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- 计数排序原理与适用场景详解
- 计数排序是一种非比较排序算法，其核心是通过统计每个数值的出现次数并利用前缀和实现稳定排序，时间复杂度为O(n+k)，空间复杂度为O(n+k)，其中n为元素个数，k为数据范围；它仅适用于非负整数且k较小的场景，不适用于浮点数、字符串或负数，否则需额外映射；其稳定性通过从原始数组末尾逆序遍历并结合前缀和数组实现，确保相同元素的相对位置不变；常见变体包括作为基数排序的子过程，用于按位排序大范围整数；当k远大于n时，该算法在时间和空间上开销巨大，因此虽在特定场景高效，但通用性差，是一种牺牲通用性换取效率的专有排序
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- Java多播通信实现方法详解
- 多播是一种一对多的网络通信方式，通过D类IP地址实现，接收方需加入多播组接收数据。其适用于视频会议、在线直播等场景。Java中实现多播的关键步骤包括：1.创建MulticastSocket并指定端口；2.接收方调用joinGroup()加入多播组；3.使用DatagramPacket发送和接收数据；4.通信结束后leaveGroup并关闭socket。注意事项包括网络支持、防火墙设置、数据可靠性及TTL控制。实际应用中应选择合适地址范围，并在可控局域网中部署。
- 文章 · java教程 | 3天前 | 387浏览 收藏
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- 电源不足电脑无法开机怎么处理
- 电源供应不足是电脑无法开机的常见原因，排查需按步骤进行。首先检查电源线、插座是否正常；其次观察电源风扇、主板指示灯是否工作，听是否有异常声响或闻到焦糊味；接着使用“最小系统法”排除其他硬件干扰；再用万用表检测电源各接口电压是否稳定；最后可用备用电源替换测试。若上述步骤确认非电源问题，则需考虑内存氧化、主板故障、CPU异常、显卡问题、显示器连接错误、BIOS设置不当或外设冲突等因素。判断电源是否“不够用”，可观察高负载下是否黑屏重启、升级硬件后是否不稳定、电源是否异响发热，并通过PSU计算器估算整机功耗，对
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- HTML表单故障转移与宕机应对方法
- 客户端可通过localStorage实时缓存表单数据并在页面加载时恢复，提交成功后清除缓存，以防止用户输入丢失，对于敏感数据应避免使用此方式或结合加密处理，此方法能有效提升用户体验并保障数据完整性。
- 文章 · 前端 | 3天前 | 427浏览 收藏
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- BOM页面二维码扫描方法详解
- 1.使用mediaDevicesAPI获取视频流并显示在页面上；2.使用第三方库解析二维码；3.处理扫描结果。首先，通过navigator.mediaDevices.getUserMedia请求摄像头权限并获取视频流，将其赋值给video元素的srcObject属性以显示画面。接着，引入jsQR等第三方库，将视频帧绘制到Canvas上并提取图像数据进行二维码解析。最后，当解析成功时，将结果展示在页面或弹窗中，可选择跳转链接或执行其他操作，并注意安全检查。
- 文章 · 前端 | 3天前 | BOM 二维码扫描 视频流 mediaDevicesAPI jsQR 270浏览 收藏
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- PHP导入大数据时临时增加内存限制方法
- 使用ini_set()函数可在脚本运行时临时提高内存限制，如ini_set('memory_limit','512M')将限制设为512MB，并通过ini_get()验证是否生效；2.set_time_limit(0)可取消脚本执行时间限制，避免因超时中断导入，建议根据实际需求设置合理时间；3.优化大数据导入需采用分批处理、生成器按需读取、数据库批量导入、简化数据结构及及时释放内存等方法，示例中通过生成器每次读取1000行数据并处理后释放，结合unset和gc_collect_cycles降低内存占用，确
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- Python查看已安装库命令及实用技巧
- 使用piplist命令可以查看已安装的Python库列表，它会显示所有已安装包的名称和版本号；pipfreeze也可列出已安装的包，常用于生成requirements.txt文件以实现环境复现；若要筛选特定库，可结合grep（Linux/macOS）或findstr（Windows）命令实现，如piplist|grep"pandas"；查看某库的详细信息可用pipshow<库名>，例如pipshowrequests可显示其依赖、作者、许可证等；为避免库版本冲突，推荐使用虚拟环境管理库，通过py
- 文章 · python教程 | 3天前 | 虚拟环境 requirements.txt pipfreeze piplist pipshow 270浏览 收藏
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- Scrapy选择器陷阱与XPath提取技巧
- 本文深入探讨ScrapySelector在处理HTML数据时，循环迭代与元素提取的常见误区，特别是get()方法在多元素场景下的行为。文章通过实例详细分析了为何原始代码仅获取首个元素，并提供了两种核心解决方案：一是将循环目标精确至父级元素，结合相对XPath路径进行迭代；二是利用getall()方法一次性获取所有匹配数据。旨在帮助开发者掌握ScrapySelector的正确使用姿势，实现高效精准的数据抓取。
- 文章 · 前端 | 3天前 | 322浏览 收藏
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- Python解析XML：ElementTree入门教程
- Python处理XML数据首选ElementTree，其核心步骤为：1.解析XML；2.查找元素；3.访问数据；4.修改结构；5.写回文件。ElementTree无需额外安装，功能强大且直观高效，支持从字符串或文件解析，通过find()、findall()等方法查找元素，并能创建、修改和删除节点。处理大型XML时推荐使用iterparse()实现流式解析，避免内存问题。对于命名空间，需手动拼接QName或通过字典辅助构造完整标签名。此外，Python还有lxml（性能强、支持XPath/XSLT）、min
- 文章 · python教程 | 3天前 | 143浏览 收藏
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- HTML中b标签的使用方法及适用场景
- <b>标签在HTML中用于样式变化，不表示语义重点。1)使用<b>标签让文字视觉上突出，但不影响SEO或屏幕阅读器。2)现代设计更倾向于<strong>标签表示重要性。3)在需要灵活样式控制时，<b>标签更方便，但需谨慎使用以免影响可访问性和SEO。
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- 响应式汉堡菜单子菜单怎么实现
- 本文旨在提供一套简洁高效的解决方案，用于解决移动端汉堡菜单子菜单无法正常展开的问题，并兼顾桌面端导航列表的悬停效果。通过集成少量JavaScript代码实现子菜单的点击切换功能，并配合CSS样式控制其显示与隐藏，本教程将帮助开发者优化响应式导航的用户体验，确保在不同设备上均能提供流畅的交互。
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- CSS属性选择器进阶技巧全解析
- CSS属性选择器能根据HTML元素的属性及属性值精准选中元素并应用样式。其核心在于提供多种匹配模式，实现精细控制。主要类型包括：1.[attr]：存在即选择；2.[attr="value"]：精准匹配；3.[attr~="value"]：包含词语；4.[attr|="value"]：以指定值开头或后跟连字符；5.[attr^="value"]：以指定值开头；6.[attr$="value"]：以指定值结尾；7.[attr*="value"]：包含指定值；8.[attr="value"i]：不区分大小写匹配
- 文章 · 前端 | 3天前 | 458浏览 收藏
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- JavaJNI教程：本地方法调用全解析
- JNI开发的核心在于通过一套标准流程实现Java与C/C++的交互。具体步骤为：1.在Java中声明native方法并加载本地库；2.使用javac生成JNI头文件；3.根据头文件实现C/C++代码；4.编译生成动态链接库；5.运行Java程序并确保库路径正确。JNIEnv指针是JNI操作的关键，它提供与JVM交互的函数接口，且具有线程局部性。数据类型转换方面，基本类型较简单，字符串需注意GetStringUTFChars后必须调用ReleaseStringUTFChars释放内存，数组操作类似，对象访问
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- Python字符串长度统计方法
- 最直接且推荐的方式是使用内置len()函数，因为它在C语言层面直接读取预存的长度属性，时间复杂度为O(1)，而手动实现如循环、while、递归等方法均为O(N)且效率更低；1.使用for循环遍历字符计数是最直观的手动方式；2.while循环通过索引和异常捕获判断结束，但效率较低；3.递归实现符合数学定义但存在栈溢出风险；自定义函数需注意输入类型校验、Unicode字符正确处理、性能与可读性权衡，实际开发中应优先使用len()以确保高效与简洁。
- 文章 · python教程 | 3天前 | 异常处理 时间复杂度 字符串长度 len()函数 unicode 267浏览 收藏
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- Jupyter输出隐藏设置技巧分享
- 在JupyterNotebook中隐藏单元格输出的方法有：1.在代码末尾添加分号（;）可屏蔽单行输出；2.使用%%capturemagic命令捕获整个单元格输出并存储到变量，实现完全隐藏；3.修改单元格元数据，通过设置"jupyter":{"outputs_hidden":true}彻底隐藏输出。对于特定行输出控制，可自定义条件打印函数；处理大量无用输出时，推荐结合logging模块将信息写入日志文件；恢复输出则需根据隐藏方式逆向操作：删除分号、注释%%capture或修改元数据即可，最终实现代码整洁与可
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