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最小区间。
最小区间。你有 k 个 非递减排列 的整数列表。找到一个 最小 区间，使得 k 个列表中的每个列表至少有一个数包含在其中。
给定一个数组arr，代表每个人的能力值。再给定一个非负数k，如果两个人能力差值正好为k，那么可以凑在一起比赛。一局比赛只有两个人，返回最多可以同时有多少场比赛。
给定一个数组arr，代表每个人的能力值。再给定一个非负数k，如果两个人能力差值正好为k，那么可以凑在一起比赛。一局比赛只有两个人，返回最多可以同时有多少场比赛。
A*算法, 过程和Dijskra高度相处, 有到终点的预估函数, 只要预估值＜=客观上最优距离，就是对的。 预估函数是一种吸引力： 1）合适的吸引力可以提升算法的速度； 2）吸引
A*算法, 过程和Dijskra高度相处, 有到终点的预估函数, 只要预估值<=客观上最优距离，就是对的。
给你一个数组 nums，我们可以将它按一个非负整数 k 进行轮调
给你一个数组 nums，我们可以将它按一个非负整数 k 进行轮调， 例如，数组为 nums = [2,4,1,3,0]， 我们按 k = 2 进行轮调后，它将变成 [1,3,0,2,4]。
Scala数据类型
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表数据量大读写缓慢如何优化（4）【分库分表】
在第二篇文章中说到，查询分离中存在三大不足，其中一个不足就是：当主数据量越来越大，写操作缓慢，遇到这个问题我们该如何解决呢？为此，这篇文章我们主要围绕这个问题来讨论，拆分存储如何进行技术选型？分库分表的实现思路是什么？分库分表存在哪些不足？
微服务之间的数据依赖问题，你知道怎么解决吗
微服务，顾名思义，就是将我们程序拆分为最小化单元来提供服务。在一体化系统中，各个微服务也是不可能独立存在的，那么微服务之间涉及到的数据依赖问题，应该怎么处理呢？我们从场景入手来分析考虑此类问题。
大数据处理神器datatable库安装及使用(远超pandas效率)
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数据量大效率低如何优化（3）【elasticSearch的介绍及注意要点】
在上一篇文章里有提到Elasticsearch能在短时间内搜索、分析大量数据，并作为查询数据的存储系统。坦白的说，Elasticsearch确实是个好东西，毕竟它在分布式开源搜索和分析引擎中处于领先地位。
最终一致性和实时一致性是什么？在架构设计中，我们应该选择哪种方式？
前面我们聊了微服务的9个痛点，有些痛点没有好的解决方案，而有些痛点刚好有一些对策，后面的几篇文章我们就来聊聊某些痛点对应的解决方案。
高频数据采集请求如何不影响主业务（7）
上一篇文章讨论了写缓存的架构解决方案，它虽然可以减少数据库写操作的压力，但也存在不足。比如需要长期高频插入数据时，这个解决方案就无法满足，本篇文章我们就围绕这个问题逐步提出解决方案。
YOLO格式数据集和VOC格式数据集互转（txt&xml）
在使用labelimg进行数据标注时可以将结果保存为yolo格式或者voc格式，但是发现要是想用labelimg打开yolo识别后的txt就不行了，在训练ai的时候我们可以用已经有的结果识别一遍图片，然后再进行查漏补缺，这样子效率会更高，这里出一个YOLO的txt与voc的xml相互转换源代码
剑指Offer(30)--最小的k个数
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面试官：讲讲雪花算法，越详细越好
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Powershell数据类型介绍-02
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OpenvSwitch系列之十一 ovs-dpdk
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elasticsearch IK分词器
es默认的分词器对中文的识别不是特别好，一段话的分词是一个一个汉字，这显然没有达到想要的结果。
包装类（装箱&拆箱&数据类型转换）
在Java5 中添加了两个新特性，那就是自动装箱和拆箱，因为基本类型的广泛使用，但是Java 又是面向对象的语言，所以提供了包装类型的支持。
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windows下的wsl2如何进行docker数据卷挂载
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