解释器 底层 源码 深度
Netty04-优化与源码
四. 优化与源码 1. 优化 1.1 扩展序列化算法 序列化，反序列化主要用在消息正文的转换上 序列化时，需要将 Java 对象变为要传输的数据（可以是 byte[]，或 json 等，最终都需要变成 byte[]） 反序列化时，需要将传入的正文数据还原成 Java 对象，便于处理 目前的代码仅支持 ......
智能AI问答系统ChatGPT网站系统源码(附系统部署教程)
chatGPT GPT4.0，Midjourney绘画，相信对大家应该不感到陌生吧？简单来说，GPT-4技术比之前的GPT-3.5相对来说更加智能，会根据用户的要求生成多种内容甚至也可以和用户进行创作交流。 然而，GPT-4对普通用户来说都是需要额外付费才可以使用。所以今天小编就整理一个真正免费的A ......
OpenGL的深度缓冲
如果我们想要在三维空间里画两个正方形：一个红色的，一个绿色的，而且从人眼的观察角度看，绿色正方形在红色正方形的后面。最后看上去应该是这样的： 要点在于，从观察者的角度看，绿色正方形在红色正方形的后面，因此绿色正方形的一部分被红色正方形遮挡。 然而，在启用深度测试前，正方形的相对位置完全取决于绘制这两 ......
力扣104-二叉树的最大深度
该题难度为【简单】 1. 大致思考了一下，就开始写递归代码，提交一遍就过了。经过前面的练习，遥远的递归记忆慢慢恢复，写出来了，但不是那么真切。 2. 看了一遍官方题解，原来刚才写的是深度优先遍历。 3. 另一种解法是广度优先遍历，看一下题解唤醒大脑储存的知识，把代码实现一遍。不写不知道，写着写着就卡 ......
拆解全景，解锁未来——深度分析大模型六大领域及五大应用解决方案
在本篇文章中，将带您首先通过解读 LLM 的全景图，深入探讨了 LLM 的六个关键领域，随后提出五种主要方案以解决企业在这一技术领域面临的挑战。从商业模型到开源模型、微调、自定义构建，再到与 AI 提供商的合作，本文将引领您深入了解 LLM 的技术脉络，为探索和应用这一技术提供一些思考与指导。 ......
104. 二叉树的最大深度
1.题目介绍 给定一个二叉树 \(root\) ，返回其最大深度。 二叉树的 最大深度 是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 示例 1： 输入：root = [3,9,20,null,null,15,7] 输出：3 示例 2： 输入：root = [1,null,2] 输出：2 提示： ......
Burnside解释
burnside引理 |X/G|= 1/|G| * ∑ |X^g| （不会打mkd） 有一个A集合，一个B集合，X集合为所有A到B的映射（就是对于A的每个元素选择一个B集合的元素，比如给“正方体的面选颜色”，面是A集合，颜色是B集合，所有方案为集合X） G为A的置换群，包含若干对A的元素的置换操作 ......
CPU 受限率(CPU throttling rate)解释和计算方式
什么是CPU受限率 CPU受限率用于衡量在特定时间段内，CPU 被限制运行的程度（即毛刺）。0%表示CPU没有受到限制，100%表示容器的CPU使用率持续达到100%。 CPU受限率相关指标 CPU 受限率可以通过计算在给定时间段内，CPU 被限制的时间与总时间的比值来获得。例如，如果在 100 毫 ......
深入了解RPM包管理与Nginx源码包管理
在Linux系统中，RPM（Red Hat Package Manager）是一种流行的软件包管理工具，用于安装、查询和卸载软件包。同时，在编译和安装Nginx等软件时，源码包管理也是一个重要的方面。本文将详细介绍RPM包管理的基本操作以及Nginx源码包管理的方法。 RPM包管理 1. 安装RPM ......
12.12邻接表存储实现图的深度优先遍历（c++）
今天学习了数据结构中的邻接表存储实现图的深度优先遍历，其中让我受益匪浅，以下是我的解题思路。 编写程序，实现由邻接表存储实现无向图的深度优先搜索遍历的功能。顶点为字符型。 输入格式: 第一行输入顶点个数及边的个数，第二行依次输入各顶点，第三行开始依次输入边的两个顶点，用空格分开。最后输入深度优先遍历 ......
drf实战和源码剖析----学习笔记1
学自:bilibili武沛齐老师. 武老师讲课:清晰,连贯,实用,透彻,真乃名师! # 1. 什么是前后端分离 - 不分离,主要用于后台系统(CRUD)和用户量上的情况,开发起来代价小- 分离,面向用户，大量，几十万- 根据实际情况 # 2. 什么是drf?作用是什么? # 3. 必备工具:post ......
获取小程序源码
1.准备工作： (1) node.js (安装nodejs: https://nodejs.org/en/) (2) 反编译脚本（下载地址）：https://github.com/xuedingmiaojun/wxappUnpacker (3) 下载夜神模拟器 => 模拟器中下载：微信、QQ、RE管 ......
详细解释云平台的可扩展性和灵活性
本文分享自天翼云开发者社区《详细解释云平台的可扩展性和灵活性》，作者：3****m 一、云平台的可扩展性 云平台的可扩展性指的是平台能够根据用户需求的变化，动态地扩展或缩减计算、存储和网络等资源的能力。这种能力可以帮助用户应对业务高峰和低谷，避免因资源不足或浪费而导致的性能瓶颈或成本过高。 云平台的 ......
聊天记录年度报告一览无余：轻松多格式导出永久保存，深度智能分析
聊天记录年度报告一览无余：轻松多格式导出永久保存，深度智能分析 1.功能简介效果展示 一个用于提取微信聊天记录的工具，支持将聊天记录导出成HTML、Word、CSV文档，以实现永久保存。此外，该工具还具有对聊天记录进行分析的功能，可以生成年度聊天报告，帮助用户更好地了解和回顾与他人的沟通。是一款强大 ......
因为贱-所以生活艰难！说出真相，底层更绝望
以下摘自大鹏金翅明王10年的天涯帖子——《因为贱-所以生活艰难！说出真相，底层更绝望》 生活的本质，就是丛林法则，适者生存。 原作者：大鹏金翅明王 原文完整pdf（可能很快会被和谐，及时保存）：https://pan.quark.cn/s/7f8fe6532e85 分享一下其中一些精彩语句，让你对这 ......
33. 干货系列从零用Rust编写正反向代理，关于HTTP客户端代理的源码实现
http代理中关于客户端是如何实现http代理的相关源码实现，详细说明了http/https/socks5代理的原理，及源码实现 ......
【名词解释】行业内的一些名词代码含义
1 含义 在我们这行，从上学的时候到现在，一路上发现有好多的名词，有技术上的，有设计上的，有业务上的，这里就来记录下平时一些看到的。 MTBF：（Mean Time Between Failure，平均可用时长）系统正常、稳定运行的平均时长 MTTR：（Mean Time To Repair，平均修 ......
NS-3源码学习（六）eMLSR
简介 enhanced Multi Link Single Radio (eMLSR) 是MLO 的模式之一。WiFi AP 與使用者同時 使用多根天線建立連線，並從中選擇一條最適合之天線進行資料傳輸，當連線遭遇干擾時便立即切換至另一條天線以躲避干擾。透過此種傳輸模式WiFi AP與使用者能即時對環 ......
深度学习面试常用代码：MHA/MQA/GQA/LN/BN/位置编码代码
深度学习常用代码 参考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/650575426 1. MHA(MultiHeadAttention)代码实现 # 1. MHA实现 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.funct ......
isRef()、unRef()、toRef()、toRefs()深度解析，为啥解构会失去响应式？
前言 isRef()、unRef()、toRef()、toRefs()这几个函数他们各自都有什么功能，在什么场景下应用以及有哪些细节是我们没有注意到的，我们一起来看一下，为了方便大家理解和对照，这里以官方文档说明 + 解析的方式讲解。 isRef() 检查某个值是否为 ref。 类型 ts func ......
对virsh dumpxml 文件的解释
<name>Centos</name> <uuid>dc502a07-6a66-0472-45b2-0afc2b7a8237</uuid> <memory unit='KiB'>16580608</memory> <currentMemory unit='KiB'>16580608</current ......
6.二叉树的最小深度
111. 二叉树的最小深度 1、概要 给定一个二叉树，找出其最小深度。 最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。 说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。 二叉树节点的深度：指从根节点到该节点的最长简单路径边的条数或者节点数（取决于深度从0开始还是从1开始） 二叉树节点的高度：指从该节 ......
5.二叉树的最大深度
104. 二叉树的最大深度 1、概要 给定一个二叉树 root ，返回其最大深度。 二叉树的 最大深度 是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。 可以使用前序求深度，也可以使用后序求高度。 二叉树节点的深度：指从根节点到该节点的最长简单路径边的条数或者 ......
GCC源码编译安装升级
gcc官网：https://gcc.gnu.org/ 1.安装系统默认gcc（有则忽略） yum install -y gcc gcc-c++ make 2.下载高版本gcc源码包 下载地址：https://ftp.gnu.org/gnu/gcc/ wget https://ftp.g ......
Nacos 配置中心源码
客户端 入口 在引入配置中心 maven 依赖的 jar 文件中找到 spring-cloud-starter-alibaba-nacos-config-2.2.5.RELEASE.jar!/META-INF/spring.factories，在该配置文件找到 NacosConfigBootstra ......
关于开源项目QGIS源码的分析
QGIS地址： https://github.com/qgis/QGIS#1-flexible-and-powerful-spatial-data-management QGIS是一个开源的地理信息系统(GIS)软件项目。 采用的技术栈 QGIS的主要技术栈涵盖了多个领域,包括图形用户界面，地理信息 ......
Netty源码学习8——从ThreadLocal到FastThreadLocal(如何让FastThreadLocal内存泄漏doge)
系列文章目录和关于我 一丶引入 在前面的netty源码学习中经常看到FastThreadLocal的身影，这一篇我们将从ThreadLocal说起，来学习FastThreadLocal的设计（《ThreadLocal源码学习笔记》） 二丶从ThreadLocal说起 ThreadLocal是JDK中 ......
综述：基于深度学习的植物表型图像识别技术
目录摘要传统PPIR技术基于深度学习的PPIR技术1.卷积神经网络（Convolutional neural network, CNN）2. 深度置信网络（Deep belief network, DBN）3.循环神经网络（Recurrent neural network, RNN）4. 堆叠自编码 ......
深度学习在植物表型研究中的应用现状与展望
目录 介绍一篇浙江大学发表的一篇深度学习在植物表型组研究的综述： 岑海燕，朱月明，孙大伟，等. 深度学习在植物表型研究中的应用现状与展望[J]. 农业工程学报，2020，36(9)：1-16. 本文首先概述了植物表型与深度学习方法的背景；随后从植物识别与分类、胁迫分析、产量预测、面向精准育种和精准管 ......
顶层const 和 底层const
在C++中，const关键字可以用于创建常量，这意味着一旦定义，其值就不能改变。const可以修饰变量、指针、引用等，根据const修饰的对象不同，我们将其分为顶层const和底层const。 顶层const：当const修饰的是对象本身，即对象本身不可被修改，我们称之为顶层const。例如，对于c ......