文章大纲第一卷全新的我第二卷爱在今天第三卷坚持到底第四卷我是奇迹第五卷最后一天第六卷控制情绪第七卷笑遍世界第八卷提升价值第九卷立即行动第十卷我的祈祷第一卷全新的我经典语录★世界上没有绝望的处境，只有对处境绝望的人。★怕苦的人苦一辈子，不怕苦的人哭一阵子。★任何业绩的质变都来自于量变的积累。★成大事不在于力量大小，而在能坚持多久。★以诚感人者，人亦诚而应。★先知三日，富贵十年。★成功的信念在人脑中的作用就如闹钟，会在你需要的时候将你唤醒。★没有口水与汗水，就没有成功的泪水。★从不跌倒不算光彩，每次跌倒后能再次站起来，才是最大的荣耀。★你的起点在什么地方不要紧，重要的是你朝什么方向迈动脚步。提示词

【数据结构入门指南】二叉树链式结构的实现（保姆级代码思路解读，非常经典）一、前置说明二、二叉树的遍历2.1前序遍历2.2中序遍历2.3后序遍历三、以前序遍历为例，递归图解四、层序遍历五、节点个数以及高度等5.1二叉树节点个数5.2二叉树叶子节点个数5.3二叉树第k层节点个数5.4二叉树查找值为x的节点5.5二叉树的高度六、二叉树的创建和销毁6.1构建二叉树6.2二叉树的销毁6.3判断二叉树是否为完全二叉树一、前置说明其他数据结构不同，二叉树的增删查改接口实现的意义不大（后续搜索树的增删查改才有意义）。普通初阶二叉树更重要的是学习控制结构，为后续的AVL树、红黑树等高级数据结构打下基础。同时大部

【机器学习入门与实践】入门必看系列，含数据挖掘项目实战：模型融合、特征优化、特征降维、探索性分析等，实战带你掌握机器学习数据挖掘专栏详细介绍：【机器学习入门与实践】合集入门必看系列，含数据挖掘项目实战：数据融合、特征优化、特征降维、探索性分析等，实战带你掌握机器学习数据挖掘。本专栏主要方便入门同学快速掌握相关知识。声明：部分项目为网络经典项目方便大家快速学习，后续会不断增添实战环节（比赛、论文、现实应用等）专栏订阅：数据挖掘-机器学习专栏主要讲解了数据探索性分析：查看变量间相关性以及找出关键变量；数据特征工程对数据精进：异常值处理、归一化处理以及特征降维；在进行归回模型训练涉及主流ML模型：决

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作者前言🎂    ✨✨✨✨✨✨🍧🍧🍧🍧🍧🍧🍧🎂  🎂   作者介绍：               🎂🎂    🎂🎉🎉🎉🎉🎉🎉🎉       🎂     🎂作者id：老秦包你会，     🎂简单介绍：🎂🎂🎂🎂🎂🎂🎂🎂🎂🎂🎂🎂🎂🎂🎂       喜欢学习C语言和python等编程语言，是一位爱分享的博主，有兴趣的小可爱可以来互讨     🎂🎂🎂🎂🎂🎂🎂🎂         🎂个人主页::小小页面🎂         🎂gitee页面:秦大大🎂                   🎂🎂🎂🎂🎂🎂🎂🎂    🎂 一个爱分享的小博主欢迎小可爱们前来借鉴🎂____________________________

贪心算法一、基本概念：所谓贪心算法是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。贪心算法没有固定的算法框架，算法设计的关键是贪心策略的选择。必须注意的是，贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，选择的贪心策略必须具备无后效性，即某个状态以后的过程不会影响以前的状态，只与当前状态有关。所以对所采用的贪心策略一定要仔细分析其是否满足无后效性。二、贪心算法的基本思路：1.建立数学模型来描述问题。2.把求解的问题分成若干个子问题。3.对每一子问题求解，得到子问题的局部最优解。4.把子问题的解局部最优解合成原来解问题的一

1.前言动态规划处理字符相关案例中，求最长公共子序列以及求最短编辑距离，算是经典中的经典案例。讲解此类问题的算法在网上一抓应用一大把，即便如此，还是忍不住有写此文的想法。毕竟理解、看懂都不算是真正掌握，唯有瞧出其中玄机，能有自己独有的见解和不一样的感悟方算是把知识学到灵魂深入。好了！闲话少说，进入正题。2.最长公共子序列(LCS)2.1问题描述最长公共子序列，指找出2个或多个字符串中的最长公共子序列。如字符串s1=kabc和s2=taijc，其最长公共子序列是ac。Tips：子序列只要求其中字符保持和原字符串中一样的顺序，而不一定连续。2.2递归思想这是一道求最值的题目，只要是求最值，必然会存

系统设计-经典场景电商业务之下单上图我们看到,针对电商系统的架构设计考虑点，提到了许多重要的方面。以下是对每个关注点的详细描述：1.**API网关**:   API网关作为系统的入口，负责将客户端的请求转发给后端服务。它可以集中处理安全性、鉴权、监控、缓存、请求转发等任务，从而减轻后端服务的负担。一个好的API网关应该具备良好的性能、可扩展性和安全性，同时也能够实现流量控制和请求转发。2.**订单服务**:   订单服务负责处理用户下单、订单查询、订单状态管理等功能。在架构设计中，需要考虑订单的存储方式、数据一致性、订单状态流转以及与支付、库存等服务的交互。使用分布式事务或事件驱动架构可以确保

On-Grid类DOA估计经典算法——l1−SVDl_1-\text{SVD}l1​−SVD文献"ASparseSignalReconstructionPerspectiveforSourceLocalizationWithSensorArrays"提出了一种稀疏表示的DOA定位算法，它属于On-Grid类算法的范畴。其核心要点有二：其一是，通过了奇异值(SVD)分解，把以大量快拍数衡量的信号模型，转换成以信源数衡量的低维信号模型；其二是，以二阶锥规划法替代通用的非线性优化方法来处理问题，使得算法更加高效。目录On-Grid类DOA估计经典算法——l1−SVDl_1-\text{SVD}l1​

0.简介之前作者基本都在围绕着特征点提取的路径在学习，最近看到了最近点云PCL推送的《StructurePLP-SLAM:EfficientSparseMappingandLocalizationusingPoint,LineandPlaneforMonocular,RGB-DandStereoCameras》。这个工作是基于OpenVSLAM架构的，但是由于OpenVSLAM被认为侵权，所以作者想从PL-SLAM开始，学习一下点线面SLAM的相关原理以及知识。（因为是基于ORB-SLAM2的）1.PL-SLAM文章贡献PL-SLAM是基于ORB-SLAM2框架和LSD（Linesegment