leetcode分类题集第62页

Spring Boot自定义注解

2.Java注解分类2.1JDK基本注解2.2JDK元注解2.3自定义注解3.JDK基本注解3.1@Override重写3.2@Deprecated已过时3.3@SuppressWarning

第三种人i·2025-05-15 12:56

JVM之虚拟机运行

try-catch：catch-异常表+栈展开，finally-代码复制+异常表兜底类的生命周期：加载，连接（验证，准备，解析），初始化，使用，卸载类加载器：加载字节码.Class到JVM中生成一个Class对象大部分类在具体用到的时候才会去加载

LUCIAZZZ·2025-05-15 11:49

LeetCode 55. 跳跃游戏（中等）

题目描述给你一个非负整数数组nums，你最初位于数组的第一个下标。数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度。判断你是否能够到达最后一个下标，如果可以，返回true；否则，返回false。示例1：输入：nums=[2,3,1,1,4]输出：true解释：可以先跳1步，从下标0到达下标1,然后再从下标1跳3步到达最后一个下标。示例2：输入：nums=[3,2,1,0,4]输出：false解释：

枫景Maple·2025-05-15 09:37

每日一道leetcode

338.比特位计数-力扣（LeetCode）题目给你一个整数n，对于001-->12-->10示例2：输入：n=5输出：[0,1,1,2,1,2]解释：0-->01-->12-->103-->114--

XiaoyaoCarter·2025-05-15 09:07

(自用)Java学习-5.12(Redis，B2C电商)

一、Redis核心知识缓存作用提升性能：内存读写速度（读10w/s，写8w/s）远超MySQL（读3w/s，写2w/s）减少数据库压力：通过内存缓存热点数据，避免频繁SQL查询分类：本地缓存（单机内存）

柴薪之王、睥睨众生·2025-05-15 09:36

深度学习在移动开发中的应用：图像分类实战

深度学习在移动开发中的应用：图像分类实战引言：移动端深度学习的崛起随着智能手机性能的不断提升和深度学习模型的持续优化，将AI能力集成到移动应用中已成为可能且日益流行。

软考和人工智能学堂·2025-05-15 08:34

Image Signal Processor（ISP）技术总结

代码风格Google开源项目风格指南ISPdriver总结linux驱动之ioctlＣＭＯＳ传感器分类［１］．ＣＭＯＳ图像传感器是高倾频高分辨率ＣＭＯＳ相机系统的核也组成部分，是整个系统的＂眼睛＂。

chinamaoge·2025-05-15 07:56

C#方法（完整篇-包含了：参数(out,ref)的关键字，方法调用顺序，方法的栈帧以及递归调用实现斐波那契数列等内容）

目录一.基本定义：1.方法的基本组成：2.方法的基本分类;二.方法的使用（设计与调用）三.var（variable变量）与命名参数var:命名参数：四.方法中变量作用域五.参数的关键字1.params参数

薄荷撞~可乐·2025-05-15 06:14

uni-app 微信小程序问题集锦

目录一、登陆问题（获取用户头像昵称）1、uni-app内一定要用选项式写法2、uni.getUserProfile()中的success方法，一定要用箭头函数，涉及到this指向的问题3、低于2.27.1版本的访问，小程序通过wx.getUserProfile接口将正常返回用户头像昵称，高于的，则只会返回灰色头像和‘微信用户’这个昵称，如业务需获取用户头像昵称，可以使用「头像昵称填写能力」(1)微

jr2319·2025-05-15 02:24

[Java][Leetcode middle] 274. H 指数

自己想的，利用排序一开始死活想不到，看了题目标签的排序才想到的现将数组升序，然后比较下标。publicinthIndex1(int[]citations){inth=0;Arrays.sort(citations);for(inti=0;i=citations.length-i){h=citations.length-i;break;}}returnh;}基于计数，官方解析定义一个数组counte

小雅痞·2025-05-15 02:21

跨境支出占比超57%：西班牙服装消费暴增背后的亚马逊实操手册

据西班牙国家市场与竞争委员会（CNMC）发布的2023年第四季度跨境电商数据显示，在所有线上购物的分类中，服装占比跃升至第一位，其中跨境支出占比高达57.3%。

跨境卫士-小汪·2025-05-15 02:48

SpringMvc拦截器

以下是拦截器的主要作用分类：1.权限控制与安全验证登录验证：检查用户是否已登录，未登录则跳转到登录页面权限校验：验证用户是否有访问特定资源的权限

撸猫791·2025-05-15 00:08

编程日志5.6

串的习题1.2236.判断根结点是否等于子结点之和-力扣（LeetCode）/***Definitionforabinarytreenode.

牛牛程序员成长日记·2025-05-15 00:08

TensorFlow 2.0 初学者入门指南：从零构建图像分类模型

TensorFlow2.0初学者入门指南：从零构建图像分类模型摘要本文为TensorFlow2.0的初学者提供了一个完整的入门教程。

未来创世纪·2025-05-14 22:23

leetcode:11. 盛最多水的容器

11.盛最多水的容器来源：力扣（LeetCode）链接:https://leetcode.cn/problems/container-with-most-water/给定一个长度为n的整数数组height

uncle_ll·2025-05-14 22:22

【leetcode】541. 反转字符串 II

文章目录代码1.切片2.转为list给定一个字符串s和一个整数k，从字符串开头算起，每计数至2k个字符，就反转这2k字符中的前k个字符。如果剩余字符少于k个，则将剩余字符全部反转。如果剩余字符小于2k但大于或等于k个，则反转前k个字符，其余字符保持原样。示例1：输入：s=“abcdefg”,k=2输出：“bacdfeg”示例2：输入：s=“abcd”,k=2输出：“bacd”代码1.切片class

緈福的街口·2025-05-14 22:51

数据结构数组链表列表栈队列字典元组集合堆树二叉树图哈希表后缀树 R树数据表

数据结构完全攻略分类数据结构说明主要作用线性结构数组(Array)同类型元素的固定长度线性集合提供基于索引的快速访问链表(LinkedList)通过指针连在一起的元素序列提供快速插入删除操作列表(List

Back to the original·2025-05-14 20:12

AIxBoard部署BLIP模型进行图文问答

一、AIxBoard简介AIxBoard（X板）是一款IA架构的人工智能嵌入式开发板，体积小巧功能强大，可让您在图像分类、目标检测、分割和语音处理等应用中并行运行多个神经网络。

vslyu·2025-05-14 20:07

【图像分类】基于PyTorch搭建LSTM实现MNIST手写数字体识别（双向LSTM，附完整代码和数据集）

写在前面：首先感谢兄弟们的关注和订阅，让我有创作的动力，在创作过程我会尽最大能力，保证作品的质量，如果有问题，可以私信我，让我们携手共进，共创辉煌。在https://blog.csdn.net/AugustMe/article/details/128969138文章中，我们使用了基于PyTorch搭建LSTM实现MNIST手写数字体识别，LSTM是单向的，现在我们使用双向LSTM试一试效果，和之前

机器不学习我学习·2025-05-14 18:55

windowsC++操作ADB

文章目录一、ADB基础1.工作原理2.安装与配置二、常用ADB指令分类1.设备连接与管理2.文件传输3.应用管理4.设备交互5.系统信息6.日志与调试7.网络与端口转发三、高级用法1.多设备管理2.无线

越甲八千·2025-05-14 17:19

【目标检测-复制粘贴数据增强】

复制粘贴数据增强在目标检测、分类和分割任务中，复制粘贴数据增强（Copy-PasteDataAugmentation）是一种创新的数据增广技术，它通过将训练集中的一部分物体实例复制并粘贴到其他图像的合理位置上

stsdddd·2025-05-14 17:19

分类预测 | Matlab实现SSA-SVM麻雀算法优化支持向量机多特征分类预测

内容介绍摘要:支持向量机(SVM)作为一种强大的机器学习算法，在模式识别和分类预测领域展现出优异的性能。然而，SVM的性能高度依赖于其参数的选取，而参数优化是一个复杂且耗时的过程。

Matlab算法改进和仿真定制工程师·2025-05-14 17:47

mysql锁

RC和RR用非索引单列/范围操作锁的分类？

生命不息战斗不止！·2025-05-14 15:06

力扣上的整数反转C语言实现,力扣（LeetCode）7.整数反转

给出一个32位的有符号整数，你需要将这个整数中每位上的数字进行反转。示例1:输入:123输出:321示例2:输入:-123输出:-321示例3:输入:120输出:21注意:假设我们的环境只能存储得下32位的有符号整数，则其数值范围为[−231,231−1]。请根据这个假设，如果反转后整数溢出那么就返回0。java版classSolution{publicintreverse(intx){intnu

weixin_39629947·2025-05-14 15:05

[Java][Leetcode middle] 122. 买卖股票的最佳时机 II

方法一，自己想的本题中可以多次买入股票，那么：如果第二天股票涨了并且还没有买入：选择买入，因为一定可以盈利（可能是明天卖，也可能是未来某一天价格更高的时候卖）如果第二天股票跌了并且已经买入了：选择卖出（今天卖了之后可以拿明天低成本的筹码，最差的情况就是明天当天卖当天买，起码不会亏钱）publicintmaxProfit(int[]prices){intlen=prices.length;intpr

小雅痞·2025-05-14 15:05

[Java][Leetcode middle] 55. 跳跃游戏

自己想的每走一步都判断是否能够达到当前节点；如果能到达，更新最大步数。publicbooleancanJump(int[]nums){booleanresult=true;intstepCount=nums[0];for(inti=1;i

小雅痞·2025-05-14 15:05

[Java][Leetcode middle] 121. 买卖股票的最佳时机

暴力循环总是以最低的价格买入，以最高的价格卖出:例如第一天买入，去找剩下n-1天的最高价格，计算利润依次计算到n-1天买入；比较上述利润//运行时间超时。o(n^2)publicintmaxProfit1(int[]prices){intprofit=0;for(inti=0;iprofit){profit=sale-buy;}}}returnprofit;}最低点买入只要保证在最低点买入，在合适

小雅痞·2025-05-14 15:04

机器学习实战步骤与案例

机器学习实战需要结合理论和实践，以下是一个清晰的实战步骤指南，涵盖关键工具、常见任务示例以及避坑建议，帮助你快速上手：一、机器学习实战核心步骤明确问题与数据准备任务类型:分类、回归、聚类、强化学习？

enyp80·2025-05-14 15:02

JAVA---包、关键字final

它能够防止命名冲突，并且按照功能或者模块对代码进行分类。

chilling heart·2025-05-14 15:31

视觉大模型（SAM）及其行业扩展（G-SAM）：用于图像分割、目标检测等计算机视觉任务

视觉大模型SAM的定义与核心技术视觉大模型SAM（SegmentAnythingModel）是由MetaAIResearch于2023年4月5日发布的一种图像分割模型，旨在解决图像分割问题，即在像素级进行分类

百态老人·2025-05-14 13:21

使用贝叶斯算法完成垃圾邮件分类实战

贝叶斯分类方法通过计算词汇在垃圾邮件中的联合概率实现更精准分类，其优势在于：动态适应新词汇和表达方式数据量越大分类效果越好天然支持概率化评估二、算法核心原理朴素贝叶斯公式：P(Spam∣Words)=P

万能小贤哥·2025-05-14 12:48

建立多项式朴素贝叶斯模型实战指南

一、模型选择与实现针对文本分类任务（如垃圾邮件识别），多项式朴素贝叶斯（MultinomialNB）是最优选择：适用场景：处理离散型特征（如词频、TF-IDF值）核心优势：直接利用整数型词频特征，无需假设数据分布对比区别

万能小贤哥·2025-05-14 12:48

免费热榜API——哔哩哔哩

www.dataguan.com免费获取apikey和sign，sign由apikey和apisecret生成字段说明是否必传apiKey接口钥匙是sign签名是2、响应说明字段说明topNum排名videos视频类型tname分类名称

小码哥(xmgcode88)·2025-05-14 12:17

C语言字符函数和字符串函数（1）

目录1.字符分类函数2.字符转换函数3.strlen的使用和模拟实现4.strcpy的使用和模拟实现在编程的过程中，我们经常要处理字符和字符串，为了方便操作字符和字符串，C语言标准库中提供了一系列库函数

多雨西雅图·2025-05-14 12:45

全能邮箱：提升跨境办公效率的新一代邮箱？

全能邮箱：提升效率全能邮箱不仅支持多语言翻译，还具备自动分类和筛选邮件的能力，让跨境团队能够轻松管理来自不同地区的邮件。此外，全能邮箱的搜索功能

tomplus21·2025-05-14 12:14

运维日志管理全解析：从存储优化到合规审计

运维日志管理全解析：从存储优化到合规审计一、问题描述与快速解决方案1.高频问题分类日志存储分散：多节点、多服务的日志分散在不同服务器或容器中，难以统一管理（如K8s环境下Pod日志分布在多个节点）。

赛博AI Lewis·2025-05-14 11:41

YOLOv1 目标检测算法深度解析

YOLOv1目标检测算法深度解析一、算法原理与核心创新1.1端到端检测范式突破YOLOv1彻底颠覆了传统目标检测的"候选框生成+分类"两阶段模式，其核心思想是将目标检测转化为单一回归问题。

mozun2020·2025-05-14 11:09

2025最新网络安全自学路线，内容涵盖3-5年技能提升

01什么是网络安全网络安全可以基于攻击和防御视角来分类，我们经常听到的“红队”、“渗透测试”等就是研究攻击技术，而“蓝队”、“安全运营”、“安全运维”则研究防御技术。

爱吃小石榴16·2025-05-14 10:02

LeetCode刷题（初级）：旋转数组

给定一个整数数组nums，将数组中的元素向右轮转k个位置，其中k是非负数。publicstaticvoidsort(int[]nums,intk){//想前面的数组复制到临时数组intn=nums.length;int[]temp=newint[n];//复制数组for(inti=0;i

小海海不怕困难·2025-05-14 10:00

每日算法刷题计划Day5 5.13:leetcode数组3道题，用时1h

11.26.删除有序数组中的重复项(简单，双指针)26.删除有序数组中的重复项-力扣（LeetCode）思想:1.我的思想:双指针遍历+集合储存已有元素2.官方思想：题目条件有序数组删除重复元素，所以重复元素都是连续存在的同向快慢指针

爱coding的橙子·2025-05-14 09:26

SpringBoot的单体和分布式的任务架构

以下从框架特性、适用场景及SpringBoot集成方式等角度，详细梳理主流的定时任务框架及其分类：一、单体架构下的定时任务框架核心要求：轻量级、易用性高、无需复杂协调机制适用场景：单机部署、任务逻辑简单

堕落年代·2025-05-14 09:54

【AI算法工程师必知必会】如何入门大模型微调？

微调技术分类全量微调：更新模型所有参数，适合计算资源充足场景（

AndrewHZ·2025-05-14 08:52

去了5家名企NLP算法岗面试（大模型方向）：那些让我头皮发麻的高频问题汇总！

这位同学为面试刷了leetcode200-300题左右，侧重刷中高频hard题，同时也准备了大量的面试问题。面的公司地点均在上海，总共5家。

和老莫一起学AI·2025-05-14 08:52

13、子集（方法二）

1.题目链接：78.子集-力扣（LeetCode）78.子集-给你一个整数数组nums，数组中的元素互不相同。返回该数组所有可能的子集（幂集）。解集不能包含重复的子集。你可以按任意顺序返回解集。

咔_·2025-05-14 07:17

DenseCLIP: Language-Guided Dense Prediction with Context-Aware Prompting（CVPR2022 ）

监督学习适用于分类和回归等任务。自监督学习（Self-SupervisedLearning

sanguine__·2025-05-14 06:39

【前沿热点顶会】CVPR 2025和目标分类、检测、分割、重识别有关的论文

SegEarth-OV:TowardsTraining-FreeOpen-VocabularySegmentationforRemoteSensingImages遥感图像在农业、水资源、军事、救灾等领域发挥着不可替代的作用。像素级解释是遥感影像应用的一个关键方面;但是，一个普遍的限制仍然是需要大量的手动注释。为此，我们尝试将开放词汇语义分割（OVSS）引入遥感环境中。然而，由于遥感图像对低分辨率特

平安顺遂事事如意·2025-05-14 06:07

仿生机器人的运动规划：生物运动的数学模拟

通过分析仿生机器人的定义、分类及发展历程，本文介绍了生物运动的基本概念和模型，并探讨了如何将生物运动的数学模拟应用于仿生机器人的运动规划。

AI天才研究院·2025-05-14 06:05

MySQL入门（10）——基于datagrip的事务及索引

目录一、事务自动提交事务功能的开启与关闭事务的特性（ACID）1、事务回滚2、事务提交3、隐式提交保存点二、索引1、索引分类（1）普通索引和唯一索引（2）单列索引和组合索引2、创建索引（1）创建表时创建

小白乔学技术·2025-05-14 05:30

MySQL笔记1——MySQL简介

数据库特点结构化、共享性、独立性、安全性开源免费，小巧但功能完全可在Windows和Linux系统上允许操作方便，适用于中小型甚至大型网站应用SQL语句分类SQL语句，即结构化查询语言（StructuredQueryLanguage

晓晨CH·2025-05-14 05:30

Pytorch使用手册-计算机视觉迁移学习教程（专题十三）

在本教程中，你将学习如何使用迁移学习训练一个卷积神经网络进行图像分类。更多关于迁移学习的内容可以参考CS231n课程笔记。

无声之钟·2025-05-14 04:24

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