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qq68d2318712d49 - 一次性批量刪除列表中的多個元素的時間複雜度是多少？

關鍵前提：列表的底層結構 Python 列表（List）底層是 動態數組，內存連續存儲。刪除元素時，若刪除的不是末尾元素，需將後續元素向前“平移”填補空位——這是時間複雜度的核心影響因素（平移操作的時間成本）。 各方案時間複雜度詳細分析 方案 1：切片賦值刪除（連續元素） 時間複雜度：O(m)，m 是“刪除後需平移的元素個數” 底層邏輯：刪

時間複雜度 , 刪除元素 , 後端開發 , 倒序 , Python

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mob64ca1414c613 - 網卡dmesg信息斷電回丟失嗎

一、網卡收包流程 　　從比較高的層次看，一個數據包從被網卡接收到進入 1、加載網卡驅動，初始化 2、包從外部網絡進入網卡 3、網卡（通過 4、產生硬件中斷，通知系統收到了一個包 5、驅動調用 6、ksoftirqd進程調用 NAPI 的poll函數從 ring buffer 收包（poll函數是網卡驅動在初始化階段註冊的；每個 C

sed , 軟中斷 , 緩存 , 架構 , 後端開發 , 網卡dmesg信息斷電回丟失嗎

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小飛俠格魯帥 - python 實現二維碼解析

嘿喲，小夥伴們！今天咱要讓Python來大顯身手，實現二維碼解析的功能！就像給Python裝上了一雙“火眼金睛”，能一下子看清二維碼裏的秘密。pyzbar庫就是那個厲害的“幫手”，它能幫Python輕鬆解析二維碼。安裝也簡單，pip install pyzbar就行啦！ 下面是用Python實現二維碼解析的代碼示例： import cv2 from pyzb

二維碼 , 圖形用户界面 , 後端開發 , Python

u_15702012 頭像

呀哈哈kk - 【詳解】HadoopMapReduce實現從海量數字信息中獲取最大值

Hadoop MapReduce實現從海量數字信息中獲取最大值 在大數據處理領域，Hadoop是一個非常重要的工具。它通過MapReduce編程模型來處理和生成大規模數據集。本文將介紹如何利用Hadoop的MapReduce框架從海量數字信息中找出最大值。 1. 環境準備 1.1 安裝Hadoop 確保你的環境中已經安裝了Hadoop。如果還沒有安裝，可以

hadoop , text , 後端開發 , JAVA , apache

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冷月星 - 前端結合SpeechRecognition實現語音識別文字功能

一、與潛在客户實時聊天的神奇-zopim 　　Zopim是一款高效的可嵌入網頁中去的即使通訊與網站訪客信息追蹤的的Web軟件。知道誰在訪問您的網站嗎？想和他們實時交流嗎？想更有效的把握商機嗎？使用Zopim這款嵌入即時通訊軟件，能讓你達到如下目的：網站訪客只需點擊網頁中的對話圖標，無需安裝或者下載任何軟件，就能直接和網站客服人員進行即時交流。Zop

數據 , ip , NLP , ViewUI , 人工智能 , 前端 , Web

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mob64ca13f937ae - GitLab版本控制與協作最佳實踐_51CTO博客

版本控制與GitLab完整實踐指南 本文在原文檔基礎上，對版本控制核心概念、GitLab部署流程、管理操作等內容進行詳細梳理與擴展，補充關鍵操作説明、注意事項及原理，確保技術細節完整且易於理解。 一、版本控制核心概念與價值 版本控制是軟件配置管理的核心，通過系統化管理文件變更，解決多人協同開發中的版本混亂、溝通低效等問題，保障軟件開發流程有序推進。 1.1

配置文件 , 後端開發 , 重啓 , harmonyos , Git

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wx65950818d835e - 12: 強化學習在超分中的應用

引言 強化學習（Reinforcement Learning，RL）是一種通過與環境交互學習最優策略的機器學習方法。在傳統的超分辨率（SR）任務中，模型通過固定的訓練數據進行學習，而強化學習則通過與環境的不斷交互來進行優化，這使得強化學習在圖像超分中的應用成為可能。通過強化學習，可以使模型根據圖像的實際表現進行自我調整，從而提升超分效果。本文將探討強化學習在圖像超分中的應用

自適應 , 強化學習 , c++ , 後端開發 , c , 圖像質量

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mb65950ac695995 - 十三、PC 高刷新顯示與可變刷新率（VRR）下的插幀策略

在支持 120/144/240Hz 的顯示器上，插幀能顯著改善低幀率內容的體驗。與 VRR（G-Sync/FreeSync）配合，渲染與顯示的同步問題更復雜。插幀管線應與顯示時序協調，確保中間幀在合適的掃描時刻輸出。對於低延遲需求的競技遊戲，需謹慎啓用插幀，因為它可能增加端到端延遲。 策略： 當渲染幀率穩定接近刷新率時，減少插幀介入。 當渲染幀率低且

幀率 , c++ , 後端開發 , c

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我是你諾言哥 - 開源免費電子禮薄系統：紅白事記賬，可打印存檔

網上找電子禮薄軟件，翻到的大多要收費，直到發現這款開源免費的網頁版電子禮薄系統，紅白喜事記賬剛好能用。 下載地址：https://pan.quark.cn/s/b52308313413 備用地址：https://pan.baidu.com/s/1hDw6wONtAz0rqUUm0hLjEA?pwd=9xiy 它的操作邏輯很貼合實際需求，先創建新事

文件備份 , 後端開發 , 下載地址 , Python

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煙雨江南的秋 - 爬蟲前篇 /https協議原理剖析

在現代互聯網中，幾乎所有網站都已經遷移到 HTTPS。對於開發者而言，HTTPS 不再只是“多加一個 s”，而是一個涉及 證書驗證、TLS 握手、SNI、HTTP/2、多層加密與反爬機制 的複雜體系。要寫出一個穩定、可維護、能合法採集數據的爬蟲，必須理解 HTTPS 協議的細節、如何排查連接失敗，以及在調試時如何分析加密流量。本文以實戰為導向，給出 No

小程序 , HTTPS , 後端開發 , 爬蟲 , ios , 網絡協議 , Python

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G佳偉123 - jquery.height() 獲取指定元素的高度有問題

jQuery的.height()方法在獲取元素高度時確實會遇到一些常見問題，主要與元素的顯示狀態和頁面渲染時機相關。 常見問題及解決方案 隱藏元素高度獲取問題：當元素被設置為display: none或通過.hide()方法隱藏時，使用.height()獲取的高度值為0。這是因為隱藏元素不參與頁面佈局，瀏覽器無法計算其實際尺寸。 臨時顯示獲取高度方案：可以通過先

php , 加載 , 後端開發 , Css , Web

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技術領航舵手 - pytorch 張量如何深拷貝 pytorch batchsize

零、Tricks集宜 0.1 知識搬運 （1）PyTorch提速 預處理提速 IO提速 訓練策略 代碼層面 模型設計 推理加速 時間分析 項目推薦 擴展閲讀 （2）PyTorch節省顯存 儘

機器學習 , pytorch 張量如何深拷貝 , pytorch , 人工智能 , 深度學習 , 2d

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gjnet - 空降負責人如何與團隊建立信任？_極客時間_石雲升

團隊士氣低落是組織面臨的嚴峻挑戰，其根源往往在於信任缺失、方向迷茫或持續的壓力。要在這種情況下重建信任與動力，管理者必須採取一套系統性且以人為本的策略。核心在於立即開啓透明、誠實的雙向溝通，主動承認問題所在，並清晰闡明未來的改進方向和共同目標。 解決信任危機是第一要務，這要求領導者言行一致，兑現承諾。其次，必須通過實際行動展示變革的決心，例如公平處理遺留問題、優化不合理的流程、併

Small , 數據 , 一對一 , Css , 前端開發 , HTML

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瑞雪小雪 - Python函數式編程：map、filter與reduce應用

剛開始寫Python時，我處理列表總愛用for循環嵌套各種if判斷，代碼寫得又長又亂。後來接觸了函數式編程，用map、filter和reduce重構後，原本十幾行的代碼經常能精簡到兩三行，不僅可讀性提高了，邏輯也更清晰。 函數式編程的核心是“用函數處理數據”，強調通過純函數的組合來解決問題，減少狀態變化和副作用。map、filter和reduce是Python實現函數式編程

迭代器 , 後端開發 , for循環 , Python

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Turbo_K - 如何實現數據庫的不停服遷移？

數據庫不停服遷移 是指在不影響現有系統正常運行的情況下，進行數據庫的遷移操作。這對於保障系統的高可用性、減少停機時間以及提高業務連續性至關重要。以下是幾種常見的實現數據庫不停服遷移的方式和步驟。 1. 數據庫遷移的需求與挑戰 在進行數據庫遷移時，常見的挑戰包括： 業務不中斷：遷移過程中必須確保業務正常進行，避免影響客户或用户。 數據一致性：源數

數據同步 , 數據 , 數據庫 , 後端開發 , JAVA

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angel - mtd overlay 是什麼

20179214 2017-2018-2 《密碼與安全新技術》第三次作業 課程：《密碼與安全新技術》 班級： 201792 姓名： 劉勝楠 學號：20179214 上課教師：謝四江 上課日期：2018年3月29日 必修/選修： 選修 學習內容總結 網絡空間

mtd overlay 是什麼 , 數據 , 雲計算 , 人工智能 , 雲原生 , 模態

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自由的瘋 - 《分佈式 + 國產數據庫 + Docker：技術選型避坑指南》（十）

一、為什麼必須用 Docker Compose？手動啓動多容器的 “四宗罪” 1. 手動操作的痛點（開發 / 測試環境高頻踩坑） 命令繁瑣：啓動 5 個服務需執行docker run5 次，每次需配置端口映射、環境變量、數據卷，複製粘貼易出錯； 依賴混亂：若先啓用户服務再啓 Nacos，用户服務會因連接 Nacos 失敗反覆重啓； 數據丟失：

yyds乾貨盤點 , jar , 數據 , 後端開發 , JAVA , Docker

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xiongood - Vue 中 provide 與 inject 的使用方法

Vue 中 provide 與 inject 的使用方法 在 Vue 組件樹中，當需要跨多層級傳遞數據時，一層層用 props 傳遞會變得繁瑣，就像接力賽要經過多個人傳遞一樣低效。這時候 provide 與 inject 就像一對 “數據快遞通道”，能讓父組件直接把數據 “發送” 給任意層級的子組件，跳過中間層，讓深層級通信更簡潔。 最基礎的用法是父組件通過 provide 提供

數據 , 默認值 , 後端開發 , JAVA , ide

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mob64ca1417b0c6 - 中國信息化雜誌中國信息化雜誌社中國信息化編輯部2023年第1期目錄

引言 “新質生產力”是近兩年提出的重要概念，在剛結束的二十屆四中全會中再次強調。在能源領域，“新質生產力”的核心體現為科技創新驅動下的高效、綠色、智能、安全的能源生產與消費模式。儲能與光伏系統作為新能源體系的關鍵組成部分，其精細化監測與高效運行是實現能源轉型的重要環節。除了硬件與系統架構的自主創新，實時監測與數據採集同樣不可或缺，而高精度電流/電壓

儲能系統 , 數據 , 光伏發電 , 後端開發 , 高精度 , 新質生產力 , Python

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Python與SEO - 鹹魚大量流出199元洋垃圾NAS小主機，板載AMD 300U核顯神U，m2+2.5寸SATA雙盤位，支持4k解析輸出！

對於垃圾佬們而言，大船靠岸無疑是一次狂歡節，舶來品，也就是洋垃圾，代表着便宜。尤其對於二手鹹魚市場上想要撿漏的老哥們而言，便宜才是王道，這樣才更加具有性價比，才值得撿漏接盤，不然就是韭菜，入坑。這不，有刷到一款洋垃圾小主機大量流出於鹹魚二手市場，你覺得適合入手及使用嗎？ 一、AMD 300U小主機介紹 這款小

低功耗 , 轉接線 , 架構設計 , 後端開發 , Python

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鴿鴿程序猿 - 【項目】【抽獎系統】活動列表展示

一、簡介 時序圖： 二、參數列表 參數名 描述 類型

List , yyds乾貨盤點 , 數據 , 後端開發 , 當前頁 , JAVA

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最多選5個技能 - 嵌入式系統設計師軟考備戰（一）：嵌入式系統概論與核心基礎

1. 嵌入式系統概述 1.1 什麼是嵌入式系統 嵌入式系統是以應用為中心，以計算機技術為基礎，軟硬件可裁剪，適用於對功能、可靠性、成本、體積、功耗等有嚴格要求的專用計算機系統。與通用計算機系統不同，嵌入式系統通常"隱藏"在設備內部，為用户提供特定功能。 典型特徵： 專用性強 實時性要求高 軟硬件一體化 資源受限環境

嵌入式 , 實時系統 , 後端開發 , 嵌入式系統 , Python

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Plume岣七 - [STL]拒絕O(log N)!哈希表與unordered系列指南

數據結構的選型中，“高效查找與操作”始終是核心需求。當面對海量數據的插入、查詢場景時，基於紅黑樹實現的map/set雖能保證有序性，卻受限於O(log n)的時間複雜度，難以突破性能瓶頸。而哈希表及其衍生的unordered_map/unordered_set，憑藉“平均O(1)”的極致效率，成為解決這類問題的最優解之一。 為什麼哈希表能實現遠超紅黑樹的操作速度？unord

unordered_系列容器 , STL , 哈希衝突 , 哈希表 , c++ , 後端開發 , c

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軟件求生 - 只有 6 小時停機窗口，我們如何完成原本要 48 小時的測試？

大家好，我是小米，一個 31 歲仍堅持相信技術能改變世界、但也深知需求能改變頭髮數量的程序員。 最近，我們公司搞了個“大動作”——支付主體切換。聽起來挺酷的，但做過支付同學都懂：這絕對不是簡單的“換個名字”或者“調個參數”這麼輕鬆。 它意味着從最核心的訂單到最角落的對賬，從你點外賣的“下單-支付-回調”，到商家第二天清晨的“營收到賬”，統統都要配合這一次遷移。

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