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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…...

抖音增长新引擎:品融电商,一站式全案代运营领跑者

抖音增长新引擎&#xff1a;品融电商&#xff0c;一站式全案代运营领跑者 在抖音这个日活超7亿的流量汪洋中&#xff0c;品牌如何破浪前行&#xff1f;自建团队成本高、效果难控&#xff1b;碎片化运营又难成合力——这正是许多企业面临的增长困局。品融电商以「抖音全案代运营…...

学习STC51单片机31(芯片为STC89C52RCRC)OLED显示屏1

每日一言 生活的美好&#xff0c;总是藏在那些你咬牙坚持的日子里。 硬件&#xff1a;OLED 以后要用到OLED的时候找到这个文件 OLED的设备地址 SSD1306"SSD" 是品牌缩写&#xff0c;"1306" 是产品编号。 驱动 OLED 屏幕的 IIC 总线数据传输格式 示意图 …...

【OSG学习笔记】Day 16: 骨骼动画与蒙皮(osgAnimation)

骨骼动画基础 骨骼动画是 3D 计算机图形中常用的技术&#xff0c;它通过以下两个主要组件实现角色动画。 骨骼系统 (Skeleton)&#xff1a;由层级结构的骨头组成&#xff0c;类似于人体骨骼蒙皮 (Mesh Skinning)&#xff1a;将模型网格顶点绑定到骨骼上&#xff0c;使骨骼移动…...

在鸿蒙HarmonyOS 5中使用DevEco Studio实现录音机应用

1. 项目配置与权限设置 1.1 配置module.json5 {"module": {"requestPermissions": [{"name": "ohos.permission.MICROPHONE","reason": "录音需要麦克风权限"},{"name": "ohos.permission.WRITE…...

智能仓储的未来:自动化、AI与数据分析如何重塑物流中心

当仓库学会“思考”&#xff0c;物流的终极形态正在诞生 想象这样的场景&#xff1a; 凌晨3点&#xff0c;某物流中心灯火通明却空无一人。AGV机器人集群根据实时订单动态规划路径&#xff1b;AI视觉系统在0.1秒内扫描包裹信息&#xff1b;数字孪生平台正模拟次日峰值流量压力…...

Maven 概述、安装、配置、仓库、私服详解

目录 1、Maven 概述 1.1 Maven 的定义 1.2 Maven 解决的问题 1.3 Maven 的核心特性与优势 2、Maven 安装 2.1 下载 Maven 2.2 安装配置 Maven 2.3 测试安装 2.4 修改 Maven 本地仓库的默认路径 3、Maven 配置 3.1 配置本地仓库 3.2 配置 JDK 3.3 IDEA 配置本地 Ma…...

嵌入式学习笔记DAY33(网络编程——TCP)

一、网络架构 C/S &#xff08;client/server 客户端/服务器&#xff09;&#xff1a;由客户端和服务器端两个部分组成。客户端通常是用户使用的应用程序&#xff0c;负责提供用户界面和交互逻辑 &#xff0c;接收用户输入&#xff0c;向服务器发送请求&#xff0c;并展示服务…...

wpf在image控件上快速显示内存图像

wpf在image控件上快速显示内存图像https://www.cnblogs.com/haodafeng/p/10431387.html 如果你在寻找能够快速在image控件刷新大图像&#xff08;比如分辨率3000*3000的图像&#xff09;的办法&#xff0c;尤其是想把内存中的裸数据&#xff08;只有图像的数据&#xff0c;不包…...

Cilium动手实验室: 精通之旅---13.Cilium LoadBalancer IPAM and L2 Service Announcement

Cilium动手实验室: 精通之旅---13.Cilium LoadBalancer IPAM and L2 Service Announcement 1. LAB环境2. L2公告策略2.1 部署Death Star2.2 访问服务2.3 部署L2公告策略2.4 服务宣告 3. 可视化 ARP 流量3.1 部署新服务3.2 准备可视化3.3 再次请求 4. 自动IPAM4.1 IPAM Pool4.2 …...

边缘计算网关提升水产养殖尾水处理的远程运维效率

一、项目背景 随着水产养殖行业的快速发展&#xff0c;养殖尾水的处理成为了一个亟待解决的环保问题。传统的尾水处理方式不仅效率低下&#xff0c;而且难以实现精准监控和管理。为了提升尾水处理的效果和效率&#xff0c;同时降低人力成本&#xff0c;某大型水产养殖企业决定…...