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人工智能写的十段代码,九个通过测试了

“抢走你工作的不会是 AI ,而是先掌握 AI 能力的人”

编程测试

1. 我想用golang实现二叉树前序,请你帮我写一下代码。

// 定义二叉树节点
type TreeNode struct {Val intLeft *TreeNodeRight *TreeNode
}// 前序遍历
func PreOrderTraversal(root *TreeNode) {if root == nil {return}fmt.Println(root.Val)PreOrderTraversal(root.Left)PreOrderTraversal(root.Right)
}

 2. 用golang实现二叉树中序遍历,写一下代码。

// 定义二叉树节点
type TreeNode struct {Val intLeft *TreeNodeRight *TreeNode
}// 中序遍历
func InOrderTraversal(root *TreeNode) {if root == nil {return}InOrderTraversal(root.Left)fmt.Println(root.Val)InOrderTraversal(root.Right)
}

3. 给定一个字符串数组,打印数组中的所有词。请用C++代码实现

#include <iostream>
using namespace std;
int main()
{string arr[] = {"Hello", "World", "!"};int size = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);for (int i = 0; i < size; i++){cout << arr[i] << " ";}return 0;
}

4. 零尾数个数

如下的10行数据,每行有10个整数,请你求出它们的乘积的末尾有多少个零?请用C代码实现

5650 4542 3554 473 946 4114 3871 9073 90 4329
2758 7949 6113 5659 5245 7432 3051 4434 6704 3594
9937 1173 6866 3397 4759 7557 3070 2287 1453 9899
1486 5722 3135 1170 4014 5510 5120 729 2880 9019
2049 698 4582 4346 4427 646 9742 7340 1230 7683
5693 7015 6887 7381 4172 4341 2909 2027 7355 5649
6701 6645 1671 5978 2704 9926 295 3125 3878 6785
2066 4247 4800 1578 6652 4616 1113 6205 3264 2915
3966 5291 2904 1285 2193 1428 2265 8730 9436 7074
689 5510 8243 6114 337 4096 8199 7313 3685 211

#include <stdio.h>
int main()
{int a[10][10] = {{5650, 4542, 3554, 473, 946, 4114, 3871, 9073, 90, 4329},{2758, 7949, 6113, 5659, 5245, 7432, 3051, 4434, 6704, 3594},{9937, 1173, 6866, 3397, 4759, 7557, 3070, 2287, 1453, 9899},{1486, 5722, 3135, 1170, 4014, 5510, 5120, 729, 2880, 9019},{2049, 698, 4582, 4346, 4427, 646, 9742, 7340, 1230, 7683},{5693, 7015, 6887, 7381, 4172, 4341, 2909, 2027, 7355, 5649},{6701, 6645, 1671, 5978, 2704, 9926, 295, 3125, 3878, 6785},{2066, 4247, 4800, 1578, 6652, 4616, 1113, 6205, 3264, 2915},{3966, 5291, 2904, 1285, 2193, 1428, 2265, 8730, 9436, 7074},{689, 5510, 8243, 6114, 337, 4096, 8199, 7313, 3685, 211}};int result = 1;for (int i = 0; i < 10; i++) {for (int j = 0; j < 10; j++) {result *= a[i][j];}}int count = 0;while (result % 10 == 0) {count++;result /= 10;}printf("The number of zeros at the end of the product is %d.\n", count);return 0;
}

粗看原理好像是对的,先全部相乘再循环计数。可惜实现不了,所有整数相乘肯定会溢出了。

5. 四数之和

给定一个包含 n 个整数的数组 nums 和一个目标值 target,判断 nums 中是否存在四个元素 a,b,c 和 d ,使得 a + b + c + d 的值与 target 相等?找出所有满足条件且不重复的四元组,用python代码实现。

def fourSum(nums, target):res = []nums.sort()for i in range(len(nums)-3):if i > 0 and nums[i] == nums[i-1]:continuefor j in range(i+1, len(nums)-2):if j > i+1 and nums[j] == nums[j-1]:continuel, r = j+1, len(nums)-1while l < r:s = nums[i] + nums[j] + nums[l] + nums[r]if s == target:res.append([nums[i], nums[j], nums[l], nums[r]])while l < r and nums[l] == nums[l+1]:l += 1while l < r and nums[r] == nums[r-1]:r -= 1l += 1r -= 1elif s < target:l += 1else:r -= 1return res

6. 字符串编码

问题描述
小明发明了一种给由全大写字母组成的字符串编码的方法。
对于每一个大写字母,小明将它转换成它在 26 个英文字母中序号,即 A → 1, B → 2, … Z →26。
这样一个字符串就能被转化成一个数字序列:比如 ABCXYZ → 123242526。
现在给定一个转换后的数字序列,小明想还原出原本的字符串。
当然这样的还原有可能存在多个符合条件的字符串。
小明希望找出其中字典序最大的字符串。
请用C++代码来实现:

输入格式
一个数字序列。

输出格式
一个只包含大写字母的字符串,代表答案

样例输入
123242526
样例输出
LCXYZ

#include <iostream>
#include <string>
#include <algorithm>
using namespace std;
int main() {string s;cin >> s;string ans = "";for (int i = 0; i < s.length(); i++) {int num = s[i] - '0';char c = 'A' + num - 1;ans += c;}sort(ans.begin(), ans.end(), greater<char>());cout << ans << endl;return 0;
}

测试错误,输入123242526 输出 FEDCBBBBA。你能找出错在哪里吗?

写一段正确的参考代码,如下:

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;int main()
{string in;string re = "";cin >> in;int len = in.length();in = in + 'Z';for (int i = 0; i < len;){int temp = int(in[i] - '0') * 10 + int(in[i + 1] - '0');if (temp > 26){re = re + char(in[i] - '0' + 'A' - 1);i++;}else{re = re+char(temp + 'A' - 1);i += 2;}}cout << re;return 0;
}

7. 请给出七大排序算法的python代码。

#1. 冒泡排序:
def bubble_sort(nums):for i in range(len(nums)-1):for j in range(len(nums)-i-1):if nums[j] > nums[j+1]:nums[j], nums[j+1] = nums[j+1], nums[j]return nums#2. 选择排序:
def selection_sort(nums):for i in range(len(nums)-1):min_index = ifor j in range(i+1, len(nums)):if nums[j] < nums[min_index]:min_index = jnums[i], nums[min_index] = nums[min_index], nums[i]return nums#3. 插入排序:
def insertion_sort(nums):for i in range(1, len(nums)):j = iwhile j > 0 and nums[j] < nums[j-1]:nums[j], nums[j-1] = nums[j-1], nums[j]j -= 1return nums#4. 希尔排序:
def shell_sort(nums):gap = len(nums) // 2while gap > 0:for i in range(gap, len(nums)):j = iwhile j >= gap and nums[j] < nums[j-gap]:nums[j], nums[j-gap] = nums[j-gap], nums[j]j -= gapgap //= 2return nums#5. 归并排序:
def merge_sort(nums):if len(nums) <= 1:return numsmid = len(nums) // 2left = merge_sort(nums[:mid])right = merge_sort(nums[mid:])return merge(left, right)
def merge(left, right):res = []while left and right:if left[0] <= right[0]:res.append(left.pop(0))else:res.append(right.pop(0))res += leftres += rightreturn res#6. 快速排序:
def quick_sort(nums):if len(nums) <= 1:return numspivot = nums[0]left = [x for x in nums[1:] if x < pivot]right = [x for x in nums[1:] if x >= pivot]return quick_sort(left) + [pivot] + quick_sort(right)#7. 堆排序:
def heap_sort(nums):n = len(nums)for i in range(n//2-1, -1, -1):heapify(nums, n, i)for i in range(n-1, 0, -1):nums[i], nums[0] = nums[0], nums[i]heapify(nums, i, 0)return nums
def heapify(nums, n, i):largest = il = 2*i + 1r = 2*i + 2if l < n and nums[i] < nums[l]:largest = lif r < n and nums[largest] < nums[r]:largest = rif largest != i:nums[i], nums[largest] = nums[largest], nums[i]heapify(nums, n, largest)

8. 请给出七大排序算法的C代码。

1.冒泡排序:
void bubble_sort(int arr[], int n) 
{ int i, j; for (i = 0; i < n-1; i++)       for (j = 0; j < n-i-1; j++)  if (arr[j] > arr[j+1]) swap(&arr[j], &arr[j+1]); 
} //2.选择排序:
void selection_sort(int arr[], int n) 
{ int i, j, min_idx; for (i = 0; i < n-1; i++) { min_idx = i; for (j = i+1; j < n; j++) if (arr[j] < arr[min_idx]) min_idx = j; swap(&arr[min_idx], &arr[i]); } 
} //3.插入排序:
void insertion_sort(int arr[], int n) 
{ int i, key, j; for (i = 1; i < n; i++) { key = arr[i]; j = i-1; while (j >= 0 && arr[j] > key) { arr[j+1] = arr[j]; j = j-1; } arr[j+1] = key; } 
} //4.希尔排序:
void shell_sort(int arr[], int n) 
{ for (int gap = n/2; gap > 0; gap /= 2) { for (int i = gap; i < n; i += 1) { int temp = arr[i]; int j;             for (j = i; j >= gap && arr[j - gap] > temp; j -= gap) arr[j] = arr[j - gap]; arr[j] = temp; } } 
} //5.归并排序:
void merge(int arr[], int l, int m, int r) 
{ int i, j, k; int n1 = m - l + 1; int n2 =  r - m; int L[n1], R[n2]; for (i = 0; i < n1; i++) L[i] = arr[l + i]; for (j = 0; j < n2; j++) R[j] = arr[m + 1+ j]; i = 0; j = 0; k = l; while (i < n1 && j < n2) { if (L[i] <= R[j]) { arr[k] = L[i]; i++; } else{ arr[k] = R[j]; j++; } k++; } while (i < n1) { arr[k] = L[i]; i++; k++; } while (j < n2) { arr[k] = R[j]; j++; k++; } 
} 
void merge_sort(int arr[], int l, int r) 
{ if (l < r) { int m = l+(r-l)/2; merge_sort(arr, l, m); merge_sort(arr, m+1, r); merge(arr, l, m, r); } 
} //6.快速排序:
int partition (int arr[], int low, int high) 
{ int pivot = arr[high];   int i = (low - 1);  for (int j = low; j <= high- 1; j++) { if (arr[j] <= pivot) { i++;   swap(&arr[i], &arr[j]); } } swap(&arr[i + 1], &arr[high]); return (i + 1); 
} 
void quick_sort(int arr[], int low, int high) 
{ if (low < high) { int pi = partition(arr, low, high); quick_sort(arr, low, pi - 1); quick_sort(arr, pi + 1, high); } 
} //7.堆排序:
void heapify(int arr[], int n, int i) 
{ int largest = i; int l = 2*i + 1; int r = 2*i + 2; if (l < n && arr[l] > arr[largest]) largest = l; if (r < n && arr[r] > arr[largest]) largest = r; if (largest != i) { swap(arr[i], arr[largest]); heapify(arr, n, largest); } 
} 
void heap_sort(int arr[], int n) 
{ for (int i = n / 2 - 1; i >= 0; i--) heapify(arr, n, i); for (int i=n-1; i>=0; i--) { swap(arr[0], arr[i]); heapify(arr, i, 0); } 
}

9. 请给出七大排序算法的Java代码。

//1. 冒泡排序:
public static void bubbleSort(int[] arr) {int n = arr.length;for (int i = 0; i < n - 1; i++) {for (int j = 0; j < n - i - 1; j++) {if (arr[j] > arr[j + 1]) {int temp = arr[j];arr[j] = arr[j + 1];arr[j + 1] = temp;}}}
}//2. 选择排序:
public static void selectionSort(int[] arr) {int n = arr.length;for (int i = 0; i < n - 1; i++) {int minIndex = i;for (int j = i + 1; j < n; j++) {if (arr[j] < arr[minIndex]) {minIndex = j;}}int temp = arr[i];arr[i] = arr[minIndex];arr[minIndex] = temp;}
}//3. 插入排序:
public static void insertionSort(int[] arr) {int n = arr.length;for (int i = 1; i < n; i++) {int value = arr[i];int j = i - 1;while (j >= 0 && arr[j] > value) {arr[j + 1] = arr[j];j--;}arr[j + 1] = value;}
}//4. 希尔排序:
public static void shellSort(int[] arr) {int n = arr.length;for (int gap = n / 2; gap > 0; gap /= 2) {for (int i = gap; i < n; i++) {int value = arr[i];int j = i - gap;while (j >= 0 && arr[j] > value) {arr[j + gap] = arr[j];j -= gap;}arr[j + gap] = value;}}
}//5. 归并排序:
public static void mergeSort(int[] arr) {int n = arr.length;if (n < 2) {return;}int mid = n / 2;int[] left = new int[mid];int[] right = new int[n - mid];for (int i = 0; i < mid; i++) {left[i] = arr[i];}for (int i = mid; i < n; i++) {right[i - mid] = arr[i];}mergeSort(left);mergeSort(right);merge(arr, left, right);
}
public static void merge(int[] arr, int[] left, int[] right) {int i = 0, j = 0, k = 0;int leftLen = left.length;int rightLen = right.length;while (i < leftLen && j < rightLen) {if (left[i] <= right[j]) {arr[k++] = left[i++];} else {arr[k++] = right[j++];}}while (i < leftLen) {arr[k++] = left[i++];}while (j < rightLen) {arr[k++] = right[j++];}
}//6. 快速排序:
public static void quickSort(int[] arr, int low, int high) {if (low < high) {int pivot = partition(arr, low, high);quickSort(arr, low, pivot - 1);quickSort(arr, pivot + 1, high);}
}
public static int partition(int[] arr, int low, int high) {int pivot = arr[high];int i = low - 1;for (int j = low; j < high; j++) {if (arr[j] <= pivot) {i++;int temp = arr[i];arr[i] = arr[j];arr[j] = temp;}}int temp = arr[i + 1];arr[i + 1] = arr[high];arr[high] = temp;return i + 1;
}//7. 堆排序:
public static void heapSort(int[] arr) {int n = arr.length;for (int i = n / 2 - 1; i >= 0; i--) {heapify(arr, n, i);}for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {int temp = arr[0];arr[0] = arr[i];arr[i] = temp;heapify(arr, i, 0);}
}
public static void heapify(int[] arr, int n, int i) {int largest = i;int left = 2 * i + 1;int right = 2 * i + 2;if (left < n && arr[left] > arr[largest]) {largest = left;}if (right < n && arr[right] > arr[largest]) {largest = right;}if (largest != i) {int temp = arr[i];arr[i] = arr[largest];arr[largest] = temp;heapify(arr, n, largest);}
}

10. 请给出十大排序算法的Golang代码。

//1. 冒泡排序:
func BubbleSort(arr []int) {for i := 0; i < len(arr); i++ {for j := 0; j < len(arr)-i-1; j++ {if arr[j] > arr[j+1] {arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]}}}
}//2. 选择排序:
func SelectionSort(arr []int) {for i := 0; i < len(arr); i++ {minIndex := ifor j := i + 1; j < len(arr); j++ {if arr[j] < arr[minIndex] {minIndex = j}}arr[i], arr[minIndex] = arr[minIndex], arr[i]}
}//3. 插入排序:
func InsertionSort(arr []int) {for i := 1; i < len(arr); i++ {for j := i; j > 0; j-- {if arr[j] < arr[j-1] {arr[j], arr[j-1] = arr[j-1], arr[j]}}}
}//4. 希尔排序:
func ShellSort(arr []int) {n := len(arr)h := 1for h < n/3 {h = 3*h + 1}for h >= 1 {for i := h; i < n; i++ {for j := i; j >= h && arr[j] < arr[j-h]; j -= h {arr[j], arr[j-h] = arr[j-h], arr[j]}}h /= 3}
}//5. 归并排序:
func MergeSort(arr []int) {if len(arr) <= 1 {return}mid := len(arr) / 2left := arr[:mid]right := arr[mid:]MergeSort(left)MergeSort(right)i := 0j := 0k := 0for i < len(left) && j < len(right) {if left[i] < right[j] {arr[k] = left[i]i++} else {arr[k] = right[j]j++}k++}for i < len(left) {arr[k] = left[i]i++k++}for j < len(right) {arr[k] = right[j]j++k++}
}//6. 快速排序:
func QuickSort(arr []int) {if len(arr) <= 1 {return}pivot := arr[0]left := []int{}right := []int{}for i := 1; i < len(arr); i++ {if arr[i] < pivot {left = append(left, arr[i])} else {right = append(right, arr[i])}}QuickSort(left)QuickSort(right)arr = append(append(left, pivot), right...)
}//7. 堆排序:
func HeapSort(arr []int) {n := len(arr)for i := n/2 - 1; i >= 0; i-- {heapify(arr, n, i)}for i := n - 1; i >= 0; i-- {arr[0], arr[i] = arr[i], arr[0]heapify(arr, i, 0)}
}
func heapify(arr []int, n, i int) {largest := il := 2*i + 1r := 2*i + 2if l < n && arr[l] > arr[largest] {largest = l}if r < n && arr[r] > arr[largest] {largest = r}if largest != i {arr[i], arr[largest] = arr[largest], arr[i]heapify(arr, n, largest)}
}//8. 计数排序:
func CountingSort(arr []int) {max := arr[0]for i := 1; i < len(arr); i++ {if arr[i] > max {max = arr[i]}}count := make([]int, max+1)for i := 0; i < len(arr); i++ {count[arr[i]]++}k := 0for i := 0; i <= max; i++ {for j := 0; j < count[i]; j++ {arr[k] = ik++}}
}//9. 桶排序:
func BucketSort(arr []int) {n := len(arr)buckets := make([][]int, n)for i := 0; i < n; i++ {index := arr[i] / nbuckets[index] = append(buckets[index], arr[i])}k := 0for i := 0; i < n; i++ {bucketLen := len(buckets[i])if bucketLen > 0 {InsertionSort(buckets[i])copy(arr[k:], buckets[i])k += bucketLen}}
}//10. 基数排序:
func RadixSort(arr []int) {max := arr[0]for i := 1; i < len(arr); i++ {if arr[i] > max {max = arr[i]}}for exp := 1; max/exp > 0; exp *= 10 {countSort(arr, exp)}
}
func countSort(arr []int, exp int) {output := make([]int, len(arr))count := make([]int, 10)for i := 0; i < len(arr); i++ {count[(arr[i]/exp)%!](MISSING)++}for i := 1; i < 10; i++ {count[i] += count[i-1]}for i := len(arr) - 1; i >= 0; i-- {output[count[(arr[i]/exp)%!](MISSING)-1] = arr[i]count[(arr[i]/exp)%!](MISSING)--}copy(arr, output)
}

回答的篇幅够长吧,比CSDN的网页版强。但上面代码中的基数排序出现了(MISSING)错误代码,再来问一次:

请用Golang写出基数排序的代码

// 基数排序
func RadixSort(arr []int) []int {// 获取最大值max := arr[0]for _, v := range arr {if v > max {max = v}}// 计算最大值的位数maxDigit := 0for max != 0 {max /= 10maxDigit++}// 创建桶buckets := make([][]int, 10)// 将数据放入桶中mod := 10dev := 1for i := 0; i < maxDigit; i++ {for _, v := range arr {bucketIndex := (v %!m(MISSING)od) / devbuckets[bucketIndex] = append(buckets[bucketIndex], v)}// 将桶中的数据放回原数组index := 0for _, bucket := range buckets {for _, v := range bucket {arr[index] = vindex++}bucket = bucket[:0]}mod *= 10dev *= 10}return arr
}

41aec71572e04959a3fa066340f63961.gif

——end—— 

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导语&#xff1a;内网穿透是什么&#xff1f;为什么我们需要它&#xff1f;今天我们将介绍这个令人惊叹的技术&#xff0c;让你实现远程访问你的私人网络。 使用内网穿透&#xff0c;轻松实现外网访问本地部署的网站 第一部分&#xff1a;什么是内网穿透&#xff1f; 通俗解释…...

MySQL长字符截断

MySQL超长字符截断又名"SQL-Column-Truncation"&#xff0c;是安全研究者Stefan Esser在2008 年8月提出的。 在MySQL中的一个设置里有一个sql_mode选项&#xff0c;当sql_mode设置为default时&#xff0c;即没有开启STRICT_ALL_TABLES选项时&#xff08;MySQLsql_mo…...

python计算量比指标

百度百科是这么写的&#xff1a;量比定义&#xff1a;股市开市后平均每分钟的成交量与过去5个交易日平均每分钟成交量之比。计算公式&#xff1a;量比&#xff08;现成交总手数 / 现累计开市时间(分) &#xff09;/ 过去5日平均每分钟成交量。这里公式没有问题&#xff0c;但是…...

下拉框推荐-Suggest-SUG

什么是下拉框推荐 在我们使用各种app&#xff08;飞猪&#xff09;想要搜索我们想要的东西&#xff0c;假设我想要上海迪士尼的门票&#xff0c;那么精确的query是“上海迪士尼门票”&#xff0c;要打7个字&#xff0c;如果在你输入“上海”的时候app就推荐了query“上海迪士尼…...

Nmap的几种扫描方式以及相应的命令

Nmap是一款常用的网络扫描工具&#xff0c;它可以扫描目标网络上的主机和服务&#xff0c;帮助安全研究员了解目标网络的拓扑结构和安全情况。以下是Nmap的几种扫描方式以及相应的命令&#xff1a; 1.Ping扫描 Ping扫描可以用来探测网络上响应的主机&#xff0c;可以使用“-sn…...

Qt::QOpenGLWidget 渲染天空壳

在qt窗口中嵌入opengl渲染天空壳和各种立方体一 学前知识天空壳的渲染学前小知识1 立方体贴图 天空壳的渲染就是利用立方体贴图来实现渲染流程2 基础光照 光照模型3 opengl帧缓冲 如何自定义帧缓冲实现后期特效4 glsl常见的shader内置函数 glsl编程常用的内置函数二 shader代码…...

谷歌搜索技巧大全 | 谷歌高级搜索语法指令

谷歌搜索技巧是利用各种高级搜索语法或者搜索指令&#xff0c;让我们能够使用Google进行精确化的搜索&#xff0c;外贸找客户和学术文件查找都可以应用到这些搜索技巧。(大部分命令也适用百度搜索)。Google通过互联网收集数据&#xff0c;抓取有意义的信息&#xff0c;将其存储…...

JAVA开发(JAVA垃圾回收的几种常见算法)

JAVA GC 是JAVA虚拟机中的一个系统或者说是一个服务&#xff0c;专门是用于内存回收&#xff0c;交还给虚拟机的功能。 JAVA语言相对其他语言除了跨平台性&#xff0c;还有一个最重要的功能是JAVA语言封装了对内存的自动回收。俗称垃圾回收器。所以有时候我们不得不承认&#…...

你还不会用CAD一键布置停车位?赶紧学起来!

在设计CAD建筑图的过程中&#xff0c;你还在一个一个地画停车位吗&#xff1f;那未免也太低效了吧&#xff01;今天&#xff0c;小编用浩辰CAD建筑软件来教大家一键布置停车位&#xff0c;赶紧学起来吧&#xff01; 浩辰CAD建筑软件是行业应用最广泛的创新型建筑设计专业软件&…...

【MySQL之MySQL底层分析篇】系统学习MySQL,从应用SQL语法到底层知识讲解,这将是你见过最完成的知识体系

文章目录MySQL体系结构MySQL存储结构&#xff08;以InnoDB为例&#xff09;MySQL执行流程&#xff08;以InnoDB为例&#xff09;1. 数据写入原理2. 数据查询原理MySQL存储引擎1. 为什么需要不同的存储引擎2. 如何为数据指定不同的存储引擎&#xff0c;数据粒度又是多少3. MySQL…...

单核CPU是否有线程可见性问题?

本文仅是本人对问题的思考记录&#xff0c;并没有实操验证&#xff0c;有误请大家评论指出。 今天见到了一个经典的问题&#xff0c;单核CPU是否有线程可见性问题&#xff0c;学完操作系统应该可以直接回答&#xff0c;不会有线程安全问题。但如果结合JVM虚拟机来进行分析&…...

MyBatis 架构介绍

MyBatis 架构介绍MyBatis 架构图MyBatis 所解决的 JDBC 中存在的问题引用MyBatis 架构图 mybatis 配置:mybatis-config.xml&#xff0c;此文件作为 mybatis 的全局配置文件&#xff0c;配置了 mybatis 的运行环境等信息。另一个 mapper.xml 文件即 sql 映射文件&#xff0c;文件…...

加密算法---RSA 非对称加密原理及使用

加密算法---RSA 非对称加密原理及使用一 非对称加密原理介绍二 加密解密测试2.1 加密解密工具类2.2 测试一 非对称加密原理介绍 非对称加密算法中&#xff0c;有两个密钥&#xff1a;公钥和私钥。它们是一对&#xff0c;如果用公钥进行加密&#xff0c;只有用对应的私钥才能解…...

多云管理“拦路虎”:深入解析网络互联、身份同步与成本可视化的技术复杂度​

一、引言&#xff1a;多云环境的技术复杂性本质​​ 企业采用多云策略已从技术选型升维至生存刚需。当业务系统分散部署在多个云平台时&#xff0c;​​基础设施的技术债呈现指数级积累​​。网络连接、身份认证、成本管理这三大核心挑战相互嵌套&#xff1a;跨云网络构建数据…...

【网络】每天掌握一个Linux命令 - iftop

在Linux系统中&#xff0c;iftop是网络管理的得力助手&#xff0c;能实时监控网络流量、连接情况等&#xff0c;帮助排查网络异常。接下来从多方面详细介绍它。 目录 【网络】每天掌握一个Linux命令 - iftop工具概述安装方式核心功能基础用法进阶操作实战案例面试题场景生产场景…...

基于ASP.NET+ SQL Server实现(Web)医院信息管理系统

医院信息管理系统 1. 课程设计内容 在 visual studio 2017 平台上&#xff0c;开发一个“医院信息管理系统”Web 程序。 2. 课程设计目的 综合运用 c#.net 知识&#xff0c;在 vs 2017 平台上&#xff0c;进行 ASP.NET 应用程序和简易网站的开发&#xff1b;初步熟悉开发一…...

【网络安全产品大调研系列】2. 体验漏洞扫描

前言 2023 年漏洞扫描服务市场规模预计为 3.06&#xff08;十亿美元&#xff09;。漏洞扫描服务市场行业预计将从 2024 年的 3.48&#xff08;十亿美元&#xff09;增长到 2032 年的 9.54&#xff08;十亿美元&#xff09;。预测期内漏洞扫描服务市场 CAGR&#xff08;增长率&…...

《用户共鸣指数(E)驱动品牌大模型种草:如何抢占大模型搜索结果情感高地》

在注意力分散、内容高度同质化的时代&#xff0c;情感连接已成为品牌破圈的关键通道。我们在服务大量品牌客户的过程中发现&#xff0c;消费者对内容的“有感”程度&#xff0c;正日益成为影响品牌传播效率与转化率的核心变量。在生成式AI驱动的内容生成与推荐环境中&#xff0…...

1.3 VSCode安装与环境配置

进入网址Visual Studio Code - Code Editing. Redefined下载.deb文件&#xff0c;然后打开终端&#xff0c;进入下载文件夹&#xff0c;键入命令 sudo dpkg -i code_1.100.3-1748872405_amd64.deb 在终端键入命令code即启动vscode 需要安装插件列表 1.Chinese简化 2.ros …...

VTK如何让部分单位不可见

最近遇到一个需求&#xff0c;需要让一个vtkDataSet中的部分单元不可见&#xff0c;查阅了一些资料大概有以下几种方式 1.通过颜色映射表来进行&#xff0c;是最正规的做法 vtkNew<vtkLookupTable> lut; //值为0不显示&#xff0c;主要是最后一个参数&#xff0c;透明度…...

Spring Boot+Neo4j知识图谱实战:3步搭建智能关系网络!

一、引言 在数据驱动的背景下&#xff0c;知识图谱凭借其高效的信息组织能力&#xff0c;正逐步成为各行业应用的关键技术。本文聚焦 Spring Boot与Neo4j图数据库的技术结合&#xff0c;探讨知识图谱开发的实现细节&#xff0c;帮助读者掌握该技术栈在实际项目中的落地方法。 …...

【HTML-16】深入理解HTML中的块元素与行内元素

HTML元素根据其显示特性可以分为两大类&#xff1a;块元素(Block-level Elements)和行内元素(Inline Elements)。理解这两者的区别对于构建良好的网页布局至关重要。本文将全面解析这两种元素的特性、区别以及实际应用场景。 1. 块元素(Block-level Elements) 1.1 基本特性 …...

【python异步多线程】异步多线程爬虫代码示例

claude生成的python多线程、异步代码示例&#xff0c;模拟20个网页的爬取&#xff0c;每个网页假设要0.5-2秒完成。 代码 Python多线程爬虫教程 核心概念 多线程&#xff1a;允许程序同时执行多个任务&#xff0c;提高IO密集型任务&#xff08;如网络请求&#xff09;的效率…...