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N皇后问题(含位运算版本)
本文介绍了N皇后问题的两种解法:1) 经典回溯法,用数组记录路径,时间复杂度O(N!);2) 位运算法,用整数的二进制位表示棋盘状态,通过位操作快速筛选可选位置,效率更高,时间复杂度同样为O(N!)。
Java量化系列(十一):抓取同花顺核心行情!10分钟1次精准缓存,掌握市场情绪密码
炒股久了就会发现:指数定方向,情绪定强度。上证指数涨了不代表能赚钱,要是涨停股寥寥无几、下跌股扎堆,大概率是“指数虚涨”;反之,哪怕指数微涨,但涨停股多、赚钱效应足,行情就有参与价值。而能最直观反映市
永久免费!蓝卓重磅发布工厂操作系统 supOS-Free 向所有中小企业与开发者开放全栈工业数字化能力
在工业软件领域,大型企业已逐步完成信息化建设,但在广大的中小微企业和集成商群体中,“不敢转、不会转、转不起”依然是核心痛点。面对昂贵的软件授权费和复杂的开发门槛,企业需要一款轻量、低成本且功能完备的数
如何利用Excel宏和离线数据库自动化IP归属地查询?
随着IP查询需求的日益增加,利用Excel宏结合本地离线数据库自动化IP归属地查询,已成为提高工作效率的重要手段。本文将详细介绍如何通过Excel宏和本地数据库,实现IP归属地查询的自动化操作。
4D 点云切帧 vs 传统 3D 连续帧处理的区别
4D 点云切帧 vs 传统 3D 连续帧处理的区别 很多人第一次看到 4D 点云方案时会问: 看起来像,底层完全不一样。 一、核心区别一句话版 这句话记住,后面所有差异都会变得很好理解。 二、数据组织
Java量化系列(十):10s一次实时抓取!打造专属大盘指数监控神器,精准把握市场脉搏
炒股的朋友都懂一个道理:看盘先看势,顺势而为才能少踩坑。这里的“势”,核心就是大盘指数的动态——上证指数定方向,深证成指看成长,创业板指察情绪,沪深300判权重。但市面上的行情软件要么广告多,要么数据
React2Shell漏洞揭示:为何服务器端JavaScript是个错误
本文深入分析了被称为“React2Shell”的严重安全漏洞(CVE-2025-55182),其影响力被比作四年前的Log4j。文章探讨了该远程代码执行漏洞的成因,源于React Flight协议的反
腊月二十三:为什么要粘住灶王爷的嘴?真相藏在《中庸》里
腊月二十三,小年到。 这天家家户户都要祭灶,而祭灶的主角,除了灶王爷,就是那盘黏糊糊、甜滋滋的糖瓜了。
4D点云加载处理方案
一次请求,多帧切换:4D 点云的前端实现方案详解 在 4D 点云(时间序列点云)的 Web 可视化中,经常会遇到一个现象: 这并不是缓存魔法,也不是后端按帧偷偷下发数据,而是一种典型的 4D 点云处理
什么是表达式(expression)以及表达式的类型是什么?
表达式:表达式是运算符、常量和变量的组合。一个表达式可以由一个或多个操作数和零个或多个运算符组成以产生一个值。 例子: 表达式类型: 表达式可以是以下类型: 常量表达式:常量表达式仅包含常量值。恒定值
Java量化系列(九):实现股票列表自动同步,精准监控新增、更名与退市动态
在前八篇内容中,我们已经搭建了股票数据爬取、自选股管理、统计分析、邮件推送等核心功能,形成了“数据获取-分析-触达”的完整闭环。但量化系统的基础是“数据准确性”——股票市场每天都可能有新股上市、老股更
国产CI/CD工具迎来安全合规与智能化的双重革命
国产CI/CD工具迎来安全合规与智能化的双重革命 随着数字化转型浪潮席卷各行各业,软件开发与交付的节奏正在以前所未有的速度加快。在这一背景下,持续集成与持续交付(CI/CD)工具已成为现代软件研发体系
光速AI:玻璃纤维如何替代硅基大脑
研究人员开发了一种光学计算系统,利用超快激光脉冲执行AI任务,其速度远超传统电子设备。该系统基于极限学习机架构,通过玻璃纤维中的非线性光相互作用处理信息,在手写数字识别任务中达到超过91%的准确率。
SpringBoot中结合MySQL、Redis,实现异步落库的评论点赞/拉踩功能
概要 该方案是一个典型的用空间(Redis缓存)和异步化换取时间(响应速度)和系统稳定性(数据库抗压) 的架构设计。它非常适合点赞这类写多读多、对实时一致性要求稍低的业务场景。
使用bufio Writer时,手动调用Flush()的必要性
内容没有写到buf: 添加Flush: 输出: 查看这块的源码: 可以看到,只有在buffer写满(默认4KB)后,才会主动调Flush()把buffer内容写入底层io。或者写入的数
Java量化系列(八):实现自选股最近10天行情涨跌邮件推送
在前七篇内容中,我们已经搭建了股票数据爬取、自选股管理、统计分析等核心功能,从“获取数据”“分析数据”升级到“可视化数据”。但对忙碌的投资者来说,每天主动打开系统查看行情仍有门槛——有没有办法让关键信
Koin 依赖注入深度解析:Single、Factory 与 Scoped 到底怎么选?
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基于 NoETL 语义编织的指标分级管控与口径统一方案实践
标准化的指标资产不仅是治理成果,更是企业构建 AI-Ready 数据底座、迈向智能问数与数据智能体的核心知识载体。
大模型微调实战手册 (SWIFT + Qwen2)
本手册详细记录了在 Windows 环境下,使用 RTX 4060 (8GB 显存) 成功微调 Qwen2-1.5B 模型的全过程、命令详解及常见问题处理。 1. 快速开始流程 第一步:准备数据集 m
扣子Coze实战:一键打造自己的口播数字人视频(保姆级教程)
大家好,我是汤师爷,专注AI智能体分享~ 相信有不少朋友在问,有没有办法不出境,也能拍出专业的口播视频? 毕竟很多时候,我们想分享内容,却因为不敢出镜,迟迟不敢开始。 录制视频时总是觉得自己表情不自然
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