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LeetCode讲解篇之78. 子集
文章目录 题目描述题解思路题解代码 题目描述 题解思路
初始化一个start变量记录当前从哪里开始遍历搜索nums
搜索过程的数字组合加入结果集
然后从start下标开始遍历nums，更新start，递归搜索
直到搜索完毕，返回结果集
题解代码
class …
SAP SD-DN-MM 交货单相关物料凭证的视图的日期问题
眼下有个需求
获取交货单对应的物料凭证的过账日期BLDAT。
同步BW数据过去
新增一个数据库视图 但是实际使用时，有效部分仅本月，再选择条件里面要加上
MATdoc-bldat > sy-datum - sydatum6(2).
于是使用ST05 跟踪了一下，发现在DD28S…
MySQL单表的查询练习
作业要求： 作业实现：
首先，创建worker表并插入相关数据
CREATE TABLE worker (部门号 int(11) NOT NULL,职工号 int(11) NOT NULL,工作时间 date NOT NULL,工资 float(8,2) NOT NULL,政治面貌 varchar(10) NOT NULL DEFAULT 群众,姓名 varc…
adb 常用命令汇总
目录
adb 常用命令
1、显示已连接的设备列表
2、进入设备
3、安装 APK 文件到设备
4、卸载指定包名的应用
5、从设备中复制文件到本地
6、将本地文件复制到设备
7、查看设备日志信息
8、重启设备
9、截取设备屏幕截图
10、屏幕分辨率
11、屏幕密度
12、显示设备的…
Puppeteer让你网页操作更简单(2)抓取数据
Puppeteer让你网页操作更简单(1)屏幕截图】
示例2 —— 让我们抓取一些数据
现在您已经了解了Headless Chrome和Puppeteer的工作原理基础知识,让我们看一个更复杂的示例,其中我们实际上可以抓取一些数据。
首先,请查看此处的Puppeteer API文档。如您所见,有大量不同的方法我…
【Golang开源项目】Golang高性能内存缓存库BigCache设计与分析
项目地址
BigCache 是一个快速，支持并发访问，自淘汰的内存型缓存，可以在存储大量元素时依然保持高性能。BigCache将元素保存在堆上却避免了GC的开销。
背景介绍
BigCache的作者在项目里遇到了如下的需求：
支持http协议支持 10…
Jenkins基础篇--添加节点
节点介绍
Jenkins 拥有分布式构建(在 Jenkins 的配置中叫做节点)，分布式构建能够让同一套代码在不同的环境(如：Windows 和 Linux 系统)中编译、测试等。
Jenkins 运行的主机在逻辑上是 master 节点，下图是主节点和从节点的关系。 添加节点 …
综合评价 | 基于EW、EW-BP、EW-ELM的地区发展水平综合评价（Matlab）
目录 效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 综合评价 | 基于EW、EW-BP、EW-ELM的地区发展水平综合评价（Matlab） 程序设计
完整程序和数据获取方式：私信博主回复基于EW、EW-BP、EW-ELM的地区发展水平综合评价（Matl…
Matlab深度学习进行波形分割（二）
🔗 运行环境：Matlab 🚩 撰写作者：左手の明天 🥇 精选专栏：《python》 🔥 推荐专栏：《算法研究》 🔐#### 防伪水印——左手の明天 ####🔐 💗 大家…
几种mq实现延迟队列的方式
文章目录 rocket mq：延时消息rabbit mq：死信队列kafka方案：多级分区举例优点 rocket mq：延时消息 rabbit mq：死信队列 消息设定一段时间未消费就进入死信队列，然后消费者监听死信交换机。
kafka
kafka自身…
鸿蒙App开发-网络请求-下拉刷新三方库-底部Tab栏-滚动组件(含源码）
本文介绍一个基于鸿蒙ArkTS开发的App，是一个包含轮播图、文章列表和 Web 页面等功能的多页面应用。
本文主要内容包括： 一、效果图 首页 详情页 二、内容简介
1.底部Tab栏和两个页面 App底部是一个TabBar，点击TabBar可以切换上面的页面。共…
Linux驱动学习—I2C总线
1、应用层实现I2C通信
1.1 I2C简介
I2C是很常见的一种总线协议，I2C是NXP公司设计的，I2C使用两条线在主控制器和从机之间进行数据通信。一条是SCL（串行时钟线），另外一条是SDA(串行数据线)，因为I2C这两条数…
参数小，性能强！开源多模态模型—TinyGPT-V
安徽工程大学、南洋理工大学和理海大学的研究人员开源了多模态大模型——TinyGPT-V。
TinyGPT-V以微软开源的Phi-2作为基础大语言模型，同时使用了视觉模型EVA实现多模态能力。尽管TinyGPT-V只有28亿参数，但其性能可以媲美上百亿参数的模型。
此外&…
强化学习应用（四）：基于Q-learning的物流配送路径规划研究（提供Python代码）
一、Q-learning算法简介
Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。
Q-learning算法的核心思想是使用一个Q值函数来估计每…
【小沐学GIS】基于OpenSceneGraph(OSG)绘制三维数字地球Earth
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大模型实战05——LMDeploy大模型量化部署实践
大模型实战05——LMDeploy大模型量化部署实践
1、大模型部署背景 2、LMDeploy简介 3、动手实践环节——安装、部署、量化
注
笔记内容均为截图 笔记课程视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV1iW4y1A77P/?spm_id_from333.788&vd_source2882acf8c823ce…
雪花算法及Java实现
一、全局唯一ID介绍
1、背景
现如今越来越多的公司都在用分布式、微服务，那么对应的就会针对不同的服务进行数据库拆分，然后当数据量上来的时候也会进行分表，那么随之而来的就是分表以后id的问题。 例如之前单体项目中一个表中的数据主键id…
Pushmall智能AI数字名片— —SCRM客户资源管理系统
推贴数字AI名片说明： **Pushmall智能AI数字名片：**基于靠谱人脉的地理位置服务，资源查询，数字名片定制服务、企业名片：相互引荐、提供需求；建人脉群、客户群，及简介、短视频、宣传文档、电子图…