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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 - java中lineiterator用法

在WEB項目中我們經常會使用到分頁，分頁有很多中，一種是放在內存中，由java代碼控制分頁；另一種是直接用sql進行數據庫分頁； 放在內存中進行分頁這肯定是不太現實的，如果數據量過大，會導致內存爆掉。所以我們還是選擇利用數據庫查詢分頁。 現在java常用的ORM映射框架就那麼幾個，hibernate，ibatis(改成mybatis了)等。。 hibernate

java中lineiterator用法 , hibernate , 分頁 , 後端開發 , JAVA , SQL

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小飛俠格魯帥 - 自動下載指定 YouTube 視頻（用 pytube）

好嘞，咱今天要講的是pytube庫哦！這可是個下載YouTube視頻的神器呀！它能讓你輕鬆地把喜歡的視頻拽到自己電腦裏。適用場景嘛，就是你看到哪個YouTube視頻特別喜歡，又想離線看的時候，它就派上用場啦！安裝命令也簡單，在命令行裏輸入pip install pytube就行啦！ 下面就是咱的代碼示例啦： import tkinter as tk from

輸入框 , 視頻下載 , 後端開發 , ide , 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 - python多進程 不在不同cpu核

前言 並行計算是使用並行計算機來減少單個計算問題所需要的時間，我們可以通過利用編程語言顯式的説明計算中的不同部分如何再不同的處理器上同時執行來設計我們的並行程序，最終達到大幅度提升程序效率的目的。 眾所周知，Python中的GIL限制了Python多線程並行對多核CPU的利用，但是我們仍然可以通過各種其他的方式來讓Python真正利用多核資源

python多進程 不在不同cpu核 , 服務端 , 任務隊列 , 後端開發 , python多進程並行 , 多核 , Python

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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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清醒的人最荒唐 - ImportBeanDefinitionRegistrar與BeanDefinitionRegistryPostProcessor的區別

概述 如果想實現自定義註冊bean到spring容器中，常見的做法有兩種 @Import+ImportBeanDefinitionRegistrar BeanDefinitionRegistryPostProcessor BeanDefinitionRegistryPostProcessor與ImportBeanDefinitionRe

spring , 自定義 , 後端開發 , JAVA , ide

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我是你諾言哥 - 桌牌製作系統：自定義設計 + 打印，高效搞定桌牌

之前領導讓做會議桌牌，一開始想徒手排版，折騰半天沒頭緒，最後還是找別人要了模板才勉強完成。現在發現這款工具，才知道做桌牌能這麼省心。 下載地址：https://pan.quark.cn/s/df655f7acccc 備用地址：https://pan.baidu.com/s/12HupZfMGhFDV6zJez6ufRA?pwd=ui4e 今天分享

後端開發 , 上傳圖片 , 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 - ThinkPHP5 徹底關閉runtime下log日誌

在ThinkPHP5中徹底關閉runtime目錄下的log日誌記錄，可以通過修改配置文件來實現。 配置修改方法 方法一：修改日誌類型為test模式 在application/config.php配置文件中找到日誌配置項，將type改為test： 'log' = [ 'type' = 'test', // 測試模式，不記錄任何

數組 , php , 後端開發 , 配置項 , 日誌記錄

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瑞雪小雪 - 詳解 Python 垃圾回收機制與內存優化

寫 Python 時總覺得“不用手動釋放內存真方便”，但接手一個跑了幾天就內存爆炸的腳本後，我才意識到：自動回收不代表不用關心內存。Python 的垃圾回收機制確實能幫我們處理大部分內存管理工作，但瞭解它的原理，才能避免內存泄漏，讓程序更高效。 一、垃圾回收的核心原理 Python 主要通過三種機制回收內存： 1. 引用計數：最基礎的回收方式 每個對象都有

循環引用 , 引用計數 , 後端開發 , Python

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Turbo_K - ThreadLocal有什麼缺點？

ThreadLocal 是 Java 中一個用於為每個線程提供獨立變量副本的類，它允許每個線程都能獨立地訪問和修改變量，避免了多線程間的競爭和同步問題。它是通過在每個線程中維護一個 線程局部變量 來實現的，通常用於線程間的數據隔離。 然而，ThreadLocal 並不是完美的，它有一些缺點和潛在的問題，特別是在多線程和資源管理方面。以下是 ThreadLocal 的一些主要

線程池 , 後端開發 , 多線程 , JAVA , 解決方案

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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》（十二）

一、為什麼要遷移到 K8s？Docker Compose 的 3 個不可逾越瓶頸 1. Docker Compose vs K8s：核心能力對比（遷移的本質原因） 能力維度 Docker Compose（單機

Deployment , Pod , yyds乾貨盤點 , 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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Python與SEO - 鹹魚流出全功能版聯想12代你主機，支持12-14代處理器，M2+SATA雙盤位，可上es及qs處理器，性價比拉滿！

英特爾平台目前值得關注和分享的無疑是提升巨大的兩大平台，一個是英特爾八代，另一個則是英特爾十二代，曾經的釘子户交接到12代，奈何一代價位更比一代價位高，關鍵還真沒得選擇，尤其是該類平台迷你主機。很多老哥包括個人都在等着大船靠岸的一天，期待能夠把價格打下來，如今的價位確實溢價太高，真心太高了，關鍵還是準系統。比如下面這款聯想12代tiny8 迷你主機，雖説

內存插槽 , 教程推薦 , 後端開發 , 接口設計 , Python

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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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蒙奇D索隆 - 【操作系統】考研408操作系統核心考點：進程控制四大原語深入解析​

(進程控制) 導讀 大家好，很高興又和大家見面啦！！！ 在上一篇內容中，我們共同探討了進程控制的基本概念與實現原理： 進程控制是操作系統對進程實施有效管理的核心功能，它通過特定的機制實現進程的創建、終止以及各種狀態間的轉換，從而確保多進程能夠高效併發執行。 我們重點學習了實現進程控制的關鍵工具——原語: 原語是由若干指令組成的、用於完成

yyds乾貨盤點 , 操作系統 , c++ , 後端開發 , 考研 , c , 408

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鴿鴿程序猿 - 【Redis】特性 與 配置

一、特性 Redis是一個在內存中存儲數據的中間件。 在內存中存儲數據，支持 string、hash、list、set、sorted set、stream等等。 可編程的：針對Redis的操作，可以使用一些簡單的交互命令進行操作，也可以使用腳本，執行一些批量的帶有邏輯的操作。 可擴展：Redis提供了一組API，可以在Redis原有基礎功能上

redis , yyds乾貨盤點 , 客户端 , 後端開發 , JAVA

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最多選5個技能 - 信息系統監理師軟考備考指南：質量控制與測試管理專題精講

信息系統監理師軟考備考指南：質量控制與測試管理專題精講 一、質量標準與度量指標 1. 質量標準體系 題目1：在信息系統項目中，最基礎的質量標準是（ ） A. 符合用户需求 B. 採用先進技術 C. 文檔規範完整 D. 過程符合規範 解析：正確答案A。符合用户需求和規格説明是質量的最基本標準，其他都是派生標準。 題目2：ISO

驗收測試 , 質量保證 , 後端開發 , 用户需求 , Python

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Plume岣七 - [Linux]探索進程的奧秘：從硬件到軟件的全面解析

在計算機科學中，進程是一個至關重要的概念。它是操作系統中最基本的執行單元，也是實現併發和多任務處理的關鍵。《操作系統概念》一書中提到："進程是正在執行的程序，是程序執行過程中的一次指令、數據的集合，也可以叫做程序的一次執行過程。"然而，要真正理解進程，需要我們跨越硬件和軟件開始，深入探索期底層原理和工作機制。 一.硬件：馮諾依曼體系結構 1.核心框架 馮諾依曼體

進程概念 , 馮諾依曼體系結構 , 優先級 , 操作系統 , 狀態 , c++ , 後端開發 , c

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軟件求生 - 別再手動 set 時間了，JPA 一行註解全幫你搞定！

大家好，我是小米，一個寫代碼也寫故事的31歲程序員。 上週五晚上，我在工位上加班修 Bug，手裏那杯咖啡都涼透了。原因嘛——老闆的一句話：“小米，你這表記錄誰創建的、什麼時候改的，怎麼都沒寫？”我一臉懵：“啊？這不是數據庫自帶的嗎？”老闆笑了笑，“你去查查 JPA Audit。” 就這樣，我打開電腦，走上了一條“審計字段自動填充”的覺醒之路。 那些年我們

字段 , yyds乾貨盤點 , 數據庫 , 後端開發 , jpa , JAVA

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資深程序設計 - 基於大數據的信貸風險評估的數據可視化分析與預測系統

1 研究背景 在現代金融市場中，信貸業務作為金融機構的核心業務之一，對於促進經濟增長、推動企業發展以及滿足個人資金需求等方面發揮着至關重要的作用。信貸業務的快速發展也伴隨着信貸風險的不斷積累。信貸風險主要包括信用風險、市場風險和操作風險等，其中信用風險尤為突出。信用風險是指借款人因各種原因未能按時足額償還貸款本息，從而給金融機構帶來損失的可能性。隨着全球經濟形勢的複雜多變、

機器學習 , 信貸分析 , yyds乾貨盤點 , 數據 , 數據可視化 , 後端開發 , Python