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(每日一练c++)34. 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置

给定一个按照升序排列的整数数组 nums,和一个目标值 target。找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。如果数组中不存在目标值 target,返回[-1, -1]。进阶:你可以设计并实现时间复杂度为O(log n)的算法解决此问题吗?示例 1:输入:nums = [5,7,7,8,8,10], target = 8输出:[3,4]示例2:输入:nums = [5,7,7,8,8,10],

#c++#leetcode#算法
浅谈一下“敏捷开发”

浅谈一下“敏捷开发”为什么需要敏捷开发  在以前,软件项目的开发都是以年来计算的,这代表什么意思呢 ?需求设计了半年多,方案设计做了半年多,开发了三年多,测试了半年多,修改Bug用了半年多。总计花了很长很长的时间,然后上线后发现有很多需求已经不存在了,同时又出现了很多新的需求。  怎么办?继续改。这一改又是半年多的时间过去了。用户的需求还再改,怎么办?  这是困扰软件开发项目的最大的问题,越大的项

#sprint
java后端接入微信小程序登录功能

此文章是Java后端接入微信登录功能,由于项目需要,舍弃了解密用户信息的,只保留openid用于检索用户信息后端框架:spring boot小程序框架:uniapp。

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#java
java后端接入微信小程序登录功能

此文章是Java后端接入微信登录功能,由于项目需要,舍弃了解密用户信息的,只保留openid用于检索用户信息后端框架:spring boot小程序框架:uniapp。

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#java
毕业设计:基于java的飞机大战游戏系统设计与实现

基于Java的飞机大战游戏系统设计与实现的系统性能评估是对系统在特定工作负载下的响应速度和资源利用率进行评估和分析,旨在验证系统是否能够满足用户在实际使用中的性能需求。通过分析系统的性能瓶颈和优化空间,可以提高系统的性能和用户满意度。1、并发性能评估:并发性能是指系统在多用户同时访问的情况下的表现。通过模拟多个用户同时进行操作,评估系统的并发性能。可以观察系统是否能够正确处理并发请求,同时保持较好

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#java#游戏
深度学习与CV教程(8) | 常见深度学习框架介绍

大家在前序文章中学习了很多关于神经网络的原理知识和实战技巧,在本篇内容中ShowMeAI给大家展开介绍深度学习硬件知识,以及目前主流的深度学习框架TensorFlow和pytorch相关知识,借助于工具大家可以实际搭建与训练神经网络。GPU(Graphics Processing Unit)是图形处理单元(又称显卡),在物理尺寸上就比 CPU(Central Processing Unit)大得多

#深度学习#神经网络#人工智能
终极的基于形状匹配方案解决(小模型+预生成模型+无效边缘去除+多尺度+各项异性+最小组件尺寸)

因为一般而言,这些特征在0角度时很多的坐标是连续的,当旋转取整后,一定概率上存在取整后的两个坐标是相同的,但是可能仅仅是坐标相同,量化角度和归一化的X和Y方向梯度确不一样,这是个矛盾的东西,一个固定的位置只能有一个特征,因此,遇到这种情况,可能就要进行一定的取舍,在linemod的代码里没有见到这样的内容和处理方案。这个的作用就是找到当前所有的特征的最小外接矩形,这个东西其实是个很好的属性,他有个

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#java
基于java的web停车场管理系统设计与实现

基于Java的Web停车场管理系统是一种使用Java语言和相关技术实现停车场管理的软件系统。系统性能评估是对系统在特定工作负载下的响应速度和资源利用率进行评估和分析,旨在验证系统是否能够满足用户在实际使用中的性能需求。下面是对该系统的性能评估的总结和分析。1、并发性能评估:并发性能是指系统在多用户同时访问的情况下的表现。通过模拟多个用户同时进行操作,评估系统的并发性能。在该系统中,可以观察系统是否

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#java#开发语言
毕业设计:基于java的web校园二手平台系统设计与实现

基于Java的Web校园二手平台系统设计与实现的性能评估是对系统在特定工作负载下的响应速度和资源利用率进行评估和分析,旨在验证系统是否能够满足用户在实际使用中的性能需求。1、并发性能评估:并发性能评估主要是测试系统在同时处理大量用户请求时的性能表现。通过对系统进行并发测试,评估其在高并发环境下的响应速度、稳定性和资源利用率。在测试过程中,通过使用性能测试工具模拟多个用户同时访问平台,并对其响应时间

基于java的音乐推荐系统(源代码+讲解视频+数据库)

随着互联网的普及,音乐推荐系统成为音乐平台的重要功能之一。本论文旨在基于Java语言,设计一个能够根据用户的兴趣和偏好,为其推荐适合的音乐的音乐推荐系统。测试结果表明,系统能够根据用户的兴趣和喜好,为其推荐个性化的音乐,具有良好的推荐效果和用户体验。4. 推荐算法实现:系统采用机器学习和数据挖掘技术,如协同过滤算法、基于内容的推荐算法等,根据用户的兴趣模型和音乐特征进行推荐。2. 用户模型构建:系

#java
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