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03:52 AM · Nov 15 ,2025
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u_16099220 頭像

數碼精靈abc - 範圍查詢索引會失效麼

在計算機科學中，k-d樹（k-dimensional的縮寫）是一種空間劃分數據結構，用於組織k維空間中的點。主要應用於多維空間關鍵數據的搜索（如：範圍搜索和最近鄰搜索）。k-d樹是空間二分樹（Binary space partitioning ）的一種特殊情況。 索引結構中相似性查詢有兩種基本的方式： 一種是範圍查詢（range s

機器學習 , 範圍查詢索引會失效麼 , 大數據 , 搜索 , 算法 , 數據倉庫 , 子節點

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u_16213708 頭像

mob64ca14163a4f - 英語詞組/短語-20211011

當預算有限時，如何造出最輕的機器？——用回溯法解“最小重量機器設計問題” 在工程與算法的交匯處，我們常常要回答這樣一個問題：如何在約束下做到“剛剛好”？ 今天想和大家聊一個經典但容易被忽略的組合優化問題——最小重量機器設計問題。它不像旅行商那樣廣為人知，卻真實反映了現實中的權衡藝術：在有限成本下，如何讓產品儘可能輕？ 而解決它的利器之一，就是我們熟悉的——回溯法

redis , 最優解 , 數據庫 , 回溯法 , 子節點

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u_16099261 頭像

風華絕代的java - MacOS 11-13.x通用版(PKG系統安裝包及IPSW固件)_wx62be6c71dedea的技術博客

如何設計一個短鏈接系統？ ID 生成：雪花算法 / 自增 ID + 進制轉換（62 進制）； 存儲：Redis 緩存 + MySQL 持久化； 重定向：302 跳轉； 防刷：限流 + 布隆過濾器去重。 秒殺系統如何設計？ 前端：按鈕置灰、答題驗證碼； 網關：限流（Se

spring , MySQL , 前端開發 , 子節點 , Javascript

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u_15967048 頭像

農民工前端 - 基於Element UI的級聯選擇器實現：子父節點異構名稱映射與無子級數據優雅處理方案

摘要 本文詳細介紹了一種在Vue.js+Element UI環境中實現的級聯選擇器解決方案，重點解決以下兩個技術難點：1)父子節點顯示字段名稱不一致時的映射轉換問題；2)無子級數據時的友好提示與交互控制。方案通過動態懶加載與數據轉換機制，實現了異構數據源的統一展示與空狀態管理。 效果展示 技術背景 在企業級前端開發中，級聯選擇器是處理層級數據的常用組件。Elemen

vue.js , 字段 , 前端開發 , 子節點 , Javascript

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u_16099185 頭像

夢想啓航吧 - 二級間接索引示意圖

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1 //樹：非線性的數據結構，由有限個節點組成一個具有層次關係的集合。像是一顆倒掛的樹，所以叫樹。 //樹的相關概念： //1、節點的度：一個節點含有的子樹的個數成為節點的度 //2、葉節點（終端節點）：度為0的節點稱為終端節點，（子節點為空的節點） //3、非終端節點（分支節點）：度不為0的節點，即（

二級間接索引示意圖 , 大數據 , 數據倉庫 , 二叉樹 , 子樹 , 子節點

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u_16213361 頭像

mob64ca12df9869 - llama 使用gpu設置

在現代深度學習應用程序中，GPU（圖形處理單元）能夠顯著提高訓練和推理的速度。而在使用 Llama（一個開源的語言模型）時，正確配置 GPU 設置是提高性能的關鍵。本文將詳細闡述如何設置 Llama 使用 GPU，以便最大化其處理能力，並在過程中解決可能遇到的問題。 背景定位 當我首次嘗試使用 Llama 進行文本生成時，我很快意識到啓用 GPU 設置的重要性。訓練和推理的時間成

aigc , 配置項 , CUDA , 子節點

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u_16099232 頭像

夢斷藍橋魂 - noip模擬題7 - Geek

前言： 我菜菜菜菜菜菜，所以只改了兩道題。 T2：原子（atom） 思路： 建圖圖圖圖圖。 根據題意我們可以建出來一個完全圖，然後求出圖中最少有幾條鏈就行。 我們發現，鏈的數量其實就是每個點的（出度減去入度）的加和。 然後再所有的把鏈跑出來就行。 提一嘴，隊列是簡單的，但是鏈式前向星是可寫的。 代碼： $

d3 , i++ , 後端開發 , 子節點 , Python

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u_16213589 頭像

mob64ca13f9a97c - element的textarea中autosize不生效

文章目錄 DOM編程（二） 一、DOM元素特性 二、table對象 三、創建DOM對象 四、修改DOM對象 DOM編程（二） 一、DOM元素特性 element.attributes： 返回元素的所有特性 element.getAttribute(name

機器學習 , js , dom , 刪除元素 , 人工智能 , 子節點 , Javascript

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u_16213356 頭像

mob64ca12de62a6 - idea copilot默認賬號設置

關於“idea copilot默認賬號設置”的問題，很多開發者在使用過程中可能會遇到配置不當導致的使用障礙，這影響了開發效率和體驗。常見的情況是系統默認使用了錯誤的賬號進行交互，導致無法訪問資源或獲取推薦。用户在反饋中提到： “我在使用IDEA Copilot時，總是提示使用的是錯誤的賬號，導致無法加載代碼推薦，這讓我很困惑。” 為了解決這個問題，我們需要從參數解析

性能調優 , aigc , 子節點 , ide

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u_19261 頭像

戀上一隻豬 - 藍橋杯第十二講--圖論【習題】

題目鏈接 題解： 首先，我們需要考慮一下整個是一顆樹，輸入的是起點到終點，還有起點到終點的危險值，算出固定長度下所有路的風險值的總和。 所以直接遍歷這棵樹，遍歷每一個點，1到N，用深搜，一段路長度達到 k 就結束，不夠也要結束，為了防止重複，還得開一個布爾數組，防止走回頭路，走過的要進行標記已走過，沒有走過的

藍橋杯 , c++ , ci , 前端開發 , 子節點 , 圖論 , Javascript

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u_17302888 頭像

愛吃飯的程序媛 - 1028. Recover a Tree From Preorder Traversal

題目 We run apreorderdepth first search on therootof a binary tree. At each node in this traversal, we outputDdashes (whereDis thedepthof this node), then we output the value of this node

yyds乾貨盤點 , 字符串 , 代碼人生 , 子節點 , Git

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u_16213384 頭像

mob64ca12e51ecb - langchain_text_splitters 根據特殊符號分割

在處理文本分析和自然語言處理的過程中，文本分割是一個普遍的需求。在這一領域，我採用了langchain_text_splitters庫來實現根據特殊符號進行分割，解決了文本預處理中的關鍵問題。這篇博文將詳細描述我的探索過程和實現方案，包括初始技術痛點的分析、關鍵決策節點、系統架構設計、性能攻堅過程、故障覆盤以及擴展應用場景。 背景定位 文本處理中的初始技術痛點主要集中在如何有效地

System , aigc , 正則表達式 , 子節點

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mob64ca13f9a97c - 數據結構 02（上）

一、樹的基本概念 樹是一種非線性數據結構，由n（n≥0）個節點組成，類比現實中的樹，包含根、枝幹和葉子。當n=0時為空樹；n≥1時，有且僅有一個根節點（無父節點），其餘節點可分為若干個互不相交的子集，每個子集都是一棵獨立的子樹。樹的核心術語包括：父節點（直接上層節點）、子節點（直接下層節點）、兄弟節點（同一父節點的子節點）、葉子節點（無子女的節點）

數據結構 , 遞歸遍歷 , 子樹 , 筆記 , 前端開發 , 子節點 , Javascript

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mob64ca12d42833 - llama_cpp_python GPU運行

llama_cpp_python是一個Python庫，旨在利用Llama模型的能力，提供高效的推理和模型應用，尤其是在GPU上運行時，能夠顯著加速計算過程。在這篇博文中，我將詳細記錄解決“llama_cpp_python GPU運行”問題的過程，涵蓋環境配置、編譯過程、參數調優、定製開發、調試技巧及生態集成。 環境配置 在開始之前，我們需要確保開發環境的正確配置。以下是我所需要的

aigc , 編譯過程 , 子節點 , Python

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mob649e815574e6 - OLLAMA模型地址

在這篇博文中，我將詳細記錄如何解決“OLLAMA模型地址”相關的問題，確保讀者能夠清晰地理解整個過程。接下來，我將通過一系列結構劃分，來深入探討這一實現方式，包括環境預檢、部署架構、安裝過程、依賴管理、配置調優及擴展部署。 首先，我們需要考慮到基礎環境的要求，確保一切順利進行。在環境預檢中，我創建了一張思維導圖，具備硬件拓撲結構，以幫助我理解整體系統的組成，以及所需的軟件與硬件關係。

bash , aigc , 子節點 , Web

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mob649e816ab022 - linux支持stable diffusion 最好

linux支持stable diffusion 最好 通過本文，我們將深入探索如何在Linux環境中最佳化支持Stable Diffusion，確保能夠高效運行這一高性能生成模型。以下是實現該目標的詳細步驟。 環境預檢 在部署Stable Diffusion之前，首先進行環境預檢。本節將通過四象限圖與兼容性分析確認Linux環境的適配性。 quadrantChart

複雜度 , bash , aigc , 子節點

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mob64ca12eab427 - ollama安裝safetensors模型

ollama安裝safetensors模型 在本文中，我們將詳細探討如何順利安裝safetensors模型，並保證您的環境配置正確。我們將從環境準備開始，逐步介紹整個安裝過程，直至最終的擴展應用。 環境準備 首先，我們需要確保您擁有合適的軟硬件環境。 軟硬件要求 組件 要求 操作系統

使用場景 , bash , aigc , 子節點

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mob64ca12d0e5a4 - 代碼自動生成 AIGC

在當今科技迅速發展的背景下，代碼自動生成 AIGC（人工智能生成內容）已經成為提高開發效率的一項重要技術。不過，如何有效地解決相關問題呢？本文將為你詳細介紹解決“代碼自動生成 AIGC”問題的過程，包括環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧和排錯指南，幫助你快速入門並高效運用。 環境準備 在開始之前，確保你的開發環境滿足以下軟硬件要求： 硬件要求：

自動生成 , aigc , Docker , 子節點

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u_16307147 頭像

米女巫 - jQuery核心對象：DOM移除

1、empty() 方法描述：刪除所有匹配元素的子元素。 需求描述：將ul列表下所有的子節點全部移除 ul li列表項1/li p我是段落1/p li列表項2/li p我是段落2/p li列表項3/li /ul $('ul').empty(); 2、remove() 方

vue.js , 數據 , jquery , 前端開發 , 子節點

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u_16213697 頭像

mob64ca14137e4f - MySQL實戰 | MySQL邏輯架構—一條查詢SQL是如何執行的-

mysql的架構採用引擎分離的模式，innodb引擎負責最終的數據查詢。 mysql解析sql後，調用innodb進行搜索數據，這個過程並不是mysql一次性調用，然後等待innodb返回所有的結果。 innodb提供了一個查詢方法，每次只查詢一行記錄，然後返回記錄，直到查詢不出結果。 mysql innodb的核心查詢邏輯 方法

MySQL , 升序 , 數據庫 , 後端開發 , 子節點 , Python

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u_16213687 頭像

mob64ca141139a2 - abap opensql 帶索引列的內表

MySQL索引：B+樹索引 B+樹索引是傳統意義上的索引，這是目前關係型數據庫系統中查找最為常用和最為有效的索引。B+樹索引的構造類似於二叉樹，根據鍵值快速找到數據 B樹 B+樹是由B樹演化而來的，在瞭解B+樹之前，我們需要對B樹有一點認知。 B樹全稱Balance-tree(平衡多路查找樹)定義如下： 樹中每個結點至多有m 棵

結點 , 大數據 , 數據倉庫 , 子樹 , 子節點

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mb61c46a7ab1eee - 實用指南：AVL樹的實現

AVL樹的概念 要理解AVL 樹，首先要了解二叉搜索樹，關於二叉搜索樹是什麼，可以參考下面這篇： 一般情況下，二叉搜索樹的時間複雜度是O（log n）但是在極端情況下會退化為單支樹，時間複雜度退化為O(N) 為了避免效率下降，因此AVL樹被髮明出來了 1.性質 AVL樹的左右子樹高度差不超過1 AV

後端開發 , 父節點 , harmonyos , 子樹 , 子節點

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