sss

最新推荐文章于 2025-08-14 18:10:12 发布
最新推荐文章于 2025-08-14 18:10:12 发布
阅读量529 收藏
点赞数
文章标签： hashmap 算法 数据结构 多线程 编程 java
本文详细介绍了Java程序员必须掌握的核心技术，包括String类、集合类、反射机制、多线程、Socket与NIO等内容，并深入探讨了二叉树、堆、排序算法等重要的数据结构知识。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

java你必须具备的知识吧！
  1.java的String类、StringBuffer、StringBuilder这三个的用法以及区别！
  2.java的集合类，像ArrayList，HashMap等等！
  3.java的反射机制很重要
  4.java的多线程机制很重要。
  5.java的socket和nio
  6.java的新功能，比如并发包，不定长参数等
  7.jvm的参数调优
 数据结构基础：
  1.二叉树
  2.堆
  3.排序（快排和归并，可以看看java内部的排序算法源码学习）
  4.hash算法
  5.bitmap
  6.海量数据的处理（比如海量数据的排序、找中位数、排重等)
  7.常见的动态规划的题目要会写代码
  8.trie树很重要。
推荐书籍：
  1.java编程思想
  2.编程之美（据说好多算法题出自这里）
  3.面试宝典

台湾鑫创SSS1700低成本替代Cmedia CM6533 24bit 96KHZ US B音频编解码芯片-SSS1700替代C
08-09
SSS1700B1是一款由台湾鑫创公司设计的USB音频编解码芯片，旨在作为Cmedia CM6533的低成本替代方案。该芯片支持24位音频采样和96kHz的采样率，适用于高质量的音频处理应用。在本文中，我们将深入探讨SSS1700B1的主要...
SSS1630升级版SSS1700规格书（2021新版）.pdf
03-09
根据给定文件的信息，我们可以提炼出关于SSS1700这款USB音频芯片的重要知识点。 ### 一、SSS1700概述 SSS1700是固态系统有限公司（简称3S）推出的一款高度集成的单芯片USB音频控制器，主要应用于耳机设备。相较...
SSS1700
QQ1540182856的博客
03-09 1307
SSS1629/SSS1630升级芯片SSS1700,鑫创科技SSS1700单颗芯片支持USB音频输入，耳机输出，支持美标/国标自动切换， 带线控功能，相对之前的SSS1530+MCU节省了很多的成本，而且板子更为简洁，设计简单。 SSS1700demo演示版图片如下： SSS1700的参数特性： 符合USB规范v2.0全速运行 符合USB音频设备类规范v1.0 支持44.1KHz/48KHz/96KHz、16位/24位采样率（EEPROM选件） 嵌入式数字混音器，开机后默认混音器静音（操作
PSS与SSS
热门推荐
安
11-14 2万+
原文：https://blog.youkuaiyun.com/m_052148/article/details/51273636  什么是物理小区ID(PCI) 在LTE里，物理层是通过物理小区ID（Physical Cell Identities，PCI）来区分不同的小区的。物理小区ID总共有504个，它们被分成168个不同的组（记为N(1)_ID，范围是0-167），每个组又包括3个不同的组内标识（记...
daz3d + PBRSkin (MDL)+ SSS
子燕若水的博客
06-06 1107
PBR是（基于物理的渲染）的缩写。这是一种着色和渲染方法，旨在更准确地模拟真实世界中光线与物体表面互动的方式。与传统的“取巧”式着色器不同，PBR 遵循物理光学原理，通过一系列标准化的参数（如基础色、金属度、粗糙度）来定义材质，从而在各种光照条件下都能呈现出一致且可信的效果。对于皮肤来说，PBR 意味着着色器会尝试模拟光线如何进入皮肤、在皮下散射（Subsurface Scattering）、然后再次射出，从而产生柔和、有深度的逼真质感，而不是像塑料一样坚硬的表面。MDL是。
SSS6690/SK6211 U盘量产工具详解
weixin_35750747的博客
08-26 1278
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：U盘量产工具是提升U盘性能、修复故障和定制功能的重要工具。本文详细介绍了SK6281_20071019，一款针对SSS6690和SK6211主控芯片的U盘量产工具。该工具可实现初始化、格式化、性能优化、坏块修复、容量调整、安全擦除和制作启动盘等功能，帮助用户深度管理和优化U盘。 1. U盘量产工具简介 U盘量产工具是一种用...
U盘量产工具与SSS6691芯片的深入解析与应用
weixin_30481539的博客
09-15 2200
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：本文详细探讨了U盘量产工具“TC58NC6686-MP_Ver2159”和主控芯片“SSS6691”的工作原理及其应用。TC58NC6686-MP_Ver2159版本工具通过量产操作，如格式化、分区、固件写入等，提升U盘性能与稳定性。而SSS6691芯片作为U盘的核心，通过其高效的处理能力、优秀的兼容性和智能电源管理，确保U盘在高速读...
[默认管线]sss角色渲染shader
人生无处不修行
08-01 1978
【代码】[默认管线]sss角色渲染shader。
SSS
andywang1017的专栏
03-23 265
【学习】快速次表面散射（SSS）的原理与实现
coldbluer的博客
04-25 5358
一直以来都对次表面散射(Subsurface Scattering,简写为SSS)的具体实现非常感兴趣。所幸最近有时间，研究了一下网上的视频和文章，这里简单作一下记录。
SSS_MP_Utility_v2173.rar_22sss_SSS558_sss63_sss699_wwwsss558
09-23
《SSS_MP_Utility_v2173：VHDL编程中的钢琴功能工具》 在电子设计自动化领域，VHDL（Very High Speed Integrated Circuit Hardware Description Language）是一种强大的硬件描述语言，用于描述数字系统的结构和行为...
pss-sss_sss_PSS同步LTE_PSS,sss_pss_PSS,sss信号同步
09-11
在LTE（长期演进）通信系统中，主同步信号（PSS）和辅同步信号（SSS）是网络与终端设备进行同步的关键组成部分。本文将深入解析这些信号的产生过程，以及如何通过MATLAB实现这一过程。 首先，PSS和SSS的作用在于...
SSS_MP_Utility_v2162_industrial7x9_22sss_www_sss2_hy6691com_
10-01
标题中的"SSS_MP_Utility_v2162"很可能是指一个名为"SSS MP Utility"的软件的版本号，其中"v2162"表明这是第2162版。这个工具可能是专为特定的工业设备或系统设计的，因为后续的"industrial7x9"标签暗示了它可能与7...
算法第四十三天：动态规划第四十三天part10（第九章）
m0_71209549的博客
08-13 372
可通过滚动数组优化到 O(min⁡(m,n))O(\min(m, n))O(min(m,n))。第一行、第一列全部为 0（额外加一行一列的 0，避免越界）。mmm 和 nnn 分别为两个数组的长度。结尾的最长公共子数组的长度。保存遍历过程中遇到的最大。2.最长连续递增序列。
算法应用上新！自适应更新策略差分进化算法求解球形多飞行器路径规划问题，附完整MATLAB代码
群智能算法开发
08-14 877
文章解决了球形多飞行器路径规划问题（SMAPPP），该问题旨在模拟未来探索地外行星或导弹轨迹的航天器路径规划研究。差分进化（DE）算法是一种经典的元启发式算法，应用于SMAPPP时不会产生令人满意的结果。受DE全局和局部搜索能力不平衡的约束，本文提出了一种自适应更新策略差分进化算法（SaUSDE），以增强其求解全局优化问题的性能。SaUSDE算法融合了四种截然不同的DE变体策略。在这些策略中，算法自适应且频繁地针对不同问题选择更合适的策略，从而有效地平衡全局和局部搜索能力。
插入排序专栏
2202_75362996的博客
08-14 852
本文详细解析了插入排序算法，包括其工作原理、Java实现和时间复杂度分析。插入排序通过将数组分为已排序和未排序区间，逐步将元素插入到正确位置，平均和最坏时间复杂度均为O(n²)，最好情况为O(n)。文章分析了不同情况下的性能表现，指出其适用于小规模或基本有序数据，并讨论了优化思路（如减少交换次数和使用二分查找）。作为稳定且空间复杂度O(1)的原地排序算法，插入排序在特定场景下效率较高，也可作为复杂算法的子过程。
十一，算法-快速排序
最新发布
hai_qin的博客
08-14 1026
本文介绍了快速排序算法及其应用。快速排序是一种基于分区和递归的高效排序算法，其核心思想是通过选取基准值将数组分成两个子数组，然后递归排序。文章详细说明了分区过程的操作步骤和代码实现，并分析了其O(NlogN)的平均时间复杂度。此外还介绍了快速选择算法，该算法通过部分使用快速排序思想，能以接近线性时间复杂度O(N)解决选择特定顺序元素的问题。快速排序和快速选择虽然实现较复杂，但在效率上优于其他基础排序算法。
自由学习记录（82）
red_redemption的博客
08-13 944
文章摘要： 本文详细介绍了Bitonic排序算法的实现，包括其递归分治结构、位元合并操作以及数组补齐处理。算法通过将输入数组补全为2的幂次长度，执行递归排序和合并操作，最后裁切结果。文章还探讨了GPU动画烘焙技术，将骨骼动画预计算为顶点序列缓冲区，实现实例化共享动画数据。同时介绍了力场影响器系统，通过ComputeBuffer传递位置/力参数来操控群体行为，并提供了性能优化建议，如内存对齐、缓冲区管理和渲染时序控制。在渲染管线部分，对比了VFX Graph与传统粒子系统的差异，阐述了URP中自定义渲染通道的
pss sss
05-15
<think>好的，用户的问题是“pss sss”，看起来像是输入错误或者拼写错误。需要先确定正确的关键词是什么。可能的正确术语可能是“PSS”和“SSS”，这两个缩写在不同领域有不同的含义。 首先，考虑PSS和SSS的可能含义。PSS可能代表“Power Spectral Density”（功率谱密度）或者“Packet Switching Service”（分组交换服务），而SSS可能是“Self-Similarity Spectrum”（自相似谱）或者“System Security Service”（系统安全服务）。此外，在通信领域，SSS可能指“Secondary Synchronization Signal”（辅同步信号），而PSS是“Primary Synchronization Signal”（主同步信号），这在5G NR中很重要。 接下来，进行网络搜索以验证这些可能性。搜索结果显示，在5G NR（新无线电）中，PSS和SSS是同步信号，用于帮助用户设备（UE）进行时间和频率同步，并识别物理层小区ID。PSS提供主同步，SSS提供辅同步，两者共同确定小区的物理层ID组。 此外，PSS和SSS在信号处理中也可能涉及，比如在功率谱分析或自相似性分析中。例如，PSS可能指功率谱密度（Power Spectral Density, PSD），而SSS可能指自相似谱分析（Self-Similarity Spectrum Analysis），用于分析网络流量等时间序列数据的自相似特性。 根据这些信息，需要整合出清晰的解释，涵盖这两个术语在不同领域的常见含义，并说明最可能的上下文，如5G通信或信号处理。确保回答结构符合用户的要求，分点说明，避免步骤词汇，正确引用搜索到的内容，并在最后生成相关问题。</think>根据搜索分析，"pss sss" 可能涉及不同领域的术语组合。以下是两种常见场景的解释： **1. 5G NR 中的同步信号** 在5G新空口（NR）技术中： - **PSS**（Primary Synchronization Signal）用于提供时频同步和物理层小区ID组的一部分信息，序列长度127，频域位置由子载波间隔决定。 - **SSS**（Secondary Synchronization Signal）与PSS配合确定完整的物理层小区ID，其序列基于Gold序列生成，满足 $s(n) = 1 - 2 \cdot x(n)$ 的映射规则。 两者共同构成同步信号块（SSB），通过公式 $$k = \bar{k} + 12m + 4$$ 确定频域位置，其中 $\bar{k}$ 为同步栅格定义的偏移量。 **2. 信号处理领域** 在信号分析中： - **PSS** 可能指功率谱密度（Power Spectral Density），用于描述信号功率在频域的分布，计算公式为 $$S_x(f) = \lim_{T \to \infty} \frac{1}{T} |X_T(f)|^2$$ - **SSS** 可能表示自相似谱分析（Self-Similarity Spectrum），通过Hurst指数 $H$ 衡量时间序列的长相关性，当 $0.5 < H < 1$ 时表明自相似性。 ```python # 示例：计算5G PSS序列 import numpy as np def generate_pss(n_id): x = np.zeros(127) x[0] = 1 for i in range(1,127): x[i] = (x[i-3] + x[i-7]) % 2 return 1 - 2*x ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值