【leetcode】104. 二叉树的最大深度 return max(left_height, right_height) + 1：通过 max(left_height, right_height) 计算左右子树深度的最大值，再加 1 表示当前节点的深度。left_height = self.maxDepth(root.left)：如果当前节点不是空的，那么递归调用 maxDepth来计算当前节点左子树的深度。如果是空节点，则深度为 0。左子树的最大深度是 3（节点 2 -> 节点 4 或节点 5），右子树的最大深度是 1（只有节点 3）。

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CentOS7下的大数据NoSQL数据库HBase集群部署 通过以上步骤，可构建一个基于 Hadoop 生态的高可用 HBase 集群，支撑海量数据的实时存储与查询。生产环境中需结合业务场景优化 Region 分布、内存配置及存储策略，并利用 HBase 生态工具（如 Phoenix、HBase Shell）提升开发效率。参考官方文档（）可进一步学习二级索引、协处理器等高级特性。

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深度解析Git错误：`fatal: detected dubious ownership in repository` 的根源与解决方案 摘要：当Git报错"dubious ownership"时，这是Git 2.35.2引入的安全机制，用于防范权限风险。错误发生在Windows系统检测到仓库目录所有者与当前用户不匹配时。解决方案包括：1)将目录添加至安全白名单；2)修改目录所有权；3)临时禁用检查。该机制虽然带来不便，但有效保护代码安全，建议在理解原理后合理配置，平衡安全与效率。本文详细解析了错误根源、检测原理及多场景解决方案，帮助开发者正确处理该问题。

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数据结构之队列 本文摘要： 文章系统介绍了队列和链表的数据结构原理及实现。主要内容包括：1) 队列的基本概念，说明其作为特殊线性表的特点；2) 队列的常用方法（如offer、poll等）及两种实现方式：双向链表和环形数组；3) 通过代码示例详细演示了两种队列的模拟实现过程；4) 探讨了队列与栈的相互模拟，包括用双队列实现栈和双栈实现队列的方法。文章提供了完整的Java实现代码，并分析了各种操作的时间复杂度，为理解这两种基础数据结构提供了实践指导。

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软件工程 期末复习 瀑布模型：计划螺旋模型：风险低原型模型: 用户反馈喷泉模型:代码复用高内聚 低耦合：模块内部功能紧密 模块之间依赖程度小：指的是一个模块内部的功能应该紧密相关。换句话说，一个模块应当只实现单一的功能或者一组紧密相关的功能。这样做的好处是可以让模块更容易理解和维护。例如，一个专门处理用户输入验证的模块就应该只包含与输入验证相关的代码，而不应该混入数据库访问等其他功能的代码。：指的是模块之间的依赖程度要尽可能小。

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架构设计之存储高性能——非关系型数据库（NoSQL） 关系型数据库（如MySQL、Oracle）使用表格结构存储数据，通过SQL语言操作。但随着互联网数据量爆炸式增长，其局限性日益凸显。NoSQL数据库应运而生，专门解决海量数据、高并发和高扩展性需求。

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2480: 2020年06月2级T1：计算矩阵边缘元素之和 第一行分别为矩阵的行数m和列数n（m < 100，n < 100），两者之间以一个空格分开。接下来输入的m行数据中，每行包含n个整数，整数之间以一个空格分开。，然后读取矩阵的所有元素。接着，它计算矩阵的第一行、最后一行、第一列和最后一列的元素之和，但注意避免重复计算四个角落的元素。最后，程序输出这些边缘元素的总和。输入一个整数矩阵，计算位于矩阵边缘的元素之和。所谓矩阵边缘的元素，就是第一行和最后一行的元素以及第一列和最后一列的元素。这个程序首先读取矩阵的尺寸。输出对应矩阵的边缘元素和。

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LeetCode 72. 编辑距离（Edit Distance）| 动态规划详解 dp[i][j]表示将word1[0:i]转换为word2[0:j]的最小操作数。

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GitHub 上 PAT 和 SSH 的 7 个主要区别：您应该选择哪一个？ 在 PAT 和 SSH Github 之间做出选择最终取决于您的具体需求和偏好。如果您更喜欢易于使用且可自定义权限的解决方案，那么 PAT 是您的理想之选。但是，如果您正在寻找一种更强大、更安全、无需管理令牌的方法，那么 SSH 是更好的选择。无论哪种情况，请记住遵循保护身份验证凭据的最佳实践。对于 PAT，这意味着要安全地存储令牌并设置适当的到期日期。对于 SSH，请确保您的私钥受到保护且永不共享。这样，您在访问 Github 代码库时就能保持安全高效的工作流程。

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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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1V1教学计划 之 Git学习计划 这篇文章介绍了Git的1V1教学计划，分为理论学习（前3周）和实践操作（后2周）两大部分。理论学习包括Git基本概念、核心术语解析和配置方法；实践操作涵盖基本开发流程和分支管理。每周设定明确的学习目标、内容、方法和任务，如概念总结、思维导图绘制、实际操作记录等。计划强调通过文档阅读、视频学习和项目实践相结合的方式，系统掌握Git的版本控制功能，最终要求对所学内容进行全面复习和总结，并建议进一步学习高级功能。整体安排循序渐进，理论与实践并重。

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＜ 买了个麻烦 (二) 618 京东云--轻量服务器 ＞ “可以为您申请全额退订呢。“ 工单记录：可以“全额退款“ 挣取来的，东京云 轻量服务器，可以“全额退款“

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Xela矩阵三轴触觉传感器的工作原理解析与应用场景 XELA矩阵三轴触觉传感器采用磁性三维力测量技术，实现0.1克力高精度检测与空间位移测量。其高密度模块化设计与柔性结构可适应多种物体形状，数字输出技术确保抗干扰性能。在机器人领域，赋予机械手类人触觉感知能力，优化抓握力度；在医疗方面，为手术机器人提供精确力反馈，助力微创手术和康复治疗。该传感器通过ROBOTIQ夹爪等设备集成，推动智能抓取与精密操作的技术进步。

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C# .NET Core Source Generator(C# .NET Core 源生成器) 本文介绍了C#源生成器的工作原理和应用场景。源生成器作为编译时插件，能够自动生成代码以减少重复工作、提升性能并实现新的编程模式。文章详细讲解了源生成器的两个核心组件：ISyntaxReceiver负责收集过滤语法节点，ISourceGenerator负责生成代码。通过具体示例演示了如何创建自定义源生成器项目，包括实现语法接收器、源生成器逻辑以及将生成器作为分析器引用。源生成器特别适用于减少样板代码、性能优化、实现特定编程模式等场景，可显著提高开发效率和代码质量。

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程宇寒
来自江西赣州的小县城，越努力，越幸运
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致力于企业信息化&数字化转型。读万卷书，行万里路，阅无数人。超级吃货，爱吃湖南菜，川菜，粤菜，尝遍天下美食。摄影爱好者，游历全国各地，阅尽人间春色。爱看电影电视剧，尤其是国产商业大片以及好莱坞科幻片！
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_iorilan
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