多重背包也是 0-1 背包的一个变式。与 0-1 背包的区别在于每种物品有 k 个，而非一个。 朴素 直接把相同的每个物品视作各个单独的物品，没有关联，仅条件相同； 转换后直接用01背包的状态转移方程 注意：在大数据下容易爆空间时间 二进制分组优化 与朴素相比，优化利用二进制原理（任意数可以由多个不
前言 今天大姚给大家分享一款由C#语言编写的仅有8KB大小的简易贪吃蛇开源游戏：SeeSharpSnake。 项目特点 该仓库中的项目文件和脚本可以用多种不同的配置构建相同的游戏，每个配置生成的输出大小也不同。 项目源码运行 F5 运行 SeeSharpSnake项目，查看优秀效果： 构建不同大小版
LED虚拟拍摄-跟踪算法 图引用拍摄黑科技，LED虚拟影棚揭秘 标定流程 上面是一台Track设备,现精度比较高的主要是Redspy,Mosys,一般影视用这二种,其底层技术参考SMAL单目+惯性传感器(IMU),因为需要稳定精准的结果,实现上会贴红外反光片,使用红外相机得到这些贴片对应的稳定特征点
最新版的 Visual Studio Code 对 Markdown 的支持已显著提升，其在预览方面的体验甚至可以与 Markdown Preview Enhanced 插件相比。本文将介绍一些优化方法，帮助用户提升在 VSCode 中编写 Markdown 文档的体验。 官方使用说明：https:
一、写在开头 在这篇文章中记录一下之前自己面试时学到的东西，是关于transient关键字的，当时面试官问我IO的相关问题，基本上全答出来了，关于如何不序列化对象中某个字段时，我果断的选择了static和transient，但面试官紧接着问了我：“transient关键字修饰的变量当真不可序列化吗？
单元测试 前言 时隔多个月，终于抽空学习了点新知识，那么这次来记录一下C#怎么进行单元测试，单元测试是做什么的。 我相信大部分刚毕业的都很疑惑单元测试是干什么的？在小厂实习了6个月后，我发现每天除了写CRUD就是写CRUD，几乎用不到单元测试。写完一个功能直接上手去测，当然这只是我个人感受，仅供参考
综上所述，LFU算法通过跟踪数据项的访问频次来决定淘汰对象，适用于数据访问频率差异较大的场景。与LRU相比，LFU更能抵御偶发性的大量访问请求对缓存的冲击。然而，LFU的实现较为复杂，需要综合考虑效率和公平性。在实际应用中，应当根据具体的数据访问模式和系统需求，灵活选择和调整缓存算法，以达到最优的性...
摘要：本文是关于Nuxt3的系列文章之一，主要探讨Nuxt3的生命周期和钩子函数，引导读者深入了解其在前端开发中的应用。文章提供了往期相关文章链接，涉及Nuxt中间件、Composables、状态管理、路由系统、组件开发等多个方面，帮助读者全面掌握Nuxt3框架的特性和实践技巧。
BusinessLayerValidation介绍 BusinessLayerValidation，即业务层验证，是指在软件应用程序的业务逻辑层（Business Layer）中执行的验证过程。业务逻辑层是应用程序架构中的一个关键部分，负责处理与业务规则和逻辑相关的操作。业务层验证的主要目的是确保数
Redis作为企业级应用中广泛使用的高性能键值存储数据库，其性能优化是一个复杂且多面的话题。以下是V 哥整理的一些关键的优化点和相应的解决方案，提供给兄弟们参考。 Redis的性能优化涉及到硬件选择、配置调整、客户端优化、持久化策略等多个层面。 1. 硬件优化 解决方案：选择更快的CPU、更多的内存
经过上传客户要求主副表迁出，又提出可以将某张表的数据导出excel，听着很简单，实际看数据表发现上万条数据，并且需要关联表查询相关字段，导出的表格才可以被客户看明白。 要是使用office包目前后台内存耗尽，被迫停止运行，所以想要突破百万条数据导出需要另辟它路。所以就是使用了导出CSV并非excel
1、概述 容器生命周期钩子（Container Lifecycle Hooks）监听容器生命周期的特定事件，并在事件发生时执行已注册的回调函数。 钩子函数能够感知自身生命周期中的事件，并在相应的时刻到来时运行用户指定的程序代码。 kubernetes在主容器的启动之后和停止之前提供了两个钩子函数：
学习yolo系列，最重要的，最核心的就是网络模型、正负样本匹配、损失函数等三个方面。本篇汇总了yolov1-yolov5等5个版本的相关知识点，主要看点是在yolo框架搭建。初学者可以通过相关篇章搭建自己的知识点框架，然后再深入各个知识点，就像攻克一个又一个山头。当大部分的知识点都了然于胸，yolo...
前言 SQL语句中，聚合函数在统计业务数据结果时起到了重要作用，比如计算每个业务地区的业务总数、每个班级的学生平均分以及每个分类的最大值等。然而，今天小编将为大家介绍窗口函数，与聚合函数相比，它们也是一组函数，但在使用方法和适用场景上有所不同。在本章节中，我将重点介绍窗口函数中的RANK和DENSE
LLM技术全景图：技术人必备的技术指南，一张图带你掌握从基础设施到AI应用的全面梳理 LLM 技术图谱（LLM Tech Map）是将 LLM 相关技术进行系统化和图形化的呈现，此图谱主要特点是“专注于技术人视角”，不求从 LLM 产业角度汇聚信息，而是希望让从事相关工作或是想了解 LLM 的技术人
一、概述 鉴于JDK8已经是老古董，还有性能问题，兼且各个公司已经不再维护1.8的JDK，所以升级公司的核心产品之一的后端到JDK到17是相对要紧的事情。 通过升级到jdk17，具有以下好处： 不要在头疼同时适应两个jdk，放下适应JDK8的负担 在生产环境基本上只需要部署一个jdk即可 具有更好的
Lru-k与lru的区别在于多维护一个队列，及每个元素多维护一个次数选项，对于性能的影响不大，仅仅多耗一点cpu，但是可以相应的提高命中率，下一章将介绍LFU按频次的淘汰机制。
Transformer注意力架构原理 输入层 embedding词嵌入向量 将文本中词汇的数字表示转变为向量表示，在这样的高维空间捕捉词汇间的关系 语义相近的词语对应的向量位置也更相近 每个词先通过词典转换成tokenId，在把tokenId转化为一个512纬的向量 位置编码 将每个词的位置向量（通
Kafka消息丢失的原因通常涉及多个方面，包括生产者、消费者和Kafka服务端（Broker）的配置和行为。下面将围绕这三个关键点，详细探讨Kafka消息丢失的常见原因，并提供相应的解决方案和最佳实践。总的来说，Kafka消息丢失是一个涉及多个环节的问题，需要从生产者、Broker和消费者三个层面综...
网络爬虫技术，早在万维网诞生的时候，就已经出现了，今天我们就一起来揭开它神秘的面纱！ 一、摘要 说起网络爬虫，相信大家都不陌生，又俗称网络机器人，指的是程序按照一定的规则，从互联网上抓取网页，然后从中获取有价值的数据，随便在网上搜索一下，排在前面基本都是 pyhton 教程介绍。 的确，pyhton
