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RSS订阅原创 Java面试黄金宝典28
根节点不存字符，除根节点外每个节点存一个字符，从根到某节点路径上字符连接起来是该节点对应的字符串。它对表中某些列建立索引，将列值和对应记录位置存于索引文件，查询时可快速定位记录。B + 树是一种多路平衡搜索树，非叶子节点只存索引信息，不存数据，所有数据存于叶子节点。根据不同查询需求选择合适的索引类型，如等值查询用哈希索引，范围查询用 B + 树索引。：节点由数据域和指向下一节点的指针组成，访问节点需从头节点开始按顺序遍历。唯一索引和主键索引都保证列值唯一，但主键索引可作为表的主键，唯一标识记录。
2025-04-01 09:19:35
439
原创 Java面试黄金宝典27
插入新节点后会形成临时的 4 - node（有三个键），为保持红黑树性质，需进行分裂和旋转操作，一般会把中间的键提升到父节点，同时调整左右子树。B+ 树是 B - 树的变体，非叶子节点只存储索引信息，不存储数据，所有数据都存储在叶子节点中，叶子节点间通过指针相连形成有序链表。树是无向无环图，有根节点，每个节点可有零个或多个子节点，节点间有明显层次关系，从根节点到任意节点有且仅有一条路径。，底层数据结构是红黑树。B - 树是多路平衡搜索树，每个节点可有多个子节点，所有节点都存储数据，节点中的键有序。
2025-04-01 08:27:01
385
原创 Java面试黄金宝典26
定义快速排序（Quick Sort）是对冒泡排序的一种改进，它采用分治法（Divide and Conquer）策略来把一个串行（list）分为两个子串行（sub-lists）。该算法选择一个基准值（pivot），将数组分为两部分，使得左边部分的所有元素都小于等于基准值，右边部分的所有元素都大于等于基准值，然后分别对左右两部分递归地进行快速排序，最终使整个数组有序。要点基准值选择：基准值的选取对排序性能有较大影响，常见的选择方式有选第一个元素、最后一个元素、中间元素或者随机元素作为基准值。分区操作。
2025-03-31 11:50:47
569
原创 Java面试黄金宝典25
它先将原始数据分成多个子序列，对每个子序列进行插入排序，然后逐渐缩小子序列的间隔，直至间隔为 1，此时进行一次普通的插入排序。在内存有限（100M）的情况下，处理三个大于 10G 且每行包含一个数字的文件，找出在三个文件中都出现且出现次数最多的前 10 个数字。冒泡排序是一种简单的排序算法，其基本思想是重复遍历待排序数列，依次比较相邻的两个元素，若顺序错误则交换它们的位置，直到整个数列有序。归并排序：时间复杂度稳定为 O(nlogn)，空间复杂度为 O(n)，排序稳定，但需要额外空间。
2025-03-31 10:52:43
385
原创 Java面试黄金宝典24
由于内存有限，无法一次性将三个文件的数据加载到内存中，所以将每个文件按照哈希函数进行划分，存储到多个小文件中，使每个小文件的数据量能被加载到内存。当数据量极大，无法一次性将所有数据加载到内存中进行排序时，外部排序将大文件分割成多个小文件，每个小文件能被加载到内存中进行内部排序（如快速排序、归并排序等），之后将这些有序的小文件进行归并，得到最终的有序大文件。在生成括号组合的过程中，需要保证在任何位置，左括号的数量都不小于右括号的数量，并且最终左括号和右括号的数量都等于 n，以此确保组合的合法性。
2025-03-30 10:07:46
523
原创 Java面试黄金宝典23
它通过预处理模式串，构建一个部分匹配表（也称为最长前缀后缀表），利用已匹配的信息，避免在匹配过程中进行不必要的回溯，从而提高匹配效率。它选择一个基准元素，将数组分为两部分，使得左边部分的元素都小于等于基准元素，右边部分的元素都大于等于基准元素，然后递归地对左右两部分进行排序。对于一个包含 n 个元素的集合，它的子集个数为 2n。插入排序是一种简单直观的排序算法，它的工作原理是将未排序的数据插入到已排序序列的合适位置。：在链表的各种操作中，反转链表是一个基本的操作，常用于解决其他链表相关的问题。
2025-03-30 09:17:15
659
原创 Java面试黄金宝典22
栈实现是将根节点入栈，然后不断从栈中取出节点，访问该节点，将其右子节点和左子节点依次入栈（注意顺序，先右后左）。通过选择一个基准元素，将数组分为两部分，使得左边部分的元素都小于等于基准元素，右边部分的元素都大于等于基准元素，然后根据基准元素的位置与 k 的关系，决定在左边或右边部分继续查找。通常使用队列来实现，将起始节点入队，然后不断从队列中取出节点，将其未访问的邻接节点入队。：若当前节点的左子树为空，或者左子树的最右节点的右指针已经指向当前节点，说明左子树已经遍历完，此时访问当前节点，并继续遍历右子树。
2025-03-29 17:13:28
775
原创 Java面试黄金宝典21
然后找到这个异或结果中任意一位为 1 的位，根据这一位是否为 1 将数组中的元素分为两组，这样这两个只出现一次的数就会被分到不同的组中，最后分别对这两组元素进行异或运算，得到这两个只出现一次的数。对于一个数组，从第一个位置开始，依次将每个元素放到该位置，然后递归地对剩余的元素进行全排列，在递归过程中，若发现当前的选择无法得到有效的解，则回溯到上一步，尝试其他选择。根据异或运算的交换律和结合律，对数组中的所有元素进行异或运算，相同的元素异或结果为 0，最终剩下的就是只出现一次的数。
2025-03-29 16:43:32
739
原创 Java面试黄金宝典20
二叉树的深度是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。此方法采用递归的方式计算，对于二叉树的每个节点，其深度等于左右子树深度的最大值加 1，当节点为空时，深度为 0。
2025-03-28 10:29:28
733
原创 Java面试黄金宝典19
它与快速排序算法有关，利用了快速排序中分区的思想，通过不断缩小搜索范围，只在包含目标元素的那一部分继续进行分区操作，从而避免对整个数组进行排序。通过二分查找在较短的数组上找到一个合适的分割点，使得两个数组分割后的左右两部分元素个数相等，并且左边部分的最大值小于等于右边部分的最小值，从而计算出两个有序数组的中位数。从三维数组的某个角开始，根据元素的大小关系，在三个维度上进行移动，直到找到目标元素或超出数组范围。利用二分查找的思想，通过比较中间元素和最右边元素的大小关系，不断缩小搜索范围，找到翻转点的下标。
2025-03-28 10:01:47
2663
原创 Java面试黄金宝典18
定义图算法是用于处理图数据结构的一系列算法。图由顶点和边构成，图算法能够解决图的遍历、最短路径、连通性、拓扑排序等问题。常见图算法深度优先搜索（DFS）：沿着图的深度遍历节点，尽可能深地搜索分支。广度优先搜索（BFS）：从起始节点开始，逐层地访问节点。Dijkstra 算法：用于求解单源最短路径问题。Floyd - Warshall 算法：用于求解所有节点对之间的最短路径问题。Kruskal 算法和 Prim 算法：用于求解最小生成树问题。应用社交网络分析：如好友推荐、社区发现。地图导航。
2025-03-27 11:33:19
947
原创 Java面试黄金宝典17
图是由顶点和边组成的数据结构。在二维矩阵中，若该矩阵为图的邻接矩阵，矩阵的行和列对应图的顶点，矩阵元素值为 1 表示对应顶点间有边相连。一个合法的无向图邻接矩阵需满足：矩阵为方阵（n * n）；矩阵对称，即。
2025-03-27 10:45:18
423
原创 Java面试黄金宝典16
首先将数组中所有小于等于 0 或大于数组长度的数置为一个特殊值（如数组长度加 1），然后遍历数组，将出现过的正整数对应的数组位置的元素置为负数，最后再次遍历数组，找到第一个正数所在的位置，该位置加 1 就是未出现的第一个正整数。它的工作原理是每一次从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。求和公式方法是先计算 0 到 n 的和，再减去数组中所有元素的和，得到的差值就是缺少的数；
2025-03-26 18:07:04
694
原创 Java面试黄金宝典15
由于数组是增序排列的，我们可以利用二分查找的特性来高效地定位目标数字。对于查找第一次出现的位置，当中间元素等于目标数字时，我们需要继续向左搜索，以确保找到最左边的目标数字；对于查找最后一次出现的位置，当中间元素等于目标数字时，我们需要继续向右搜索，以确保找到最右边的目标数字。代码示例java若数组不是严格增序，存在重复元素且可能有相等元素打乱顺序的情况，可先对数组进行排序，再使用上述方法。不过排序会增加额外的时间复杂度，如使用快速排序，时间复杂度为 O(nlogn)。代码示例（哈希表）java当
2025-03-26 17:00:54
647
原创 Java面试黄金宝典14
例如，在处理海量的日志数据时，在 Map 阶段将日志数据按时间戳进行初步排序，在 Shuffle 阶段将相同时间戳的日志数据发送到同一个 Reduce 任务中，在 Reduce 阶段对这些日志数据进行最终排序。例如，在处理海量的用户交易记录时，可以将交易记录分成多个文件，分别对每个文件进行排序，然后再将这些有序的文件合并成一个有序的大文件。单链表的快速排序可以采用和数组快速排序类似的思想，通过选择一个基准节点，将链表分成两部分，小于基准的节点放在左边，大于基准的节点放在右边，然后递归地对两部分进行排序。
2025-03-25 10:56:37
769
原创 Java面试黄金宝典13
新创建的对象首先会被分配到 Eden 区，当 Eden 区满时，会触发 Minor GC，将存活的对象复制到其中一个 Survivor 区，当这个 Survivor 区满时，会将存活的对象复制到另一个 Survivor 区，经过多次 Minor GC 后，仍然存活的对象会被晋升到老年代。不同的引用类型对应着不同的垃圾回收策略，这样开发者就能根据不同的场景管理对象的生命周期，提高内存的使用效率。强引用保证对象的存活，软引用在内存不足时才会被回收，弱引用在垃圾回收时必定被回收，虚引用用于监控对象的垃圾回收。
2025-03-25 09:48:51
677
原创 Java面试黄金宝典12
同时，不同的类加载器可以实现不同的加载策略，从而满足不同的应用场景需求，像在模块化开发中，每个模块可以使用独立的类加载器来加载自身的类。JVM 调优的核心是根据应用程序的内存使用情况和性能需求，合理分配资源，减少垃圾回收的频率和时间，提高程序的响应速度和吞吐量。Java 堆的实现是基于分代收集的思想，根据对象的存活时间将内存划分为不同的区域，不同的区域采用不同的垃圾回收算法，以提高垃圾回收的效率。例如，在类的方法中调用另一个类的方法时，最初使用的是符号引用，解析阶段会将其转换为实际的内存地址引用。
2025-03-23 15:37:40
940
原创 Java面试黄金宝典11
弱引用在垃圾回收时会被直接回收；在某些情况下，临时对象也可能成为 GC Roots，例如在垃圾回收过程中，正在被使用的对象可能会被标记为 GC Roots，以确保在回收过程中这些对象不会被错误地回收。此外，在 Java 中，类加载器也可以作为一种特殊的 GC Roots，因为类加载器会引用类的元数据和类的实例对象。它主要负责回收新生代中的垃圾对象，由于新生代中的对象大多是朝生夕灭的，所以 YGC 发生的频率比较高。GC Roots 是程序中正在使用的对象，它们引用的对象也被认为是有用的，不能被回收。
2025-03-23 12:13:38
1361
原创 Java面试黄金宝典10
Hibernate 是一个全功能的对象关系映射（ORM）框架，将 Java 对象和数据库表进行映射，开发者可以通过操作 Java 对象来完成数据库的增删改查操作，而无需编写 SQL 语句。例如，当测试一个服务类时，该服务类依赖于一个数据库访问类，可以使用 Mockito 模拟数据库访问类的行为，提高测试的效率和准确性。可以根据不同的业务需求选择合适的技术和工具进行组合使用。：Mockito 是一个用于 Java 测试的模拟框架，它可以创建模拟对象，模拟对象的行为和方法调用，方便进行单元测试和集成测试。
2025-03-22 10:19:32
635
原创 Java面试黄金宝典9
例如，增加一个新节点 D，其哈希值为 HD，从 HD 开始顺时针查找，第一个遇到的节点是 B，那么原本存储在节点 B 上，哈希值在 HD 到 HB 之间的数据就会被迁移到节点 D 上，而其他节点的数据不会发生变化。例如，一个物理节点可以映射成 100 个虚拟节点，这样在数据存储时，就会有更多的机会选择不同的物理节点，减少了数据倾斜的可能性。哈希函数可以将任意长度的输入转换为固定长度的输出，通过哈希处理可以将不同的 key 映射到不同的哈希值，从而减少 key 冲突的概率。：负责接收客户端的请求和发送响应。
2025-03-22 09:38:32
533
原创 Java面试黄金宝典8
Spring MVC 的设计理念是基于 Java 的注解和 IoC 容器，通过注解和配置文件来实现请求的映射和处理，利用 Spring 的 IoC 容器来管理控制器和其他组件。：是 Servlet 规范的一部分，主要用于对请求和响应进行预处理和后处理，适用于所有的 Web 应用程序，包括基于 Servlet 的应用和基于 Spring MVC、Struts 等框架的应用。Struts2 的设计理念是基于请求的，每个请求都会创建一个新的 Action 实例，这种实例化方式保证了 Action 的线程安全性。
2025-03-21 13:40:14
943
原创 Java面试黄金宝典7
在 Bean 的初始化和销毁阶段，Spring 会调用相应的方法，开发者可在这些方法中进行初始化和清理工作。因为 Spring 的事务是通过 AOP 代理实现的，同一个类中的方法调用不会经过代理对象，所以事务不会生效。例如，一个类需要依赖另一个类的实例，通过 Spring 的 IoC 容器，可将依赖的实例注入到该类中，无需在类内部手动创建依赖对象。：若事务方法中捕获了异常但没有重新抛出，事务不会回滚。线程池是一种线程管理机制，它预先创建一定数量的线程，当有任务提交时，从线程池中获取一个空闲线程来执行任务。
2025-03-21 11:17:06
2150
原创 Java面试黄金宝典6
乐观锁适用于读多写少的场景，因为在这种场景下数据发生冲突的概率较低，使用乐观锁可以减少加锁和解锁的开销；悲观锁适用于写多读少的场景，因为在这种场景下数据发生冲突的概率较高，使用悲观锁可以保证数据的一致性。接口，是一种可重入的互斥锁。当一个线程第一次获取锁时，锁的计数器会加 1，之后该线程再次获取同一把锁时，计数器会继续加 1；每次释放锁时，计数器会减 1，当计数器为 0 时，锁才会被完全释放。：是一种为其他线程提供服务的线程，当所有用户线程执行完毕后，守护线程会自动终止，即使守护线程的任务还没有完成。
2025-03-20 10:26:04
705
原创 Java面试黄金宝典5
分析在不同场景下如何选择使用 ArrayList、LinkedList 和 Vector，例如在需要频繁随机访问元素时使用 ArrayList，在需要频繁插入和删除元素时使用 LinkedList，在多线程环境下使用 Vector。它使用数组 + 链表 + 红黑树的数据结构，在进行插入、删除和查找操作时，首先通过哈希值找到对应的桶，然后对桶首节点加锁，锁的粒度更小，性能更高。插入和删除操作只需要修改节点的引用，不需要移动大量元素，因此在插入和删除操作频繁的场景下性能较好。：用于数据的快速查找、存储和验证。
2025-03-20 09:51:59
544
原创 Java面试黄金宝典4
泛型是 Java 编程语言中的一个强大特性，它提供了编译时类型安全检查机制，允许在定义类、接口和方法时使用类型参数。当调用方法时，会将对象的引用复制一份传递给方法的形式参数，方法内部可以通过这个引用修改对象的状态，但不能改变引用本身的值（即不能让引用指向另一个对象）。等）的参数传递是值传递。当调用方法时，会将实际参数的值复制一份传递给方法的形式参数，方法内部对形式参数的修改不会影响实际参数的值。进行了优化，引入了红黑树来处理哈希冲突，当链表长度超过一定阈值时，会将链表转换为红黑树，提高了查找效率。
2025-03-19 15:10:31
526
原创 Java面试黄金宝典3
抽象类的主要作用是为子类提供一个通用的模板，子类必须实现抽象类中的抽象方法，同时可以继承抽象类中的具体方法。在实际应用中，Netty 框架是基于 Java NIO 构建的高性能网络编程框架，它简化了 NIO 编程的复杂性，提供了更强大的功能和更好的性能。它是一个线性的、有限的基本数据元素序列，本质上是一块内存区域，被包装成了一个对象，以便于进行高效的数据读写操作。在 Java 8 及以后的版本中，接口可以包含默认方法和静态方法，默认方法提供了方法的默认实现，静态方法可以通过接口名直接调用。
2025-03-19 14:28:12
632
原创 Java面试黄金宝典2
但反射会带来一定的性能开销，因为它需要在运行时进行类的查找和方法的调用，因此在性能敏感的场景中应谨慎使用。例如，在游戏开发中，可以将不同的角色抽象成类，通过继承和多态实现不同角色的不同行为。例如，在电商系统的促销活动期间，并发访问量会大幅增加，可以适当增加线程池的最大线程数，以应对高并发请求。例如，在一个 Web 服务器中，可以根据请求的并发量来调整线程池的大小，提高系统的处理能力。可以定义一个绘制图形的方法，接收一个图形类的引用作为参数，在方法内部根据实际传入的对象类型调用相应的绘制方法，实现多态。
2025-03-18 22:44:36
852
原创 Java面试黄金宝典1
例如，在游戏开发中，不同的角色可能有不同的攻击方式，可以通过多态来实现统一的攻击接口，根据实际角色类型调用相应的攻击方法。它是最小的整数类型，占用 1 个字节（8 位）。是引用类型，变量存储的是对象的引用，对象本身存储在堆内存中，引用存储在栈内存中。：当需要修改对象的内部实现时，只需要修改封装类的内部代码，而不会影响到外部调用代码，降低了代码的耦合度，提高了代码的可维护性。：数组中的每个元素都是基本类型，数组本身是引用类型，存储在堆内存中，而数组元素存储在数组所占用的内存空间中。
2025-03-18 21:03:11
527
原创 WebAssembly 技术在逆向爬虫中的应用研究
例如，在 JavaScript 代码中设置断点，当调用 WebAssembly 模块的函数时，暂停代码执行，查看传递的参数和返回的结果。例如，Emscripten 是一个功能强大的编译器工具链，它可以将 C 和 C++ 代码编译成 WebAssembly 模块，并生成相应的 JavaScript 胶水代码，用于与 JavaScript 环境进行交互。因此，需要不断学习和掌握新的技术和方法，深入研究 WebAssembly 的工作原理和加密算法，以应对日益复杂的反爬虫机制。页面，仔细观察页面的布局和功能。
2025-03-17 10:45:01
469
原创 国密系列加密技术及其在爬虫逆向中的应用研究
国密系列加密是由我国国家密码管理局制定的一系列密码算法标准，其目的在于保障国家信息安全和关键领域的数据安全。这些算法具有自主知识产权，摆脱了对国外加密技术的依赖，在安全性和性能上进行了精心设计和优化，能够适应不同场景下的数据加密需求。本文全面且深入地介绍了国密系列加密技术，详细阐述了其主要加密方式、作用、工作原理，以及在 JavaScript 和 Python 中的调用方法。通过对国家医疗保障网站的逆向数据分析，展示了国密系列加密技术在爬虫逆向中的应用。随着信息技术的不断发展，数据安全的重要性将日益凸显。
2025-03-17 10:13:22
861
原创 Webpack 打包技术及逆向数据分析研究
Webpack 作为一款强大的模块打包工具应运而生，它能够将多个模块打包成一个或多个文件，有效解决了模块间的依赖关系、文件过多导致的性能问题等，大大提升了项目的开发效率和性能表现。然而，单文件打包也存在明显的缺点，随着项目规模的扩大，打包后的文件体积会变得非常大，加载时间会显著增加，这会严重影响用户体验。例如，在一个大型的 Web 应用中，可以将不同的业务逻辑封装成独立的模块，当需要修改某个功能时，只需要修改对应的模块即可，不会影响到其他模块。同时，要注意代码还原的准确性，避免引入新的错误。
2025-03-16 17:04:57
825
原创 非对称加密算法及逆向数据分析研究
定位到加密逻辑所在的 JavaScript 文件后，使用调试工具（如 Chrome 的调试器）对代码进行调试，跟踪变量和函数的执行过程，了解加密算法的具体实现和密钥的来源。例如，在网上银行转账时，用户输入的转账信息会使用银行服务器的公钥进行加密，只有银行服务器使用其私有的私钥才能解密这些信息，防止信息在传输过程中被窃取。通过公钥和私钥的配对使用，可以验证通信双方的身份。例如，在 SSL/TLS 协议中，服务器会向客户端发送自己的公钥证书，客户端使用证书颁发机构的公钥验证证书的有效性，从而验证服务器的身份；
2025-03-16 16:20:37
489
原创 对称加密算法及其在网页逆向分析中的应用
对称加密算法是一种加密和解密使用相同密钥的加密技术。在数据传输过程中，发送方首先使用预先约定好的密钥对明文进行加密操作，将其转换为密文。密文在网络中传输，即使被第三方截获，由于没有正确的密钥，也无法解读其中的内容。接收方在接收到密文后，使用相同的密钥对其进行解密，从而恢复出原始的明文。这种加密方式的优点在于加密和解密的速度快，能够高效地处理大量数据，适用于对性能要求较高的场景。
2025-03-15 14:51:46
754
原创 MD5、SHA、HMAC 加密算法及其在网页逆向分析中的应用
本文深入剖析了 MD5、SHA 和 HMAC 加密算法，详细阐述了它们的原理、作用以及在 JavaScript 和 Python 中的调用方法。通过对红人点集和企查查 - 查企业_查老板_查风险_企业信息查询系统三个不同类型网站的逆向数据分析，系统地展示了网页逆向分析的流程与方法。从网络请求分析、JavaScript 代码分析，到加密参数破解和模拟请求，每一步都结合具体实例进行了详细说明，并给出了对应的 JavaScript 和 Python 代码。
2025-03-15 13:48:15
49
原创 Python 与 JavaScript 交互及 Web 逆向分析全解析
通过详细的安装配置步骤、丰富的示例代码和深入的分析过程，提供了一套完整且实用的技术指导。随着技术的不断发展，Python 与 JavaScript 的交互、Web 开发和逆向分析等领域也将不断涌现出新的技术和方法，开发者需要持续学习和探索，保持对技术的敏锐洞察力，才能在这个快速变化的领域中取得成功。提供了一个统一的接口，允许 Python 程序在不同的 JavaScript 运行环境中执行 JavaScript 代码，它会自动检测系统中可用的 JavaScript 运行环境，并选择合适的环境来执行代码。
2025-03-14 14:57:04
966
原创 Hook 技术的全面解析：原理、实现与应用
首先，需要定义一个需要被 Hook 的原始函数。这个函数可以是一个简单的数学运算函数，也可以是一个复杂的业务逻辑函数。以下是一个简单的加法函数作为示例：python。
2025-03-14 14:08:27
3056
原创 Python爬虫实战:基于 Scrapy 框架的腾讯视频数据采集研究
在实际应用场景中，面对复杂多变的网站反爬策略与多样化的数据采集需求，需持续优化与调整采集方案，不断探索新的技术手段与应用模式，以确保数据采集工作的高效性、稳定性与可持续性。通过在爬虫代码中添加详细的异常捕获与处理逻辑，及时记录异常信息，采取相应的恢复措施，如重试请求、调整解析规则等，确保爬虫程序能够在面对各种异常时，依然保持稳定运行，最大程度减少异常对数据采集工作的影响。同时，为提高爬虫的健壮性，可在解析过程中增加数据验证与清洗环节，对提取到的数据进行格式校验、去噪处理，确保数据的质量与准确性。
2025-03-13 17:26:49
1368
原创 爆火的 Manus 到底是什么？一篇带你全了解！
这次创业让他积累了经验，也看到了地域对创业的影响，在武汉创业成本低，有独立开发者思维，但面临资本和人才供给不足的挑战。不过，随着技术的发展，这些问题有望逐步解决。这个测试涵盖推理、多模态处理、网页浏览和工具使用能力等方面，提出的 466 个现实问题，对很多高级 AI 来说都挺有挑战，但 Manus 在三个难度级别上都达到了新的最优状态，实力相当能打！在内容排版上，也能根据信息的重要程度进行合理布局，文字简洁明了，搭配的图片也很契合主题，整体视觉效果较为出色，大大节省了制作 PPT 的时间和精力。
2025-03-13 14:13:45
409
原创 基于 Selenium 的软件测试方法研究
从 Selenium 的基本概念和工作原理的详细阐述，到环境搭建的具体步骤，再到元素定位、页面操作、测试用例编写等核心内容的讲解，以及最后一个完整的电商网站商品搜索测试案例的展示，为软件测试工程师提供了一套完整的自动化测试解决方案。同时，随着技术的不断发展，Selenium 也在不断更新和完善，我们需要关注其最新动态，及时学习和应用新的功能，以适应不断变化的测试需求。在实际的软件测试工作中，我们可以根据具体的测试需求，灵活运用 Selenium 的各种功能，对 Web 应用程序进行全面、细致的测试。
2025-03-12 09:27:55
743
原创 Manus 演示案例：智能协作平台宣传手册
平台采用独特的五层体系架构，从边缘感知层收集数据，经数据湖仓存储与整理，再通过 AI 引擎层进行深度分析与处理，最后通过应用接口层将处理结果传递至交互终端，实现数据的高效流转与价值挖掘。此外，微服务架构的运用使得系统可用性高达 99.99%，保障了平台的稳定运行。通过平台的协同功能，集团的供应链协同效率提升了 55%，各环节之间的沟通与协作更加顺畅，库存周转率提高，成本得到有效控制。Manus 智能协作平台以其先进的技术和创新的理念，为企业提供了全方位的协作解决方案，助力企业提升竞争力，实现可持续发展。
2025-03-12 03:34:20
556
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