类型AlertDialog 最常用效果图（1）（2）SimpleDialog 多个选项供用户选择（列表弹窗）效果图(1)(2)Cupertino ios原生风格对话框效果图（1）（2）CuptinoAlertDialogCu…

文章目录前言一、类的默认成员函数二、默认成员函数的探究(1)构造函数(1.1)定义与作用(1.2)特点(1.3)初始化列表(2)析构函数(2.1)定义与作用(2.2)特点(3)拷贝构造函数(3.1)定义与作用(3.2)特点总结前言 在用类创建对象时，我们会产生这样的疑问？对象的初始…

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6.3.3 比较器E应用举例 【例6.3.1】比较器E输入通道CE1接外部模拟输入信号，并引入比较器“+”输入端。内部参考电压发生器利用共享电压源产生2.0V参考电压，并引入比较器“-”输入端。最终产生以下结果：当CE1输入模拟信号电压高于2.0V时，CEOUT输出高电平；当CE1输入模拟信号…

基本介绍 1.GA-HIDMSPSO算法优化神经网络NSGAII多目标优化算法，工艺参数优化、工程设计优化！（Matlab完整源码和数据）。遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法（GA-HIDMS-PSO）是一种将最先进的粒子群…

链表删除万能模板解析链表删除问题在LeetCode中频繁出现，掌握通用模板能显著提升解题效率。以下是详细解析：核心思想链表删除的本质是处理前驱节点的指针跳转问题。通过引入哨兵节点(dummy)和双指针(prev/curr)，可以统一处理头节点删除和中间…

#include <stdlib.h> #include <stdio.h>struct student{ int num;float score;struct student *link;}; struct student *head,*p,*q, stud;struct student *creat( ) //创建链表 {p(struct student *)malloc(sizeof(struct student));p->num1; p-&…

LeetCode 19&#xff1a;删除链表的倒数第 N 个节点 —— 栈解法&#xff08;C 语言&#xff09; 指针语义深度解析 一、题目描述 给你一个链表&#xff0c;删除链表的倒数第 n 个节点&#xff0c;并返回链表的头结点。 示例&#xff1a; 输入&#xff1a;head [1,2,3,4,5]…

四大消息队列深度对比&#xff1a;Kafka、RabbitMQ、ActiveMQ、RocketMQ 一、核心特性总览对比特性维度Apache KafkaRabbitMQApache ActiveMQApache RocketMQ定位分布式流处理平台企业级消息代理传统消息中间件金融级分布式消息设计语言Scala/JavaErlangJavaJava协议支持自定义…

一、引言&#xff1a;云计算开启智能灯带产业变革 上一篇介绍了智能灯带的核心部件、工作原理&#xff0c;详情请查看&#xff1a; 一文解析智能灯带&#xff1a;从发光原理到云端玩法 早期智能灯带以本地网关管控为主&#xff0c;存在管理分散、运维被动、效率低下等痛点&a…

文章目录 前言一、详细操作演示视频二、具体实现截图三、技术栈1.前端-Vue.js2.后端-SpringBoot3.数据库-MySQL4.系统架构-B/S 四、系统测试1.系统测试概述2.系统功能测试3.系统测试结论 五、项目代码参考六、数据库代码参考七、项目论文示例结语 前言 &#x1f49b;博主介绍&a…

随着人工智能技术的迅猛发展&#xff0c;特别是大模型&#xff08;如GPT-3、BERT等&#xff09;在自然语言处理、计算机视觉等多个领域的广泛应用&#xff0c;越来越多的技术人员开始考虑转型至这一充满挑战与机遇的新领域。对于已经在后端开发领域积累了丰富经验的工程师来说&…

目录 一、系统概述 二、系统流程图 三、核心技术与设计思路 1.进程间通信：FIFO 命名管道 2.进程控制：fork 与 execvp 3.媒体文件管理：目录扫描与列表存储 4.播放控制逻辑 4.1 基础控制（暂停 / 停止） 4.2 上一个 / 下一个播放 4.3 参数调整（倍速 / 定位） 4.4 …

本文为前端开发者提供了转型AI应用开发的系统化学习路径&#xff0c;涵盖机器学习与深度学习基础、AI工程化技能、工具链与技术栈&#xff0c;并推荐了分阶段学习计划与实战项目。文章强调工程化思维的重要性&#xff0c;分享了求职建议与避坑指南&#xff0c;帮助前端开发者将…

写在前面的话 参考一些网络资源与Python教程&#xff0c;服务于Python入门和本科教育的Python期末考核标准。 内容不深&#xff0c;但是会系统去讲。 最基本的一些东西就跳过了&#xff0c;不过既然还服务于期末参考&#xff0c;一些知识点会提及。 有些例子是通过AI工具生成的…

前言 多头潜在注意力(Multi-Head Latent Attention, MLA)是DeepSeek团队于2024年在DeepSeek模型中首次提出的创新注意力机制&#xff0c;通过低秩联合压缩键值(KV)缓存&#xff0c;在保持模型性能的同时显著降低内存占用和计算开销&#xff0c;特别适合长文本处理和大规模语言模…

博主介绍&#xff1a;java高级开发&#xff0c;从事互联网行业六年&#xff0c;熟悉各种主流语言&#xff0c;精通java、python、php、爬虫、web开发&#xff0c;已经做了多年的设计程序开发&#xff0c;开发过上千套设计程序&#xff0c;没有什么华丽的语言&#xff0c;只有实…

文章目录按调用“路数”分&#xff08;最常见&#xff09;按“谁调用谁”分按“调用的位置”分&#xff08;性能优化向&#xff09;总结递归是编程语言中常见的算法技巧&#xff0c;但是递归名称很多&#xff0c;我整理了一下递归常见的三种分类法。按调用“路数”分&#xff0…

先验概率和后验概率是概率论与统计学中用于描述不同阶段概率估计的核心概念&#xff0c;它们的核心区别在于是否基于观测数据。以下通过详细定义、对比和具体范例进行说明&#xff1a; 一、定义与对比概念定义核心特点先验概率在未获得任何观测数据前&#xff0c;根据经验、历史…

小米发布MiMo-V2-Flash大模型&#xff0c;总参数3090亿但仅150亿活跃参数&#xff0c;性能媲美DeepSeek-V3.2&#xff0c;代码能力强且生成速度快达150 tokens/秒。小米不盲目比拼参数规模&#xff0c;而是根据自身业务发展AI&#xff0c;为人车家生态服务。该模型已处于行业第…