算法学习笔记，记录容易忘记的知识点和难题。详解时空复杂度、50道常见面试笔试题，包括数组、单链表、栈、队列、字符串、哈希表、二叉树、递归、迭代、分治类型题目，均带思路与C++题解
算法学习笔记，记录容易忘记的知识点和难题。试除法、分解质因数、筛质数、约数个数、约数之和、最大公约数
接口定义 能够对于文字、段落乃至任何元素的精准定位 并做出增删改查，都是在开发一款富文本编辑器时一项最基本也是最重要的功能之一。让我们先来看看Slate中对于如何在文档树中定位元素是怎么定义的[源码]： /** * The `Location` interface is a union of the
据说有了它，ChatGPT 就可以靠边站了。因为 Auto-GPT 能更加主动地完成你给他的指定任务，不用做更多的人为干涉，它的推理能力比 ChatGPT 更强，有人用它解放双手做了个 React 网站。当然除了升级的 Auto-GPT 之外，还有 DeepSpeed，它能极大地降低训练成本。这两个
不知道 AI 在你那边是什么样的具象，在我这就是各种搞图：从给线稿图上色，到直接给你生成一张小色图，AI 最近是真出风头，本周热点速览也收录了
怎样能够让需求评审更高效、保质呢？作为测试人员又如何在其中发挥价值呢？根据自己的工作经验，下文介绍如何在需求评审中做到更规范，来减少评审过程出现的问题，以此提高需求评审效率、提升需求评审会议质量，来营造一个比较轻松的产研合作氛围。
一文让你彻底了解：主键索引/二级索引，聚簇索引/非聚簇索引，回表/索引覆盖，索引下推，联合索引/最左联合匹配，前缀索引，explain
自 Swoole 从 2012 年发布第一个版本开始，就扛起了 PHP 领域异步通信的大旗，但这多年以来 Swoole 的发展也是实属不易。
核心概念 主键索引/二级索引 聚簇索引/非聚簇索引 回表/索引覆盖 索引下推 联合索引/最左联合匹配 前缀索引 explain 一、[索引定义] 1.索引定义 在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法
废话不多说(主要文笔比较差),直接上代码 一个简单的demo,如下 vue代码 imgLoaded(e) { deb
在 MySQL 中，如果我们想查看实例当前正在执行的 SQL，常用的命令是SHOW PROCESSLIST。 但如果 SQL 过长的话，就会被截断。这时，我们一般会用SHOW FULL PROCESSLIST来查看完整的 SQL。 最近碰到一个 case，发现无论是使用 SHOW PROCESSLI
解锁LLMs的“思考”能力：Chain-of-Thought(CoT) 技术推动复杂推理的新发展 1.简介 Chain-of-Thought(CoT)是一种改进的Prompt技术，目的在于提升大模型LLMs在复杂推理任务上的表现，如算术推理（arithmetic reasoning）、常识推理（co
网站基本概念 服务器：能够提供服务器的机器，取决于机器上所安装的服务软件 web服务器：提供web服务（网站访问），需要安装web服务软件，Apache，tomcat，iis等 域名 （Domain Name） 方便人记的 DNS （Domain Name System） 域名系统， 一个分布式数据
模型想要完成自主能力进化和自主能力获得，需要通过Self-Reflection from Past Experience来实现。那如何获得经历，把经历转化成经验，并在推理中使用呢？本章介绍三种方案
企业有三类角色：worker、partner、owner，不同角色基于不同的身份认同，工作在不同的平面，表现出不同的行为，创造出不同的价值，从而分配不同的蛋糕份额
AI搜索引擎不仅能够理解复杂的查询语句，还能够通过学习用户的搜索习惯和偏好，提供更加个性化的搜索结果。本篇文章将介绍7款在这一领域表现出色的AI搜索引擎工具，它们各有特色，但都致力于为用户提供更加智能、高效和精准的搜索体验。 传统的搜索引擎在处理模糊或多义性强的查询时往往力不从心。而AI搜索引擎则可
这是一个能让你快速熟悉AI相关技能的考试，由Oracle官方提供，而且限时免费。 它就是OCI Generative AI Professional。 可以看到，目前免费政策正在执行，到今年的7月31号截止，有想法的小伙伴们要抓紧学习了。 具体信息可参考OU官方的介绍：全新推出OCI Generat
大家好，我是树哥。 最近我推出了简历辅导服务（详见：500 块就能获得 10 年的行业经验，太赚了！），有一位同学找我做了简历辅导。 在阅读他的简历的时候，我发现他的学历没有写入学时间和毕业时间，感觉不是很直观，于是让他补全一下。小伙伴回复说：我是专升本的，本科只有 2 年的时间，我担心写了之后就被
在项目中经常能遇到，需要对某些数据集合进行多维度排序的需求。对于集合多条件排序解决方案也有很多，今天我们就介绍一种，思路大致是设置一个分值的集合，这个分值是按照需求来设定大小的，再根据分值的大小对集合排序。 v需求背景 我们来模拟一个需求，现在需要查询一个用户列表，该列表需要实现的排序优先级如下：
众所周知，个性化推荐系统能够根据用户的兴趣、偏好等信息向用户推荐相关内容，使得用户更感兴趣，从而提升用户体验，提高用户粘度，之前我们曾经使用协同过滤算法构建过个性化推荐系统，但基于显式反馈的算法就会有一定的局限性，本次我们使用无监督的Lda文本聚类方式来构建文本的个性化推荐系统。 推荐算法:协同过滤
