入Nginx的Lua模块，可以在Nginx配置中嵌入Lua脚本，实现自定义的请求处理逻辑。

蓝易云·2025-03-16 00:20

PyCharm报错—Fatal Python error : unable to load the file system codec

萧念莳·2025-03-16 00:19

python 实现 A* 算法

它通过评估每个节点的代价函数(f(n)=g(n)+h(n))来选择最优路径，其中：(g(n))是从起点到当前节点的实际代价。

dev.null·2025-03-16 00:18

自动化测试入门基础知识必看（超详细）

目录1初识自动化测试2自动化测试和手工测试有什么不同3什么是自动化测试4自动化测试和手工测试应用范围的对比5区别对待不同的测试阶段6如何评估测试工具7如何选择合适的测试工具总结重点：配套学习资料和视频教学

软件测试老莫·2025-03-16 00:48

透视B/S架构与C/S架构：构建未来网络应用的智慧选择

透视B/S架构与C/S架构：构建未来网络应用的智慧选择在信息技术迅猛发展的今天，网络架构的选择对企业和开发者来说至关重要。

无限大.·2025-03-16 00:46

JS实现省份地级市的选择

JS实现省份地级市的选择效果展示：代码实现多级联动functionchangeCity(obj){//获取这个省份的idvarpid=obj.value;console.log(pid);//获取市信息

星星不打輰·2025-03-16 00:44

自动化特征选择：基于模型重要性的递归消除原理与实战指南

一、技术原理与数学公式1.1递归特征消除（RFE）核心思想J(S)=∑i=1n∣wi∣(特征重要性评分)J(S)=\sum_{i=1}^n|w_i|\quad(特征重要性评分)J(S)=i=1∑n∣wi∣(特征重要性评分)Sk+1=Sk−arg⁡min⁡fJ(Sk∖{f})(迭代消除策略)S_{k+1}=S_k-\arg\min_{f}J(S_k\setminus\{f\})\quad(迭代消除策

燃灯工作室·2025-03-15 23:42

【CSS 面经】如何画一条 0.5px 的线 ️

transform:scale()`实现缩放2.使用`border`和`transform`结合3.使用`box-shadow`实现0.5px4.使用伪元素`::after`结合`transform`三、如何选择合适的方法

Peter-Lu·2025-03-15 23:41

优化 Java 数据结构选择与使用，提升程序性能与可维护性

引言在软件开发中，数据结构的选择是影响程序性能、内存使用以及代码可维护性的关键因素之一。

草药味儿の岁月·2025-03-15 23:09

股票交易中的技术分析和基本面分析有哪些区别？

本文将深入探讨这两种分析方法的区别，帮助投资者更好地理解它们，并在实际交易中做出明智的选择。技术分析：图表和模式的艺术技术分析是一种通过分析历

股票量化·2025-03-15 23:36

Python 爬虫实战：于好大夫在线抓取医生评价数据，选择优质医疗服务

爬虫基础预备知识1.1爬虫的基本概念1.2必备库介绍二、抓取医生评价数据2.1目标网站分析2.2发送HTTP请求2.3解析网页内容2.4保存数据三、数据分析与可视化3.1数据清洗3.2数据分析3.3数据可视化四、选择优质医疗服务

西攻城狮北·2025-03-15 22:04

Kotlin作用域函数it和with的使用场景

不同的作用域函数有不同的设计目的，选择使用this或it是为了适应不同的使用场景。以下是详细解释：使用this的作用域函数apply设计目的：主要用于配置对象。

micro9981·2025-03-15 22:31

Python 爬虫实战：科学知识收集网站构建

二、目标网站分析选择一个合适的科学知识网站作为数据源是构建收集网站的第一步。以中国科学院（http://www.cas.

西攻城狮北·2025-03-15 21:58

C语言第八章数组

一维数组的定义2.2一维数组初始化2.3一维数组赋值2.4一维数组引用3二维数组3.1二维数组的定义3.2二维数组初始化4向函数传递数组4.1一维数组传递4.2二维数组传递4.3将数组名作为参数传递时5应用5.1选择排序法

丸丸丸子w·2025-03-15 21:58

《CentOS Stream 9 阿里云 yum 源修改：解锁系统更新新速度》

对于使用CentOSStream9的用户而言，yum源的选择直接影响着软件包的获取速度和系统的整体性能。你是否曾因yum源的缓慢而苦恼，导致系统更新和软件安装过程漫长无比？

TechStack 创行者·2025-03-15 21:26

2280将数组和减少的最少操作次数（贪心算法）分析+源码+证明

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4.75。选择数字8并减小为4。最

懒羊羊大王&·2025-03-15 20:47

虚幻引擎入门指南-世界构建建议

1.选择工具快速选择一类快速选择使用某资产的actor统计数据面板也可以选择2.让草沉入地下，与地表垂直，并且向上生长

LiliaY·2025-03-15 19:46

Python扑克牌小游戏

1.游戏规则概述玩家人数：3人牌数：一副扑克牌，共54张（包括大小王）发牌：每人17张牌，剩余3张作为底牌出牌规则：玩家依次出牌，必须出比上家更大的牌型，或者选择不出胜利条件：先出完手中牌的玩家获胜2.

Small踢倒coffee_氕氘氚·2025-03-15 18:35

TypeScript：为什么应该停止使用 Enum？

代码里的小猫咪·2025-03-15 15:42

六月份阶段性大总结之Doris/Clickhouse/Hudi一网打尽

点击上方蓝色字体，选择“设为星标”回复"面试"获取更多惊喜全网最全大数据面试提升手册！这是个阶段性小总结，后面会持续更新。

王知无(import_bigdata)·2025-03-15 15:11

动态路由RIP的总结

动态路由所有路由器运行相同的路由协议,之后通过路由器之间的沟通,协商计算到达未知网段的路由信息静态路由优点:1.选路由管理员选择,更好掌控2.路由器资源占用更少3.静态路由相对动态路由更加安全缺点:1.

nihuhui666·2025-03-15 15:39

机器学习-----决策树

文章目录1、概念2.决策树的构建过程2.1特征选择2.2树的生成2.3树的剪枝3.决策树的优缺点4.决策树的应用4.1分类任务4.2回归任务4.3集成学习代码示例总结1、概念1.1决策树是什么决策树是通过对样本的训练

多巴胺与内啡肽.·2025-03-15 15:37

不多 bb，直接来看Java 全栈面试进阶宝典，保底拿下offer

主要原因无非是两个：随着Java这个行业的兴起，不管是在家待业的、对自己现在工作不满意的、大学选错专业的、缺钱的、想自己学的等等这些人绝大部分都是选择了去学习Java！

Java程序V·2025-03-15 15:04

ASP3605同步降压调节器——商业航天电源的高抗辐射选择

其输入电压4V至15V，输出电流5A，支持多相级联与冗余设计，适用于卫星、航天器电源系统。

国科安芯·2025-03-15 15:04

zerotier搭建免费moon服务器

准备工作‌注册三丰云账号‌‌创建CentOS8.5实例‌（这里选择centos8以上，别的版本可能存在问题）控制台→云服务器→创建实例镜像选择：‌CentOS8.564位‌安全组开放端口：‌TCP/UDP9993‌️Moon

ChrisitineTX·2025-03-15 14:33

【第六节】windows sdk编程：Windows 中的资源

一、光标资源1.1应用程序操作光标资源的步骤（1）选择或创建光标形式可以使用Windows系统提供的光标，也可以通过图形编辑工具自定义光标

攻城狮7号·2025-03-15 14:01

HuggingFace下载模型并导入Ollama指南

并且，一般为了快速部署，会选择Ollama这类管模型管理工具，类似Docker引擎一样，但是Ollama支持的模型镜像格式（如GGUF）HuggingFac

Repetion_Maxumim·2025-03-15 14:00

贪心算法（5）（java）k次取反后最大化的数组和

每次操作可以选择数组中的一个元素并将其取反（即`x`变为`-x`）。最终返回经过`k`次取反操作后，数组可能的最大总和。解法：分情况讨论。

奋进的小暄·2025-03-15 13:52

Python虚拟环境和包管理，到底怎么选？

然而，面对众多工具如"venv"、“virtualenv”、“conda”、“pipenv”、“poetry"和"uv”，许多开发者常常感到困惑：到底该选择哪一个？

Python资讯站·2025-03-15 13:51

Python包管理不再头疼：uv工具快速上手

它提供了快速、可靠且易用的包管理体验，在性能、兼容性和功能上都有出色表现，为Python项目的开发和管理带来了新的选择。1.为什么用uv与其他Python中的包管

马岛·2025-03-15 13:20

Java对比Python，谁才是编程王者？

Python和Java是目前编程最受欢迎的两种语言，本文从多角度比较二者的相同点和差异，帮助你更深入地了解两种语言的特点，最终能根据你自身的需求来进行选择。

Java学研大本营·2025-03-15 13:50

CSS3学习教程，从入门到精通， CSS3入门介绍的语法知识点及案例（1）

CSS3入门介绍一、CSS3选择器1.1基本选择器/*元素选择器*/p{color:red;}/*类选择器*/.myClass{font-size:20px;}/*ID选择器*/#myId{background-color

知识分享小能手·2025-03-15 11:39

Pycharm中import torch报错解决方案（Python+Pycharm+Pytorch cpu版）

设置python解释器：选择conda环境，使用现有环境，conda执行文件找到Anaconda安装路径下Scripts文件夹内的conda.exe，最后选择含有torch软件包的虚拟环境，题主创建名为

波波仔86·2025-03-15 11:07

JVM 调优

选择合适的垃圾收集器-XX:+UseG1GC调整堆内存大小，通过调整堆内存的大小，可以控制应用程序的性能设置初始堆大小：-Xms512m设置最大堆大小：-Xmx2048m设置年轻代大小：-Xmn256m

百里自来卷·2025-03-15 10:03

非对称加密：SSL/TLS握手的数学基石

以RSA算法为例，其数学基础是大质数分解难题：选择两个大质数p和q（通常≥2048位

·2025-03-15 10:55

基于大模型的单纯性孔源性视网膜脱离预测及治疗方案研究报告

目录一、引言1.1研究背景与目的1.2国内外研究现状1.3研究方法与创新点二、单纯性孔源性视网膜脱离概述2.1发病机制2.2高危因素2.3临床表现与诊断方法三、大模型在术前预测中的应用3.1模型选择与数据收集

LCG元·2025-03-15 09:27

贪心算法简介（greed）

前言：贪心算法（GreedyAlgorithm）是一种在每个决策阶段都选择当前最优解的算法策略，通过局部最优的累积来寻求全局最优解。其本质是"短视"策略，不回溯已做选择。

神里流~霜灭·2025-03-15 09:55

大数据技术【7】

A.结构化B.非结构化C.文本D.半结构化2.Kmeans算法包括如下步骤：①在第j次迭代中，对于每个样本点，选取最近的中心点，归为该类；②更新中心点为每类的均值；③随机选取k个中心点；④j选择一项：a

星绘搜题·2025-03-15 09:50

STM32F407 SPI通信

默认情况下，选择的是SPI功能。可通过软件

Klein、凉城·2025-03-15 09:46

数学建模之数学模型-3：动态规划

文章目录动态规划基本概念阶段状态决策策略状态转移方程指标函数最优指标函数动态规划的求解前向算法后向算法二者比较应用案例一种中文分词的动态规划模型摘要引言动态规划的分词模型问题的数学描述消除状态的后效性选择优化条件算法描述和计算实例算法的效率分析和评价结束语参考文献动态规划基本概念一个多阶段决策过程最优化问题的动态规划模型包括以下

^ω^宇博·2025-03-15 08:13

贪心算法和回溯算法有什么区别？

一、贪心算法（一）定义与特点贪心算法（GreedyAlgorithm）是一种在每一步选择中都采取当前状态下最优决策的算法。它的核心思想是局部最优解能够导致全局最优解。也就是说，贪心算法在每一

少林码僧·2025-03-15 08:13

深入理解 OTSU 算法（大津法——最大类间方差法）

一、算法概述OTSU算法是一种用于图像分割的自动阈值选择算法，广泛应用于图像处理领域，特别是在二值化过程中。

ZHauLee·2025-03-15 08:12

otsu算法_OTSU(大津法最大类间方差法)

OTSU基本介绍OTSU是一种确定图像二值化分割阈值的算法，由日本学者大津于1979年提出，被誉为是图像分割中全局阈值选择的最佳方法。OTSU按照图像的灰度特性，将图像分成前景和背景两部分。

weixin_39996742·2025-03-15 08:12

leetcode1005:K次取反后最大化的数组和

K次取反后最大化的数组和给你一个整数数组nums和一个整数k，按以下方法修改该数组：选择某个下标i并将nums[i]替换为-nums[i]。重复这个过程恰好k次。可以多次选择同一个下标i。

0cfjg0·2025-03-15 08:41

Leetcode1005:k次取反后最大化的数组和(贪心算法)

Leetcode1005:k次取反后最大化的数组和题目：给你一个整数数组nums和一个整数k，按以下方法修改该数组：选择某个下标i并将nums[i]替换为-nums[i]。重复这个过程恰好k次。

immortalize·2025-03-15 08:38

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