既然之前很多小伙伴反应希望公众号多发点算法类的文章，那就来呗。先从简单的入手好了，带大家用python来实现一波十大经典排序算法呗。分别是：
日常吹水 说到这个算法， 可能瞬间大家就觉得那些灰机昏膏素什么的比这个生动活泼多了。 那么，正走在算法之路上的你， 是否还在苦苦寻求修仙之路？ 是否被各种排序算法欺负得苦不堪言？ 那还等什么，快进来看看 带你全程装逼加一路向西！ 刺不刺激？高不高能？ ＊ 内容提要： ＊排序常用术语介绍 ＊冒泡排序 ＊选择排序 ＊插入排序 ＊希尔排序 ＊归并排序 ＊快速 排序 排序基础知识 ⚫排序的定义 将杂乱无章的数据元素，通过一定的方法按关键字顺序排列的过程叫做排序。说得再通俗点，比如将一个班的人（数据元素）按照身
在自动控制中，PID及其衍生出来的算法是应用最广的算法之一。各个做自动控制的厂家基本都有会实现这一经典算法。我们在做项目的过程中，也时常会遇到类似的需求，所以就想实现这一算法以适用于更多的应用场景。
在《腾讯云数据库DTS发布全新数据集成方案：全增量无缝同步，快速构建实时数仓》一文中，我们介绍了如何使用DTS的「数据同步」服务，将MySQL数据同步到Ckafka并应用于大数据场景中。读者可能会产生疑问：DTS的「数据订阅」服务也提供了类似的功能，那么这两者有何区别，实际使用时应如何选择？为此，本文将为您详细介绍相关内容。
前言 之前偶然看到一个PPT，是一些视频特效的讲解。首页如下： PPT解析了模糊镜像、电击效果、灵魂出窍、动态晕影等视频处理效果，最后推荐作者自己写的书： 在“音视频进阶”、“唱吧核心架构开发”
排序和搜索算法是计算机科学中非常重要的算法领域。排序算法用于将一组元素按照特定的顺序排列，而搜索算法用于在给定的数据集中查找特定元素的位置或是否存在。 排序算法的基本概念是根据元素之间的比较和交换来实现排序。不同的排序算法采用不同的策略和技巧来达到排序的目的。常见的排序算法包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序、堆排序和希尔排序等。这些算法的核心思想包括比较和交换、分治法、递归等。排序算法的作用是使数据按照一定的规则有序排列，便于后续的查找、统计和处理。 搜索算法的基本概念是通过遍历数据集来找到目标元素。搜索算法的核心思想包括顺序搜索、二分搜索、广度优先搜索（BFS）、深度优先搜索（DFS）等。顺序搜索是逐个比较元素直到找到目标或遍历完整个数据集，而二分搜索是基于有序数据集进行折半查找。广度优先搜索和深度优先搜索是针对图和树等非线性结构的搜索算法，用于遍历整个结构以找到目标元素或确定其存在性。 排序算法和搜索算法在实际应用中起到至关重要的作用。排序算法可以用于对大量数据进行排序，提高数据的检索效率和处理速度。搜索算法则可以在各种应用中快速定位和获取所需信息，如在数据库中查找特定记录、在搜索引擎中查找相关结果、在图形图像处理中寻找特定图像等。对于开发者和学习者来说，理解和掌握排序和搜索算法是非常重要的。它们是基础算法，也是面试中常被问到的知识点。通过深入学习和实践排序和搜索算法，可以提高编程能力，优化算法设计，并在实际应用
Redis官方提供了两种数据持久化的方式，分别是：RDB和AOF。今天我们来讨论一下这两种持久化方式的区别。
随着企业规模的扩大，对数据库可用性要求越来越高，更多企业采用两地三中心、异地多活的架构，以提高数据库的异常事件应对能力。 在数据库领域，我们常听的“两地三中心”、“异地多活”到底是什么呢？ “两地三中心”就是生产数据中心、同城灾备中心、异地灾备中心。这种模式下，两个地域的三个数据中心互联互通，当一个数据中心发生异常，其他数据中心可以正常运行并进行业务接管。 “异地多活”就是在多个地域建设多个数据中心， 业务数据能够在三个及以上的数据中心之间进行双向同步。异地多活架构具有更高的可用性，抗风险能力极强。 不
JavaCV（Java interface to OpenCV, FFmpeg, and more）
我们来看一下几类在程序员成长、发展的常见问题，如果你或多或少存在一些，那么恭喜你，这篇文章值得你仔细往下看了：
近年来，我们的电脑内存都有好几个GB，也许你的电脑是4G，他的电脑是8G，公司服务器内存是32G或者64G。但是，无论内存容量有多大，总归不是无限的。实际上，随着内存容量的增加，软件的内存开销也在以同样的速率增加着。因此，最近的计算机系统会通过“双重”幻觉，让我们以为内存容量是无限的。
目前的数控机床无法直接加工除直线和圆弧之外的其他曲线，对于这样的非圆曲线，必须用直线或圆弧拟合该曲线，即将轮廓曲线按编程允许的误差分割成许多小段，再用直线或圆弧拟合这些小段，等间距直线拟合法就是最常用的一种拟合方法。其基本原理是在一个坐标轴方向将需要拟合的轮廓进行等分，再对其设定节点，然后进行坐标值计算。如图 2⁃1 所示，由起点开始，每次增加一个坐标增量 ΔX，先得到 X1，将 X1 代入轮廓曲线方程 Y=f（X），即可求出节点 A1 的 Y1 坐标值。（X1,Y1）即为拟合直线段 OA1 的终点坐标值。如此反复，便可求出一系列节点坐标值。
作者 | stone-no1 来源 | https://blog.csdn.net/weixin_38071106/article/details/88547660 Canal 定位：基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅&消费，目前主要支持了mysql。 原理： canal模拟mysql slave的交互协议，伪装自己为mysql slave，向mysql master发送dump协议 mysql master收到dump请求，开始推送binary log给slave(也就是canal) canal解
精益制造的基本原理-连续流(1) 精益制造的基本原理-连续流(2) 精益制造的基本原理-连续流(3) 精益制造的基本原理-多重任务 在面向产品的生产流程布局中，一名操作员工被赋予多台设备的操作。这需要
随着IT技术与大数据的不断发展，越来越多的企业开始意识到数据的价值，通过大数据分析，可以帮助企业更深入地了解用户需求、更好地洞察市场趋势。目前大数据分析在每个业务运营中都发挥着重要作用，成为企业提升市场竞争力的关键举措之一。通常企业会构建数据湖仓，将多个数据源通过数据集成技术，汇集一起进行数据分析。由此，数据集成成为了构建数据湖仓的必经之路，然而企业在数据集成过程中却面临很多棘手问题。
本系列会针对 Java 中高级开发人员以及 JVM 运维人员，帮助大家深入理解 JVM 原理并能学以致用定位线上瓶颈，线上性能问题以及长期持续监控 JVM 。本系列针对 OpenJDK 11 以后的版本，同时也会帮助用户升级到 OpenJDK 11。本专栏会从快速上手 JFR，可视化查看 JFR 引入，之后会详细分析每一个 JFR 事件对应的背后的 JVM 原理以及源码，并且结合 Java 测试代码生成这些 JFR 事件帮助大家更好的理解这些事件产生的原因，以及需要如何去优化，然后会给出一下通过 JFR 定位线上问题的实例，最后，会通过给出线上 JFR 的推荐配置以及动态 JFR 配置与 Spring boot 结合的实例解决方案。
TiDB Binlog 组件用于收集 TiDB 的 binlog，并准实时同步给下游，如 TiDB、MySQL 等。该组件在功能上类似于 MySQL 的主从复制，会收集各个 TiDB 实例产生的 binlog，并按事务提交的时间排序，全局有序的将数据同步至下游。利用 TiDB Binlog 可以实现数据准实时同步到其他数据库，以及 TiDB 数据准实时的备份与恢复。随着大家使用的广泛和深入，我们遇到了不少由于对 TiDB Binlog 原理不理解而错误使用的情况，也发现了一些 TiDB Binlog 支持并不完善的场景和可以改进的设计。
随着 IT 技术与大数据的不断发展，越来越多的企业开始意识到数据的价值，通过大数据分析，可以帮助企业更深入地了解用户需求、更好地洞察市场趋势。目前大数据分析在每个业务运营中都发挥着重要作用，成为企业提升市场竞争力的关键举措之一。通常企业会构建数据湖仓，将多个数据源通过数据集成技术，汇集一起进行数据分析。由此，数据集成成为了构建数据湖仓的必经之路，然而企业在数据集成过程中却面临很多棘手问题。
大型语言模型(llm)已经变得越来越复杂，能够根据各种提示和问题生成人类质量的文本。但是他们的推理能力让仍然是个问题，与人类不同LLM经常在推理中涉及的隐含步骤中挣扎，这回导致输出可能在事实上不正确或缺乏逻辑。
下方视频为邵宗文在未来大会演讲实录。每个行业对数据库有不一样的要求，云上数据库通过智能化运维，数据会越来越多，准确度也越来越高，模型也会越来越精准。腾讯云上数据库如何满足用户多样化的诉求？一起来听听吧。
PostgreSQL 实时采集是基于 PostgreSQL的逻辑复制以及逻辑解码功能来完成的。逻辑复制同步数据的原理是，在Wal日志产生的数据库上，由逻辑解析模块对Wal日志进行初步的解析,它的解析结果为ReorderBufferChange（可以简单理解为HeapTupleData），再由Pgoutput Plugin对中间结果进行过滤和消息化拼接后，然后将其发送到订阅端，订阅端通过逻辑解码功能进行解析。
最近经常有小伙伴咨询，爬虫到底该怎么学，有什么爬虫学习路线可以参考下，萝卜作为非专业爬虫爱好者，今天就来分享下，对于我们平时的基础爬虫或者小规模爬虫，应该掌握哪些技能、需要如何学起！
导读：很多程序员在工作一段时间后会遇到迷茫期，虽有技术傍身，也难免会产生焦虑，反复思考怎样才能快速成长。关于如何提高自己的思考力，运用思考的力量推动能力提升，以此实现技术成长，阿里巴巴盒马产品技术部的岩动总结了一套思考方法，分享给每个正在成长的程序员。（本篇文章较长，阅读时间约30分钟，建议收藏后，找一个合适的时间慢慢品读哦）
插入排序和希尔排序是两种常用的排序算法，用于将一个无序列表按照特定顺序重新排列。本篇博客将介绍插入排序和希尔排序的基本原理，并通过实例代码演示它们的应用。
主库上的所有数据的变更（DDL,DML等）都会被记录到自己的binlog日志中，从库利用从主库传输来的binlog进行回放来模拟主库的数据变更
我叫大家好，我是Python进阶者，经常看《Python爬虫与数据挖掘》公众号的小伙伴，对这个名字应该耳熟能详了吧？今天借腾讯云+社区这个机会，给大家简单分享下Python网络爬虫的概念和基本原理，本次内容讲的毕竟泛一些，很多细节方面，不做赘述，不足之处，还望大家海涵。
数山有路，学海无涯：机器学习概论 ---- 机器学习的基本原理与基础概念，其要点如下： 机器学习是计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的学科； 根据输入输出类型的不同，机器学习
我们接下来通过一个案例介绍利用edgeR和DESeq2包进行差异分析，本文先介绍edgeR。
用一些自动化技术的专用工具来扫描一些普遍开源代码版本号系统漏洞，例如dede，phpweb，discuz这些旧版常有一些管理权限各不相同的系统漏洞，有的软件能够 立即提交个webshell（网站后门），以后用水果刀（中国菜刀）操纵。有些是依据系统漏洞能扫描出后边账户密码，然后登陆网站后台从而拿到webshell管理权限
随着得物 App 的用户流量增长，业务选择的数据库越来越多样化，异构数据源之间的数据同步需求也逐渐增多。为了控制成本并更好地支持业务发展，我们决定自建 DTS 平台。本文主要从技术选型、能力支持与演化的角度出发，分享了在 DTS 平台升级过程中获得的经验，并提供一些参考。
“软件工程”课程是软件工程专业的核心课程，是用工程化方法指导软件开发、维护与管理的一门综合性课程，内容涉及软件分析、设计、实现、维护及项目管理相关的理论、技术、方法和CASE工具。
传统企业在建设数据库初期，不仅建设服务器，还要保证数据库能够稳定和可靠的运行。当业务数据增长到一定大小的时候，就需要增加服务器CPU及内存以及磁盘相关资源。为了保证服务器的稳定性，还需要制定相关制度及体系，定制数据库的架构，防止数据库被攻击，确保数据库安全稳定。搜索关注“腾讯云数据库”官方微信立得10元腾讯云无门槛代金券，体验移动端一键管理数据库，学习更多数据库技术实战教程。
基因芯片数据分析（六）：DESeq2包的基本原理 我们接下来通过一个案例介绍利用edgeR进行差异分析。
随着智能手机、智能音箱等智能设备的普及，语音搜索已经成为了一种趋势。语音搜索不仅方便快捷，而且可以实现双手的解放。语音搜索的实现离不开语音识别技术，本文将详细介绍语音识别的语音搜索。
随着人工智能技术的不断发展，语音识别技术越来越成熟，语音技术的应用也越来越广泛。智能客服是其中一个应用领域，它通过语音识别技术，将用户的语音输入转换为文本，并通过自然语言处理技术，解决用户的问题。本文将详细介绍语音识别的智能客服。
http://mpvideo.qpic.cn/0b2e2iaamaaaemajnaohfbrfbuwda3jaabqa.f10002.mp4? 本课程主要目的在于以微控制器为蓝本，打好电子系统智能化领
在Linux系统中，软件包管理是一个至关重要的任务，而Yum（Yellowdog Updater, Modified）作为一种包管理工具，在许多主流的Linux发行版中得到广泛应用。本文将深入探讨Yum的基本原理、常用命令以及一些实例演示，帮助读者更好地理解和使用Yum。
DTS 作为数据交互引擎，以其高效的实时数据流处理能力和广泛的数据源兼容性，为用户构建了一个安全可靠、可扩展、高可用的数据架构桥梁。云数据库 SelectDB 通过与 DTS 联合，为用户提供了简单、实时、极速且低成本的事务数据分析方案。用户可以通过 DTS 数据传输服务，一键将自建 MySQL / RDS MySQL / PolarDB for MySQL 数据库，迁移或同步至云数据库 SelectDB 的实例中，帮助企业在短时间内完成数据迁移或同步，并即时获得深度洞察。
本文将介绍10种处理海量数据问题的常见方法，也可以说是对海量数据的处理方法进行一个简单的总结，希望对你有帮助。
传统企业在建设数据库初期，不仅建设服务器，还要保证数据库能够稳定和可靠的运行。当业务数据增长到一定大小的时候，就需要增加服务器CPU及内存以及磁盘相关资源。为了保证服务器的稳定性，还需要制定相关制度及体系，定制数据库的架构，防止数据库被攻击，确保数据库安全稳定。
•当你使用了redis或者其他中间件做缓存的时候，经常发现缓存和数据库的数据不一致，只能通过定时任务或者缓存过期的方式去做一些限制。•当你使用了ES做搜索工具，使用双写的那一套方法，还在为ES和数据库不是一个事务而担忧。•当你需要迁移数据的时候，也还在使用双写的方法，如果是同一个数据库的还好，如果是不同数据库就不能保证事务，那么数据一致性也是个问题，就会写很多的修复Job和检查Job。
学习Python爬虫不仅充满趣味性，并垫基Python编程语言功底。可以说是入门IT行业的一条捷径，达到娱乐、学习二合一。喜欢看小说，搞笑图片？找工作还在一条一条筛选企业需求！做运营，做数据分析没有参考数据！业余时间想接个爬虫小需求挣个“零花钱”，爬虫帮你快速搞定。
由此可见，GoldenGate TDM的复制模式非常灵活，用户可以根据自己的需求选择特定的复制方式，并根据系统扩展对复制进行扩展。
负责对外提供集群各类资源的增删改查及 Watch 接口，它是 Kubernetes 集群中各组件数据交互和通信的枢纽。当收到一个创建 Pod 写请求时，它的基本流程是对请求进行认证、限速、授权、准入机制等检查后，写入到 etcd 即可。
强化学习是机器学习领域中一种重要且强大的学习范式，它通过智能体与环境的交互学习，在不断尝试和错误的过程中，优化其行为以最大化累积奖励。强化学习在许多现实场景中展现出了卓越的应用潜力，如自动驾驶、游戏策略优化、机器人控制等领域。
1. 请减少HTTP请求 基本原理： 在浏览器(客户端)和服务器发生通信时，就已经消耗了大量的时间，尤其是在网络情况比较糟糕的时候，这个问题尤其的突出。 一个正常HTTP请求的流程简述：如在浏览器中输入"www.xxxxxx.com"并按下回车，浏览器再与这个URL指向的服务器建立连接，然后浏览器才能向服务器发送请求信息，服务器在接受到请求的信息后再返回相应的信息，浏览器接收到来自服务器的应答信息后，对这些数据解释执行。 而当我们请求的网页文件中有很多图片、CSS、JS甚至音乐等信息时，将
在浏览器(客户端)和服务器发生通信时，就已经消耗了大量的时间，尤其是在网络情况比较糟糕的时候，这个问题尤其的突出。
关于垃圾回收的一些基本原理及技术解析 什么是垃圾，为什么要垃圾回收？ 垃圾回收是很大一块，在java虚拟机一些资料描述中，jvm大致干三件大事儿，1>加载class 2>分配存储空间 3>执行垃圾回收；可见垃圾回收在高级语言中所占的分量。(不好意思，扯远了~)，简单点儿说就是:在程序运行时刻，产生的一直未能删除的或不能被引用的对象数据称之为垃圾，如果一直未能通过有效的方式回收会导致内存泄露(通俗点就是内存撑爆了). 关于人工回收的一些问题: 在C或C++语言中，程序员可显示地安排数据回收，当然在理想
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