A星算法及优化第47页

动态路由RIP的总结

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.配置量大2.静态路由无法根据网络拓扑结构的变化而变化—收敛动态路由:缺点:1.通过单一算法计算出来的路径

nihuhui666·2025-03-15 15:39

OSPF总结

OSPF–开放式最短路径优先协议1.选路–应为ospf是链路状态协议,收集拓扑信息之后将图形结构通过SPF算法转化为树形结构,计算出的路径不会有环路,并且以带宽作为开销的评判标准,所以OSPF选路优于rip2

nihuhui666·2025-03-15 15:39

算法在各领域的广泛应用：100 个实例全解析

一、互联网与信息技术领域搜索引擎算法：如谷歌的PageRank算法，用于根据网页的重要性和相关性对搜索结果进行排序，帮助用户快速找到所需信息。

软件职业规划·2025-03-15 15:07

我与DeepSeek读《大型网站技术架构》- 大型网站架构技术一览与Web开发技术发展历程

存储层架构5.后台架构6.数据采集与监控7.安全架构8.数据中心机房架构Web开发技术发展历程一、静态HTML阶段二、CGI脚本模式阶段三、服务器页面模式阶段大型网站架构技术一览1.前端架构浏览器访问优化

诺亚凹凸曼·2025-03-15 15:06

我与DeepSeek读《大型网站技术架构》（4）

瞬时响应：网站的高性能架构章节要点本章聚焦于如何通过系统性优化实现网站快速响应，从多层级、多维度剖析了高性能架构的核心策略。

诺亚凹凸曼·2025-03-15 15:35

数字孪生对于新基建的价值浅析，算是抛砖引玉。

数字孪生（DigitalTwin）作为一项融合物理世界与数字世界的关键技术，在新基建中扮演着虚实协同、智能决策、全生命周期管理的核心角色，其价值贯穿于基础设施的设计、建设、运维到优化全流程。

大牛工控设计师·2025-03-15 14:04

算法训练-拓扑排序2

洛谷P1807最长路https://www.luogu.com.cn/problem/P1807本题数据范围过大盲目使用dfs容易超时爆栈题目要求中提到i#defineintlonglong#defineendl'\n'/*===\\================//\\===================//\\============//\\==========//=========\\=

往往歌咏理想·2025-03-15 14:33

代码随想录算法训练营DAY05之栈和队列

题目和链接232.用栈实现队列225.用队列实现栈20.有效的括号1047.删除字符串中的所有相邻重复项150.逆波兰表达式求值239.滑动窗口最大值347.前k个高频元素232.用栈实现队列题意：请你仅使用两个栈实现先入先出队列。队列应当支持一般队列支持的所有操作（push、pop、peek、empty）：实现MyQueue类：voidpush(intx)将元素x推到队列的末尾intpop()从

失序空间·2025-03-15 14:33

高安全可靠MCU芯片AS32X601应用解析

该系列包含工业级（AS32I601ZIT6）、车规级（AS32A601ZIT3）、企业宇航级（AS32S601ZIT2）及企军级（AS32M601ZIT2）四个型号，覆盖工业控制、汽车电子、航天及军工等严苛场景

国科安芯·2025-03-15 14:03

HarmonyNext实战：基于ArkTS的高性能实时音视频通信应用开发

本文将深入探讨如何利用ArkTS语言开发一个高性能的实时音视频通信应用，涵盖从基础概念到高级优化的完整流程。

·2025-03-15 14:31

HarmonyNext实战：基于ArkTS的高性能分布式任务调度系统开发

本文将深入探讨如何利用ArkTS语言开发一个高性能的分布式任务调度系统，涵盖从基础概念到高级优化的完整流程。

·2025-03-15 14:31

2024前端Webpack面试题

对于不同类型的依赖，Webpack有对应的模块加载器，而且会分析模块间的依赖关系，最后合并生成优化的静态资源。2、Webpack的基本功能代码转换：Type

司宁·2025-03-15 14:02

浅谈StarRocks数据库简介及应用

StarRocks是一款高性能的实时分析型数据库，专为复杂的SQL查询提供极高的性能，尤其适用于数据分析场景。它是一款开源的新一代极速全场景MPP（MassivelyParallelProcessing，大规模并行处理）数据库，致力于构建极速和统一的分析体验。StarRocks兼容MySQL协议，用户可以使用MySQL客户端和常用的BI（BusinessIntelligence，商业智能）工具进行

微笑的曙光（StevenLi）·2025-03-15 14:00

Java Spring Boot 常用技术及核心注解

一、常用技术自动配置（Auto-Configuration）SpringBoot根据类路径中的依赖自动配置应用程序。例如，引入spring-boot-starter-web会自动配置内嵌Tomcat和SpringMVC。@EnableAutoConfiguration//启用自动配置起步依赖（StarterDependencies）通过预定义的依赖集合（如spring-boot-starter-d

微笑的曙光（StevenLi）·2025-03-15 14:59

如何进行OceanBase 运维工具的部署和表性能优化？

因此，部署专门的运维工具、实施针对性的表性能优化策略，以及加强指标监测工作，都变得更为重要。以下为基于我们的使用场景，所采取的一些部署和优化措施分享。

·2025-03-15 14:29

【2025年37期免费获取股票数据API接口】实例演示五种主流语言获取股票行情api接口之沪深指数实时数据获取实例演示及接口API说明文档

在近一至两年期间，股票量化分析逐步成为备受关注的热门议题。对于投身于该领域工作而言，首要步骤便是获取全面且精准的股票数据。无论是实时交易数据、历史交易记录、财务数据，亦或是基本面信息，这些数据均是开展量化分析过程中不可或缺的宝贵资源。我们的核心任务在于从这些数据中提炼出具有价值的信息，从而为投资策略提供坚实有力的指导。在数据探索进程中，我尝试运用了多种方法，涵盖自编网易股票页面爬虫程序、申万行业数

不会写代码的码农农·2025-03-15 13:25

【数据结构】数据结构，算法概念

算法的五个特征？O(1)O(logn)O(n^n)O(n)O(n^2)O(n^3)O(2^n)O(n!)O(nlogn)大小关系？

王_哈_哈 Jw·2025-03-15 13:54

【Transformer-Hugging Face手册 07/10】微调预训练模型

PyTorchTrainer进行训练2.3训练超参数2.4评价2.5训练类三、使用Keras训练TensorFlow模型3.1为Keras加载数据3.2将数据加载为tf.data.Dataset3.3数据加载器3.4优化器和学习率调度器

无水先生·2025-03-15 13:54

草根版外卖避雷计划「数据库寄生 2.0」优化方案

][特殊字符]-CSDN博客（含三端流程图+预算穿透表+风险应对）一、策划目标（草根版核心）实现单城外卖后厨监督轻量化：✅创作端：骑手/打假人扫码接单，视频自动同步（省90%录入时间）✅服务端：AI+算法自动跑批

cainiaojunshi·2025-03-15 13:24

Shiro反序列化漏洞原理与复现指南

漏洞背景：Shiro在1.2.5及以下版本中，默认使用硬编码的AES加密密钥（kPH+bIxk5D2deZiIxcaaaA==），攻击者可通过构造恶意RememberMeCookie触发反序列化漏洞，导致远程代码执行

豪门土狗·2025-03-15 13:24

模型量化 (Model Quantization) 算法 (Model Quantization Algorithms)

1模型量化的必要性：降低模型大小、加速推理、减少资源消耗随着深度学习模型的日益复杂和庞大，其在资源受限的设备（如移动端、嵌入式设备）上的部署面临着巨大的挑战。即使在服务器端，部署大型模型也会带来高昂的计算成本和能源消耗。模型量化(ModelQuantization)作为一种关键的模型压缩和加速技术应运而生。其核心思想是将模型中的浮点数（通常是FP32或FP16）表示的权重和激活值转换为低精度整数（

（initial）·2025-03-15 13:24

百度快速收录2025秒收方法实战解析

核心操作步骤：页面指纹构建采用动态TDK模板（例：『科室{科室}科室{病症}_${年份}最新诊疗方案』）植入地域长尾词（如’北京医保报销政策’）蜘蛛池配置方案#智能蜘蛛路由算法示例defschedule_spide

SEO黑猫·2025-03-15 13:23

贪心算法（5）（java）k次取反后最大化的数组和

题目：给定一个整数数组`nums`和一个整数`k`，你可以进行最多`k`次取反操作。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。设：整个数组中负数的个数是m个1.m>k:把前k小负数转化成正数2.m==k:把所有负数全部转化成正数3.mk){//情况一：负数个数多于k次反转Arrays.sort(nums

奋进的小暄·2025-03-15 13:52

KVM安全模块生产环境配置与优化指南

KVM安全模块生产环境配置与优化指南一、引言在当今复杂多变的网络安全环境下，生产环境中KVM（Kernel-basedVirtualMachine）的安全配置显得尤为重要。

TechStack 创行者·2025-03-15 12:50

AI人工智能PPT内容案例参考

人工智能（AI）的PPT介绍内容提纲，可以帮助你在演示中全面而清晰地阐述AI的概念、历史、技术及应用。

puerppt·2025-03-15 12:49

vue 动态加载插件及插件样式解决插件样式造成的全局污染问题

1工具方法/***动态加载第三方js.css*@param{*}src路径*@param{*}isCss是否为css文件*/exportfunctionasynLoad(src,isCss=false){returnnewPromise(res=>{if(isCss){letlist=Array.from(document.documentElement.getElementsByTagName(

看客随心·2025-03-15 12:48

鸿蒙 @ohos.arkui.inspector (布局回调)

这对于实现动态布局调整、自定义动画以及优化性能等场景非常有用。本文将详细介绍如何使用@ohos.arkui.inspector模块实现布局回调，并提供一些实际代码示例。

淼学派对·2025-03-15 12:18

web前端开发工程师工作的岗位职责（合集）

web前端开发工程师工作的岗位职责1职责：1、根据设计图进行前端页面开发并设计编写业务交互脚本2、优化前端页面，保证良好的用户体验以及不同浏览器的兼容性3、web前沿技术研究和新技术调研，将主流的特效应用到业务场景中

极客11·2025-03-15 12:15

HarmonyNext 鸿蒙架构深度解析与 ArkTS 编程实践

引言HarmonyNext作为鸿蒙操作系统的下一代核心架构，带来了全新的开发体验和性能优化。

披光人·2025-03-15 12:44

HarmonyNext深度解析：ArkUI高效渲染与性能优化实战

在华为Mate60系列实测中，复杂界面渲染延迟降低42%智能脏区检测机制基于机器学习的区域更新预测算法，

披光人·2025-03-15 12:14

Java与Python详细比对 -- Java与Python优缺点

文章目录系列文章目录-Java与Python前言一、Java与Python整体区别二、Java与Python详细区别2.1语法结构方面2.2编程特性方面2.3语言执行及内存管理方面2.4多线程及网络编程方面

知之为·2025-03-15 12:13

光伏开发：工商业光伏的流程管理全面解析

一、项目准备阶段1、资源寻觅与沟通首要任务是寻找适合的工商业屋顶或空地资源，并与业主初步交流，了解其意向、屋顶条件及用电情况。这一阶段的关键在于建立信任关系，为后续工作奠定基础。

鹧鸪云光伏与储能软件开发·2025-03-15 12:12

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:yellow;}/*通用选择器*/*{margin:0;padding:0;}这是一个段落这是一个带有类的段落这是一个带有ID的段落1.2属性选择器/*属性选择器*/[href

知识分享小能手·2025-03-15 11:39

C/C++ R-Tree原理及源代码

R树是一种用于高维空间数据的索引结构，它是由AntoninGuttman于1984年提出的。R树旨在提高对多维数据进行范围查询的性能。它被广泛应用于空间数据库中。R树的核心思想是将数据划分为不相交的矩形区域，并逐层构建一个树结构。每个非叶子节点都是一个矩形，它覆盖了它的所有子节点。每个叶子节点都是一个数据对象与其坐标范围的组合。通过这种方式，R树能够将相邻的数据对象聚集在一起，从而减少对数据的搜索

猿来如此yyy·2025-03-15 11:08

人工智能_大模型091_大模型工作流001_使用工作流的原因_处理复杂问题_多轮自我反思优化ReAct_COT思维链---人工智能工作笔记0236

#清理环境信息，与上课内容无关importosos.environ["LANGCHAIN_PROJECT"]=""os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"]=""os.environ["LANGCHAIN_ENDPOINT"]=""os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"]=""#安装所需要使用的包!pipinstallopenailanggraphA

添柴程序猿·2025-03-15 11:08

【容器镜像】：获取原始 rootfs 及各系统大小对比

之前一秒构建了alpine的容器镜像，甚至使用静态编译的应用不需要rootfs就可以运行，这也是golang在容器时代大流行的主要原因。如果不用科学上网，就可以从零构建基础IT设施，速度又很快，这大大增强了研发进度。下面介绍各rootfs的来源linuxcontainers，并根据images.linuxcontainers.org的镜像结构和搜索结果中提供的索引解析方法，我们可以通过以下步骤获取

Talbot3的笔记·2025-03-15 11:07

分布式光伏电站经济性指标优化分析

针对上述影响因素，进一步讨论了LCOE、IRR指标优化方法与在工程项目中可选用的举措。最后，结合实际项目背景，在站址条件、组件瓦单价

罗思付之技术屋·2025-03-15 11:07

使用flask快速搭建web应用

本示例演示创建web应用及显示渲染echart折线图。一、Fla

alex190824·2025-03-15 11:36

flask--基础知识点--6--flask高并发处理

以下是一些优化Flask应用以处理高并发的方法：1.使用WSGI服务器Flask自带的开发服务器性能和稳定性不足以应对生产环境中的高并发请求，可以考虑使用更强大的WSGI服务器，如：Gunicorn:一个基于

Raging__Fire·2025-03-15 11:06

基于NXP+FPGA轨道交通3U机箱结构牵引控制单元

无速度传感器控制通过转速观察算法，推算出准确的转速和转子位置，在实际应用中，达到省去速度传感器的目的，降低成本并减少故障点

深圳信迈主板定制专家·2025-03-15 11:06

如何提高Flask的高并发性能

提高Flask的并发性能可以从多个方面入手，主要包括服务器优化、数据库优化、代码优化和使用异步技术。

BirdMan98·2025-03-15 11:35

JVM内存监控及调优分析

一、内存监控背景在做JVM内存分析前，需要堆JVM内存及垃圾回收算法和垃圾回收器有一定了解，具体可以参考我之前的一篇文章：常见的垃圾回收器及垃圾回收算法1.1、为什么要做内存监控我们在做开发的时候不可避免的会遇到一些问题

闲着无聊整些资料·2025-03-15 10:33

GC 频率和触发条件

在Java中，垃圾回收（GC）的频率和触发条件取决于GC算法、堆内存分配、对象生命周期以及JVM参数的配置。

百里自来卷·2025-03-15 10:03

【忍者算法】从找朋友到找变位词：一道趣味字符串问题的深入解析｜LeetCode 438 找到字符串中所有字母异位词

LeetCode438找到字符串中所有字母异位词点此看全部题解LeetCode必刷100题：一份来自面试官的算法地图（题解持续更新中）生活中的算法还记得小时候玩的"找朋友"游戏吗？

忍者算法·2025-03-15 10:32

OCS2 是一个针对切换系统最优控制（OCS2）的 C++工具箱

以下是对其背景、功能、特点、应用场景及使用方法的全面说明

十年一梦实验室·2025-03-15 10:31

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

HarmonyOS NEXT 获取当前位置信息

在鸿蒙原生开发中，位置信息属于半开放隐私信息，开发中要想获取当前设备信息，需要向用户弹框申请权限及需要再module.json5添加权限列表"requestPermissions":[{"name":"

·2025-03-15 10:54

HarmonyOS NEXT 将ArrayBuffer压缩到指定大小并转化为base64返回

直至压缩到目标值letbitmap:ArrayBuffer;//需要压缩的数据letcompressSize:number;//目标大小letconsiderBase64:boolean;//是否考虑base64算法把字节数

·2025-03-15 10:23

天吉智芯「星核」智能充气泵 —— 以芯为核，定义车载充气新标杆

「星核」充气泵是品牌首款终端产品，搭载自主研发的TJX8F003Pro车规级芯片（IATF16949认证），以芯片级定制重构充气泵的智能边界——不止是工具，更是汽车安全生态的智能终端。

天吉智芯·2025-03-15 10:31

嵌入式AI必备技能2-模型的压缩与加速

本文介绍几种常见的模型压缩与加速方法，包括剪枝、低秩分解、量化、权值共享、知识蒸馏等，并探讨如何综合应用这些技术来优化AI模型。1.常

奥德彪123·2025-03-15 10:30

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