前端领域里基于javascript的设计模式和算法有很多，在很多复杂应用中也扮演着很重要的角色，接下来就介绍一下javascript设计模式中的解释器模式，并用它来实现一个获取元素Xpath路径的算法。上期回顾《前端实战总结》之迭代器模式的N1种应用场景(https://juejin.im/post/6844904008616771591)

【AI绘画/AI图像生成】已成为现下炙手可热的话题，AI大模型训练的成本高昂，算法研究时间周期较长，对于大多数人来说，自研一套算法模型还是非常困难的，因此AI绘画API就应运而生，直接调用AI绘画API就能轻松将先进的图文AI融入到我们的产品中，使用门槛是非常低的。

前言本博客曾经在10~13年连续4年整理过各大公司数据结构和算法层面的笔试题、面试题，很快，2014年之后，机器学习大伙，很多公司开始招AI方面的人才，很多同学也会从网上找各种各样的机器学习笔试题、面试题，但和数据结构方面的题不同，AI的题网上极少。2017年起，我和团队开始整理BAT机器学习面试1000题系列，近百万人开始追踪，目前七月在线官

算法描述：快速排序一般是选择数组的第一个数据为对称轴参考值pivot。按照大小数组分割成左右两个区间。然后对左右两个区间再进行递归排序，知道结束为止。例子演示：数组：43251，长度：5，对称轴参考值选择第一个数据4。比它小的我们放到它的右边，比它大的我们放到左边。设置左右两个工作位置。指向开头和末尾。第一轮：4325

TCPBBR算法加速(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fsegmentfault.com%2Fa%2F1190000008395823)

一、启发式搜索：A算法1）评价函数的一般形式:f(n)g(n)h(n)g(n):从S0到Sn的实际代价(搜索的横向因子)h(n):从N到目标节点的估计代价,称为启发函数(搜索的纵向因子);特点:效率高,无回溯, 搜索算法OPEN表:存放待扩展的节点.CLOSED表:存放已被扩展过的节点

  上一篇博文记录了gc的各种算法，这篇博文记录HotSpot中的几种垃圾回收器。垃圾回收器是不同虚拟机对算法思想的实现。!(http://static.oschina.net/uploads/space/2016/0810/182539_7tJV_2333484.png)  这张图上面三个是新生代回收器、下面三个是老年代收集器。连线表示

与人工智能算法一样，智能物流设备和物联网近年来发展迅速，其在仓储、物流、运输、制造(阿里的灰犀牛)等领域的应用加速了自动化和无人供应链的进程。物联网开启万物互联时代，打通现实世界与数字世界的通道。通过传感器，物联网可以将真实的光电信号转化为数据，这

是一个python库，也是一个基于python的深度学习框架。它由清华大学计算机系教授、博士生导师胡浩老师开发。它支持多线程，采用了并行计算的技术，实现了深度学习算法的加速。另外，它支持基于图的模型，并在此基础上提供了多种模型库和数据集。首先，我们需要准备

一、简介和应用是一种经典的，它由节点组成，每个节点最多有两个子节点（左子节点和右子节点）。这种结构因其简洁性和高效性被广泛应用于设计、数据存储与检索等领域。例如，文件系统目录结构、搜索算法（如）以及表达式解析树等场景都离不开二叉树。对于编程新手来说，理解二