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残留软件彻底清理

https://blog.csdn.net/qq_64120939/article/details/134241025 使用： Windows Install Clean Up 随心所欲不逾矩.

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代码随想录算法训练营day15| 110.平衡二叉树 257.二叉树的所有路径 404.左叶子之和 222.完全二叉树的节点个数

学习资料：https://programmercarl.com/0110.平衡二叉树.html#算法公开课 平衡二叉树：任意一个节点的左右子树高度差不超过1 左叶子：是叶子节点，且是其父节点的左节点 完全二叉树：上层均满，底层的节点从左到右连续 满二叉树：每层都是满的，节点总数为 (2^k + 1) 语法： 2<<1 是 2^2 学习记录： 110.平衡二叉树 （巧：当发现这个节点不平

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PLSV可变速脉冲输出

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Vue 3 和 TypeScript 项目中使用 i18n

在 Vue 3 和 TypeScript 项目中使用 i18n（国际化）可以通过 vue-i18n 插件来实现。 步骤 1：安装依赖 首先，你需要安装 vue-i18n： 步骤 2：创建语言文件 在项目中创建一个文件夹（如 src/i18n），并在其中创建语言文件。比如，创建 en.json 和 zh.json： src/i18n/en.json src/i18n/zh.json 步骤 3：

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String常用类

String​(byte[] bytes, int offset, int length) 通过使用平台的默认字符集解码指定的字节子阵列来构造新的 String 。    String​(byte[] bytes, int offset, int length, Str

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vite 使用rollup 打包为什么比webpack打包更小呢

Rollup 和 Webpack 之间的差异在于它们的打包方式和优化策略，这导致了 Rollup 通常能生成更小的包体积。以下是一些主要原因： 1. 树摇（Tree Shaking） Rollup 对 ES6 模块的静态结构分析非常出色，能够有效地删除未使用的代码。这一过程被称为树摇（Tree Shaking），能显著减小最终包的体积。 2. 模块格式 Rollup 主要针对 ES6 模块进行优化

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[PA2021] Od deski do deski 题解

T1 [PA2021] Od deski do deski 发现合法的字符串一定是类似 (texttt{aa...aabb...bbcc...cc}) 的形式，也就是若干个 (texttt a)、若干个 (texttt b) 和若干个 (texttt c) 等组成的形式。如果当前选好的串 (S_1) 是合法的，且有另一个合法的串 (S_2)，那么显然 (S_1+S_2) 和 (

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使用 Haskell 实现图标点选验证码识别及分割

图标点选验证码是一种常见的防止自动化脚本攻击的手段，用户需要根据提示点击特定的图标来通过验证。本文将介绍如何用 Haskell 编写图标点选验证码的识别及分割代码。 环境准备 首先，我们需要安装一些必要的依赖项。在 Haskell 中，使用 cabal 或 stack 来管理项目和依赖库。为了处理图像，我们需要 JuicyPixels 库，它是 Haskell 中用于处理 PNG、JPEG 等图像

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好词好句【存档】

 

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vite rollup打包和webpack对比

Vite 和 Webpack 是现代前端开发中常用的构建工具，但它们在设计理念和使用体验上有所不同。以下是对它们的一些对比： 1. 构建速度 Vite: 使用原生 ES 模块导入，开发时通过浏览器直接加载模块，启动速度快，热更新即时。 Webpack: 以打包为中心，构建速度相对较慢，尤其在大型项目中，热更新时需要重新打包。 2. 配置复杂度 Vite: 配置简洁，开箱即用，适合快速上手。大

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Media.Brush类型赋值

Brush _MyBrush = new SolidColorBrush(Color.FromArgb(1, 1, 1, 1));注意和Winform的SolidBrush写法不同， 比如给Livecharts的线条颜色赋值 lineseries.Stroke =new SolidColorBrush(Color.FromRgb())

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专注于一个点， 放下其他的一切

专注于一个点， 放下其他的一切， 聚焦

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bbed修复system文件头损坏

1 启动数据库，查看trace，在mount到open SQL> startup mount; ORACLE instance started. Total System Global Area 784998400 bytes Fixed Size 2257352 bytes Variable Size 511708728 bytes Dat

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STM32 使用ST_link时，在keil中勾选reset and run但是还是需要手动复位的解决办法

原文链接： https://blog.csdn.net/weixin_65451324/article/details/135649907

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Latex学习笔记

博客 【LaTeX】新手教程：从入门到日常使用@Dylaaan TeXworks 使用指南 LaTeX新手入门以及TeXlive和TeXstudio的安装使用 快速上手系列——用Overleaf写中文文档 常用数学符号的 LaTeX 表示方法 ——较为简略 Latex公式手册 ——号称全网最全

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2024.10 记录（1）

(2024) 年 (10) 月记录 qwq。 20240929 联考 T3 考虑怎么快速判定一个图是否有四元环，可以度数小定向连到度数大的点，由三元环计数的分析方法，枚举 (i) 相邻的 (u)，定向连出的 (v)，判定 (i,v) 是否有向相邻，是 (O(msqrt m)) 的。考虑 (u) 的度数为 (d_u)，现在来分析一下 (m) 足够大时不用判定直接输出有四元环：要求 (u,x,y)，满

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【linux内核】系统调用与内核API

原创 星火可以燎燃 星火技术 今天，我们将探讨系统调用的概念以及Linux内核API是如何工作的，这将帮助我们更好地理解Linux系统的工作原理。 一、系统调用的重要性 系统调用是操作系统提供给应用程序的一组接口，使得应用程序可以直接请求操作系统内核执行某些任务，比如读写文件、创建进程、分配内存等。 了解系统调用对于深入理解Linux系统行为至关重要。 二、系统调用与内核API 2.1 系统调

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344. 反转字符串

  class Solution { public: void reverseString(vector<char>& s) { int head = 0, tail = s.size() -1; while(head < tail){ char temp = s[head];

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Ros环境创建相关！超级简单！！超级详细！！

1、创建工作空间workspace 其中catkin_ws后面的ws是work_space的简写，指代工作空间 <catkin_ws是你的工作空间的名字，随便取> 以下为执行结果： 2、编译生成build、devel代码等 3、设置工作空间环境 这个步骤的作用主要是为了让将设置在文件中的配置信息马上生效 比如你设了一个alias，或者一个$PATH 如果你不source修改的文件

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Tables for experiments results of two groups under three different types of Riemannian research conditions

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【linux内核】内核编译与模块加载

原创 星火可以燎燃 星火技术 在前面的课程中，我们学习了如何在Linux系统中使用加密技术来保护数据的安全。 今天，我们将探讨如何在Linux系统中编译内核以及加载内核模块，这对于优化系统性能和适应特定硬件需求非常重要。 一、内核的重要性 Linux内核是操作系统的核心部分，负责管理系统的硬件资源，并提供底层的服务供各种程序使用。 有时，为了支持新的硬件或优化性能，可能需要重新编译内核。 二、

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数学建模习题2.1

from cProfile import label from re import X import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from matplotlib import font_manager 参数设置部分 先确定字体，以免无法识别汉字 my_font = font_manager.FontProperties(fname= "C

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数学建模习题2.2

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.integrate import quad def fun(t, x): return np.exp(-t) * (t ** (x - 1)) x = np.linspace(0, 10, 100) # x 的范围 y = [quad(fun, 0, np.inf, arg

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DMA 的strict和 not-strict模式

DMA（Direct Memory Access）的strict和non-strict模式是内存访问的两种不同方式，主要涉及数据一致性和性能之间的权衡。让我为您详细解释这两种模式的区别： Strict 模式（严格模式）： 特性 Strict 模式 Non-Strict 模式 数据一致性 高 较低 性能 较低 高 CPU缓存刷新 在DMA传输前后自动执行 需要手动管理

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数学建模习题2.3

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 定义x的范围 x = np.linspace(-10, 10, 400) 创建一个图形和坐标轴 plt.figure(figsize=(10, 6)) ax = plt.gca() 循环绘制每条曲线 colors = ['r', 'g', 'b', 'c', 'm', 'y'] # 定义颜色列表

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abc375_F

F - Road Blocked 思路 (n)的范围很小，考虑用(floyd)算法，对查询进行倒序的离线处理，原题目的删边就变为了增加边，每次增加边更新仅为(O(n^2)) 代码 下面这种更新方法更为便捷，不用给g[a][b]再赋值，且可以写在一个循环里

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数学建模习题2.4

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 定义x的范围 x = np.linspace(-10, 10, 400) 创建一个2行3列的子图布局 fig, axs = plt.subplots(2, 3, figsize=(12, 8)) 遍历每个子图 for k, ax in enumerate(axs.flat, start=1): y

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数学建模习题2.5

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 定义参数u和v u = np.linspace(-2, 2, 400) v = np.linspace(0, 2 * np.pi, 400) U, V = np.meshgrid(u, v) 根据参数方程计算x, y,

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数学建模习题2.6

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 模拟高程数据（假设数据已经过某种方式插值或生成） 这里我们创建一个简单的40x50网格，并填充随机高程值 x = np.linspace(0, 43.65, 40) y = np.linspace(0, 58.2, 5

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数学建模习题2.8

import numpy as np 初始化系数矩阵A和常数项向量b n = 1000 A = np.zeros((n, n)) b = np.arange(1, n+1) 填充系数矩阵A for i in range(n): A[i, i] = 4 # 对角线元素为4 if i < n-1: A[i, i+1] = 1 # 每一行的下一个元素为1 if i > 0: A[i, i

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