C语法学习

PAT乙级真题（2014·冬）

这才是重点(┬┬﹏┬┬)，让我多瞧了20分钟1034、有理数四则运算-（解析）-该死的，longlong，坏我青春(┬┬﹏┬┬)1035、插入与归并-（解析）-插入排序与归并排序方法继续学习喽::传送门

ん贤·2025-03-11 08:54

C语言_数据结构总结7:顺序队列（循环队列）

纯C语言实现，不涉及C++队列简称队，也是一种操作受限的线性表。只允许表的一端进行插入，表的另一端进行删除特性：先进先出针对顺序队列存在的“假溢出”问题，引出的循环队列概念。

*.✧屠苏隐遥(ﾉ◕ヮ◕)ﾉ*.✧·2025-03-11 08:24

Redis过期机制

const(cacheDuration=24*time.Hour)funcSetToCache(rdb*redis.Client,keystring,data[]byte)error{returnrdb.Set

2301_76723322·2025-03-11 08:24

tcp和http的区别

tcp和http的区别1.TCP（TransmissionControlProtocol）和HTTP（HypertextTransferProtocol）是两种不同的网络协议，它们在网络通信中扮演着不同的角色

2301_76723322·2025-03-11 08:24

Apache Doris中都用了哪些开发语言，编译过程中用到了哪些编译器，以及用到了哪些成熟的技术框架

ApacheDoris作为一款高性能的实时分析型数据库，其技术栈涉及多语言开发、多种编译器支持以及多个成熟技术框架的集成。

fzip·2025-03-11 08:24

【实战ES】实战 Elasticsearch：快速上手与深度实践-6.2.2GDPR数据脱敏处理

点击关注不迷路点击关注不迷路点击关注不迷路文章大纲6.2.2GDPR数据脱敏处理深度实践指南1.GDPR核心要求映射1.1关键条款与技术要求1.2`数据类型与脱敏策略`2.全链路脱敏配置2.1`动态脱敏管道`2.2静态脱敏模板3.`脱敏算法性能对比`3.1算法性能矩阵3.2存储成本分析4.企业级合规方案4.1金融行业案例4.2医疗行业方案5.合规性验证方案5.1自动化检查脚本5.2审计检查清单6.

言析数智·2025-03-11 08:23

C++：入门详解（关于C与C++基本差别）

目录一.C++的第一个程序二.命名空间（namespace）1.命名空间的定义与使用：（1）命名空间里可以定义变量，函数，结构体等多种类型（2）命名空间调用（：：）与展开（3）命名空间的嵌套（4）具体使用场景三

梅茜Mercy·2025-03-11 08:23

正则表达式

文章目录一、元字符二、常见校验1、校验数字的表达式2、校验字符的表达式3、特殊需求表达式三、JavaScript中使用正则表达式四、在java中使用正则表达式一、元字符正则表达式中有许多元字符，它们具有特殊的含义

yuren_xia·2025-03-11 07:23

人脸识别，dlib优化，Dlib/OpenCV交叉编译

参考文章：GitRepo镜像使用帮助https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/git-repo/交叉编译Dlib+OpenCV交叉编译移植到ARM64-v8平台

yiyayiya557·2025-03-11 07:53

C语言--正弦、余弦函数

#include#include#includeintmain(){constdoublepi=acos(-1.0);intn;scanf("%d",&n);printf("%lf%lf",sin(n/

坚持学习每一天·2025-03-11 07:22

Day08-综合练习

importjava.util.Random;publicclasstest3{/*定义方法实现随机产生一个5位的验证码验证码格式：长度为s前四位是大写字母或者小写字母最后一位是数字*///方法：//在一堆没有什么规律的数据中随机抽取

坚持学习每一天·2025-03-11 07:22

ClickHouse 作用，优缺点。

ClickHouseClickHouse是一个开源的分布式列式数据库管理系统(DBMS)，专门设计用于实时分析(OLAP)。

mldsh13·2025-03-11 07:22

Infor CloudSuite软件二次开发：InforCloudSuite移动应用开发

InforCloudSuite软件二次开发：InforCloudSuite移动应用开发InforCloudSuite简介InforCloudSuite平台概述InforCloudSuite是一个集成的企业资源规划

kkchenjj·2025-03-11 07:22

java实体数据校验validation

javax.validationvalidation-api1.1.0.Finalorg.hibernatehibernate-validator5.4.1.Final//实体publicclassEntity

秋风未动蝉已先觉·2025-03-11 07:52

Dubbo应用接入

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>一、应用配置1、pom文件引入下面的jar包com.niwodai.infdubbo-cat-extend3.0.02、如果要对全局dubbo服务加监控

weixin_34281477·2025-03-11 07:22

Docker部署SVN服务器并使用：从基础到高级

目录引言Docker部署SVN服务器SVN基础使用SVN高级使用最佳实践和注意事项结语1.引言Subversion(SVN)是一个开源的版本控制系统,广泛用于管理和追踪软件项目的源代码。

ivwdcwso·2025-03-11 07:22

React Native

ReactNative是一个用于构建原生移动应用的框架，它使用JavaScript和React（一个用于构建用户界面的JavaScript库）来开发iOS和Android平台的应用程序。

svygh123·2025-03-11 07:21

Ubuntu16.04切换内核启动

1.该命令显示内核的启动顺序zgw@zgw-ThinkPad:~$grepmenuentry/boot/grub/grub.cfgif[x"${feature_menuentry_id}"=xy];thenmenuentry_id_option

StruggleYouth·2025-03-11 07:21

Java函数式接口四部曲之Consumer

Consumer是一个函数式接口，位于java.util.function包中。它表示一个接受单个输入参数并且不返回任何结果的操作。

sundawei2016·2025-03-11 07:51

（六）Java-BigDecimal

一、概述BigDecimal类用于高精度计算，特别适用于需要进行精确浮点数运算的场合，例如货币计算、金融应用或科学计算。

Kyrie_Li·2025-03-11 07:21

二叉树-将二叉树展开为链表

思路：前序遍历之后再赋值，左边置为空，右边为单链表中的结点使用递归classSolution{Listlist=newArrayLis

Vacant Seat·2025-03-11 07:51

回溯-全排列

你可以按任意顺序返回答案输入：数组输出：二维列表思路：等待二刷classSolution{List>result=newArrayListpath=newLinkedList>permute(int[]

Vacant Seat·2025-03-11 07:21

PIPCA个人信息保护合规审计师认证介绍！

个人信息保护合规审计师"（PersonalInformationProtectionComplianceAuditor-CCRC）是中国网络安全审查认证中心与市场监管大数据中心为深入贯彻实施《

熙丫 13381482386·2025-03-11 07:50

doris：Elasticsearch

ElasticsearchCatalog除了支持自动映射ES元数据外，也可以利用Doris的分布式查询规划能力和ES(Elasticsearch)的全文检索能力相结合，提供更完善的OLAP分析场景解决方案

向阳1218·2025-03-11 07:20

doris：阿里云 MaxCompute

MaxCompute是阿里云上的企业级SaaS（SoftwareasaService）模式云数据仓库。什么是MaxCompute连接MaxCompute示例--1.创建Catalog。

向阳1218·2025-03-11 07:20

MyBatis Plus 在 Java 项目中的高效使用

它提供了丰富的功能，如自动化的CRUD操作、条件构造器、分页查询等，极大地提高了开发效率。1.2为什么选择MyBatisPlus简化代码：自动生成基础的CRUD方法，减少重复代码。

随风九天·2025-03-11 07:20

java--数据校验Validator

一、基于注解进行数据校验1、配置依赖java--常用依赖配置_郑*杰的博客-CSDN博客2、创建一个配置类packagecom.ruqi.aditainoal;importorg.springframework.context.annotation.Bean

郑*杰·2025-03-11 07:20

使用 ResponseBodyEmitter 实现异步响应式数据流处理

1.概述1.1什么是ResponseBodyEmitterResponseBodyEmitter是SpringMVC提供的一个接口，用于支持异步返回响应数据流。

随风九天·2025-03-11 07:49

Apache Doris 实现毫秒级查询响应

1.2ApacheDoris简介ApacheD

随风九天·2025-03-11 07:19

Flink实时流处理入门与实践

1.2Flink简介ApacheFlink是一个开源的分布式流处理框架，支持批处理和流处理。Flink提供了高吞吐量、低延迟和精确一次（exactly-onc

随风九天·2025-03-11 07:19

一学就会的深度学习基础指令及操作步骤（6）迁移学习

文章目录迁移学习模型准备数据增强模型训练模型微调和预测检查预测结果迁移学习迁移学习是将一个任务中学到的知识应用到另一个相关任务上，以提高新任务的学习效率和性能。

小圆圆666·2025-03-11 07:49

Python通过RS485串口控制码垛机器人

先看代码，再看后面的说明importserialimporttimeclassPalletizingRobot:def__init__(self,port,baudrate=9600,timeout=1

mosquito_lover1·2025-03-11 07:18

YOLOv8制作自己的实例分割数据集保姆级教程（包含json转txt）

❗❗❗代码中第43行的classes中存放的是自己数据集的分类标签，记得修改成自己的。importjsonimportosfromtqdmimport

Sir小珂·2025-03-11 07:18

小米便签——ui包详细解读

目录ui:用户界面类1AlarmAlertActivity2AlarmInitReceiver3AlarmReceiver4DateTimePicker5DateTimePickerDialog6DropdownMenu7FoldersListAdapter8NoteEditActivity9NoteltemData10NotesListActivity11NoteEditText12NotesL

一号言安·2025-03-11 07:48

【贪心算法2】

假如第0天价格最低，第3天价格最高，利润=prices[3]-pricnes[0],可以将利润公式拆解成(prices[3]-prices[2])+(prices[2]-prices[1])+(prices

m0_46150269·2025-03-11 07:18

three.js 鼠标点击获取模型对象

可以使用它提供的APITHREE.Raycaster()https://threejs.org/docs/index.html?

lucky_zouzou·2025-03-11 07:18

Linux 内核移植

NXP官方开发板Linux内核编译37.2.1修改顶层Makefile修改顶层Makefile，直接在顶层Makefile文件里面定义ARCH和CROSS_COMPILE这两个的变量值为arm和arm-linux-gnueabihf

River-D·2025-03-11 07:18

D3D11的简单字体

这儿有几种方法能够在D3D11中实现字体显示，一个是学会使用微软想要我们使用的两个新的API，Direct2D和DirectWrite，实际上它们是很有用处的，暂不提它们的灵活性（除了不能够直接使用D3D11

x-2010·2025-03-11 07:47

C++开源库大全

程序员要站在巨人的肩膀上，C++拥有丰富的开源库，这里包括：标准库、Web应用框架、人工智能、数据库、图片处理、机器学习、日志、代码分析等。

大王算法·2025-03-11 07:47

领域大模型之微调技术和最佳实践

“大”是指它们训练的海量数据集及其参数的大小，即模型在训练过程中学习的记忆和知识;“通用”意味着他们具有广泛的语言任务能力。更明确地说，L

程序员莫玛·2025-03-11 07:17

从青铜巨人到硅基生命：机器人文明的意识觉醒之路--三千年人类想象与科技突破的双螺旋演进）

这个由赫菲斯托斯铸造的自动守卫，体内流淌着神秘"ichor"（神之血液），实则是对液压传动原理的原始隐喻。

109702008·2025-03-11 07:17

基于PyTorch的深度学习6——数据处理工具箱2

torchvision有4个功能模块：model、datasets、transforms和utils。

Wis4e·2025-03-11 07:47

基于PyTorch的深度学习——机器学习3

激活函数在神经网络中作用有很多，主要作用是给神经网络提供非线性建模能力。如果没有激活函数，那么再多层的神经网络也只能处理线性可分问题。在搭建神经网络时，如何选择激活函数？如果搭建的神经网络层数不多，选择sigmoid、tanh、relu、softmax都可以；而如果搭建的网络层次较多，那就需要小心，选择不当就可导致梯度消失问题。此时一般不宜选择sigmoid、tanh激活函数，因它们的导数都小于1