Linux入门(五)本篇文章主要讲述下文件处理相关的命令1:显示权限ls-lh总用量36Kdrwxrwxr-x5zhzh4.0K2月2816:47app-rw-rw-r--1zhzh5302月2218:25build.gradledrwxrwxr-x3zhzh4.0K2月2218:25gradle-rw-rw-r--1zhzh1.1K2月2608:58gradle.properties-rwxrw-r--1zhzh5.2K2月2218:25gradlew-rw-rw-r--1zhzh2.3K2月2218:25gradlew.bat-rw-rw-r--1zhzh4522月2218:25local

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介绍FastWikiFastWiki是一个高性能、基于最新技术栈的知识库系统，旨在为大规模信息检索和智能搜索提供解决方案。它采用微软SemanticKernel进行深度学习和自然语言处理，在后端使用MasaFramework，前端采用MasaBlazor框架，实现了一个高效、易用、可扩展的智能向量搜索平台。其目标是帮助用户快速准确地获取所需信息，具有智能搜索、高性能、现代化前端、强大的后端等特点。除此之外，FastWiki是开源和社区驱动的项目，采用Apache-2.0许可证，鼓励开发者和企业使用和贡献。部署FastWiki下面部署FastWiki将使用docker-compose进行部署，如

这里是陌小北，一个正在研究硅基生命的碳基生命。正在努力成为写代码的里面背诗最多的，背诗的里面最会写段子的，写段子的里面代码写得最好的…厨子。每周日解读每周AI大事件。大厂动向【1】微软与MistralAI达成合作微软官宣与法国生成式AI独角兽MistralAI建立长期合作伙伴关系。这一合作将重点关注三个核心领域：微软将通过AzureAI超级计算基础设施支持MistralAI的大模型训练和推理工作；微软和MistralAI将通过AzureAIStudio和Azure机器学习模型目录中的模型即服务（MaaS）向客户提供MistralAI的高级模型；微软和MistralAI将探索围绕为特定客户培训特

文章目录一、异常与中断的概念及处理流程1-1中断的引入1-2栈(1)CPU实现a=a+b的过程(2)进程与线程1-3Linux系统对中断处理的演进1-4Linux中断系统中的重要数据结构(1)irq_desc结构体(2)irqaction结构体(3)irq_data结构体(4)irq_domain结构体(5)irq_domain结构体1-5设备树中的中断(1)设备树里的中断控制器和使用中断(2)在代码中获得中断1-6编写使用中断的按键驱动程序本人学习完韦老师的视频，因此来复习巩固，写以笔记记之。韦老师的课比较难，第一遍不知道在说什么，但是坚持看完一遍，再来复习，基本上就水到渠成了。看完视频复习

3.2日-线性模型，基础优化方法，线性回归从零开始实现1线性模型衡量预估质量训练数据总结2基础优化方法3线性回归从零开始实现1线性模型衡量预估质量训练数据总结2基础优化方法梯度下降是一种优化算法，常用于机器学习和深度学习中，用于最小化或最大化函数。在机器学习中，梯度下降通常用于最小化损失函数，以调整模型参数使其更好地拟合训练数据。梯度：函数的梯度是该函数在某一点上的导数，表示函数在该点上的变化率。对于多变量函数，梯度是一个向量，指向函数在该点上变化最快的方向。目标函数：在机器学习中，我们通常有一个目标函数（也称为损失函数），它是模型参数的函数，描述了模型预测与实际观测之间的差距。参数调整：我们

文章目录负环spfa找负环方法一方法二实际效果负环环内路径上的权值和为负。spfa找负环两种基本的方法统计每一个点的入队次数，如果一个点入队了n次，则说明存在负环统计当前每个点中的最短路中所包含的边数，如果当前某个点的最短路所包含的边数大于等于n，也说明存在负环实际上两种方法是等价的，都是判断是否路径包含n条边，nnn条边的话就有n+1n+1n+1个点用的更多的还是第二种方法。方法一cnt[x]:表示x的入队次数cnt[x]:表示x的入队次数cnt[x]:表示x的入队次数#include#defineintlonglong#definerep(i,a,b)for(inti=(a);i(b);+

可能是目前最好用的web接口调试工具无需注册（注册后可多终端同步用例）免费（每年付费$60可用云服务，30天免费试用）保存历史记录支持录制请求基于Chrome的V8引擎，支持JS脚本（基本支持ES6，浏览器相关对象和API和require()import等除外）同样的代码和用例可用于自动化接口测试，见它的命令行版本Newman介绍能生成各种语言的HTTP请求代码模板能生成比较好看的在线API文档（支持MarkDown）提供简易版持续集成（Monitor功能，只支持公网IP的请求…不如Jenkins实用）选它的做自动化测试的理由：满足互联网公司的多数场景超轻，比另一个热门选择——JMeter门槛

算法的时间复杂度和空间复杂度前言一、算法效率1.1如何衡量一个算法的好坏1.2算法的复杂度二、时间复杂度2.1时间复杂度的概念2.2大O的渐进表示法2.3常见时间复杂度计算举例2.4等差数列计算公式2.5等比数列计算方法三、空间复杂度四、常见复杂度对比五、复杂度的oj练习前言算法的时间复杂度和空间复杂度是评估算法性能的两个重要指标。时间复杂度主要关注算法执行过程中所需的时间随输入规模的变化情况，而空间复杂度则关注算法执行过程中所需的最大存储空间或内存空间。对于时间复杂度，它通常表示为一个大O表示法，如O(n)、O(n^2)、O(logn)等，其中n代表输入规模的大小。一个优秀的算法应该具有较低

455.分发饼干题目假设你是一位很棒的家长，想要给你的孩子们一些小饼干。但是，每个孩子最多只能给一块饼干。对每个孩子i，都有一个胃口值g[i]，这是能让孩子们满足胃口的饼干的最小尺寸；并且每块饼干j，都有一个尺寸s[j]。如果s[j]>=g[i]，我们可以将这个饼干j分配给孩子i，这个孩子会得到满足。你的目标是尽可能满足越多数量的孩子，并输出这个最大数值。示例1:输入:g=[1,2,3],s=[1,1]输出:1解释:你有三个孩子和两块小饼干，3个孩子的胃口值分别是：1,2,3。虽然你有两块小饼干，由于他们的尺寸都是1，你只能让胃口值是1的孩子满足。所以你应该输出1。示例2:输入:g=[1,2]