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摘要：本文深入探讨了倍增思想在算法中的应用，通过二进制分解和分步处理将时间复杂度从O(n)优化到O(logn)。重点讲解了快速幂算法（a^b mod p）和大整数乘法取模（a×b mod p）的实现原理与C++代码，包括递归和迭代两种版本。文章还介绍了倍增思想在RMQ、LCA等高级场景的应用，并提供了处理数据溢出的"快速乘"优化方案。通过数学原理、案例分析和代码实现，帮助读者掌握这一高效算法思想，适用于处理10^18级别的大数据运算。
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- _OP_CHEN
- 14小时前
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本文介绍了一个基于大数据技术的睡眠质量与压力水平分析系统。系统采用Python开发，整合了Spark、Hadoop等分布式计算框架，结合MySQL数据库存储数据，使用Django后端和Vue+Echarts前端构建可视化界面。系统包含8个核心功能模块：综合健康指数趋势、压力水平指标均值分析、生理指标关联度分析、睡眠时长影响分析、呼吸率分布范围分析、打鼾频率关联分析、生理指标聚类分布和心率波动范围监测。通过多维度数据挖掘与可视化，系统突破了传统单一指标评估模式，为睡眠质量量化分析与压力水平分级提供了创新解决方
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- Q2643365023
- 昨天
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对服务提供商而言，接口成为核心资产。同时，本地大模型的算力消耗、接口调用的网络流量，都将成为新的收费点 —— 用户可能购买 “月度 Token 套餐”，或按单次调用付费，彻底摆脱传统 App 的订阅陷阱。大模型通过多模态感知能力，深度理解用户需求的本质 —— 当你说 “找一部适合全家看的喜剧电影”，AI 不仅识别关键词，更会关联家庭成员年龄、观影历史、当前时段等上下文，生成 “家庭喜剧 + 无暴力元素 + 片长 90 分钟内” 的精准需求标签，这正是 MoMA 引擎强调的 “意图理解与规划” 能力的延伸。
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- smileyboy2009
- 21小时前
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角色设定：面试官：“谢飞机同学，你好。请先自我介绍一下。”谢飞机：“您好！我叫谢飞机，热爱编程，尤其喜欢Java。我的梦想是成为一名优秀的程序员，希望能加入贵公司，共同创造美好的未来！”面试官（微笑）：“很好，那我们开始吧。第一个问题是关于Spring Boot的。你能解释一下Spring Boot是什么吗？并且举一个实际的例子说明它如何简化了开发过程？”谢飞机：“当然可以！Spring Boot是一个基于Spring框架的项目，它简化了新Spring应用的初始搭建以及开发过程。比如，使用Spring Bo
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- weixin_52474996
- 16小时前
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人工智能（AI）与大数据，作为当今科技领域最为热门的两个技术前沿，正在迅速改变我们的工作和生活方式。从精准营销到智能制造，从个性化推荐到自动驾驶，AI和大数据的结合无疑是技术革命的推动力。本文将探讨人工智能与大数据如何融合应用、它们对各行各业的深远影响，以及这种融合技术未来可能带来的变革。
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面对一年一度的信息安全考试，小伙伴们有的似乎不愿意多花太多时间在这上面，下面小编整理了一系列常见，常考的题型及答案，供小伙伴们参考。B:由于工作需要，经申请为我开通了更大的访问权限，由于其他同事也需要做类似的网络访问，于是我用我的帐户登录，供其他同事使用。A:由于工作需要，经申请为我开通了更大的访问权限，由于其他同事也需要做类似的网络访问，于是我把自己的密码告诉了其他同事。C:需要对客户现场开发设备的物理位置:配置:网络访问方式等进行变更时，应在得到客户允许后实施。
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- 不写八万行代码不改名
- 昨天
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银行账户分类与限额摘要 一、账户分类核心差异： 开户渠道：一类户需线下核验，二/三类可线上开通 功能权限：一类户全功能无限制，二类户有限功能（无取现/贷款），三类户仅小额支付 交易限额：一类户无限额，二类户日限1万/年20万，三类户日限2000/年5万 二、账户使用场景： 一类户：主账户，适合工资接收、大额理财 二类户：日常消费、小额理财辅助账户 三类户：小额支付专用，安全性高 三、查询方法： 手机银行APP（最便捷） 网银/电话银行/柜台查询 通过功能测试判断（如尝试大额转账） 四、注意事项： 绑定账户间
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- 骑士雄师
- 昨天
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本文详细介绍了推荐系统中深度学习框架处理稀疏向量的机制。稀疏向量通过只存储非零值索引和数值来优化内存使用（如1330000维向量仅存储100个非零值可节省99.98%内存）。在训练过程中，Logistic Regression、Random Forest等模型自动跳过零值维度计算，仅运算非零维度对应的参数。虽然模型会为所有维度存储系数，但实际计算只涉及非零维度，保证了计算效率。文章还对比了不同模型类型的参数存储特点，并给出使用树模型、特征选择等优化建议，最终强调稀疏向量能自动高效处理高维稀疏数据。
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- LDG_AGI
- 22小时前
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AI智能体分类及应用分析（2025） 摘要：根据NVIDIA权威分类标准，AI智能体可分为七种类型：简单反射型、基于模型的反射型、目标型、效用型、学习型、分层式和多智能体系统。这些类型在技术复杂度、决策能力和环境适应性上呈现递进关系。当前中国市场以学习型和目标型智能体为主，海尔智能工厂和招商银行风控系统是典型应用案例。未来发展趋势包括从单一智能向协同智能演进、从响应式向预测式转变。企业应根据业务复杂度、数据可用性等关键因素进行选型，建议短期优先部署成熟技术，中长期规划更复杂的智能体系统。智能体技术正成为企业
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- AigcTools
- 18小时前
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无论是提高客户满意度、优化运营效率，还是创造全新的商业模式，人工智能与大数据在数字化转型过程中扮演着至关重要的角色。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，未来的企业将更加依赖于AI与大数据的力量，走向更加智能化、自动化和高效化的新时代。对于企业而言，数字化转型不仅仅是技术的革新，更是战略层面的创新。AI与大数据的结合，将成为推动企业持续创新和发展的核心驱动力。
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最近参与的小组合作中需要代码合作，因此编写了这个团队合作文档，将使用git的开发流程尽可能简单地介绍给组员。如果有需要的话，可以直接将本文作为Contribution Guide.md放入合作项目内便于小组成员迅速上手！
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- 蓝云BlueCloud_
- 昨天
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Elasticsearch高性能查询与数据可靠性的核心在于其基于Lucene的「不可变段模型」存储架构。本文系统分析了ES与Lucene的存储边界、段文件结构及其交互原理。关键点包括：1）ES的索引/分片与Lucene段的层级对应关系；2）不可变段的设计优势（无锁并发查询）与代价（需段合并优化）；3）文档写入流程通过Translog保障数据安全，再经Refresh生成可查询分段；4）Flush操作实现最终持久化。文章详细拆解了分片目录结构、各类段文件功能，以及ES与文件系统的关键交互流程，揭示了其平衡读写性
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- 独角鲸网络安全实验室
- 昨天
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摘要：DP-700是微软针对数据工程师推出的认证考试，聚焦Microsoft Fabric平台的数据解决方案构建能力，涵盖数据摄取、转换、存储及治理全流程。考试分为三大核心领域（分析方案实施、数据处理、监控优化），要求掌握SQL/PySpark/KQL等技能。通过认证可验证在Fabric环境中设计高效数据管线的能力，对从事Lakehouse建设、批流处理的数据工程师具有显著职业加成。备考需重点练习Dataflow/Pipeline实操，并熟悉Fabric工作区架构与性能调优。
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大数据和人工智能的结合，正深刻改变着我们所生活的世界。从工业生产到金融投资，从医疗健康到智能交通，几乎每一个行业都在经历一场数据驱动的变革。尽管面临许多挑战，但大数据和AI的潜力是巨大的，它们为我们描绘了一个更加智能、精准、高效的未来。随着技术的不断进步和应用场景的拓展，我们相信，未来的数据驱动时代将迎来更多创新的突破，推动全球各行业实现数字化转型，为经济发展和社会进步注入强大的动力。
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ES2020 是 ECMAScript 对应 2020 年的版本。这个版本不像 ES6 (ES2015)那样包含大量新特性。但也添加了许多有趣且有用的特性。本文的代码地址：https://github.com/ljianshu/Blog 本文以简单的代码示例来介绍 ES2020新特性。这样，你可以很快理解这些新功能，而不需要多么复杂的解释。
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