程序员面试、算法研究、编程艺术、红黑树、数据挖掘5大系列集锦

本博客汇集了微软面试100题系列、经典算法研究、编程艺术系列、红黑树与数据挖掘算法等内容,提供了一系列原创文章与重要文章的集锦,覆盖微软面试题、A*搜索算法、Dijkstra算法、红黑树、KMP算法、遗传算法、图像特征提取、傅里叶变换、排序算法、程序员编程艺术等主题。

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程序员面试、算法研究、编程艺术、红黑树、数据挖掘5大经典原创系列集锦与总结



作者:July--结构之法算法之道blog之博主。
时间:2010年10月-2012年11月。
出处:
http://blog.youkuaiyun.com/v_JULY_v 
声明:版权所有,侵犯必究。

 

前言
    开博已过24个月,回首这24个月,发现自己在本blog上着实花费了巨大的时间与精力,写的东西可能也够几本书的内容了。希望我真真正正的为读者提供了实实在在的价值与帮助。

    下面,敬请观赏。有任何问题,欢迎随时不吝指正(同时,若你也能帮助blog内留言的任何朋友的问题,欢迎你随时不吝分享&回复,我们一起讨论,互帮互助,谢谢)。

 

无私分享,造福天下
    以下是本blog内的微软面试100题系列,经典算法研究系列,程序员编程艺术系列,红黑树系列,及数据挖掘十大算法等5大经典原创系列作品与一些重要文章的集锦:
一、微软面试100题系列

    上述微软面试100题系列(共计11篇文章,300多道面试题)的PDF文档近期已经制作出来,其下载地址为: http://download.youkuaiyun.com/detail/v_july_v/4583815
    (此外,若无csdn账号的,可以到此处所给的微盘地址下载:http://weibo.com/1580904460/z7oQazXzM

二、十五个经典算法研究与总结、目录+索引

    最新的十五个经典算法研究的PDF文档0积分下载地址如下(1个月5000+人次下载)http://download.youkuaiyun.com/detail/v_july_v/4478027。(至于新浪微盘下载地址为:http://vdisk.weibo.com/s/cTxGv
   「此外原来的十三个经典算法研究[带目录+标签]的PDF文档,Csdn下载地址:http://download.youkuaiyun.com/source/3427838新浪爱问共享下载地址:http://ishare.iask.sina.com.cn/f/16968707.html 

三、程序员编程艺术第一~二十九章集锦与总结

   (此外,编程艺术微盘下载地址为:http://vdisk.weibo.com/s/cTw-x

四、红黑树、B树、R树、KD树

    blog内的上述红黑树、B树/R树/kd树系列http://weibo.com/1580904460/z6qrXEJft 的PDF,朋友@小龟ComeOn 已经帮忙制作好,将择日通过 微博 免费分享给所有为我个人 投票 ,且转发投票页面微博的朋友: http://weibo.com/1580904460/z8k9S7RRL 。感谢诸位。

六、其它重要文章节选

后记
    世上本无路,走的人多了,也就成了路。世上本无免费的午餐,分享的人多了,也就造就了开源的辉煌。

    如果你发现了本blog中的任何一个错误,漏洞,bug,和问题,请一定不吝指正,本人感激不尽并单独赠送程序员编程艺术+十五个经典算法研究的PDF。同时,建议突出或改动较大的话,对应文章附上名字之外,贴出个人微博主页或邮箱或个人博客。请来信索取(注明:“提bug,得pdf”字样),本人邮箱,zhoulei0907@yahoo.cn

  (你可以永久通过如Google等工具搜索本博客名称的前4个字,即:“结构之法” 这4个关键字,进入本博客)

    最后,感谢优快云,感谢所有一直以来关注本blog的所有朋友。谢谢大家,谢谢。

 

转载地址:http://blog.youkuaiyun.com/v_JULY_v/article/details/6543438

基于Spring Boot搭建的一个多功能在线学习系统的实现细节。系统分为管理员和用户两个主要模块。管理员负责视频、文件和文章资料的管理以及系统运营维护;用户则可以进行视频播放、资料下载、参与学习论坛并享受个性化学习服务。文中重点探讨了文件下载的安全性和性能优化(如使用Resource对象避免内存溢出),积分排行榜的高效实现(采用Redis Sorted Set结构),敏感词过滤机制(利用DFA算法构建内存过滤树)以及视频播放的浏览器兼容性解决方案(通过FFmpeg调整MOOV原子位置)。此外,还提到了权限管理方面自定义动态加载器的应用,提高了系统的灵活性和易用性。 适合人群:对Spring Boot有一定了解,希望深入理解其实际应用的技术人员,尤其是从事在线教育平台开发的相关从业者。 使用场景及目标:适用于需要快速搭建稳定高效的在线学习平台的企业或团队。目标在于提供一套完整的解决方案,涵盖从资源管理到用户体验优化等多个方面,帮助开发者更好地理解和掌握Spring Boot框架的实际运用技巧。 其他说明:文中不仅提供了具体的代码示例和技术思路,还分享了许多实践经验教训,对于提高项目质量有着重要的指导意义。同时强调了安全性、性能优化等方面的重要性,确保系统能够应对规模用户的并发访问需求。
标题基于SpringBoot的学生学习成果管理平台研究AI更换标题第1章引言介绍研究背景、目的、意义以及论文结构。1.1研究背景与目的阐述学生学习成果管理的重要性及SpringBoot技术的优势。1.2研究意义分析该平台对学生、教师及教育机构的意义。1.3论文方法与结构简要介绍论文的研究方法和整体结构。第2章相关理论与技术概述SpringBoot框架、学习成果管理理论及相关技术。2.1SpringBoot框架简介介绍SpringBoot的基本概念、特点及应用领域。2.2学习成果管理理论基础阐述学习成果管理的核心理论和发展趋势。2.3相关技术分析分析平台开发所涉及的关键技术,如数据库、前端技术等。第3章平台需求分析与设计详细分析平台需求,并设计整体架构及功能模块。3.1需求分析从学生、教师、管理员等角度对平台需求进行深入分析。3.2整体架构设计设计平台的整体架构,包括技术架构和逻辑架构。3.3功能模块设计具体设计平台的核心功能模块,如成果展示、数据分析等。第4章平台实现与测试阐述平台的实现过程,并进行功能测试与性能分析。4.1平台实现详细介绍平台的开发环境、关键代码实现及技术难点解决方案。4.2功能测试对平台各项功能进行全面测试,确保功能正确无误。4.3性能分析分析平台的性能指标,如响应时间、并发处理能力等。第5章平台应用与效果评估探讨平台在实际教学中的应用,并对其效果进行评估。5.1平台应用案例选取典型应用案例,展示平台在实际教学中的使用情况。5.2效果评估方法介绍平台效果评估的具体方法和指标。5.3评估结果分析根据评估数据,对平台的应用效果进行深入分析。第6章结论与展望总结论文的主要研究成果,并指出未来研究方向。6.1研究结论概括性地阐述论文的研究结论和主要贡献。6.2研究展望针对当前研究的不足之处,提出未来改进和扩展的方向。
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