python的标准数据类型

不可变数据（3 个）：Number（数字）、String（字符串）、Tuple（元组）；可变数据（3 个）：List（列表）、Dictionary（字典）、Set（集合）。

TCP和UDP的区别

TCP（Transmission Control Protocol，传输控制协议）和UDP（User Datagram Protocol，用户数据报协议）都是网络传输层中使用的协议，用于在网络中的不同设备之间发送和接收数据。它们各自具有不同的特性和适用场景。

paddle ocr v4 2.6.1实战笔记

paddle ocr v4 2.6.1实战笔记

Redis——Redis集群脑裂问题

Redis集群脑裂问题指的是在网络分区或其他故障的情况下，Redis集群的多个节点之间失去通信，导致它们各自形成独立的、都认为自己是主节点的分区。这时，每个分区都可以接受写请求，从而可能导致数据不一致和冲突。

牛客NC97 字符串出现次数的TopK问题【中等 哈希+优先级队列 Java/Go】

【代码】牛客NC97 字符串出现次数的TopK问题【中等 哈希+优先级队列 Java/Go】

入职Java，不会git被开除了。。。

在一个繁华的都市中，李华怀揣着对Java编程的热爱和憧憬，成功应聘了一家知名的科技公司。他对于即将到来的职场生活充满了期待，希望能够在那里施展自己的才华，实现自己的职业梦想。然而，就在他入职的第一天，却发生了一件让他意想不到的事情。公司为了让他更快地融入团队，安排了一场技术分享会，要求他和其他新入职的同事一起参与。在分享会上，团队领导提到了Git这个重要的版本控制系统，并询问大家是否熟悉其操作。李华顿时感到一阵紧张，因为他之前并没有接触过Git。虽然他在Java编程方面有着扎实的基础，但对于版本控制这个

Protobuf（基本使用和IDA中的protobuf解包逆向识别和重新利用）

创建一个.proto文件来定义你的数据结构。例如，创建一个。

centos7中如何全局搜索一下nginx的配置文件？

在CentOS 7中搜索Nginx的配置文件，你可以使用一些常用的命令行工具，比如findgrep等。这些工具可以帮助你在文件系统中查找文件，也可以用来查找Docker容器内部的文件，只要你知道如何访问容器的文件系统。

如何开发自己的深度学习优化算法

步骤 1: 定义问题和目标明确你的优化算法需要解决的具体问题。是需要解决训练速度慢的问题，还是提高模型在特定类型数据上的表现？明确目标是开发过程中的第一步。步骤 2: 研究现有算法详细研究现有的优化算法，理解它们的优点和局限性。分析这些算法在特定场景下表现不佳的原因，这将帮助你找到改进的方向。步骤 3: 开发初步想法基于对现有算法的分析，开发出改进的策略或完全新的方法。这可能涉及到引入新的数学模型、调整参数更新规则或者使用不同的梯度估计方法。步骤 4: 创建原型使用Python等编程语言实现你的算法原型。

第十三届蓝桥杯国赛

【代码】第十三届蓝桥杯国赛。

Paddle 实现DCGAN

其中，o表示输出大小，i表示输入大小，p表示填充（padding），k表示反卷积核大小（kernel_size），s表示步长（stride），u表示输出填充（output padding）。像卷积层一样，反卷积层的in_channels表示输入通道数（如形如(3, 32, 32)的图片张量的通道数就是3），out_channels表示输出通道数（如把(64, 32, 32)变成3通道的彩色图像(3, 32, 32)）。转置卷积层执行的是转置卷积或反卷积的操作，即它是常规卷积层的反向操作。

python通过ctypes调用C/C++ SDK,当SDK异常时,同时打印C/C++/Python的栈信息

本文演示了python通过ctypes调用C/C++ SDK,当SDK异常时,同时打印C/C++/Python的栈信息.基于traceback、addr2line、PyErr_SetString、backtrace_symbols。

【Linux】模拟实现bash（简易版）

手把手教你实现一个简单的命令行解释器bash

15：00面试，15：06就出来了，问的问题有点变态。。。

从小厂出来，没想到在另一家公司又寄了。到这家公司开始上班，加班是每天必不可少的，看在钱给的比较多的份上，就不太计较了。没想到3月一纸通知，所有人不准加班，加班费不仅没有了，薪资还要降40%,这下搞的饭都吃不起了。

百面算法工程师 | 传统图像处理——OpenCV

面试，算法工程师面试，面经，目标检测，传统图像处理

JavaEE规范

这些规范定义了一组可重用的组件和API，以及一种用于构建和部署企业应用程序的体系结构。这些规范和标准使得开发人员能够构建出更加稳定、安全和可维护的企业应用程序，提高应用程序的性能和可靠性。同时，使用支持JavaEE规范的工具和平台，可以大大提高开发效率和质量，减少开发时间和成本。: 提供了一种管理事务的方法，确保事务的ACID属性（原子性、一致性、隔离性、持久性）。: 是一种设计模式，用于将应用程序分为模型层、视图层和控制层，以便于管理和开发。: 包含了微服务和云功能等特性，是对Java EE 7的扩展。

Leetcode—278. 第一个错误的版本【简单】

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超越视觉极限：深度学习图像超分辨率算法清单【第四部分】

自从深度学习技术被引入到图像超分辨率的研究中，它就彻底改变了我们提升图像质量的方式。本文将带您穿越时间的长河，从2014年的SRCNN算法，到2024年的最新进展，每一次技术的飞跃都为我们打开了新的可能性。我们将总结2014年到2024年出现的各个超分算法的关键技术和创新点。无论您是人工智能的专业人士，还是对前沿科技保持好奇的爱好者，这篇文章都将为您展示深度学习如何在不断超越的视觉极限中扮演关键角色。