java多态的学习笔记 方法特有的supereatCatnew Cat()CatchMouse。

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【C++】21. 红黑树的实现 红黑树的实现

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【Vue3】（二）vue3语法详解：自定义泛型、生命周期、Hooks、路由 Vue3技术要点总结：1.TS泛型详解，通过参数化类型实现类型约束；2.Vue3生命周期对比Vue2的变化，重点介绍setup、onMounted等新钩子；3.自定义Hooks的原理与实现，展示如何封装表单处理、数据请求等可复用逻辑；4.Vue3路由系统，包含路由配置、传参方式、编程式导航等核心用法。全文系统梳理了Vue3的核心特性，为开发者提供从类型定义到路由管理的完整技术方案。

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怎样把B站的视频保存到本地 你可能尝试过各种复杂的下载方法，比如查看源代码、安装各种插件，甚至用录屏软件录制——费时费力，效果还不好。在B站（哔哩哔哩）上，有数不清的优质内容，无论是搞笑视频、学习资料，还是动漫影视，总有一些视频让你想反复观看。如果你正在寻找一款稳定、操作简单的视频下载工具，那么【Best Video下载器】绝对值得一试。打开【Best Video下载器】，粘贴链接，自动解析视频信息。支持B站高清视频下载：1080P、4K画质任你选，下载不压缩。支持批量下载与分P视频下载：多P视频一次下完，不漏一集。

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人工智能数学基础实验(一)：智能推荐系统实战 本文介绍了一个基于协同过滤算法的书籍推荐系统实验。实验通过构建6位用户对6本书的评分矩阵，计算用户间的余弦相似度，生成相似度矩阵。然后选取目标用户最相似的两位邻居，对其阅读过而目标用户未读的书籍进行加权评分预测，生成个性化推荐列表。实验结果验证了协同过滤算法的有效性，如用户A获得推荐书籍"spark"（评分4.46）和"人工智能"（评分3.00），这些书籍均来自相似用户的高分评价。该实验将数学理论（余弦相似度、矩阵运算）与Python编程结合，实现了从数据处理到算法推荐的完整流程，为推荐系统学习提供了实践基

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OceanBase数据库全面指南（数据操作篇DML） 本文详细介绍了OceanBase数据库中的INSERT语句使用方法和优化技巧。首先，文章讲解了INSERT语句的基础用法，包括语法结构、参数说明和使用示例，并强调了插入数据时的注意事项。接着，文章深入探讨了高级INSERT用法，如插入查询结果、多表插入和条件插入，并提供了相应的SQL示例。最后，文章重点介绍了INSERT性能优化技巧，包括批量插入、使用APPEND提示和并行插入，分析了各种方法的性能优势，并给出了最佳实践建议。通过这些内容，读者可以全面掌握OceanBase中高效插入数据的方法和技巧。

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道德经总结 道德经总结

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游戏引擎学习第307天:排序组可视化 上次结束后，很多人都指出代码中存在一个拼写错误，因此这次我们一开始就知道有一个 bug 等待修复，省去了调试寻找错误的时间。今天的任务就是修复这个已知 bug，然后继续排查其他潜在的问题。如果短期内没有更多 bug，我们就要着手解决我们算法中的 O(N²) 部分，因为这个性能瓶颈迟早会带来问题。接下来就正式开始今天的开发流程。

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OpenCV 第7课 图像处理之平滑(一) 摘要：数字图像在采集、处理和传输过程中易受椒盐噪声和高斯噪声的干扰，导致图像质量下降。图像平滑处理通过低通滤波去除高频噪声，保留低频信息。主要方法包括：均值滤波（取像素区域平均值）、高斯滤波（加权平均）和中值滤波（取中值）。均值滤波简单快速但会模糊细节，高斯滤波通过权重优化保留更多特征，中值滤波对脉冲噪声效果显著。三种方法各有特点，需根据噪声类型选择合适算法以实现有效去噪。

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vulkan游戏引擎源代码的core核心展示 1.logger.h#endif}log_level;#endif#else#endif#else#endif//Debug#else#endif//Debug#else#endif2.logger.c/*if(!*/if(!/**//*}else{*/

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李宏毅《机器学习2025》笔记 第二讲 —— AI Agent AI Agent有很多定义，本堂课指的是人类给出目标后可以自己想办法完成该目标的人工智能。

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零基础入门Selenium自动化测试：自动登录edu邮箱 Selenium 是一个开源的自动化测试工具，主要用于 Web 应用程序的功能测试。它能够模拟用户操作浏览器的行为，如点击按钮、填写表单等，广泛应用于前端开发、测试和运维领域。Selenium 支持跨浏览器（如 Chrome、Firefox、Edge）和多语言（如 Python、Java、JavaScript），并且具有强大的扩展性，可与测试框架和报告工具结合，构建完整的自动化测试体系。环境搭建包括安装 Python、Selenium 库和浏览器驱动。Selenium 的核心功能包括启动浏览器、元素定位与操

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机器学习——支持向量机SVM 支持向量机(SVM) 是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面，可以将问题化为一个求解凸二次规划的问题。与逻辑回归和神经网络相比，支持向量机在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清晰、更加强大的方式。具体来说：在线性可分时，在原空间寻找两类样本的最优分类超平面。在线性不可分时，加入松驰变量并通过使用非线性映射将低维度输入空间的样本映射到高维度空间，使其变成线性可分，这样就可以在该特征空间中寻找最优分类超平面。✅ 优点（1）效果好，尤其在小样本情况下

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游戏引擎学习第305天:在平台层中使用内存 Arena 的方法与思路 我们现在通过引入，将渲染数据预处理（如排序、裁剪矩形线性化等）从主渲染命令中剥离，形成清晰的两阶段渲染体系。这样一来，渲染流程更整洁、逻辑更清晰、接口更统一，未来拓展、调试、优化都将更加方便。平台解耦：不同平台都用同样的入口函数，不再处理准备细节；逻辑清晰：职责划分明确，渲染命令构建与数据准备完全分开；更易维护：排序和准备工作封装在一处，代码集中易于修改；扩展灵活：未来添加更多的中间处理步骤也能统一放进中处理；复用性高：通用的排序、裁剪转换等逻辑可以跨平台共享。

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嵌入式硬件篇---Ne555定时器 本文介绍了NE555定时器的基本特性与应用。NE555是一款模拟与数字电路结合的集成电路，主要用于精确时间延迟或振荡信号生成，常见DIP-8和SOP-8封装。文章详细解析了各引脚功能，包括触发、阈值输入和放电端等，并阐述了其内部结构（三个5kΩ电阻、比较器等）和两种工作模式。NE555具有抗干扰强、成本低、驱动能力强（200mA）等优点，但也存在电压范围有限（16V）、温度影响精度等缺点。典型应用包括定时控制、脉冲生成、检测触发和信号处理。

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OceanBase数据库全面指南（函数篇）函数速查表 本文全面解析了OceanBase数据库中的内置函数，主要涵盖数学函数和字符串函数两大类。数学函数包括基本算术运算（如ABS、CEIL、FLOOR、ROUND、MOD）和三角函数（如SIN、COS、TAN、ASIN、ACOS、ATAN），并提供了详细的语法、功能描述及使用示例。字符串函数则分为基本操作（如CONCAT、LENGTH、UPPER、LOWER、SUBSTR）和高级处理（如TRIM、REPLACE、LPAD、RPAD、INSTR），同样通过示例展示了其具体应用。这些函数为数据处理提供了强大的支持，帮

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嵌入式软件--DAY8 IIC通讯下 硬件实现 摘要：本文介绍了在STM32中使用硬件I2C外设的实现方法。相比51单片机需要软件模拟，STM32通过操作I2C外设寄存器可直接实现通讯功能。文章详细讲解了I2C硬件电路设计、寄存器配置（包括控制寄存器CR1/CR2和状态寄存器SR1/SR2），并提供了寄存器级初始化代码和关键时序函数（起始信号、停止信号、数据收发等）的实现示例。同时介绍了基于HAL库的CUBEMX配置方法，以及EEPROM读写功能的封装实现，最后通过串口验证通讯功能。

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github公开项目爬取 github项目爬取

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NV149NV153美光固态闪存NV158NV161 以NV158为例，其顺序读取速度可高达数千MB/s，这意味着在加载大型文件，如高清视频、设计图纸时，几乎瞬间就能完成传输，无需漫长等待，就像在数据高速路上一路绿灯飞驰。NV158性能强劲，在主流固态闪存中崭露头角。用户可在小巧固态闪存中存储海量文件，无论是工作中海量文档、设计素材，还是娱乐中的高清影视库，都能轻松容纳。首先，确保电脑处于关机断电状态，打开机箱找到硬盘位，将固态闪存轻轻插入，拧紧螺丝固定。例如，在自动驾驶汽车中，固态闪存要能在高温、震动环境下稳定存储海量行车数据，为安全出行保驾护航。

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喜欢打酱油的老鸟
致力于企业信息化&数字化转型。读万卷书，行万里路，阅无数人。超级吃货，爱吃湖南菜，川菜，粤菜，尝遍天下美食。摄影爱好者，游历全国各地，阅尽人间春色。爱看电影电视剧，尤其是国产商业大片以及好莱坞科幻片！
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胡小牧
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