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禹鼎侯 - 編碼格式介紹及C語言處理漢字編碼

什麼是編碼格式 從一個小問題引入 我們在學習C語言的時候，有一道必做的題目是將大寫字母轉換成小寫，相信有點基礎的同學都能不加思索的寫出下面的代碼： char toLower(char upper){ if (upper = 'A' upper = 'Z'){ return upper + 32; }else{ return upper; }

iconv , gbk , utf-8 , 編碼 , c

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ERP老兵_冷溪虎山 - CLion創建項目Ninja 模式切換後 Node/Go 卡死？ Node 和 Go(僅出現一次但復現不了)我的10分鐘覆盤提醒

一次基於“時間回溯”的10分鐘級故障排查，獻給所有迷信新工具的程序猿🎰🎰。 ✅上週調試一個 Node.js + Go 的混合項目時: Python|Java則無影響,這次我遇到了職業生涯最詭異的 Bug——Ninja 切換指定模式後，Node 和 Go 突然卡死，控制枱像被凍住了一樣！❌ ​​ 更離譜的是，​這個問題只出現了一次，10 分鐘後我覆盤解決了，之後無論怎麼復現都失敗😂😂！

ninja , c++ , clion , c

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oioihoii - 現代C++：一場靜默的革命，告別“C with Classes”

如果你對C++的印象還停留在複雜的指針操作、令人頭疼的內存管理和new/delete的泥潭中，那麼是時候更新你的認知了。今天的C++已經經歷了一場深刻的“現代化”革命，它變得更安全、更高效、更優雅。 一、 “現在C++”指什麼？ “現在C++”通常指的是C++11及之後的標準（C++14, C++17, C++20, C++23...）。這是一個重要的分水嶺。 C++

新特性 , 內存管理 , c++ , 後端開發 , c , 移動語義

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da_miao_zi - redigo連接池的源碼分析

redigo連接池的源碼分析 今天我們來看一看redigo（https://github.com/gomodule/redigo）是如何實現連接池的。 概述 連接池部分的代碼在redis/pool.go中，相關結構體和接口的UML圖如下圖所示 Pool結構體定義了連接池的屬性和行為，包括以下主要參數： Dial func() (Conn, error)：指向用於新建連接的函數，由redigo

redis , 源碼學習 , 源碼分析 , 連接池 , go

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自由的瘋 - 《日誌與監控：打造可觀測的應用(十五)》

可觀測性是現代應用的核心能力，通過日誌（Logging）、指標（Metrics）和追蹤（Tracing）幫助開發者快速定位問題、優化性能。本文將重點介紹Serilog/NLog 集成、Application Insights 配置和結構化日誌實踐，幫助構建高效、可維護的日誌與監控體系。 1. Serilog/NLog 集成：結構化日誌框架 1.1 Serilo

yyds乾貨盤點 , c++ , 後端開發 , c , 結構化 , Json

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哈哈哼嘿 - C語言：複合類型，內存管理，綜合案例

day05：複合類型、內存管理、綜合案例 一、複合類型(自定義類型) 1.1 共用體(聯合體) 共用體和結構體區別 特性 結構體 (struct) 共用體 (union) 存儲方式 各成員順序存儲，擁有獨立的內存空間。 所有成員共享同一塊起始內存空間。 內存佔用 所有成員大小之和（需考慮內存對齊）。

教程 , 知識 , c# , c

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土豆 - [C語言]使用指針找出二維數組中最大的值

1、題目 現有如下二維數組，請找出其中最大的數。 要求： 1、不在子函數中輸出。 2、不能修改指定的子函數int GetMax(int* p, int m, int n) 示例： 輸入：1 2 9 4 9 8 輸出：max=9 2、完整代碼 2.1 C語言版本 #include stdio.h #define N 10 int GetMax(int* p, int m,

c++ , 指針 , c

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Plume岣七 - [Linux]為什麼你的程序找不到路徑?答案藏在環境變量中

寫C/C++程序時，是否注意過main函數的參數？int main(int argc, char *argv[])，以前我們可能覺得這兩個參數可有可無？但我們有沒有想：過程序能不能能接收到外部配置信息？當命令行輸入的指令、程序運行依賴的庫路徑(包括鏈接找動態庫)，又是如何被進程識別的？ 這些，都涉及一個知識：環境變量。 一.介紹 1.概念 Lin

環境變量 , 本地變量 , c++ , 後端開發 , c , 內建命令 , 命令行參數

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wx65950818d835e - 11: 變分自編碼器（VAE）在超分中的應用

引言 變分自編碼器（Variational Autoencoder，VAE）是一種生成模型，它通過優化潛在變量的分佈來學習數據的潛在結構。與傳統的自編碼器不同，VAE將輸入數據映射到一個概率分佈空間，而不是單一的點。這種機制使得VAE在生成任務中能夠提供更豐富的樣本生成能力。在圖像超分辨率（SR）任務中，VAE的生成能力可以幫助恢復圖像中的高頻細節，生成更加自然的高分辨率圖

編碼器 , 數據 , c++ , 後端開發 , c , 概率分佈

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mb65950ac695995 - 十、渲染插幀與 TAA 的關係：累積與去鬼影

Temporal Anti-Aliasing（TAA）通過將多個時間幀的信息累積在一起減輕鋸齒與噪聲。插幀也利用歷史幀，但目標是生成中間幀。兩者常共享重投影與運動向量。若在插幀中引入 TAA 的思想，可以對中間幀進行多幀融合，利用歷史信息提升穩定性。但必須控制鬼影：當運動向量錯誤或遮擋變化時，歷史像素不應參與融合。 去鬼影策略包括： 雙向一致性檢查：前後幀的

光流 , 運動向量 , 權重 , c++ , 後端開發 , c