25.6.17学习总结 本文摘要： 最长有效括号：通过栈结构记录括号位置，匹配成功则标记有效位置，最后统计最长连续有效长度。时间复杂度O(n)，空间复杂度O(n)。 字符串转换整数(atoi)：跳过前导空格，处理正负号，用长整型暂存结果并检查溢出，最终返回转换后的整数。重点处理边界条件和溢出问题。 最长回文子串：采用中心扩展法，分别处理奇数/偶数长度回文情况，记录最大长度和中心位置。时间复杂度O(n²)，空间复杂度O(1)。 三个算法均使用指针遍历字符串，通过不同策略解决特定问题，体现了字符串处理的典型方法。

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FPGA基础 -- Verilog语言要素之向量线网与标量线网 摘要：Verilog中的线网分为标量线网（1-bit）和向量线网（N-bit）。标量线网适用于时钟、复位等控制信号，而向量线网用于数据/地址总线等场景。向量线网支持位访问、切片与拼接操作，定义时应统一采用[MSB:LSB]格式。模块端口可声明为向量线网以实现多bit连接，但不能在always块中赋值。设计建议包括统一位宽标注、避免低到高位序以及区分wire/reg类型的使用场景。两者在驱动方式、位宽和应用上存在显著差异。（149字）

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10：00开始面试，10：06就出来了，问的问题有点变态。。。 【摘要】本文分享了一位测试工程师的求职经历，从被迫降薪到面试受挫，揭示了软件测试岗位的常见面试考点。文章系统整理了涵盖16个技术栈的测试知识体系，包括测试理论、Linux、MySQL、Web/API/App测试、Python编程、性能测试等核心内容，并提供了具体面试题示例（如HTTP转HTTPS测试方案、Linux命令操作、MySQL优化等）。最后提到一份近200页的面试宝典，旨在帮助求职者高效备战测试岗面试，提升通过率。全文聚焦测试工程师必备技能与高频考点，具有实用参考价值。

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dll 源码/反编译——东方仙盟——仙盟创梦IDE 从合法合规角度看，DLL（动态链接库）反编译在检测后门与病毒方面具有重要意义。在安全领域，许多恶意软件会将恶意代码隐藏于 DLL 文件中，借助系统对 DLL 的调用机制来执行恶意行为。通过对可疑 DLL 进行反编译，安全研究人员能够深入分析其内部代码逻辑。这就好比是揭开恶意程序的 “伪装”，精准定位那些可能存在的后门程序代码段，判断其是否存在未经授权的远程控制指令、数据窃取功能等。对于企业和系统运维人员而言，在确保合法合规操作下，反编译关键 DLL 有助于排查自身软件系统中是否存在潜在威胁。

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Kafka 向 TDengine 写入数据 Kafka Connect 是的一个组件，用于使其它系统，比如数据库、云服务、文件系统等能方便地连接到 Kafka。数据既可以通过 Kafka Connect 从其它系统流向 Kafka, 也可以通过 Kafka Connect 从 Kafka 流向其它系统。从其它系统读数据的插件称为 Source Connector, 写数据到其它系统的插件称为 Sink Connector。

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（三十一）深度解析领域特定语言（DSL）第六章——语法分析：递归下降语法分析器（Recursive-Descent Parser） 本文介绍了自顶向下语法分析器的两种主要类型：递归下降分析器和LL(k)分析器。递归下降分析器直观易实现但效率较低，LL(k)分析器更强大但算法复杂。重点讨论了LL(1)递归下降分析器的特点：从左到右扫描输入、最左推导、预读1个符号确定规则。通过二进制字符串分析器的代码示例，展示了如何将文法规则映射为递归函数实现。文章指出递归下降分析器适合简单DSL开发，但调试复杂文法时可能存在困难，建议通过调试信息辅助开发。最后强调应根据项目需求在递归下降与生成器方案间权衡选择。

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3分钟搭建LarkXR实时云渲染PaaS平台，实现各类3D/XR应用的一键推流 LarkXR适用于3D/XR开发者、设计师、终端用户等创新用户，可以在零硬件负担下，轻松实现超高清低时延的3D交互体验，覆盖行业包括虚拟仿真、数字孪生、展览展示、元宇宙、设计协作等，只需要一台普通设备即可触达云端算力的巅峰，畅游3D虚拟世界。3分钟搭建单机版LarkXR平台，将从3D/XR开发者首次部署的角度，详细拆解如何在本地部署一套实时云渲染PaaS平台产品：LarkXR单机版程序，实现各类3D/XR应用的一键推流。

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[一文解读]Vue和React等框架项目原生JS开发解决了什么问题？为什么要用框架？又带来了什么问题？以及先主流无蓄力DOM开发模式 React/Vue等前端框架相比原生JavaScript的核心优势在于开发效率提升、数据驱动架构和组件化复用。通过声明式编程、虚拟DOM和响应式系统，解决了原生JS手动DOM操作、状态同步困难和代码组织混乱等问题。🔍 关键点：1️⃣ 开发效率：框架自动化DOM更新，减少冗余代码；2️⃣ 数据管理：Vue响应式 vs React单向流，适应不同场景；3️⃣ 性能优化：虚拟DOM实现高效渲染，尤其适合动态应用；4️⃣ 生态扩展：路由、状态管理等工具链标准化，降低技术碎片化

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基于Python实现自然语言处理（主题层次的情感分类） 该项目作业的具体任务是来自于 BDCI2018-汽车行业用户观点主题及情感识别的题目。数据是网络中公开的用户对汽车相关内容的评价文本。此任务是对每条文本内容（即用户评论）进行分析，确定该条评论中讨论的主题以及每个主题的情感信息，以此获知用户对所讨论主题的偏好。其中主题一共分为 10 类：动力、价格、内饰、配置、安全性、外观、操控、油耗、空间、舒适性。情感分为 3 类：中立、正向、负向，分别用数字 0、1、-1 表示。

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32单片机的FSMC控制器,内存扩展 FSMC（灵活的静态存储器控制器）是用于管理外部静态存储器（SRAM、NOR Flash等）的接口模块，通过AHB总线实现高速数据传输。它支持多种存储器类型和工作模式，包括NOR/PSRAM控制器、NAND闪存控制器等，并可根据时序要求配置不同模式。FSMC将外部存储器划分为4个存储块，每个块有固定地址范围。实际应用中，通过配置相关寄存器（如使能存储块、设置数据总线宽度等）和引脚初始化实现与外部存储器的通信。案例展示了如何通过FSMC扩展外部SRAM（IS62WV51216），包括硬件连接、时序配置和寄存器

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API 管理系统实践指南：监控、安全、性能全覆盖 从本质上看，API 是一段让不同系统之间“说话”的软件代码。其实你可以把它想象成不同软件之间的“翻译官”——它让你的应用知道怎么去问数据库拿数据，也让云端系统知道你想生成一张怎样的图。你可以通过 API 把一个绘画模型连接到一个 Web 应用，也可以用它将用户请求转发到后端服务。随着 API 数量的剧增，如何进行安全、稳定、可控的管理，就成为开发流程中不可忽视的一环。这正是API管理系统登场的场景——它是一套工具和流程，覆盖 API 的整个生命周期，包括设计、开发、测试、发布、保护、监控和创收。

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PDM网络图上的ES、EF、LS、LF是干嘛的怎么计算下一个节点的数值 摘要： PDM网络图通过计算ES（最早开始）、EF（最早完成）、LS（最晚开始）、LF（最晚完成）四大时间参数管理项目进度。正向推导ES/EF确定最短工期（如案例总工期17天），反向计算LS/LF识别关键路径（TF=0的活动链，如A→B→E→F）。非关键活动（如C、D）的浮动时间（TF=4天）可用于资源优化。进度压缩需优先处理关键路径。需求管理与PDM网络图互补，前者定义活动，后者分析时间逻辑。（148字）

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Gartner《Decision Point for Selecting the Right APIMediation Technology》学习心得 主要聚焦于 API 中介技术的选择框架，旨在帮助应用与集成架构师在多样化的企业级 API 网关、轻量级网关、入口网关以及服务网格中挑选出合适的解决方案，以应对多粒度服务和 API 的需求。文章阐述了 API 中介技术的多样化现状及发展趋势，强调了 API 管理、网关与服务网格在满足无服务器架构和容器系统需求过程中出现的功能重叠与互补，并指出了企业在购买 APIM 产品时存在的过度购买或购买不足的问题。同时，介绍了决策工具的使用方法，该工具通过一系列问题引导用户根据服务运行环境、API 范围等关键因素选择恰当

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vue 工具函数 useInfiniteScroll实现数据懒加载 vue 工具函数 useInfiniteScroll实现数据懒加载

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用Python写一个可视化大屏 1. Pyecharts：一个基于Echarts的Python可视化库，它提供了丰富的图表类型，如柱状图、折线图、饼图、地图等，并且支持将多个图表组合成一个完整的大屏。通过简单的几行代码，就能生成漂亮且交互性强的图表。你可以根据实际需求，进一步优化和扩展这个大屏，例如添加更多的图表类型、实现数据的实时更新、优化页面布局等，让你的数据可视化之旅更加精彩。2. Flask：这是一个轻量级的Web应用框架，我们可以使用它来搭建一个简单的Web服务器，将我们创建的可视化大屏展示在网页上，方便在各种设备上查看。

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有趣的git 总算把这些基础的东西，写完了后面应该会写一些git flow三种流，以及CI/CD，以及一些git小技巧。题外话，今年面试确实有点难约，可能大伙需要再等个1个月看看，学习学习准备准备，不会有人觉得讲git也算八股文把面试也不考这个是不是自己不懂的都叫八股文啊。

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R情感分析：解码文本中的情感 本文介绍了情感分析的概念、应用场景及实现方法。情感分析通过计算方式识别文本中的情感倾向（积极/消极/中性），广泛应用于公众意见分析和消费者洞察。虽然面临讽刺等语言复杂性的挑战，其典型流程包括文本预处理（分词、停用词过滤等）和情感分类评分。文章提供了R语言实现示例，通过tm包进行文本预处理，使用syuzhet包进行多维度情感评分（包括Syuzhet、Bing等方法），并展示了词云可视化及NRC情感分类结果。代码示例涵盖了从数据清洗到可视化分析的完整流程，帮助用户快速掌握情感分析的核心技术。

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