排序总览外部排序：依赖硬盘（外部存储器）进行的排序。对于数据集合的要求特别高，只能在特定场合下使用（比如一个省的高考成绩排序）。包括桶排序，基数排序，计数排序，都是o(n)1.什么是稳定性？待排序的元素中，有两个相同的数据，如果排序后，它们的相对位置，与排序前一致，就称为稳定例子：taobao商城，有两个用户下单的金额都是8元， 1 2023/8/5 15:00 8rmb 2 2023/8/5 15:06 8rmb要求先按照时间排序，然后按照金额排序，那么排序后，顺序仍然是12，1先下单就先发货。1.选择排序 不稳定每次从无序区间中，选择一个最小（或者最大值），放在无序区间的
前言1、python爬虫工程师平均薪资:15-25k(参考-招聘网)介绍:爬虫技术就是用Python收集和爬取互联网的信息，也是小伙伴们入坑Python的第一驱动力。爬虫技术之所以受宠是由于它能大大地提高我们的工作效率。学会Python爬虫后，即使不做程序员的工作也能加分不少。技能要求:前端基础、Python爬虫库、JS反爬、数据库等。2、python游戏开发平均薪资:15-25k(参考-招聘网)介绍:我们经常能看到在互联网上有人分享自己制作的些有意思的Python小游戏，求代码的小伙伴也是络绎不绝。Python游戏开发的招聘集中在游戏服务器领域，主要负责网络游戏的服务器功能开发、性能优化等工
1.插入排序(⭐️⭐️)🌟思想：直接插入排序是一种简单的插入排序法，思想是是把待排序的数据按照下标从小到大，依次插入到一个已经排好的序列中，直至全部插入，得到一个新的有序序列。例如：我们玩扑克牌的时候，每次摸进一张的新的牌我们会将其插入到合适的位置。思路：我们假设第一个数据有序，从第二个元素开始进行插入（最开始把前面第一个数据看作一个有序的区间），从后向前依次寻找合适位置，每次插入的时候如果当前位置不合适将当前位置向后移动一位。InsertSort实现：//插入排序voidInsertSort(int*nums,intsize){ for(inti=0;isize-1;i++){ //把[0
随着微服务架构生态链越来越丰富，找出系统问题出在哪儿变得越发困难。我们可以从日志和监控数据中得到一些线索，但要完整了解整个系统的运作情况，光靠这些还不够。这时候，就需要用到“链路追踪”技术了。通过追踪，程序员可以实时查看各个微服务之间的信息传递情况，提早发现并解决问题。本文将介绍链路追踪技术的好处，并向大家推荐七款市场上最受欢迎的链路追踪工具，包括Helios、DataDog、Honeycomb、Jaeger、Zipkin、NewRelic和Splunk。下面就一起深入了解一下，这些工具如何助我们更精准地管理和观察微服务系统吧。链路追踪是什么？链路追踪是一项至关重要的技术，在很多复杂的、由许多
在开发SpringBoot应用程序时，快速的启动速度是至关重要的。一个快速启动的应用程序可以提高用户体验并提高系统的可用性。本文将介绍七个有效的优化技巧，帮助您提升SpringBoot程序的启动速度。1、减少依赖项：SpringBoot应用程序通常使用许多依赖项，但不一定每个依赖项都是必需的。通过检查项目的依赖项，删除不必要的依赖项可以显著减少启动时间。另外，您还可以选择更轻量级的替代品或自定义的实现，以减少依赖项的数量和大小。2、启用SpringBoot的快速启动模式：在SpringBoot2.3及更高版本中，引入了快速启动模式，它可以明显减少应用程序的启动时间。您可以在applicatio
最近，美国以OpenAI、谷歌为首的七家科技巨头公司联合宣布——为所有AI生成的内容中嵌入水印。或许，天天被DeepFake骗的团团转的日子，要一去不复返了！七大巨头联手给AI加水印还记得十几年前，总有人在各种论坛各种吹嘘。别人不信，就会评论，无图无真相。再往后，发图片视频都不一定100%可信，因为众所周知，图片可以p，视频可以剪辑。再再往后，生成式AI爆火，别说图片了，视频能生成，音频能生成，文本能生成。都不是剪辑、p图那么简单，而是从0到1直接生成，极尽丝滑。我不禁想问，这世上还有真的东西吗！（气抖冷）好在，这种情况要得到改善了。OpenAI、微软、谷歌、Meta、亚马逊、Anthropi
目录1.排序的概念及其运用1.1排序的概念1.2排序运用1.3常见的七大排序2.直接插入排序2.1基本思想2.2直接插入排序2.3动图助解2.4直接插入排序源码2.5直接插入排序的特性总结3.希尔排序(缩小增量排序)3.1希尔排序概念及思想3.2希尔排序图解3.3希尔排序源码3.4希尔排序的两种预排序图解3.5希尔排序的特性总结1.排序的概念及其运用1.1排序的概念排序：所谓排序，就是使一串记录，按照其中的某个或某些关键字的大小，递增或递减的排列起来的操作。稳定性：假定在待排序的记录序列中，存在多个具有相同的关键字的记录，若经过
鉴于，我们的资讯以美西方国家为主，可能涉及到认知战，所以请在阅读时时刻保持清醒。根据CybersecurityVentures最近的一份报告，到2023年，全球网络犯罪每年造成的损失预计将达到8万亿美元。这个看似巨大的数字可能仍然被严重低估。2021年，美国金融机构仅因勒索软件攻击就损失了近12亿美元的成本。这比上一年增长了近200%。如果我们继续保持这个速度，明年全球成本可能会接近16万亿美元。为什么成本会这么高？以下是2023年网络攻击率和成本将大幅上升的七个原因。原因一：经济《网络安全风险投资》报告正确地将人才短缺视为令人担忧的原因。但这个问题还有更深层次的根源。全球经济前景继续面临严峻
随着ChatGPT的爆火与流行，大型语言模型（LLM）与生成式人工智能（AIGC）不断跃入大众视野，随之也带来了许多内容风险隐患。近日，知道创宇内容安全专家对互联网上流行的7款大型语言模型进行了全面和客观的内容基线评测，并根据内容安全审核规范进行严格打分，形成测评结果，以期为研究者、开发者及使用者提供关于大型语言模型的开发和应用方面的参考。本期测评为第一期，知道创宇将持续对大型语言模型的发展和改进进行内容基线、鉴别、评测方面的投入，以更好地推动自然语言生成技术的内容合规发展。评测结果概览：ChatGPT整体表现突出从评测结果来看：ChatGPT模型在多个问题的回答中表现良好。特别是在困难的语
联合国预测，到2050年，70%的世界人口将居住在城市和城区，这意味着排放量和能源使用量将逐年增加。对更智能的城市交通网络、环保水处理设施和高能效建筑的需求比以往任何时候都更加迫切。这就是智慧城市计划和倡议的切入点。在城市中采用智能技术，包括物联网(IOT)——嵌入传感器进行数据交换的物体——不仅可以提高市民的生活质量，还可以改善整体公共安全。在2020年智慧城市指数中，新加坡、赫尔辛基和苏黎世被评为全球最智能的城市。这份年度报告由新加坡科技与设计大学(SUTD)管理发展研究所(InstituteforManagementDevelopment)发布，根据经济和科技数据以及市民对城市“智能”程
