
简介
该用户还未填写简介
擅长的技术栈
可提供的服务
暂无可提供的服务
实现了vue上传视频到阿里云oss,当上传视频的时候会查询是否上传过,如果上传过则返回,没有上传过则实现上传配合md5,利用ffmpeg实现自动配置封面图等功能。@Component使用@Component将类注册为,使用读取文件的配置信息。

B+树的构造类似于B树的构造但是在**3.当一组的节点超过4个的情况下,将中间的节点提到上一层,并且原本一组分成两份。6.B+Tree 的节点上是不保存数据的,那么它保存的关键字就更多,这样一次 IO 操作,加载的关键字就更多,所以它的磁盘读写能力更强。1、B+树是B树的一种变形形式,B+树上的叶子结点存储关键字以及相应记录的地址,叶子结点以上各层作为索引使用。7.B+的叶子节点天然就是顺序存放的

节点是树构造的基本单元,树是由节点按照一定顺序构造而出的。Node left;Node right;int value;节点的定义需要包括空参构造和有参构造,以及节点的值,节点的左子节点和右子节点。//查找目标元素=num){}else{//查找目标元素的父节点= null) {//查找目标元素的右子树的最小值= null){//删除代码System.out.println("空树");retur

本文主要用Java实现单链表,链表的查询时间复杂度为O(n),增加的时间复杂度为O(n),删除也为O(n),链表的创建不需要所有的数据之间的创建空间是连续的,是简单的数据结构。

本文主要用Java实现单链表,链表的查询时间复杂度为O(n),增加的时间复杂度为O(n),删除也为O(n),链表的创建不需要所有的数据之间的创建空间是连续的,是简单的数据结构。

AI 大模型是指具有超大规模参数(通常为数十亿到数万亿)的深度学习模型,通过对大规模数据的训练,能够理解、生成人类语言,处理图像、音频等多种模态数据,并展示出强大的推理和创作能力。大模型的强大之处在于它的涌现能力—— 随着模型参数量和训练数据量的增加,模型会展现出训练过程中未明确赋予的新能力,比如逻辑推理、代码编写、多步骤问题解决等。模型参数量达到,训练数据覆盖文本、图像、音频等多模态海量

上面的命令是将dockers中的容器映射到虚拟机中的一个端口(23306),并且登录密码是123456。使用findshell工具连接上虚拟机,进入根目录,然后进入opt目录创建docker文件夹。将docker压缩包放到docker文件夹中,并且进行解压缩。创建存放mysql文件的目录,并且把mysql.tar包上传。volumes::容器中的工作空间与虚拟机中的工作空间对应关系。ports:容

Lambda 表达式是 Java 8 引入的函数式编程特性,用于简化匿名内部类的写法。Lambda 表达式本质上是一个匿名函数(没有名字的函数你可以把它理解为一小段可以传递的、即用即写的代码。它的主要目的是为了简化代码,尤其是在需要使用匿名内部类的场景下,能让代码变得非常简洁、清晰。只有一个抽象方法的接口,可以用作 Lambda 表达式的类型。

将下载的 redis 安装包上传到服务器上,并解压。将 daemonize no 改为 daemonize yes。利用npm脚本,npm build 将项目打包成dist目录。修改nginx.conf文件,配置root和后端接口等信息。添加后端地址,proxy_pass配置到自己的路径和端口。将前端本地部署项目的后端接口修改为云服务器上的数据接口。将location中 root修改为html/d









