26个字母生成不同字符串php 第29页

蓝桥杯备赛（7）：ST表

RMQ问题RMQ问题是针对于数组，每次给一个区间[l,r]，要求返回区间内的最大值或最小值（的下标），也就是说，RMQ问题就是求区间最值的问题。

神里流~霜灭·2025-03-24 19:05

Python 正则表达式超详细解析：从基础到精通

而正则表达式，作为Python处理文本的强大工具，能够帮助开发者高效地完成诸如查找、替换、提取特定模式字符串等复杂任务。

2201_75491841·2025-03-24 19:34

Shell正则表达式

基本正则列表正则符号描述^匹配行首$匹配行尾[]集合，匹配集合中的任意单个字符[^]对集合取反.匹配任意单个字符*匹配前一个字符任意次数[*不允许单独使用]\{n,m\}匹配前一个字符n到m次\{n\}

巷子里的童年ya·2025-03-24 19:04

Python如何实现粒子效果如烟雾、火焰、雨滴等.

下面我将详细介绍如何在Panda3D中添加一个简单的粒子效果。步骤1:准备粒

openwin_top·2025-03-24 19:03

（一）stm32F411RE点亮板上LED——基于HAL库（微控第一周MCU验收）

近期有点懒，还是先直接上链接通过网盘分享的文件：led.rar链接:https://pan.baidu.com/s/1GUI7wd9dtNwqPhpS9GfLag提取码:XDer--来自百度网盘超级会员

yxt230791·2025-03-24 19:33

YashanDB巡检

巡检在YashanDB中为一个单独的后台线程，该线程类似于巡逻小队，不断地监控数据库的运行状况。当发生严重错误时，收集诊断数据存储在自动诊断存储库中，并且触发相应的修复手段或者限制损坏及中断。

·2025-03-24 19:48

YashanDB健康检查

健康检查也称为检查器，检查数据库的各个组件，如检测文件损坏、数据块损坏、redo日志损坏等，并生成一份报告，记录发现的错误以及错误带来的影响。

·2025-03-24 19:18

Python中的机制：全局解释锁和回收机制

Python中的机制：全局解释锁和回收机制一、全局解释锁GIL1.基础原理全局解释锁：是CPython中引入的一种机制，确保同一时刻保持一个线程执行Python的字节码。

林十一npc·2025-03-24 19:03

单例模式中的饿汉和懒汉模式

在单利模式中一般只提供一个getInstan

筑梦小子·2025-03-24 19:33

一篇文章，彻底理解数据库操作语言：DDL、DML、DCL、TCL

最近与开发和运维讨论数据库账号及赋权问题时，发现大家对DDL和DML两个概念并不了解。于是写一篇文章，系统的整理一下在数据库领域中的DDL、DML、DQL、DCL的使用及区别。

Java布道者·2025-03-24 19:02

MySQL中处理JSON数据

MySQL中处理JSON数据已成为大数据分析领域的一个新方向，这一功能自MySQL5.7版本引入以来，为数据库管理系统在处理非结构化数据方面提供了强大的支持。

小村学长毕业设计·2025-03-24 19:32

SpringCloud-使用FFmpeg对视频压缩处理

FFmpeg作为一个强大的开源工具，广泛应用于音视频的处理，包括视频的压缩和格式转换等。本文将通过Java代码示例，向您展示如何使用FFmpeg进行视频压缩，并介绍相关参数的设置。

rgrgrwfe·2025-03-24 19:31

python实现简易任务管理器

本章教程，主要利用python实现一个简单的任务管理器，可以快速结束任务进程。目录一、实例代码二、效果演示一、实例代码#!

Roc-xb·2025-03-24 19:00

【html5期末大作业】基于HTML仿QQ音乐官网网站

IT-司马青衫·2025-03-24 19:29

【图片合并PDF】多个文件夹里的图片合并PDF，一次性批量合并多个文件夹里的图片转成PDF，基于WPF完成方案分享

一、项目背景在日常工作和生活中，我们经常需要将多个文件夹中的图片合并成一个PDF文件。例如，整理旅行照片、制作项目报告、归档文档等场景。手动逐一将图片转换为PDF并合并非常耗时且容易出错。

平安喜乐-开开心心·2025-03-24 19:59

JVM 类加载详解

JVM类加载详解JVM类加载（JavaClassLoading）是Java虚拟机(JVM)执行Java程序的重要机制之一，用于将.class文件动态加载到内存中并进行验证、解析和初始化，最终生成可以直接使用的类对象

飞滕人生TYF·2025-03-24 19:58

PakePlus：Vue 和 React 跨平台桌面应用程序的新纪元

然而，将这些应用程序部署到桌面环境中一直是一个具有挑战性的问题，通常需要专门的工具和复杂的配置。PakePlus作为一个变革性的解决方案，弥合了Web开发和桌面应用程序部署之间的鸿沟。

大富大贵7·2025-03-24 19:57

MySQL数据库中DDL 、DML 、DQL 、DCL 分别是什么

目录：一、DDL语句二、DML语句三、DQL语句四、DCL语句在MySQL数据库中，DDL、DML、DQL、DCL分别代表不同的语言类别，用于执行不同的数据库操作。

超爱西西鸭·2025-03-24 19:26

微信小程序和uni-app的区别

平台支持：Uni-app：Uni-app是一个跨平台开发框架，可以将一套代码编译成多个平台的应用，包括微信小程序、H5、Ap

cccv工程师·2025-03-24 18:26

吊打面试官之 HTTP 协议的前世今生

1、HTTP的基本概念HTTP是超文本传输协议（HyperTextTransferProtocol），下面具体解释一下：协议：HTTP是一个用在计算机世界里的协议，它使用计算机能够理解的语言确立了一种计算机之间交流通信的方式

~Maple~·2025-03-24 18:55

啸叫抑制（AFS）从算法仿真到工程源码实现-第一节-效果演示

aflyingwolf_pomelo·2025-03-24 18:55

Python 学习第五册深度学习第1章什么是深度学习

从数据中学习表示1.1.4深度学习之“深度”1.1.5用三张图理解深度学习的工作原理1.2深度学习之前：机器学习简史1.2.1概率建模1.2.2核方法1.2.3决策树、随机森林与梯度提升机1.2.4深度学习有何不同什么是深度学习

weixin_38135241·2025-03-24 18:25

axios 不带cookie,不接收带有axios发布请求的Set-Cookie标头

IhaveaPHPScriptwhichsuccessfullyreturnssomesimpleHeadersaswellasaset-cookieheaderifcalleddirectlyinthebrowser

ze ran·2025-03-24 18:24

当细致剪裁遇上大语言模型：从数据匹配到卓越性能的奇幻之旅

本文带您走进一个鲜为人知的领域——如何利用“量身定制”的数据，让模型在知识的海洋中游刃有余。

步子哥·2025-03-24 18:24

Linux_C编程—信号处理函数的返回

这里总结一下信号处理函数执行完毕后跳转到主函数中指定的位置的操作（有点类似goto语句，但goto不支持函数间的跳转，只能在一个函数中跳转），主要是通过俩对函数来实现的：set

Aspirant-GQ·2025-03-24 18:24

WPF 属性值设置优先级详解

动画是改变属性值的一种强大方式，当一个属性正在被动画影响时，动画设定的值将具有最高优先级。2.本地值直接在控件上设置的值，例如

她说彩礼65万·2025-03-24 18:24

HTTP Cookie header 中set-cookie格式

qq_35577990·2025-03-24 18:23

JavaScript闭包+函数内部的this指向

例如在javascript中，只有函数内部的子函数才能读取局部变量，所以闭包可以理解成“定义在一个函数内部的函数“。在本质上，闭包是将函数内部和函数外部连接起来的桥梁。

落日九号·2025-03-24 18:23

如何使用API接口对接电商系统？

在当今的电商时代，API接口成为了不同系统之间数据交互的重要桥梁。无论是大型电商平台还是小型电商创业公司，通过API接口实现数据的无缝对接，可以大大提高运营效率，优化用户体验。

API小爬虫·2025-03-24 18:53

vue-charts的使用，导入，配置，及常见错误

vue-charts作用：在使用echarts生成图表时，经常需要做繁琐的数据类型转化、修改复杂的配置项，v-charts的出现正是为了解决这个痛点。

一蓑烟雨，一任平生·2025-03-24 18:23

RocketMQ新消费者加入后的队列一致性保障机制详解

RocketMQ新消费者加入后的队列一致性保障机制详解RocketMQ作为一个高性能的分布式消息中间件，其消费者负载均衡机制是保障系统可扩展性和稳定性的关键。

慢德·2025-03-24 18:52

旧衣回收小程序开发，企业的双赢选择

随着全球环保意识的提升和可持续发展理念的普及，越来越多的人开始关注衣物的可持续利用，旧衣回收市场逐渐成为一个备受关注的领域。旧衣回收不仅有助于减少资源浪费和环境污染，还为企业和商家带来了新的商业机会。

冠品网络科技·2025-03-24 18:52

中频信号解析：瞬时相位信息的原理与应用

本文将从数学原理、信号处理价值、典型应用三个维度深入剖析瞬时相位的本质。

小驴技术站·2025-03-24 18:21

Charles抓包神器全方位指南-从设置到会话捕获

现在，让我们来解答一个常见的问题：如何设置显示Request和Response？这个问题的答案其实就在Charles的设置中。无论是从官网下载的Charles

2501_91093988·2025-03-24 18:51

第十三届蓝桥杯大赛软件赛省赛 C/C++ 大学 B 组C题刷题统计

输入格式输入一行包含三个整数a,ba,b和nn.输出格式输出一个整数代表天数。

我是小趴菜一枚·2025-03-24 18:21

AI 变现的 8 种神操作，最后一个你绝对想不到！

一、AI文本生成：打造公众号矩阵提到AI，ChatGPT无疑是最为知名的工具之一，其核心功能在于生成高质量文本，写出热门文章。

AI设计酷卡·2025-03-24 18:21

HTTP长连接与短连接的前世今生

简单来说，当你的浏览器访问一个网站时，你的电脑和服务器之间需要建立一条通信的"管道"，这就是HTTP连接。通过这个管道，你

慢德·2025-03-24 18:19

Linux信号处理：从“死亡快递“到系统级心跳的奇幻漂流

---##一、信号基础：操作系统的摩尔斯电码###1.1信号的诞生：Unix世界的暴力美学-**31个传统信号

Loving_enjoy·2025-03-24 18:49

Python实现微博关键词爬虫

才华是浅浅的耐心·2025-03-24 18:49

使用 Python 实现批量发送电子邮件

今天，我将分享一个使用Python实现的自动化邮件发送脚本，通过读取Excel文件中的发件人和收件人信息，轻松完成批量邮件发送任务。

才华是浅浅的耐心·2025-03-24 18:19

Trae使用教程，帮助您快速上手这款编程神器。

其强大的AI能力能够理解开发者的需求并提供精准的代码生成和修改建议。目前，Trae提供免费版本，集成了Claude-3.5-Sonnet和GPT-4o等主流大模型。

云上的阿七·2025-03-24 18:19

【面试题】数据结构高频面试题

简单来说，数据结构就像是一个容器，这个容器可以以不同的方式（如线性的、树形的、表格的等）组织数据，以便于数据的查找、添加、删除和其他操作。例如，想象一下你有一本书。

城仕·2025-03-24 18:18

我人生中最努力的200个小时（自学高项版）

在职，每天3个小时，三个月，拿下软考高项，中间多努力不用我多说了吧。下面给大家分享一些我的备考经验，希望能帮助大家提高.效率，一次上岸！

不是小盆友·2025-03-24 17:47

LiteIDE中配置golang编译生成无CMD窗口EXE的步骤

LiteIDE中配置golang编译生成无CMD窗口EXE的步骤一、环境配置1、设置GOROOT‌2、配置GOPATH‌二、项目编译参数设置1、新建/打开项目‌2、修改编译配置‌3、其他优化选项（可选）‌

ac.char·2025-03-24 17:47

Python Tkinter库实战（用Entry和button控件做一个小型的浏览器）

这是一个方便快捷的GUI库；可以用短短几行代码生成出一个用户图形化接口的窗口。算是非常方便。既然前一期我们了解了tk库。那么我们今天就来做一个实战。今天这个实战项目源自于我一个奇奇怪怪的想法。

IT界小菜鸡·2025-03-24 17:17

珍藏！Java SpringBoot 精品源码合集约惠来袭，获取路径大公开

技术范围：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。

秋野酱·2025-03-24 17:47

深入解析 Java 递归：构建层级树形结构的优雅实现！！！

今天我们来聊聊Java中一个非常常见的操作：通过递归构建层级树形结构。

小丁学Java·2025-03-24 17:16

相同的问题看看Grok3怎么回答-详细讲讲PPO & GRPO原理

这两个算法在目标和应用领域上有显著差异，PPO更通用，GRPO更适合竞争性多代理环境。关于PPO的解释什么是PPO？PPO，全称近端策略优化，是一种强化学习算法，帮

释迦呼呼·2025-03-24 17:46

第三十九个问题-详细讲讲PPO & GRPO原理

PPO（ProximalPolicyOptimization）原理详解PPO（近端策略优化）是OpenAI于2017年提出的强化学习算法，旨在解决传统策略梯度方法中训练不稳定和样本效率低的问题。其核心思想是通过限制策略更新的幅度，确保新策略不会偏离旧策略太远，从而稳定训练过程。1.策略梯度（PolicyGradient）基础策略梯度方法通过直接优化策略参数θθ来最大化期望回报。目标函数为：J(θ)

释迦呼呼·2025-03-24 17:45

用`ode23`和`ode45`函数求解一个常微分方程并展示结果

我将使用ode23和ode45函数求解一个常微分方程并展示结果。

神经网络15044·2025-03-24 17:15

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