leetcode分类题集第39页

仓库物资出入库管理系统源码+uniapp小程序

更新日志：新增基于UNIAPP开发的手机端，适配微信小程序新增字典管理新增页面自动选中父页面字典分类树中的类别值；新增mysql5.7使用严格模式，避免数据库only_goup_by报错问题；新增字典管理字典分类页面关闭时自动刷新父页面新增商品入库

·2025-06-12 09:03

【目标检测基础】YOLOv1算法详解：从“一次看全”到实时检测的革命性突破

其革命性体现在：“看一次就够”的直觉：抛弃传统的多阶段流程（候选框生成+分类），将检测任务简化为单次全局推理。

出不了新手村·2025-06-12 09:32

基于ElasticSearch的法律法规检索系统架构实践

我们的业务需要：海量存储：容纳10万+法律法规条文，包括PDF/Word/HTML等多格式文档高效检索：支持全文搜索、分类筛选、条文关联查询实时更新：当新法规发布时，30分钟内完成入库并可供查询权限控制

亲爱的非洲野猪·2025-06-12 09:02

LeetCode第262题_行程和用户

LeetCode第262题：行程和用户文章摘要本文详细解析LeetCode第262题"行程和用户"，这是一道SQL数据库问题。

@蓝莓果粒茶·2025-06-12 08:24

LeetCode第263题_丑数

LeetCode第263题：丑数文章摘要本文详细解析LeetCode第263题"丑数"，这是一道数学问题。

@蓝莓果粒茶·2025-06-12 08:24

全球IT人才结构与市场动态分析：基于技术社区偏好与市场驱动力的洞察

1.引言本报告旨在深入分析全球IT技术社区的活跃标签、分类和专栏，以揭示IT人才的技术偏好，包括其擅长领域和潜在短板。

深海科技服务·2025-06-12 08:23

oracle学习笔记

以前对于数据库的知识始终有一些误解,认为数据库是非常困难的,尤其是oracle.其实这都是错觉,经过了一天的学习,查资料发现,其实对于一个程序员来说,oracle并没有想像中那么可怕.首先对使用oracle的人进行分类

keepdoingit·2025-06-12 07:22

内网渗透：端口转发（SSH隧道）

SSH：两台设备之间进行远程登录的协议（SSH本身就是一个隧道协议）远程文件传输scp命令（scp是基于SSH的）拓扑：SSH隧道搭建的条件1.获取到跳板机权限2.跳板机中SSH服务启动SSH端口转发分类

WolvenSec·2025-06-12 06:41

一篇快速入门-ARM体系结构

文章目录前言1、指令集分类1.1复杂指令集（CISC）1.2精简指令集（RISV）2、ARM简介3、ARM的八种工作模式4、ARM的常用寄存器5、ARM处理器中的寄存器分为两种：5.1处理器内部数据传输指令

攻城狮星河·2025-06-12 05:03

Leetcode 3572. Maximize Y‑Sum by Picking a Triplet of Distinct X‑Values

Leetcode3572.MaximizeY‑SumbyPickingaTripletofDistinctX‑Values1.解题思路2.代码实现题目链接：3572.MaximizeY‑SumbyPickingaTripletofDistinctX‑Values1

Espresso Macchiato·2025-06-12 05:32

LeetCode 11题“盛最多水的容器”

题目https://leetcode.cn/problems/container-with-most-water/description/?

·2025-06-12 05:01

Leetcode 3574. Maximize Subarray GCD Score

Leetcode3574.MaximizeSubarrayGCDScore1.解题思路2.代码实现题目链接：3574.MaximizeSubarrayGCDScore1.解题思路这一题是基于deepseek

Espresso Macchiato·2025-06-12 05:00

SCAU期末笔记 - 数据分析与数据挖掘题库解析

(C)A.频繁模式挖掘B.分类和预测C.数据预处理D.数据流挖掘A.频繁模式挖掘：专注于发现数据中频繁出现的项集、序列或子结构。B.分类和预测：用已标记数据训练模型，对新数据做类别判断或数值预测。

swan416·2025-06-12 04:59

【软考】计算机系统构成及硬件基础知识

文章目录进制码制逻辑运算CPU的构成、CPU性能指标多级存储、存储器分类、高速缓存Cache总线指令、寻址方式、RISC/CISC流水线的概念、周期、计算公式输入输出系统校验码(奇偶校验、CRC、海明码

QA媛_·2025-06-11 21:18

LeetCode 240 搜索二维矩阵 II

题目：https://leetcode.cn/problems/search-a-2d-matrix-ii/description/?

Coding小公仔·2025-06-11 21:18

嵌入式软件开发就业面试题。2022最新，最全总结。

8.Linux驱动程序的分类有哪些？9.内核程序中申请内存使用什么函数？10.内核程序中申请内存和应用程序时申请内存有什么区别？11.自旋锁和信号

Execution_·2025-06-11 20:06

Leetcode 3578. Count Partitions With Max-Min Difference at Most K

Leetcode3578.CountPartitionsWithMax-MinDifferenceatMostK1.解题思路2.代码实现题目链接：3578.CountPartitionsWithMax-MinDifferenceatMostK1

Espresso Macchiato·2025-06-11 19:57

leetCode146. LRU 缓存

leetCode146.LRU缓存题目思路此题：1.时间复杂度o(1)->对应的是哈希表2.LRU的实现：需要记录每个key-value,而且也要记录对应的时间戳当capacity满了后，删除时间戳最长的一个

驱动男孩·2025-06-11 18:52

LeetCode刷题500道，我悟了！

“刷了100道LeetCode，面试一题都写不出来……”“一看就会，一写就废！”

编程小猿袁·2025-06-11 17:14

【人工智能】Transformers之Pipeline（六）：图像分类（image-classification）

目录一、引言二、图像分类（image-classification）2.1概述2.2技术原理2.3应用场景2.4pipeline参数2.4.1pipeline对象实例化参数2.4.2pipeline对象使用参数

LDG_AGI·2025-06-11 17:43

leetcode刷题记录：归并排序和快速排序

1.快速排序https://labuladong.github.io/algo/di-yi-zhan-da78c/shou-ba-sh-66994/kuai-su-pa-39aa2/1.1快排基础先看核心代码defsort(nums,lo,hi):if(lo>=hi):returnp=partition(nums,lo,hi)sort(nums,lo,p-1)sort(nums,p+1,hi)一句

小新0077·2025-06-11 16:43

【深度学习实战】图像二分类任务的精度优先模型推荐

云博士的AI课堂·2025-06-11 16:12

Seaborn：让统计数据可视化变得优雅又简单！

Seaborn的五大杀手锏图表1.分布之王：displot()2.关系侦探：relplot()3.分类大师：catplot()4.矩阵分析专家：heatmap()5.多维王者：pairplot()SeabornvsMatplotlib

laowangpython·2025-06-11 15:05

关于HashMap的十个灵魂拷问（含源码级解析）

十、红黑树转换的隐藏条件高频面试题集锦（背熟保命）最后的小贴士一、为什么HashMap总被面试官翻牌子？在Java技

laowangpython·2025-06-11 15:05

DATABASE 结构迁移实战手册：脚本生成、分类与部署全流程详解

——SQLDbx核心操作与DBeaver备选方案深度解析一、问题核心与工具定位迁移目标：从测试库（含测试数据）生成纯结构脚本→创建生产空库目前SSMS不尽人意,对于整个库而言,我们不希望全部数据对象生成一个文件,也不希望所有对象分别单独生成文件!核心需求：✅按对象类型（表/过程/触发器）独立生成脚本✅严格排除测试数据和系统对象❌SSMS无法跨类别批量选择对象,只能单选!!工具选型策略：graphL

杜哥无敌·2025-06-11 15:04

数据可视化笔记9 可视化交互与评估

概括交互的概念交互准则：交互延时、交互成本、交互场景变化可视化交互的主要类型/分类：选择、再布局、视觉编码、抽象化/具体化、过滤、链接交互模型：概览+细节，焦点+上下文、对偶界面、多种混合交互方式、混合多种交互设备交互空间

·2025-06-11 15:34

基于卷积神经网络的 Fashionminsit 数据集分类

实验目的1.理解卷积神经网络（CNN）。2.掌握数据预处理和增强技术：学习如何通过数据增强技术（如旋转、缩放、剪切等）来增加模型的泛化能力，减少过拟合。3.应用正则化技术：通过实验，掌握Dropout、L2正则化等技术在卷积神经网络中的应用，以降低模型的过拟合风险。4.优化模型性能：通过调整网络结构和超参数（如卷积层数量、卷积核大小、池化层、激活函数等），优化模型的准确率。5.理解过拟合现象：通过

ʚɞ 长腿欧巴·2025-06-11 15:33

联邦学习:用隐私保护助力CIFAR10建模

联邦学习:用隐私保护助力CIFAR-10建模作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1CIFAR-10数据集概述CIFAR-10数据集是一个广泛用于图像分类任务的基准数据集。

AI天才研究院·2025-06-11 15:32

基于机器学习的多模态影像分类研究

多模态影像，机器学习，分类，深度学习，计算机视觉1.背景介绍随着计算机视觉技术的飞速发展，多模态影像分类在各个领域得到了广泛应用，例如医疗诊断、自动驾驶、人脸识别等。

AI智能应用·2025-06-11 15:00

划界与分类的艺术：支持向量机（SVM）的深度解析

划界与分类的艺术：支持向量机（SVM）的深度解析1.引言支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是机器学习中的经典算法，以其强大的分类和回归能力在众多领域得到了广泛应用。

忘梓.·2025-06-11 14:29

基于CIFAR-10图像数据集的图像分类算法——MATLAB仿真

基于CIFAR-10图像数据集的图像分类算法——MATLAB仿真图像分类是计算机视觉领域中的重要任务之一，它的目标是将输入的图像分到不同的预定义类别中。

代码探险狂人·2025-06-11 14:58

Kaggle-Predicting Optimal Fertilizers-(多分类+xgboost+同一特征值多样性)

PredictingOptimalFertilizers题意：给出土壤的特性，预测出3种最佳的肥料数据处理：1.有数字型和类别型，类别不能随意换成数字，独热编码。cat可以直接处理category类型。2.构造一些相关土壤特性特征3.由于label是category类型，但是xgb不可以处理category类型，因此需要先编码，最后求出结果之后再解码。建立模型：1.catboost交叉验证、xgb

美少女zss·2025-06-11 14:28

《昇思25天学习打卡营第17天|K近邻算法实现红酒聚类》

2、K近邻算法原理介绍K近邻算法（K-Nearest-Neighbor,KNN）是一种用于分类和回归的非参数统计方法，最初由Cover和Hart于1968年提出(Cover等人,1967)，是机器学习最基础的算法之一

2301_82117638·2025-06-11 13:53

算法打卡day42

今日任务：1）121.买卖股票的最佳时机2）122.买卖股票的最佳时机II3）复习day17121.买卖股票的最佳时机题目链接：121.买卖股票的最佳时机-力扣（LeetCode）给定一个数组prices

wenxiaohai123·2025-06-11 13:52

昇思25天学习打卡营第17天|K近邻算法实现红酒聚类

K近邻算法原理介绍K近邻算法（K-Nearest-Neighbor,KNN）是一种用于分类和回归的非参数统计方法，最初由Cover和Hart于1968年提出(Cover等人,1967)，是机器学习最基础的算法之一

shen-727·2025-06-11 13:51

昇思25天学习打卡营第17天 | K近邻算法实现红酒聚类

内容介绍：K近邻算法（K-Nearest-Neighbor,KNN）是一种用于分类和回归的非参数统计方法，是机器学习最基础的算法之一。

神奇的布欧·2025-06-11 13:50

【向量库】Weaviate 搜索与索引技术：从基础概念到性能优化

文章目录零、概述一、搜索技术分类1.向量搜索：捕捉语义的智能检索2.关键字搜索：精确匹配的传统方案3.混合搜索：语义与精确的双重保障二、向量检索技术分类1.HNSW索引：大规模数据的高效引擎2.Flat

roman_日积跬步-终至千里·2025-06-11 13:46

AI 模型分类全解：特性与选择指南

本文将详细介绍AI模型的分类、特性以及如何根据具体需求选择合适的模型，帮助你在AI的海洋中找到最适合的那艘船。一、AI模型的分类（一）按学习方式分类监督学习（SupervisedLea

无声旅者·2025-06-11 12:07

BERT 模型微调与传统机器学习的对比

BERT微调与传统机器学习的区别和联系：传统机器学习流程传统机器学习处理文本分类通常包含以下步骤：特征工程：手动设计特征（如TF-IDF、词袋模型）模型训练：使用分类器（如SVM、随机森林、逻辑回归）特征和模型调优

MYH516·2025-06-11 11:05

传统机器学习与大模型 + Prompt 的对比示例

下面两段代码分别展示了传统机器学习和大模型+Prompt在文本分类任务上的实现方式，帮助你直观感受两者的差异。

MYH516·2025-06-11 11:05

Java23种设计模式介绍与说明

交个朋友吧，我是一个爱好广泛，灵魂有趣的人~私我，可免费领取Java学习资源～————————分割线————————一、分类与核心模式1.创建型模式（5种）目的：解决对象创建的复杂性，隐藏创建细节，提高代码复用性

爪哇手记·2025-06-11 10:24

Linux学习笔记15 何为HDD，SSD？sata？PCIE？分区，MBR，GPT分区的理解

介绍了Linux组织文件的方式和文件的分类。但是最初的时候，最先有的并不是文件系统。而是磁盘。要我说，最关键的那句话就是：分区存在自己的文件系统。而磁盘存在自己的分区。

IOT.FIVE.NO.1·2025-06-11 09:19

埃文科技智能数据引擎产品入选《中国网络安全细分领域产品名录》

嘶吼安全产业研究院发布《中国网络安全细分领域产品名录》，埃文科技智能数据引擎产品成功入选数据分级分类产品名录。

埃文科技官方·2025-06-11 08:11

力扣 Hot 100 刷题记录 - 合并两个有序链表

title:力扣Hot100刷题记录-合并两个有序链表date:2025-03-05categories:[算法,力扣]tags:[链表,双指针,递归]力扣Hot100刷题记录-合并两个有序链表在力扣（LeetCode

·2025-06-11 08:40

LeetCode第261题_以图判树

LeetCode第261题：以图判树文章摘要本文详细解析LeetCode第261题"以图判树"，这是一道图论问题。

@蓝莓果粒茶·2025-06-11 08:40

LeetCode Hot100刷题——三数之和

15.三数之和1.题目描述给你一个整数数组nums，判断是否存在三元组[nums[i],nums[j],nums[k]]满足i!=j、i!=k且j!=k，同时还满足nums[i]+nums[j]+nums[k]==0。请你返回所有和为0且不重复的三元组。注意：答案中不可以包含重复的三元组。示例1：输入：nums=[-1,0,1,2,-1,-4]输出：[[-1,-1,2],[-1,0,1]]解释：n

·2025-06-11 07:08

Linux学习笔记14 了解磁盘：何为HDD，SSD？sata？PCIE？分区，MBR，GPT （上）