go后端数据库算法程序员

市面上的OLTP和OLAP工具有哪些

市面上的OLTP（OnlineTransactionProcessing，联机事务处理）和OLAP（OnlineAnalyticalProcessing，联机分析处理）系统或数据库众多，它们各自具有不同的特点和应用场景
研创通之逍遥峰·2025-03-11 03:40

第二章：标签大狂欢：从基础到变形

语法：这是一段被温柔包裹的文字搞笑案例：程序员的浪漫：你是我永不溢出的栈，是我命中注定的异常捕获。（悄悄说：是换行符，但才是段落的正确打开方式哦！）二、标题标签
我自纵横2023·2025-03-11 03:10

LLM论文笔记 20: How to think step-by-step: A mechanistic understanding of chain-of-thought reasoning

Arxiv日期：2024.5.16机构：IIT关键词CoT本质LLM推理本质核心结论1.CoT推理的功能组件尽管不同阶段的推理任务具有不同的推理需求，模型内部的功能组件几乎是相同的（共享而非独享）不同的神经算法实际上是由类似归纳头
Zhouqi_Hua·2025-03-11 03:10

程序员如何用DeepSeek改写代码人生？这些硬核技巧让你效率翻三倍

他刚用这个开源神器重构了公司积压三个月的遗留系统，此刻正喝着浓茶感叹——原来AI不是取代程序员，而是让我们从重复劳动中解放出来，去做真正创造性的工作。
·2025-03-11 03:09

The power of perseverance turns dreams into reality, one step at a time.

TheStrengthofPerseveranceDreamsarenotachievedovernight;theyarebuiltthroughconsistenteffortandunwaveringdetermination.Perseveranceisthebridgebetweengoalsandaccomplishments.Whenfacedwithobsta
Vic10101·2025-03-11 02:08

MySQL精选面试题

文章目录1.sql优化2.数据库优化3.悲观锁和乐观锁4.共享锁与排他锁5.索引的目的是什么？
米二·2025-03-11 02:08

分治法的适用条件及基本步骤，快速幂算法

分治法所能解决的问题一般具有一下几个特征*该问题的规模缩小到一定程度就可以容易的解决*该问题可以分解为若干个规模较小的问题*利用该问题分解的子问题的解可以合并为该问题的解*该问题所分解出的各个子问题是相互独立的divide-and-conquer(P){if(|p|1二分搜索技术非递减序的n个元素a[0:n-1],先要在这n个元素中找出一特定的元素x分析：设在a[l:r]中找x，mid=（l+r）
王哈哈嘻嘻噜噜·2025-03-11 02:07

OLAP与OLTP：数据处理系统的两种核心架构

文章目录OLAP和OLTP的主要区别OLAP常见数据库和OLTP常见数据库OLAP是英文OnlineAnalyticalProcessing的缩写，中文称为联机分析处理。
思静鱼·2025-03-11 02:35

django html超链接传参数,Django 模板.html中 href参数传入

在Django模板中可能会出现访问多个URL指向同一函数，为减少代码可以利用正则表达式实现url(r'^remove_userinfo(?
真把你打了·2025-03-11 02:33

django获取请求参数

1.获取URL路径中的参数需求：假设用户访问127.0.0.1/user/1/2，你想获取1，2。应该怎么操作呢？(1)未命名参数(位置参数)#在项目下的urls.py下增加设置：url(r'^user/(\d+)/(\d+)$',views.index)#在user.views的index视图中：defindex(request,a,b):#接受的参数按顺序的returnHttpResponse
weixin_30613433·2025-03-11 02:33

Django获取request请求中的参数的四种方式

一、查询字符串数据（string）形如：?key1=value1&key2=value2使用1.request.GET.get("key","value")获取2.request.GET.getlist("key"，[])获取最后一个值二、请求体数据（body）：比如：表单数据、json、…2.1表单数据：（只支持post方式发来的请求）request.POST.get("name","")2.1
user_san·2025-03-11 02:03

如何使用Python与MySQL数据库进行查询和更新操作？

在当今的开发环境中，数据库操作是程序员日常工作的一部分。Python作为一种流行的编程语言，提供了众多库来简化与数据库的交互。MySQL，作为一种广泛使用的关系型数据库，尤其受欢迎。
程序员总部·2025-03-11 01:32

ESP-IDF 双核任务调度及绑核

1.任务调度基本原理在FreeRTOS中，任务调度是基于优先级的抢占式调度算法。简单来说，系统根据任务的优先级决定哪个任务会被执行。
V.Code1024·2025-03-11 01:02

AI 赋能软件开发：从工具到思维的全面升级

ccc一、AI如何改变软件开发1.1开发效率的提升代码生成：AI工具如GitHubCopilot可以自动生成代码片段，减少重复劳动错误检测：AI能够实时识别代码中的潜在错误和漏洞性能优化：AI可以自动优化算法和数
二川bro·2025-03-11 01:02

2015-4-26分享的pdf

iOS传感器应用开发最佳实践_PDF电子书下载带书签目录完整版http://pan.baidu.com/s/1dDtSP2LNode应用程序构建使用MongoDB和Backbone_PDF电子书下载带书签目录完整版
qq2011705918·2025-03-11 01:01

Django获取request请求中的参数

支持postputjson_str=request.body#属性获取最原始的请求体数据json_dict=json.loads(json_str)#将原始数据转成字典格式json_dict.get("key","默认值")#获取数据参考https://blog.csdn.net/user_san/article/details/109654028
nongcunqq·2025-03-11 01:01

【算法】BST的非递归插入，删除，查询

BST所谓二叉搜索树（BinarySearchTree，简称BST）大家应该都不陌生，它是一种特殊的二叉树。对于二叉树上的每一个节点，如果满足左孩子的值>classBSTree{private:/*data*///节点定义structNode{Node(Tdata=T()):data_(data),left_(nullptr),right_(nullptr){}Tdata_;Node*left_;
孤邑·2025-03-11 01:31

欧拉筛（线性筛）：找出所有小于等于给定整数n的质数的算法

大体思路：与埃氏筛不同，埃氏筛（Java）：找出所有小于等于给定整数n的质数的算法-CSDN博客欧拉筛不是把素数的所有倍数标记为非素数，而是每扫过一个数(这个数用外循环的i来表示，遍历isPrime数组
日月知行·2025-03-11 01:00

NET WinForm 通过CefSharp 96.0.170嵌入Google浏览器并与网页JS交互

NETWinForm通过CefSharp96.0.170嵌入Google浏览器加载网页并与网页JS交互，示例代码如下，NETWinForm代码：usingCefSharp;usingCefSharp.WinForms
cwr888·2025-03-11 01:59

Django工程获取请求参数的几种方式

在Django中获取请求参数的完整方法如下：一、GET请求参数获取defview_func(request):#获取单个参数（推荐方式）name=request.GET.get('name','default
计算机软件程序设计·2025-03-11 01:27

《深度解析DeepSeek-M8：量子经典融合，重塑计算能效格局》

在科技飞速发展的今天，量子计算与经典算法的融合成为了前沿领域的焦点。
程序猿阿伟·2025-03-11 01:56

DeepSeek Coder 的依赖解析方法具体是如何实现的？

具体来说，通过一种基于拓扑排序的算法来识别这些依赖关系。这种方法不同于传统的从入度为零的节点开始的排序，
百态老人·2025-03-11 00:56

第五阶段【MySQL数据库：常用PT工具】06：使用pt-archiver来进行数据归档

一、环境准备1、环境准备准备好一套主从复制的环境，以及一个归档的实例，也就是一个单机部署的MySQL192.168.5.130主库192.168.5.132从库归档库192.168.5.129归档2、创建用户创建归档用户，主库130创建CREATEUSER'dba_archive'@'192.168.%'IDENTIFIEDWITHMYSQL_NATIVE_PASSWORDBY'admin';GR
做一个有趣的人Zz·2025-03-11 00:25

mysql创建数据库_MySQL创建数据库的两种方法

本文为大家分享了两种MySQL创建数据库的方法，供大家参考，具体内容如下第一种方法：使用mysqladmin创建数据库使用普通用户，你可能需要特定的权限来创建或者删除MySQL数据库。
杨朝伟·2025-03-11 00:25

动态规划经典算法详解与C++实现

动态规划经典算法详解与C++实现动态规划（DynamicProgramming）是解决复杂问题的重要方法，通过将问题分解为重叠子问题并记录中间结果实现高效计算。
金外飞176·2025-03-11 00:54

「MySQL 数据库优化」降低存储与查询成本的最佳实践

网罗开发（小红书、快手、视频号同名）  大家好，我是展菲，目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作，平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术，包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者：《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者：《SwiftUI入门，进阶与实战》超级个体：CO
网罗开发·2025-03-11 00:24

为什么链表和顺序表删除数据的时间复杂度都为O(n),但是链表删除数据还更快

这是因为时间复杂度只描述了算法随输入规模增长的趋势，而没有考虑常数因子和具体操作的细节。
AredRabbit·2025-03-11 00:23

c语言闯算法--数组二分

记住一点，左闭右闭（前提数组有序）左右边界，取得到循环范围可以等中点计算防越界二分找位置二分查找(目标值一定存在）intsearch(int*nums,intnumsSize,inttarget){intl=0;intr=numsSize-1;intmiddle=0;while(ltarget){r=middle-1;}else{returnmiddle;}}return-1;}搜索插入位置（目标
衡玖·2025-03-11 00:53

基于YOLOv5的烟雾检测系统：从数据集准备到UI界面实现

近年来，随着深度学习技术的发展，目标检测算法被广泛应用于烟雾检测，尤其是基于YOLOv5的目标检测模型，由于其较高的精度和较低的计算开销，已经成为许多实时检测系统的首选模型。
深度学习&目标检测实战项目·2025-03-11 00:52

C语言零基础入门教程（1）

C语言是一种高效、灵活且功能强大的编程语言，广泛应用于系统软件开发、嵌入式系统、算法实现等多个领域。对于初学者来说，学习C语言不仅是掌握一门编程技能，更是开启编程世界大门的重要一步。
岱宗夫up·2025-03-11 00:50

MongoDB的数据存储格式是什么？思维导图 代码示例（java 架构)

MongoDB使用BSON（BinaryJSON）作为其主要的数据存储格式。BSON是一种二进制表示的结构化数据格式，它扩展了JSON的概念，使其更适合于数据库操作。
用心去追梦·2025-03-10 23:19

花束搭配【算法赛】

0花束搭配【算法赛】-蓝桥云课问题描述为了庆祝三八妇女节，花店推出了“双花搭配”活动。花店中有n种鲜花，每种鲜花有两种属性：放在花束外部时，艳丽度为Ai；放在花束内部时，艳丽度为Bi。
qystca·2025-03-10 23:18

在企业项目中 MySQL 操作要不要连表？一个实际案例分析

引言在企业级项目中，数据库设计是至关重要的一环。MySQL作为最流行的关系型数据库之一，常常被用于存储和管理业务数据。
格子先生Lab·2025-03-10 23:17

SpringBoot整合MyBatis-Plus全攻略：从零实现高效CRUD

在保留原生特性的基础上，提供了多项开箱即用的功能：自动生成基础CRUD操作内置代码生成器（3.5.3+版本支持最新模板引擎）强大的条件构造器Wrapper支持Lambda形式调用主键自动生成策略（支持雪花算法
rider189·2025-03-10 23:46

Google力作 | Infini-attention无限长序列处理Transformer

更多文章，请关注微信公众号：NLP分享汇原文链接：Google力作|Infini-attention无限长序列处理Transformerhttps://mp.weixin.qq.com/s?
NLP分享汇·2025-03-10 23:46

要查看 SQLite 数据库中的所有表，可以通过查询 SQLite 的系统表 sqlite_master

要查看SQLite数据库中的所有表，可以查询SQLite的系统表sqlite_master。每个SQLite数据库都包含一个名为sqlite_master的系统表。
背太阳的牧羊人·2025-03-10 23:46

Android 加解密算法工具类封装：AES、RSA、MD5 一站式解决方案

为了实现数据加密和解密，我们可以封装一个通用的加解密工具类，支持常见的加密算法（如AES、RSA、DES等）。以下是一个基于AES对称加密算法的工具类封装示例，同时提供扩展性以支持其他算法。
tangweiguo03051987·2025-03-10 23:45

安装cargo-generate各种坑【mac + wasm + rust 环境搭建】

cargoinstallcargo-generate如果报openssl错误千万别再去装了，各种坑，这个cargo-generate可以手动下载安装的。
俺足·2025-03-10 23:45

数据库sqlite3之 sqlite3_exec（）第三个参数回调函数的使用

在写这篇文章之前大家先了解我之前写的关于用c语言操作sqlite3的博客，链接地址如下：https://blog.csdn.net/makunIT/article/details/105192076关于sqlite3_exec的回调函数的知识，我也是在做一个项目中学习到的，看了一些博客吧，很多博客，都表达的不是很清楚，所以我想写这篇博客，记录自己的学习过程。大家先了解一下sqlite3_exec（
makunIT·2025-03-10 23:43

【脑洞小剧场】零帧起手创业小公司之 第一次下午茶

点击此处查看脑洞小剧场合集https://blog.csdn.net/foyodesigner/category_12896948.html阳光透过窗户，斑驳地洒在办公室的每一个角落，给这个略显拥挤的空间带来了一丝温暖
Foyo Designer·2025-03-10 22:10

【脑洞小剧场】零帧起手创业小公司之 第一次项目延期

点击此处查看脑洞小剧场合集https://blog.csdn.net/foyodesigner/category_12896948.html场景一：项目经理的“背锅之旅”项飙（心里OS：唉，这项目延期得像场噩梦
Foyo Designer·2025-03-10 22:10

数据库索引管理：不用的索引应该直接删除吗？

一、索引的本质与价值：双刃剑的深层解析数据库索引的本质是通过B+Tree、Hash等数据结构实现的快速检索机制，其核心价值在于将时间复杂度从O(n)降为O(logn)。
·2025-03-10 22:36

大语言模型(LLM)入门学习路线图，从零基础到精通，理论与实践结合的最佳路径！

Github项目上有一个大语言模型学习路线笔记，它全面涵盖了大语言模型的所需的基础知识学习，LLM前沿算法和架构，以及如何将大语言模型进行工程化实践。
ai大模型应用开发·2025-03-10 22:39

C语言操作MySQL从入门到精通

今天给大家整理的内容是关于使用C语言操作MySQL数据库的详细介绍，从入门到精通，并配有案例代码和注释，帮助小白快速上手。
威哥爱编程（马剑威）·2025-03-10 22:38

【 ＜一＞ 炼丹初探：JavaWeb 的起源与基础】之 Servlet 与 JSP 的协作：MVC 模式的雏形

点击此处查看合集https://blog.csdn.net/foyodesigner/category_12907601.html?
Foyo Designer·2025-03-10 22:38

数据库索引管理：不用的索引应该直接删除吗？

一、索引的本质与价值：双刃剑的深层解析数据库索引的本质是通过B+Tree、Hash等数据结构实现的快速检索机制，其核心价值在于将时间复杂度从O(n)降为O(logn)。
·2025-03-10 22:03

程序员如何玩转DeepSeek？这些实战技巧让你少走三年弯路

这个让两会代表们CPU烧掉的AI新贵，不仅被王毅部长点名表扬，更在程序员圈子里掀起了技术狂欢。
·2025-03-10 22:02

【LeetCode系列】Google面试题

Google面试题目录Google面试题LeetCode14最长公共前缀1、分析2、代码LeetCode20有效的括号1、分析2、代码LeetCode43字符串相乘1、分析2、代码LeetCode48旋转图像
烊萌·2025-03-10 22:06

【忍者算法】深入探索：二叉树的最大深度之旅｜LeetCode 104 二叉树的最大深度

深入探索：二叉树的最大深度之旅｜LeetCode104二叉树的最大深度生命的高度：理解树的深度想象一棵树，它从地底向天空生长。树的深度不仅仅是枝干的长度，更是生命的垂直延伸。在二叉树的世界里，深度代表了从根节点到最远叶子节点的最长路径。这是一种从根本到极限的探索旅程。深度的本质：递归的诗与逻辑二叉树的最大深度（LeetCode第104题）本质上是一个递归问题，它蕴含着令人惊叹的优雅逻辑。想象你正站
忍者算法·2025-03-10 22:35

机器学习算法（2）—— 线性回归算法

‘’‘构造数据集’‘’x=[[80,86],[82,80],[85,78],[90,90],[86,82],[82,90],[78,80],[92,94]]y=[84.2,80.6,80.1,90,83.2,87.6,79.4,93.4]‘’‘模型训练’‘’实例化一个估计器estimator=LinearRegression()使用fit方法进行训练estimator.fit(x,y)查看回归系数
疯狂的石头。·2025-03-10 21:35
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