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u_17607032 頭像

Python灑灑水啦 - C++ 單鏈表完整實現

單鏈表是一種常見的線性數據結構，由節點（Node）組成，每個節點包含數據域和指針域（指向下一個節點）。以下是單鏈表的核心操作實現，包括節點定義、鏈表類封裝、增刪查改、遍歷、銷燬等功能。 1. 完整代碼實現 cpp 運行 #include iostream #include stdexcept // 用於異常處理 using namespace

封裝 , c++ , 後端開發 , 鏈表 , c , 有效節點

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Python灑灑水啦 - C++單鏈表的插入操作詳解

單鏈表的插入操作是核心功能之一，根據插入位置可分為頭部插入（已實現）、尾部插入（已實現）和指定位置插入（核心擴展）。以下重點講解指定索引位置插入的實現邏輯、代碼細節及注意事項。 一、插入操作的核心邏輯 指定索引插入的目標是：在鏈表的第index個位置（索引從 0 開始）插入新節點，原索引index及之後的節點後移。步驟拆解： 檢查索引合法性（index

時間複雜度 , c++ , 後端開發 , 鏈表 , 複用 , c

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u_16072958 頭像

半夏微光zhang - Mybatis-Plus基於Service接口crud

對比Mapper接口CRUD區別： service添加了批量方法 service層的方法自動添加事務 使用Iservice接口方式 接口繼承IService接口 public interface UserService extends IServiceUser { } 類繼承Ser

List , 後端開發 , JAVA

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Coding茶水間 - 基於深度學習的X光骨折檢測系統演示與介紹(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+訓練代碼+數據集)

視頻演示 基於深度學習的X光骨折檢測系統演示 1. 前言​ 在醫學影像診斷領域，骨折的早期、準確識別對於患者治療方案制定和預後恢復至關重要。目前，骨折檢測主要依賴放射科醫生對 X 光片進行人工判讀，這不僅耗時費力，而且受醫生經驗、工作狀態及環境因素影響較大，存在一定漏診與誤診風險。隨着醫學影像數據量的快速增長，傳統人工閲片方式已難以滿足臨牀對高效率和高一致性的需求。 近年來，深度學習技術在計算機視

AI

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u_16099287 頭像

數據科學探索者 - 學習Node.js 第一天筆記Node.js常用內置模塊,fs模塊,path模塊,http模塊

一、fs 模塊（文件系統） fs 模塊是 Node.js 操作文件 / 目錄的核心模塊，提供同步和異步兩種 API（推薦異步，避免阻塞事件循環）。 1. 核心功能分類 文件操作：讀寫文件、追加內容、修改權限 目錄操作：創建目錄、讀取目錄、刪除目錄 路徑處理：配合path模塊拼接路徑（避免系統路徑分隔符差異）

express , 中間件 , node.js , 後端開發 , Json , Python

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u_16213617 頭像

mob64ca140088a9 - C#經典面試題及答案 （3） -

C#經典面試題100道 📋 總體提綱 🎯 第一部分：C#基礎語法 (25題) 數據類型與變量 (5題)：值類型、引用類型、裝箱拆箱、類型轉換 面向對象編程 (8題)：類、對象、繼承、多態、封裝、抽象類、接口 委託與事件 (5題)：委託定義、多播委託、事件處理、Lambda表達式 泛型編程 (4題)：泛型類、泛型方法、泛型約束

值類型 , 拆箱 , 開發語言 , 類型轉換 , c , 前端開發 , Javascript

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u_16099325 頭像

數據小築 - 通俗易懂的理解java泛型

Java 泛型（Generics）是 Java SE 5.0 中引入的一項重要特性，它允許在定義類、接口和方法時使用類型參數。泛型的引入旨在提高代碼的類型安全性、可讀性和複用性，同時消除強制類型轉換的麻煩，並在編譯時捕獲更多錯誤。 1. 為什麼需要泛型？ 在泛型出現之前，Java 使用 Object 類型來處理不同類型的數據，但這帶來了兩個主要問題：

windows , 開發語言 , 後端開發 , 泛型 , JAVA , 偽泛型 , harmonyos

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u_16213665 頭像

mob64ca140beea5 - 智能門禁

一、基本介紹 功能簡介： 1、通過掃碼槍進行掃描二維碼，當二維碼識別成功，10s內需觸發紅外避障管，並通過紅外測温模塊進行測温，如果温度正常，則自動開鎖，如果温度異常，則聲光報警3次，鎖不打開 2、通過RFID進行刷卡，當卡識別成功，10s內需觸發紅外避障管，並通過紅外測温模塊進行測温，如果温度正常，則自動開鎖，如果温度異常

課程設計 , 智能家居 , 單片機 , stm32 , 後端開發 , 嵌入式硬件 , Python

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u_16099196 頭像

我是數據分析師 - IT技術博客_原創博文第124頁

Now是一個專為Golang設計的時間工具庫，它通過智能的時間截斷和區間計算算法，讓時間處理變得簡單高效。這個庫的核心價值在於其底層的時間處理機制，能夠快速準確地計算各種時間邊界。 🔍 時間截斷算法的精妙設計 Now庫的時間截斷功能是其最核心的特性之一。讓我們深入分析BeginningOfMinute()方法的實現原理： f

時間處理 , 時間計算 , Time , 後端開發 , Python

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u_16213721 頭像

mob64ca14196783 - 日期時間計算套路大全，工作越忙越要看！

Now是一個專為Golang設計的時間工具庫，提供簡單直觀的時間計算方法，讓開發者在處理時間相關業務時更加得心應手。無論你是需要計算時間段的開始結束，還是進行復雜的時間轉換，Now都能為你提供完整的解決方案。 🚀 快速安裝與配置 要開始使用Now庫，只需執行簡單的安裝命令： go get -u github.com/jinzhu/now

時間計算 , 後端開發 , 解決方案 , 開發者 , Python

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u_16213669 頭像

mob64ca140ce312 - Louvain community detection method(社區社區檢測算法原理介紹+python版代碼實現)_louvain method_weixin

你是否曾經面對複雜的網絡數據，卻不知道如何從中發現有意義的結構？🤔 社交網絡、生物網絡、推薦系統...這些看似雜亂無章的數據背後，往往隱藏着清晰的社區模式。Python-Louvain庫正是為解決這一挑戰而生，它基於著名的Louvain算法，通過優化模塊度來識別網絡中的社區結構。本完整教程將帶你從零開始，掌握這個強大的社區檢測工具，讓你的數據分析能力更上一層樓！🚀

網絡數據 , Css , 前端開發 , HTML , Python

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mob64ca14137e4f - 洛谷題解P1036 選數_wx62ea3a68bb6bf的技術博客

解： 代碼： #includebits/stdc++.h using namespace std; int ans=0; int n,k,arr[25]; int Isprime(int n) { if(n2) return 0; for(int i=2;i*i=n;i++) { if(n%i==

遞歸 , 數據結構 , 算法 , i++ , c++ , 後端開發 , Python

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智能探索者之家 - 神策數據微信小程序 SDK 功能介紹 | 數據採集

神策數據官方 Java 埋點 SDK（sa-sdk-java）是一款專為 Java 端打造的輕量級數據採集工具，幫助開發者輕鬆實現應用數據的埋點採集與上報。本文將帶你快速掌握這款埋點神器的安裝配置方法，讓數據採集工作變得簡單高效！ 📚 為什麼選擇神策數據 Java 埋點 SDK？ ✅ 核心優勢解析 輕量級設計：極簡架構不佔用過多系統資源，完美

數據 , 後端開發 , JAVA , Python

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u_12196 頭像

footballboy - Linux系統之openEuler安裝部署

openEuler Linux部署 Dify 教程：對接本地 Ollama 構建 AI 應用平台 繼成功在歐拉 Linux 部署 Ollama 後，本文將帶你完成Dify的部署與配置 ——Dify 是一款開源的 AI 應用開發平台，支持可視化編排提示詞、對接本地大模型（如 Ollama）、快速構建聊天機器人 / 知識庫等應用。結合 Ollama+D

運維 , AI , 後端開發 , Linux , 人工智能 , Docker , harmonyos

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時光機3號 - openEuler配置教程

openEuler Linux安裝 Ollama 教程：本地部署大模型的完整指南 在 AI 本地化部署需求日益增長的今天，Ollama 憑藉其輕量、易用的特性，成為了開發者在本地運行大模型（如 Llama 3、Qwen、Mistral 等）的首選工具。本文將為你提供基於歐拉 Linux（openEuler）系統安裝 Ollama 的完整步驟，從環境

鏡像源 , 服務器 , 運維 , 後端開發 , Linux , 重啓 , harmonyos

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u_16099333 頭像

煙雨江南的秋 - ae 的動畫導出為html,Bodymovin v5.5.3 – AE導出Web動畫插件+使用教程

還在為AE動畫無法在網頁中完美呈現而煩惱嗎？Bodymovin擴展面板正是您需要的解決方案！這個強大的工具讓設計師能夠將複雜的After Effects動畫直接導出為JSON格式，無縫集成到Web項目中。✨ 🎯 核心功能亮點 動畫導出革命：Bodymovin徹底改變了AE動畫的導出方式，通過JSON格式實現跨平台兼容，讓設計到開發的流程更加順暢。 實時

服務器 , 後端開發 , 開發環境 , Git , Python

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mb691327edb400f - AI賦能HR價值迴歸：從流程執行者到戰略合夥人

AI賦能HR價值迴歸：從流程執行者到戰略合夥人 當70%的HR精力被簡歷篩選、重複問答、流程協調等事務性工作佔據，洞察人才潛力、聯動業務戰略的核心價值被逐漸稀釋。在AI浪潮席捲之下，固守手工招聘流程的HR正面臨邊緣化風險，而技術的本質，從來不是替代，而是解放——第六代AI面試智能體以全鏈路解決方案，打破傳統招聘桎梏，助力HR從“流程的奴隸”轉型為“價值的創造者”。

軟技能 , 鏈路 , 人工智能 , 深度學習 , 觸點

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wb61e504c106755 - claude-code 國產glm替代方案

claude-code 國產glm替代方案 不談玄學，只講落地。 我是一名深耕算法工程化一線的實踐者，擅長將 新技術、關鍵技術、AI/ML 技術從論文和 demo 轉化為可規模化部署的生產系統。在這裏,你看不到堆砌公式的理論空談,只有真實項目中踩過的坑、趟過的路,每一篇文章都源自實戰經驗的提煉。我相信技術的價值在於解決真實問題,而不是製造焦慮。如果你也厭倦了"收藏即學會",渴

指尖人生 , glm , aigc , Copilot , claude-code

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步_步_為營 - 深度解讀.NET 中 Span<T>：零拷貝內存操作的核心利器

深度解讀.NET 中 SpanT：零拷貝內存操作的核心利器 在.NET 開發領域，內存管理和高效的數據操作一直是開發者關注的重點。SpanT作為一個強大的工具，為處理內存中的數據提供了高效且安全的方式，尤其是在實現零拷貝操作方面表現卓越。深入理解SpanT對於優化應用程序性能、降低內存開銷至關重要。 技術背景 在傳統的.NET 編程中，數據的讀取、處理和傳遞往往涉及多次內存拷

System , 數組 , 數據 , 前端開發 , Javascript

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wang_yb 頭像

wang_yb - 數據分析師的“水晶球”：時間序列分析

很多剛入行的小夥伴問我：“我想預測下個月公司的銷售額，或者預測一下明天的股價，該學什麼？” 我的回答通常只有六個字：時間序列分析。 如果在數據分析的世界裏有一種魔法能讓你“預知未來”，那一定就是它。 1. 什麼是時間序列？ 別被名詞嚇到了。簡單來説，時間序列（Time Series）就是按時間順序排列的一組數據。 比如： 你手機裏每天的步數記錄； 某隻股票每天的收盤價； 或者是你家樓下便利

後端

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遊俠小影 - 鴻蒙HarmonyOS三方件開發指南(6)-ActiveOhos

HarmonyOS 5開發從入門到精通（六）：列表組件與數據渲染 在移動應用開發中，列表是最常見且重要的界面元素之一。HarmonyOS 5提供了強大的List組件和ForEach循環渲染機制，能夠高效地展示大量數據。本篇將深入講解列表組件的使用、數據渲染、性能優化等核心內容。 一、List組件基礎 1.1 List組件簡介 List組件是HarmonyO

List , 數據 , text , 後端開發 , Python

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mob64ca140b0bc8 - C語言基礎六_結構體、枚舉_vc6.0用枚舉寫結構體性別

實驗任務一： // P286例8.17 // 對教材示例代碼作了微調，把輸出學生信息設計成函數模塊 // 打印不及格學生信息、打印所有學生信息均調用該模塊實現 #include stdio.h #include string.h #define N 10 // 運行程序輸入測試時，可以把N改小一些輸入測試 typedef struct st

結點 , include , 鏈表 , Css , 前端開發 , HTML

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碼農小哥 - C++ 基礎【09】

題目描述 在餐廳裏，洗盤子的工作需要使用到棧這種數據結構。 假設你手裏有一個盤子堆放區。現在需要模擬洗盤子的過程，每個盤子都有一個編號。 盤子堆放區操作説明： 1. 當操作為 1 時，表示從盤子堆放區拿走頂部的盤子清洗。 2. 當操作為 2 時，表示有未洗的盤子放入盤子堆放區。 在一系列操作之後，你需要回答：下一個清洗的盤子編號？

include , 出棧 , 後端開發 , ci , harmonyos

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編程小匠人傳奇 - 第945期機器學習日報(2017-04-20)_ai100

目錄 摘要 Abstract 一、優化目標 二、K-means算法的直觀理解 總結 摘要 今天深入學習了K-means算法的數學原理和優化過程。通過分析成本函數的構成，我理解了算法如何通過交替優化聚類分配和中心位置來最小化平方距離。具體來説，第一步是將每個點分配到最近的聚類中心，第二步是重新計算聚類中心為所屬點的

機器學習 , 聚類 , 最小化 , 人工智能 , Css , ci , 前端開發 , HTML

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