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【数据结构】线性表——顺序表

线性表是一种包含n个相同类型数据元素的有限序列,具有直接前驱和后继的逻辑关系。顺序表是线性表的顺序存储结构,通过连续存储单元实现随机存取,但插入删除效率较低。顺序表可分为静态分配(固定大小数组)和动态分配(运行时申请内存)两种实现方式。静态分配简单但容量固定,动态分配通过malloc/free灵活调整容量,需注意内存管理和数据拷贝。顺序表适用于数据量稳定、频繁查询的场景,但插入删除需移动元素是其主

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#数据结构
【Spring Security】授权(四)

Spring Security中的授权机制基于角色(Role)和权限(Authority)两个核心概念。角色是用户的宏观身份标识(如ROLE_ADMIN),权限是具体的操作许可(如user:read)。两者在技术上均通过GrantedAuthority接口实现,核心差异在于角色需遵循"ROLE_"前缀约定。授权校验本质是字符串匹配,hasRole()是hasAuthority(

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#spring#java#后端 +1
【TCP/IP】12. 文件传输协议

本章介绍了文件传输相关协议,主要包括 FTP、TFTP。FTP 是应用层基于 TCP 的协议,采用客户 - 服务器模型,通过控制连接(21 号端口)和数据连接实现文件传输,支持多种文件类型、结构和传输方式,数据连接有主动和被动两种模式,被动模式更适用于防火墙环境,匿名 FTP 允许未注册用户访问公共文件。TFTP 是 FTP 的简化版,基于 UDP,功能简单,无认证和复杂操作,适用于嵌入式设备等低

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#tcp/ip#网络#服务器
【深度学习】深度学习概念

摘要:深度学习是机器学习的一个子领域,通过多层神经网络实现自动特征学习。相比传统机器学习,深度学习具有自动特征提取、端到端学习、强大非线性表示能力等特点,但也依赖大量数据和计算资源。其常见模型包括CNN、RNN、Transformer等,广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别、推荐系统等多个领域。随着大模型发展,深度学习在多模态融合方面展现出强大潜力,但也面临可解释性不足等挑战。

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#深度学习#人工智能
【深度学习】深度学习概念

摘要:深度学习是机器学习的一个子领域,通过多层神经网络实现自动特征学习。相比传统机器学习,深度学习具有自动特征提取、端到端学习、强大非线性表示能力等特点,但也依赖大量数据和计算资源。其常见模型包括CNN、RNN、Transformer等,广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别、推荐系统等多个领域。随着大模型发展,深度学习在多模态融合方面展现出强大潜力,但也面临可解释性不足等挑战。

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#深度学习#人工智能
【机器学习】模型评估与调优

数据划分:train_test_split—— 避免 “自欺欺人” 的关键在训练模型前,我们必须把数据分成训练集(Training Set) 和测试集(Test Set),这是评估模型泛化能力的前提。为什么必须划分训练集和测试集?模型训练的目标是 “在新数据上表现好”(泛化能力强),而不是 “在训练数据上表现好”。如果不划分数据,直接用全量数据训练并评估,会出现 “过拟合” 的误判:用 train

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#机器学习#人工智能
【Spring Security】授权(二)

Spring Security的Web层授权机制通过拦截HTTP请求,基于URL路径、请求方法和用户权限进行访问控制。核心组件包括触发授权流程的AuthorizationFilter、提供权限规则的SecurityMetadataSource和决策访问权限的AccessDecisionManager。授权流程依次检查用户认证信息、URL权限规则,最终由投票器决定是否放行请求。配置通过Securit

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#spring#java#后端
【密码学】9. 可证明安全

本文系统介绍了可证明安全的公钥密码体制及其核心概念。主要内容包括:1)语义安全的定义与IND-CPA、IND-CCA、IND-CCA2安全模型;2)基于RSA、ElGamal、Paillier和Cramer-Shoup等经典加密方案的可证明安全性分析;3)RSA-FDH和BLS短签名方案的安全构造;4)基于身份的密码体制(BF方案)及其安全模型;5)分叉引理在签名方案安全性证明中的应用。所有安全证

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#密码学#安全
【Java】网络编程篇

在网络通信协议下,不同计算机上运行的程序,进行的数据传输应用场景:即时通信、网络游戏、金融证券、国际贸易、邮件等不管什么场景,都是计算机跟计算机之间通过网络进行数据传输Java 中可以使用 java.net 包开发网络应用程序。

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#java#网络#开发语言
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