华为OD技术面八股文_C++_01

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C语言和C++的区别

  1. C++有新增的关键字和语法,还允许自定义命名空间。
  2. C++新增类的概念,C语言中只有struct的概念。C++中添加访问权限概念,struct 的默认访问权限和继承权限都是 public,但是 class 的默认访问权限和默认继承权限都是 private.
  3. C++引入了类、封装、继承、多态、模板、重载、异常处理机制等特性。而C没有
  4. C使用 malloc/free 函数,C++除了这些外,还支持更高级的 new/delete 关键字。
  5. C语言更看重面向过程,C++注重面向对象。
  6. C++是基于C语言发展而来,因此C++基本完全兼容C语言。
  7. 由于C+面向对象特性和支持一些高级特性,相比C语言,在某些情况下会带来额外开销,性能差一点。

C++11引入哪些新特性

  1. 自动类型判断:引入了auto关键字,可以根据变量初始化表达式的类型自动推断变量的类型,使得代码更具灵活性和可读性。
  2. 范围for循环: 通过for (element : container)语法,允许直接遍历容器中的每个元素,简化了迭代操作,减少了代码量。
  3. 智能指针:std::shared_ptr和std::unique_ptr等智能指针类的引入,帮助管理动态分配的内存,避免内存泄漏和悬挂指针等问题。

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全栈分页方案:MyBatisPlus后端与Thymeleaf前端深度整合指南

全栈分页方案:MyBatisPlus后端与Thymeleaf前端深度整合指南

目录 前言 一、MybatisPlus搭建及表介绍 1、MybatisPlus环境搭建 2、示例表结构介绍 二、Java后台分页实现 1、实体类实现 2、业务层分页实现 3、控制层实现 三、Thymeleaf分页集成 1、分页表格展示 2、分页条集成 3、成果展示 四、可能遇到的问题 1、分页不展示 2、问题解决 五、总结 前言         在当今的软件开发中,分页功能是提升用户体验和系统性能的关键。无论是企业级应用还是面向用户的平台,高效分页都能显著改善交互体验。今天将带你深入了解如何通过 MyBatisPlus 和 Thymeleaf 的深度整合,打造一个完整的全栈分页解决方案。分页功能不仅能够提升用户交互的流畅性,还能显著降低服务器的负载,提高系统的整体性能。将 MyBatisPlus 和 Thymeleaf

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Clawdbot整合Qwen3-32B保姆级教程:Web网关18789端口调试全记录

Clawdbot整合Qwen3-32B保姆级教程:Web网关18789端口调试全记录 1. 为什么需要这个整合方案 你是不是也遇到过这样的问题:想用本地部署的大模型做聊天机器人,但发现直接调用Ollama的API在Web前端里跨域报错?或者Clawdbot配置完后一直连不上模型,控制台疯狂刷404?又或者好不容易跑起来了,发个消息却卡在“正在思考”半天没反应? 这正是我们搭建这套环境时踩过的坑。Clawdbot本身不直接对接Ollama,它需要一个中间层来处理协议转换、请求转发和端口映射。而18789这个端口,就是整个链路里最关键的“通关密码”——它不是随便选的,而是Clawdbot默认监听的Web网关入口。 整套方案的核心逻辑其实很朴素: * 你在浏览器里访问 http://localhost:18789,看到的是Clawdbot的聊天界面 * Clawdbot收到你的消息后,不自己去算答案,而是把请求转给内部代理 * 代理再把请求发到 http://localhost:8080(Ollama API地址) * Ollama调用本地的Qwen3-32B模型生成回复

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《Web 自动化测试入门:从概念到百度搜索实战全拆解》

《Web 自动化测试入门:从概念到百度搜索实战全拆解》

一、自动化的核心概念 1. 定义:通过自动方式替代人工操作完成任务,生活中常见案例(自动洒水机、自动洗手液、超市闸机)体现了 “减少人力消耗、提升效率 / 质量” 的特点。 2. 软件自动化测试的核心目的: * 用于回归测试:软件迭代新版本时,验证新增功能是否影响历史功能的正常运行。 3. 常见面试题解析: * 自动化测试不能完全取代人工测试:需人工编写脚本,且功能变更后需维护更新,可靠性未必优于人工。 * 自动化测试不能 “大幅度降低工作量”:仅能 “一定程度” 减少重复工作,需注意表述的严谨性。 二、自动化测试的分类 自动化是统称,包含多种类型,核心分类及说明如下: 分类说明接口自动化针对软件接口的测试,目的是验证接口的功能、性能、稳定性等。UI 自动化 针对软件界面的测试,包含: 1. 移动端自动化:通过模拟器在电脑上编写脚本,测试手机应用;稳定性较差(受设备、

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使用Docker安装Ollama及Open-WebUI完整教程

作者:吴业亮 博客:wuyeliang.blog.ZEEKLOG.net 一、Ollama 简介及工作原理 1. Ollama 简介及原理 * 简介:Ollama 是一款轻量级、开源的大语言模型(LLM)运行工具,旨在简化本地部署和运行大语言模型的流程。它支持 Llama 3、Mistral、Gemini 等主流开源模型,用户无需复杂配置即可在本地设备(CPU 或 GPU)上快速启动模型,适用于开发测试、本地智能应用搭建等场景。 * 工作原理: * 采用模型封装机制,将大语言模型的运行环境、依赖库及推理逻辑打包为标准化格式,实现模型的一键下载、启动和版本管理。 * 通过优化的推理引擎适配硬件架构,支持 CPU 基础运行和 GPU 加速(如 NVIDIA CUDA),减少资源占用并提升响应速度。 * 提供简洁的

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