gcd欧几里德算法 求取最大公约数gcd(a,b) 这个不用多说了 extgcd拓展欧几里德算法 用于求解 ax+by=gcd(a,b)的解 这个要多说一下 ax+by=c,（a,b,c都是常数） 这就是一个直线方程嘛！(x,y)就是一条直线的轨迹 但是呢 我们在计算机中经常要求一些离散的东西，也就
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2021-08-03 09:21:00
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网络IO1. BIO2. NIO3. 多路复用 select、poll4. epoll5. netty 前言： 本文主要使用java编写各种网络IO服务端，并且深入到内核方法的调用 1. BIO 有如下服务端代码import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
imp
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2023-07-19 13:47:04
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# Java自增的实现
## 介绍
在Java编程中，自增运算符（++）用于将变量的值增加1。它是一种常见的操作，用于增加循环计数器、迭代数组等。对于刚入行的小白来说，学习如何在Java中实现自增是一个基本的技能。本文将详细介绍如何在Java中实现自增操作，并提供了相关的代码示例和解释。
## 实现步骤概览
首先，我们来看一下实现自增操作的整个过程。下表展示了实现自增的步骤：
| 步骤
原创
2023-09-30 08:02:36
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# Java自写缓存的实现与应用
在现代软件开发中，缓存技术被广泛应用于提升系统性能和响应速度。缓存可以极大地减少从数据库或计算较复杂的操作中获取数据的时间。本文将介绍如何在Java中自写一个简单的缓存实现，帮助你更好地理解缓存的工作原理以及其应用。
## 什么是缓存？
缓存是一种存储策略，旨在加速数据的访问。常见的场景包括：
- 频繁读取的数据：可以将数据存入缓存，减少原始数据源的访问次数。
生成模型——自回归模型详解与PixelCNN构建自回归模型（Autoregressive models）简介PixelRNN使用TensorFlow 2构建PixelCNN模型输入和标签掩膜实现自定义层网络架构交叉熵损失采样生成图片完整代码自回归模型（Autoregressive models）深度神经网络生成算法主要分为三类：生成对抗网络(Generative Adversarial Netwo
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2023-07-19 19:43:17
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Java 和 Python 有哪些区别?从语法上面的区分：Python版本的冒泡排序实现逻辑和Java版本冒泡排序实现逻辑几乎是相同，仅仅只有语法上有一定的区别。从定义函数的区分：Python是没有太多的装饰，Java需要声明public或者private，Java必须声明返回值，而Python是不需要;在定义变量上，Java必须显示声明变量，而Python是不需要的;在循环体上，Java需要一个
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2023-07-24 18:32:18
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分享自己开发的接口自动化测试平台：接口测试相对于UI测试来说测试成本低，相对稳定，变动不大，日常测试可使用postman、jmeter、python request,java模拟url等进行测试。上次分享了一个python版本的自动化平台，趁着有空就做了一个java版本的自动化平台，功能需求无改变，只是实现后台语言不同；以下就介绍利用spring boot开发的平台来进行接口测试。功能满足批量测试
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2024-10-25 08:43:00
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问：下面程序的运行结果是什么？ int count =0;for(int i=0; i<100; i++) { count = count++;}System.out.println("count=" + count);答：运行结果是 count = 0。首先 count++ 是一个有返回值的表达式，返回值是 count 自加前的值，Java 对自加处理的流程是先把 count 的值
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2023-11-10 23:42:00
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今天我们用C语言实现一个简单的线性回归算法；在代码前面我们在回顾一下线性回归。线性回归是回归问题中的一种，线性回归假设目标值与特征是线性相关的，即满足一个多元一次方程式。通过构建损失函数，来求解损失函数最小时的参数W和b。通常表达式可以表示如下：
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2023-09-30 14:26:34
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Java基础知识：浅谈运算符已经学习到了JavaWeb的内容，回顾一下之前基础语法的知识，加深记忆，巩固一下基础。 基础语法中比较重要的知识点中应该有运算符的位置。1. 算术运算符：+ - * / % ++ – 算术运算符中值得值得注意的内容是自增（++）与自减（–）两个符号， 在某些时候的使用上自增与自减符号等同于加等于和减等于， 自增与自减用法相同，且以自增举例说明：int i = 10;
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2023-08-04 14:38:03
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基于梯度下降算法自建一种短期有效的自回归模型前言一：移动平均模型二：基于自适应滤波思想的权重优化三：代码实现四：实验分析五：总结与展望 前言基于时间序列自回归预测模型还是比较多的，简单的有移动平均，灰色预测，AR等等，复杂的有ARIMA，GARCH、LSTM，TCN等等。自回归模型说白了就是“当下的自己”跟“过去的自己”建立回归模型来预测“未来的自己”，它不需要任何其它的自变量，是个易理解与易应
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2023-11-27 23:11:41
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经典排序算法选择排序思路特点代码插入排序思路特点代码希尔排序思路特点代码归并排序思路特点原地归并自顶向下的归并排序自底向上的归并排序快速排序思路特点代码 选择排序思路首先，找到数组中最小的那个元素；其次，将它和数组的第一个元素交换位置（如果第一个元素就是最小元素那么它就和自己交换）。再次，在剩下的元素中找到最小的元素，将它与数组的第二个元素交换位置。如此往复，直到将整个数组排序。特点运行时间和输
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2024-04-17 02:57:03
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这个问题嘛，不能一概而论：（1）如果是 InnoDB（2）如果是 MyISAM先举个简单的栗子说明一下前序知识。假设有数据表：t(id PK, name KEY, sex, flag);其中：（1）id 是主键;（2）name 建了普通索引;假设表中有四条记录：1, shenjian, m, A3, zhangsan, m, A5, lisi, m, A9, wangwu, f, B如果存储引擎是
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2024-09-04 06:18:30
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机器学习KNN算法手写数字识别系统下载本文手写数字识别系统完整的代码和课设报告的链接（或者可以联系博主koukou(壹壹23七2五六98)，获取源码和报告）：此处是另外一个系统描述的链接：基于Springboot的个人博客网站系统，可用于毕设课设。摘要本文手写体数字识别系统的工作主要是运用K最邻近算法实现了对手写体数字的识别，支持上传本地图片和调用摄像头进行拍摄并截图识别两种识别的途径，同时有添加
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2024-04-03 13:22:19
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当我们在编程中需要让一个变量的值自增1时，通常会想到如何简单有效地实现“java自加一”。在Java中，自增的实现不仅是一个简单的操作，还能够帮助我们理解变量赋值、运算符的运用等基础概念。本文将全面记录我在解决“一如何在Java中自加一”的过程中经历的全部步骤与思考。
## 问题背景
在Java中，自加一的操作是非常常见的需求，通常用于计数、循环、递归等场景。自加一的基本形式在代码中表现为`v
Java语言的“编译期”是一段不确定的过程，因为它可能指的是前端编译器把java文件转变成class字节码文件的过程，也可能指的是虚拟机后端运行期间编译器（JIT）把字节码转变成机器码的过程。 下面讨论的编译期优化指的是javac编译器将java文件转化为字节码的过程，而运行期间优化指的是JIT编译器所做的优化。 编译期优化 虚拟机设计团队把对性能的优化集中到了后端的即时编译器（JIT）中，
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2024-10-05 14:57:20
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## Java自写内网穿透软件的实现指南
内网穿透技术使得处于内网环境的设备能够被外部网络访问。对于很多开发者来说，尤其是刚入行的小白，掌握这一技术是非常重要的。本篇文章将详细介绍如何用Java自写一款内网穿透工具。我们将通过步骤流程和代码示例来一步步实现。
### 流程概述
首先，我们可以概括内网穿透的基本流程。以下是步骤的表格展示：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-12 05:38:11
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AQS是AbstractQueuedSynchronizer的简称。AQS提供了一种实现阻塞锁和一系列依赖FIFO等待队列的同步器的框架，如下图所示。AQS为一系列同步器依赖于一个单独的原子变量（state）的同步器提供了一个非常有用的基础。子类们必须定义改变state变量的protected方法，这些方法定义了state是如何被获取或释放的。鉴于此，本类中的其他方法执行所有的排队和阻塞机制。子类
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2023-09-19 20:42:19
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自回归式（Auto-regressive）组装策略自回归式组装是一种特定类型的组装策略，在每一步中都基于当前分子的状态来决定下一步添加哪个原子或分子片段。换句话说，每一步的决策依赖于之前所有步骤的累积结果，这样的过程使得分子的构建是序列化的。每一步的决策都是基于当前分子结构的，而不是考虑全局的最优解。挑战局部最优陷阱：自回归式的组装策略可能导致所谓的“局部最优陷阱”。这意味着智能体可能会发现一个看
软件工程=算法+数据。所以算法是一个非常重要的地位。一：Java基本算法Java的基础算法有很多，比如冒泡排序，选择排序，插入排序等等。接下来我们就一个一个来说。1:冒泡排序算法步骤比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换他们两个。对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。这步做完后，最后的元素会是最大的数。针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个。持续每次对越来越少的元素
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2023-06-21 21:23:56
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