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蓝桥杯101 拉马车

本文使用STL容器实现纸牌游戏模拟。主要内容包括使用deque管理玩家手牌,使用vector管理桌面牌堆,支持压牌、截断等操作, 采用数组哈希(pos[128])快速查询牌面位置。游戏流程包含出牌、收牌、回合切换等步骤,重点处理了收牌时的逆序回收和状态更新,使用字符串编码游戏状态,结合unordered_set进行循环检测。

#蓝桥杯
WSL2搭建Hadoop伪分布式环境

本文介绍了在 WSL2 的 Ubuntu 环境下,如何从零搭建 Hadoop 单机伪分布式,并配合 Spring Boot 完成基础实验。读者可以快速在本地环境中体验 Hadoop 的基本功能,并为后续大数据实验与开发打下基础。

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#大数据#搜索引擎#hadoop
数据挖掘概述

数据挖掘是综合多学科方法,从大规模数据中自动化发现模式、趋势和预测,以获得可解释知识支持决策。其核心过程为KDD,包括数据选择、清洗、集成、变换、挖掘、评估和表达。技术源于数据库演化、商业需求和技术进步,如人工智能和机器学习。随着大数据时代到来,面临规模、速度、多样性和价值挑战,应对策略包括分布式计算、流式挖掘和多模态融合。数据挖掘高于OLTP和OLAP,聚焦未知模式发现。

#数据挖掘#人工智能
计算机网络应用层

应用层是网络体系最靠近用户的一层,负责定义应用进程间的通信规则。DNS作为分布式数据库系统,实现域名与IP地址的映射,采用层次化域名结构和四类服务器协同工作。FTP通过控制连接和数据连接实现文件传输,而TFTP则是简化的UDP版本。TELNET通过NVT格式实现远程终端访问。电子邮件系统由用户代理、邮件服务器和传输协议组成,SMTP负责发送邮件,POP3/IMAP用于接收邮件,采用"用户

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#计算机网络
数据挖掘概述

数据挖掘是综合多学科方法,从大规模数据中自动化发现模式、趋势和预测,以获得可解释知识支持决策。其核心过程为KDD,包括数据选择、清洗、集成、变换、挖掘、评估和表达。技术源于数据库演化、商业需求和技术进步,如人工智能和机器学习。随着大数据时代到来,面临规模、速度、多样性和价值挑战,应对策略包括分布式计算、流式挖掘和多模态融合。数据挖掘高于OLTP和OLAP,聚焦未知模式发现。

#数据挖掘#人工智能
数据挖掘概述

数据挖掘是综合多学科方法,从大规模数据中自动化发现模式、趋势和预测,以获得可解释知识支持决策。其核心过程为KDD,包括数据选择、清洗、集成、变换、挖掘、评估和表达。技术源于数据库演化、商业需求和技术进步,如人工智能和机器学习。随着大数据时代到来,面临规模、速度、多样性和价值挑战,应对策略包括分布式计算、流式挖掘和多模态融合。数据挖掘高于OLTP和OLAP,聚焦未知模式发现。

#数据挖掘#人工智能
蓝桥杯算法练习

本文汇总了蓝桥杯多个题目的解题思路与代码实现,包括油漆面积、分考场、合根植物、区间移位、填字母游戏、碱基、机器人塔、压缩变换、取球博弈和交换瓶子等题目。每个题目都提供了详细的算法分析和优化策略,如贪心算法、DFS回溯、并查集、记忆化搜索等。

#蓝桥杯#算法#职场和发展
WebSocket 实时聊天功能

本文介绍了基于SpringBoot和Vue的WebSocket聊天室实现方案。后端采用SpringBoot配置WebSocket端点,包含连接管理、消息广播等功能;前端使用Vue构建聊天界面,通过Vite代理解决跨域问题。文章详细说明了前后端代码结构,包括WebSocket配置类、聊天端点实现、Vite代理设置以及Vue组件封装。该方案实现了用户连接、断开管理和实时消息收发等功能,并提供了完整的代

#websocket#网络
Spring Boot 后端实现 WebSocket

本文介绍 Spring Boot 中 WebSocket 的实现的方法。首先需导入相关依赖,配置类启用 @ServerEndpoint 支持,创建 ChatEndpoint 类实现核心功能。详解 WebSocket 生命周期的 4 个注解方法,说明用 ConcurrentHashMap 管理在线用户 Session 的方式,以及群发、私聊消息的实现逻辑,并给出完整服务端代码、前端测试代码及功能测试

#spring boot#websocket#后端
存储引擎 RocksDB

RocksDB 是由 Facebook 开源的嵌入式高性能键值数据库,底层基于 Google 的 LevelDB,并针对 SSD、HDD 和多核 CPU 的使用场景做了大量优化。

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#java
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