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mob64ca1405664d - 【BZOJ1826】【洛谷P4404】緩存交換【貪心】【堆】_mob604756e7db9c的技術博客

【題目描述】 小 A 有一個由 n 個非負整數構成的數組 a=[a1, a2, …, an]。他會對陣組 a 重複進行以下操作，直到數組 a 只包含 0。在一次操作中，小 A 會依次完成以下三個步驟： （1）在數組 a 中找到最大的整數，記其下標為 k。如果有多個最大值，那麼選擇其中下標最大的。 （2）從數

數組 , i++ , 後端開發 , ci , harmonyos

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u_14152 頭像

feiry - Kotlin 使用高階函數實現回調方式-

以「上傳 Android ID」為例，聊聊回調的新寫法 一、背景 在 Android 項目中，我們常常寫出類似這樣的接口： fun sendAndroidIdToServer(uuid: String, onSuc: (Boolean) - Unit) 用來執行一個網絡請求，並在成功後通過回調通知調用方。但這種寫法有個問題：

Kotlin , 高階函數 , Boo , Css , 前端開發 , HTML

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u_16213659 頭像

mob64ca140a8e67 - 實驗項目用c語言做計算器,C 語言製作簡單計算器

目錄 一、引言 二、計算器需求分析與功能設計 2.1 功能定義 2.2 輸入處理設計 2.3 運算邏輯設計 三、核心算法實現 3.1 中綴轉後綴算法 3.2 後綴表達式計算算法 3.3 算法函數編寫 四、計算器實戰與測試

運算符 , 入棧 , Css , 前端開發 , HTML , 後綴表達式

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u_16213641 頭像

mob64ca14061c9e - 代碼隨想錄算法訓練營第一天 704. 二分查找、27. 移除元素

LeetCode704 二分查找、LeetCode27 移除元素、LeetCode977 有序數組的平方 代碼隨想錄算法訓練營第一天 | 704-二分查找、27-移除元素、977-有序數組的平方 LeetCode704 二分查找 fA4y1o715 第一遍 自己獨立完成 一上來先自己做一遍，初看題目，分了三種情況畫圖：num

數組 , 二分查找 , i++ , 前端開發 , Javascript

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u_16099199 頭像

數據俠客行 - 源碼 狀態機_LLVM學習筆記(1)--初探源碼_weixin

【Agent】MemOS 源碼筆記---(1)--基本概念 目錄 【Agent】MemOS 源碼筆記---(1)--基本概念 0x00 概要 0x01 背景 1.1 為什麼需要MemOS 1.2 MemOS 相關信息 1.3 MemOS能做些什麼 0x02 原理

初始化 , 加載 , 緩存 , Css , 前端開發 , HTML

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u_16099224 頭像

IT劍客之家 - 編寫一個webpack plugin(基礎篇)

html-webpack-plugin擴展開發：自定義鈎子實現 在前端工程化領域，Webpack已成為構建工具的事實標準。而html-webpack-plugin作為Webpack生態中最受歡迎的插件之一，負責自動生成HTML文件並注入打包後的資源。本文將深入探討如何通過自定義鈎子（Hook）擴展html-webpack-plugin的功能，解決實際開發中的複雜場景

webpack , Css , 前端開發 , HTML

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u_16213565 頭像

編程藝術大師 - Simple Icons -

Simple Icons 品牌圖標 popularity 評估標準：SimilarWeb 排名與下載量分析 你是否曾好奇為什麼有些品牌圖標能被收錄進 Simple Icons，而另一些卻不能？作為全球最受歡迎的開源品牌圖標庫，Simple Icons 有着嚴格的收錄標準。本文將深入解析其核心評估體系，重點解讀 SimilarWeb 排名與下

ico , 數據 , 開發者 , 前端開發 , Javascript

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u_16099269 頭像

落筆成詩 - Java面試題大全（整理版）1000+面試題附答案詳解最全面看完穩了_Java 面試_鍾奕禮

🎙️ 第一輪：基礎構建與系統設計（3問） 面試官：我們先從一個實際業務場景開始。假設你現在要設計一個“雙十一秒殺系統”，用户搶購限量商品，你會怎麼選型技術棧？為什麼？ 謝飛機：啊這……我肯定用 Spring Boot 啊！啓動快，配置少，還能打成 jar 包直接跑！數據庫嘛，MySQL 啊，我增刪改查賊6！ 面試官：嗯……那你考慮過高併發下 MySQL

Spring Boot , redis , 電商秒殺 , Java面試 , Css , kafka , 前端開發 , HTML

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u_16213679 頭像

mob64ca140f29e5 - 高可用,完全分佈式Hadoop集羣HDFS和MapReduce安裝配置指南_51CTO博客

📋 第一步：系統檢查 # 檢查操作系統版本 cat /etc/os-release # 檢查內核版本 uname -r # 檢查Java是否安裝 java -version 運行結果示例： user@server:~$ cat /etc/os-release PRETTY_NAME="Ubuntu 24

大數據 , hadoop , xml , 後端開發 , mapreduce , Python

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u_16213697 頭像

mob64ca14137e4f - 逐步分析，Web項目性能測試實戰 -

概述： 　　性能測試評估Web應用在不同條件下的響應速度和穩定性。 　　步驟： 　　頁面加載時間：測試頁面首屏加載時間和完全加載時間。 　　請求響應時間：測試AJAX請求或其他異步數據請求的響應時間。 　　資源優化：檢查靜態資源（如圖片、CSS和JS文件）的優化情況，是否有延遲加載、緩存機制等。 　　內存使用情況：測試

測試用例 , 壓力測試 , 單元測試 , Css , selenium , 前端開發 , 集成測試 , HTML

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u_12935 頭像

doscommand - LLMs開源模型們和數據集簡介

1. 大模型語言模型訓練的幾種主流方法 訓練大型語言模型（LLM）是一個複雜但回報豐厚的過程。根據不同的需求和資源，我們可以選擇多種訓練策略。 1.1 從頭訓練（Pre-training from Scratch）與全參數微調 這種方法指的是在一個大規模的、無標籤的文本語料庫上，從零開始訓練一個全新的語言模型。

數據集 , 數據 , 人工智能 , 深度學習 , 筆記 , 前端開發 , Javascript

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u_16213590 頭像

mob64ca13f9e726 - Oracle數據庫一致性讀的原理-mysql教程

Oracle數據塊完整結構： 數據塊（8KB標準大小） ├─ 塊頭部（Block Header） │ ├─ 塊元信息 │ │ ├─ 數據塊地址（DBA） │ │ ├─ 塊類型（數據塊/索引塊/段頭塊等） │ │ └─ 塊校驗和

數據 , 數據塊 , 數據庫 , 後端開發 , 鏈表 , Python

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互聯網小墨風 - 計算機組成原理——篇一

其實總得看下來，第一章是整個計組原理的基礎，後續的知識都是在此基礎上拓展出來的。 一. 計算機系統的組成 介紹了計算機系統是由哪幾個部分組成的，而這些部分的組成之下又細分為哪些小組件，而計算機系統性能的好壞取決於硬件和軟件功能的總和 二. 計算機的發展 介紹了電子數字計算機的發展，包括主要使用的元器件 使用的語言 以及內存和外存

計算機軟件 , 應用程序 , 計算機系統 , Css , 前端開發 , 軟件工程 , HTML

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Fabarta - 共築國產AI+新生態！楓清科技×麒麟軟件生態強強聯合，國產AI一體機重磅發佈

11月21日，2025京津冀信創產業集羣對接交流活動在天津舉辦。大會上，集成銀河麒麟操作系統智算能力與楓清科技AI智能體平台的“坤智國產化AI一體機”隆重發布，旨在解決企業智能轉型中的痛點。同時，楓清科技與麒麟軟件達成戰略合作，標誌着楓清科技進一步融入麒麟軟件所構建的開放共贏產業生態。 作為本次大會重點展示的成果之一，“坤智AI一體機”解決方案依託銀河麒麟操作系統的智算能力賦能

微信 , 人工智能 , 深度學習 , 解決方案 , 信息技術

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疆鴻智能研發中心 - 智能裝卸新紀元：MODBUS轉PROFIBUS網關如何喚醒煙草廠“機械巨龍”

智能裝卸新紀元：MODBUS轉PROFIBUS網關如何喚醒煙草廠“機械巨龍” 在傳統煙草廠的裝卸區，工人推着叉車穿梭於貨堆間，汗水與煙塵交織。而今天，一條鋼鐵巨龍正悄然改變這幅畫面——機械臂精準抓取煙箱，AGV小車無聲穿梭，這一切都由PROFIBUS轉MODBUS協議轉換網關在幕後指揮。 案例直擊：當德國精密遇見工業通用語 某中型

profibus , 機械臂 , 協議轉換 , 人工智能 , 深度學習 , 工業自動化 , Modbus

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疆鴻智能研發中心 - 智能“翻譯官”：MODBUS轉PROFIBUS網關，解鎖攪拌站無人裝載新紀元

智能“翻譯官”：MODBUS轉PROFIBUS網關，解鎖攪拌站無人裝載新紀元 在工業自動化的浪潮中，數據協議的“語言不通”常常成為系統聯通的絆腳石。在一家現代化攪拌站內，就上演了這樣一場精彩的“溝通”大戲：一方是控制中樞——西門子PLC（秉持PROFIBUS協議），另一方是執行先鋒——無人裝載機（通常採用MODBUS協議）。而促成它們無縫協作的關鍵“翻譯官”，正是PROFI

profibus , 協議轉換 , 人工智能 , 深度學習 , 網關 , 工業自動化 , Modbus

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疆鴻智能研發中心 - 一“網”無前，MODBUS轉PROFIBUS網關巧解冰棍生產線“混搭”難題

一“網”無前，MODBUS轉PROFIBUS網關巧解冰棍生產線“混搭”難題 在炎炎夏日，一根絲滑細膩、奶香濃郁的冰棍，是許多人瞬間降温的慰藉。然而，在這份清涼美味的背後，卻隱藏着一場現代工業自動化的精密協奏。今天，就讓我們走進一家大型冰棍生產廠，探秘一個名為PROFIBUS轉MODBUS協議轉換網關的小設備，如何成為保障攪拌工藝完美的“關鍵先生”，化解了生產線上的核心控制難

profibus , 伺服電機 , 協議轉換 , 人工智能 , 深度學習 , 工業自動化 , Modbus

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天鯤科技 - 同盾科技：構建高安全移動金融架構

摘要：本白皮書以金融科技企業同盾為例，系統闡述其在移動端安全架構升級過程中的核心挑戰、技術選型與實施路徑。通過引入AWS原生安全服務與定製化增強機制，同盾成功構建了一套具備動態憑證管理、細粒度訪問控制與自動化安全修復能力的高可用架構，實現了零憑證泄露、用户級S3數據隔離與合規審計缺口大幅縮減，為金融行業移動應用安全提供了可複製的成功範式。】 關於客

移動端 , Pod , AWS , 人工智能 , 深度學習

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視頻孿生 - 2025年全國水利水電勘測設計數智化研討會，以視頻孿生技術引領空間智能應用

隨着斯坦福教授李飛飛提出的“空間智能”理念持續升温，智匯雲舟視頻孿生技術，也正在越來越多的實踐中，展現出與之高度的契合性。 11月6-7日，由中國水利水電勘測設計協會主辦的“2025年全國水利水電勘測設計數智化研討會”在武漢順利召開。研討會以“數字孿生·智馭江河”為主題，邀請知名專家做主旨發言，來自全國水利水電工程領域的建設單位、設計單位、科研機構、廠商等

空間智能 , 視頻孿生 , 數據 , 數據可視化 , 人工智能 , 解決方案

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子午 - 水果識別系統【最新版】Python+TensorFlow+人工智能+卷積網絡+深度學習+Django+Vue3

一、項目介紹 水果識別系統，通過TensorFlow搭建卷積神經網絡算法，並收集了10種常見的水果數據集（'哈密瓜', '椰子', '櫻桃', '火龍果', '獼猴桃', '紅蘋果', '芒果', '葡萄', '西瓜', '香蕉'），對其進行多輪迭代訓練，最後得到了一個精度較高的模型，並搭建Web可視化操作平台。 前端: Vue3、Element Plus 後端：Django 算

圖像識別 , Python

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ziwupython 頭像

子午 - 果蔬識別系統【最新版】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度學習+卷積神經網絡算法

一、項目介紹 本系統基於TensorFlow框架，搭建了一個採用卷積神經網絡（CNN）的果蔬圖像識別模型。我們收集了包括‘土豆’、‘聖女果’、‘大白菜’、‘大葱’、‘梨’、‘胡蘿蔔’、‘芒果’、‘蘋果’、‘西紅柿’、‘韭菜’、‘香蕉’和‘黃瓜’在內的12類常見果蔬數據集，通過多輪迭代訓練，最終得到一個識別準確率較高的深度學習模型。同時，系統配備了完整的Web可視化操作平台，便於用户交互使用。 技術

圖像識別 , tensorflow , Python

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星源代碼 - Python小白成長記 · 第1課(下) | Python 基礎 & 習題

大家好，我是 星源，一個正在自學Python的19歲編程小白 🤓。 這是我的 學習筆記系列，我會把每天學到的知識點整理出來，分享給同樣在路上的小夥伴，希望能和大家一起進步 🚀。 📌 今日學習內容 👉 “今天我們要解剖第一個程序，認識 print、input、len、類型轉換，再一起完成章後習題，打牢地基！” ✨ 知識點講

運算符 , 字符串 , 操作符 , 後端開發 , Python

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張永清的 - 每週讀書與學習->JMeter性能測試腳本編寫實戰(一)-如何實現用户需先登錄，然後再請求別的接口

每週讀書與學習是由清華大學出版社出版的《JMeter核心技術、性能測試與性能分析》一書的作者推出，分享作者多年的IT從業經歷，希望對很多計算機科學技術IT類專業畢業生以及IT從業者有所幫助。 在前面的學習中，介紹了很多Jmeter的理論知識，包括Jmeter中很多不同元件的詳細介紹以及每個元件的作用，本次主要從實踐的角度來介紹怎麼用這些元件來完成常見性能測試腳本的編寫，將會

性能監控 , 每週讀書與學習 , JMeter性能測試 , 軟件測試 , yyds乾貨盤點 , 性能調優 , 性能分析

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沃觀態勢感知 - 知己知彼：如何用出海媒體監測工具洞察競爭對手的海外宣傳策略

在海外競爭加速、社媒生態碎片化的今天，出海企業要想脱穎而出，不僅需要理解自身用户，更必須讀懂競爭對手。競爭對手在海外做了什麼、發了哪些內容、使用了哪些KOL、投放在哪些渠道、獲得了怎樣的用户反饋，這些信息都關乎企業決策。但競爭對手的策略在海外往往碎片化、跨平台、多語言且變化快，人工監測幾乎不可能覆蓋。因此，出海媒體監測工具成為企業洞察競爭格局、理解對手動

碎片化 , 多語言 , 用户反饋 , 人工智能 , 數據分析

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