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RSS订阅原创 数据结构与算法| 第二章：线性表
本文系统梳理线性表的定义与基本操作，涵盖顺序表（静态/动态分配）、单链表、双链表、循环链表及静态链表的核心概念与C/C++实现。重点分析顺序表的插入、删除操作的时间复杂度（均值O(n)），强调随机访问优势与扩容不便的矛盾。结合统考真题，强化对位序、数组下标差异、引用传递等关键点的理解，为数据结构学习提供清晰框架与实践指导。
2026-09-27 21:26:21
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原创 小项目开发sop流程
本文以贪吃蛇游戏为例，系统梳理了个人项目从0到1的完整开发流程：立项明确目标、可行性分析评估技术实现性、需求分析梳理功能模块、绘制流程图与原型图、最终搭建清晰的分层架构（视图层+业务层）。全程强调“先规划后编码”，帮助开发者摆脱“无从下手”的困境，实现项目有条不紊推进，适用于课程设计、大作业或自学实践。
2026-09-27 21:25:37
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原创 C++ 基础知识系统总结｜从零开始学习 C++
本文为C++系统学习笔记，涵盖语言特点、开发工具技巧及核心语法内容。从兼容C、面向对象、多范式等特性出发，介绍数据类型、运算符、流程控制、函数、指针、结构体、预处理与位运算等知识点，辅以示例与注意事项，适合初学者夯实基础，为后续数据结构与算法学习做好准备。
2026-09-19 14:15:32
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原创 数据结构与算法|第一章绪论
数据结构研究如何用程序信息化现实问题，并高效处理信息创造价值。核心包括数据、数据元素与数据项的定义，以及数据结构的三要素：逻辑结构（抽象关系）、存储结构（物理实现）和数据运算。逻辑结构独立于存储方式，同一逻辑结构可有多种存储实现。通过抽象数据类型（ADT）封装数据与操作，提升代码复用性与可维护性。
2026-09-19 14:00:38
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原创 transformer | 《Attention Is All You Need》论文超详细解读（翻译＋精读+个人理解））
本文提出了一种全新的神经网络架构——Transformer，该模型完全基于注意力机制，摒弃了传统的循环和卷积结构。在机器翻译任务上的实验表明，Transformer不仅取得了更高的翻译质量（英语-德语任务提升2 BLEU，英语-法语任务达到41.8 BLEU），还具有更强的并行计算能力和更高效的训练效率（8块GPU训练3.5天）。此外，该模型在英语句法分析任务中也展现出良好的泛化性能。这项工作的核心创新在于将注意力机制从辅助模块提升为核心架构，通过直接建模序列元素间的全局依赖关系，克服了传统序列模型在并行化
2026-06-29 13:53:06
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原创 数据结构｜C++线性表 基础到进阶 完整核心代码实现
本文介绍了C++中指针和结构体的基本概念及其在线性表顺序存储结构中的应用。主要内容包括： 指针基础：定义、解引用、内存占用、空指针与野指针、const修饰指针、指针与数组/函数的配合使用。 结构体：定义方式、结构体数组、结构体指针（->操作符）、嵌套结构体。 线性表顺序存储：通过结构体实现顺序表，包含数据元素数组和表长属性，支持直接访问相邻元素。顺序表的特点是地址连续、元素依次存放、类型相同，可通过下标快速定位。 这些知识为理解线性表的顺序存储实现奠定了基础。
2026-06-28 23:04:46
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原创 Transformer | 从 Encoder 到 Decoder 的原理与代码实现
Transformer编码器通过自注意力机制生成上下文相关的特征表示序列。其核心是多头注意力机制，其中每个输出向量由所有输入向量加权得到（权重通过Q、K、V计算）。编码器包含位置编码、多头注意力和前馈网络，通过残差连接和层归一化处理。例如"我喜欢这篇博客"的编码结果中，每个词向量都融合了全局信息（如h1知道"我"喜欢什么）。这种机制使模型能动态关注不同位置的关联信息，实现更精准的语义理解。
2026-06-28 15:20:59
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原创 Python 小筑：零基础学透核心语法
Python是一种高级、解释型、面向对象的编程语言，由荷兰程序员于1991年首次发布。它的设计哲学强调代码可读性和简洁的语法（尤其是使用空格缩进来划分代码块），让开发者能够用更少的代码表达更丰富的想法。正式开始python学习前先来了解一下代码规范拼写错误：在显示框会出现NameError提示错误样例num = 1print(nm)误用input和split❌️样例错误原因：不知道 int只能转化单个字符返回的是一个列表# 正确写法。
2026-04-01 22:34:18
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原创 Web 前端基础：HTML 核心语法和常用标签
<dt>列表标题</dt><dd>列表描述 / 详情</dd></dl>实践样例<head></head><body><dl>!!!</dd>!</dd>
2026-03-25 18:42:06
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空空如也
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