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- Java八大排序算法详解与实例解析
- 本文介绍了几种常见的排序算法及其Java实现。1.冒泡排序通过不断交换相邻元素，将最大元素“冒”到最后，适合教学或小规模数据，时间复杂度为O(n²)；2.快速排序采用分治策略，选择基准值将数据分为两部分并递归处理，平均时间复杂度为O(nlogn)，最坏情况为O(n²)；3.插入排序直观简单，适用于小规模或基本有序的数据，平均时间复杂度为O(n²)，最好情况为O(n)；4.归并排序基于分治思想，先分别排序再合并，稳定性好，时间复杂度始终为O(nlogn)。此外还简要提及其他常见排序算法，如选择排序、希尔排序
- 文章 · java教程 | 23小时前 | java 排序算法 归并排序 快速排序 冒泡排序 412浏览 收藏
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- 豆包AI高阶玩法！经典台词互动测试图
- 利用豆包AI将经典台词转化为互动测试图的步骤包括：1.选择具有广泛影响力的经典台词；2.使用文本生成功能将台词转化为问题或选择题；3.通过图形生成功能生成视觉吸引人的互动测试图。
- 科技周边 · 人工智能 | 21小时前 | 412浏览 收藏
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- Java读取FITS文件的实用方法
- 要从零开始用Java读取FITS文件，核心方法是使用第三方库解析文件结构并提取数据。1.选择合适的FITS处理库，如轻量级的nom.tam.fits或功能更丰富的AstroJavaLib，并通过Maven或手动添加依赖。2.按照基本步骤读取FITS文件：打开文件流、加载FITS对象、遍历HDU、提取图像或表格数据。3.处理常见的FITS结构，包括读取图像数据、表格数据以及访问头信息获取元数据。4.注意大文件处理、数据类型转换、异常处理和兼容性问题，以确保程序稳定高效运行。
- 文章 · java教程 | 7小时前 | java 第三方库 天文数据 FITS文件读取 nom.tam.fits 412浏览 收藏
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- Linux下OpenSSL如何配置防中间人攻击？详细教程在这！
- 在Linux系统中，OpenSSL是一个广泛使用的加密库，用于实现安全套接层协议（SSL）和传输层安全协议（TLS），为网站、邮件、即时通讯等提供加密通信支持。然而，OpenSSL也存在一些已知的安全漏洞，如CVE-2024-12797，该漏洞可能导致中间人攻击。为了防范中间人攻击，可以采取以下措施：使用HTTPS：确保所有网络请求使用HTTPS协议，而不是HTTP。HTTPS使用TLS加密通
- 文章 · linux | 4星期前 | 411浏览 收藏
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- html怎么插入表单？超简单教程手把手教学
- 在HTML中插入表单的方法包括：1.使用<form>标签定义表单结构并设置action和method属性；2.添加文本框、密码框、单选按钮、复选框、下拉选择框及提交按钮等控件；3.通过name属性确保数据提交，并根据需求设置enctype属性及提交方式；4.利用HTML5验证属性或JavaScript进行表单验证，以保证输入数据的正确性。
- 文章 · 前端 | 4星期前 | 411浏览 收藏
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- HTML中class属性怎么用？class定义与使用详解
- 在HTML中，class属性用于给元素赋予一个或多个类名，用于CSS样式或JavaScript操作。1.定义class属性时，在HTML标签中添加class属性并赋予类名，如<divclass="container">。2.多个类名用空格分隔，如<divclass="containermain-content">。3.在CSS中，根据类名定义样式，如.btn{padding:10px20px;}。4.在JavaScript中，通过类名选择和操
- 文章 · 前端 | 3星期前 | 411浏览 收藏
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- Go项目容器化启动报错？保姆级排错教学来了！
- Go项目容器化后启动报错通常由环境配置、依赖缺失或端口冲突引起，日志不全需检查日志级别和输出配置，CPU和内存过高则需性能分析与调优。1.排查Dockerfile是否遗漏依赖或编译步骤，并选择合适的基础镜像；2.确保环境变量在容器中正确设置，可通过ENV或运行时-e参数指定；3.检查端口是否通过EXPOSE声明并在启动时映射；4.日志输出不全时应设为stdout并调整日志库配置；5.CPU过高可使用pprof分析瓶颈代码，优化逻辑、控制goroutine数量及调整GOGC；6.内存过高可通过pprof分析
- Golang · Go教程 | 3星期前 | Go 容器化 pprof Dockerfile GOGC 411浏览 收藏
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- Python小白看过来！手把手教你搞定字符串分割、拼接和替换
- 在Python中，字符串分割使用split()方法，拼接使用+运算符或join()方法，替换使用replace()方法。1.分割：text.split(",")将字符串按逗号分隔。2.拼接："".join(words)或"Hello,"+name合并字符串。3.替换：text.replace("World","Python")替换指定内容。掌握这些操作可提升代码处理效率和可维护性。
- 文章 · python教程 | 3星期前 | 411浏览 收藏
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- 文心一言文案优化秘籍，轻松写出吸睛好文！
- 利用文心一言进行文案修改的具体技巧包括：1.调整文案的语气和风格，2.优化关键词和SEO，3.增加文案的深度和广度；这些方法能显著提升文案质量和吸引力，但需结合人工调整以确保符合品牌风格。
- 科技周边 · 人工智能 | 3星期前 | 411浏览 收藏
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- Python小白都能看懂的随机数生成与设置种子教程
- Python生成随机数的核心在于random模块，通过其内置函数可实现多种需求。1.生成0到1之间的随机浮点数使用random.random()；2.生成指定范围内的随机整数使用random.randint(a,b)；3.生成指定范围内的随机浮点数使用random.uniform(a,b)；4.从序列中随机选择一个元素使用random.choice(sequence)；5.将序列随机排序使用random.shuffle(sequence)；6.设置随机数种子使用random.seed(your_seed_
- 文章 · python教程 | 3星期前 | Python 序列 随机数 random模块 随机数种子 411浏览 收藏
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- 手把手教你用豆包玩转AI图像识别，轻松打造专属视觉模型
- 豆包AI本身不直接提供图像识别模型训练功能，但可结合第三方工具实现。1.准备数据集：收集高质量、多样化的图像并划分训练集与验证集，或使用公开数据集。2.搭建模型结构：采用迁移学习方法，选用ResNet等预训练模型，调整输出层并加入防止过拟合的机制，豆包AI可生成代码框架。3.训练与调参：设置合适的学习率、批次大小等参数，利用早停法和可视化工具优化训练过程，豆包AI可协助分析日志。4.部署与测试：保存模型并部署到服务器或云服务，统一输入格式，通过数据增强提升稳定性，豆包AI可辅助编写推理代码并优化性能。整个
- 科技周边 · 人工智能 | 2星期前 | 数据集 迁移学习 模型训练 图像识别 豆包AI 411浏览 收藏
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- 手把手教你用JS打造酷炫WebAudio音频可视化效果
- 音频可视化是将声音转化为视觉效果的技术，通过JavaScript的WebAudioAPI获取音频数据，并结合Canvas或WebGL等技术映射到图形界面。1.核心步骤包括创建AudioContext、连接音频源和分析器以获取频谱数据；2.使用Canvas绘制动态柱状图等视觉元素实现可视化；3.可通过平滑动画、丰富图形和用户交互优化效果；4.广泛应用于音乐播放器、音频编辑、游戏、语音识别和教育领域；5.性能瓶颈涉及FFT尺寸、渲染数量、数据处理方式及Canvas优化；6.跨域问题可通过CORS、代理服务器或
- 文章 · 前端 | 2星期前 | JavaScript 性能优化 Canvas WebAudioAPI 音频可视化 411浏览 收藏
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- 手把手教你用JS实现WebSocket连接（附代码实战）
- WebSocket在JavaScript中通过WebSocketAPI实现实时双向通信。1)创建连接：使用newWebSocket(url)创建连接。2)事件处理：通过onopen、onmessage、onclose、onerror事件处理连接生命周期。3)错误处理：实现重连机制确保稳定性。4)消息格式：选择合适格式如JSON提高数据处理效率。5)安全性：使用WSS协议确保数据传输安全。6)性能优化：数据压缩、心跳机制和批量发送可提升性能。
- 文章 · 前端 | 2星期前 | 411浏览 收藏
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- 昌硕美国工厂计划曝光，墨西哥AI服务器将量产
- 昌硕科技正在对美国工厂计划进行最终评估，公司总裁兼CEO郑光志周五提到，最终结果将在本月或下月揭晓。作为苹果、戴尔等科技品牌的供应商，昌硕在选址时重点关注土地与劳动力成本，并特别重视电力供应对于AI服务器生产的重要性。在年度股东大会期间回答媒体提问时，郑光志称：“像很多同业及对手一样，我们考量的区域或许类似。”此前，富士康、英业达以及纬创均宣布了在美国德克萨斯州扩大投资的消息，体现了台湾电子制造服务商加速进入美国的趋势。自特朗普首任总统时期起，昌硕便着手将其生产基地从中国转移至东南亚和墨西哥等地。如今，公
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