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注意，每一个叶子节点的大小是4kb，虽然每个节点定义的是512entry但是512*9bit是4096b，注意考虑每个条目本身存储所占用的大小，每一级9位是arm的官方手册定的，不能乱改呀。页表其实就像一棵树，只不过是按位来存储的，使用VPN查询页表的PTE，实际上VPN算是句柄，PTE算是一个节点，节点内存储了到达下一个节点的地址，也就是PFN。现在我们的树是扁平化地存储在内存中的，DFS深度优
凌晨两点半，手机突然炸了，运维在群里疯狂@所有人："数据库CPU 99%，系统快崩了！"我从被窝里爬起来，打开慢查询日志一看——果然，又是一条SQL在作妖。干了六年后端，我太清楚了：百分之八十的线上事故，根子都出在数据库查询上。今天我不讲那些虚头巴脑的理论，直接把我这些年亲手优化过的三个真实案例掏出来，从索引设计到Explain分析，全是能直接拿去用的干货。
图和树结构是解决众多复杂问题的基础模型，广度优先遍历（Breadth-First Search，简称 BFS）算法则是探索这些结构的核心工具之一。无论是在路径规划、社交网络分析，还是在人工智能领域，BFS 算法都发挥着至关重要的作用。本文将从概念、思想、特点、功能、算法分析、实现以及实际运用等多个维度，对广度优先遍历算法进行全面且深入的探讨。
摘要 陆鸣在赵工程师的协助下，利用强化学习技术解决净土地的能源调度问题。通过构建深度Q网络(DQN)，他让AI系统学会动态调整电力分配策略，在模拟环境中经过800轮训练后，能耗降低22%的同时保持95%的稳定性。文章生动展现了强化学习的核心原理——智能体通过试错与环境交互，逐步优化决策策略。从Q-learning到策略梯度方法，陆鸣不仅掌握了技术细节，更深刻理解了AI如何在不确定性中探索最优解。故
matlab的基于遗传算法优化bp神经网络多输入多输出预测模型，有代码和EXCEL数据参考，精度还可以，直接运行即可，换数据OK。这个程序是一个基于遗传算法优化的BP神经网络多输入两输出模型。下面我将对程序进行详细分析。首先，程序读取了一个名为“数据.xlsx”的Excel文件，其中包含了输入数据和输出数据。输入数据存储在名为“input”的矩阵中，输出数据存储在名为“output”的矩阵中。接下
当一条SQL查询从0.5秒延长到5秒，用户开始频繁刷新页面；当报表生成时间从1分钟变成10分钟，业务部门开始抱怨数据延迟；当数据库服务器CPU飙升至90%，DBA的电话铃声此起彼伏……这些场景背后，往往隐藏着未被优化的SQL语句和低效的索引策略。本文将通过真实案例与代码演示，揭秘SQL调优的核心方法论，带你掌握从"慢查询"到"高性能"的实战技巧。
1、数据集：钢材缺陷数据集包含6个类别："crazing","inclusion","patches","pitted_surface","rolled-in_scale","scratches"对应钢材表面夹杂、划痕、压入氧化皮、裂纹、麻点和斑块6种缺陷。这些新版本的模型能够更准确地识别细微的缺陷，并且对复杂背景下的缺陷检测有更好的鲁棒性。本文所使用的钢材缺陷数据集包含了6个类别的缺陷图像："c
这段代码实现了一个基础的广度优先搜索(BFS)算法，用于填充n×m矩阵。从(1,1)位置开始，按层序遍历顺序依次填充数字1到n×m。程序使用队列结构存储待处理节点，通过四个方向(上下左右)进行扩展，确保每个位置只被访问一次。最终输出填充完成的数字矩阵，展示了BFS在二维网格中的典型应用。代码结构清晰，包含了输入处理、BFS实现和结果输出三个主要部分。
今天早上安装时候，我的命令窗口出现这个SSL警告：关闭vpn，相关网络代理：
搜索 是 c++ 之中一个简单而重要的算法，每一个 OIer 必备的基础算法，你知道它究竟是什么吗？
为了进行关键词表现分析，卖家可以根据广告报告中的数据，比较各个关键词的点击率、转化率等指标，找出表现好的关键词，并将更多的资源投入到这些关键词上。通过持续优化广告策略，包括关键词选择、广告创意、出价策略等，卖家可以不断改进广告的表现，提高广告的点击量和转化率。不同时间段的广告表现可能存在差异，了解哪些时段的广告效果最好，可以帮助卖家调整广告投放时间，以获得更好的广告效果。通过分析广告投放时间，卖家
在A星算法这种经常用频繁用的算法中，一个小小的性能消耗就能放大很多倍，特别注意调用的函数的复杂度，公式的复杂度，以及运算的优化，尽量做到能不调用函数的不调用函数，能简化公式的尽量简化公式，能用&|位运算符号代替加减乘除的尽量用位运算代替，节省A星算法的性能开销。设置导航点，计算出离线导航数据，游戏运行时加载到内存。寻路时，找到起点附近的导航点和终点附近的导航点，只要计算出起点到导航点和终点到导航点
exit(1);// 通过前序遍历的数组"ABD##E#H##CF##G##"构建二叉树//若遍历到#，返回NULL,跳过该字符(*pi)++;//不是#，创建当前结点(*pi)++;//创建左子树//创建右子树// 二叉树前序遍历 -- 根左右return;// 二叉树中序遍历 -- 左根右return;// 二叉树后序遍历 -- 左右根return;// 层序遍历 -- 广度优先遍历Queue
while (!que.pop();i<4;i++) {if (!cin>>n>>m;i<n;i++) {j<m;j++) {//标记数组防止又搜回到自己。int res=0;i<n;i++) {j<m;j++) {if (!res++;//把所有相连的陆地搜出来return 0;
增程式混合动力汽车（串联式混动构型）Cruise整车仿真模型。1.基于Cruise平台搭建整车部件等动力学模型，基于MATLAB/Simulink平台完成整车控制策略的建模，策略模型具备再生制动，行车驱动等功能，实现增程式构型车辆全部工作模式；2.采用DLL联合仿真方式，完全采用正向建模思维，仿真模型具备较高精度；3.可进行循环工况油耗，等速油耗，加速性能，爬坡性能，最高车速等动力性经济性计算仿真
本程序实现了一套基于模型预测控制(MPC)的燃料电池混合动力系统能量管理策略。程序采用MATLAB编写，包含动态规划优化核心、神经网络预测模块、成本计算模块等多个组成部分。
最后，取CNN的全连接层结果作为极限梯度提升树XGBoost分类器的输入，并采用麻雀优化算法SSA对极限梯度提升树XGBoost分类器的参数进行优化，以提高模型泛化能力，避免模型陷入局部最优。最后，取CNN的全连接层结果作为极限梯度提升树XGBoost分类器的输入，并采用麻雀优化算法SSA对极限梯度提升树XGBoost分类器的参数进行优化，以提高模型泛化能力，避免模型陷入局部最优。注意卷积核尺寸要
投流预算分配，早就不再是简单的数学题，而是一道动态的系统工程题。深度洞察力：你能不能穿透平台的数据迷雾，看到背后真实的人、真实的需求场景？实时调控力：你有没有工具或方法，能让你的预算像活水一样，实时流向效率最高的地方？闭环追踪力：你能不能把前端投放和后端转化彻底打通，用最终的业务结果来指导前端的每一分花费？在这个过程中，像我们使用的黑虎AI这类工具，扮演的角色不是一个“自动投手”，而是一个“超级副
咱们今天要聊的这套单片机大棚系统，可比老张的土办法靠谱多了——DHT11温湿度传感器实时监控，光照不够自动补光，二氧化碳浓度超标直接上风扇，整个系统成本还不到两条华子钱。这段代码的精髓在于微秒级延时把控，51的指令周期得算准了。农作物的生产过程进行有效的监控，如二氧化碳、温度、光照等多个农业参数进行监测，分析对农作物的生长环境进行调控，可以实时反馈农作物的生产过程。农作物的生产过程进行有效的监控，
通过以上对不同平台投流成本的对比可以看出，每个平台都有其自身的特点和优势，投流成本也存在着明显的差异。企业在选择投流平台时，需要根据自身的产品特点、目标客户群体以及预算等因素进行综合考虑。同时，合理利用黑虎AI（BlackTigerAI）这样的工具，可以帮助企业优化投流策略，降低投流成本，提高投流效果。最后，我想问问大家，你们在不同平台投流时遇到过哪些问题？又是如何应对投流成本差异带来的挑战的呢？
**地位**：计算机科学的精神图腾，所有现代计算的起点。### 3. 丹尼斯·里奇（Dennis Ritchie）——**C语言与Unix之父** - **核心贡献**：发明**C语言**（现代编程基石），与肯·汤普森共创**Unix**（服务器/嵌入式系统的母操作系统）。### 9. 格蕾丝·霍珀（Grace Hopper）——**首位女性程序员与COBOL之母** - **核心贡献**：发明首
基于变时域（Np）的MPC（模型预测控制）的超车路径规划控制Carsim是8.1版本。有安装教程内附有相关论文可进行参考在自动驾驶领域，超车路径规划控制是一个关键且极具挑战的任务。今天咱就唠唠基于变时域（Np）的MPC（模型预测控制）在这方面的应用，顺便还会提及8.1版本的Carsim，以及给大家分享下安装教程，文末附上参考论文，方便大家深入研究。
编织复合材料的材料属性复杂，它既包含各向异性的纱线属性，又有基体材料属性。在 Abaqus 中，可以通过材料库或者自定义材料模型来定义这些属性。比如，对于纤维增强的编织复合材料，纤维相可能具有较高的弹性模量和较低的横向泊松比，而基体相相对较软。# 定义纤维材料属性# 定义基体材料属性。
通过 phead 和 ptail 实现 O(1) 入队和出队。（Queue）是一种先进先出（FIFO）的线性数据结构。单链表需要，方便头插，头删 ，这种频繁改变头节点的操作。需要循环队列（因为头删是，需要向前挪动）说明初始化为什么只初始化 Queue。这里解释为什么链表不能一次 free。却访问 pq->phead->next。为什么队列不需要头节点（哨兵节点）？入队 → → → → → → 出队
AI Agent 记忆系统的本质：外部存储+动态召回 OpenClaw等AI Agent的"记忆"并非存储在模型内部，而是通过"外部存储+动态召回"机制实现。核心架构包含四层： 短期记忆：保存当前会话上下文 长期记忆：用结构化表存储社区黑话、用户偏好等（如热度分+最后活跃时间） 记忆召回：根据当前问题动态筛选最相关记忆注入Prompt 遗忘机制：通过热度衰减
GAPSO-CNN-BiLSTM，遗传粒子群优化算法来优化CNN-BiLSTM网络做预测，预测精度高于普通的PSO-BiLSTM。这里把遗传算法跟粒子群优化算法结合，指的不是用遗传算法来优化PSO的参数，而是解决PSO的容易收敛到局部最优点的问题。在数据预测的广袤领域中，模型的优化与创新始终是提升预测精度的关键。今天，咱们就来唠唠GAPSO - CNN - BiLSTM这个颇具潜力的组合，看看它是
Flood Fill算法，又称洪水填充，泛洪算法其思想是：从一个种子点开始，将与其连通（可达且颜色相同/相近）的点全部染上另外一种颜色，直到所有可达节点都被染色为止。
广度优先搜索(Breadth-first Search)、深度优先搜索(Depth-first Search)算法面试题——LeetCode
tsmc28nm器件库，可仿真在芯片设计的广袤领域中，TSMC28nm 器件库犹如一颗璀璨的明珠，特别是当其具备可仿真特性时，为工程师们带来了诸多便利与创新可能。今天，咱们就一起来唠唠这个神奇的 TSMC28nm 可仿真器件库。
本文详细介绍了python中函数的定义以及无参函数、有参函数、传参方式、缺省参数、可变参数*args、关键参数**kwargs、return语句、函数注释、递归函数、回调函数、闭包函数、多态函数的使用方式。
图的基本操作，以及图的深度优先遍历、广度优先遍历的C语言实现
深度优先DFS和广度优先BFS搜素算法的C语言实现
王道数据结构第六章属于图课后习题错题总结
1单选(2分)一个无向连通图的生成树是含有该连通图的全部顶点的（ ）。A.极大连通子图B.极大子图C.极小连通子图D.极小子图正确答案：C2单选(2分)任何一个非空带权无向连通图（ ）最小生成树。A.可能不存在B.一定有多棵C.有一棵或多棵D.只有一棵正确答案：C3单选(2分)用Prim算法求一个连通的带权图的最小代价生成树，在算法执行的某时刻，已选取的顶点集合U＝{1，2，3}已选取的边的集
实验目的：熟悉图的基本概念、逻辑特性、存储表示方法、基本操作和基本应用。实验要求：熟悉图的基本概念、逻辑特性、存储表示方法，实现无向网的存储表示、图的深度优先搜索遍历、广度优先搜索遍历、单源最短路径算法。实验内容编写程序，实现以下功能：(1) 实现交通网、通信网或局域网的邻接矩阵存储表示，设数据元素类型为字符串（如地名、房间号等）。(2) 实现该网的深度和广度优先搜索遍历，输出遍历结果。(3) *
JAVA基础：图算法-深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）
学习数据结构图后的一些习题
视觉框架VM PRO 2.7版本，增加了机器人 流程框架 多任务流程 C#源码框架，机器视觉源码框架，编程语言C#，算法使用的是halcon，参考了cognex visionpro的输入输出，有C#基础和Halcon基础学习这个很好，是框架源码，可根据自己的理解改成自己想要的，目前该框架集成了halcon、海康威视、大恒、AVT等操作相机的sdk，运动控制卡 集成了雷塞Dmc1000b和雷塞ioc
），或微信公众号搜一搜“书匠策AI”，开启你的智能学术之旅——在这里，每一篇课程论文都是思想与技术的完美融合，每一次写作都是学术能力的跃迁升级。，则像一位经验丰富的“学术建筑师”，基于“问题提出-文献综述-理论框架-研究方法-实证分析-结论展望”的标准范式，自动生成可调整的三级标题体系，并标注每个章节的核心功能。的科研工具正以“学术外挂”的姿态，为这场探险注入超能力——它不是替代思考的“作弊器”，
摘要：本文介绍了使用Java实现康威生命游戏的方法。系统采用三层架构：GameUI类负责图形界面展示，GameOfLife类管理网格状态，DieDaiGuiZe类实现核心算法。算法基于二维网格中细胞的邻域状态（3×3范围内）进行迭代更新，存活细胞在2-3个活邻居时存活，死亡细胞在恰好3个活邻居时复活。实现采用双矩阵策略避免状态污染，通过嵌套循环完成每代演化，展现了复杂系统自组织的特性。该实现有效模
随着信创产业的持续成熟，国产化生态逐步完善，信创架构的落地将从“适配比拼”进入“效能竞争”的新时代。未来，信创落地将呈现三大发展趋势，进一步推动全链路效能提升：一是生态协同标准化，跨厂商、跨层级的适配标准逐步统一，组件适配成本降低，全栈协同效能提升；二是架构智能化融合，云原生、AI、大数据等技术与信创架构深度融合，实现智能调度、智能运维、智能安全，进一步释放效能价值；三是落地普惠化加速，轻量化信创
微信公众号搜一搜“书匠策AI”）不仅是工具，更是每一位毕业生学术探索路上的“隐形教练”。：输入“区块链在医疗领域的应用”，系统会提示“区块链在罕见病数据共享中的隐私保护”这一冷门但极具潜力的方向，让选题从“拍脑袋”决策变为“精准制导”。这些问题像一座座大山，压得人喘不过气！选题是论文的“灵魂”，但传统选题方式往往依赖导师经验或海量文献阅读，容易陷入“热门领域挤破头，冷门方向不敢碰”的困境。，微信公
例如，将“研究表明，A对B有正向影响”改为“基于实证数据的分析显示，A的增强与B的提升呈现显著正相关”，既降低重复率又提升论证深度。对于无数毕业生而言，毕业论文是学术生涯的“终极关卡”，从选题到定稿，从逻辑搭建到格式规范，每一步都像在迷雾中摸索前行。的智能工具正悄然改变这一现状——它像一套“学术外骨骼”，通过六大核心功能，为毕业论文写作提供全方位支持，让学术探索从“艰难跋涉”变为“轻松航行”功能，
写论文就像一场马拉松，而开题报告就是起跑前的热身——方向对了，才能跑得又快又稳。但现实中，许多学者尤其是学生党，总被三大难题卡住：选题撞车、文献堆砌、逻辑混乱。别慌！今天要介绍的，就像一位24小时在线的“学术教练”，用AI技术帮你一键破解开题报告的“魔咒”。无论你是教育领域的研究生，还是需要申请科研项目的教师，这款工具都能让你从“熬夜改稿”变身“高效学霸”。访问书匠策AI官网。
"信息流广告投放是一门科学，掌握5大核心步骤能让预算物超所值：从明确目标、选对平台到创意制作和数据优化，新手也能避开常见坑，实现精准触达和高效转化。本文将为你揭示信息流广告投放的5大核心步骤，帮助新手快速上手，避免常见错误，让你的广告投放效果最大化。抖音：适合触达年轻用户，DAU超过7亿，短视频和直播流量可观，适合时尚、娱乐等领域广告。不同信息流广告平台的用户群体和特点各异，需根据目标受众和广告目
此时，我会调用`resolveDeadlock()`方法，将外卖放入一个`SafeZone`对象中，并通过`notifyCustomer()`方法告知客户外卖已放置安全位置。同时，我会记录这次事件到`Log`文件中，以便后续分析。否则，我会调用`wait()`方法，进入阻塞状态，直到`rain.stop()`条件满足。一旦发现送错餐，我会调用`rollback()`方法，将外卖退回商家，并调用`n
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