模数转换器(analog to Digital Converter，简称ADC)是一种数据转换器，它通过将模拟信号编码为二进制代码，使数字电路能够与现实世界进行接口。
有人拍了拍你的肩膀，你皮肤上有组织的触摸感受器会向你的大脑发送信息，大脑处理信息并引导你向左看，即朝着轻敲的方向看。宾夕法尼亚州立大学（Penn State）和美国空军的研究人员利用了这种机械信息处理，并将其集成到能够“思考”的工程材料中。
加法和减法等算术运算在处理器逻辑的设计中起着重要作用。任何处理器的算术逻辑单元（ALU）都可以设计为执行加法、减法、增量、减量运算。算法设计由RTL Verilog代码描述，以实现最佳区域和较少关键路径。本节用等效的Verilog RTL描述描述执行算术运算的重要逻辑块。
作为一种进化算法，遗传算法（GA, Genetic Algorithm）的基本原理是将问题参数编码为染色体，进而利用优化迭代的方法进行选择、交叉和变异算子操作来交换种群中染色体的信息，最终生成符合优化目标的染色体。
在牌序领域，一个特别数学化也是很冷门的一个序，DeBruijin序列，算是经典中的经典了。但它在魔术圈里流传并不甚广的原因是，可扩展性不强，学习记忆相对也困难，即魔术表演价值的性价比不是很高。但是作为一一对应函数，通信编码的经典结构，其数学价值仍然很高，魔术价值也可以继续挖掘。作为数学魔术师，我们还是应当奉为圭臬，好好品读，学习一番。
我想告诉你一个关于后缀数组的故事。在一段时间里，我正在西雅图的一家公司面试，当时好奇的是如何最有效地创建一个用于可执行二进制文件的diff。我的研究给我带来了后缀数组和后缀树。后缀数组只是，将字符串的所有后缀排序，储存到有序列表中。后缀树是类似的，但是比列表更像BSTree。这些算法相当简单，一旦你进行了排序操作，它们就具有很快的性能。他们解决的问题是，找到两个字符串之间最长的公共子串（或者在这种情况下是字节列表）。
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第 17 章 标准库特殊设施 标签： C++Primer 学习记录 tuple 正则表达式 随机数 IO库 ---- ---- 17.1 tuple类型 当我们希望将一些数据组合成单一对象，但又不想麻烦地定义一个新数据结构来表示这些数据时，可以使用 tuple类型。与 pair类似，但 tuple可以有任意数量的成员。它的一个常见用途就是从一个函数返回多个值。 tuple的默认构造函数会对每个成员进行值初始化，也可以提供初始值。不过提供初始值的构造函数是 explicit的，因此必须使用直接初始化语
给定一个特殊的二进制序列 S，以字符串形式表示。定义一个操作 为首先选择 S 的两个连续且非空的特殊的子串，然后将它们交换。（两个子串为连续的当且仅当第一个子串的最后一个字符恰好为第二个子串的第一个字符的前一个字符。)
第 17 章 标准库特殊设施 标签： C++Primer 学习记录 tuple 正则表达式 随机数 IO库 ---- 第 17 章 标准库特殊设施 17.1 tuple类型 17.2 bitset类型 17.3 正则表达式 17.4 随机数 17.5 IO库再探 ---- 17.1 tuple类型 当我们希望将一些数据组合成单一对象，但又不想麻烦地定义一个新数据结构来表示这些数据时，可以使用 tuple类型。与 pair类似，但 tuple可以有任意数量的成员。它的一个常见用途就是从一个函数返回多个值。
1、用于返回子串substr在字符串str中第一次出现的索引位置，没有找到子串时返回0。
将较为高级的计算机语言L1转化为较为低级的计算机语言L0（计算机实际执行的语言），这一转化过程称为程序翻译，翻译的工具称为编译器。然后交给计算机执行。L1这种就叫编译型(翻译型)编程语言，有C/C++、Object-C、Golang等
字符串或串(String)是由数字、字母、下划线组成的一串字符。一般记为 s=“a1a2···an”(n>=0)。它是编程语言中表示文本的数据类型。在程序设计中，字符串（string）为符号或数值的一个连续序列，如符号串（一串字符）或二进制数字串（一串二进制数字）。
原因在于这个latin1不会对中午编码，所以我们需要处理这个EncodeError,处理如下：
数据结构和算法是计算机科学中最重要的概念之一。如果您不熟悉计算机科学或编程，本文将为您提供有关数据结构和算法的概述。这也是Landscape系列的第二集。
char_length(str) 返回值为字符串str所包含的字符个数，一个多字节字符算作一个单字符 length(str) 返回值为字符串的字节长度，使用utf8编码字符集时，一个汉字是3个字节，一个数字或字母算一个字节
addcslashes — 以 C 语言风格使用反斜线转义字符串中的字符 addslashes — 使用反斜线引用字符串 bin2hex — 函数把ASCII字符的字符串转换为十六进制值 chop — rtrim 的别名 chr — 返回指定的字符 chunk_split — 将字符串分割成小块 convert_cyr_string — 将字符由一种 Cyrillic 字符转换成另一种 convert_uudecode — 解码一个 uuencode 编码的字符串 convert_uuencode — 使用 uuencode 编码一个字符串 count_chars — 返回字符串所用字符的信息 crc32 — 计算一个字符串的 crc32 多项式 crypt — 单向字符串散列 echo — 输出一个或多个字符串 explode — 使用一个字符串分割另一个字符串 fprintf — 将格式化后的字符串写入到流 get_html_translation_table — 返回使用 htmlspecialchars 和 htmlentities 后的转换表 hebrev — 将逻辑顺序希伯来文（logical-Hebrew）转换为视觉顺序希伯来文（visual-Hebrew） hebrevc — 将逻辑顺序希伯来文（logical-Hebrew）转换为视觉顺序希伯来文（visual-Hebrew），并且转换换行符 hex2bin — 转换十六进制字符串为二进制字符串 html_entity_decode — Convert all HTML entities to their applicable characters htmlentities — Convert all applicable characters to HTML entities htmlspecialchars_decode — 将特殊的 HTML 实体转换回普通字符 htmlspecialchars — Convert special characters to HTML entities implode — 将一个一维数组的值转化为字符串 join — 别名 implode lcfirst — 使一个字符串的第一个字符小写 levenshtein — 计算两个字符串之间的编辑距离 localeconv — Get numeric formatting information ltrim — 删除字符串开头的空白字符（或其他字符） md5_file — 计算指定文件的 MD5 散列值 md5 — 计算字符串的 MD5 散列值 metaphone — Calculate the metaphone key of a string money_format — Formats a number as a currency string nl_langinfo — Query language and locale information nl2br — 在字符串所有新行之前插入 HTML 换行标记 number_format — 以千位分隔符方式格式化一个数字 ord — 返回字符的 ASCII 码值 parse_str — 将字符串解析成多个变量 print — 输出字符串 printf — 输出格式化字符串 quoted_printable_decode — 将 quoted-printable 字符串转换为 8-bit 字符串 quoted_printable_encode — 将 8-bit 字符串转换成 quoted-printable 字符串 quotemeta — 转义元字符集 rtrim — 删除字符串末端的空白字符（或者其他字符） setlocale — 设置地区信息 sha1_file — 计算文件的 sha1 散列值 sha1 — 计算字符串的 sha1 散列值 similar_text — 计算两个字符串的相似度 soundex — Calculate the soundex key of a string sprintf — Return a formatted string sscanf — 根据指定格式解析输入的字符 str_getcsv — 解析 CSV 字符串为一个数组 str_ireplace — str_replace 的忽略大小写版本 str_pad — 使用另一个字符串填充字符串为指定长度 str_repeat — 重复一个字符串 str_replace — 子字符串替换 str_rot13 — 对字符串执行 ROT13 转换 str_shuffle — 随机打乱一个字符串 str_split —
一个有向图（或有向图）是一组顶点和一组有向边，每条边连接一个有序对的顶点。我们说一条有向边从该对中的第一个顶点指向该对中的第二个顶点。对于 V 个顶点的图，我们使用名称 0 到 V-1 来表示顶点。
在面试环节中，面试官很喜欢问一些特别的题目，这些题目有着特殊的解法，如果回答的巧妙往往能在面试中加分。
输入一个正整数数组，把数组里所有数字拼接起来排成一个数，打印能拼接出的所有数字中最小的一个。例如输入数组{3，32，321}，则打印出这三个数字能排成的最小数字为321323。
如果 x 可以同时整除 a 和 b ，则认为 x 是 a 和 b 的一个 公因子 。
给你一个字符串 s ，请你返回满足以下条件的最长子字符串的长度：每个元音字母，即 'a'，'e'，'i'，'o'，'u' ，在子字符串中都恰好出现了偶数次。
在Redis里，有好几个地方都用到了Radix树。比如阿里的Redis的每个slot槽里存储的key就是使用了Radix树。还有Redis 5.0发布的一个新功能Stream也有用到Radix来存储key。
好久不见~各位看客老爷们，距离上次小向上班已经过去了好久--TT，小向也不想，但是被一个地方卡住了好久，最近才弄清楚。那么废话不多说，让我们进入今天的主题叭~数据结构之串及其应用KMP模式匹配算法。
古语有云,牙疼不是病,疼起来真要命.平时可能看起来不是很重要的内容,等到真正用到时候才是心急如焚. 本期讲解你可能不知道但是很实用的数据库技巧第二期.
经常有读者留言，请我讲讲那些比较经典的算法，我觉得有这个必要，主要有以下原因： 1、经典算法之所以经典，一定是因为有独特新颖的设计思想，那当然要带大家学习一波。 2、我会尽量从最简单、最基本的算法切入，带你亲手推导出来这些经典算法的设计思想，自然流畅地写出最终解法。一方面消除大多数人对算法的恐惧，另一方面可以避免很多人对算法死记硬背的错误习惯。 我之前用状态机的思路讲解了 KMP 算法，说实话 KMP 算法确实不太好理解。不过今天我来讲一讲字符串匹配的另一种经典算法：Rabin-Karp 算法，这是一个很简单优雅的算法。 本文会由浅入深地讲明白这个算法的核心思路，先从最简单的字符串转数字讲起，然后研究一道力扣题目，到最后你就会发现 Rabin-Karp 算法使用的就是滑动窗口技巧，直接套前文讲的 滑动窗口算法框架 就出来了，根本不用死记硬背。 废话不多说了，直接上干货。 首先，我问你一个很基础的问题，给你输入一个字符串形式的正整数，如何把它转化成数字的形式？很简单，下面这段代码就可以做到： string s = "8264"; int number = ; for (int i = ; i < s.size(); i++) { // 将字符转化成数字 number = * number + (s[i] - '0'); print(number); } // 打印输出： // 8 // 82 // 826 // 8264 可以看到这个算法的核心思路就是不断向最低位（个位）添加数字，同时把前面的数字整体左移一位（乘以 10）。 为什么是乘以 10？因为我们默认探讨的是十进制数。这和我们操作二进制数的时候是一个道理，左移一位就是把二进制数乘以 2，右移一位就是除以 2。 上面这个场景是不断给数字添加最低位，那如果我想删除数字的最高位，怎么做呢？比如说我想把 8264 变成 264，应该如何运算？其实也很简单，让 8264 减去 8000 就得到 264 了。 这个 8000 是怎么来的？是 8 x 10^3 算出来的。8 是最高位的数字，10 是因为我们这里是十进制数，3 是因为 8264 去掉最高位后还剩三位数。 上述内容主要探讨了如何在数字的最低位添加数字以及如何删除数字的最高位，用R表示数字的进制数，用L表示数字的位数，就可以总结出如下公式： /* 在最低位添加一个数字 */ int number = ; // number 的进制 int R = ; // 想在 number 的最低位添加的数字 int appendVal = ; // 运算，在最低位添加一位 number = R * number + appendVal; // 此时 number = 82643 /* 在最高位删除一个数字 */ int number = ; // number 的进制 int R = ; // number 最高位的数字 int removeVal = ; // 此时 number 的位数 int L = ; // 运算，删除最高位数字 number = number - removeVal * R^(L-); // 此时 number = 264 如果你能理解这两个公式，那么 Rabin-Karp 算法就没有任何难度，算法就是这样，再高大上的技巧，都是在最简单最基本的原理之上构建的。不过在讲 Rabin-Karp 算法之前，我们先来看一道简单的力扣题目。 高效寻找重复子序列 看下力扣第 187 题「重复的 DNA 序列」，我简单描述下题目： DNA 序列由四种碱基A, G, C, T组成，现在给你输入一个只包含A, G, C, T四种字符的字符串s代表一个 DNA 序列，请你在s中找出所有重复出现的长度为 10 的子字符串。 比如下面的测试用例： 输入：s = "AAAAACCCCCAAAAACCCCCCAAAAAGGGTTT" 输出：["AAAAACCCCC","CCCCCAAAAA"] 解释：子串 "AAAAACCCCC" 和 "CCCCCAAAAA" 都重复出现了两次。 输入：s = "AAAAAAAAAAAAA" 输出：["AAAAAAAAAA"] 函数签名如下： List<String> findRepeatedDnaSequences(String s); 这道题的拍脑袋解法比较简单粗暴，我直接穷举所有长度为 10 的子串，然后借助哈希集合寻找那些重复的子串就行了，代码如下： // 暴力解法 List<String> findRepeatedDnaSequences(String s) { int n = s.length(); // 记录出现过的子串 HashSet<String> seen = new HashSet(); // 记录那些重复出现多次的子串 // 注
(两个子串为连续的当且仅当第一个子串的最后一个字符恰好为第二个子串的第一个字符的前一个字符)
Go 语言整型可以分为平台无关整型和平台相关整型这两种，它们的区别主要就在，这些整数类型在不同 CPU 架构或操作系统下面，它们的长度是否是一致的。
全国排名：1125 / 1966，57.2%；全球排名：4236 / 7924，53.5%
1.数字类型：整型(int)，浮点型(float)，复数类型(complex) 2.字符串类型：str 3.逻辑类型：bool True False 4.列表类型：list [ ] 有序可修改 5.元组类型：tuple () 有序不可修改 6.集合类型：set { } 无序不重复 7.字典类型：dict {key：value} 无序
今天遇到的是一道不用除号来实现除法运算的中等难度的题，和一道在字符串中检测匹配特定词语的困难级别的题。然而中等难度的，花费两个多小时才完成，困难的这道半个多小时。感觉遇到题目，有清晰的解题方向真的是太重要了，会节省很多误打误撞的时间。来，题目走起～
A/D转换的基本原理 在一系列选定的瞬间对模拟信号进行取样，然后再将这些取样值转换成输出的数字量，并按一定的编码形式给出转换结果。 整个A/D转换过程大致可分为取样、量化、编码三个过程。
Proxy代理模块作为BurpSuite的核心功能，拦截HTTP/S的代理服务器，作为一个在浏览器和目标应用程序之间的中间人，允许你拦截，查看，修改在两个方向上的原始数据流。
本文介绍一些常用的 MySQL 内置函数，更多更详细的函数介绍请参阅官方文档 Functions and Operators。
导语 | 我们在使用APP时，是什么能让它快速精准定位我们的具体位置？答案就是geohash。那究竟什么是geohash呢？它的原理是什么？它又帮助我们解决了哪些痛点，本文帮你逐一击破，且听我娓娓道来。 一、日常生活中遇到哪些定位的场景 我们上下班经常会用APP打车和共享单车，下图应该都很熟悉，打开定位，查找我附近的车，那么，这个是怎么实现的呢？ 我脑海中第一个实现方式是：实时上报经纬度。在数据库里，把经纬度都标记为索引，通过查找对比经纬度的值，来找到附近1km的车子，但是这种做法第一是索引比较多
做爬虫的时候，经常都会听到 scrapy VS requests+beautifulsoup的组合 在本次分布式爬虫实现中只用scrapy而不用后者的原因是：
今天是大年初一，首先给大家拜个年，祝大家上学的学业有成，工作的前程似锦，结婚的家庭美满。
网上有很多博客讲解遗传算法，但是大都只是“点到即止”，虽然给了一些代码实现，但也是“浅尝辄止”，没能很好地帮助大家进行扩展应用，抑或是进行深入的研究。
给定一个字符串 s，计算具有相同数量 0 和 1 的非空（连续）子字符串的数量，并且这些子字符串中的所有 0 和所有 1 都是连续的。
在本文中，我们将学习什么是 .data 文件以及如何在 python 中读取 .data 文件。
reprlib 模块提供了一个定制化版本的 repr() 函数，用于缩略显示大型或深层嵌套的容器对象
大家好，我是柒八九。从今天起，我们又重新开辟了一个新的领域：JS算法编程。为什么，会强调 JS 呢。其实，市面上不乏优秀的算法书和资料。但是，可能是出书的人大部分都是后端，所用语言都是偏向java,C++等传统的OOP语言。而这恰恰也是前端同学(没接触过此类语言的同学，「鄙人不才，上述语言都会点」)，通过此类书籍进行学习算法的一个障碍。因为，有些语法和使用方式和平时自己开发中所使用的JS语法，「大相径庭」。导致在学习过程中，遇到了不小的阻力。
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！
我答的：单片机的IO口可以配置为开漏输出和推挽输出两种模式，它们的主要区别在于输出方式和驱动能力不同。 开漏输出是指输出器件（通常是晶体管）的集电极被接到一个共用的开漏端上，输出时只能拉低电平，而不能提供高电平，因此需要外部上拉电阻来使输出变为高电平。这种输出方式适用于多个器件共用同一条信号线的情况，如I2C总线。 推挽输出则是指在输出器件中使用两个相反极性的晶体管，既可以拉高电平也可以拉低电平，因此不需要外部上拉电阻，具备较强的驱动能力。这种输出方式适用于需要直接驱动负载的情况，如LED灯、继电器等。 因此，选择开漏输出还是推挽输出应根据具体情况而定。
枯眼望遥山隔水， 往来曾见几心知？ 壶空怕酌一杯酒， 笔下难成和韵诗。 途路阻人离别久， 讯音无雁寄回迟。 孤灯夜守长寥寂， 夫忆妻兮父忆儿。
这是数据魔术师的第5篇算法干货文 ▲ 一 什么是遗传算法？ 遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）起源于对生物系统所进行的计算机模拟研究，是一种随机全局搜索优化方法，它模拟了自然选择和遗传中发生的复制、交叉(crossover)和变异(mutation)等现象，从任一初始种群（Population）出发，通过随机选择、交叉和变异操作，产生一群更适合环境的个体，使群体进化到搜索空间中越来越好的区域，这样一代一代不断繁衍进化，最后收敛到一群最适应环境的个体（Individual），从
本文作者：smallyang，腾讯 IEG 开发工程师 什么是geohash？它的原理是什么？它帮助我们解决了哪些痛点，本文为你娓娓道来。 本文包含以下内容，阅读完需要约10分钟： 我们日常生活中遇到哪些定位的场景 简单复习一下经纬度 geohash原理解析 geohash存在的边界问题 如何解决边界问题 计算两点距离的计算 geohash 在redis中的实现 我们日常生活中遇到哪些定位的场景 我们上下班经常会用APP打车和共享单车，下面2张图，应该都很熟悉，打开定位，查找我附近的车，那么，这
Trie 树，又叫做前缀树或者是字典树，是一种有序的树。从空字符串的根开始，往下遍历到某个节点，确定了对应的字符串，也就是说，任意一个节点的所有子孙都具备相同的前缀。每一棵 Trie 树都可以被看做是一个简单版的确定有限状态的自动机（DFA，deterministic finite automaton），也就是说，对于一个任意给定的属于该自动机的状态 (①) 和一个属于该自动机字母表的字符 (②)，都可以根据给定的转移函数 (③) 转到下一个状态去。其中：
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