其他
通过图片中信息得出地点
图片中会隐藏信息，比如右下角的小票 将它翻转，可以看到 erbang Alaf Restaurant,Bangunan,Jalan SS21/39,Selang,这些字眼，于是直接用浏览器搜索 Gerbang正好填补了没看到的缺角， 地址上的Bangunan,Jalan SS21/39符合小票上的字，说明这就是图中的餐厅 作者想说，当要发布照片到社交圈子的时候，尽量减少照片的信息量，避免有心之
9月30日小测知识汇总
在今天的小测试中需要完成GUI 显示30道四则运算算术题，并且加上计时功能，在测试结束后整理所学知识时有以下几点自己不掌握的知识点： 1：思维流程：1初始化全局变量 数据存储结构，开始时间和结束时间，运算符，正确率计数器,题目数量；2构造方法，JFrame窗口初始化以及Button按钮监视器和执行方法；试题创建；试题打印；正确率计数器的导出。 2.WindowConstants 接口中定义的常量包
一个需求 正确打开实际为图片（.jpg .heic)，但是被后缀命名为其它类型（.pdf .html）的图片
irfanview错误地打开了.html为一些乱码文字的html，但是实际是图片。 jpegview可以 .pdf格式的图片 这俩都没问题 （关于为什么要 后缀命名为其它类型 ，因为我要在缩略图中区分某些特殊图片。
免费TLS--Let's Encrypt 使用说明
Let's Encrypt：这是一个由非营利性组织互联网安全研究小组（ISRG）提供的免费、自动化和开放的证书颁发机构。它为众多网站提供 TLS 证书，其免费证书的签发/续签可以通过脚本自动化完成。Let's Encrypt 免费证书的有效期通常为90天。官方网站为：https://letsencrypt.org/zh-cn/ 根据官网https://letsencrypt.org/zh-c
八、Redis key空间通知
redis的key空间通知是实时监控Redis键和值的更改。那什么是key空间通知呢？当客户端执行一些命令，比如 set name Tom，会创建或更新key。此时Redis服务器会将这些事件发布到通道中，客户端可以通过subscribe通道，以便接收以某种方式影响Redis数据集的事件。如果发布/订阅客户端断开连接，然后重新连接，则客户端断开期间传递的所有事件都将丢失。 Keyspace通知是通
从0开始实现cache框架
一. 分布式缓存需要解决的问题 在分布式缓存的场景中，设计和使用缓存时需要解决一些特殊的问题，确保缓存的高效性和一致性。以下是分布式缓存设计中需要重点解决的关键问题： 1. 数据一致性问题 最终一致性：由于分布式缓存是跨多个节点的，数据的一致性可能无法保证为强一致性，通常采用最终一致性模型，即一段时间内数据可能不一致，但最终会达到一致。 缓存同步：在多节点环境下，数据更新时如何同步缓存变得复杂。
10.4 模拟赛（2025 炼石计划 NOIP 模拟赛 #7）
2025--炼石计划-- 9 月 25 日 --NOIP 模拟赛 #7【订正】 - 比赛 - 梦熊联盟 (mna.wang) 复盘 赢麻了。 浏览题。T1 没理解“中间节点”是啥意思，样例太大先不模拟了。 T2 什么东西，密铺？ T3 好像看懂了题。脑子中瞬间有一个 (n^3) DP，发现 (n le 200) 感觉切了。但其实 DP 假的很离谱。 T4 又是数据结构。只会暴力。 顺着做吧。花了
Codeforces 杂题
CF1994E (*2000, texttt{Tag:}) 贪心，位运算 题意： 给出一片森林，每次你可以选择一个点删去它的子树，求所有删去的子树大小的按位或结果的最大值。 Solution 按位或可以看做在二进制下的不进位加法，因此，若一棵树不管怎么拆分，它拆分出来的子树大小或的结果不会大于它本身。 若一棵树的大小为 (texttt{siz})，我们可以轻易构造出所有在 ([1,texttt{s
bias、stereotype、prejudice和discrimination的区别
bias是偏爱、偏好。没有感情色彩。prejudice、stereotype都可以是bias的原因。 stereotype 是刻板印象。比如黑人都跑得快，黄种人都聪明这种。这是一个中性词。在歧视领域是一个褒义词。 prejudice 是无来由或者不理性的偏见。比如认为黑人不配上大学。这是一个贬义词。 discrimination 是出于bias或者prejudice或者stereotype，做出的
@ImportResource用法
用法 @ImportResource 注解用于导入 Spring的配置文件，让某个配置文件中的bean生效； SpringBoot里没有 Spring的配置文件，自己可以手动编写配置文件，但Spring Boot不能自动识别，此时需要在配置类中引入编写的配置文件 注意：这个配置文件生效需要放在 配置类上！！ 举个例子： 测试 Spring Boot会不会自动识别编写的 bean文件 编写 Per
我是唐氏我是唐氏我是唐氏我是唐氏我是唐氏我是唐氏我是唐氏我是唐氏
你说得对，但是我在 2024/10/5 的模拟赛 t2 调了一年获得了 20 分，死因 1 打成 0。 我是唐氏我是唐氏我是唐氏我是唐氏我是唐氏我是唐氏我是唐氏我是唐氏我是唐氏我是唐氏我是唐氏我是唐氏我是唐氏我是唐氏我是唐氏我是唐氏我是唐氏我是唐氏我是唐氏我是唐氏我是唐氏我是唐氏我是唐氏我是唐氏我是唐氏我是唐氏我是唐氏我是唐氏我是唐氏我是唐氏我是唐氏我是唐氏我是唐氏我是唐氏我是唐氏我是唐氏我是唐氏
GraphQL学习笔记： GraphQL、sequelize-typescript 、Apollo Server 4 实例
新建项目文件夹 $ mkdir demo $ cd demo 初始化TypeScript配置 $ npx tsc --init 安装 Sequelize Sequelize-cli $ npm install --save-dev @types/node @types/validator $ npm install sequelize reflect-metadata sequelize
如何区分股票是沪深哪一个？知晓股票代码
一般规则是： 总结： 沪市（上海证券交易所）：股票代码以 60 或 68 开头。 深市（深圳证券交易所）：股票代码以 00、002、或 30 开头。 例子：300678 中科信息，它的股票代码以 30 开头，属于 深圳证券交易所的创业板，对应的后缀是 SZ， 所以它的完整股票代码应为 300678.SZ。
STL <vector>
vector是动态数组，支持随机访问，不支持在任意位置O(1)插入为,元素的增删一般在末尾进行 include 头文件声明 vector a; 相当于声明一个长度动态变化的int数组 vector b[233]; 相当于声明一个第一维长233，第二维长度动态变化的int数组 struct abc{...}; vector c; 自定义的结构体类型也可以保存在vector中 ///// si
[DMY]2024 CSP-S 模拟赛 Day 10
赛时 对于 T1，看懂题面以后感觉很可做。 首先明确正解复杂度应该是基于 (N) 额度线性做法。 把输入按照开始时间排序，然后依次处理。 赛时考虑到一个元素在覆盖过程中遇到其他元素时无法确定时间先后，确定后想要找到该元素的当前位置和重新覆盖有些困难，写了 1h 以后先放弃了。 舍远求近，基于时间写了一个 (mathcal{O}(nk)) 的做法，发现时间很大，用 20min 对时间进行离散化，跑过
高级语言程序设计第二次个人作业.
这个作业属于哪个课程： https://edu.cnblogs.com/campus/fzu/2024C/ 这个作业要求在哪里： https://edu.cnblogs.com/campus/fzu/2024C/homework/1328 学号：102400107 姓名：陶玉兰 这次作业过程中有以下几个问题： 1.在例3.7输出时以惯用的cpp格式直接输出了，没
2024年——博士延期第8年有感
刚和期刊编辑社沟通邮件，被告知已接收录用的期刊排期为明年（2025年）5月份出版发表，然后我接到邮件后马上去翻找大连理工大学的博士毕业的要求，然后又赶紧去查了一下这个期刊的中科院SCI分区排名，最后得出一个结论，那就是学校要求论文得分6分才允许答辩，但是必须有一篇论文是已发表，而我现在的论文发表是已经有了一个2区的录用，得分为4，也就是说我还缺另一个SCI不论任何分区的论文，然后必须是明年3月份之
【二分】【边界判定】
https://ac.nowcoder.com/acm/contest/22353/G 注意点：check中，不仅要判断用的joker数是否大于joker牌的数量，还要判断组成套数是否小于用的joker数量， 原文链接：https://blog.csdn.net/a_forever_dream/article/details/106548941
WMS、WCS、WES：它们是什么以及有何不同
WMS、WCS和WES是仓库管理系统中的三个重要组成部分。 WMS关注库存流和存储，优化劳动力管理和资源利用； WCS负责执行WMS创建的计划和活动序列，提供设备和系统的实时监控； WES则充当WMS和WCS之间的桥梁，提高运营效率、灵活性和可扩展性。 这三个系统相互协作，共同提升仓库绩效。 一、什么是仓库管理系统（WMS）？ 传统上，WMS主要关注库存流和存储。它帮助仓库管
llama.cpp推理流程和常用函数介绍
llama.cpp是一个高性能的CPU/GPU大语言模型推理框架，适用于消费级设备或边缘设备。开发者可以通过工具将各类开源大语言模型转换并量化成gguf格式的文件，然后通过llama.cpp实现本地推理。经过我的调研，相比较其它大模型落地方案，中小型研发企业使用llama.cpp可能是唯一的产品落地方案。关键词：“中小型研发企业”，“产品落地方案”。 中小型研发企业：相较动辄千万+的硬件投入，中小