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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3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering——文章方法精解 Point-NeRF是一种将稀疏点云与 NeRF 结合起来的方法，通过给点添加神经特征，并利用体积渲染完成新视角合成；而则是用可渲染的高斯分布表示场景点，摆脱了神经网络渲染的成本，实现了更高效的实时效果。Plenoxels是一种完全抛弃神经网络的 NeRF 变体，用稀疏体素网格表示场景，每个体素中保存颜色与密度等信息，训练和渲染都非常快。它是从“神经渲染”走向“直接优化”的关键过渡点之一，也为后来的 3D Gaussian Splatting 这种“完全可显式渲染”的方法铺平了道路。步骤技术关键词目的。

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腾讯2025年校招笔试真题手撕（一） ​有n 把钥匙，m 个锁，每把锁只能由一把特定的钥匙打开，其他钥匙都无法打开。一把钥匙可能可以打开多把锁，钥匙也可以重复使用。 对于任意一把锁来说，打开它的钥匙是哪一把是等概率的。但你无法事先知道是哪一把钥匙，只能进行尝试。 已知每次尝试用第i把钥匙打开第j把锁会消耗的时间a ij 秒。 问最优策略下打开所有锁的总期望时间是多少秒。

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深度剖析ZooKeeper ZooKeeper是一个分布式协调服务，广泛应用于分布式系统中的配置管理、命名服务、分布式锁和领导选举等场景。其架构采用主从模式（Leader-Follower），通过ZAB协议（ZooKeeper Atomic Broadcast）实现数据一致性。ZooKeeper的核心功能包括集群内部通信、数据同步、容错处理和数据一致性保障。在Hadoop生态中，ZooKeeper用于HDFS高可用（HA）中的NameNode选主、YARN ResourceManager HA、HBase Master和RegionS

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15：00开始面试，15：06就出来了，问的问题有点变态。。。 文章讲述了作者从一家小公司跳槽到另一家公司后，因公司政策变动导致薪资大幅下降，随后通过朋友内推参加互联网公司面试，却因未能回答关于HTTP转HTTPS测试方案的问题而失败的经历。作者反思后，通过大数据总结出软件测试岗位面试常考的知识点，包括测试理论、Linux、MySQL、Web测试、API测试、App测试、管理工具、Python基础、Selenium、性能测试、计算机网络、组成原理、数据结构与算法、逻辑题及人力资源等16个技术栈。文章最后提到，虽然无法展示全部内容，但希望这些总结能帮助读者在面试前进行有效

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计算机操作系统（十二）详细讲解调计算机操作系统调度算法与多处理机调度 本文系统讲解了计算机操作系统中的调度算法与多处理机调度。首先介绍了调度算法的基本概念、两种调度模式（非抢占式/抢占式）以及"饥饿"现象。重点分析了六种单机调度算法：从简单的先来先服务（FCFS）到优化的短作业优先（SJF）、高响应比优先（HRRN）、时间片轮转（RR）、优先级调度以及多级反馈队列，详细说明了每种算法的核心思想、规则、适用场景和优缺点。在多处理机调度部分，阐述了负载均衡和处理机亲和性两大关键点，比较了单处理机与多处理机调度的区别。最后总结指出，调度算法选择需根据具体应用场景，没有绝对最优方案。

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Qt5、C++11 获取wifi列表与wifi连接 【代码】Qt5、C++11 获取wifi列表与wifi连接。

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一键生成专业流程图：Draw.io与AI结合的高效绘图指南 本文介绍了Draw.io（现更名为diagrams.net）这一开源免费的在线绘图工具，并探讨了其与AI辅助绘图技术的结合。文章详细阐述了Draw.io的主要特性、适用人群，以及传统手动绘图与AI辅助绘图的对比。通过Mermaid.js与Draw.io的集成，用户可以快速生成各类图表，如流程图、决策树、组织结构图等。此外，文章还介绍了如何在VSCode中集成Draw.io，并提供了高级技巧与最佳实践，如优化AI提示词、样式自定义、复杂图表的处理等。最后，文章解答了常见问题，并展望了AI技术在图表生成领域的未

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网络安全深度解析：21种常见网站漏洞及防御指南 原理：通过构造恶意SQL语句突破系统过滤机制。

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python：基础爬虫、搭建简易网站 以上代码配合写好的html文件，便可以搭建一个简易的网站，后期随时可以根据自己的需求更改、添加（文字、图片、视频等）。今天的分享到此结束。

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Linux shell 正则表达式高效使用 正则表达式是Linux命令行中强大的文本处理工具，能够极大提高搜索和匹配效率。下面为新手提供一个简单教程，介绍如何在`grep`和`find`命令中使用正则表达式。使用建议：**使用`grep`时要加`-E`选项**使其支持扩展正则表达式，配合`find`和`xargs`得到更精确的匹配结果。

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Git子模块原理与实战详解 简单来说，Git子模块允许你在一个Git仓库（主项目）中引用另一个Git仓库（子项目），并且这两个项目可以独立管理各自的代码和版本。子模块本质上是主仓库中指向另一个仓库某个特定提交的“指针”。Git子模块让依赖管理变得更优雅、可控。本质是主项目中记录了子项目的某个快照（commit id）。适用于需要依赖外部项目且希望独立管理的场景。如果你还想深入了解子模块的高级用法或者遇到实际问题，欢迎留言交流！Git官方文档：SubmodulesPro Git 2.14 子模块章节。

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【三维重建】【3DGS系列】【深度学习】3DGS的理论基础知识之如何控制高斯椭球 【三维重建】【3DGS系列】【深度学习】3DGS的理论基础知识之协方差矩阵控制椭球

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钉钉深度适配鸿蒙电脑，为鸿蒙用户带来AI工作方式 钉钉鸿蒙电脑版也为用户提供了较为全面的产品能力，包括音视频、智能文档、会议、云盘等功能，能够让用户在鸿蒙电脑上获得不输于Windows、macOS等操作系统及移动端相同的办公效率。在性能上，钉钉鸿蒙电脑版针对鸿蒙桌面操作系统进行了底层优化，在电脑上的启动速度、消息即时推送、多任务处理能力进一步提升，为用户带来流畅便捷的智能办公、协同办公体验。特别是在AI能力上，钉钉鸿蒙电脑版在支持钉钉AI助理的基础上，也包含了如闪记、多维表等搭载了AI的应用，支持用户利用AI高效工作。对用户而言，信息安全尤为重要。

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day34 python深度学习训练优化实践：CPU vs GPU 本文通过对比CPU与GPU在训练多层感知机(MLP)模型时的性能差异，发现小型数据集(鸢尾花)在CPU上训练更快(2.93秒vsGPU的11.29秒)，这主要源于GPU的数据传输和核心启动开销。实验通过减少打印频率将GPU训练时间优化至10.38秒，并探讨了记录间隔对训练时间的影响。文中还解析了PyTorch中__call__方法的作用，强调应使用model(x)而非直接调用forward()以保持完整的前向传播流程。结论指出CPU适合小型简单模型，而GPU的并行优势在大型复杂任务中更显著，为深度学习训练优

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基于51单片机和8X8点阵屏、独立按键的飞行躲闪类小游戏 51单片机，STC89C52RC，飞行躲闪类小游戏，普中开发板，独立按键，8X8点阵屏。

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