挖坑 代填

最新推荐文章于 2025-06-18 09:44:33 发布
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#小目标

1：CDQ分治

之前一直觉得这个东西很重要，却一直没做多少题。

2：树分治，边分治，点分治

也是没做多少题

3：树套树，主席树

代码量大，主要还是自己码力弱

4：网络流相关

建图一脸懵逼，只会做裸题

5：字符串相关，主要是后缀数组和AC自动机，后缀自动机弃疗……

思路题不会，套用数据结构的没咋做过

6：DP相关

致命伤

7：数学

东西挺多的样子。

8：一些对我来说还有很大问题的东西

KD tree  平衡树高级操作 
可持久化数据结构

另行补充………………

从浏览器到 ABAP 的 SSO Request Flow 全解析：基于 OpenID Connect 授权码模式的工程化实战
2007 年 ~ 2025 年，深耕 SAP 技术 18 年
10-31 40
本文深入探讨了在ABAP平台实现OpenID Connect(OIDC)认证的企业级落地方案。文章系统性地介绍了OIDC在ABAP中的定位与价值，包括将用户认证外包给OpenID Provider(OP)而ABAP作为Relying Party(RP)的架构优势。详细阐述了ABAP支持的两种OIDC模式(交互式登录和Token Forwarding)及其适用场景，并提供了从OP应用创建到ABAP系统配置(SOIDC事务码)、ICF服务启用(SICF事务码)的完整实施步骤。特别强调了用户映射策略的选择要点和单
支配树 Dominator Tree
VioletSu的博客
07-14 2943
写在前面 今天亮神花了一早上给讲了支配树，但由于今天网（没）速（人）不（跟）好（上），我们残忍地看了他一眼后掉线了，于是又用了一下午开流量重新联网并结合缓（课）存（件）学习。 就由一道题引入吧。 题目 HDU4694 Important Sisters 简单题意：一个有nnn个点，mmm条边的有向图，以nnn为起点，若去掉点bbb，nnn就不能连到aaa，则称bbb是aaa...
传统行业转型微服务的挖坑与填坑
weixin_34178244的博客
11-07 403
一、微服务落地是一个复杂问题，牵扯到IT架构，应用架构，组织架构多个方面 在多家传统行业的企业走访和落地了微服务之后，发现落地微服务是一个非常复杂的问题，甚至都不完全是技术问题。 当时想微服务既然是改造应用，做微服务治理，类似注册，发现，熔断，限流，降级等，当然应该从应用开发组切入，一般一开始聊的会比较开心，从单体架构，到SOA，再到微服务架构，从Dubbo聊到SpringCloud，但是必然会涉...
nginx前端跨域配置挖坑填坑指南
qiqiliuwu的博客
12-14 200
先来晒一下正确的配置代码 server { listen 8082; //你**本地请求的端口**（随便设个端口地址就可以了，但是一定要跟下边跨域请求的端口保持一致） server_name localhost; //你**本地请求的地址** location / { add_header 'Access-Control-Allow-Origin' '*'; proxy_pass http://localhost:8081/; //你**要请求的
loadrunner11挖坑、踩坑及填坑的过程1
zhangaiwu0817的博客
09-03 448
安装好loadrunner后，可直接使用代理模式录制脚本，因为直接使用浏览器录制脚本，loadrunner对浏览器的要求比较高， 像我们现有的系统，本来对浏览器要求就很高，（只支持IE、360），我装的loadrunner只能支持IE8、IE9，但是现在大部分使用的都是IE11，故直接用浏览器录制脚本就会比较麻烦。（如何设置代理模式请自行搜索引擎解决，不做赘述） 设置好代理后，开始录制脚本，录...
挖个坑，填点土
秋ゞ凌月ヤ
12-23 1563
<br />   对于我这种菜鸟来说。。。写不出啥有技术含量的东西。。。所以。。。先填点土吧。。。看看以后能不能长出点啥好东西来！！><<br />   上周主要是看了c语言的部分知识，把以前没有注意到的细节重新梳理了一遍。、<br />   <br />   一、i++，与++i的区别<br />   这个可以说是最基础的了，但我从一开始就没有弄懂，i++是指先输出i的值，再进行i=i+1。而++i是指先将i增值i=i+1，再将i的值输出。<br />后来看了一篇文章，很有条理的讲解了i++与++i的区别
自己挖坑自己填 spring-data-elasticsearch 4.0.0.M4 简单实践
lixiang19971019的博客
03-21 6193
前几天安装了elasticsearch7.6.1,今天准备实践下spring-data-elasticsearch 文章目录搭建环境编写yml配置创建实体类基于Spring Data的CRUD直接从方法名称派生查询自定义的查询ElasticsearchRestTemplate的使用indexOperations 索引库相关操作有关Query的构造器QueryBuilders构造复杂查询条件Docu...
VDI挖的坑，IDV到底能不能填？
imjgong的博客
08-15 860
（VDI测试效果好，实际部署却可能掉链子）纵观这段历史，VDI堪称最“能打”的那个。“被迫”干了一些超出自己能力范围的项目。采用VDI方案，实施和适配让人欲哭无泪。“云端+终端”成本算起来，高出一大截。不需要辣么多“高冷范”的存储和服务器。无论IDV还是VDI，都不能包打天下。IDV+VDI，以及各种涌现的新技术。VDI也在有些场景中遭遇“滑铁卢”每台终端都是“真金白银”，能力满格。终端使用者“找茬挑刺”往往是大障碍。so，看完所有的“挖坑”与“填坑”管理决策者、IT运维人员、终端用户。
一次动态代理的填坑之旅
茅坤宝骏氹的博客
11-24 363
转载自  一次动态代理的填坑之旅 背景 想在现有的接口加上熔断降级或者限流的功能，比较好的方式是通过注解的方式，并基于动态代理进行实现，下面代码是Rhino的实现 @Rhino public class ServiceImpl {    @Degrade(rhinoKey = "syncMethod-0",  fallBackMethod = "fallbackMethod")    p...
Git填坑日记
qq_42391371的博客
09-25 356
挖坑：CMD命令行在进行http传输的时候输不了密码 填坑：使用Git Bash来输入 挖坑：Git在通过http clone的时候用户名是你的登录时的用户名，密码是你自己另外设置的密码 挖坑：Git最常用的指令 add commit push 填坑：如果提示没东西push的话你一定是忘了之前的add和commit操作 挖坑：Git上传问题 填坑：Git上传有一些限制的，比如说Git上传限制默认是......
【微访谈】挖坑的热情似火，填坑的想方设法——对话中讯网联•孙浩
华为开发者社区的博客
09-14 2241
小e的话eSDK微访谈终于在万众期待下上线啦！在这里，你可以倾听IT人分享经验、职场心得，在这里，你也可以了解华为更丰富的产品、eSDK更广泛的应用；在我们的访谈中，“加班”、“赶进度”、“不健康的生活方式”不再是码农的代名词，我们致力于让更多人看到这个时代程序猿生活中的另外一种可能性...... 本期人物：孙浩 人物背景： 孙浩，今年25岁，专业电子信息工程，主要从
再挖个坑,马上填《谈计算密集型和io密集型与php优化》(已填坑)
编程哲学家的专栏
03-03 302
最近收到很多私信崔更新的读者同行，在这里我先表示下抱歉，由于最近破事实在太多一直忙于庸碌，挖了很多坑未来得及填，一有时间为会优先写这篇文章(其他的坑暂且先放着等五一吧,或者你们想看什么类别,那个领域的文章我可以私信我)，因为这篇文章会涉及很多项目中会实际用到的的应用场景和业务场景，尤其是和php相关性非常强，而且也会涉及谈到我对现在很多新技术的看法和分析，包括swoole/hyperf(php的两大优化方向之一，改变运行模式)、php8 jit、apc(php的另一优化方向，改变运行时环境)、还有针对的计算
结算账单生成的坑，我们是怎么从“性能地狱”爬回来的
孤芳不自赏
06-18 293
结算账单生成一直是我们系统里的“老大难”，查得慢、超时频发。本文分享我们如何一步步排查性能瓶颈，深入MongoDB深分页原理，并实现高效优化的全过程。
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六自由度机械臂ANN人工神经网络设计：正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要：本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开，详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例，并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向，体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标：①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法；②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用；③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证；④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议：建议按目录顺序系统学习，重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现，结合提供的网盘资源进行实践操作，并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究（Python代码实现）内容概要：本文围绕“面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究”展开，结合Python代码实现，提出了一套适用于制造场景的机器学习建模与计算框架。该框架强调模型在工业数据噪声、缺失与动态变化下的鲁棒性，集成了数据预处理、特征工程、模型训练、集成学习与结果验证等关键步骤，并通过实际代码示例展示了流程的可操作性与实用性。研究聚焦于提升制造过程中质量预测、故障诊断与工艺优化的自动化水平，推动智能制造的落地应用。; 适合人群：具备Python编程基础，熟悉机器学习基本算法，从事智能制造、工业数据分析或相关领域研究的研发人员与工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于制造业中的质量控制、设备预测性维护与生产流程优化；②构建稳定可靠的工业AI模型，应对实际生产中的不确定性与数据扰动；③为科研与工程实践提供可复用的机器学习集成计算模板。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Python代码进行实践操作，重点关注数据鲁棒性处理与模型集成策略的设计思路，并可根据具体制造场景调整参数与模块以适配实际需求。
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