发布于我的博客，也许同步更新于博客园 引入 跳表（跳跃表）能够维护一个数的集合（作用类似普通平衡树），查找时间复杂度为 \(\log n\)，与平衡树一样基于链表结构。由于不需要平衡树那么多旋转什么的，所以效率比较高，一般认为性能能打红黑树。除此以外，链表的特性使它能够以线性时间遍历某个子段。Red
日常Bug排查系列都是一些简单Bug排查。问题虽小，但经常遇到，了解这些问题，会让我们少走点弯路，提升效率。说不定有些问题你遇到过哦:) Bug现场 业务开发同学突然问了笔者一个问题，从库读会不会没有原子性？我下意识的反应怎么可能，只要是遵守MySQL主从Replication协议的原子性至少是能够
前言 2022年6月，随着GitHub Copliot正式面向大众发布。让许多开发者都感受到了AI辅助编程工具的魅力所在，Copilot实现了帮助开发者大大提高了编程开发效率，让程序员朝九晚五成为可能。Copilot近乎是完美的，但还是由于种种原因（比如需要魔法上网、需要花钱购买使用等）使得不少人开
自动信息抽取发展了几十年，虽然模型很多，但是泛化能力很难用满意来形容，直到LLM的诞生。虽然最终信息抽取质量部分还是需要专家审核，但是已经极大的提高了信息抽取的效率。因为传统方法需要大量时间来完成数据清洗、标注和训练，然后来实体抽取、实体属性抽取、实体关系抽取、事件抽取、实体链接和指代消解等等。现在
在一个项目中，客户要求对报表中的签名进行仿手写的签名处理，因此我们原先只是显示相关人员的姓名的地方，需要采用手写方式签名，我们的报表是利用FastReport处理的，在利用楷体处理的时候，开发展示倒是正常效果，不过实际上在服务器运行的时候，出来的确实正规的宋体格式，相应的字体都已经安装，不过还是没有生效。因此采用变通的方式，在对应签名的地方采用图片的格式显示，实际效果达到要求。本篇随笔介绍这个过程
工作流是集成系统的模块应用，使用权限管理系统的身份认证登录后即可使用。本篇随笔介绍工作流模块的界面功能效果。
我们开发一个系统，在保证风格统一、代码强壮、可读性强等基础上，还能够结合代码生成工具快速开发相关后端，以及各种前端界面的，无疑是非常好的，既保证了项目的代码质量，又能够极大的提高开发效率。代码生成工具Database2Sharp是在完善的开发项目上，抽取出数据变化的部分，通过演绎、归纳、反复演绎和归纳等提炼方式抽取出相关的规则，以工具的方式来快速提高生产率，使得我们在开发各种不同的项目上的时候，能
由于一些客户的内部系统需要提取一些记录信息，如果手工录入会变得比较麻烦，因此考虑使用百度云的OCR进行图片文字的提取处理，综合比较了一下开源免费的Tesseract 类库进行处理，不过识别效果不太理想，因此转为了百度的OCR云接口处理方式，测试的效果比较理想，基本上较少出现错别字。本篇随笔介绍如何利用百度OCR进行图片文字的提取处理，以便从别的系统中批量化获得响应的系统数据，然后进行相应的格式化处
有时候，我们为了方便，我们往往使用扩展函数的代码方式创建很多GridView的操作功能，如在随笔《在DevExpress中使用BandedGridView表格实现多行表头的处理》中介绍过多行表头的创建及绑定处理，在《基于DevExpress的GridControl实现的一些界面处理功能》也介绍了一些特殊的展示效果，本篇随笔介绍在DevExpress的GridView的列中，使用Repository
在前面随笔《循序渐进介绍基于CommunityToolkit.Mvvm 和HandyControl的WPF应用端开发(1)》中介绍了Mvvm 的开发，以及一些界面效果，本篇随笔继续深入探讨基于CommunityToolkit.Mvvm 和HandyControl的WPF应用端开发，介绍如何整合SqlSugar框架的基础接口，通过基类继承的方式，简化实际项目的开发代码处理。
016. 请实现如下功能|谈谈你对闭包的理解 摘自<流畅的python> 第七章 函数装饰器和闭包 实现一个函数(可以不是函数)avg，计算不断增加的系列值的平均值，效果如下 def avg(...): pass avg(10) =>返回10 avg(20) =>返回10+20的平均值15 avg(
python自产调试工具pdb的使用 介绍 调试打印在写代码的时候不可避免 项目越大，调试可能花的时间会越多 print调试可能是最早用的，一段时间内你都会习惯这种方式 一旦成了老鸟，你应该会去用IDE的debugger，功能非常强大，效率就比print上了一个台阶 当然python像其他语言一样，
# 某公司自动化测试3面 > 仅供参阅，并不提供参考答案，上课的时候多数讲解过 > 算法题给了你一个参考，都是力扣上的 ## 一面 ```text 1. 自我介绍 2. 关于自动化：怎么做的，目前的进展，效果如何，遇到的困难 3. 你的框架搭建，最初是考虑了哪些因素去设计的 4. 如何维护自动化ca
数据录入在应用中是最常见也是最繁重的一项工作，而对于基础数据的维护更是要保证其准确性。比如需要录入身份证信息时，手工输入的效率低还容易出错；报销填发票时，要从一张一张的发票中找到金额、开票日期等一堆信息，一直重复着复杂的工作，类似的场景数不胜数。但现在，我们可以完全通过百度AI文字识别功能解决以上问
不知道多少小伙伴用着 Windows 操作系统，可能会有一个烦恼是有时候操作系统过慢，因为众多拖慢 Windows 系统的组件。Atlas 作为一个修改版的 Windows 系统，能极大提高操作系统运行效率。说到升级，除了 Atlas 之外，还有主打内存安全的 sudo 升级版 sudo-rs，以及
manim是基于python语言开发的开源框架，是由 3blue1brown 开发的。 本来是他们自己用来制作数学视频用的，因为其友好的API和漂亮的UI效果，在开源之后，立刻流行起来。 原先开源的地址是： 后来托管给了社区，现在安装最新的版本请从这里下载： 改版之后，命令行更加清晰，简单。 支持的
manim中提供了两种方式来表示文字信息，一种是 Text系列，一种是 Tex系列。 从目前我自己的使用的体验来看， Text系列在显示文字信息方面，提供了更多的的属性来调整显示效果。如果有大段的文字要排版，或者对文字的显示效果要求高的话，建议使用 Text。 而 Tex系列最大的优势是支持 Lat
`numpy`提供了简单灵活的接口，用于优化数据数组的计算。 通用计算最大的优势在于通过向量化操作，将循环推送至`numpy`之下的编译层，从而取得更快的执行效率。 `numpy`的通用计算让我们计算数组时就像计算单独一个变量一样， 不用写循环去遍历数组中的各个元素。 比如，对于一般的`python
`numpy`的广播计算是指在多维数组上进行的一种高效计算方式。 它可以将计算任务分配到每个维度上，并且可以在计算过程中进行数据共享和同步，从而提高计算效率和精度。 广播计算在数值计算、科学计算、机器学习等领域都有广泛的应用。 例如，在数值计算中，广播计算可以用于求解大规模的非线性方程组；在科学计算
自动微分技术（称为“automatic differentiation, autodiff”）是介于符号微分和数值微分的一种技术，它是在计算效率和计算精度之间的一种折衷。自动微分不受任何离散化算法误差的约束，它充分利用了微分的链式法则和其他关于导数的性质来准确地计算它们。我们可以选择定义一种新的数据类型来存储[u,u′]和[v,v′]这类数对。我们可以在这些数对上定义一种代数运算，这些代数运算编码了一些经典的操作。
