岛屿周长问题的三种解法：直接计数法、数学计算法与深度优先搜索 计算岛屿周长的三种解法：1. 直接计数法：遍历网格每个陆地格子，初始周长4，每存在一个相邻陆地则减1。时间复杂度O(mn)，空间O(1)。2. 数学计算法：周长=陆地数×4 - 相邻边数×2，仅需单次遍历统计。效率最高但需理解数学原理。3. DFS法：递归遍历时边界/水域贡献1边，标记已访问格子避免重复。适合大规模连通岛屿且有扩展性。实际应用中数学法最简洁高效，DFS扩展性更强，计数法则最直观易理解。三种方法核心都是处理陆地相邻关系，根据场景选择最优解。

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Jenkins 配置gitlab的 pipeline流水线任务 本文介绍了Jenkins与GitLab仓库的三种权限配置方式：账号密码、SSH公钥和Personal Access Token(PAT)，推荐使用SSH公钥方式。详细说明了Java项目的Jenkins配置流程，包括JDK和Maven工具安装。重点讲解了Pipeline脚本的编写方法，以xxl-job项目为例，展示了代码拉取、构建、部署的完整流程。文章还介绍了参数化构建方法，包括部署模式选择、环境选择和版本控制功能。通过ActiveChoices插件实现动态参数选择，最终实现了一个包含版本备份、多环境部署的完

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FFmpeg 压缩视频文件 注意：实际使用时请先确保已安装 FFmpeg，且支持相关编解码器（可通过。

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Could not initialize Logback logging from classpath:logback-spring.xml jdk21、springboot 3.2.12启动报错找不到logback.xml缺少jar包

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Python 100个常用函数全面解析 Python 100个常用函数全面解析

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flutter把 pubspec.yaml 中的name改成了新的值 Flutter 允许安全删除并重建 ios/ 文件夹： 1️⃣ 确认无自定义配置后删除原文件夹：rm -rf ios/； 2️⃣ 执行 flutter create . 自动重建 iOS 项目结构； 3️⃣ 安装 CocoaPods 依赖：cd ios && pod install； 4️⃣ 通过 flutter run 或 Xcode 验证新项目。 ⚠️ 注意事项：需重新配置签名、插件权限和 Info.plist 设置。该操作适合需要重置 iOS 模块或解决构建问题的场景。

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Linux Docker的环境配置与简单使用 ⏹Linux Docker的环境配置与简单使用

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为什么py文件打包后大小会增加很多？ 对于依赖复杂库（如深度学习、GUI 界面）的脚本，体积膨胀会更明显（可能从几 KB 增加到几十 MB 甚至几百 MB）。打包工具（如 PyInstaller）会将。脚本中使用的第三方库（如numpy、pytorch、opencv-python、PyQt5等）会被打包工具。（如图标、图片、配置文件、字体、模型文件等）会被打包工具自动复制到输出目录（或嵌入可执行文件）。Python 脚本（.py文件）打包成可执行文件（如.exe）后体积大幅增加，主要是因为打包工具需要。打包后的可执行文件本质是一个。

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[Java恶补day24] 整理模板·考点三【二分查找】 二分查找算法应用总结 二分查找的核心是红蓝染色法和区间边界处理。关键点在于： 区间选择灵活（闭/开/半开区间均可） 边界更新规则：开区间不需±1，闭区间需要 防止整数溢出：mid = low + (high-low)/2 典型应用场景： 查找边界（如34题） 统计数量（如2529题） 时间复杂度稳定为O(logn)，空间复杂度O(1)。需注意循环终止条件和最终返回值处理。

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核方法、核技巧、核函数、核矩阵 核技巧堪称机器学习的“神来之笔”，它巧妙地将高维空间中难以解决的计算问题，转化为原始空间中进行核函数的简单计算，从而极大地扩展了线性模型的应用范围，成为处理非线性问题的标准利器。理解核方法和核技巧是掌握现代机器学习中核心内容（如SVM、高斯过程等）的关键所在。的，这意味着在原始特征空间中，无法用一条直线（或超平面）完美地将不同类别的数据点分开，或者无法用线性模型很好地拟合复杂函数。是机器学习中处理非线性问题的强大理论框架和实践工具。中进行的计算（尤其是在优化和代数操作中），最终可以。

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自定义 eslint 规则 自定义ESLint规则实现金额运算校验本文介绍了如何创建自定义ESLint规则来检测金额变量直接相加的操作，防止精度丢失问题。通过创建eslint-plugin-guojieeslint插件，实现规则定义（禁止Amount结尾变量直接相加）、错误提示和规则配置。使用npm link方式在项目中应用该规则，并在.eslintrc.js中配置启用。该方案适用于ESLint 8.57.1及以上版本，可以有效规范团队代码中的金额运算操作。

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QT5中的QGraphics图形视图框架学习笔记(Item、Scene和View) Qt图形视图框架提供了一套完整的图形处理工具，主要由三元素构成：QGraphicsView（视图）、QGraphicsScene（场景）和QGraphicsItem（图形项）。视图负责渲染场景内容并处理用户交互，场景管理图形项的布局和事件分发，图形项则是场景中的可视化对象。该框架支持缩放、旋转、平移等操作，通过坐标系转换函数实现不同层级间的映射，并允许自定义交互行为，如橡皮筋选择和拖拽模式。开发者可以高效地创建复杂的交互式图形应用，处理大量图形元素的显示与操作。

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四数之和-力扣 请你找出并返回满足下述全部条件且。

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QGraphicsView QGraphicsView是Qt中用于显示和交互2D图形项的视图组件，适用于图形编辑、数据可视化等场景。

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【linux】驱动学习问题及解决方法 linux、uboot、

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基于OpenCV实现实时颜色检测 实时视频捕捉在视频帧中划定特定检测区域将检测区域转换为HSV色彩空间分析区域内的色调(H)值根据H值范围判断颜色类型实时显示结果本文介绍了一个基于OpenCV的实时颜色识别系统，通过HSV色彩空间转换和色调范围判断实现了基本颜色识别功能。该系统可以作为更复杂计算机视觉项目的基础，通过进一步优化和扩展，能够满足各种实际应用需求。希望这篇文章能帮助你理解颜色识别的基本原理和实现方法。如果你有任何问题或改进建议，欢迎在评论区讨论！

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分析实例，学习了解浏览器事件循环机制 promise和setTimeout执行的优先级

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跟着吴师兄，算法学习好轻松，专注于辅导北美算法面试、国内大厂算法面试、华为OD算法面试，累计辅导了数千个同学，100%好评！
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作者黄工『strongerHuang』，高级嵌入式软件工程师，专注分享嵌入式软硬件、AIoT（物联网+人工智能）、单片机、通信技术、开发工具、半导体等相关内容。
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在IT行业有20多年的经验。拥有20多年的C和C++开发经验，5年以上Python开发经验,资深数据库开发、上百G数据库优化经验。曾经任职嵌入式工程师、P2P开发工程师、银行信用卡交易系统工程师、全自动化电池测试部门经理。
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