MinIO MinIO 是一款基于 Apache License v2.0 开源协议的对象存储服务，兼容 Amazon S3 云存储服务接口，可用于存储海量非结构化数据（如图片、视频、日志文件等）。本教程针对 Windows 系统搭建本地 MinIO 服务，适合开发测试、小型项目部署场景。 下载MinIO 官网下载 访问MinIO中文官网或MinIO英文官网，根据读者的操作系统选择相应的操作系统版本点击MinIO Server/AIStor Server和MinIO Client/AIStor Client的Download按钮下载对应文件。 说明：两版官网域名不同，Server/Client 的文字标题有差异，但下载文件一致；中文官网下载速度更快，优先推荐。 网盘下载 通过网盘分享的文件：Minio 链接: https://pan.baidu.com/s/
🌷 古之立大事者，不惟有超世之才，亦必有坚忍不拔之志 🎐 个人CSND主页——Micro麦可乐的博客 🐥《Docker实操教程》专栏以最新的Centos版本为基础进行Docker实操教程，入门到实战 🌺《RabbitMQ》专栏19年编写主要介绍使用JAVA开发RabbitMQ的系列教程，从基础知识到项目实战 🌸《设计模式》专栏以实际的生活场景为案例进行讲解，让大家对设计模式有一个更清晰的理解 🌛《开源项目》本专栏主要介绍目前热门的开源项目，带大家快速了解并轻松上手使用 🍎 《前端技术》专栏以实战为主介绍日常开发中前端应用的一些功能以及技巧，均附有完整的代码示例 ✨《开发技巧》本专栏包含了各种系统的设计原理以及注意事项，并分享一些日常开发的功能小技巧 💕《Jenkins实战》专栏主要介绍Jenkins+Docker的实战教程，让你快速掌握项目CI/CD，是2024年最新的实战教程 🌞《Spring Boot》专栏主要介绍我们日常工作项目中经常应用到的功能以及技巧，代码样例完整 👍《Spring Security》专栏中我们将逐步深入Spring Security的各个
🚀 AI 生成的 UI 太丑？3 步让你的前端秒变高级感 你是不是也遇到过这种情况：满心期待地用 AI 生成一个前端页面，结果得到的是一个土到掉渣的蓝紫色界面，丑到自己都看不下去？🤦♂️ 别担心，你不是一个人！这是目前 90% 开发者使用 AI 写前端时都会遇到的痛点。 好消息是，经过一番研究和实践，我们发现了一些有效的方法！通过几个简单的技巧，不需要手写任何 CSS，就能让 AI 帮你生成媲美专业设计师的 UI 界面。 今天就手把手教你 3 步搞定，让 AI 彻底告别 “AI 味”！ 🧪 实验准备 工具准备 想要跟着实验，你需要准备： 1. Claude Code (2.0.55) 底层模型是 Minimax-M2
🫧 励志不掉头发的内向程序员：个人主页 ✨️ 个人专栏: 《C++语言》《Linux学习》 🌅偶尔悲伤，偶尔被幸福所完善 👓️博主简介: 文章目录 * 前言 * 一、相关概念 * 二、前缀函数 * 三、计算前缀函数 * 四、用前缀函数解决字符串匹配 * 五、kmp 算法模板 * 六、next 数组版本 * 七、周期和循环节 * 总结 前言 本文用尽量详细的语言来讲解说明 kmp 算法内容，学习之前需要知道一点点动态规划的基础，如果不知道最好去了解了解。我们一起来看看算法吧。 一、相关概念 在学习 kmp 算法之前，我们得先提前了解最基本的 “ 动态规划 ” 的知识，否则可能学习的时候会有一些困难，因为它的原理类似于动态规划。 字符串： * 用字符构成的的序列就是字符串。 这个概念很简单，但是我们这里有个小技巧：就和动态规划那样，
哈希表（Hash Table）是 C++ 中高效的键值对（key-value）存储结构，核心优势是 插入、查找、删除操作的平均时间复杂度接近 O (1)—— 比数组查找（O (n)）、有序容器（如 map，O (log n)）快得多，日常开发中常用来解决 “快速查找 / 去重 / 统计” 类问题。 一、先搞懂：哈希表到底是什么？（大白话版） 你可以把哈希表想象成一个 “带编号的快递柜”： * key（键）：快递的 “取件码”（唯一标识）； * value（值）：快递本身（要存储的数据）； * 哈希函数：把 “取件码”（key）转换成 “柜子编号”
🔥个人主页：爱和冰阔乐 📚专栏传送门：《数据结构与算法》 、C++ 🐶学习方向：C++方向学习爱好者 ⭐人生格言：得知坦然 ，失之淡然 🏠博主简介 文章目录 * 前言 * 一、栈与队列原型简介 * 1.1 Stack * 1.2 Queue * 1.3 最小栈的练习 * 1.4 栈的压入、弹出序列 * 1.5 二叉树的层序遍历 * 二、模拟实现栈 * 2.1 容器适配器 * 2.2栈的实现 * 三、模拟实现队列 * 三、总结 前言 本文从STL容器适配器视角，深度解析栈与队列的设计本质——以双端队列（deque）为底层容器，实现高效头尾操作。
图的寻路算法详解：基于深度优先搜索DFS的实现 * 一、寻路算法概述 * DFS寻路示例 * 二、算法核心思想 * 数据结构设计 * 三、算法实现详解 * 1. 核心数据结构 * 2. 构造函数初始化 * 3. DFS实现 * 4. 路径查询方法 * 四、完整代码实现 * 五、算法测试与应用 * 测试代码 * 输出结果 * 六、算法分析与优化 * 时间复杂度分析 * 空间复杂度 * 优化方向 * 七、DFS寻路与BFS寻路对比 * 八、实际应用场景 * 九、总结 🌺The Begin🌺点点关注，收藏不迷路🌺 一、寻路算法概述 图的寻路算法是图论中的基础算法之一，用于找到从一个顶点到另一个顶点的路径。深度优先搜索(DFS)是实现寻路算法的一种有效方法，它沿着图的深度方向尽可能远的搜索路径。 DFS寻路示例 0123456 从顶点0到顶点6的DFS路径可能是：
🌈个人主页: Hygge_Code🔥热门专栏:从0开始学习Java | Linux学习| 计算机网络💫个人格言: “既然选择了远方，便不顾风雨兼程” 文章目录 * 一、二叉树的前序遍历🥝 * 1. 递归写法🍂 * 核心思路 * 步骤拆解 * 示例说明 * 代码🍋🟩 * 2. 迭代写法🍂 * 核心思路 * 步骤拆解 * 关键逻辑解析 * 示例说明 * 代码🍋🟩 * 二、二叉树的中序遍历🥝 * 1. 递归写法🍂 * 思路 * 代码🍋🟩 * 迭代写法🍂 * 核心思路 * 步骤拆解 * 关键逻辑解析 * 示例说明 * 代码🍋🟩 * 三、二叉树的后序遍历🥝 * 递归写法🍂 * 思路 * 代码🍋🟩 * 迭代写法1🍂🐦🔥 * 关键难点👏👏👏 * 解决方案 * 步骤拆解
注：本文为 “傅里叶变换 | FFT 与 DFT” 相关合辑。 英文引文，机翻未校。 中文引文，略作重排。 图片清晰度受引文原图所限。 如有内容异常，请看原文。 Fast Fourier Transform (FFT) 快速傅里叶变换（FFT） In this section we present several methods for computing the DFT efficiently. In view of the importance of the DFT in various digital signal processing applications, such as linear filtering,
🔥艾莉丝努力练剑：个人主页 ❄专栏传送门：《C语言》、《数据结构与算法》、C/C++干货分享&学习过程记录、Linux操作系统编程详解、笔试/面试常见算法：从基础到进阶 ⭐️为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平 🎬艾莉丝的简介： 🎬艾莉丝的算法专栏简介： 目录 025 【模板】一维前缀和 1.1 算法思路：前缀和 1.2 算法实现 1.2.1 C++实现 1.2.2 Java实现 1.3 博主手记 026 【模板】二维前缀和 2.1 算法思路：前缀和
文章目录 * 面试题 08.06. 汉诺塔问题 * 21. 合并两个有序链表 * 206. 反转链表 * 24. 两两交换链表中的节点 * 50. Pow(x, n) 面试题 08.06. 汉诺塔问题 题目链接：面试题 08.06. 汉诺塔问题 题目描述： 在经典汉诺塔问题中，有 3 根柱子及 N 个不同大小的穿孔圆盘，盘子可以滑入任意一根柱子。一开始，所有盘子自上而下按升序依次套在第一根柱子上(即每一个盘子只能放在更大的盘子上面)。移动圆盘时受到以下限制: (1) 每次只能移动一个盘子; (2) 盘子只能从柱子顶端滑出移到下一根柱子; (3) 盘子只能叠在比它大的盘子上。 请编写程序，用栈将所有盘子从第一根柱子移到最后一根柱子。 你需要原地修改栈。 示例 1： 输入：A = [2,
🎬 个人主页：MSTcheng · ZEEKLOG 🌱 代码仓库 ：MSTcheng · Gitee 🔥 精选专栏: 《C语言》 《数据结构》 《算法学习》 《C++由浅入深》 💬座右铭：路虽远行则将至，事虽难做则必成！ 前言：前面的文章中我们向大家介绍了滑动窗口算法，本篇文章就来介绍一下二分查找算法。 一、二分查找算法介绍 二分查找是一种在有序数组中快速定位目标值的算法。通过每次将搜索范围减半，其时间复杂度为 O(log n)，效率远高于线性查找。 算法步骤： 初始化左右指针 left 和 right，分别指向数组起始和末尾。 计算中间索引 mid = left + (right - left) （避免整数溢出）。比较 arr[mid] 与目标值： 若 arr[mid] == target，返回 mid。