1 ~ 初識紅黑樹：概念熟悉 紅黑樹也是一棵二叉搜索樹，其每個結點會增加一個存儲位（顏色存儲位），用來表示結點的顏色（兩種顏色），可以是紅色或者黑色（因此被稱為紅黑樹）。通過對任何一條從根到葉子的路徑上各個結點的顏色進行約束，紅黑樹確保沒有一條路徑會比其他路徑長出2倍，因而是接近平衡的，也就是説，紅黑樹是近似平衡的，這裏提前説一句，因為紅黑樹是近似平衡的，所以紅黑樹的插入的
redis惰性刪除與異步刪除 文檔 redis單機安裝 redis集羣模式 -集羣搭建 redis大key問題-生成大key-生成100萬條測試數據 官方文檔 官網操作命令指南頁面：https://redis.io/docs/latest/commands/?name=getgroup=string
1. Mybatis-plus 1. 依賴 com.baomidoumybatis-plus-spring-boot3-starter3.5.9 2. 註解配置表名、字段名 一般情況下，數據庫映射為實體類對應關係 數據庫表與實體類類名：下劃線轉為駝峯 實體類中的id字段對應數據庫中的主鍵字段
寫道 cell editing: 編輯一個Grid的cell inline editing: 編輯同一row的幾個cell form editing: 創建一個form表單在外部更新grid內容 在jqGrid中主要通過以下colModel參數來實現：
摘要 工業生產過程中，儀表作為關鍵設備運行狀態的核心監測載體，其數據的精準、實時採集對安全生產與高效運維至關重要。傳統人工巡檢模式存在效率低下、環境適應性差、人為誤差等弊端，難以滿足現代化工業的智能化管理需求。工業巡檢機器人結合視覺識別技術，實現了儀表數據的自動化、無人化採集，成為工業智能化轉型的重要支撐。本文系統闡述視覺識別技術在工業巡檢
動態規劃一般可分為線性動規，區域動規，樹形動規，揹包動規四類。 揹包問題：01揹包問題，完全揹包問題，分組揹包問題，二維揹包等 動態規劃的一般解題步驟：明確「狀態」 - 定義 dp 數組/函數的含義 - 明確「選擇」- 明確 base case。 以Leetcode322為例 先確定「狀態」，也就是原問題和子問題中變化的變量。由於硬幣數量無限，
隨着webgl技術發展和計算機性能的提升，在二維、三維地圖的展示上，加上了不少良好的地圖效果，具有代表性的是echarts，不僅是做統計圖的類庫，在地圖渲染效果也有不少的樣例。 webgl是從opengl發展而來的，opengl主要是依賴桌面端實現相應的視覺效果，使用的也是偏專業的一些技術人員，目前web發展很火熱，對應webgl也跟着
在上一講中，我們實現了右鍵菜單（ContextMenu）的添加與實現，在最後我預留給下一講的問題是TOCControl控件圖層拖拽的實現。後來發現此功能的實現異常簡單，只要在TOCControl的屬性頁中，勾選“Enable Layer Drag and Drop”即可。 這一講，我們要實現的是圖層符號選擇器，與ArcMap中的Symbol Selector的類似。本講較
Fathom Lite日誌聚合架構：分佈式 在當今數據驅動的時代，網站分析對於瞭解用户行為、優化網站性能至關重要。然而，傳統的集中式日誌聚合方案往往面臨着數據處理延遲、隱私泄露風險以及擴展性不足等問題。Fathom Lite作為一款注重隱私的網站分析工具，其日誌聚合架構採用了分佈式設計，有效解決了這些痛點。本文將深入剖析Fathom Lite的日誌聚合架構，
1.感知機模型 如圖為人體神經網絡圖，輸入信號從樹突傳入，在細胞核處彙總，輸出信號從軸突處傳出傳入其他神經元，從而構成了一個人體的神經網絡。而感知機其類似於一個神經元。 一個單層感知機與人體神經元類似，為輸入結點，及神經元的輸入信號，為各輸入結點的權重，可以理解為神經元各個樹突的電阻，到達細
簡介：Sublime Text是一個受編程人員喜愛的文本編輯器，以其高效性、輕便性和高度可定製性著稱。對於Python開發者來説，Sublime Text提供了多種便利特性，包括清晰的語法高亮顯示、代碼摺疊、實時預覽、智能自動完成、多選和多光標編輯以及豐富的插件支持。這些特性不僅提升了編碼效率，還增強了代碼調試和閲讀的便利性。編輯器還支持強大的搜索和替換
第一章：高性能PHP網絡編程概述 在現代Web開發中，PHP不再侷限於傳統的同步阻塞請求處理模式。隨着高併發、低延遲應用場景的不斷增長，高性能PHP網絡編程已成為構建實時服務、微服務架構和長連接通信系統的關鍵技術。 傳統與現代PHP的對比 傳統PHP基於FPM（FastCGI Process Manager）運行，每個HTTP
你可能正在處理來自不同醫院、不同設備或不同人羣的睡眠多導睡眠圖（PSG）材料集（比如 Sleep-EDF, SleepDG, HMC 等），並發現一個棘手的問題：在一個資料集上訓練得很好的模型，換到另一個內容集上效果就一落千丈。 這個問題，大家稱之為域偏差（Domain Bias）或域偏移（Domain Shift）。 這篇博客的唯一目的，就是帶你——一個“小白”——
為追求代碼的簡潔性，JAVA就有了一些列便利化的書寫，如lambda表達式，方法引用等，不熟悉的情況下，往往和看天書差不多。例如以下代碼： import java.util.function.*; public class RefTest { public static void main(String[] args) { //
