字符串处置上：lcs(最长人民子序列)，kmp（字符串匹配算法），繁杂题方案脑子+评释，类的配置，数据封装，多重嵌套解法。
图论算法上（目前涌现过的）：配置高效的毗邻表，dfs是底子，bfs（最优/短下场且各边权值为1），djs+Floyd（最短路途下场），欧拉通路/回路分辨，树的直径下场，tarjan（强联通份量下场），并查集（分辨能否连通），prim+kruskal（最小天生树下场），拓扑排序、动态方案底子没若何样涌现过。
图论算法上（目前涌现过的）：配置高效的毗邻表，dfs是底子，bfs（最优/短下场且各边权值为1），djs+Floyd（最短路途下场），欧拉通路/回路分辨，树的直径下场，tarjan（强联通份量下场），并查集（分辨能否连通），prim+kruskal（最小天生树下场），拓扑排序、动态方案底子没若何样涌现过。
2023/4/28 13:30:51
20KB
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Coordinatorlayout嵌套滑动，自定义Behavior的Demo
2023/4/24 19:05:37
18.67MB
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android开拓，两种不合方式功夫轴界面；
一、嵌套RecyclerView，需要在Adapter方案中再实现一个RecyclerView二、把剖析的数据再举行封装之后实现数据的平铺,惟独一个RecyclerView就可实现为下场，依据不合的数据尺度配置不合的方案实现数据的揭示
一、嵌套RecyclerView，需要在Adapter方案中再实现一个RecyclerView二、把剖析的数据再举行封装之后实现数据的平铺,惟独一个RecyclerView就可实现为下场，依据不合的数据尺度配置不合的方案实现数据的揭示
2023/4/21 19:22:20
10KB
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RecycleView实现繁杂首页方案三种方式：嵌套、自定义方案管理器、三方控件。
实现为下场如淘宝，美团，bilibili等
实现为下场如淘宝，美团，bilibili等
2023/3/26 4:51:55
7.7MB
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sqliteexpertprofessional绿色汉化中文版软件成果首要特色：-可视SQL盘问天生器-轻松建树繁杂的SQL盘问。
-格式化的SQL盘问文本方案。
-SQL盘问剖析以及阐发的有力本领。
-低级SQL编纂器与语法高亮以及代码实现。
渺小的重组成果：-表列，索引，外键，触发器，怪异以及查验解放的可视化编纂器。
-任何繁杂的表，而不会损失数据重组。
-任何重组操作被包裹在一个嵌套事件回滚，假如暴发任何差迟变更使历时。
导入以及导出数据：-从ADO数据源，CSV文件，SQL剧本或者SQLite导入数据。
-数据导出到CSV文件，SQL剧本，Excel或者SQLite的。
-使用拖放操作之间的SQLite数据库复制表。
-经由剪贴板中的数据导出到Excel。
数据编纂：-在使用成果渺小确当场编纂网格的编纂数据。
-图像编纂器目前反对于JPEG，PNG，BMP，GIF以及ICO图像格式。
-使用集成的十六进制编纂器可视化以及更正BLOB字段。
其余特色：-残缺的Unicode反对于。
-反对于附加的数据库。
-反对于加密的数据库。
-Lua以及Pascal的剧本反对于。
-格式化的SQL盘问文本方案。
-SQL盘问剖析以及阐发的有力本领。
-低级SQL编纂器与语法高亮以及代码实现。
渺小的重组成果：-表列，索引，外键，触发器，怪异以及查验解放的可视化编纂器。
-任何繁杂的表，而不会损失数据重组。
-任何重组操作被包裹在一个嵌套事件回滚，假如暴发任何差迟变更使历时。
导入以及导出数据：-从ADO数据源，CSV文件，SQL剧本或者SQLite导入数据。
-数据导出到CSV文件，SQL剧本，Excel或者SQLite的。
-使用拖放操作之间的SQLite数据库复制表。
-经由剪贴板中的数据导出到Excel。
数据编纂：-在使用成果渺小确当场编纂网格的编纂数据。
-图像编纂器目前反对于JPEG，PNG，BMP，GIF以及ICO图像格式。
-使用集成的十六进制编纂器可视化以及更正BLOB字段。
其余特色：-残缺的Unicode反对于。
-反对于附加的数据库。
-反对于加密的数据库。
-Lua以及Pascal的剧本反对于。
2023/3/22 7:26:02
41.3MB
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本案例实现起来很简单，所以可以直接拿来嵌入项目中使用，涉及到的知识点：-数据库的增删改查操作-ListView和ScrollView的嵌套冲突处理-监听软键盘回车按钮设置为搜索按钮-使用TextWatcher()实时筛选-已搜索的关键字再次搜索不重复添加到数据库-刚进入页面设置软键盘不因为EditText而自动弹出
2023/3/20 1:25:56
2.66MB
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卷积神经网络-Codealong介绍在此代码中，我们将重新研究以前的圣诞老人图像分类示例。
为此，我们将审查从嵌套目录结构中加载数据集并构建基线模型。
从那里，我们将构建一个CNN并演示其在图像识别任务上的改进功能。
建议您运行单元格，以便进一步探索变量并调查代码片段本身。
但是，请注意，某些细胞（尤其是稍后训练的细胞）可能需要几分钟才能运行。
（在Macbookpro上，整个笔记本电脑大约需要15分钟才能运行。
）目标你将能够：使用图像数据生成器从分层文件结构加载图像解释为什么训练神经网络时可能会增加图像数据在训练神经网络之前将数据增强应用于图像文件使用Keras构建CNN正确存储图像分析图像数据时，文件管理很重要。
我们将再次使用圣诞老人图像，但是这次将它们存储在两个文件夹中：santa和not_santa。
我们现在想使用train，validation
为此，我们将审查从嵌套目录结构中加载数据集并构建基线模型。
从那里，我们将构建一个CNN并演示其在图像识别任务上的改进功能。
建议您运行单元格，以便进一步探索变量并调查代码片段本身。
但是，请注意，某些细胞（尤其是稍后训练的细胞）可能需要几分钟才能运行。
（在Macbookpro上，整个笔记本电脑大约需要15分钟才能运行。
）目标你将能够：使用图像数据生成器从分层文件结构加载图像解释为什么训练神经网络时可能会增加图像数据在训练神经网络之前将数据增强应用于图像文件使用Keras构建CNN正确存储图像分析图像数据时，文件管理很重要。
我们将再次使用圣诞老人图像，但是这次将它们存储在两个文件夹中：santa和not_santa。
我们现在想使用train，validation
2023/3/19 7:39:44
344.12MB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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