【C++】红黑树的实现 本文深入讲解了红黑树的概念、实现及验证。红黑树是一种自平衡二叉搜索树，通过颜色约束规则确保最长路径不超过最短路径的2倍。文章详细介绍了红黑树的插入操作，包括变色、单旋和双旋等调整方法，并提供了完整的C++实现代码。通过对比AVL树，展示了红黑树在平衡性和效率上的优势。最后还介绍了红黑树的验证方法，确保其符合所有规则。红黑树的删除操作相对复杂，本文未作实现，但提供了相关参考书籍。

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私服 nexus 之间迁移 npm 仓库 本文介绍如何将一个 Nexus 特定仓库中的 npm 包内容迁移到另一个 Nexus 特定仓库。此过程适用于需要重构仓库结构或合并仓库的场景。

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每天掌握一个Linux命令 - ab（Apache Benchmark） 你是否遇到过网站突然涌入大量用户时卡顿崩溃的情况？想知道自家服务器能扛住多少并发请求吗？**`ab`（Apache Benchmark）就是专为解决这类问题而生的“性能体检仪”**。它能模拟成百上千用户同时访问网站或API，像“压力测试仪”一样帮你快速检测服务器在高负载下的响应速度、吞吐量和稳定性。无论是新开发的应用上线前做“抗压测试”，还是老系统优化前摸清楚性能瓶颈，用`ab`简单几行命令就能轻松完成基础性能评估，让你对服务器的“抗压能力”心里有数，避免关键时刻“掉链子”。

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ARM架构 ARM架构

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DiT、 U-Net 与自回归模型的优势 DiT 将 Transformer 的全局自注意力与扩散模型紧密结合，突破了 U-Net 局部卷积的固有限制，使得模型在捕捉远程依赖、条件信息融合、可扩展性和预训练转移上具备显著优势，也为更高分辨率下的高质量图像生成提供了更优的架构选择。

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[网页五子棋][用户模块]数据库设计和配置(MyBatis)、约定前后端交互接口、服务器开发 文章摘要： 本文介绍了五子棋游戏后台数据库设计与MyBatis框架集成实现。主要内容包括：1) 创建java_gobang数据库和user表，存储用户账号、密码及游戏数据；2) 配置Spring与MyBatis连接数据库，定义User实体类和Mapper接口；3) 实现用户注册/登录的SQL映射文件；4) 约定前后端RESTful接口规范，包括登录、注册和获取用户信息三个核心接口；5) 开发服务器端UserAPI类，实现基于Session的用户认证逻辑。文中提供了完整的SQL建表语句、YML配置示例和Jav

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百度ocr的简单封装 本文介绍了百度OCR API的两种Python封装实现。第一部分封装了百度通用OCR功能，提供了多种识别类型选项（标准/高精度版、含位置信息版、办公文档、网络图片、手写文字等），支持图片/URL/PDF文件输入，包含access_token生成、参数检查等辅助功能。第二部分简要提及了百度卡片识别OCR的实现，同样基于Python封装，但代码未完整展示。两种封装都采用面向对象设计，通过枚举类型管理不同OCR接口，适用于需要文字识别的自动化场景。

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手搓四人麻将程序 本文介绍了一个使用Python实现的麻将游戏程序，该程序通过面向对象的编程方式构建了麻将游戏的基本框架。文章首先定义了麻将牌的类型和值，通过Tile类来

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怎样把B站的视频保存到本地 你可能尝试过各种复杂的下载方法，比如查看源代码、安装各种插件，甚至用录屏软件录制——费时费力，效果还不好。在B站（哔哩哔哩）上，有数不清的优质内容，无论是搞笑视频、学习资料，还是动漫影视，总有一些视频让你想反复观看。如果你正在寻找一款稳定、操作简单的视频下载工具，那么【Best Video下载器】绝对值得一试。打开【Best Video下载器】，粘贴链接，自动解析视频信息。支持B站高清视频下载：1080P、4K画质任你选，下载不压缩。支持批量下载与分P视频下载：多P视频一次下完，不漏一集。

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Python requests Python requests 是一个常用的 HTTP 请求库，可以方便地向网站发送 HTTP 请求，并获取响应结果。

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FastMoss 国际电商Tiktok数据分析 JS 逆向 | MD5加密 本文分析了fastmoss.com电商销售榜单页面的签名加密机制。通过逆向分析发现，请求头中的fm-sign参数是通过MD5加密生成，主要流程包括：1）参数排序拼接salt值后MD5加密；2）对加密字符串进行字符异或处理。文章提供了JavaScript和Python两种语言的实现代码示例，均能正确生成目标签名。该签名算法结合时间戳、随机数和固定salt值，确保了请求验证的安全性。

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本地依赖库的版本和库依赖的版本不一致如何解决？ 文章摘要： 本文分享了使用Yarn v4时解决依赖版本冲突问题的完整排查过程。作者遇到库XXXXXXXX版本匹配异常（0.0.1-local.8被当作^0.0.1-beta.29的合法候选项），通过逐步排查缓存、yarn.lock文件和npm registry，发现是远程registry中存在错误版本。最终给出三种解决方案：1）通过resolutions强制指定精确版本；2）切换官方npm源；3）检查可用版本并考虑发布新版本。该案例展示了Yarn依赖解析机制和semver版本的匹配逻辑，为类似问题提供了系统

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Oracle 的V$LOCK 视图详解 V$LOCK 是 Oracle 数据库中最重要的动态性能视图之一，用于显示当前数据库中锁的持有和等待情况。

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你的网站真的安全吗？如何防止网站被攻击？ Windows 用户每天面临超过 6 亿次网络犯罪和国家级别的攻击，涵盖了从勒索软件到网络钓鱼再到身份攻击等各种形式。

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【深度学习】9. CNN性能提升-轻量化模型专辑：SqueezeNet / MobileNet / ShuffleNet / EfficientNet SqueezeNet / MobileNet / ShuffleNet / EfficientNet

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Matlab实现LSTM-SVM时间序列预测，作者：机器学习之心 Matlab实现LSTM-SVM时间序列预测，作者：机器学习之心

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