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u_19261 頭像

戀上一隻豬 - AcWing 93. 遞歸實現組合型枚舉【DFS】【遞歸】

【題目來源】 https://www.acwing.com/problem/content/3713/ 【題目描述】 給定兩個整數 l，r（l≤r），請問 [l, r] 範圍內，滿足數字的任意相鄰兩位差值都恰好為 1，且數字至少有兩位的數有多少個。 【輸入格式】 第一行包含整數 T

i++ , .net , ci , 前端開發 , Javascript

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u_14125 頭像

jacksky - docker部署mysql服務_如何利用 docker 快速部署 Mysql 服務

概述 MySQL是世界上最流行的開源關係型數據庫管理系統，由Oracle公司開發和維護。它以高性能、可靠性和易用性著稱，廣泛應用於從個人網站到企業級應用的各種場景。MySQL支持多用户、多線程操作，提供了豐富的SQL功能和強大的數據處理能力，同時具備良好的可擴展性和安全性。 隨着容器化技術的普及，使用Docker部署MySQL Server已成為簡化環境配置、確保部署

MySQL , Docker , 前端開發 , Javascript

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u_16099240 頭像

陌陌香閣 - 複習C語言隨筆 四

至LESSON24 float a = 5 / 2; 此時a為2.000... float a = 5 / 2.0; 那麼a為2.50000... int array[10] = { 0 }; 第一個元素array[0]被顯式初始化為0 其餘9個元素會自動被初始化為0（這是C語言的規則） int a = (c

操作符 , define , Css , 十六進制 , 前端開發 , HTML

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u_16213688 頭像

mob64ca14116c53 - 700. 二叉搜索樹中的搜索

在 AI 大模型深度融入開發與創作的今天，調用 GPT、Claude、Gemini 等主流模型時，“中轉站” 與 “官方直連” 成為兩種主流選擇。前者以聚合服務簡化流程，後者主打原生技術體驗，兩者在使用門檻、穩定性、成本等維度差異顯著。本文從 6 大核心維度拆解區別，幫你精準匹配需求，若想體驗高效中轉站服務，可訪問 poloai.top 解鎖一站式解決方案。 一

API , 數據安全 , 開發者 , 前端開發 , Javascript

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liuzhanbin 頭像

浮生鳳年 - 雙主-域名主從切換腳本

#!/bin/sh #****************************************************************# # ScriptName: mysql_switch.sh #***************************************************************# # MySQL主從切換腳本 # 主庫：1.1

MySQL , 雙主切換 , 數據庫 , 域名

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u_16099238 頭像

碼海探險家 - TCP粘包產生的原因、解決方法及Qt項目代碼實現

前言 在 Qt 網絡開發中，TCP 粘包 / 拆包問題與多線程管理是兩個繞不開的核心痛點。傳統方案中，開發者常通過繼承 QThread 為每個 TCP 連接創建獨立線程，這種方式不僅會導致線程創建銷燬的巨大開銷，還容易因鎖管理不當引發競態條件。本文將深入剖析 TCP 粘包 / 拆包的底層原理，詳解如何用 QRunnable + 線程池替代 QThr

線程池 , tcp , ip , qt , Css , 前端開發 , 重構 , HTML

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u_13424 頭像

flyingsmiling - selenium WEB自動化——八種元素元素定位

使用優先級 ID → Name → CSS Selector → XPath → Class Name → Link Text → Partial Link Text → Tag Name ID 唯一，同一頁面內不會重複。有ID優先用ID d.find_element(By.ID, "searchKey") name 次優選擇

ico , 標籤名 , input標籤 , Css , 前端開發 , HTML

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u_16099230 頭像

歲月如歌甚好 - 騰訊全文檢索引擎 wwsearch 正式開源

簡介 文章探討了RAG應用中文檔拆分與檢索的衝突問題，提出瞭解決方案：一是拆分子文檔塊並檢索父文檔塊，保留完整上下文；二是將文檔拆分為較大塊和小塊，索引小塊但檢索返回較大塊。文章詳細介紹了使用LangChain中的ParentDocumentRetriever實現這兩種策略的方法，並提供了代碼示例，幫助開發者優化檢索效果，平衡檢索準確性與上下文完整性。 一、拆

語言模型 , 開發語言 , 架構 , JAVA , 前端開發 , 重構 , Javascript

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u_13633 頭像

daleiwang - 如何在Windows搭建WebDAV服務，並公網可訪問

大家是否曾幻想過，能將你Windows 10電腦上的任何一個文件夾，變成一個隨時隨地、從任何設備都能安全訪問的“私有云盤”？無需依賴付費網盤的會員限速，也不怕敏感數據存放在第三方服務器？ 聽起來很複雜？別擔心，本教程將手把手帶你完成整個流程。從在Windows 10上啓用WebDAV服務，到通過ZeroNews為其賦予公網訪問能力，每一步都有詳盡的説明和截圖。只需跟着步驟操

windows , 服務器 , 身份驗證 , IIS , 運維 , 前端開發 , Javascript

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u_16213632 頭像

mob64ca14040d22 - windows下配置rust開發環境

一、 安裝mingw64(C語言環境) Rust默認使用的C語言依賴Visual Studio，但該工具佔用空間大安裝也較為麻煩，可以選用輕便的mingw64包。 1.2 壓縮包 1.2.1 壓縮包下載 下面以GitHub下載為例： 1.2.2 壓縮包關鍵字説明 架構（Architectur

windows , 開發語言 , rust , 壓縮包 , Css , Visual , 前端開發 , HTML

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u_13354 頭像

小咪咪 - 論文寫作必備EndNote文獻管理軟件下載，EndNote軟件安裝及功能

簡介： 1、EndNote 2025 就是給學生、科研黨專門做的 “文獻管理神器”，核心就是幫你搞定寫論文時最頭疼的文獻整理和引用問題，完全不用手動折騰，省超多時間。 它最實用的點就是 “一站式管全流程”：你下載的論文 PDF、知網 / 百度學術上找的文獻，都能批量導入進來，自動整理標題、作者、期刊這些信息，還能按研究方向分組，再也不用對着一堆文件亂翻。 2、2

保存文件 , word , 自動生成 , Css , 前端開發 , HTML

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u_16099185 頭像

夢想啓航吧 - EF單實對應多表

把一個實體類型映射到多個表，官方叫法是 Entity splitting，這個稱呼有點難搞，要是翻譯為“實體拆分”或“拆分實體”，你第一感覺會不會認為是把一個表拆分為多個實體的意思。可它的含義是正好相反。為了避免大夥伴們產生誤解，老周直接叫它“一個實體映射到多個表”，雖然不言簡，但很意賅。 把一個實體類對應到數據庫中的多個表，本質上是啥呢？一對一，是不是？舉個例子，看圖。

外鍵 , 主鍵 , 前端開發 , ide , Javascript

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u_16099314 頭像

技術極客 - AcWing311 月之謎（數位dp）

【題目來源】 https://www.acwing.com/problem/content/3713/ 【題目描述】 給定兩個整數 l，r（l≤r），請問 [l, r] 範圍內，滿足數字的任意相鄰兩位差值都恰好為 1，且數字至少有兩位的數有多少個。 【輸入格式】 第一行包含整數 T

數據 , i++ , Css , .net , 前端開發 , HTML

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Coding茶水間 - 基於深度學習的雜草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 基於深度學習的雜草檢測系統演示 1. 前言​ 在農業生產中，雜草的及時檢測與精準識別對作物生長、產量保障及農藥科學施用具有重要意義。傳統雜草識別多依賴人工田間巡查或人工判讀影像，不僅費時費力，而且受主觀經驗和環境條件影響，易出現漏檢或誤判。隨着精準農業和智慧農業的發展，利用計算機視覺與深度學習技術實現自動化雜草檢測成為研究熱點。 目前，基於深度學習的目標檢測算法已在植物表型分析和農田監測

AI

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u_17588526 頭像

圍爐聊科技 - 開源黑科技：AutoMV讓AI自動生成專業級全曲MV，成本直降99%

對於獨立音樂人或中小創作團隊來説，製作一支專業MV始終是道難題：需要導演、攝影、剪輯等多個崗位協同，耗時數月不説，成本動輒上萬美元。而現有的AI視頻生成工具，要麼只能生成幾秒的短片段，要麼畫面與音樂節拍、歌詞完全脱節，甚至出現人物"變臉"的尷尬情況。 就在2025年底，這一困境被一款開源系統徹底打破——由M-A-P研究組織聯合北京郵電大學、南京大學、倫敦瑪麗女王大學等機構研

機器學習 , 人工智能

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mob64ca14017c37 - 機器學習之sklearn基本分類方法

一、數據集模塊 ( datasets ) 1.1 數據集生成函數 1.1.1 生成迴歸任務數據集 make_regression(n_samples=100, n_features=100, n_informative=10, n_targets=1, bias=0.0, effective_rank=None, ta

機器學習 , 數據集 , 縮放 , 數據 , 人工智能

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u_12218 頭像

棉花糖 - 學習筆記七：transformer總結（1）

《Transformer最強動畫講解》以“視覺化理論推演+PyTorch工程化落地”的教學範式，讓我實現了從“懂理論”到“通代碼”的進階，更收穫了一套高效的深度學習學習方法。 教程開篇錨定2017年奠基論文《Attention Is All You Need》，直擊傳統序列模型的兩大痛點：RNN及其變體受串行計算限制，長距離依賴捕捉能力弱且並行效率低；CNN雖能

歸一化 , Mask , 人工智能 , 深度學習

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poloai 頭像

poloai - promote排行榜|會寫 Prompt，算不算一種真正的“技術能力”？

看了這份 Prompt 排行榜，我反而有點困惑： 一邊是：“這不就是在教 AI 怎麼幹活嗎？” 另一邊是：“這已經是新的工程能力了” 當你能用一句話： -精準限制行為 -控制上下文 -修正錯誤路徑 這到底是“不會寫代碼”，還是“更高級的編程”？ 剛看到這張圖的時候我其實愣了一下。 表面上看是在統計所謂的「AI Prompt 編程語言」，但往下讀，很難不產生一種熟悉感

程序人生

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西洋無悔 - MySQL的性能優化_51CTO博客

一、基礎優化（低成本、立竿見影） 這是優化的第一步，無需複雜操作，優先排查這些點： 1. 優化 SQL 語句本身 避免全表掃描：杜絕 SELECT * ，只查詢需要的字段（減少數據傳輸和內存佔用）； 示例： sql

字段 , MySQL , 緩存 , 數據庫 , SQL

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nebulabio 頭像

北京辰輝創聚生物 - SUMO標籤（SUMO tag）技術詳解：重組蛋白表達、可溶性增強與純化應用解析

在重組蛋白研究領域，融合標籤技術是提高蛋白實驗可操作性和一致性的常用手段。不同類型的蛋白標籤在表達、純化及後續分析過程中承擔着不同的技術角色。其中，SUMO tag（Small Ubiquitin-like Modifier，SUMO 標籤） 作為一種以提高蛋白可溶性和表達穩定性為主要特徵的融合標籤，在科研實驗中得到廣泛應用。本文從科研試劑與實驗技術角度，對 SUMO 標

SUMO tag , 大數據 , 數據倉庫 , 融合標籤 , 重組蛋白表達 , SUMO標籤 , 親和純化

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u_17182302 頭像

u_17182302 - 2025年底，我還在用哪些AI工具？

25年底了，我還在用哪些AI工具？ 留下來的8個工具 Copilot：每月10刀，性價比之王 這個可能很反常識。網上大量詬病Copilot的帖子，説它不如Cursor和Claude Code聰明。 但它一個月10刀能包含300次調用啊！而且每次超額只要4美分。處理超長上下文任務時按次計費的性價比無需多言，而且最新的模型包括gpt codex都有，後

AIGC二三事 , AI應用 , AI , AI工具 , aigc , 人工智能 , Copilot

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u_16099315 頭像

編程藝術之光 - 淺談編譯kernel+busybox構建擁有遠程ssh登錄和web功能最小linux系統_

功能，安裝圖形庫太麻煩，直接啓動服務器開新線程，瀏覽器跑命令 不用安裝VNC各種 當然，一點bug沒時間修復，靠各位了 説明 console.html 是用户端，可以打包成APP等 index是隨便弄得首頁，防止報錯 !DOCTYPE html html lang="

redis , 服務器 , flask , text , 數據庫 , Linux , Css

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u_15795349 頭像

西安王曉楠 - 楊建允：AI搜索優化對本地生活、本地服務行業的影響

AI搜索優化（AI Search Optimization）通過提升本地服務企業在AI驅動搜索中的可見度，顯著影響其獲客效率。楊建允從影響因素、實證效果等以下幾個方面進行分析。 影響因素上，AI搜索優化在內容上要講究客觀性、專業性和權威性，AI優化的同時也要結合營銷策略和用户運營策略和實實在在的服務。本地生活重在服務質量和體驗。 技術原理上，AI搜索優化依賴語

AI搜索 , yyds乾貨盤點 , GEO優化 , AI賦能 , AI搜索優化 , AI寫作 , aigc , AI搜索趨勢

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u_17606904 頭像

mb694a37feede5d - 免費降ai的指令有哪些？有免費的降ai軟件嗎？

免費降 AI 可通過精準指令用大模型手動改寫，也有不少免費 / 限免工具可用，以下是可直接落地的指令與工具合集，兼顧學術與通用場景。 一、免費降 AI 核心指令（通用 + 學術） 這些指令適配豆包、Kimi、DeepSeek 等免費大模型，按 “結構重構 + 語氣調整 + 邏輯強化” 設計，直接複製替換文本即可。 指令類型適用場景具體指令示例效果要點句式

數據 , 工具推薦 , 邏輯與 , AI寫作 , aigc

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