C++/SDL 进阶游戏开发 —— 双人塔防（代号：村庄保卫战 17）
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一、贪心算法概述
贪心算法（Greedy Algorithm）是一种在每一步选择中都采取当前状态下最优决策的算法策略。它通过局部最优选择来达到全局最优解，具有高效、简洁的特点。
核心特点：
局部最优选择：每一步都做出当前看…
深度学习框架：PyTorch使用教程 ！！
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一、创建型设计模式
创建型模式抽象了实例化过程，它们帮助一个系统独立于如何创建、组合和表示它的那些对象。一个类创建型模式使用继承改变被实例化的类，而一个对象创建型模式将实例化委托给另一个对象。
随着系统演化得越来越依赖于对象复合而不是类…
Dinero.js - 免费开源的 JavaScript 货币处理工具库，完美解决 JS 浮点数精度丢失问题
今天介绍一个在前后端处理货币的工具库，logo 很可爱，是一只蓝色的招财小猫。
本文封面图底图来自免费 AI 图库 StockCake。
Dinero.js 是一个用于货币计算的 JavaScript 工具库，解决开发者在金融、电商、会计等场景中处理货币时的精度丢失、…
HNUST湖南科技大学-嵌入式考试选择题题库（109道纠正详解版）
HNUST嵌入式选择题题库 1.下面哪点不是嵌入式操作系统的特点。(B)
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B.功能强大
C.专用性强
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解析：
嵌入式操作系统特点是内核精简、专用性强、高实时性，而"功能强大"通常指的是通用操作系统&#x…
【工具】Windows批量文件复制教程：用BAT脚本自动化文件管理
一、引言
在日常开发与部署过程中，文件的自动化复制是一个非常常见的需求。无论是在构建过程、自动部署，还是备份任务中，开发者经常需要将某个目录中的 DLL、配置文件、资源文件批量复制到目标位置。相比使用图形界面的复制粘贴操作…
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1. SQL 时间盲注检测 (Time-Based Blind SQLi)
name: generic/time-based-sqli
rules:- method: GETpath: "/product?id1 AND (SELECT 1 FROM (SELECT SLEEP(5))a)--"expression: |response.status…
【Day 14】HarmonyOS分布式数据库实战
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1. 核心概念速记表
术语解释示例场景分布式数据库数据自动同步到同账号设备手机添加商品→平板立即显示KV数据模型键值对存储（类似JSON）{"cart_item1": {"name":"牛奶","price":10}}数据…
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TDA4VM SDK J721E (RTOS/Linux) bootloaders梳理笔记
文章目录 1. 前言2. RTOS BootLoader2.1 引导模式2.2 启动序列2.2.1 流程框图2.2.2 Memory map2.3 镜像格式详解3. Linux BootLoader镜像格式详解启动流程参考1. 前言
TDA4VM的BootLoader包含两部分：RTOS的和Linux的。 2. RTOS BootLoader
这是在SoC上的所有内核运行FreeRTO…
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之前的Maven项目和本次需要的环境配置并不一样
之前使用的是： 传统的 MyBatis 框架（非 Spring Boot 环境） 手动管理 SqlSession 使用了 .xml 的 Mapper 映射文件 没有 Spring 容器管理（没有 Service / RestController 等&…
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vue 常见ui库对比（element、ant、antV等）
Element UI
1. 简介
Element UI 是一个基于 Vue 2 和 Vue 3 的企业级 UI 组件库，提供了丰富的组件和主题定制功能。官方网站：Element UI
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丰富的组件：包括表单、表格、布局、导航、弹窗等多种组件。主题定制：支持主…
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% 伞的参数num_ribs 5; % 伞骨数量修改为5R 1; % 伞的半径height 0.5; % 伞的高度handle_length 2; % 伞柄长度semicircle_radius 0.26; % 伞柄末端半圆的半径% 生成伞叶网格theta linspace(0, 2*pi, 100);phi linspace(0, pi/2, 50);[Theta, Phi] meshgrid(theta, phi…
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相控阵雷达以其优越的性能在军事领域中有着广阔的应用前景，但由于复杂的技术、昂贵的造价使其应用范围还存在一定的局限性。然而，国内外对相控阵技术的研究非常重视，并取得了丰硕的成果。 军用相控阵雷达主要分为陆基、海基和空基几种类型。 …
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数据库 AI 助手测评：Chat2DB、SQLFlow 等工具如何提升开发效率？
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【中间件】bthread效率为什么高？
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bthread是brpc中的用户态线程（也可称为M:N线程库），目的是：提高程序的并发度，同时降低编码难度，在多核cpu上提供更好的scalability和cache locality。其采用…
DeepSeek V2：引入MLA机制与指令对齐
长上下文革命：Multi-Head Latent Attention（MLA）机制
传统 Transformer 的多头注意力需要缓存所有输入token的 Key 和 Value，这对长文本推理时的内存开销极为庞大。DeepSeek V2 针对这一难题提出了“Multi-Head Latent Attention”（MLA）机制。MLA 的核心思想是对多头注意…