【Python】进阶 - 数据结构与算法 本文系统介绍了数据结构与算法的核心概念，分为三大部分： 1️⃣ 算法分析：详细讲解时间/空间复杂度，涵盖O(1)到O(2ⁿ)不同阶的示例（如二分查找O(logn)、冒泡排序O(n²)等），对比最坏/平均情况。 2️⃣ 线性结构：解析数组、链表（单/双向）、栈和队列的实现，用Python代码演示操作（如链表节点删除、栈的LIFO特性）。 3️⃣ 非线性结构：重点讲解树（二叉树/二叉搜索树/完全二叉树）、堆（最大/最小堆）和图（邻接表表示），包含前中后序遍历、堆的heappush/heappop操作等实战代码。

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数据结构 之 【堆】（堆的概念及结构、大根堆的实现、向上调整法、向下调整法）(C语言实现) 那么我们就先假设左孩子节点的值较大，再将左孩子节点的值与右孩子节点值进行比较，更新孩子节点，然后与父亲节点的值进行比较，从而简化比较交换操作。堆只要求了父亲节点与子节点值之间的关系，并没要求兄弟节点、堂兄弟节点值之间的关系。如果该节点数据比其孩子节点中的较大值小就进行交换，否则就不动，最终实现大堆。(1)父亲节点有孩子节点时，就需要与孩子节点的值进行一次比较，所以。依次找到尾节点的祖先节点，然后比较数据大小，大就交换，小就停止交换。然后与孩子节点中的较大值进行比较，大就交换，小就停止交换。

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【Linux】常用基本指令 30多个常用指令以及一些拓展，对指令、文件、操作系统的初步理解，一些热键快捷指令的使用

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VR 火化设备仿真系统具备哪些优势？​ 但有了这个仿真系统后，学员们只要戴上 VR 设备，无论身处何地，是在安静的办公室，还是在舒适的家中，都能 “瞬移” 到虚拟的火化操作现场，开启学习之旅。VR 火化设备仿真系统推出了远程观看火化过程的功能，让家属可以通过手机、电脑等终端设备，连接到 VR 系统，戴上 VR 眼镜，就能以第一视角 “走进” 火化现场，全程观看亲人的火化过程。但 VR 火化设备仿真系统所依托的火化技术，采用了先进的燃烧优化算法，对燃烧过程进行精准控制，能让遗体充分燃烧，将废气废渣的排放降到最低。

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RabbitMQ简单消息发送 本文介绍了使用RabbitMQ发送简单消息的实现方法。首先需要添加Spring Boot AMQP依赖，然后通过代码示例展示了如何建立连接、创建通道、声明队列以及发送消息。示例中包含了RabbitMQ的基本配置参数（地址、用户名、密码等），并详细说明了queueDeclare和basicPublish方法的参数含义。最后还展示了如何正确关闭通道和连接。该代码实现了一个完整的RabbitMQ消息发送流程，适合初学者快速上手使用RabbitMQ进行消息队列操作。

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数学视频动画引擎Python库 -- Manim Voiceover 语音服务 Speech Services Manim Voiceover 是一个为 Manim 打造的专注于语音旁白的插件。

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Qt Ribbon效果界面 实现效果：头文件：Q_OBJECTpublic:private:实现文件：}");// 中心// 左侧// 右侧// Rangecase 0:int y = 0;break;case 1:int y = 0;

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SEW：无监督预训练在语音识别中的性能-效率权衡 本文研究了自动语音识别（ASR）中预训练模型的性能-效率权衡问题。我们聚焦于 wav2vec 2.0，并形式化了多种影响模型性能和效率的架构设计。基于所有观察结果，我们提出了 SEW（Squeezed and Efficient Wav2vec）这一预训练模型架构，在多种训练设置中在性能和效率两个维度上都取得了显著改进。例如，在 LibriSpeech 的 100h-960h 半监督设置下，SEW 相比 wav2vec 2.0 实现了 1.9 倍的推理速度提升，同时词错误率相对降低了 13.5%。

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ESP32-S3开发板播放wav音频 在文件大小方面，WAV文件的大小计算公式为：文件大小 = 采样率 × 采样位数 × 声道数 × 时间 + header（其中header通常为44或46字节）。其结构以区块为单位，每个区块长度固定为4字节，并被子区块所包裹。，同时也可以存储一些经过压缩的数据。常见的WAV文件，与CD格式相似，具备44.1K的采样率、16位采样位数，并支持单声道或立体声模式。WAV格式是采用RIFF文件规范进行存储的，其中“.wav”是文件的扩展名。用二进制文件查看工具打开文件，从第45个字节选取，一直到最后一个字节。

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python --飞浆离线ocr使用/paddleocr 链接: https://pan.baidu.com/s/1RwxzllNdwhiICHKGpIu2wQ 提取码: cvfr。

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贪心算法（Greedy Algorithm） 贪心算法是一种分阶段决策策略，通过局部最优选择逐步构建全局解。其核心特征是无后效性和贪心选择性质，适用于满足最优子结构的问题。典型应用包括区间调度（按结束时间排序）、哈夫曼编码（最小堆）和最小生成树（Prim/Kruskal算法）。贪心算法实现通常涉及排序预处理或优先队列，时间复杂度多为O(nlogn)。正确性可通过归纳法或反证法证明，但不适用于后效性问题（如0-1背包）。实战中需注意其局限性，经典例题如合并代价最小化和纪念品分组问题。

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利用TCP协议，创建一个多人聊天室 要使右边的服务器知道客户端进行的是登录操作还是注册操作，从而让服务器进行不同的操作，我们可以从客户端发送一条信息，告诉服务器，是登录操作还是注册操作。根据客户端发来的用户名和密码，与文件中的数据进行判断是否一致，判断完之后再回写给客户端因为回写的代码是通用的，内容不一样，所以可以把它抽成一个方法。然后服务器的talk2All除了打印客户端发来的数据，还要进行群发的操作，遍历集合，给每一个socket对象发送数据。利用TCP协议，做一个带有登录，注册的无界面，控制版的多人聊天室。

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【PaddleOCR】OCR文本检测与文本识别数据集整理，持续更新...... 🧑 博主简介：曾任某智慧城市类企业算法总监，目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职，深耕人工智能领域，精通python数据挖掘、可视化、机器学习等，发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。💬 博主粉丝群介绍：① 群内初中生、高中生、本科生、研究生、博士生遍布，可互相学习，交流困惑。② 热榜top10的常客也在群里，也有数不清的万粉大佬，可以交流写作技巧，上榜经验，涨粉秘籍。③ 群内也有职场精英，大厂大佬，可交流技术、面试、找工作的经验。

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3dmax烘焙插件3dmax法线贴图烘焙教程glb和gltf元宇宙灯光效果图烘焙烘焙光影贴图支持VR渲染器 3dmax烘焙插件3dmax法线贴图烘焙教程glb和gltf元宇宙灯光效果图烘焙烘焙光影贴图支持VR渲染器。

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【小技巧】Python+PyCharm IDE 配置解释器出错，环境配置不完整或不兼容。(小智AI、MCP、聚合数据、实时新闻查询、NBA赛事查询) 问题原因解决方式match-case报错Python 版本太低（❤️.10）用 Python 3.11 运行IDE识别不到有效环境用 Python 3.11 创建虚拟环境mcp无法导入pip 安装环境错乱或模块路径错用正确 Python 和虚拟环境装依赖。

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opencv的颜色通道问题 & rgb & bgr opencv是按bgr格式读取，plt是按rgb格式读取。

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[特殊字符] 从图片自动生成 Excel：Python 批量 OCR 表格识别实战 本文介绍了一个使用Python批量处理图片表格的自动化方案。通过调用百度OCR表格识别接口，程序能够自动识别指定目录下的所有图片表格，并生成同名Excel文件。文章详细讲解了三个关键步骤：1)使用os.walk遍历获取图片路径；2)调用百度异步API进行表格识别并下载结果；3)添加进度提示优化用户体验。方案适用于文档扫描、图片归档等场景，并提供了质量控制、错误处理等实用建议。文末还探讨了可能的扩展方向，如增加GUI界面、数据库集成等功能，并提供了完整代码示例的下载链接。

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VR测量指标，转载于知乎 在透镜组的仿真中会经常看到CRA这一参数。CRA是指在镜头传感器一侧，可以聚焦到像素上的光线的最大角度，该角度处的像素响应度为零度角像素响应度的80%。传感器的像素点上设有微透镜，因此传感器也有CRA。一般的，镜头和传感器的CRA不超过±2°-3°，这是因为两者的CRA相差较大会出现照度下降（镜头CRA<传感器CRA）或偏色（镜头CRA>传感器CRA）的情况。如果无法使镜头和传感器的CRA的差在3°以内，那么镜头CRA<传感器CRA的情况优于镜头CRA>传感器CRA。附：zemax查看CRA的方法。

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胡小牧
岁月推动着年华，伴随着流水的脚步走过春夏秋冬。回想一路走来磕磕绊绊，感谢前辈们的无私奉献，本文重在共享,欢迎大家转载,评论,收藏,点赞,谢谢,如果您对文章存在疑问，或者和您的文章类似，请私信，----------------期待是心痛的根源，心不动，则不痛。
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清华大学自动化系教师。
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_iorilan
10年以上软件工程经验，先后从事在线教育/IT金融/即时通信/政府/物流平台/零售/门禁/监控等领域。专注夯实基础/项目成本与架构平衡/框架调研/团队高效协同工作
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涛歌依旧
毕业后就职于华为和腾讯
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