加深专题
k8s学习--利用helm部署应用mysql，加深helm的理解
文章目录 前言应用环境一、一键部署helm二、部署storageclass（1）配置NFS（主机IP：192.168.10.17）（2）创建配置storageclass 三、安装mysql 应用：查看chart资源删除Release 前言 感兴趣的可以先看 链接: k8s学习–helm的详细解释及安装和常用命令 应用 环境 虚拟机 Ip主机名cpu内存硬盘192
【设计模式深度剖析】【8】【行为型】【备忘录模式】| 以后悔药为例加深理解
👈️上一篇:观察者模式 设计模式-专栏👈️ 文章目录 备忘录模式定义英文原话直译如何理解呢？ 3个角色1. Memento（备忘录）2. Originator（原发器）3. Caretaker（负责人）类图代码示例 备忘录模式的应用备忘录模式的优点备忘录模式的缺点备忘录模式的使用场景 备忘录模式 备忘录模式（Memento Pattern）又称为
【设计模式深度剖析】【7】【结构型】【享元模式】| 以高脚杯重复使用、GUI中的按钮为例说明，并对比Java类库设计加深理解
👈️上一篇:外观模式 | 下一篇:结构型设计模式对比👉️ 设计模式-专栏👈️ 目录 享元模式定义英文原话直译如何理解？字面理解例子：高脚杯的重复使用例子：GUI中的按钮传统方式使用享元模式 4个角色1. Flyweight (抽象享元类)2. ConcreteFlyweight (具体享元类)3. UnsharedFlyweight (非共享享元类)
【设计模式深度剖析】【6】【结构型】【外观模式】| 以电脑开关按钮为例，并结合微服务架构的API网关加深理解
👈️上一篇:桥接模式 设计模式-专栏👈️ 目 录 外观模式（Facade Pattern）定义英文原文直译如何理解呢？字面理解代码实现中的理解生活案例：操作多功能料理机典型案例分析：API网关与外观模式 外观模式角色UML类图外观（Facade）子系统（Subsystem）客户（Client）代码示例子系统角色：SubsystemOne子系统角色：Subsyst
【设计模式深度剖析】【4】【结构型】【组合模式】| 以文件系统为例加深理解
👈️上一篇:适配器模式 设计模式深度剖析-专栏👈️ 目 录 组合模式定义英文原话直译如何理解？ 3个角色UML类图代码示例 组合模式的优点组合模式的使用场景示例解析：文件系统 组合模式 组合模式（Composite Pattern）也叫合成模式，用来描述部分与整体的关系。 高层模块调用简单。一棵树形结构中的所有节点都是 Component，局部和整
【设计模式深度剖析】【1】【结构型】【代理模式】| 玩游戏打怪、升级为例加深理解
👈️上一篇:创建型设计模式对比 | 下一篇:装饰器模式👉️ 目 录 代理模式定义英文原话直译如何理解？ 3个角色UML类图1. 抽象主题（Subject）角色2. 代理类：代理主题（Proxy Subject）角色3. 被代理类：真实主题（Real Subject）角色代码示例1. 真实主题，被代理类2. 抽象主题3. 代理类4. 测试类 代理模式的种类代理模式的优
Python实战开发及案例分析（23）—— 迭代加深
迭代加深搜索（Iterative Deepening Search，IDS）是一种结合了深度优先搜索（DFS）的内存效率和广度优先搜索（BFS）的完备性和最优性的搜索算法。它通过逐步增加深度限制来重复执行深度限制的深度优先搜索（Depth-Limited Search，DLS），结合了DFS的空间效率和BFS的完全性。IDS在找到目标节点时能够确保找到最短路径，尤其适用于有大量节点
前端手写练习题及概念加深
通过举例和实际例子来加深前端的概念形式 1. 手写reduce 用法： // 手写 reduceconst a = [1, 3, 6, 8]const sum = a.reduce((accu, curr) => accu + curr, 0)console.log('sum', sum ) 在注释中解释 reduce 的手写方法 // 1. 明确参数累加函数，接受两个参数，回调函
【线性布局和相对布局的加深理解】：练习和见解（图书显示）
关于线性布局注意内容： 布局中一般RelativeLayout都是在LinearLayout里面， 关于权重weight的加深理解是，weight只有在LinerLayout才能被使用，这是很重要的一点， RelativeLayout中使用权重weight必须满足条件有： 1.RelativeLayout是在LinearLayout下面进行布局设计 2.LinearLayout必须指定布局方向也就
WebSocket 详解加入门实操理解加深
WebSocket 介绍 WebSocket 是基于 TCP 的一种新的网络协议。它实现了浏览器与服务器全双工通信——浏览器和服务器只需要完成一次握手，两者之间就可以创建持久性的连接， 并进行双向数据传输。 HTTP协议和WebSocket协议对比： HTTP是短连接WebSocket是长连接HTTP通信是单向的，基于请求响应模式WebSocket支持双向通信HTTP和WebSocket底
面向对象编程和面向接口编程——加深复习
面向对象思想”和“ 面向过程思想”相对，而“针对接口（抽象）编程”和“针对实现编程相对”。 首先纠正楼主一个认识误区，任何编程思想都是在试图建立现实世界和计算机世界的“映射”。无论是面向过程还是面向对象或者是其它的什么思想，根本目的都是在计算机中建立现实世界的模型，通过模型的“沙盘推演”，达到解决现实问题的目的。宏观上说，无论是面向对象还是面向过程，都是一种世界观，是一种对世界的认知和划分。
【介绍下迭代加深搜索】
🎥博主：程序员不想YY啊 💫CSDN优质创作者，CSDN实力新星，CSDN博客专家 🤗点赞🎈收藏⭐再看💫养成习惯 ✨希望本文对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正，让我们共同学习、交流进步！ 👻迭代加深搜索 👻迭代加深搜索（Iterative Deepening Search，IDS）是一种混合了深度优先搜索和广度优先搜索的算法策略，它结合了两者的优点：拥
人工智能路径规划算法：迭代加深搜索
迭代加深搜索（Iterative Deepening Search, IDS）是一种结合了广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）的搜索策略，它通过重复执行深度限制的深度优先搜索来实现。每次迭代，深度限制增加，直到达到目标节点或搜索空间耗尽。下面是 V 哥的一些理解，分享给大家。 工作原理 初始化：设置深度限制为0或1，从根节点开始搜索。深度限制的DFS：执行深度优先搜索，但只搜索到当前
探索深度与广度的平衡：迭代加深深度优先搜索技术解析
探索深度与广度的平衡：迭代加深深度优先搜索技术解析 迭代加深深度优先搜索（IDDFS）的基本原理伪代码C语言实现讨论结论 迭代加深（Iterative Deepening Depth-First Search, IDDFS）是一种用于解决搜索问题的方法，它是深度优先搜索（Depth-First Search, DFS）和广度优先搜索（Breadth-First Search, BF
迭代加深搜索（图的路径查找）
目录 概念 优点 缺点 如何剪枝（八数码） 剪枝策略： 深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS） 深度优先搜索（DFS） 广度优先搜索（BFS） 比较 应用场景 经典案例（图的路径查找） 代码分析 概念 迭代加深搜索（Iterative Deepening DFS，IDDFS）是一种结合了深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）思想的搜索方法。它
AI大模型之路 第三篇：从零实现词嵌入模型，加深理解！
你好，我是郭震 今天我们研究「AI大模型第三篇」：词维度预测，很多读者听过词嵌入，这篇文章解答下面问题： 词嵌入是什么意思？怎么做到的？原理是什么？从零实现一个专属你数据集的词嵌入 我们完整从零走一遍，根基的东西要理解透，这样才能发明出更好的东西。 1 skip-gram模型 Skip-gram模型是一种广泛使用的词嵌入（Word Embedding）方法，由Mikolov等人在2013年提出
再次加深理解Java中的并发编程
目录 一、线程、进程、程序 二、线程状态 三、线程的七大参数 四、lock与synchronized锁机制 一）、lock与synchronized锁区别 二）、synchronized锁原理 三）、Lock锁原理 五、synchronized锁升级原理 一）、锁升级基础知识 二）、锁升级过程有什么用？ 三）、synchronized锁升级具体过程 六、Volatile
LPCTSTR类型理解结合CString加深理解
LPCTSTR类型理解结合CString加深理解 本部分内容主要来之百度 LPCTSTR用来表示字符串。是否使用UNICODE, 如果你的程序定义了UNICODE或者其他相关的宏，那么这个字符或者字符串将被作为UNICODE字符串，否则就是标准的ANSI字符串。 类型理解 LPCTSTR类型： L表示long指针 这是为了兼容Windows 3.1等16位操作系统遗留下
每周一算法：迭代加深A*
题目链接 AcWing 180. 排书 题目描述 给定 n n n 本书，编号为 1 ∼ n 1\sim n 1∼n。 在初始状态下，书是任意排列的。 在每一次操作中，可以抽取其中连续的一段，再把这段插入到其他某个位置。 我们的目标状态是把书按照 1 ∼ n 1\sim n 1∼n 的顺序依次排列。 求最少需要多少次操作。 输入格式 第一行包含整数 T T T，表示共有 T T
每周一算法：迭代加深搜索
题目链接 加成序列 题目描述 满足如下条件的序列 X X X（序列中元素被标号为 1 、 2 、 3 … m 1、2、3…m 1、2、3…m）被称为加成序列： X [ 1 ] = 1 X[1]=1 X[1]=1 X [ m ] = n X[m]=n X[m]=n X [ 1 ] < X [ 2 ] < … < X [ m − 1 ] < X [ m ] X[1]<X[2]<…<X[m
不自量力地投递了美团的春招题目（抄一抄题目，加深加深记忆）
涉及知识点——题目问题——答案 1排序——比较次数与元素初始排列的顺序有关的是——（冒泡）？ 2二分查找——{7,9,11,13,15,17,19,21},采用二分查找节点，——查找21（15）需要比较3次成功——平均查找长度为3？ 3最小生成树的两种算法——克鲁斯卡尔（kruskal）和普里姆算法（prim） 4了解分冶算法、动态规划、贪心算法、回溯算法 5分支限界法、最小路径——一张
探索宇宙终极问题 国家天文台与阿里云加深合作
4月26日云栖大会·南京峰会上，中国科学院国家天文台与阿里云宣布进一步加深合作，成立天文大数据联合研究中心科学技术指导委员会，阿里云总裁胡晓明与国家天文台副台长赵刚为首批17位专家颁发了聘书。国家天文台与阿里云于去年10月达成战略合作，并于今年1月成立了天文大数据联合研究中心，将云计算、大数据、人工智能等互联网新技术应用到天文科研及科普教育工作，共同开展跨领域的前沿科学研究和应用。 此次成立的科
国家天文台与阿里云加深合作 17位跨界专家到位
2017 年 4 月 26 日云栖大会·南京峰会上，中国科学院国家天文台与阿里云宣布进一步加深合作，成立天文大数据联合研究中心科学技术指导委员会，阿里云总裁胡晓明与国家天文台副台长赵刚为首批 17 位专家颁发了聘书。 国家天文台与阿里云于去年 10 月达成战略合作，并于今年 1 月成立了天文大数据联合研究中心，将云计算、大数据、人工智能等互联网新技术应用到天文科研及科普教育工作，共同开展跨领域的
小狼毫输入法明月拼音简化字 精简优化加U拆字模式加皮肤加英语模式加深蓝转换工具加小狼毫助手
自用小狼毫明月拼音简化字，拆字加皮肤加英语模式加深蓝转化工具 增加小狼毫守护助手防止进程意外关闭，增加词条等工具 包含了大多数常用词汇，没有特殊需求基本够用了如须添加词库下面有方法 默认就一个Wii皮肤个人比较喜欢这个皮肤简约清新 在中字右键用户文件weasel.custom.yaml文件里设置皮肤 皮肤代码 customization:distribution_code_nam