c语言编程有什么难点

总结来说，C语言编程的难点涵盖了理论和实践的多个方面，从指针的使用、内存管理，到复杂数据结构的实现，再到并发编程和跨平台的适应，每一步都需要精确而深入的理解和实践。C语言编程面临的难点主要有1、指针的理解和使用、2、内存管理、3、复杂的数据结构实现、4、并发和多线程编程以及5、跨平台编程。理解指针的地址和指针变量之间的关系，如何通过指针读写数据，指针与数组、结构体等复杂数据类型的结合使用，都是学习过程中的难点。构建高效的数据结构不仅需要深厚的算法知识，也测试开发者对C语言细节的精细掌握。

python爬虫爬取某图书网页实例

下面是通过requests库来对ajax页面进行爬取的案例，与正常页面不同，这里我们获取url的方式也会不同，这里我们通过爬取一个简单的ajax小说页面来为大家讲解。循环遍历URL（这里为大家提供具体url的获取方法，并循环了1至9页的数据为大家做案例），并发送了带有随机User-Agent的GET请求。设置代码来保存图片到以文章名命名的文件中，并将作者、文章名和简介信息写入到"./biquge.txt"文件中。首先进入网页，点击F12打开自定义与控制工具，点击fecth/XHR，此时显示部分为空白。

自荐02.标准化编程规范

ESlint + Prettier + commitizen + commitlint + lint-staged

ComfyUI - 自定义数据集 使用 LoRA 微调 图像生成 Flux 模型 (AI Toolkit)

在 Diffusion 图像生成框架中，使用 LoRA（Low-Rank Adaptation）微调，难点在于，需要精确控制模型参数的更新以避免破坏预训练模型的知识，同时保持生成图像的多样性和质量，这涉及到复杂的优化策略和计算资源的高效利用，以及在保持模型泛化能力的同时实现特定任务的微调，这通常需要大量的实验和调参来找到最佳的低秩矩阵和学习率，以确保模型在特定数据集上的性能提升。

Redis中的数据类型及应用场景（面试版）

字符串 string哈希 hash列表 list集合 set有序集合 sorted set / zset。

2024年电赛H题全开源

在制作小车过程中虽然遇到了很多困难与挫折但是我们要坚持下来，解决问题才是根本，有错误必有源头，顺着错误找源头才是正解！empty_LP_MSPM0G3507_nortos_ticlang · fighter/电子设计大赛 - 码云 - 开源中国 (gitee.com)【fighter】视频已打包，欢迎围观！_哔哩哔哩_bilibili。

请你学习：前端布局3 - flex

Flexbox布局也叫Flex布局，弹性盒子布局。它的目标是提供一个更有效地布局、对齐方式，并且能够使父元素在子元素的大小未知或动态变化情况下仍然能够分配好子元素之间的间隙。主要思想是使父元素能够调整子元素的宽度、高度、排列方式，从而更好的适应可用的布局空间。设定为flex布局的元素能够放大子元素使之尽可能填充可用空间，也可以收缩子元素使之不溢出。​Flex布局更适合小规模的布局，可以简便、完整、响应式的实现各种页面布局。但是，设为Flex布局以后，其。

机器学习：TF-IDF算法原理及代码实现

机器学习：TF-IDF算法原理及代码实现

划分聚类方法实现与应用

划分聚类，通过划分的方式将数据集划分为多个不重叠的子集（簇），每一个子集作为一个聚类（类别）。在划分的过程中，首先由用户确定划分子集的个数kkk，然后随机选定kkk个点作为每一个子集的中心点，接下来通过迭代的方式：计算数据集中每个点与各个中心点之间的距离，更新中心点的位置；最终将数据集划分为kkk个子集，即将数据划分为kkk类。而评估划分的好坏标准就是：保证同一划分的样本之间的差异尽可能的小，且不同划分中的样本差异尽可能的大。

Pycharm can‘t open file ‘D:\\Program‘: [Errno 2] No such file or directory

D:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2022.2.4” 替换成你自己的目录。2、执行成功桌面会多一个快捷方式。右键，打开属性设置。“D:\PyCharm” 替换成不带空格的链接。3、Debug模式启动即可。

什么是Dropout在机器学习中？

Dropout是深度学习中一种简单而有效的正则化技术，它通过随机丢弃神经网络中的部分神经元来减少模型的复杂性、防止过拟合，并提高模型的泛化能力。在训练过程中，Dropout使得每次前向传播时神经网络的结构都有所不同，这有助于模型学习到更加鲁棒的特征表示。

redis分片集群

使用redis分片集群能够解决。

《零散知识点 · Redis 实现日榜、周榜》

💗 后续会逐步分享企业实际开发中的实战经验，有需要交流的可以联系博主。

机器学习 之 决策树与随机森林的实现

随机森林是一种基于决策树的集成学习方法，它通过构建多个决策树并综合它们的预测结果来提高准确性和防止过拟合。自助采样：从原始数据集中通过有放回的方式抽取多个子样本集。构建决策树：在每个子样本集上独立地构建一棵决策树。随机特征选择：在构建每棵树的过程中，每个节点的分裂都是从所有特征的一个随机子集中选出最优特征。投票机制：对于分类任务，每棵树都会对新样本给出一个预测类别，最终的预测类别是所有树预测结果的多数表决结果。鲁棒性：由于使用了多棵决策树，单棵树的错误不会影响整体预测结果。易于实现。

四十四、【人工智能】【机器学习】- Kernel Ridge Regression（KRR）

监督学习（Supervised Learning）是机器学习中的一种主要方法，其核心思想是通过已知的输入-输出对（即带有标签的数据集）来训练模型，从而使模型能够泛化到未见的新数据上，做出正确的预测或分类。在监督学习过程中，算法“学习”的依据是这些已标记的例子，目标是找到输入特征与预期输出之间的映射关系。Kernel Ridge Regression（KRR）是一种监督学习方法，用于回归问题。它结合了核方法和岭回归的优点，通过在特征空间中使用内积运算来解决非线性回归问题。

15：00面试，15：06就出来了，问的问题有点变态。。。

整份文档一共有将近 200 页，全部为大家展示出来肯定是不太现实的，为了不影响大家的阅读体验就只展示了部分内容，还望大家海涵，希望能帮助到您面试前的复习且找到一个好的工作，也节省大家在网上搜索资料的时间来学习！

机器学习：自然语言处理之关键词提取（TF-IDF）

自然语言处理之关键词提取（TF-IDF）

第十五章、 Io流

节点流是直接从特定数据源读写数据的流，它们是I/O系统中的基础流，提供了最基本的读写功能。节点流通常与具体的数据源（如文件、网络连接等）直接相关联，如FileReader、FileWriter。分类字节输入流字节输出流字符输入流字符输出流抽象基类ReaderWriter访问文件FileReaderFlieWriter访问数组访问管道访问字符串处理流是对节点流的包装，它们提供了更高级的功能，如缓冲、行处理、转换等。