DP及DP优化第13页

SvelteKit 最新中文文档教程（4）—— 表单 actions

从Svelte诞生之初，就备受开发者的喜爱，根据统计，从2019年到2024年，连续6年一直是开发者最感兴趣的前端框架No.1：Svelte以其独特的编译时优化机制著称，具有轻量级、高性能、易上手等特性

·2025-03-18 00:00

HarmonyOS NEXT ArkTS布局优化与性能提升指南

在ArkTS应用开发中，布局优化和性能提升是确保应用流畅运行的关键。

·2025-03-18 00:00

优化深度学习模型：PyTorch中的模型剪枝技术详解

标题：优化深度学习模型：PyTorch中的模型剪枝技术详解在深度学习领域，模型剪枝是一种提高模型效率和性能的技术。

代码之光_1980·2025-03-18 00:38

群体智能优化算法-GOOSE优化算法（含Matlab源代码）

摘要GOOSE（GooseOptimizationAlgorithm）是一种基于大雁（Goose）在自然界中觅食与捕猎行为所启发的元启发式算法。它借助大雁的飞行速度、加速度、随机跳跃等策略，以实现对搜索空间进行全局探索和局部开发。通过设置自由落体速度（FreeFallSpeed）、声音传播距离（SoundDistance）与时间平均（TimeAverage）等多种机制，GOOSE在处理复杂的高维非

HR Zhou·2025-03-17 23:06

LeetCode 3280 将日期转换为二进制表示

【算法实战】日期转二进制：两种解法的思路与优化（附代码解析）一、问题描述给定一个yyyy-mm-dd格式的日期字符串，要求将年、月、日分别转为无前导零的二进制，并保持year-month-day格式。

雾月55·2025-03-17 23:06

群体智能优化算法-澳洲野狗优化算法（含Matlab源代码）

DingoOptimizationAlgorithm(DOA)sourcecodeDevelopedinMATLAB9.4.0.813654(R2018a)Author:Dr.HernanPeraza-VazquezMTA.GustavoEchavarria-Castilloe-mail:[email protected]@alumno.ipn.mxProgrammer:

HR Zhou·2025-03-17 23:36

Leetcode32 最长有效括号深度解析

核心思路动态规划：定义dp[i]为以字符s[i]结尾的最长有效括号子串长度。分情况讨论：根据当前字符是否为)以及前面的字符情况，推导状态转移方程。

八股文领域大手子·2025-03-17 23:03

一份C#的笔试题及答案

C#笔试题一、基础知识OOP的基本概念面向对象编程的核心思想包括四个主要特性：继承、多态、封装和信息隐藏。请简述这四个特性的具体内容。值类型与引用类型的区别值类型（如int,string）在内存中直接存储数据，而引用类型（如object,ref）通过引用间接存储，指出值的位置。请举例说明两者的不同。静态与非静态关键字的作用静态和非静态关键字用于区分依赖于实例还是不依赖于实例的成员。请分别解释它们的

网际游侠·2025-03-17 23:02

C# 线程池 ThreadPool 的深入解析与应用

在多线程编程中，线程池（ThreadPool）是一种高效利用系统资源的方式。通过合理使用线程池，可以显著提高应用程序的性能和响应能力。

墨夶·2025-03-17 23:00

群体智能优化算法-旗鱼优化算法 (Sailfish Optimizer, SFO，含Matlab源代码）

摘要旗鱼优化算法（SailfishOptimizer,SFO）是一种模拟旗鱼（Sailfish）和沙丁鱼（Sardine）之间捕食关系的新型元启发式算法。

HR Zhou·2025-03-17 23:30

C#—线程池详解

线程回收策略空闲线程超过一定时间（默认约20秒）后会被自动回收突发大量任务时，线程池会按需创建新线程（受SetMinThreads/SetMaxThreads限制）线程池概述线程池（ThreadPool

_Csharp·2025-03-17 23:00

C#原型模式：通过克隆对象来优化创建过程

在软件开发中，创建对象是非常常见的操作。然而，在某些情况下，构造对象的过程可能非常复杂或耗时，特别是当对象的创建涉及多个步骤或者需要初始化大量数据时。为了解决这个问题，**原型模式（PrototypePattern）**应运而生。它允许通过复制一个已有的对象来创建新的对象，从而避免了重复的创建成本和复杂的初始化过程。什么是原型模式？原型模式是一种创建型设计模式，它通过克隆一个现有的对象来生成新对象

江沉晚呤时·2025-03-17 22:28

github 上拉取，修改，增加分支及提交

1.github中ssh配置1.1gitconfig--globaluser.name“你的名字”gitconfig--globaluser.email“你的邮箱”1.2生成id_rsa.pubssh-keygen-trsa-C"姓名/邮箱"1.3ssh配置将生成的id_rsa.pub中的内容拷贝到key中2.拉取项目gitclonegit@xxxx3.本地创建新分支gitcheckout-bxx

AI_央木·2025-03-17 22:54

【技术解密】本地部署 DeepSeek-V3：完整指南

海棠AI实验室·2025-03-17 22:54

推荐文章：GPU 基于顶点着色器的高效动画系统 for Unity.Entities

灵感源自Nordeus和Unity的合作，经过优化和调整，以适应最新的实体系统。它特别适用于需要大量角色各自独特动画的情况，且动画状态处理极其简单。2、项目

劳治亮·2025-03-17 22:53

【DeepSeek应用】本地部署deepseek模型后，如何在vscode中调用该模型进行代码撰写，检视和优化？

若已成功在本地部署了DeepSeek模型（例如通过vscode-llm、ollama或私有API服务），在VSCode中调用本地模型进行代码撰写、检视和优化的完整流程如下：1.准备工作：确认本地模型服务状态模型服务类型

AndrewHZ·2025-03-17 22:53

音频 Alsa、Framework及Android

目录1Alsa、Framework及Android1.1ALSA架构简介图11.2ALSA架构简介图21.3ALSA架构简介图31.4ALSA架构简介图41.5ALSA架构简介图51.6ALSA架构简介图

‘禹’你一起·2025-03-17 21:19

linux系统命令——权限

一、有哪些权限读（r）——对应数字4写（w）——对应数字2执行（x）——对应数字1二、权限及数字的对应4对应r--2对应-w-1对应--x5对应r-x6对应rw-7对应rwx三、文件的基本属性如图：①中如果是

why—空空·2025-03-17 21:17

Linux如何查询文件及文件夹大小

大数据侠客·2025-03-17 21:47

基于Gradio实现的增删改查（CRUD）模板系统设计方案

基于Gradio实现的增删改查（CRUD）模板系统设计方案，结合了交互界面优化与数据持久化方案，支持本地JSON存储和动态界面更新：一、系统架构设计数据存储层采用JSON文件实现数据持久化（data.json

大霸王龙·2025-03-17 21:17

pytorch 天花板级别的知识点你可以不会用但是不能不知道

PyTorch的高级知识涵盖了从模型优化到分布式训练的广泛内容，适合已经掌握基础知识的开发者进一步提升技能。

小赖同学啊·2025-03-17 21:17

【GPT入门】第24课 langfuse介绍

其作用主要包括以下几个方面：提升开发效率：通过消除LLM应用构建与运维的复杂性，让开发者、运维团队及产品经理能更专注于核心开发与迭代优化，减少在监控与优化方面的

*星星之火*·2025-03-17 21:16

大模型RAG实战｜混合检索：BM25检索+向量检索的LlamaIndex实现

本系列涵盖知识库管理、检索优化、模型本地部署等主题，通过代码与实例，讲解如何打造生产级系统，实现本地知识库的快速检索与智能问答。

AIGC大模型吱屋猪·2025-03-17 21:45

AI如何创作音乐及其案例

两者相互对抗、不断优化，使生成器生成更逼真的音乐。变分自编码器（

alankuo·2025-03-17 21:44

音视频缓存数学模型

实际上就是一个追及问题。v1t=v2t+x，即l=v2*l/v1+x，因为播放器速度是1，继续简化得x=l(1-v2)如果v2大于1，即满足消费者需求时，可以流畅播放。设l是一部45分

锋风Fengfeng·2025-03-17 21:13

【sklearn 07】sklearn工艺流程

01数据的获取02数据预处理03特征的提取04特征的选择05模型的训练06模型的评估07模型的优化

@金色海岸·2025-03-17 20:41

第二十五篇 SQL优化杀手锏：用分析函数让你的查询快如闪电

3.1.1ROW_NUMBER()：唯一学号式排名3.1.2RANK()：运动会颁奖式排名3.1.3DENSE_RANK()：电梯楼层式排名3.2时间旅行函数（股票分析案例）3.3滑动窗口函数（疫情数据分析）四、性能优化三大绝招

随缘而动，随遇而安·2025-03-17 20:09

第十六篇 SQL优化之计划控制：进阶之路带上这篇文章，快到起飞

暗度陈仓（间接引导）方法1：统计信息大法方法2：虚拟列黑科技方法3：分区表妙用2.3第三招：计划冻结术（一劳永逸）SQLProfilevsBaseline对比表三、实战演练：从青铜到王者案例：分页查询优化

随缘而动，随遇而安·2025-03-17 20:39

迷雾渐开：美国AIGC可版权性剖析及案例梳理

当地时间2025年1月29日，美国版权局（U.S.CopyrightOffice,USCO）发布了版权和人工智能相关法律和政策报告的第二部分——《版权和人工智能：可版权性》（以下简称“《USCO可版权性报告》”）[1]，旨在探讨人工智能生成内容（AIGC）的可版权性问题。该报告明确指出，美国版权局认为现有的版权法足以解决AIGC问题，因此无需制定新的立法。具体而言，该报告在此前美国版权局于2023

·2025-03-17 20:49

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。

·2025-03-17 20:48

产品经理如何管理需求

产品经理在管理需求时，应注重准确收集用户反馈、深入分析需求合理性、合理设定优先级、确保跨部门协作顺畅、有效控制需求变更、持续优化产品。其中，深入分析需求合理性尤为关键。

·2025-03-17 19:17

PostgreSQL 用户及授权管理 04：授予及回收权限

PostgreSQL是一个坚如磐石的数据库，它非常注重安全性，提供了非常丰富的基础设施来处理权限、特权和安全策略。在前面的章节中以我们介绍的基本概念为基础，重新审视角色概念，特别关注授予角色的安全性和权限（角色可以是用户，也可以是用户组）。我们将学习如何配置角色的各个方面以细致管理安全性，从连接到访问数据库中的数据。文章目录授予及回收权限表相关的权限基于列的权限序列相关的权限schema相关的权限

LavenLiu·2025-03-17 19:36

Ubuntu 优化 Vim 指南

Vim是一款功能强大的文本编辑器，通过合适的配置，可以变成一个接近IDE的高效开发工具。本指南提供最精简、最实用的Vim配置，满足代码补全、语法高亮、代码格式化、目录管理等常用需求。1.必须安装的软件首先，确保你的系统安装了Vim以及相关依赖：#更新系统包sudoaptupdate#安装Vim（推荐gvim，支持clipboard）sudoaptinstallvim-gtk-y#安装node.js

獨梟·2025-03-17 19:35

如何设计一个低成本数据归档及查询的架构

因此，设计一个低成本、高效的数据归档及查询架构变得尤为重要。

LavenLiu·2025-03-17 19:04

深入解密：Postman、Apipost和Apifox API 协议与工具选择

API常见协议及适用场景解析API的协议就像一根根看不见的“桥梁”，将用户请求灵活而

·2025-03-17 19:45

OpenStack Heat模板实战：快速创建用户、容器、网络与云主机类型

本文通过4个实战案例，详解如何用Heat模板创建用户体系、Swift容器、网络资源及云主机类型。

冯·诺依曼的·2025-03-17 19:01

利用pprof对golang进行性能分析

利用pprof进行性能分析pprof性能分析的5个方面一、性能分析的五个核心维度CPU分析-剖析程序的CPU使用情况，定位高耗时函数内存分析-追踪内存分配与泄露，优化内存使用模式IO分析-监控文件/网络

忍界英雄·2025-03-17 19:00

七个设计模式原则详解

目录一、单一职责原则单一职责原则(SingleResponsibilityPrinciple,SRP)：二、开闭原则开闭原则(Open-ClosedPrinciple,OCP)：三、里氏代换原则里氏代换原则

醉花妍·2025-03-17 18:24

TK矩阵系统的软件服务

TikTok矩阵系统的技术服务概述随着TikTok平台的发展，越来越多的内容创作者和企业选择通过矩阵系统来优化他们的内容管理和推广。

m0_74891046·2025-03-17 18:54

88.Django中间件的说明与使用方法

1.概述AOP（AspectOrientedProgramming），面向切面编程，是对业务逻辑的各个部分进行隔离，从而使得业务逻辑各部分之间的耦合度降低，提高程序的可重用性，同时提高了开发的效率。

想成为数据分析师的开发工程师·2025-03-17 18:23

【AI】使用Python实现机器学习小项目教程

通过这个项目，您将掌握机器学习的基本流程，包括数据加载、预处理、模型训练、评估和优化等步骤。论文AIGC检测，降AIGC检测，AI降重，三连私信免费获取：ReduceAIGC9折券！

丶2136·2025-03-17 18:21

请编写一个Python程序，实现WOA-CNN-BiLSTM鲸鱼算法优化卷积双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测功能。

实现一个基于鲸鱼优化算法（WOA）优化的卷积双向长短期记忆神经网络（CNN-BiLSTM）的多输入单输出回归预测功能是一个复杂的任务，涉及到多个步骤和组件。

2301_81121233·2025-03-17 17:21

Spring(6）——Spring、Spring Boot 与 Spring MVC 的关系与区别

Spring、SpringBoot与SpringMVC的关系与区别1.核心定位Spring定位：基础框架，提供IoC（控制反转）和DI（依赖注入）核心功能，管理对象生命周期及依赖关系。

南山不太冷·2025-03-17 17:20

Dijkstra算法例题及解析

最短路算法（2）——Dijkstra算法本章一共有三道例题。1.最短路2.TiltheCowsComeHome3.成语接龙1.最短路Description在每年的校赛里，所有进入决赛的同学都会获得一件很漂亮的t-shirt。但是每当我们的工作人员把上百件的衣服从商店运回到赛场的时候，却是非常累的！所以现在他们想要寻找最短的从商店到赛场的路线，你可以帮助他们吗？FormatInput输入包括多组数据

_gxd_·2025-03-17 17:18

架构设计与模式之：容器化与云原生架构设计模式

本文将从云原生架构和容器技术的角度出发，结合实际应用场景，系统全面剖析容器化及云原生架构的设计模式及优缺点，并为读者提供参考指导。2.背景介绍什么是云原生？

AI天才研究院·2025-03-17 17:46

nodejs+mysql分页查询

controllerasyncgetGoodsList(ctx,next){const{page,size}=ctx.query;//获取查询参数//将page和size转换为数字类型constparsedPage

m0_67987829·2025-03-17 16:15

这里是 Grok 3 为我规划的大学物联网工程自学计划！

我理解你可能希望我提供更详细的优化版本，包含更具体的技术细节、时间分配、资源推荐以及项目示例，以便让规划更具操作性。

王倚山·2025-03-17 16:44

《动态磁盘RAID阵列：深度解析与实战指南》

提供冗余和负载均衡RAID10：镜像+条带化，兼具数据保护和高性能二、动态磁盘管理动态磁盘的优势三、动态磁盘RAID阵列实战实验环境搭建（vmvareworkstation）四、实际应用案例五、RAID技术的优化与维护六

懂技术的小又又·2025-03-17 16:13

InfluxDB写入测试

1、接口数据定义，clientid+tag组合必须唯一publicclassKafkaInfo{//客户端idpublicStringclientid;/

PascalMing·2025-03-17 16:12

C/C++中左值引用，右值引用，万能引用的关系和区别

#includevoidprint(int&x){std::coutvoidprint(int&&x){std

东北豆子哥·2025-03-17 16:10

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