二叉树的最小深度问题 作者：Grey 原文地址： 博客园：二叉树的最小深度问题 CSDN：二叉树的最小深度问题 题目描述 给定一个二叉树，找出其最小深度。 最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。 说明：叶子节点是指没有子节点的节点。 题目链接见：LeetCode 111. Mini
子数组的最大异或和问题 作者：Grey 原文地址： 博客园：子数组的最大异或和问题 CSDN：子数组的最大异或和问题 题目描述 数组中所有数都异或起来的结果，叫做异或和。给定一个数组 arr，其中可能有正、有负，有零，返回 arr 的最大子数组异或和 题目链接见：牛客-子数组的最大异或和 暴力解 枚
本文详细的记录了一次0点接口严重超时的问题排查经历。本文以作者自身视角极具代入感的描绘了从问题定位到具体的问题排查过程，并通过根因分析并最终解决问题。整个过程需要清晰的问题排查思路和丰富的问题处理经验，也离不开公司强大的调用链、和全方位的系统监控等基础设施。
一、消息队列介绍 1、消息队列概念 1、MQ全称为Message Queue,消息队列（MQ）是⼀种应⽤程序对应⽤程序的通信⽅法。 应⽤程序通过读写出⼊队列的消息（针对应⽤程序的数据）来通信，⽽⽆需专⽤连接来 链接它们。 2、消息传递指的是程序之间通过在消息中发送数据进⾏通信，⽽不是通过直接调⽤彼此
Optional最早是Google公司Guava中的概念，代表的是可选值。Optional类从Java8版本开始加入豪华套餐，主要为了解决程序中的NPE问题，从而使得更少的显式判空，防止代码污染，另一方面，也使得领域模型中所隐藏的知识，得以显式体现在代码中。Optional类位于java.util包下，对链式编程风格有一定的支持。实际上，Optional更像是一个容器，其中存放的成员变量是一个T类
联邦学习和GNN都是当前AI领域的研究热点。联邦学习的多个参与方可以在不泄露原始数据的情况下，安全合规地联合训练业务模型，目前已在诸多领域取得了较好的结果。GNN在应对非欧数据结构时通常有较好的表现，因为它不仅考虑节点本身的特征还考虑节点之间的链接关系及强度，在诸如：异常个体识别、链接预测、分子性质预测、地理拓扑图预测交通拥堵等领域均有不俗表现。
前言 瑞数就不过多介绍了，算是国内 2 线产品中的天花板了。4 代其实难度不高，但要弄出来 确实挺费时间和耐心的。今天就简单来讲讲如何用补环境轻松的过瑞数。 本文首发链接为: https://mp.weixin.qq.com/s/WnScMVv3kmdlrFLjr-m3Pg 前言 本文章中所有内容仅
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一、主从复制概念 主从复制是指将主数据库的DDL和DML操作通过二进制日志传到从服务器中，然后在从服务器上对这些日志重新执行也叫重做，从而使得从数据库和主库的数据保持同步。 MySQL支持一台主库同时向多台从库进行赋值，从库同时也可以作为其他从服务器的主库，实现链式复制。 一般主服务器我们叫Mast
前言 知乎上有一个提问：在小公司编程是一种什么样的体验？ ↓↓↓ 今天，我们就这个话题，一起来做个讨论。 这里有没有曾经待过小公司或者现在正窝在小公司的程序员？如果有，这个问题相信你是最有发言权的。 一个软件产品从前期的调研到中途的开发直至最后的发布环节，不知道整个链路跟踪下来，你是否感觉这中间的每
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
网络的度分布p(k)表示了一个随机选择的节点拥有度k的概率。我们设度为k的节点数目Nk =#nodes with degree k，除以节点数量N则可得到归一化后的概率质量分布 p(k) = Nk/N。图的路径(path)指一个节点序列，使得序列中的每个节点都链接到序列中的下一个节点，一个路径可以通过经过同一条边多次而和它自身相交。
摘要：本文主要介绍OpenHarmony富设备DAYU200开发板的入门指导。 本文分享自华为云社区《DAYU200开发指导》，作者： 星辰27。 1 概述 DAYU200开发板属于OpenHarmony L2富设备，具备多种开发场景，功能较为强大，可以类比成智能手机或者pad。其详情参考链接。 2
摘要：与华为云开发者联盟，共同回顾精彩瞬间。 本文分享自华为云社区《让开发者成为决定性力量，华为开发者英雄汇圆满落幕》，作者： 华为云社区精选。 11月9日，华为全联接大会2022“华为开发者英雄汇”于线上线下同步举行。现场解读华为多元生态协同、全链路赋能开发者策略，分享优秀开发者实践故事，重磅发布
摘要：从图像提取人体姿态，用姿态信息控制生成具有相同姿态的新图像。 本文分享自华为云社区《Pose泰裤辣! 一键提取姿态生成新图像》，作者： Emma_Liu 。 人体姿态骨架生成图像 ControlNet-Human Pose in Stable Diffusion 相关链接：Notebook案例
## 一、为什么要做一款这样的小插件 数据，一直在思考如何让数据更安全的流转和服务于客户，围绕这样的想法，我们做过许多方面的扩展。我们落地了服务端的数据切片支持场景化的设计，实现了基于JDBC协议对SQL的拦截与切片，实现了在应用层的全链路数据库审计方案和实现，实现了WEB端明暗水印和文档水印等等，
本文主要介绍了数据脱敏的相关内容，首先介绍了数据脱敏的概念，在此基础上介绍了常用的数据脱敏规则；随后介绍了本文的重点Hutool工具及其使用方法，在此基础上进行了实操，分别演示了使用DesensitizedUtil工具类、配合Jackson通过注解的方式完成数据脱敏；最后，介绍了一些常见的数据脱敏方法，并附上了对应的教程链接供大家参考，本文内容如有不当之处，还请大家批评指正。
在发送数据包的过程中，不同层次的网络协议扮演着不同的角色。数据包在经过多层封装后，通过网络设备和路由器进行转发，并最终到达目标设备。在每个层次中，都会进行相应的处理和解封装，以确保数据包能够正确传输和被接收端处理。整个过程涉及到了物理层、数据链路层、网络层、传输层和应用层等多个层次的协议和设备。尽管在简化的示例中，发送数据包的过程相对简单，但实际情况中会更加复杂，需要通过路由表选择最佳路径来保证数据包的快速、高效传输。整个过程展示了网络分层结构的重要性和协同工作的复杂性。
学习网络协议的关键是了解其分层结构。在计算机网络中，我们使用的是OSI标准模型和TCP/IP网络模型。这些模型将网络通信划分为多个层级，每个层级都有不同的功能和作用。在本章节中，我们主要讲解了TCP/IP网络模型的前三层：应用层、传输层和网络层。后面的数据链路层和物理层将在下一篇文章中进行详细讲解
哈喽大家好，我是咸鱼 今天跟大家分享一篇文章，这篇文章的作者 **Gergely Orosz** 是一名程序员，他从 Uber 辞职以后，就当起了全职创作者 他通过写文章、卖课程、做视频等谋生，今天这篇文章是他对这种商业模式的思考，我把它主要部分翻译了出来（想要看全文的原文链接在文末） **译文如下
