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众所周知：程序 = 算法 + 数据结构；衡量一个算法的标准就是算法效率。那么，算法效率是指算法执行的时间和所需的存储空间。在计算机科学中，算法效率通常通过时间复杂度和空间复杂度来衡量。
Graphviz1. 基本语法补充2. 编译运行3. 一些例子3.1 一个简单的二叉树 官网下载好对应系统的版本并安装 ，在terminal中输入dot -version可以检查安装是否成功。若未出现相应的版本信息，可以考虑配置环境变量或者重新安装。1. 基本语法 和C语言一样，Graphviz也有一些关键字，不能作为自定义变量，以下是几个基本的关键字：graph：定义无向图，描述为a--bd
描述性统计量：平均值,标准误差,中位数’,众数,标准差,方差,峰度,偏度,最小值,最大值,求和,观测数,第一四分位数,中位数,第三四分位数。（还会持续更新一些计量经济学的基础知识点，可以点个关注哦~ 如果有关于计量经济学的问题欢迎交流~~~）
平均共现次数3.18，最高为2202，两篇新闻连续出现的概率算高，说明用户看的新闻上下相关性较强。从上图可以发现不同用户点击文章的时间差是有差异的，用户先后点击文章，文章的创建时间也是有差异的。由图知，偏好类型广泛的用户较少，大多数用户的偏好类型较少，在20个类型以下。这是一种简单的处理思路， 判断用户活跃度，更加全面的是再结合上点击时间，点击次数小于等于两次的用户非常的多，这些用户可以认为是非活
数据结构（五) —— 双链表和循环链表
贪心算法解决活动调度问题
重要提醒：为什么我们要学那么多的数据结构？这是因为没有一种数据结构能够去应对所有场景。我们在不同的场景需要选择不同的数据结构，所以数据结构没有谁好谁坏之分，而评估数据结构的好坏要针对场景，如果在一种场景下我们需要频繁地对头部进行插入删除操作，那么这个时候我们用链表；但是如果对尾部进行插入删除操作比较频繁，那我们用顺序表比较好。因此，不同的场景我们选择不同的数据结构。
复杂场景核心技术突破工业落地价值多模态数据分层融合（模态内集成→元特征融合→顶层可解释集成）医疗诊断 AUC 提升 12%，满足临床可解释性要求时序动态漂移滑动窗口 + 实时误差权重 + 漂移自适应更新供应链预测 MAPE 降至 9.2%，生鲜损耗率降低 7%数据孤岛与隐私联邦集成（本地训练 + 参数聚合 + 全局权重融合）跨银行信贷 AUC 提升 10%，合规保护数据隐私集成学习的发展已从 “单
层序遍历一个二叉树。就是从左到右一层一层的去遍历二叉树。这种遍历的方式和我们之前讲过的都不太一样。需要借用一个辅助数据结构即队列来实现，
本篇文章，我们继续来看顺序表和链表相关的知识点，在初阶的数据结构与算法阶段，我们把知识点分成三部分，复杂度作为第一部分，顺序表和链表、栈和队列、二叉树为第二部分，排序为第二部分，我们之前已经介绍完了第一部分：算法复杂度，本文我们继续学习第二部分中的顺序表和链表部分内容啦。再次提醒：为什么我们要学那么多的数据结构？这是因为没有一种数据结构能够去应对所有场景。
队列（Queue）是一种基础的线性数据结构，遵循先进先出（FIFO, First In First Out）的原则。就像生活中的排队场景，先到的人先服务，后到的人排在队伍后面，等待前面的服务完成后才能轮到自己。入队（Enqueue）：将元素添加到队尾。出队（Dequeue）：将元素从队头移除。查看队头元素（Peek/Front）：获取队头元素但不移除它。// 定义循环队列结构int *data;
现在我们有2015到2017年25万条911的紧急电话的数据，请统计出出这些数据中不同类型的紧急情况的次数，如果我们还想统计出不同月份不同类型紧急电话的次数的变化情况，应该怎么做呢？重采样：指的是将时间序列从一个频率转化为另一个频率进行处理的过程，将高频率数据转化为低频率数据为降采样，低频率转化为高频率为升采样。现在我们有北上广、深圳、和沈阳5个城市空气质量数据，请绘制出5个城市的PM2.5随时间
树和二叉树1. 树型结构的概念2. 树的概念3. 树的表示形式（了解）4. 树的应用5. 二叉树的概念6. 两种特殊的二叉树7. 二叉树的性质8. 二叉树的性质练习9. 二叉树的存储10. 二叉树的遍历11. 二叉树的基本操作12. 二叉树相关练习题
1. 包装类 1.1 基本类型对应的包装类 1.2 装箱和拆箱 1.3 自动装箱和拆箱2. 泛型 2.1 泛型的写法 2.2 泛型的上界3. 小结
单向链表是一种线性数据结构，由一系列节点组成。每个节点包含两个部分：数据和指向下一个节点的引用（也称为指针）。节点之间通过这个引用连接在一起，形成链表结构。最后一个节点的引用指向空值，表示链表的结束。
是指常用的八种排序算法，它们包括：冒泡排序（Bubble Sort）：通过不断交换相邻元素的位置，将最大（或最小）的元素逐渐"冒泡"到最后（或最前）的位置。选择排序（Selection Sort）：每次从未排序的部分中选择最小（或最大）的元素，并将其放置在已排序部分的末尾。插入排序（Insertion Sort）：逐个将元素插入到已排序序列的适当位置，直到所有元素都被插入完毕。
四轮技术面+一轮hr面结束，学习到了不少，面试也是一个学习检测自己的过程，面试前大概复习了 一周的时间，把以前的代码看了一下，字节跳动比较注重算法，面试前刷了下leetcode和剑指offer， 也刷了些在牛客网上的面经。大概就说这些了，写代码去了~祝大家都能收获大厂offer~开源分享：【大厂前端面试题解析+核心总结学习笔记+真实项目实战+最新讲解视频】篇幅有限，仅展示部分内容qiankun注意
摘要：本文介绍了四种提升AI智能体性能的核心模式：1）反思模式，让AI自我审查和修正输出；2）工具使用模式，调用外部API弥补模型局限；3）规划模式，将复杂任务拆解为子步骤；4）多智能体协作模式，通过角色分工实现专业协同。这些方法模拟人类解决问题的思维，能显著提高AI在代码生成、数据处理等复杂任务中的表现。文末还提供了包含104G学习资源的AI大模型学习礼包，涵盖从入门到进阶的全套教程，适合不同基
大佬的支持和鼓励，将是我成长路上最大的动力阿川水平有限，如有错误，欢迎大佬指正承接上篇的博客。
JDK17新增 常用 特性介绍
我国在积极推动大数据产业发展的过程中，非常关注大数据安全问题，近几年发布了一系列大数据产业发展和安全保护相关的法律法规和政 策。2012 年 12 月，针对数据应用过程中的个人信息保护问题，第十一届全国人民代表大会常务委员会通过了《全国人大常委会关于加强网络信息保护的决定》，该决定要求，国家保护能够识别公民个人身份和涉及公民个人隐私的电子信息，网络服务提供者和其它企事业单位应当采取技术措施和其它必
只需输入一句话，WisPaper就能在短时间内检索成千上万篇文献，并自动筛选出最相关的必读论文，帮助科研新人和资深学者快速锁定研究重点，节省大量阅读时间。一款基于AI的文献摘要工具，能自动生成论文精简版，提取核心结论、图表和参考文献。对于时间有限的研究人员，它能帮助快速掌握论文大意，提高阅读效率。直到我开始用几款科研工具来筛选、整理、总结，写综述的效率几乎提升了一倍。Zotero是一款文献管理软件
树是一种非线性的数据结构，其元素之间有明显的层次关系，由结点和边组成且不存在环；在树的结构中，每个结点都只有一个前件称为父结点，没有前件的结点为树的根结点，简称为树的根；每个结点可以有多个后件成为结点的子结点，没有后件的结点称为叶子结点。
数据结构：红黑树讲解（C++）
知识图谱（KGs）目前被广泛应用，但不论是传统的KGs和新建的KGs都会存在不完整的问题。虽然知识图谱嵌入(KGE)可以解决该类问题，但是「新兴的KG往往伴随着新的关系和实体，在已有KG上训练的KGE模型，是不能应用于在新建KG上去获取这些看不到的实体和关系的」。为此本文引入了元学习联邦设置，在现有KG上对一组任务进行采样，以模仿新兴KG上的链接预测任务，基于采样任务训练了一个图神经网络用于解决此
B+树：索引值会重复出现，每一层节点都是有序的，data都在叶子节点，叶节点之间有指针指向（mysql是双向的），每页大小为16K，对于千万级别的数据只需要3层（1170（16 k / 14 b） * 1170 * 16）innodb默认的索引文件时根据主键建立的，如果没有主键则会查找所有行的值都不同的列建立索引，如果找不到这样的列则会生成隐藏列（类似（row_id）innodb非id索引的dat
金融信贷风控实战表明，集成学习在跨场景复杂问题中的价值，不仅在于 “高精度预测”，更在于 “技术与业务的深度融合”。场景约束优先于技术精度：在强监管、高风险场景中，“合规、可解释” 是前提，需牺牲部分精度（如不用 Stacking 用动态融合）确保业务落地；异构数据需 “分而治之”：多源数据的处理核心是 “适配” 而非 “统一”，为每种数据类型设计专属模型，再通过权重融合整合优势；业务价值是最终检
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Spring Boot 作为 Java 生态中轻量级的后端开发框架，具备自动配置、依赖管理简化、内置服务器等特性，能够快速搭建稳定、高效的后端服务，轻松应对用户请求处理、数据存储与分析、业务逻辑实现等核心需求，同时其良好的兼容性与扩展性，可无缝集成大数据分析、人工智能推荐等进阶功能，为智慧学习的 “智能化” 提供技术支撑。控制器层是整个 MVC 架构中的协调者，它负责接收来自视图层的用户请求，并根
ospybook模块的应用
带头双向循环链表是一种特殊的链表结构，其特点是每个节点都有指向前一个节点和后一个节点的指针（prev和next），且链表头尾相连形成循环。链表的“头结点”实际上是一个哨兵位，不存储有效数据，仅用于简化操作。与单链表相比，双链表在插入和删除操作上更为高效，时间复杂度为O(1)。双链表的实现包括分配空间、初始化、尾插、头插、尾删、头删、查找和销毁等操作。初始化时推荐在函数内部直接创建新空间并返回指针。
描述性统计与建模
作为软件测试总监，制定有效的测试策略是确保产品质量和项目成功的关键。一个全面的测试策略不仅能够提高测试效率，还能够降低风险，优化资源分配，并为整个开发团队提供清晰的指导。以下是制定测试策略的主要步骤和考虑因素：
今天在昨天的基础上对AD4683的的双通道读数据进行了改进，同时编写了对寄存器的写时序进行了编写，先附上代码如下，具体一些细节将在代码后进行讨论。/* 本文件搭建一个同步双通道的AD4683控制模块 *//*inputclk,驱动时钟，50MHzinputrst_n,复位信号inputAD_SDA,AD4683通道A的数据线inputAD_SDB,AD4683通道B的数据线inputAD_Rdor
回顾以上介绍，这五个技巧和工具均为研究者打开了新的数据获取视角。从会话管理、高效HTML解析，到网络请求模拟、动态数据捕获以及用户代理随机化，每一项技巧都有其独特之处，能够为经济和管理学科研带来不小的帮助。当我们致力于深入研究，这些技巧则为我们节省时间、提高效率，确保数据采集的准确性。希望科研工作者能够充分利用这些工具，推进自己的研究工作。因为爬虫这种技术，既不需要你系统地精通一门语言，也不需要多
定义某种列表时，写For 循环过于麻烦，幸运的是，Python有一种内置的方法可以在一行代码中解决这个问题：.我希望上面的这些描述能够让你发现Python一些好用的函数和概念。
为啥要学习数据结构——别说，还是挺有用的。
Graphusion是一个基于零样本大型语言模型（LLM）的知识图谱构建框架，旨在从自由文本中自动构建高质量的科学知识图谱。该框架主要包含三个关键步骤：种子实体生成、候选三元组抽取和知识图谱融合。以下将对这三个步骤进行详细介绍。
Python是一种计算机程序设计语言，具有简洁性、易读性以及可扩展性，相较于其他语言学习起来更加容易。随着互联网的发展，Python知识也被越来越多的人所熟知。但还是有很多人不了解它究竟可以用来做什么，接下来就跟随我们了解一下吧！
有和。一个是，指向其前一个节点；一个是，指向其后一个节点。
计算机毕业设计：基于python学习数据分析可视化系统+django框架+mysql（包含文档+源码+部署教程）
数据结构和算法学习记录——二叉树的存储结构&二叉树的递归遍历（顺序存储结构、链表存储结构、先序中序后序递归遍历）设想一下二叉树要用什么样的方式来存储，一种是用数组，按从上至下，从左到右顺序存储n个节点的完全二叉树。 其中的节点父子关系会满足：非根节点（序号 > 1）的父节点的序号是[i / 2]节点（序号为i）的左孩子节点的序号是[2i],（若2i
数据结构分为两部分：线性：线性表，栈(先进后出)，队列（先进先出）线性表存储方式：顺序-》数组链式-》指针线性1对1 树状1对多 图多对多但数组的读取效率最快（有头或无头）链式分为：单向链表：单向不循环和单向循环双向链表：双向不循环和双向循环树：递归关于标签页的切换：gt。
1.1 创建一个解析对象1.2 向该对象中添加所需得命令行参数和选项，每一个add_argument方法对应一个参数或选项；1.3 调用parse_args()方法进行解析使用。1.4 HfArgumentParser是Transformer框架中的命令行解析工，它是ArgumentParser的子类，用于从类对象中创建解析对象。这里利用HfArgumentParser加载用于构建模型、微调模型的
哈喽兄弟们，今天来实现一下建筑市场公共服务平台的数据采集，顺便实现一下网站的JS解密。话不多说，我们直接开始今天的内容。首先我们需要准备这些环境使用Python 3.8Pycharm模块使用json。
知识图谱学习笔记
在近日的python数据分析实战课中，我学习到使用python进行数据分析的流程、方法，对常使用的函数有一些认识和了解，对 numpy, pandas 包有了一定的理解但不深。这篇博客将是我自己用于总结归纳的圣地，我将对整个项目的 key point 进行归纳总结，提取其中精华之所在，汲取之加以奋发向前。
数据结构初阶---栈与队列
关注我不迷路：数据已上传群文件，更多内容请关注我的公众号《KS科研分享与服务》今天学做一下一篇NC文章的figure1b，是一个热图，特点是FC高低用连续色彩表示，块的大小表示P值大小，这里我们用ggplot尝试做一下。NC文章原文作者提供了作图数据，本片文章的示例数据和注释代码我们已上传群文件，群成员可免费在群内获取！首先分别读入FC和P值文件：作者提供的是宽数据，转化为ggplot作图需要的长
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