概览 变量 算法 元素
用jQuery查找元素
问题：用jQuery查找元素。 回答： 使用选择器方法： 使用标签选择器：$('标签名') 使用类选择器：$('.类名') 使用ID选择器：$('#元素ID') 使用属性选择器：$('[属性名=属性值]') 使用组合选择器：$('选择器1, 选择器2') 使用层级关系： 选择父元素下的子元素：$(' ......
吴师兄学算法day06 双指针 88. 合并两个有序数组
题目：88. 合并两个有序数组 易错点： 注意 判断i合法,不可以写if nums[i] 会下标越界 掌握好边界条件，num1[i] 和nums2[j]大于或者大于等于都可以。 代码示例： class Solution: def merge(self, nums1: List[int], m: in ......
地址对齐算法
通常在数据存储的时候，都会让地址进行对齐，有的是4字节，有的是8字节，等等。 所以就需要对地址进行对齐操作，有向上取整和向下取整两种方式。 注意：该方法仅适用于2的n次方数对齐 方法 向下取整：ALIGN_DOWN(x,align) (x & ~(align-1)) 例如：x = 6，align = ......
nginx集成brotli压缩算法
本文于2017年2月中旬完成，发布在个人博客网站上。 考虑个人博客因某种原因无法修复，于是在博客园安家，之前发布的文章逐步搬迁过来。 Google开源Brotli压缩算法 Brotli是一种全新的数据格式，可以提供比Zopfli高20-26%的压缩比。 在caniuse网站查询当前主流浏览器对bro ......
【算法】【线性表】【链表】删除排序链表中的重复元素 II
1 题目 给定一个已排序的链表的头 head ， 删除原始链表中所有重复数字的节点，只留下不同的数字 。返回 已排序的链表 。 示例 1： 输入：head = [1,2,3,3,4,4,5] 输出：[1,2,5] 示例 2： 输入：head = [1,1,1,2,3] 输出：[2,3] 提示： 链表 ......
【算法】【线性表】【链表】删除排序链表中的重复元素
1 题目 给定一个已排序的链表的头 head ， 删除所有重复的元素，使每个元素只出现一次 。返回 已排序的链表 。 示例 1： 输入：head = [1,1,2] 输出：[1,2] 示例 2： 输入：head = [1,1,2,3,3] 输出：[1,2,3] 提示： 链表中节点数目在范围 [0, ......
通信系统中ZF,ML,MRC以及MMSE四种信号检测算法误码率matlab对比仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 通信系统中ZF（Zero Forcing，零迫）、ML（Maximum Likelihood，最大似然）、MRC（Maximum Ratio Combining，最大比合并）和MMSE（Minimum Mean ......
代码随想录算法训练营第一天
Leetcode704 二分查找 https://leetcode.cn/problems/binary-search/submissions/494474207/ 文档讲解：https://programmercarl.com/0704.%E4%BA%8C%E5%88%86%E6%9F%A5%E6 ......
基于马尔可夫随机场的图像去噪算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览 原图： 加入噪声的图像： 滤波后的图像 迭代过程： 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 马尔可夫随机场（Markov Random Field，简称MRF）是一种用于图像处理的统计模型。它在图像去噪、分割和识别等方面有着广泛的应用。图像去噪是图像处 ......
绝对能看懂的kmp算法，超清晰多图，一步步详解！
Problem: 28. 找出字符串中第一个匹配项的下标 目录kmp算法，超清晰多图逐步图解！最长公共前后缀前缀后缀最长公共前后缀（的长度）next数组O(n^2) 求法O(n) 求法子串和主串匹配的过程注意 kmp算法，超清晰多图逐步图解！ kmp算法的核心在next数组，因此如果能够理解ne ......
（坚持每天写算法）算法复习与学习part1基础算法1-6——高精度加法
高精度加法，其实就是模拟我们普通算式的步骤，比如是267+58，首先个位相加，7 + 8 = 15 ， 1给到十位（也就是进位），留下5，然后算十位，同样的步骤直到算完。通过这个步骤我们直到了我们每次循环（个位到十位到百位……）都需要一个t来充当进位，使用数组来存储或者使用vector（容器），我这 ......
在算法比赛中的常用数学库函数
导言 在算法竞赛中，数学库函数是解决问题的重要工具之一。本文将介绍一些常用的数学库函数，并给出在实际比赛中的应用示例。 1. 绝对值函数 在C++中，我们有两种不同类型的绝对值函数：abs（整数）和 fabs（浮点数）。这两者的应用场景和返回值的类型有所不同，需要根据具体情况选择使用。 //abs( ......
【灌水】假如奥运会奖牌是元素周期表
第一名氢牌，由于奖牌是气态的，必须保持其温度在 259℃ 以下，因此赠送超低温超级大冰箱一台。 第二名氦牌，由于奖牌在标准大气压下不会被固化，奖牌将被放在抗低温容器中并放在 268℃ 以下，因此赠送超低温超级大冰箱一台。 第三名锂牌，由于奖牌很活泼，需要在真空环境下存储，因此赠送真空机一台。 第四名 ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （176）-- 算法导论13.3 5题
五、用go语言，考虑一棵用 RB-INSERT 插人 n 个结点而成的红黑树。证明：如果 n>1，则该树至少有一个红结点。 文心一言： 要证明这个问题，我们首先需要理解红黑树的性质。红黑树是一种自平衡二叉搜索树，它在插入和删除操作中维护一些属性，以保证搜索、插入和删除操作的时间复杂性为O(log n ......
01-HTML元素
HTML（ HyperText Markup language ）超文本标记语言，咱们熟知的网页就是用它编写的，HTML 的作用是定义网页的内容和结构。 1）HyperText 是指用超链接的方式组织网页，把网页联系起来2）Markup 是指用 `<标签>` 的方式赋予内容不同的功能和含义 1. H ......
安防视频监控平台智能边缘分析一体机：视频汇聚算法与区域入侵告警
随着科技的不断发展，安防监控系统已经从传统的模拟监控转向了数字监控，进而发展到了网络视频监控。在这个过程中，智能边缘分析一体机的出现，为安防视频监控带来了新的可能性。本文将详细介绍安防视频监控平台智能边缘分析一体机的视频汇聚算法以及如何通过该算法实现区域入侵告警。 首先，我们需要了解什么是智能边缘分 ......
node.js 安装与环境变量配置
一、安装node.js 官网：下载地址 历史版本：历史版本下载地址 下载完毕后，可以安装node，一路默认选项即可。这里我的安装路径是：D:\environment\nodejs。 建议不要安装在系统盘（如C：），建议安装的路径不要有中文。 二、设置nodejs prefix（全局）和cache（缓 ......
linux安装jdk 并配置环境变量
1、先到jdk官网中下载指定版本的jdk。 2、将JDK的压缩包上传至linux 3、通过命令解压JDK压缩包 # 先解压 tar -zxvf jdk-8u181-linux-x64.tar.gz -C /usr/local # 然后重命名，这个看自己 cd /usr/local mv ./jdk1 ......
.NET Core 6 类的私有静态变量关联异常
因为，在.NET Core 6（以及其他.NET版本）中，类的私有静态变量在类第一次被任何方式引用时被初始化。 所以， 1： 在Debug时，如果跟踪某个方法是查看类的私有静态变量被访问前，无法单步跟踪查看这些静态变量的赋值。 2： 如果静态变量的初始化涉及到复杂的计算或者可能抛出异常，那么这个初始 ......
GDB调试之变量查看与修改
一、查看函数参数 调试代码下载地址 使用命令"p 参数名称"可以查看指定参数的值，如果想一次性查看函数的所有参数，可以使用命令"info args"或者"i args"即可。 代码中有一个test_work函数，在这个函数处设置一个断点，然后查看此函数的参数信息： 二、查看变量的值 三、设置字符串的 ......
jdk jre 关键字 字面量 特殊字符 变量 进制
JDK（Java Development kit）：Java开发工具包 jvm：Java virtual machine Java虚拟机，Java真正运行的地方； 核心类库：Java提前定义好的； 开发工具：Javac编译工具，Java运行工具，jdb调试工具，jhat内存分析工具。 JRE（Jav ......
ssh 远程执行命令出现环境变量不能识别问题
比如像下边这样报错 grid@dwdb01:/home/grid$ ssh 10.25.2.224 '(/home/db/grid/base/BIGDATA_OGG/ogg21/ggsci)' /home/db/grid/base/BIGDATA_OGG/ogg21/ggsci: error whi ......
Top-N推荐算法 Top-N recommendation Algorithms
引言 推荐算法是计算机专业中的一种算法，通过一些计算，能够推测用户喜欢的东西，在互联网环境中应用比较广泛。Top-N算法在生活中非常常见，比如学术论文推荐论文、音乐软件推荐歌曲等。 今天看到一篇名叫"A Revisiting Study of Appropriate Offline Evaluati ......
Ai歌声转化算法任务初了解
2.13【A13】 智能计算 计算类 歌声转换算法 随着深度学习的发展, 近些年来音频算法在智能医疗、语音识别、语音合 成、声源定位等领域的应用非常火热,其效能和速度也不断得到精进。从过去的 云端服务, 逐步脱离并发展到PC端边缘运算, 到这几年再往移动端运算发展。 尽管硬件的运算能力越来越强大, ......
机器学习-决策树系列-贝叶斯算法-概率图模型-29
目录1. 复习条件概率2. 正式进入3. 生成式 与判别式 这个阶段的内容，采用概率论的思想，从样本里面学到知识（训练模型），并对新来的样本进行预测。 主要算法：贝叶斯分类算法、隐含马尔可夫模型、最大熵模型、条件随机场。 通过本阶段学习，掌握NLP自然语言处理的一些基本算法，本阶段的理解对于后续完成 ......
加密算法的比较
对称加密 非对称加密 des(64位补齐) aes（128位补齐） blowfish(64位补齐） rsa 单位(Byte) des_ecb des_cbc des_cfb aes_ecb aes_cbc aes_cfb blowfish_cbc blowfish_cfb rsa 密文长度（50) ......
css中什么是伪类和伪元素
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
【算法】【线性表】【链表】分隔链表
1 题目 给你一个链表的头节点 head 和一个特定值 x ，请你对链表进行分隔，使得所有 小于 x 的节点都出现在 大于或等于 x 的节点之前。 你应当 保留 两个分区中每个节点的初始相对位置。 示例 1： 输入：head = [1,4,3,2,5,2], x = 3 输出：[1,2,2,4,3, ......