算法题打卡力扣第11题：盛最多水的容器（mid） 本文解决了力扣第11题"盛最多水的容器"问题。首先尝试暴力解法（O(n²)时间），但因超时被否决。随后采用双指针优化方案：初始化左右指针于数组两端，每次移动较短边的指针向内收缩，同时计算并更新最大面积。这种方法确保在O(n)时间内找到最优解，空间复杂度为O(1)。核心在于每次排除不可能产生更大面积的选择，通过宽度和高度的动态平衡高效求解。双指针法显著提升了算法效率，适用于大规模数据。

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单片机存储区域详解 单片机存储区域详解

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【C++详解】用红黑树封装模拟实现mymap、myset 用红黑树封装模拟实现mymap、myset

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从零开始手搓一个GPT大语言模型：从理论到实践的完整指南（一） 上图总结了一个完整的文本数据的处理过程：文本经过分词器划分为token，得到token id后经行向量嵌入，这一步可以模型得以进行loss的反向传播，每一个词向量还需要加上与之对应的位置编码，这是为了提升LLM的顺序序列处理能力，得到的input embedings就可以输入LLM进行训练了，关于位置编码，目前的改进很多，绝对位置编码的应用少了很多，比如千文3使用的RoPE（Rotary Position Embedding），也是目前大语言模型中常用的一种位置编码方式。

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六大AI模型组合方向结合好出论文：小波变换、多模态大模型、计算机视觉、transformer、CNN、LLM 本文总结了人工智能领域六大创新模型组合方向及其研究价值：1. Transformer+CNN实现全局-局部特征互补；2. 多模态+生成模型构建跨模态生成范式；3. 自监督+多模态提升小样本学习能力；4. 小波变换+Transformer增强频率域建模；5. 动态网络+轻量化模型优化计算效率；6. LLM+计算机视觉实现多模态智能交互。研究显示，这些组合通过创新架构设计（如交互自注意力、动态路由等）在多个领域达到SOTA性能，其中多模态生成、混合架构和自监督协同成为当前顶会论文的三大热点方向。

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0813 网络编程基础 1.APRAnet阶段2.TCP/IP协议阶段3.osi开放系统阶段4.TCP/IP协议族。

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16-docker的容器监控方案-prometheus实战篇 Prometheus是一个开源系统监控和警报工具包，最初是在SoundCloud上构建的。自2012年成立以来，许多公司和组织都采用了Prometheus，该项目拥有非常活跃的开发者和用户社区。Prometheus现在是一个独立的开源项目，独立于任何公司进行维护。为了强调这一点，并澄清项目的治理结构，Prometheus于2016年加入云原生计算基金会，作为继Kubernetes之后的第二个托管项目。我们可以简单的理解Prometheus是一个监控系统同时也是一个时间序列数据库。

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Java实习模拟面试要点|技术分享与学习指南|今日本科计科要闻速递：技术分享与学习指南 本系列“Java实习模拟面试”文章由【培风图南以星河揽胜】精心策划与撰写，内容覆盖Java开发全栈技术栈，既适合准备实习面试的同学查漏补缺，也适合在职开发者系统提升。建议学习路径从基础工具（SVN、Hutool）和编程思想（面向接口、设计原则）入手；进阶学习前端（Vite、Element UI）与后端（Spring Boot）框架；深入微服务、数据库、K8s等分布式与云原生技术；最后掌握需求分析与模型设计等软件工程核心能力。关注我，获取更多技术干货与学习资源！

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Ubuntu 18.04快速配置WireGuard互联 接下来，我们想让两台主机使用通过10.1.1.0/24网段建立连接，对应[Peer]配置中的Endpoint部分，端口号使用10086，配置允许邻居通过WireGuard网卡传入的流量以及本地要发送给对端发送的流量仅限10.10.1.0/24网段。并且支持全部过多的TLS功能，增加了相当多的代码，提高了漏洞暴露的风险。可以看到，在相同配置参数下，使用底层网卡打流的带宽是30.7 Gbps，经过WireGuard隧道转发的带宽是2.44 Gbps，这个数值比之前它自己宣称的1 Gbps高出去一倍多了。

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音视频处理新纪元：12款AI模型的语音转录和视频理解能力横评 摘要 本文对12款主流AI模型在语音转录和视频理解领域进行了全面评测，涵盖OpenAI Whisper、Google Speech-to-Text、GPT-4V等代表性模型。测试结果显示： 语音转录：Whisper Large v3综合表现最优（96.8%准确率），中文场景下百度ASR Pro达96.1%，噪声环境下模型性能差异显著（最高相差30%）； 视频理解：多模态模型展现深度分析能力，如动作识别、时序理解和跨模态关联，GPT-4V在复杂场景中领先； 应用实测：会议转录场景实时性提升40%，教育视频分析

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FPGA+护理：跨学科发展的探索（三） 本文探讨了FPGA在精神医学护理领域的技术可行性，重点分析了实时监测和影像处理两大应用场景。在实时监测方面，FPGA可通过并行数据采集、实时信号处理和异常检测等技术实现多通道生理信号同步采集与处理，具备高采样率、低延迟等优势；在影像处理方面，FPGA可加速FFT计算、图像滤波和特征提取等算法，为MRI图像重建和实时神经反馈提供硬件支持。文章详细阐述了各场景的技术原理、性能指标和系统架构，并评估了不同FPGA芯片的适用性，为FPGA在精神医学护理中的跨学科应用提供了技术参考。

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UDP和TCP协议 摘要：UDP和TCP是主要的传输层协议，具有显著差异。TCP通过三次握手建立可靠连接，采用确认应答、超时重传、滑动窗口等机制确保数据传输的可靠性，适合需要高可靠性的场景。UDP无连接、不可靠但高效，适合实时性要求高的应用。TCP面向字节流，支持全双工通信；UDP面向数据报。此外，TCP通过流量控制、拥塞控制等机制优化性能，而UDP需在应用层实现可靠性。异常情况下，TCP能自动处理连接中断，而UDP无此功能。理解这些差异有助于根据需求选择合适的协议。

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请写一下快速排序算法 快速排序是一种基于分治思想的高效排序算法。其核心步骤是：选择一个基准值，将数组划分为小于和大于基准的两部分，然后递归处理子数组。示例代码展示了以最左元素为基准的双指针实现方法，并讨论了优化策略（如三数取中法）。该算法平均时间复杂度为O(nlogn)，最坏情况O(n²)，空间复杂度平均O(logn)。快排不稳定，适合大规模数据排序，常与小数据量时切换为插入排序结合使用以提升性能。

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【数据结构】并查集：从入门到精通 本文介绍了并查集这一高效的数据结构，主要用于处理集合合并与查找操作。详细讲解了并查集的基本概念、查找操作和合并操作。

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计算机网络摘星题库800题笔记 第5章 传输层 题组闯关1.Internet 传输层滑动窗口协议规定 ( )。A. 网络接收分组的最低效率，只需要重传未被确认的分组B. 固定的窗口大小，只需要重传未被确认的分组C. 网络接收分组的最低效率，固定的窗口大小D. 未被确认的分组数最多为窗口的大小，只需要重传未被确认的分组1.【参考答案】D【解析】TCP 采用序列号、确认、滑动窗口协议等机制来实现端到端节点之间可靠的数据传输。其中，滑动窗口协议规定未被确认的分组数最多为窗口的大小，且只需要重传未被确认的分组。

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C++中的`auto`与`std::any`：功能、区别与选择建议 auto（C++11）和std::any（C++17）是C++中两个重要的类型处理工具，但用途不同。auto用于编译时类型推断，能简化复杂类型声明并确保类型安全；而std::any是运行时的"万能容器"，可存储任意类型数据但需要类型检查和转换。auto适合已知类型的简化声明，std::any则适用于需要动态处理多种类型的场景。开发者应根据类型确定性、性能需求和安全性要求合理选择使用。

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嵌入式 Linux 驱动开发常见问题排查宝典（驱动开发篇）v1.0 * 直接 **Ctrl/Cmd+F** 关键词（如 *EPROBE\_DEFER*、*dma-coherent*、*pinctrl-0*、*request\_threaded\_irq*、*vermagic*、*kasan*、*clk\_prepare\_enable* 等）校对上下拉/驱动强度。**排查**：OPP 表 `opp-hz`/`opp-microvolt`/`opp-supported-hw`；**修复**：`DEVICE_ATTR_*` 注册到 `dev->kobj`/`class`；

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Rust面试题及详细答案120道（01-10）-- 基础语法与数据类型 本文介绍了Rust编程语言的核心面试题，涵盖了数据类型、变量声明、错误处理等关键概念。主要内容包括： 基本数据类型：分为标量类型（整数、浮点数、布尔值、字符）和复合类型（元组、数组），强调Rust的类型安全性和内存布局特点。 变量声明：let和let mut的区别，解释默认不可变的设计理念及其对线程安全和性能优化的意义。 字符串处理：对比String和&str的类型特性、使用场景及相互转换方法。 错误处理机制：深入解析Option<T>和Result<T,E>枚举的设计目的，

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Excel多级数据结构导入导出工具 Excel多级数据结构导入导出工具摘要 该工具库专为处理复杂嵌套数据结构设计，支持Java对象与Excel文件双向转换。核心特性包括： 多级数据支持：自动处理任意层级嵌套（如集团→公司→部门），实现智能单元格合并与填充 注解配置：通过@ExcelColumn定义列映射，@ExcelObject处理嵌套关系，@ExcelConvert实现自定义转换 灵活转换：内置性别/状态等常用转换器，支持日期格式化和数据验证 工具提供简单API：exportExcel()导出数据并自动合并单元格，importExcel()

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李发展
《iOS移动开发从入门到精通》、《神奇的Photoshop脚本自动化与插件开发》、《幻灯之美-PPT设计艺术》图书作者，苹果商店热门应用《互动教程》作者，互动教程网创始人。拥有20多年的IT行业工作和教学经验，曾就职于知名外企，主要负责iOS高级开发、Java开发，服务过中国电信，宾利，古琦，香格里拉，杜蕾斯等行业标杆品牌。拥有丰富的实战和教学经验，授课形式不拘一格。熟悉iOS、Swift、Java、UI设计、Javascript开发等技术。
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吴师兄学算法
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打杂人
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涛歌依旧
毕业后就职于华为和腾讯
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10年编程工作,涉及到.Net,Java,Android,C,Python等,爱好算法,人工智能,大数据等领域, 虚心求教,一起进步,大学毕业参加工作,如今一晃10多年已过,时间飞逝....
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云烟，不再年轻
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厦门德仔
分享与交流：信息化建设、数字化转型、项目管理、流程梳理与再造、前后端开发、财务管理、数据库、网络、家庭教育与人生感悟等希望我的博客能带您愉快心情。
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