当前位置: 首页 > news >正文

【算法与数据结构】Java实现查找与排序

文章目录

  • 第一部分:查找算法
    • 二分查找
    • 插值查找
    • 分块查找
    • 哈希查找
    • 树表查找
  • 第二部分:排序算法
    • 冒泡排序
    • 选择排序
    • 插入排序
    • 快速排序
  • 总结


第一部分:查找算法

二分查找

也叫做折半查找,属于有序查找算法。

前提条件:数组数据必须有序,从小到大,或者从大到小都是可以的。

如果是无序的,也可以先进行排序。
但是排序之后,会改变原有数据的顺序,查找出来元素位置跟原来的元素可能是不一样的,所以排序之后再查找只能判断当前数据是否在容器当中,返回的索引无实际的意义。

二分
基本思想:用给定值先与中间结点比较。

比较完之后有三种情况:

  • 相等 :说明找到了
  • 要查找的数据比中间节点 : 说明要查找的数字在中间节点左边
  • 要查找的数据比中间节点: 说明要查找的数字在中间节点右边
public static void main(String[] args) {//二分查找/折半查找//核心://每次排除一半的查找范围//需求:定义一个方法利用二分查找,查询某个元素在数组中的索引//数据如下:{7, 23, 79, 81, 103, 127, 131, 147}int[] arr = {7, 23, 79, 81, 103, 127, 131, 147};System.out.println(binarySearch(arr, 150));}public static int binarySearch(int[] arr, int number){//1.定义两个变量记录要查找的范围int min = 0;int max = arr.length - 1;//2.利用循环不断的去找要查找的数据while(true){if(min > max){return -1;}//3.找到min和max的中间位置int mid = (min + max) / 2;//4.拿着mid指向的元素跟要查找的元素进行比较if(arr[mid] > number){//4.1 number在mid的左边//min不变,max = mid - 1;max = mid - 1;}else if(arr[mid] < number){//4.2 number在mid的右边//max不变,min = mid + 1;min = mid + 1;}else{//4.3 number跟mid指向的元素一样//找到了return mid;}}}

插值查找

插值:是在二分查找的基础上,让中间的mid点,尽可能靠近想要查找的元素。
1
修改mid公式即可!

private static int binarySearch2(int[] arr, int num) {int min = 0;int max = arr.length - 1;while (true) {if (min > max) {return -1;}int mid = min + (num - arr[min]) / (arr[max] - arr[min]) * (max - min);//这里改公式if (num > arr[mid]) {min = mid + 1;} else if (num < arr[mid]) {max = mid - 1;} else {return mid;}}
}

细节:
对于表长较大,而关键字分布又比较均匀的查找表来说,插值查找算法的平均性能比折半查找要好的多。
反之,数组中如果分布非常不均匀,那可以选折半二分

分块查找

当数据表中的数据元素很多时,可以采用分块查找。

汲取了顺序查找和折半查找各自的优点,既有动态结构,又适于快速查找

分块查找适用于数据较多,但是数据不会发生变化的情况,如果需要一边添加一边查找,建议使用哈希查找

分块查找的过程:

  1. 需要把数据分成N多小块,块与块之间不能有数据重复的交集。
  2. 给每一块创建对象单独存储到数组当中
  3. 查找数据的时候,先在数组查,当前数据属于哪一块
  4. 再到这一块中顺序查找
public class BlockSearchDemo {public static void main(String[] args) {/*分块查找核心思想:块内无序,块间有序实现步骤:1.创建数组blockArr存放每一个块对象的信息2.先查找blockArr确定要查找的数据属于哪一块3.再单独遍历这一块数据即可*/int[] arr = {16, 5, 9, 12,21, 18,32, 23, 37, 26, 45, 34,50, 48, 61, 52, 73, 66};//创建三个块的对象Block b1 = new Block(21,0,5);Block b2 = new Block(45,6,11);Block b3 = new Block(73,12,17);//定义数组用来管理三个块的对象(索引表)Block[] blockArr = {b1,b2,b3};//定义一个变量用来记录要查找的元素int number = 37;//调用方法,传递索引表,数组,要查找的元素int index = getIndex(blockArr,arr,number);//打印一下System.out.println(index);}//利用分块查找的原理,查询number的索引private static int getIndex(Block[] blockArr, int[] arr, int number) {//1.确定number是在那一块当中int indexBlock = findIndexBlock(blockArr, number);if(indexBlock == -1){//表示number不在数组当中return -1;}//2.获取这一块的起始索引和结束索引   --- 30// Block b1 = new Block(21,0,5);   ----  0// Block b2 = new Block(45,6,11);  ----  1// Block b3 = new Block(73,12,17); ----  2int startIndex = blockArr[indexBlock].getStartIndex();int endIndex = blockArr[indexBlock].getEndIndex();//3.遍历for (int i = startIndex; i <= endIndex; i++) {if(arr[i] == number){return i;}}return -1;}//定义一个方法,用来确定number在哪一块当中public static int findIndexBlock(Block[] blockArr,int number){ //100//从0索引开始遍历blockArr,如果number小于max,那么就表示number是在这一块当中的for (int i = 0; i < blockArr.length; i++) {if(number <= blockArr[i].getMax()){return i;}}return -1;}
}class Block{private int max;//最大值private int startIndex;//起始索引private int endIndex;//结束索引//省略 构造 属性 等 JavaBean
}

哈希查找

树表查找

第二部分:排序算法

冒泡排序

Bubble Sort:

数值之间 两两比较 找到最大的数 放到最后
第二轮开始以此类推 :从0-倒数第二 再开始比较 (即不再管最后一个数[依次找得到最大数])

    private static void bubbleSort() {Random random = new Random();int[] arr = new int[10000];for (int i = 0; i < arr.length; i++) {arr[i] = random.nextInt(1000);}long start = System.currentTimeMillis();for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {for (int j = 0; j < arr.length - 1 - i; j++) {if (arr[j] > arr[j + 1]) {int temp = arr[j];arr[j] = arr[j + 1];arr[j + 1] = temp;}}}long end = System.currentTimeMillis();System.out.println(end - start);for (int i = 0; i < arr.length; i++) {System.out.print(arr[i] + " ");}}

重复的遍历过要排序的数列,一次比较相邻的两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来。

总结步骤:

  1. 相邻的元素两两比较,大的放右边,小的放左边
  2. 第一轮比较完毕之后,最大值就已经确定,第二轮可以少循环一次,后面以此类推
  3. 如果数组中有n个数据,总共我们只要执行n-1轮的代码就可以
public class BubbleDemo {public static void main(String[] args) {/*冒泡排序:核心思想:1,相邻的元素两两比较,大的放右边,小的放左边。2,第一轮比较完毕之后,最大值就已经确定,第二轮可以少循环一次,后面以此类推。3,如果数组中有n个数据,总共我们只要执行n-1轮的代码就可以。*///1.定义数组int[] arr = {2, 4, 5, 3, 1};//2.利用冒泡排序将数组中的数据变成 1 2 3 4 5//外循环:表示我要执行多少轮。 如果有n个数据,那么执行n - 1 轮for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {//内循环:每一轮中我如何比较数据并找到当前的最大值//-1:为了防止索引越界//-i:提高效率,每一轮执行的次数应该比上一轮少一次。for (int j = 0; j < arr.length - 1 - i; j++) {//i 依次表示数组中的每一个索引:0 1 2 3 4if(arr[j] > arr[j + 1]){int temp = arr[j];arr[j] = arr[j + 1];arr[j + 1] = temp;}}}printArr(arr);}private static void printArr(int[] arr) {//3.遍历数组for (int i = 0; i < arr.length; i++) {System.out.print(arr[i] + " ");}System.out.println();}
}

选择排序

找到最小的数 排在最前面
第一轮: 0索引位置的数 与后面的数依次比较 找到最小的互换位置
第二轮: 1索引位置的数 与… 以此循环
注意内循环 是从1 开始 所以 arr.length不减1

//for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {
//    if (arr[0] > arr[i + 1]) {
//        int temp = arr[0];
//        arr[0] = arr[i + 1];
//        arr[i + 1] = temp;
//    }
//}
//
//for (int i = 1; i < arr.length - 1; i++) {
//    if (arr[1] > arr[i + 1]) {
//        int temp = arr[1];
//        arr[1] = arr[i + 1];
//        arr[i + 1] = temp;
//    }
//}// 关于为什么 (j = 1 +i) :
//① i = 0 -> j=  1 ~ 5
//② i = 1 -> j = 2 ~ 5
//...
for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {for (int j = 1 + i; j < arr.length; j++) {if (arr[i] > arr[j]) {int temp = arr[i];arr[i] = arr[j];arr[j] = temp;}}
}
    private static void selectionSort() {int[] arr = {2, 4, 5, 3, 1};for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {for (int j = 1 + i; j < arr.length; j++) {if (arr[i] > arr[j]) {int temp = arr[i];arr[i] = arr[j];arr[j] = temp;}}}for (int i = 0; i < arr.length; i++) {System.out.print(arr[i] + " ");}}

总结步骤:

  1. 从0索引开始,跟后面的元素一一比较
  2. 小的放前面,大的放后面
  3. 第一次循环结束后,最小的数据已经确定
  4. 第二次循环从1索引开始以此类推
  5. 第三轮循环从2索引开始以此类推
  6. 第四轮循环从3索引开始以此类推。
public class SelectionDemo {public static void main(String[] args) {/*选择排序:1,从0索引开始,跟后面的元素一一比较。2,小的放前面,大的放后面。3,第一次循环结束后,最小的数据已经确定。4,第二次循环从1索引开始以此类推。*///1.定义数组int[] arr = {2, 4, 5, 3, 1};//2.利用选择排序让数组变成 1 2 3 4 5/* //第一轮://从0索引开始,跟后面的元素一一比较。for (int i = 0 + 1; i < arr.length; i++) {//拿着0索引跟后面的数据进行比较if(arr[0] > arr[i]){int temp = arr[0];arr[0] = arr[i];arr[i] = temp;}}*///最终代码://外循环:几轮//i:表示这一轮中,我拿着哪个索引上的数据跟后面的数据进行比较并交换for (int i = 0; i < arr.length -1; i++) {//内循环:每一轮我要干什么事情?//拿着i跟i后面的数据进行比较交换for (int j = i + 1; j < arr.length; j++) {if(arr[i] > arr[j]){int temp = arr[i];arr[i] = arr[j];arr[j] = temp;}}}printArr(arr);}private static void printArr(int[] arr) {//3.遍历数组for (int i = 0; i < arr.length; i++) {System.out.print(arr[i] + " ");}System.out.println();}
}

插入排序

  1. 首先分为 有序的部分 无序的部分 数据

  2. 无序的部分第一个数 依次 与有序的数据 倒序进行对比 , 然后将无序的部分插入到有序的适当位置

  3. 依次循环 每个无序的第一个数 与有序的倒序 对比 加入到有序的部分 中

  4. 其实就是 跟它的前一个数对比 交换位置

int[] arr = {3, 44, 38, 5, 47, 15, 36, 26, 27, 2, 46, 4, 19, 50, 48};//1.找到无序的部分
int startIndex = -1;
for (int i = 0; i < arr.length; i++) {if (arr[i] > arr[i + 1]) {startIndex = i + 1;break;}
}//2.遍历无序 (可以用while 或者 for) 用while 比较清晰
for (int i = startIndex; i < arr.length; i++) {//int j = i;////while (j > 0 && arr[j] < arr[j - 1]) {//    int temp = arr[j];//    arr[j] = arr[j - 1];//    arr[j - 1] = temp;//    j--;//}for (int j = i; j > 0 && arr[j] < arr[j - 1]; j--) {int temp = arr[j];arr[j] = arr[j - 1];arr[j - 1] = temp;}
}

插入排序在插入的时候,有优化算法,在遍历有序序列找正确位置时,可以采取二分查找

   private static void insertionSorting() {int[] arr = {3, 44, 38, 5, 47, 15, 36, 26, 27, 2, 46, 4, 19, 50, 48};//1.找到无序的部分的索引头int index = findOrderPart(arr);for (int i = index; i < arr.length; i++) {for (int j = i; j > 0 && arr[j] < arr[j - 1]; j--) {int temp = arr[j];arr[j] = arr[j - 1];arr[j - 1] = temp;}}for (int i = 0; i < arr.length; i++) {System.out.print(arr[i] + " ");}}private static int findOrderPart(int[] arr) {for (int i = 0; i < arr.length; i++) {if (arr[i] > arr[i + 1]) {return i + 1;}}return -1;}
public class InsertDemo {public static void main(String[] args) {/*插入排序:将0索引的元素到N索引的元素看做是有序的,把N+1索引的元素到最后一个当成是无序的。遍历无序的数据,将遍历到的元素插入有序序列中适当的位置,如遇到相同数据,插在后面。N的范围:0~最大索引*/int[] arr = {3, 44, 38, 5, 47, 15, 36, 26, 27, 2, 46, 4, 19, 50, 48};//1.找到无序的哪一组数组是从哪个索引开始的。  2int startIndex = -1;for (int i = 0; i < arr.length; i++) {if(arr[i] > arr[i + 1]){startIndex = i + 1;break;}}//2.遍历从startIndex开始到最后一个元素,依次得到无序的哪一组数据中的每一个元素for (int i = startIndex; i < arr.length; i++) {//问题:如何把遍历到的数据,插入到前面有序的这一组当中//记录当前要插入数据的索引int j = i;while(j > 0 && arr[j] < arr[j - 1]){//交换位置int temp = arr[j];arr[j] = arr[j - 1];arr[j - 1] = temp;j--;}}printArr(arr);}private static void printArr(int[] arr) {//3.遍历数组for (int i = 0; i < arr.length; i++) {System.out.print(arr[i] + " ");}System.out.println();}}

快速排序

  1. 定义两个索引:从前往后 寻找 比基准数大的 // 从后往前 寻找 比基准数小的 --> 找到两个索引交换位置
  2. 直到 两个索引交汇在同一个数值索引位置上 为止
  3. 之后 这个交汇位置的值 与 基准数 进行交换
  4. 以上为一轮交换逻辑。
  5. 循环使用递归方法进行排序, 以基准数为分界线,分为两部分,两次递归 重复排序
    213
    private static void quickSort(int[] arr, int i, int j) {int start = i;int end = j;if (start > end) {return;}int baseNum = arr[i];while (start != end) {while (true) {if (start >= end || arr[end] < baseNum) {break;}end--;}while (true) {if (start >= end || arr[start] > baseNum) {break;}start++;}int temp = arr[start];arr[start] = arr[end];arr[end] = temp;}int temp = arr[i];arr[i] = arr[start];arr[start] = temp;quickSort(arr, i, start - 1);quickSort(arr, start + 1, j);}

总结步骤:

  1. 从数列中挑出一个元素,一般都是左边第一个数字,称为 “基准数”;
  2. 创建两个指针,一个从前往后走,一个从后往前走。
  3. 先执行后面的指针,找出第一个比基准数小的数字
  4. 再执行前面的指针,找出第一个比基准数大的数字
  5. 交换两个指针指向的数字
  6. 直到两个指针相遇
  7. 将基准数跟指针指向位置的数字交换位置,称之为:基准数归位。
  8. 第一轮结束之后,基准数左边的数字都是比基准数小的,基准数右边的数字都是比基准数大的。
  9. 把基准数左边看做一个序列,把基准数右边看做一个序列,按照刚刚的规则递归排序
public class QuickSortDemo {public static void main(String[] args) {System.out.println(Integer.MAX_VALUE);System.out.println(Integer.MIN_VALUE);/*快速排序:第一轮:以0索引的数字为基准数,确定基准数在数组中正确的位置。比基准数小的全部在左边,比基准数大的全部在右边。后面以此类推。*/int[] arr = {6, 1, 2, 7, 9, 3, 4, 5, 10, 8};//int[] arr = new int[1000000];/* Random r = new Random();for (int i = 0; i < arr.length; i++) {arr[i] = r.nextInt();}*/long start = System.currentTimeMillis();quickSort(arr, 0, arr.length - 1);long end = System.currentTimeMillis();System.out.println(end - start);//149System.out.println(Arrays.toString(arr));//课堂练习://我们可以利用相同的办法去测试一下,选择排序,冒泡排序以及插入排序运行的效率//得到一个结论:快速排序真的非常快。/* for (int i = 0; i < arr.length; i++) {System.out.print(arr[i] + " ");}*/}/**   参数一:我们要排序的数组*   参数二:要排序数组的起始索引*   参数三:要排序数组的结束索引* */public static void quickSort(int[] arr, int i, int j) {//定义两个变量记录要查找的范围int start = i;int end = j;if(start > end){//递归的出口return;}//记录基准数int baseNumber = arr[i];//利用循环找到要交换的数字while(start != end){//利用end,从后往前开始找,找比基准数小的数字//int[] arr = {1, 6, 2, 7, 9, 3, 4, 5, 10, 8};while(true){if(end <= start || arr[end] < baseNumber){break;}end--;}System.out.println(end);//利用start,从前往后找,找比基准数大的数字while(true){if(end <= start || arr[start] > baseNumber){break;}start++;}//把end和start指向的元素进行交换int temp = arr[start];arr[start] = arr[end];arr[end] = temp;}//当start和end指向了同一个元素的时候,那么上面的循环就会结束//表示已经找到了基准数在数组中应存入的位置//基准数归位//就是拿着这个范围中的第一个数字,跟start指向的元素进行交换int temp = arr[i];arr[i] = arr[start];arr[start] = temp;//确定6左边的范围,重复刚刚所做的事情quickSort(arr,i,start - 1);//确定6右边的范围,重复刚刚所做的事情quickSort(arr,start + 1,j);}
}

总结

2.1

相关文章:

【算法与数据结构】Java实现查找与排序

文章目录 第一部分&#xff1a;查找算法二分查找插值查找分块查找哈希查找树表查找 第二部分&#xff1a;排序算法冒泡排序选择排序插入排序快速排序 总结 第一部分&#xff1a;查找算法 二分查找 也叫做折半查找&#xff0c;属于有序查找算法。 前提条件&#xff1a;数组数据…...

边缘计算的挑战和机遇(结合RDH-EI)

边缘计算的挑战和机遇 边缘计算面临着数据安全与隐私保护、网络稳定性等挑战&#xff0c;但同时也带来了更强的实时性和本地处理能力&#xff0c;为企业降低了成本和压力&#xff0c;提高了数据处理效率。因此&#xff0c;边缘计算既带来了挑战也带来了机遇&#xff0c;需要我…...

详解IP安全:IPSec协议簇 | AH协议 | ESP协议 | IKE协议_ipsec esp

目录 IP安全概述 IPSec协议簇 IPSec的实现方式 AH&#xff08;Authentication Header&#xff0c;认证头&#xff09; ESP&#xff08;Encapsulating Security Payload&#xff0c;封装安全载荷&#xff09; IKE&#xff08;Internet Key Exchange&#xff0c;因特网密钥…...

【图论】树的直径

树的直径即为一棵树中距离最远的两点之间的路径 方法一&#xff1a;DFS 先以任意一点为起点跑一遍dfs&#xff0c;记录离起点距离最远的点p&#xff08;这个点一定是直径的一个端点&#xff0c;感性理解一下不证明了&#xff09;&#xff0c;然后再以最远点再跑一遍dfs&#…...

制作一个Python聊天机器人

我们学习一下如何使用 ChatterBot 库在 Python 中创建聊天机器人&#xff0c;该库实现了各种机器学习算法来生成响应对话&#xff0c;还是挺不错的 什么是聊天机器人 聊天机器人也称为聊天机器人、机器人、人工代理等&#xff0c;基本上是由人工智能驱动的软件程序&#xff0…...

docker 使用 vcs/2018 Verdi等 eda 软件

好不容易在ubuntu 安装好了eda软件&#xff0c;转眼就发现了自己的无知。 有博主几年前就搞定了docker上的EDA工具。而且更全&#xff0c;更简单。只恨自己太无知啊。 Synopsys EDA Tools docker image - EDA资源使用讨论 - EETOP 创芯网论坛 (原名&#xff1a;电子顶级开发网…...

Git教程学习:01 Git简介与安装

目录 1 版本控制1.1 什么是版本控制系统&#xff1f;1.2 本地版本控制系统1.3 集中式版本控制系统1.4 分布式版本控制系统 2 Git简史3 Git的安装3.1 在Linux上安装3.2 初次运行Git前的配置 1 版本控制 1.1 什么是版本控制系统&#xff1f; 版本控制系统(Version Control Syst…...

写操作系统之开发加载器

这篇文章写的很好是理解操作系统加载部分的基础 https://www.cnblogs.com/chuganghong/p/15415208.html loader的功能是&#xff1a; 从软盘中把操作系统内核读取到内存中。 进入保护模式。 把内存中的操作系统内核重新放置到内存中。 执行操作系统内核。 如果理解不了上面的…...

openlayers [九] 地图覆盖物overlay三种常用用法 popup弹窗,marker标注,text文本

文章目录 简介overlay 实现popup弹窗overlay 实现label 标注信息overlay实现 text 文本信息完整代码 简介 常见的地图覆盖物为这三种类型&#xff0c;如&#xff1a;popup弹窗、label标注信息、text文本信息等。 overlay 实现popup弹窗 方法详解 实例一个 new Overlay()&…...

rabbitmq-java基础详解

一、rabbitmq是什么&#xff1f; 1、MQ定义 MQ&#xff08;Message Queue&#xff09;消息队列 主要解决&#xff1a;异步处理、应用解耦、流量削峰等问题&#xff0c;是分布式系统的重要组件&#xff0c;从而实现高性能&#xff0c;高可用&#xff0c;可伸缩和最终一致性的架…...

openssl3.2 - 官方demo学习 - smime - smsign.c

文章目录 openssl3.2 - 官方demo学习 - smime - smsign.c概述笔记END openssl3.2 - 官方demo学习 - smime - smsign.c 概述 从证书中得到X509*和私钥指针 用证书和私钥对铭文进行签名, 得到签名后的pkcs7指针 将pkcs7指向的bio_in, 写为MIME格式的签名密文 BIO_reset() 可以…...

Klocwork—符合功能安全要求的自动化静态测试工具

产品概述 Klocwork是Perforce公司产品&#xff0c;主要用于C、C、C#、Java、 python和Kotlin代码的自动化静态分析工作&#xff0c;可以提供编码规则检查、代码质量度量、测试结果管理等功能。Klocwork可以扩展到大多数规模的项目&#xff0c;与大型复杂环境、各种开发工具集成…...

运筹说 第56期 | 整数规划的数学模型割平面法

前几章讨论过的线性规划问题的一个共同特点是&#xff1a;最优解的取值可以是分数或者小数。然而&#xff0c;在许多实际问题中&#xff0c;决策者要求最优解必须是整数&#xff0c;例如公交车的车辆数、员工的人数、机器的台数、产品的件数等。那么&#xff0c;我们能否将得到…...

vue中内置指令v-model的作用和常见使用方法介绍以及在自定义组件上支持

文章目录 一、v-model是什么二、什么是语法糖三、v-model常见的用法1、对于输入框&#xff08;input&#xff09;&#xff1a;2、对于复选框&#xff08;checkbox&#xff09;&#xff1a;3、对于选择框&#xff08;select&#xff09;&#xff1a;4、对于组件&#xff08;comp…...

大模型推理引擎面试复习大纲

Transformer原理 基本组成、注意力机制含义 transformer有哪些模块&#xff0c;各个模块有什么作用&#xff1f; transformer的模块可以分为以下几类&#xff1a; Encoder模块&#xff1a;transformer的编码器&#xff0c;它由多个相同的encoder层堆叠而成&#xff0c;每个enc…...

网络安全 | 苹果承认 GPU 安全漏洞存在,iPhone 12、M2 MacBook Air 等受影响

1 月 17 日消息&#xff0c;苹果公司确认了近期出现的有关 Apple GPU 存在安全漏洞的报告&#xff0c;并承认 iPhone 12 和 M2 MacBook Air 受影响。 该漏洞可能使攻击者窃取由芯片处理的数据&#xff0c;包括与 ChatGPT 的对话内容等隐私信息。 安全研究人员发现&#xff0c;…...

C++ 数论相关题目(约数)

1、试除法求约数 主要还是可以成对的求约数进行优化&#xff0c;不然会超时。 时间复杂度根号n #include <iostream> #include <vector> #include <algorithm>using namespace std;int n;vector<int> solve(int a) {vector<int> res;for(int i…...

freeswitch on centos dockerfile模式

概述 freeswitch是一款简单好用的VOIP开源软交换平台。 centos7 docker上编译安装fs的流程记录&#xff0c;本文使用dockerfile模式。 环境 docker engine&#xff1a;Version 24.0.6 centos docker&#xff1a;7 freeswitch&#xff1a;v1.6.20 dockerfile 创建空目录…...

Hologres + Flink 流式湖仓建设

Hologres + Flink 流式湖仓建设 1 Flink + Hologres 特性1.2 实时维表 Lookup1.3 高性能实时写入与更新1.4 多流合并1.5 Hologres 作为 Flink 的数据源1.6 元数据自动发现与更新2 传统实时数仓分层方案2.1传统实时数仓分层方案 1:流式 ETL2.2 传统实时数仓分层方案 2:定时调度…...

Linux粘滞位的理解,什么是粘滞位?

文章目录 前言如何理解&#xff1f;粘滞位的操作最后总结一下 前言 粘滞位&#xff08;Stickybit&#xff09;&#xff0c;或粘着位&#xff0c;是Unix文件系统权限的一个旗标。最常见的用法在目录上设置粘滞位&#xff0c;如此以来&#xff0c;只有目录内文件的所有者或者root…...

Stable Diffusion的结构要被淘汰了吗?详细解读谷歌最新大杀器VideoPoet

Diffusion Models视频生成-博客汇总 前言:视频生成领域长期被Stable Diffusion统治,大部分的方式都是在预训练的图片Stable Diffusion的基础上加入时间层,学习动态信息。虽然有CoDi《【NeurIPS 2023】多模态联合视频生成大模型CoDi》等模型尝试过突破这一结构的局限,但是都…...

深度学习与大数据推动下的自然语言处理革命

引言&#xff1a; 在当今数字化时代&#xff0c;深度学习和大数据技术的迅猛发展为自然语言处理&#xff08;Natural Language Processing, NLP&#xff09;领域注入了新的活力。这些技术的进步不仅推动了计算机对人类语言理解与生成的能力&#xff0c;也在搜索引擎、语音助手、…...

产品经理必备之最强管理项目过程工具----禅道

目录 一.禅道的下载安装 二.禅道的使用 2.1 创建用户 2.2 产品经理的角色 2.3 项目经理的角色 研发的角色 2.4 测试主管的角色 研发角色 三.禅道使用的泳道图 一.禅道的下载安装 官网&#xff1a;项目管理软件 开源项目管理软件 免费项目管理软件 IPD管理软件 - 禅…...

美易官方:贝莱德预计美联储将在6月份开始降息,欧洲央行紧随其后

正文&#xff1a; 根据贝莱德的最新预测&#xff0c;美联储将在6月份开始降息&#xff0c;这一消息早于欧洲央行的预期。贝莱德高级投资策略师Laura Cooper表示&#xff1a;“我们更倾向于6月份降息、然后重新校准政策。”预计美联储在年底前将会降息75至100个基点。 与此同时…...

视觉检测系统:工厂生产零部件的智能检测

在工厂的生产加工过程中&#xff0c;工业视觉检测系统被广泛应用&#xff0c;并且起着重要的作用。它能够对不同的零部件进行多功能的视觉检测&#xff0c;包括尺寸和外观的缺陷。随着制造业市场竞争越来越激烈&#xff0c;对产品质检效率的要求不断提高&#xff0c;传统的人工…...

Spring事务的四大特性+事务的传播机制+隔离机制

Spring事务的四大特性 ① 原子性 atomicity 原子性是指事务是一个不可分割的工作单位&#xff0c;事务中的操作要么都发生&#xff0c;要么都不发生。 事务是一个原子操作, 由一系列动作组成。 组成一个事务的多个数据库操作是一个不可分割的原子单元&#xff0c;只有所有的…...

基于arcgis js api 4.x开发点聚合效果

一、代码 <html> <head><meta charset"utf-8" /><meta name"viewport"content"initial-scale1,maximum-scale1,user-scalableno" /><title>Build a custom layer view using deck.gl | Sample | ArcGIS API fo…...

什么是DDOS高防ip?DDOS高防ip是怎么防护攻击的

随着互联网的快速发展&#xff0c;网络安全问题日益突出&#xff0c;DDoS攻击和CC攻击等网络威胁对企业和网站的正常运营造成了巨大的威胁。为了解决这些问题&#xff0c;高防IP作为一种网络安全服务应运而生。高防IP通过实时监测和分析流量&#xff0c;识别和拦截恶意流量&…...

提示词工程: 大语言模型的Embedding(嵌入和Fine-tuning(微调)

本文是针对这篇文章&#xff08;https://www.promptengineering.org/master-prompt-engineering-llm-embedding-and-fine-tuning/&#xff09;的中文翻译&#xff0c;用以详细介绍Embedding&#xff08;语义嵌入&#xff09;和Fine Tuning&#xff08;微调&#xff09;的概念和…...

rust获取本地外网ip地址的方法

大家好&#xff0c;我是get_local_info作者带剑书生&#xff0c;这里用一篇文章讲解get_local_info的使用。 get_local_info是什么&#xff1f; get_local_info是一个获取linux系统信息的rust三方库&#xff0c;并提供一些常用功能&#xff0c;目前版本0.2.4。详细介绍地址&a…...