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如何在 2022 年为 Web 应用程序选择技术堆栈

为 Web 开发选择技术堆栈时要考虑的事项 正如我在介绍中解释的那样，选择技术堆栈对于您正在从事的项目至关重要。所需的时间和成本，以及最终产品的整体质量，都直接受到您的选择的影响。...跟随趋势 图片 如果你在预算方面不受限制并且可以从 Web 开发公司聘请任何团队，那么你几乎可以选择任何技术堆栈。 技术趋势在不断变化。顶级语言每 5-7 年更换一次，框架每 2-3 年更换一次。...选择前端技术栈 现在让我们看一下如何在框架和编程语言方面为前端优化选择技术堆栈。 框架 Web 开发最常见的前端框架是 React.js、Angular.js 和 Vue.js。...您对技术的选择最终应取决于您的目的，您想要实现的目标。 因此，为了为 Web 应用程序选择最佳技术堆栈，有必要熟悉所有可用技术的优缺点，然后咨询有经验的开发人员。 常重要的影响。...您对技术的选择最终应取决于您的目的，您想要实现的目标。 因此，为了为 Web 应用程序选择最佳技术堆栈，有必要熟悉所有可用技术的优缺点，然后咨询有经验的开发人员。

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    2023-04-16：给定一个长度为N的数组，值一定在0~N-1范围，且每个值不重复比如，arr =

    2023-04-16：给定一个长度为N的数组，值一定在0~N-1范围，且每个值不重复比如，arr = 4, 2, 0, 3, 10 1 2 3 4把0想象成洞，任何非0数字都可以来到这个洞里，然后在原本的位置留下洞比如...对于第二种有序情况，我们可以先倒序遍历数组，找出每个数需要移动的最小距离，从而计算出需要移动的次数。最后比较这两种情况下的最小搬动次数，返回较小值即可。...注意事项：需要记录每个数是否被遍历过，以防止重复计算。数字只能搬家到洞里，并且走后留下洞，因此在交换过程中需要记录其中一个数字所在的位置作为洞的位置。...这种样子，至少交换几次// ans2 : 1 2 3 4 .... 0 这种样子，至少交换几次// m : 每个环里有几个数// next : 往下跳的位置n := len(nums)ans1, ans2

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    中山&港大| 提出DQ-LoRe框架，自动选择上下文示例，为LLMs复杂推理开辟新道路！

    实验表明，DQ-LoRe在自动选择GPT-4示例方面超越了之前的方法，准确率从92.5%提升至94.2%，为LLMs解决复杂推理问题开辟了新道路。...在此过程中，如何选择合适的示例将是一个关键的问题。因为先前研究表明，在选择示例时会面临不稳定的挑战，即示例中样本顺序的微小变化也可能影响大模型的输出，可见样本示例选择对增强LLM多步推理能力至关重要。...当前主要有两种方法来选择示例：1）人工选择设计；2）基于检索的方法 人工选择设计方法：例如，传统的CoT方法主要利用人工编写的八个示例，而PAL方法则将这些示例转化为编程语言语句；Auto-CoT方法通过将训练示例聚类成...k个类别，并选择与每个类别中心最近的k个样本来选择示例。...简单来说，作者利用训练集中的数据来构建训练数据，每个样本由一个问题 x_i 及其对应的CoT y_i 组成，其中 i 代表训练集中的第 i 个数据点。

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    2023-04-16：给定一个长度为N的数组，值一定在0~N-1范围，且每个值不重复比如，arr = [4, 2, 0, 3,

    2023-04-16：给定一个长度为N的数组，值一定在0~N-1范围，且每个值不重复 比如，arr = [4, 2, 0, 3, 1] 0 1 2 3 4 把0想象成洞...对于第二种有序情况，我们可以先倒序遍历数组，找出每个数需要移动的最小距离，从而计算出需要移动的次数。 3. 最后比较这两种情况下的最小搬动次数，返回较小值即可。 注意事项： 1....需要记录每个数是否被遍历过，以防止重复计算。 2. 数字只能搬家到洞里，并且走后留下洞，因此在交换过程中需要记录其中一个数字所在的位置作为洞的位置。...这种样子，至少交换几次 // ans2 : 1 2 3 4 .... 0 这种样子，至少交换几次 // m : 每个环里有几个数 // next : 往下跳的位置 n := len(nums

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    2024-09-04：用go语言，给定一个长度为n的数组 happiness，表示每个孩子的幸福值，以及一个正整数k，我们需要从

    2024-09-04：用go语言，给定一个长度为n的数组 happiness，表示每个孩子的幸福值，以及一个正整数k，我们需要从这n个孩子中选出k个孩子。...在筛选过程中，每轮选择一个孩子时，所有尚未选中的孩子的幸福值都会减少 1。需要注意的是，幸福值不能降低到负数，只有在其为正数时才能减少。 我们的目标是尽可能使选中的k个孩子的幸福值之和最大化。...解释：按以下方式选择 2 个孩子： 1.选择幸福值为 3 的孩子。剩余孩子的幸福值变为 [0,1] 。 2.选择幸福值为 1 的孩子。剩余孩子的幸福值变为 [0] 。注意幸福值不能小于 0 。...大体步骤如下： 1.对孩子的幸福值数组 happiness 进行降序排序。 2.从排序后的数组中选择前 k 个幸福值最高的孩子。这些孩子的幸福值之和即为所求。...4.最终返回累加的结果作为最大化幸福值之和的输出。 时间复杂度分析： • 排序的时间复杂度为 O(n*log(n))，n 为孩子的数量。

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    2023-01-04：有三个题库A、B、C，每个题库均有n道题目，且题目都是从1到n进行编号 每个题目都有一个难度值 题库A中第i个题目的难度为ai 题库B中第

    2023-01-04：有三个题库A、B、C，每个题库均有n道题目，且题目都是从1到n进行编号每个题目都有一个难度值题库A中第i个题目的难度为ai题库B中第i个题目的难度为bi题库C中第i个题目的难度为ci...但不能大于第一题难度的两倍第三题的难度必须大于第二题的难度，但不能大于第二题难度的两倍小美想知道在满足上述要求下，有多少种不同的题目组合（三道题目中只要存在一道题目不同，则两个题目组合就视为不同输入描述 第一行一个正整数n, 表示每个题库的题目数量第二行为...n个正整数a1, a2,...... an，其中ai表示题库A中第i个题目的难度值第三行为n个正整数b1, b2,...... bn，其中bi表示题库B中第i个题目的难度值第四行为n个正整数c1, c2...,...... cn，其中ci表示题库C中第i个题目的难度值1 <= n <= 20000, 1 <= ai, bi, ci <= 10^9。

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    2023-05-03：给你一棵 二叉树 的根节点 root ，树中有 n 个节点 每个节点都可以被分配一个从 1 到 n 且互不相同的值 另给你一个长度为 m

    2023-05-03：给你一棵 二叉树 的根节点 root ，树中有 n 个节点每个节点都可以被分配一个从 1 到 n 且互不相同的值另给你一个长度为 m 的数组 queries你必须在树上执行 m 个...返回一个长度为 m 的数组 answer ，其中 answeri 是执行第 i 个查询后树的高度。注意：查询之间是独立的，所以在每个查询执行后，树会回到其 初始 状态。...4.对于每个查询 queries[i]，执行以下操作：计算以 queries[i] 为根节点的子树编号范围，即 dfn[queries[i]] 到 dfn[queries[i]]+size[dfn[queries...时间复杂度：在 dfs 函数中，对于每个节点最多访问一次，因此该函数的时间复杂度为 O(n)，其中 n 是二叉树的节点数。...在 treeQueries 函数中，需要处理 $m$ 个查询，对于每个查询需要计算左右子树的最大深度，时间复杂度为 O(n)，因此总时间复杂度为 O(mn)。

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    【资源】17个最受欢迎的机器学习应用标准数据集

    每个数据集均按照一定的格式介绍，以使读者相对容易比较，为他们的特定练习任务选择数据集或建模方法。...它是一个多类分类问题，但也可以定义为回归问题。每个类的观察值数量不均等。一共有 4898个观察值，11个输入变量和一个输出变量。...该数据集描述了3年期间的洗发水月销售量，单位是销售量，有36个观察值。下面是该数据集前5行的示例，包括标题行： ?...该数据集描述了澳大利亚墨尔本市10年间（1981-1990）的日最低温度。单位是摄氏度，有3650个观察值，数据来源为澳大利亚气象局。 下面是该数据集前5行数据的示例： ?...数据集包含2,536个观察值，73个特征。 这是分类预测问题，类别值为“1”表示这天是臭氧日，为“0”表示正常日。 下面是前5行的示例： ?

    3.6K150

    有限混合模型聚类FMM、广义线性回归模型GLM混合应用分析威士忌市场和研究专利申请数据

    有限混合模型 有限混合模型由 K 个不同分量的凸组合给出，即分量的权重为非负且总和为 1。对于每个组件，假设它遵循参数分布或由更复杂的模型给出，例如广义线性模型 (GLM)。...使用随机初始化将 EM 算法重复 3 次，即每个观察值分配给一个后验概率为 0.9 和 0.1 的成分，否则以相等的概率选择该成分。...用于绘制观测值的颜色是根据使用最大后验概率的成分分配，这些概率是使用 聚类获得的。 图 4：专利数据以及每个成分的拟合值。 在图 5 中给出了观测值的后验概率的根图。这是拟合函数返回的对象的默认图。...为便于解释，后验概率小于 eps=10−4 的观察被省略。对于第三个分量的后验概率最大的观测值用不同的颜色着色。该图是使用以下命令生成的。...可以获得拟合混合物的更多详细信息，返回拟合值以及近似标准偏差和显着性检验，参见图 6。标准偏差只是近似值，因为它们是为每个成分单独确定的，而不是采用考虑到成分已被同时估计。图 7 中给出了估计系数。

    1.5K10

    【愚公系列】2023年11月 Winform控件专题 MonthCalendar控件详解

    默认情况下，该属性的值为System.Windows.Forms.Day.Default。可以将其设置为以下值之一：DayOfWeek.Sunday：将每周的第一天设置为周日。...默认情况下，MaxSelectionCount属性的值为7，这意味着用户最多只能选择连续的7个日期。如果需要更大的选择范围，可以将此属性设置为更大的数字。...下面是一个示例演示如何设置MaxSelectionCount属性，以限制用户选择的日期数量为5天：private void Form1_Load(object sender, EventArgs e){...代码示例：// 设置2021年1月1日和1月15日为每个月中要加粗显示的日期DateTime[] boldedDates = { new DateTime(2021, 1, 1), new DateTime...例如：// 设置TodayDate为当前日期monthCalendar1.TodayDate = DateTime.Now;// 设置TodayDate为2022年10月1日monthCalendar1

    80011

    R语言有限混合模型聚类FMM、广义线性回归模型GLM混合应用分析威士忌市场和研究专利申请、支出数据|附代码数据

    有限混合模型有限混合模型由 K 个不同分量的凸组合给出，即分量的权重为非负且总和为 1。对于每个组件，假设它遵循参数分布或由更复杂的模型给出，例如广义线性模型 (GLM)。...使用随机初始化将 EM 算法重复 3 次，即每个观察值分配给一个后验概率为 0.9 和 0.1 的成分，否则以相等的概率选择该成分。...用于绘制观测值的颜色是根据使用最大后验概率的成分分配，这些概率是使用 聚类获得的。图 4：专利数据以及每个成分的拟合值。在图 5 中给出了观测值的后验概率的根图。这是拟合函数返回的对象的默认图。...为便于解释，后验概率小于 eps=10−4 的观察被省略。对于第三个分量的后验概率最大的观测值用不同的颜色着色。该图是使用以下命令生成的。...可以获得拟合混合物的更多详细信息，返回拟合值以及近似标准偏差和显着性检验，参见图 6。标准偏差只是近似值，因为它们是为每个成分单独确定的，而不是采用考虑到成分已被同时估计。图 7 中给出了估计系数。

    20730

    【IOS 开发】基本 UI 控件详解 (UIDatePicker | UIPickerView | UIStepper | UIWebView | UIToolBar )

    UIDatePicker 日期选择器 示例代码 代码示例 :  -- 界面设计文件 :  -- OCViewController.h :  // // OCViewController.h //...单行选择器示例 (1) 相关 API 简介 相关 API 简介 :  -- 为 UIPickerView 设置 数据 和 操作 委托 :  //为 UIPickerView 设置 UIPickerViewDataSource...delegate:nil cancelButtonTitle:@"确定" otherButtonTitles: nil]; //显示对话框 [alert show]; } (2) 单行选择器代码示例...单行选择器代码示例 :  -- 界面设计文件 :  -- OCViewController.h :  // // OCViewController.h // UIPickerView // //...多行列表选择器示例代码 (1) 示例代码 多行列表选择示例代码 :  -- 界面设计文件 :  -- OCViewController.h :  // // OCViewController.h /

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