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qq68d2318712d49 - 一次性批量刪除列表中的多個元素的時間複雜度是多少？

關鍵前提：列表的底層結構 Python 列表（List）底層是 動態數組，內存連續存儲。刪除元素時，若刪除的不是末尾元素，需將後續元素向前“平移”填補空位——這是時間複雜度的核心影響因素（平移操作的時間成本）。 各方案時間複雜度詳細分析 方案 1：切片賦值刪除（連續元素） 時間複雜度：O(m)，m 是“刪除後需平移的元素個數” 底層邏輯：刪

時間複雜度 , 刪除元素 , 後端開發 , 倒序 , Python

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mob64ca1414c613 - 動畫攝象機_weixin

目錄 一 鏡頭類型 1 遠景(寬鏡頭) 2 全身鏡頭 3 中景鏡頭 4 特寫鏡頭 5 大特寫 6 主觀視角 7 多人鏡頭 二 拍攝角度 靜止鏡頭 1 高角度俯拍 2 鳥瞰視角 3 低角度仰拍 4 蟲眼視角 5 過肩鏡頭 6 荷蘭角 運動鏡頭 1 變

動畫 , 後端開發 , 變焦 , Python

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小飛俠格魯帥 - 自動下載指定 YouTube 視頻（用 pytube）

好嘞，咱今天要講的是pytube庫哦！這可是個下載YouTube視頻的神器呀！它能讓你輕鬆地把喜歡的視頻拽到自己電腦裏。適用場景嘛，就是你看到哪個YouTube視頻特別喜歡，又想離線看的時候，它就派上用場啦！安裝命令也簡單，在命令行裏輸入pip install pytube就行啦！ 下面就是咱的代碼示例啦： import tkinter as tk from

輸入框 , 視頻下載 , 後端開發 , ide , Python

u_15702012 頭像

呀哈哈kk - 【詳解】HadoopMapReduce實現從海量數字信息中獲取最大值

Hadoop MapReduce實現從海量數字信息中獲取最大值 在大數據處理領域，Hadoop是一個非常重要的工具。它通過MapReduce編程模型來處理和生成大規模數據集。本文將介紹如何利用Hadoop的MapReduce框架從海量數字信息中找出最大值。 1. 環境準備 1.1 安裝Hadoop 確保你的環境中已經安裝了Hadoop。如果還沒有安裝，可以

hadoop , text , 後端開發 , JAVA , apache

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wx65950818d835e - 14: 基於卷積神經網絡（CNN）的超分算法

引言 卷積神經網絡（CNN）是深度學習中最成功的模型之一，廣泛應用於圖像分類、物體檢測等任務。隨着深度學習技術的發展，CNN在圖像超分辨率（SR）領域也取得了顯著進展。基於CNN的超分算法利用深度卷積網絡從低分辨率圖像中提取特徵，並通過層層卷積和反捲積層重建高分辨率圖像。本文將探討基於CNN的超分算法的原理、優勢和挑戰。 CNN在超分中的基本原理 CNN通過多層

卷積 , 圖像重建 , c++ , 後端開發 , 深度學習 , c

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mb65950ac695995 - 十三、PC 高刷新顯示與可變刷新率（VRR）下的插幀策略

在支持 120/144/240Hz 的顯示器上，插幀能顯著改善低幀率內容的體驗。與 VRR（G-Sync/FreeSync）配合，渲染與顯示的同步問題更復雜。插幀管線應與顯示時序協調，確保中間幀在合適的掃描時刻輸出。對於低延遲需求的競技遊戲，需謹慎啓用插幀，因為它可能增加端到端延遲。 策略： 當渲染幀率穩定接近刷新率時，減少插幀介入。 當渲染幀率低且

幀率 , c++ , 後端開發 , c

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清醒的人最荒唐 - SpringBoot實現自定義路由覆蓋

背景 公司最近有一個項目二期需要對一些功能進行改造，涉及部分框架內置業務接口個性化定製，兼容老接口功能並且增加一部分新的數據返回，由於前端調用這些接口分佈較多且較為零碎，修改測試成本較大，所以打算在框架層面提供路由覆蓋功能，加快項目進度減少無技術含量的修改帶來的系統風險 設計 提供自定義註解指定需要覆蓋的路由及新路由地址 系統啓動時掃描所有註解

系統啓動 , List , 自定義 , 後端開發 , JAVA

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我是你諾言哥 - 開源免費電子禮薄系統：紅白事記賬，可打印存檔

網上找電子禮薄軟件，翻到的大多要收費，直到發現這款開源免費的網頁版電子禮薄系統，紅白喜事記賬剛好能用。 下載地址：https://pan.quark.cn/s/b52308313413 備用地址：https://pan.baidu.com/s/1hDw6wONtAz0rqUUm0hLjEA?pwd=9xiy 它的操作邏輯很貼合實際需求，先創建新事

文件備份 , 後端開發 , 下載地址 , Python

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煙雨江南的秋 - 直播平台的美顏美型SDK是什麼？是通過什麼技術實現的_美狐美顏SDK的技術博客

在如今這個“顏值即生產力”的直播時代，美顏功能幾乎成了平台標配。從直播帶貨、娛樂互動到短視頻創作，一款流暢自然的美顏SDK（Software Development Kit）不僅能提升主播自信心，更是平台用户留存與轉化的關鍵武器。 但對於開發者而言，如何在性能、效果與體驗之間找到平衡，讓直播美顏既“美”又“不卡”？本文將帶你深入解析美顏SDK功能開

美狐美顏sdk , 後端開發 , 人工智能 , 直播美顏sdk , 第三方美顏SDK , 美顏SDK , Python

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G佳偉123 - jquery.height() 獲取指定元素的高度有問題

jQuery的.height()方法在獲取元素高度時確實會遇到一些常見問題，主要與元素的顯示狀態和頁面渲染時機相關。 常見問題及解決方案 隱藏元素高度獲取問題：當元素被設置為display: none或通過.hide()方法隱藏時，使用.height()獲取的高度值為0。這是因為隱藏元素不參與頁面佈局，瀏覽器無法計算其實際尺寸。 臨時顯示獲取高度方案：可以通過先

php , 加載 , 後端開發 , Css , Web

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鴿鴿程序猿 - 【項目】【抽獎系統】活動列表展示

一、簡介 時序圖： 二、參數列表 參數名 描述 類型

List , yyds乾貨盤點 , 數據 , 後端開發 , 當前頁 , JAVA

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瑞雪小雪 - 詳解 Python 垃圾回收機制與內存優化

寫 Python 時總覺得“不用手動釋放內存真方便”，但接手一個跑了幾天就內存爆炸的腳本後，我才意識到：自動回收不代表不用關心內存。Python 的垃圾回收機制確實能幫我們處理大部分內存管理工作，但瞭解它的原理，才能避免內存泄漏，讓程序更高效。 一、垃圾回收的核心原理 Python 主要通過三種機制回收內存： 1. 引用計數：最基礎的回收方式 每個對象都有

循環引用 , 引用計數 , 後端開發 , Python

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Plume岣七 - [C++]異常處理機制

C語言本身沒有處理異常的機制，通常需要通過錯誤碼(error)、assert、全局變量、函數返回值等方法處理錯誤；這種處理方法雖然邏輯直觀，但是多層調用時需逐層傳遞且無法自動清理資源，功能有限。 所以，Bjarne Stroustrup在設計C++時，為了更好地處理程序中的錯誤，將異常處理機制引入了C++，其基本思想是讓函數在發現自己無法處理的錯誤時拋出一個異常，然後由其調

異常規範 , 拋出異常 , c++ , 後端開發 , c , 異常類型

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Turbo_K - mysql的查詢優化器如何選擇執行計劃

MySQL 查詢優化器（Query Optimizer）負責決定如何執行一個查詢，它通過選擇最優的 執行計劃 來實現查詢的高效執行。查詢優化器的目標是根據查詢的複雜性、表的大小、索引的可用性等因素選擇最優的執行路徑。下面將詳細介紹 MySQL 查詢優化器是如何選擇執行計劃的。 1. 執行計劃概述 執行計劃 是 MySQL 查詢優化器選擇的一系列操作步驟，指明如何掃描表

MySQL , 執行計劃 , 查詢優化 , 後端開發 , JAVA

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自由的瘋 - 《分佈式 + 國產數據庫 + Docker：技術選型避坑指南》（十）

一、為什麼必須用 Docker Compose？手動啓動多容器的 “四宗罪” 1. 手動操作的痛點（開發 / 測試環境高頻踩坑） 命令繁瑣：啓動 5 個服務需執行docker run5 次，每次需配置端口映射、環境變量、數據卷，複製粘貼易出錯； 依賴混亂：若先啓用户服務再啓 Nacos，用户服務會因連接 Nacos 失敗反覆重啓； 數據丟失：

yyds乾貨盤點 , jar , 數據 , 後端開發 , JAVA , Docker

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xiongood - Vue 中 provide 與 inject 的使用方法

Vue 中 provide 與 inject 的使用方法 在 Vue 組件樹中，當需要跨多層級傳遞數據時，一層層用 props 傳遞會變得繁瑣，就像接力賽要經過多個人傳遞一樣低效。這時候 provide 與 inject 就像一對 “數據快遞通道”，能讓父組件直接把數據 “發送” 給任意層級的子組件，跳過中間層，讓深層級通信更簡潔。 最基礎的用法是父組件通過 provide 提供

數據 , 默認值 , 後端開發 , JAVA , ide

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Python與SEO - 鹹魚流出全功能版聯想12代你主機，支持12-14代處理器，M2+SATA雙盤位，可上es及qs處理器，性價比拉滿！

英特爾平台目前值得關注和分享的無疑是提升巨大的兩大平台，一個是英特爾八代，另一個則是英特爾十二代，曾經的釘子户交接到12代，奈何一代價位更比一代價位高，關鍵還真沒得選擇，尤其是該類平台迷你主機。很多老哥包括個人都在等着大船靠岸的一天，期待能夠把價格打下來，如今的價位確實溢價太高，真心太高了，關鍵還是準系統。比如下面這款聯想12代tiny8 迷你主機，雖説

內存插槽 , 教程推薦 , 後端開發 , 接口設計 , Python

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oioihoii - 單鏈表反轉：從基礎到進階的完整指南

單鏈表反轉是數據結構與算法中的經典問題，它不僅考察對鏈表結構的理解，也考驗編程思維和技巧。本文將帶你從基礎實現到高級應用，全面掌握單鏈表反轉。 1. 理解單鏈表 在深入反轉算法之前，我們先回顧單鏈表的基本結構： class ListNode: def __init__(self, val=0, next=None): self.val = val

遞歸 , 後端開發 , 鏈表 , harmonyos , Python

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蒙奇D索隆 - 【計算機網絡】408考研必備：計算機網絡物理層知識點精講​​

(基本概念) 導讀 大家好，很高興又和大家見面啦！！！ 計算機網絡是一個極其複雜的系統，為了將這種複雜性化繁為簡，工程師們採用了 “分層” 的設計思想。這就像建造大樓，穩定的地基和清晰的結構是確保其功能的基礎。計算機網絡的體系結構，正是這樣一份至關重要的 “建築設計圖”，它定義了網絡應該如何分層，以及每一層需要完成什麼功能。 在前面的內容中，我們學習了主流的網絡模型

yyds乾貨盤點 , c++ , 後端開發 , 考研 , c , 408 , 計算機網絡

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最多選5個技能 - 系統架構設計師高階難題解析與深度思考

一、分佈式系統深度難題 1.1 一致性協議進階應用 難題1：Multi-Paxos優化實現 考慮一個需要高吞吐的分佈式配置管理系統，採用Multi-Paxos協議。已知網絡延遲RTT=50ms，每個提案大小1KB，客户端請求速率2000QPS。求： 理論上最大吞吐量是多少？ 如何通過批處理和流水線優化提升性能？ 在節點

架構設計 , 數據中心 , 緩存 , 後端開發 , Python

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軟件求生 - 面試官笑了：我用這套方案搞定了“2000w vs 20w”的Redis難題！

那天我在一家互聯網大廠面試，被問了一個看似簡單、實則殺傷力極強的問題： “小米，假如MySQL裏有2000萬條數據，Redis裏只能存20萬條，你該怎麼保證Redis中的數據都是熱點數據？” 當場我笑出了聲，心想這題是“送命題”吧！但笑歸笑，能不能答好，真能看出你是不是一個“實戰派”的程序員。 今天這篇文章，就帶你把這道題拆開、揉碎、講

訪問量 , redis , yyds乾貨盤點 , 數據 , 數據庫

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資深程序設計 - 基於python的高校後勤報修系統

1、研究背景 隨着高校規模的不斷擴大，後勤管理工作變得日益繁雜。傳統的後勤報修方式主要依賴人工操作，例如學生髮現設施設備故障後，需通過口頭報告或填寫紙質報修單的形式提交申請，維修人員則根據人工分配的任務進行維修。這種模式存在諸多弊端，如信息傳遞效率低下，容易出現信息丟失、延誤等情況，且難以對維修流程進行有效跟蹤和管理。在當今數字化時代，高校急需藉助信息技術提升後勤管理效率，

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Ambition的後花園 - 如何提升程序員的面試能力

想要在程序員面試中脱穎而出，需要系統性的準備和策略性的展示。下面我將面試準備分解為三個關鍵階段，並提供具體的方法幫助你全面提升面試表現。 以下是提升程序員面試能力的整體框架，你可以對照檢查自己的準備情況。 flowchart TD A[程序員面試能力提升] -- B[面試前：充分準備] A -- C[面試中：從容發揮] A -- D[

技術知識 , 數據結構 , 項目經驗 , 後端開發 , JAVA

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lenglingx - Guava之EventBus

EventBus是Guava中實現的用於發佈/訂閲模式的事件處理組件。 一、先來要給簡單的Demo java一切皆對象，肯定有個事件對象。 Event.java package com.cqsym.lmdw1.testguava; import lombok.Getter; import lombok.Setter; @Getter @Set

System , 後端開發 , JAVA , 事件處理