双指针算法是一种高效且灵活的算法技巧，适用于多种场景，如数组遍历、滑动窗口、链表操作等。通过合理设计指针的初始位置、移动规则和终止条件，可以显著优化算法的时间复杂度和空间复杂度。掌握双指针算法，能够帮助你更好地解决实际问题。双指针算法通过两个指针的协同工作，能够高效地解决数组、链表等问题。指针初始化：根据问题需求初始化指针的位置。指针移动规则：根据条件决定指针的移动方向。终止条件：确保算法在正确条

一、安装环境文档日期：2015年7月8日，所下载软件的版本是该日期所在的最新版本。是1、系统CENTOS72、安装依赖包yum -y install gccglibc glibc-devel make nasm pkgconfig lib-devel openssl-devel expat-develgettext-devel libtool mhash* perl-Dig

单调栈是一种特殊的栈，它的特点是栈里的元素要么是从小到大排列（单调递增），要么是从大到小排列（单调递减）。它的主要作用是帮助我们快速找到数组中某个元素左边或右边第一个比它大或小的元素。举个例子：假设你有一排人，每个人都有一个身高。你想知道每个人右边第一个比他高的人是谁。单调栈就是帮你快速解决这种问题的工具。栈的变化：结果的变化：单调栈的核心就是：维护一个单调的栈，遇到新元素时踢掉破坏单调性的元素。

本文展示了两种在HTML中使用Vue.js、ant-design-vue、@ant-design/icons-vue的方式：1）直接引入Vue核心库，创建简单应用；2）通过UMD方式引入ant-design-vue组件库，实现按钮、输入框等UI组件；3）使用ES模块方式按需导入ant-design-vue。三种方式都演示了Vue实例的创建、数据绑定和组件使用，区别在于引入库的方式不同（CDN直接引

摘要：本文介绍了如何将@ant-design/icons-vue打包成多格式库的完整方案。项目采用Vite构建工具，支持UMD、ESM、CJS、AMD和IIFE格式，并区分开发版（无压缩）和生产版（压缩）。配置包括：1）入口文件重新导出所有图标；2）Vite配置文件处理不同环境构建；3）自定义构建脚本生成非.min版本链接。最终输出结构清晰，包含版本信息，同时外部化Vue依赖以减小体积。方案支持源

讲解ollama下载、安装、运行，以及常用本地大模型

什么是 Ollama？Ollama 是一个用于本地部署和管理大模型的工具。它提供了一个简单的命令行界面，使得用户可以轻松地下载、运行和管理各种大模型。Ollama 支持多种模型格式，并且可以与现有的深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow）无缝集成。KoboldCPP 是一个基于 C++ 的高性能推理引擎，专门用于在本地部署和运行大模型。

一、node 安装：1、下载：英文网址：https://nodejs.org/en/download/中文网址：http://nodejs.cn/download/2、解压：tar -xvf node-v14.15.0-linux-x64.tar.xzmv node-v14.15.0-linux-x64 nodejs_14.153、建立软连接：sudo ln -s ~/apply/nodejs_1

截取屏幕,，然后进行图片文字识别，可以复制识别后的文字，可以直接读入图片文件进行识别

什么是 Ollama？Ollama 是一个用于本地部署和管理大模型的工具。它提供了一个简单的命令行界面，使得用户可以轻松地下载、运行和管理各种大模型。Ollama 支持多种模型格式，并且可以与现有的深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow）无缝集成。KoboldCPP 是一个基于 C++ 的高性能推理引擎，专门用于在本地部署和运行大模型。