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3-2 队列
3-2 队列 1、基本概念 队列是一种特殊的线性表，特殊之处在于它只允许在表的前端（front）进行删除操作，而在表的后端（rear）进行插入操作，和栈一样，队列是一种操作受限制的线性表。
51840发布于 2019-07-02 - 来自专栏Hank’s Blog
3-2 矩阵的子集
> x <- matrix(1:6,nrow=2,ncol=3) > x [,1] [,2] [,3] [1,] 1 3 5 [2,] 2 4 6
70720发布于 2020-09-16 - 来自专栏叽叽西
lagou 爪哇 3-2 zookeeper 笔记
分布式系统的协调工作就是通过某种方式，让每个节点的信息能够同步和共享。这依赖于服务进程之间的通信。通信方式有两种：
54410编辑于 2022-05-17 - 来自专栏破晓之歌
JAVA入门3-2（未完，待续） 原
List（序列）、Queue（队列）可重复排列有序的，Set（集）不可重复无序。list和set常用。
43350发布于 2018-08-15 - 来自专栏历史专栏
【愚公系列】2023年11月 Java教学课程 201-Docker（Docker-Compose）
Docker Compose 简化了构建和部署多容器 Docker 应用程序的流程。 一、Docker-Compose 1.Docker-Compose Docker Compose是一个用于定义和运行多个Docker容器应用程序的工具。 可以使用以下命令检查 Docker 是否已经安装： docker --version 安装 Docker Compose 的前置依赖： sudo yum install -y curl 使用以下命令下载 Docker Compose 的二进制文件： sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/1.29.2/docker-compose 赋予 Docker Compose 二进制文件可执行权限： sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose 使用以下命令检查 Docker Compose 是否已经安装
25410编辑于 2025-06-02 - 来自专栏刷题笔记
3-2 数组元素的区间删除 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101225075 3-2 数组元素的区间删除 (20 分) 给定一个顺序存储的线性表，请设计一个函数删除所有值大于
98430发布于 2019-11-08 - 来自专栏历史专栏
【愚公系列】2023年11月 Java教学课程 200-Docker（Dockerfile）
前言 Dockerfile是Docker中的一个文件，它是用来定义Docker镜像的构建过程的文本文件。 构建完成后，即可使用docker run命令启动自己的Docker镜像： docker run -p 3000:3000 myapp 这将在端口3000上启动应用程序。 Docker的镜像结构由以下三部分组成： 基础镜像文件系统（Base Image File System）：它是Docker镜像的根文件系统，它是只读的，并且会被所有的派生镜像共享。 将准备好的docker-demo上传到虚拟机任意目录，然后进入docker-demo目录下 步骤3：运行命令： docker build -t javaweb:1.0 . /app.jar /tmp/app.jar EXPOSE 8090 ENTRYPOINT java -jar /tmp/app.jar ④ 使用docker build命令构建镜像 ⑤ 使用docker
32410编辑于 2025-06-02 - 来自专栏小王知识分享
使用Docker安装ElasticSearch和可视化界面Kibana【图文教学】
拉去ES镜像 docker pull elasticsearch:7.4.2 2. 启动Elastic search docker run --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 \ -e "discovery.type=single-node 拉去Kibana镜像 docker pull kibana:7.4.2 2. 启动Kibana # 地址为自己虚拟机的ip docker run --name kibana -e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://192.168.17.130:9200 -p 本文是根据尚硅谷雷神的教学，特此记录一下，供以后查看！ ---- Q.E.D.
98120编辑于 2022-07-11 - 来自专栏WebJ2EE
React：Table 那些事（3-2）—— 斑马纹、固定表头
《React：Table 那些事》系列文章，会逐渐给大家呈现一个基于 React 的 Table 组件的定义、设计、开发过程。每篇文章都会针对 Table 的某个具体功能展开分析：
4.4K10发布于 2019-07-19 - 来自专栏万能的小草
pandas入门3-2:识别异常值以及lambda 函数
假设每个月的客户数量保持相对稳定，将从数据集中删除该月中特定范围之外的任何数据。最终结果应该是没有尖峰的平滑图形。
1.3K10发布于 2020-02-17 - 来自专栏Y大宽
基于合作教学的教学方法
写在前面： 关于合作教学内容很多，现在仅把德国进修所学的合作教学教学方法做一极简总结，其中都蕴含了合作教学的灵魂，愿有缘人得之，用之。稍后会整理合作教学相关其他内容。
1.7K10发布于 2018-12-13 - 来自专栏一叶知秋
奶爸级教学---webpack详细教学
今天手把手教学webpack，奶爸级教学，一键三连收藏起来吧。
2K20编辑于 2022-12-06 - 来自专栏历史专栏
【愚公系列】2023年11月 Java教学课程 199-Docker（基本操作）
前言 Docker的组件和相关命令如下： 组件 相关命令 Docker客户端和服务端 docker version Docker镜像 docker images Docker容器 docker psdocker rundocker startdocker stopdocker rm Docker仓库 docker logindocker pulldocker push Docker网络 docker network 1.2 镜像命令 以下是常用的Docker镜像命令： 命令 描述 docker images 列出所有本地镜像 docker pull <image_name> 从仓库中下载指定镜像 docker push xx --help命令查看docker save和docker load的语法 例如，查看save命令用法，可以输入命令： docker save --help 结果： 命令格式： docker save ：创建并运行一个容器，处于运行状态 docker pause：让一个运行的容器暂停 docker unpause：让一个容器从暂停状态恢复运行 docker stop：停止一个运行的容器 docker
24810编辑于 2025-06-02 - 来自专栏帮你学MatLab
MATLAB智能算法30个案例分析(3-2)
神经网路部分 function err=Bpfun(x,P,T,hiddennum,P_test,T_test) %% 训练&测试BP网络 %% 输入 % x：一个个体的初始权值和阈值 % P：训练样
99350发布于 2018-04-18 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 3-2 jupyter notebook中的魔法命令
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍jupyter Notebook中的两个魔法命令%run和%time。
1.6K00发布于 2019-11-13 - 来自专栏c语言与cpp编程
C语言中3-2=？3%-2=？你确定答案吗
抛砖引玉 C语言负数除以正数，与正数除以负数或者负数除以负数的余数和商，正负有谁定呢？ -3 / 2 = ？; -3 % 2 = ?; 3 / (-2) = ?; 3 % (-2) = ?; (-3)
62700发布于 2020-12-02 - 来自专栏cwl_Java
C++编程之美-结构之法(代码清单3-2)
代码清单3-2 char c[10][10] = { "", //0 "", //1 "ABC", //2 "DEF", //3
28440编辑于 2022-11-30 - 来自专栏技术让梦想更伟大
C语言中3-2=？3%-2=？你确定答案吗
抛砖引玉 C语言负数除以正数，与正数除以负数或者负数除以负数的余数和商，正负有谁定呢？ -3 / 2 = ？; -3 % 2 = ?; 3 / (-2) = ?; 3 % (-2) = ?; (-3)
1.4K61发布于 2020-07-03 - 来自专栏IT云清
ZooKeeper系列教学
本专题是ZooKeeper的一些列教学文章，本来博主打算自己写，但是写了两篇之后，查资料过程中发现了Sunddenly(⊙_⊙) 的博客，他的这个系列写的非常专业，而且图文并茂，就转载了过来
1.1K10发布于 2019-01-22 - 来自专栏Soul Joy Hub
【大模型AIGC系列课程 3-2】国产开源大模型：ChatGLM
https://arxiv.org/pdf/2103.10360.pdf GLM是General Language Model的缩写，是一种通用的语言模型预训练框架。它的主要目标是通过自回归的空白填充来进行预训练，以解决现有预训练框架在自然语言理解（NLU）、无条件生成和有条件生成等任务中表现不佳的问题。 具体来说，GLM通过随机遮盖文本中连续的标记，并训练模型按顺序重新生成这些遮盖的部分。这种自回归的空白填充目标使得GLM能够更好地捕捉上下文中标记之间的依赖关系，并且能够处理可变长度的空白。通过添加二维位置编码和允许任意顺序预测空白，GLM改进了空白填充预训练的性能。
80420编辑于 2023-08-28
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