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剑指 Offer 68 - I. 二叉搜索树的最近公共祖先（java解题）

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剑指 Offer 68 - II. 二叉树的最近公共祖先（java解题）

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剑指 Offer 07. 重建二叉树（java解题）

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剑指 Offer 17. 打印从 1 到最大的 n 位数（java解题）

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剑指 Offer 33. 二叉搜索树的后序遍历序列（java解题）

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松灵机器人scout mini小车自主导航(3)——建图导航仿真

松灵机器人Scout mini小车建图导航仿真在之前的文章中，我们已经介绍了如何在gazebo和rviz对scout mini小车进行仿真，并且测试了添加自定义的传感器，在本文章中将进一步介绍如何利用scout mini小车在仿真环境中建图和导航。仓库链接: https://gitee.com

动手学Avalonia：基于硅基流动构建一个文生图应用（一）

文生图文生图，全称“文字生成图像”（Text-to-Image），是一种AI技术，能够根据给定的文本描述生成相应的图像。这种技术利用深度学习模型，如生成对抗网络（GANs）或变换器（Transformers），来理解和解析文本中的语义信息，并将其转化为视觉表现。文生图可以用于创意设计、图像编辑、虚

风光储一体化园区 | 图扑新能源可视化

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将彩色图转化为灰度图及其原理介绍

本文介绍了彩色图与灰度图，为什么要转化为灰度图，及其转化为灰度图的原理，包含加权平均法与简单平均法，在明白了原理之后，直接使用OpenCV中提供的函数进行图像灰度处理，希望对你有所帮助。

[转帖]MySQL十六：36张图理解Buffer Pool

https://www.cnblogs.com/yunlongn/p/16630257.html 转载~ 在应用系统中，我们为加速数据访问，会把高频的数据放在「缓存」(Redis、MongoDB)里，减轻数据库的压力。在操作系统中，为了减少磁盘IO，引入了「缓冲池」(buffer pool)机制。

[转帖]flamegraph（火焰图）性能分析

`https://www.cnblogs.com/HadesBlog/p/13877761.html` 使用perf工具以及flamegraph可以将调试的程序运行栈以及在每个函数中停留的时间以火焰图的形式展现出来。 perf工具可以在内核源码tools/perf中编译安装。 make && mak

[转帖]一张图读懂阿里云数据库架构与选型

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[转帖]一张图搞定redis内存优化及配置

https://www.jianshu.com/p/3195663af83e Redis内存优化及配置.png Redis优化及配置 Redis所有的数据都在内存中，而内存又是非常宝贵的资源。常用的内存优化方案有如下几部分：一、配置优化二、缩减键值对象三、命令处理四、缓存淘汰方案一、配置优化 Li

#PowerBi 1分钟学会，powerbi中行列值拼接（COMBINEVALUES与CONCATENATEX）

在日常的工作中，我们往往需要对表格数据的拼接，用来生成一些复合数据列，如下图类似场景。其实，在powerbi中，我们同样也可以对表格文本进行拼接。今天我们就介绍两个DAX函数，COMBINEVALUES（表函数，新建列）与 CONCATENATEX（度量值）。示例数据表：一：COMBINEVAL

.NET爬取美图官网首页数据实战

## 前言：在当今信息化社会，网络数据分析越来越受到重视。而作为开发人员，掌握一门能够抓取网页内容的语言显得尤为重要。在此篇文章中，将分享如何使用 .NET构建网络抓取工具。详细了解如何执行 HTTP 请求来下载要抓取的网页，然后从其 DOM 树中选择 HTML 元素，进行匹配需要的字段信息，从中

编程语言常识

看图区别编程语言什么是强类型、弱类型语言？哪种更好？强类型语言强类型语言是一种强制类型定义的语言，即一旦某一个变量被定义类型，如果不经强制转换，那么它永远就是该数据类型。在强类型语言中，变量的数据类型是严格定义的，编译器或解释器会强制确保变量只能存储与其数据类型相匹配的值。类型转换通常需要

Azure Data Factory（八）数据集验证之服务主体（Service Principal）

一，引言如下图所示，今天我们接着上一篇内容，继续讲解 Azure Data Factory 中的数据集连接服务的认证方式：Service Principal 关于 Service Principal 的创建可以参考：Azure AD（四）知识补充-服务主体至于需要给 Service Princ

图数据挖掘：小世界网络模型和分散式搜索

哈佛大学心理学教授斯坦利·米尔格拉（Stanley Milgram）早在1967年就做过一次连锁实验，他将一些信件交给自愿的参加者，要求他们通过自己的熟人将信传到信封上指明的收信人手里。他发现，296封信件中有64封最终送到了目标人物手中。而在成功传递的信件中，平均只需要5次转发，就能够到达目标。也就是说，在社会网络中，任意两个人之间的“距离”是6。这就是所谓的六度分隔理论，也称小世界现象。尽管他

图数据挖掘：基于概率的流行病模型

这篇博客让我们来介绍基于概率的传播模型，这种模型基于对数据的观测来构建，不过不能对因果性进行建模。基于随机树的传染病模型是分支过程（branching processes）的一种变种。在这种模型中，一个病人可能接触d个其他人，对他们中的每一个都有概率q>0将其传染，接下来我们来看当d和q取何值时，流行病最终会消失（die out）

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