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详细讲解 —— 多线程初阶（一）认识线程（Java EE初阶）
多线程是我们学习编程的一个很重要的问题。我们在参加笔试面试的时候也是常考常问的问题。本篇文章主要是先简单的认知线程。里面的内容也比较的简单易懂，各位读者放心食用。如有错误，欢迎指正，希望和大家一起进步。...
数据湖（十二）：Spark3.1.2与Iceberg0.12.1整合
文章目录Spark3.1.2与Iceberg0.12.1整合一、向pom文件导入依赖二、SparkSQL设置catalog配置三、使用Hive Catalog管理Iceberg表1、创建表2、插入数据3、查询数据4、删除表四、用Hadoop Catalog管理Iceberg表1、创建表
【Python面试②】——Python中的浅拷贝与和深拷贝
赋值，只是多生成了一个变量，实际上还是指向同一个对象。浅拷贝：创建一个新的对象，但它包含的是对原始对象中包含项的引用。深拷贝：创建一个新的对象，并且递归的复制它所包含的对象。.....................
Lambda表达式：一篇文章带你通透
JDk1.8以后接口中可以存在普通方法，不仅仅只有抽象方法，该方法是被 default 修饰的，并且该方法，他的实现子类都可以调用该方法。在接口中定义普通方法，一般是用来修改之前版本的存在的不足。开发人员几乎使用不上。dafault关键字在接口中表示普通方法，不能省略。 使用@FunctionalI
手撕——排序
排序插入排序希尔排序选择排序堆排序冒泡排序快速排序归并排序
详解sizeof、strlen、指针和数组等组合题
生活不易，博主吐血整理！！本部分属于指针、数组、sizeof和strlen组合在一起的高级玩法，助你轻松拿下！
Linux系统编程-基础IO
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被火车撞了都不能忘记的几道题（你会了吗？）
1.对应牛客网链接：2.题目描述： 3.解题思路下面以1->2->3->3->4为例：由于 cur 指向的节点的值（1）不等于 next 指向的节点的值（2），两个指针右移不相等继续后移相等，cur 指向 next 的下一节点（相当于删除链表中的重复元素 3），next 指针右移直到next为空4.
【HTML】筑基篇
带你走进HTML修仙的世界
通过使用简单的JavaScript的效果实现点击按钮区域变色，并记录变化次数
通过html，css，js代码实现点击按钮，标签区域变化，并且记录颜色变化的次数，通过js代码实现不断变化效果，用到了函数和点击事件以及其他的js知识
JavaScript- 数组，函数，作用域
- 数组是一种特殊的变量，它能够一次存放一个以上的值。- 在数组中可以存放任意类型的元素。通过 new 关键词创建数组语法：var 数组名 = new Array() ；实例展示 通过数组文本直接创建数组语法：var array-name = [item1, item2, ...];注意：
【JavaScript】DOM和事件简介和文档加载流程以及DOM查询(上)案例（附源码）
DOM简介以及两个DOM查询案例详解！
【小程序项目开发-- 京东商城】uni-app之自定义搜索组件（中）-- 搜索建议
使用uni-app官方搜索组件可快速搭建 输入框通过官方组件提供的搜索组件以及自定义结构如下效果：设置背景方法二（在官方组件内设置）在找到官方组件效果（一样）二、 input事件处理在input组件中，输入的值都在对该函数所传的参数中（不是e.value，官方将input事件绑定事件结构为value
C语言之三子棋的实现【超详细讲解】
本篇博客超详细讲解了C语言实现三子棋，看完你一定会有更加清晰的思路！！！ヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞ
使用Windbg静态分析dump文件（实战经验总结）
本文通过实例来详细讲述如何使用Windbg去静态分析dump文件。
有没有一段代码，让你为人类的智慧所折服
有没有一段代码，让你为人类的智慧所折服如何单独使用正则表达式验证所有email地址？坐稳了！答案是：(?:(?:\r\n)?[ \t])*(?:(?:(?:[^()<>@,;:\\".\[\] \000-\031]+(?:(?:(?:\r\n)?[ \t])+|\Z|(?=[\["()&
利用Matlab对双目摄像头进行标定
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PyTorch 卷积网络正则化 DropBlock
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1810.12890.pdfDropBlock 是一种类似于 dropout 的简单方法，它与 dropout 的主要区别在于，它从层的特征图中抹除连续区域，而不是抹除独立的随机单元类似地，DropBlock 通过随机地置零网络的响应，实现了通道
深度学习与神经网络之开宗明义: 详解人工智能
人工指的是人类生产制造而来，与之对应的是自然产生(进化)的。所以与人工智能相对应的就是`自然智能`。但两者并不是完全对立或者互斥的关系。所谓阴在阳之内，不在阳之对。大胆预测一下，未来的发展方向是将人工智能和自然智能进行融合。......
Tensorflow 2.x(keras)源码详解之第十五章：迁移学习与微调
1. 迁移学习与微调2. 了解 `trainable` 特性3. keras实现典型的迁移学习工作流4. 微调5. 使用自定义训练循环进行迁移学习和微调6. 一个端到端的实例：基于 Dogs vs. Cats 数据集微调图像分类模型