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    我： （1）方法一：length 和 i 一起 减去1 List<BTItem> items = new ArrayList(); // 修改子项 public void updateItem(BTItem bo) { int length = items.size(); for (int i=0;i<length;i++) { if (items.get(i).getId().equals(bo

Java SE 是什么，包括哪些内容(二十一)？ 本文内容参考自Java8标准 队列的根接口： Queue CollectionQueuesize()

安装 1.先到官网下载解压文件

文章目录 数据类型命令解释器

数据类型 lua是动态语言类型，变量不需要类型定义，只需要为变量赋值 lua有8个基本类型： 数据类型描述nil这个最简单，只有值nil属于该类，表示一个无效值（在条件表达式中相当于false）。boolean

目录 一、前言

Lua 学习目标是 能写一些 Lua脚本。 Redis 使用Lua 5.1 版本。 Lua是动态类型语言。 1.数据类型 空 nil  没有赋值的变量或表的字段 都是nil 布尔 boolean   包含 true  和 false 字符串 string  如 'a'  或 "a" 表 table  既可以是 数组 又可以是 字典 函数 function 可以 存储在变量中， 作为函数参数，或返回结果 2. 变量 Redis脚本中 不能使用全局变量

变量的定义 1.通常由A-Z或a-z组成加下划线、数字 2.也可以_开头加小写字母 3.变量区分大小写

转载自： http://jinnianshilongnian.iteye.com/blog/2186448 Nginx入门 本文目的是学习Nginx+Lua开发，对于Nginx基本知识可以参考如下文章： nginx启动、关闭、重启

Kafka的概念|架构|搭建|查看命令 一 Kafka 概述二 使用消息队列的好处

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自动驾驶相关资源 知乎专栏：自动驾驶挑战https://zhuanlan.zhihu.com/p/68127887

Kafka的概念|架构|搭建|查看命令 一 Kafka 概述二 使用消息队列的好处

正文 先通过一张简单的图，认识工智能、机器学习和深度学习的关系。由图可以看出深度学习是机器学习的一个分支，机器学习又是人工智能的一个分支。 ​

目录 消息队列的好处消息队列模式什么是 KafkaKafka整体架构及解析 消息队列的好处 解耦 允许你独立的扩展或修改两边的处理过程，只要确保它们遵守同样的接口约束。 可恢复性 系统的一部分组件失效时，不会影响到整个系统。消息队列降低了进程间的耦合度，所 以即使一个处理消息的进程挂掉，加入队列中的消息仍然可以在系统

随着浏览器性能和网速的提升以及大多数浏览器基本实现对WebGL技术的支持，无需下载安装软件，只需要打开网页链接，在线进行三维建模成为可能，比如机械领域的Onshape应用，相信很多机械工程师都很熟悉Solidworks软件，如果你第一次了解到Onshape，那么你可以把Onshape理解为“云Solidworks”。

RabbitMQ TTL过期 设置具体的某一条消息或者队列中所有的消息过期时间 SpringBoot Queue设置TTL过期 @Bean publi

1. 长链接技术介绍 说到websocket，必须讲到在它之前的各种长链接技术，比如轮循，长轮循，sse等。长链接顾名思义，就是让客户端浏览器与服务器端保持长久的连接，并能持续通讯，它还有一个特点，就是反向ajax，或叫服务器推技术。也就是

文章目录 4线步进电机+DM420驱动器简介步进电机

1-数据库服务器、实列、数据库的关系 数据库服务器，从动态来讲包括 一个：实例，从静态来讲包括一个：数据库 实例：是用来连接数据库和数据库系统的,实例又包括：内存结构和后台进程 2-内存结构 后台进程属于实例还是数据库？ 内存结构和后台进程属于实例 3-手画Oracle体系结构图

题目 给你一个整数数组 nums ，请你找出一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。 子数组 是数组中的一个连续部分。 示例 1： 输入：nums = [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4] 输出：6 解释：连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大，为 6 。 解题思路 动态规划 f(i)表示从0到第i个元素中的连续子数组的

2.1 运行MATSim MATSim的项目导入参照： Idea导入MATSim项目-github源码版本_doboto昂的博客-CSDN博客

一、引言 在 Spring 2.0 及早期时代，项目是通过配置文件 xml，来实现 Bean 的依赖注入，在 Bean 的数量越来越多的时候，xml的配置也就会越来越复杂。Spring 2.0 在xml配置文件上做了一定的优化，让配置看起来越来越简单，但是并没语完全解决xml冗余的问题。 而在后来的 Spring 3.0 时代，可以使用 Spring 提供的 Java 注解来取代曾经 xml 配置上的问题，Spring 变得前所未有的简单，这样似乎也让我们曾经忘记了发生什么。 至于注解是如何起作用的，本人一直想弄个明

1.理解docker 1.1 docker是什么 Docker 是一个开源的应用容器引擎，你可以将其理解为一个轻量级的虚拟机，开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的 Linux 机器上。 1.2 为什么要使用docker 作为一种新兴的虚拟化方式，Docker跟传统的虚拟化方式相比具有众多的优势。 1.2.1 更高效的利用系统资源

算法介绍 折半搜索，也称二分搜索、对数搜索，是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。搜索过程从数组的中间元素开始，如果中间元素正好是要查找的元素，则搜索过程结束；如果某一特定元素大于或者小于中间元素，则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找，而且跟开始一样从中间元素开始比较。如果在某一步骤数组为空，则代表找不到。这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半 。 注意：元素序列一定是要有序的，乱序的情况下不可以使用折半查找。 查找过程

目录 串的顺序存储结构——顺序串

1.递归结构折半查找 int BSearch(int a[], int x, int low, int high) { int mid; if (low > high) return -1; mid = (low + high) / 2; if (a[mid] == x) return mid; else if (x > a[mid]) return BSearch(a, x, mid + 1, high); else return BSearch(a, x, low, mid - 1); }

记录一下自己学习过程中写的代码。以下是我看严蔚敏老师的数据结构教材后，结合教材所讲用C语言实现了关于栈的链式表示及其实现的基本操作，供以后复习所用。  编译软件：VC++6.0  测试用例结果截图如下：

一、二叉树         二叉树：每个节点最多有两个子树的树结构，它可以有五种形态：空集、根节点与空左右子树、根节点与左子树、根节点与右子树以及根节点与左右子树。 性质：         1.二叉树每层最多节点个数为2^(n-1) (其中n>=1);         2.深度为n的二叉树最多能拥有2^n-1个子节点(n>=1);         3.在任意一颗二叉树中，有n0个叶子节点，有n2个度为2的节点，则有n0 = n2 + 1;         4.具有n个节点的满二叉树深

位图概念、用法及实现 1 概念 位图（BitMap）可以用极少的空间保存很大的数值 通过一个bit数组来存储特定数据的一种数据结构,每一个bit位都能独立包含信息,bit是数据的最小存储单元,因此能大量节省空间 我们都知道在Java中int类型是占四个Byte，一个Byte有8bit 1 0 0 0 0 0 0 0 0 【8bit，一个字节，此时1在第8位，可以表示7这个数】 下面我们使用的是long类

二叉树的特点： （1）非空二叉树只有一个根结点； （2）每一个结点最多有两棵子树，且分别称为该结点的左子树与右子树。 二叉树的基本性质： （1）在二叉树的第k层上，最多有2k-1(k≥1)个结点； （2）深度为m的二叉树最多有2m-1个结点； （3）度为0的结点（即叶子结点）总是比度为2的结点多一个； （4）具有n个结点的二叉树，其深度至少为[log2n]+1,其中[log2n]表示取log2n的整数部分； （5）具有n个结点的完全二叉树的深度为[log2n]+1； （

2021/8/6 一、原生AJAX 1.1 AJAX 简介 AJAX 全称为 Asynchronous JavaScript And XML ，就是异步的 JS 和 XML。 通过AJAX可以在浏览器中向服务器发送异步请求，最大的优势：无刷新获取数据。 AJAX 不是新的编程语言，而是一种将现有的标准组合在一起使用的新方式 1.2 XML 简介 XML： 可扩展标记语言 XML

之前一篇文章说了以下设备的高可用机制，包括交换机、服务器、防火墙等设备和连线的高可用，这篇文章主要是聊一聊如何规划机柜级别的高可用。

栈的规则是后进先出，利用这个特点可以很好的实现数的进制转换。数的进制转换实际上就是经常用到的除留余数法，而这与栈的特点思想上不谋而合。 在这里首先是栈的声明，一般可以设置两个指针，一个top指向栈顶，base指向表尾，不过为了方便处理也可以只设置top，并且初始化为-1.然后就是push和pop操作，以及一个判空操作。都是挺简单的逻辑实现。然后就是读入想转换的数据啦，这里以十进制转八进制为例，每次除八取余插入栈中，然后除尽后从栈中一一拿出输出即为结果。 代码如下：

最近在尝试利用C++做信号处理方面的仿真，于是就涉及到了大量数据的存储。由于在读取数据的时候，并不知道数据的长度，这时候，vector就很好用了，因为vector容器不用知道数组的长度。 首先利用matlab生成一个很简单的整型数组，或者直接复制都行。 代码（Matlab） clear,clc; a=[1 2 3 4 5 6 7 8 9]; fid=fopen('D:\\\workspa\\cpp\\fileIOTest\\data

1.首先，在D:\wamp\www\yii\blog\protected\config的main.php这个配置文件里面，将db的这个配置打开 'db'=>array( 'connectionString' => 'mysq

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问题描述： 用哈夫曼编码进行通信时，可以大大提高信道利用率，缩短信息传输时间，降低传输成本。但是，这要求在发送端通过一个编码系统对要传输的数据预先编码。试为这样的信息发送端写一个哈夫曼编码程序。 1.初始化：从终端输入字符集大小 n ，以及 n 个字符和 n 个权值，试构造一棵哈夫曼树，要求左子树的权值小于右子树的权值。 2.编码。若输入的权值分别是报文中不同字符出现的频率，利用已建好的哈夫曼树，对n个字符进行哈夫曼编码，每个编码的指针存放在一个一维数组中，并将编码输出。

二进制异或运算符的规则 一：可持久化Trie的用途 正常的Trie树可以解决字符串的一些问题，特殊的Trie树（比如0/1Trie）可以解决最大异或和的相关问题，但是如果每次的询问是针对区间的，Trie树就不好解决，因为

目录 序言红黑树必须满足以下5条性质添加删除 一 序言 红黑树也是一种自平衡的二叉搜索树，以前也叫做平衡二叉B树(Symmetric Binary B-tree) 二 红黑树必须满足以下5条性质 1.节点是RED或者是BLACK 根节点是BLAC

哈希表（Hash table，也叫散列表），是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。具体的介绍网上有很详细的描述，如闲聊哈希表 ，这里就不再累述了；

C语言实现数据结构 - 线性表 - 顺序存储结构 C语言实现数据结构 - 顺序存储结构 C语言实现数据结构 - 线性表 - 顺序存储结构

啊啊啊啊好久没打leecode了，数据结构慢慢地开始不记得了...(k恐怖！！！) 今天学习了一个数据结构——位图。 位图： 位图是用来解决大数据去重的问题的。那说到去重，脑子里第一反应就是散列表，但是散列表最大的问题是所占用的空间非常大，如果像是解决网页爬虫中的URL去重功能，一个URL的长度平均是64字节，那所需要的内存也就相当大了。怎么解决这个空间问题呢？这里有一种比较特殊的散列表——位图。 位图的原理是用数组下标来定位数据。举个例子：有一千万个整数，范围在1到一亿之间，如何快速查找某个

创建queue.ts /** * 队列 */ export default class Queue

本文资料来自于Shashua教授的演讲。 比较有趣的是Mobileye的技术方案，没有做物体预测！道理其实也很简单，因为准确预测物体的运动本身就很困难，规划本身就是个比较复杂的模块，为了做规划另外做一个和规划一样复杂的模块，貌似确实有点多余。 Mobileye用了机器学习的方法，定义了 语义状态空间，比如刹车，左右转向，加速等等，用了蒙特卡洛树搜索的方法配合加强学习进行训练。这个方法的算力要求只有感知的1%。

除了直接排序，还可以利用heaq模块的nlargest()和nsmallest()方法，例如： >>> nums = [

代码实现： import java.util.Scanner; public

😽PREFACE 🎁欢迎各位→点赞👍 + 收藏⭐ + 评论📝 📢系列专栏：数据结构刷题集 🔊本专栏涉及到题目是数据结构专栏的补充与应用，只更新相关题目，旨在帮助提高代码熟练度 💪种

1．建立一棵二叉查找树 2．按中序遍历的要求显示树中每一个结点的值 3．按要求去查找某一个结点 using namespace std; #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstdlib> #include <string> #define Maxsize 10 /* 括号表示法 '('表示一颗左子树的开始 ')'表示一颗子树的结束 ','表示一颗右子树的开始 单个字符：节点的值 构造方法： 先构造根节点，再构造左节点，继

实验要求 n个学生的学生基本信息表，每条信息由姓名和年龄、年级和专业组成，试设计一个算法： 输出学生基本信息表；键盘输入一个学生姓名，利用顺序查找和折半查找实现关键字的查找算法从学生基本信息表中进行查找，打印出查找结果，如果找到输出学生全部信息，否则输出不存在此学生； 设计要求： 首先设计一个含有多个菜单项的主控菜单程序，显示一个标题“学生信息查找”，标题下方给出6个菜单项的内容和输入提示：