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原创 巴特沃斯滤波器:信号处理的平坦响应利器
定义巴特沃斯滤波器的基本概念,包括其特点(如最大平坦幅度响应)、应用场景(信号处理、通信系统等)以及与其他类型滤波器(如切比雪夫、椭圆滤波器)的对比。
2025-10-14 16:22:39
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原创 Lucene全文检索入门指南
定义与应用场景:Lucene作为开源的全文检索引擎工具包,适用于搜索引擎、数据分析等领域。核心特点:高性能、可扩展、支持多语言检索。
2025-10-14 16:21:13
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原创 哨兵节点优化双链表操作
带哨兵节点的双链表是一种优化后的双向链表结构,通过引入哨兵节点(Sentinel Node)简化边界条件的处理。哨兵节点通常不存储实际数据,而是作为链表的虚拟头尾节点,使得插入和删除操作无需特殊处理链表为空的情况。
2025-10-14 00:19:22
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原创 力扣Hot100:从数据结构到算法实战
通过系统刷题可以快速掌握常见解题模式,提升代码效率和面试通过率。高频题目往往代表企业考核重点,例如「两数之和」「反转链表」等题目在各大厂面试中重复出现率超过 50%。以 10 天为一个周期,每天攻克 10 题,优先解决标签为「数组」和「哈希表」的题目。核心思路:用哈希表存储遍历过的值及其索引,实现 O(n) 时间复杂度。典型错误:未考虑重复元素,可通过哈希表覆盖特性避免。边界条件:dp[0] = 1, dp[1] = 1。题目:1. 两数之和(难度:简单)题目:70. 爬楼梯(难度:简单)
2025-10-14 00:18:47
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原创 访问者模式:解耦算法的利器
访问者模式是一种行为设计模式,允许在不修改已有类结构的情况下,向这些类添加新的操作。该模式的核心思想是将算法与对象结构分离,通过引入访问者对象来封装针对不同元素的操作逻辑。这种分离使得新增操作变得容易,同时避免了频繁修改现有类。访问者接口(定义访问操作)、具体访问者(实现具体操作)、元素接口(定义接受访问者的方法)、具体元素(实现接受访问者的方法)。
2025-10-14 00:17:25
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原创 用户画像系统构建全攻略
数据仓库是用户画像的基础设施,通常采用分层设计(ODS、DWD、DWS、ADS)。ODS层存储原始数据,DWD层对数据进行清洗和标准化,DWS层构建宽表,ADS层生成业务可直接使用的标签数据。用户行为数据通过埋点SDK或日志采集工具(如Flume)获取,结构化数据通过Sqoop从业务库导入。用户画像系统通过对用户行为、属性、偏好等数据的采集和分析,形成标签化的用户模型。该系统能帮助企业精准营销、个性化推荐和风险控制。构建过程涉及数据采集、存储、处理、调度及可视化。
2025-10-14 00:17:00
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原创 iOS/Android防截屏技术全解析
通知,用于监听截屏事件。开发者可以在截屏发生后执行相应操作,例如模糊敏感内容或弹出警告。标志,可以防止屏幕被截屏或录屏。设置该标志后,系统会阻止截屏和录屏功能。属性保护输入框内容,或通过。对于更高级的保护,可以使用。对于动态内容保护,可以通过。防止录屏可以通过检查。属性防止内容被截屏。Android 提供。
2025-10-14 00:16:35
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原创 高级架构师必考:软件可靠性技术解析
软件可靠性的核心指标包括平均无故障时间(MTBF)、平均修复时间(MTTR)和故障率(Failure Rate)。这些指标为架构师提供了量化评估系统可靠性的依据。通过设计高可用架构、冗余机制和容错策略,可以显著提升软件系统的可靠性。软件可靠性技术是高级系统架构设计师考试中的重要内容,涉及如何通过系统化的设计、测试和维护手段确保软件在预期环境下稳定运行。软件可靠性不仅关乎系统的正常运行,还直接影响用户体验、业务连续性和安全性。
2025-10-14 00:16:02
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原创 队列原理与实现全解析
队列是一种先进先出(FIFO)的线性数据结构,类似于现实生活中的排队。元素从队尾入队,从队头出队。队列在操作系统调度、消息传递等场景中广泛应用。入队操作将元素添加到队列的尾部。需要检查队列是否已满(数组实现)或动态分配内存(链表实现)。队列的初始化包括创建一个空队列,并为其分配必要的存储空间。队列可以用数组或链表实现。
2025-10-14 00:15:40
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原创 Redis缓存淘汰策略全解析
Redis作为内存数据库,数据存储在内存中。当内存使用达到上限,继续写入数据会导致错误或性能下降。配置合理的淘汰策略可避免此类问题。当Redis内存不足时,需要通过缓存淘汰策略管理内存使用。理解这些策略及其实践方法对优化Redis性能至关重要。Redis提供多种淘汰策略,通过。
2025-10-14 00:15:20
265
原创 PHP 8.4.6性能优化与错误修复详解
PHP 8.4.6 在 JIT 编译器和内存管理方面进行了多项优化。JIT 编译器现在能够更高效地处理循环结构,减少分支预测失败的概率。内存分配器针对高并发场景进行了调整,降低了内存碎片化的可能性。PHP 8.4.6 是一次重要的维护版本,主要聚焦于性能优化、错误修复和安全性增强。以下将详细解析此次更新的核心内容,并辅以代码示例说明其实际应用。此次版本修复了超过 30 个已知错误,包括一些边界条件下的异常行为。配置项,允许开发者选择是否缓存警告信息,避免重复处理相同警告。OPcache 新增了。
2025-10-14 00:15:00
204
原创 GPT-5震撼升级:多模态AI新纪元
GPT-5作为OpenAI最新一代的语言模型,在多个方面实现了显著突破。模型规模进一步扩大,参数数量达到前所未有的水平,带来更强大的理解和生成能力。上下文窗口扩展到128K tokens,能够处理更长的文档和复杂对话。GPT-5在代码理解和生成方面有质的飞跃。支持超过50种编程语言,能够处理更复杂的算法和系统设计问题。多模态能力得到增强,不仅可以处理文本,还能理解和生成图像、音频和视频内容。能耗效率改进,相同计算量下的碳排放降低30%。支持更细粒度的温度(top-p)和重复惩罚控制,生成内容更加可控。
2025-10-14 00:14:36
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原创 大数据毕业设计:收入分析可视化系统
基于大数据的人口普查收入数据分析与可视化系统是一个结合数据采集、处理、分析与可视化的综合性项目。人口普查数据包含大量结构化与非结构化信息,如年龄、性别、职业、教育水平与收入等。通过Hadoop和Spark等分布式计算框架处理海量数据,结合可视化工具(如Tableau、ECharts或Python的Matplotlib/Seaborn),可挖掘收入分布规律、区域差异或影响因素,为政策制定或商业决策提供支持。
2025-10-14 00:14:13
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原创 Odoo前端控制器:打造高效动态网页
Odoo 的前端控制器(Controller)是连接后端业务逻辑与前端页面的关键组件。通过控制器,可以实现动态页面渲染、数据交互以及第三方服务的集成。以下内容将详细介绍如何利用 Odoo 的前端控制器构建无缝集成的网站页面,并提供实际的代码示例。控制器可以传递动态数据到模板,实现个性化的页面内容。一个典型的控制器包含路由装饰器和处理请求的方法。Odoo 的控制器基于 Python 的。
2025-10-14 00:13:47
204
原创 Win11修复消失的PDF打印机
在Windows 11系统中,Microsoft Print to PDF打印机在某些情况下可能因端口修改或配置错误而无法正常显示在设备列表中。这种问题通常表现为打印机突然消失或无法通过常规方法重新添加。打印机的端口配置是确保其正常工作的关键。如果端口被修改或删除,打印机可能无法显示或正常工作。如果打印机驱动程序损坏,可能需要重新安装。
2025-10-14 00:13:04
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原创 宝塔面板一键部署RustDesk服务器
RustDesk 是一款开源的远程控制软件,支持自建服务器。通过 Docker 部署 RustDesk 服务器,需拉取官方镜像并运行容器。确保已安装宝塔面板和 Docker。宝塔面板提供可视化操作界面,Docker 简化了应用部署流程。创建反向代理,将域名指向本地端口。
2025-10-14 00:12:39
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原创 Docker极速安装与配置指南
在 Linux 系统上部署 Docker 之前,需要确保系统满足最低要求。常见的 Linux 发行版如 Ubuntu、CentOS 和 Debian 均支持 Docker 安装。建议使用较新的内核版本以获得更好的兼容性。国内用户访问 Docker 官方源可能较慢,建议使用国内镜像源。
2025-10-14 00:12:00
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原创 深度学习入门:神经网络基础
深度学习是机器学习的一个分支,通过多层神经网络模拟人脑的工作机制,实现对复杂数据的自动特征提取和模式识别。神经网络的基础是感知机,由输入层、隐藏层和输出层组成。神经网络的每一层由多个神经元(节点)构成,每个神经元接收前一层所有神经元的输入,通过权重和偏置进行线性变换,再经过激活函数进行非线性转换。激活函数引入非线性,使神经网络能够拟合复杂的函数。
2025-10-14 00:11:22
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原创 观察者模式:解耦与通知的艺术
Observer模式定义了一种一对多的依赖关系,让多个观察者对象同时监听某一个主题对象。当主题对象状态发生变化时,会主动通知所有观察者对象,使它们能够自动更新自身状态。这种模式将观察者和被观察者解耦,使得它们可以独立变化。
2025-10-14 00:10:51
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原创 邢台美食小程序:分享舌尖上的美味
邢台学院基于微信小程序的地方美食众享平台旨在为本地用户提供一个便捷的美食分享、发现和交流的社区。通过该平台,用户可以分享自己喜爱的美食店铺、菜品推荐,浏览其他用户的分享,并进行互动评论。该平台不仅促进本地美食文化的传播,还能帮助小型餐饮商家提升曝光度,带动地方经济发展。用户模块是平台的核心功能之一,包括用户注册、登录、个人信息管理等功能。登录后可以编辑个人资料,上传头像,设置昵称等。美食分享模块允许用户发布美食推荐,包括店铺名称、位置、菜品图片、描述等信息。用户可以上传多张图片,并添加标签分类。
2025-10-14 00:10:22
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原创 Linux自动化构建:Makefile高效指南
Makefile 的核心思想是基于文件的修改时间来判断是否需要重新构建目标。如果目标文件比依赖文件更旧,Make 会执行相应的命令来更新目标文件。Make 是 Linux 系统中广泛使用的自动化构建工具,主要用于管理软件编译过程。通过编写 Makefile 文件,可以定义项目中的依赖关系和构建规则,从而高效地完成编译和链接任务。一个典型的 Makefile 包含规则、变量和指令。规则定义了如何从源文件生成目标文件,变量用于存储重复使用的值,指令则控制 Make 的行为。
2025-10-14 00:09:52
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原创 正则对决strstr:百倍性能差揭秘
std::regex 是 C++ 标准库提供的正则表达式工具,功能强大但可能伴随性能开销;strstr 是 C 标准库的简单字符串查找函数,专为高效子串匹配设计。实际测试中,std::regex 可能比 strstr 慢 100 倍以上,具体差异取决于使用场景和数据规模。std::regex 需要解析正则表达式模式并构建状态机,这个过程涉及复杂的编译和匹配逻辑。strstr 采用 Boyer-Moore 或类似算法,直接进行线性搜索,无需预处理。strstr 仅需处理固定模式的子串匹配,算法更专注。
2025-10-14 00:08:54
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原创 PVE网络迁移:Linux Bridge转OVS Bridge
本文将详细介绍如何在Proxmox VE(PVE)环境下将默认的Linux Bridge网络配置迁移至Open vSwitch(OVS)Bridge。OVS提供了更灵活的网络功能,如VLAN隔离、流量控制、SDN支持等,适合复杂网络环境。将虚拟机的网络接口从Linux Bridge迁移到OVS Bridge。确保系统已安装Open vSwitch相关软件包。,需将其替换为OVS Bridge。假设原有Linux Bridge名为。修改前备份网络配置文件。
2025-10-13 23:03:09
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原创 Edge浏览器控制台空白?5步解决!
当使用Microsoft Edge浏览器时,开发者工具中的控制台可能突然显示空白,无法输出日志或错误信息。这种现象通常由浏览器缓存、扩展冲突、系统设置或硬件加速等问题引起。以下为详细解决方案及代码示例。
2025-10-13 23:02:16
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原创 C#实现TCP与串口高效转发
System.IO.Ports命名空间提供串口操作类SerialPort,System.Net.Sockets命名空间提供TcpClient和TcpListener类。在工业自动化、物联网和嵌入式系统中,经常需要在TCP网络和串口设备之间进行数据转发。C#提供了强大的库支持,能够轻松实现TCP与串口的双向通信。实现串口到TCP的转发。
2025-10-13 23:00:22
328
原创 揭秘大语言模型:从原理到应用
大语言模型(Large Language Models, LLMs)是基于深度学习的自然语言处理(NLP)模型,能够理解和生成人类语言。其核心是Transformer架构,通过大规模预训练和微调实现多种任务,如文本生成、翻译和问答。其中,( Q )、( K )、( V )分别表示查询(Query)、键(Key)和值(Value)矩阵,( d_k )是键向量的维度。预训练通常采用自回归(如GPT)或自编码(如BERT)目标。其中,( h_t )是隐藏状态,( W )是权重矩阵。
2025-10-13 22:59:33
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原创 Python驱动Ksycopg2连接和使用Kingbase:国产数据库实战指南
连接数据库需要以下参数:主机地址、端口、数据库名称、用户名和密码。Kingbase作为国产关系型数据库,与PostgreSQL高度兼容,因此可以通过。比循环单条插入效率更高。通过游标对象执行SQL语句是核心操作。对于大批量数据插入,
2025-10-13 22:25:13
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原创 【大语言模型】—— Transformer的QKV及多头注意力机制图解解析
Transformer模型的核心在于自注意力机制,其中Query(Q)、Key(K)、Value(V)是三个关键向量。输入序列的每个词嵌入通过线性变换生成对应的Q、K、V向量。Q向量表示当前词需要查询的信息,K向量表示其他词提供的索引信息,V向量则是实际的特征值。假设有(h)个头,输入维度为(d_{\text{model}}),则每个头的维度为(d_k = d_{\text{model}}/h)。其中(d_k)是Key向量的维度,缩放因子用于防止点积过大导致梯度消失。
2025-10-13 22:23:07
278
原创 logits和softmax分布
Logits是神经网络最后一层的输出值,通常用于多分类任务。这些值未经过任何激活函数处理,因此可以是任意实数范围。logits的绝对值大小反映了模型对某一类别的置信度,但直接比较logits的值并不直观,因为缺乏概率解释性。代码示例:生成logits# 模拟一个3类分类任务的logits输出。
2025-10-13 22:21:57
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原创 pytorch基本运算-torch.normal()函数生成的随机数据添加噪声
该函数生成的张量中每个元素都是从对应的正态分布中独立采样得到的。在实际应用中,为模拟真实场景或增强模型鲁棒性,常需要为生成的数据添加噪声。
2025-10-13 22:20:12
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原创 mysql学习--日志查询
MySQL数据库包含多种日志类型,每种日志记录不同的操作信息。常见的日志包括错误日志、查询日志、慢查询日志、二进制日志、事务日志和中继日志。这些日志对于数据库的性能调优、故障排查和数据恢复至关重要。错误日志记录MySQL服务启动、运行或停止时的错误信息。查询日志记录所有MySQL收到的查询请求。慢查询日志记录执行时间超过指定阈值的查询。二进制日志记录所有更改数据的SQL语句,用于数据恢复和主从复制。事务日志(InnoDB特有)确保事务的原子性和持久性。
2025-10-13 22:18:22
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