C语言数据结构之队列
目录 1.队列的概念及结构2.队列的实现逻辑3.队列的代码实现4.相关例题选择题 •͈ᴗ•͈ 个人主页：御翮 •͈ᴗ•͈ 个人专栏：C语言数据结构 •͈ᴗ•͈ 欢迎大家关注和订阅!!! 1.队列的概念及结构 与栈不同的是，队列的出栈顺序是先入先出，就像我们出火车站，先排队的人排在前面，就先出站（插队不算奥，队列不可以插队，要做守规则的宝宝）。 2.队列的实现逻辑 和栈一样，队列也可以用顺序表和链表来...
社交媒体数据恢复：爱聊
爱聊数据恢复方法 在爱聊的使用过程中，如果遇到数据丢失的情况，可以尝试以下几种方法来恢复数据。 1. 硬盘坏道检测与修复 如果问题是由于硬盘坏道导致的，可以按照以下步骤进行操作： 找到需要修复的坏道磁盘：首先，需要找到出现问题的硬盘。右击选择“属性”：然后，右击硬盘，选择“属性”。选择“工具”：在打开的驱动器属性窗口中，选择“工具”。开始检查：接着，选择“开始检查”。扫描并恢复扇区：在弹出的修复界面...
C#面：列举 ADO.NET 中的共享类和数据库特定类
在C#中，ADO.NET 是用于访问和操作数据库的一组类库。ADO.NET 提供了一些共享类和数据库特定类，面是其中一些常用的类： 共享类： SqlConnection：用于与SQL Server数据库建立连接的类。SqlCommand：用于执行SQL语句或存储过程的类。SqlDataReader：用于从数据库中读取数据的类。SqlDataAdapter：用于填充DataSet和DataTable的类...
大数据技术概述_1.大数据的定义
1.维基百科的定义 大数据是指其大小或复杂性无法通过现有常用的软件工具，以合理的成本并在可接受的时限内对其进行捕获、管理和处理的数据集。这些困难包括数据的收入、存储、搜索、共享、分析和可视化。 2.Granter的定义 Granter公司关注大数据的三个量化指标：数据量、数据种类和处理速度。Granter认为传统的存储技术难以应付大数据处理，主要存在以下三大挑战。 ...
大数据技术概述_2.大数据面临对5个方面的挑战
1. 大数据面临着5个主要问题 2012年冬季，来自IBM、微软、谷歌、HP、MIT、斯坦福、加州大学伯克利分校、UIUC等产业界和学术界的数据库领域专家通过在线的方式共同发布了一个关于大数据的白皮书。该白皮书首先指出大数据面临着5个主要问题，分别是异构性（Heterogeneity）、规模（Scale）、时间性（Timeliness）、复杂性（Complexity）和隐私性（Priv...
MySQL入门学习-使用数据库.创建和删除数据库
MySQL是一种流行的关系型数据库管理系统，可以用于存储和管理大量数据。在MySQL中，可以通过创建和删除数据库来组织和管理数据。 一、关于MySQL中创建和删除数据库的概述： 1. 创建数据库： 在MySQL中，可以使用CREATE DATABASE语句来创建一个新的数据库。语法如下： CREATE DATABASE database_name; 其中，database_name是要创...
python数据分析——大数据和云计算
大数据和云计算 前言一、大数据二、大数据定义三、数据存储单位四、大数据存储技术五、大数据应用技术六、大数据特征七、数据容量八、数据类型的多样性8.1结构化数据8.2半结构化数据8.3非结构化数据 九、获取数据的速度十、可变性十一、真实性十二、复杂性十三、价值十四、云计算十五、云计算概念十六、云计算服务类型总结 前言 大数据和云计算作为当代信息技术的两大核心驱动力，正在以前所未有的速度改变着我们的生活...
python数据分析——大数据伦理风险分析
大数据伦理风险分析 前言一、大数据伦理二、大数据技术伦理风险2.1算法安全性、可信赖性及稳定性风险及其应对2.2算法的可解释性风险及其应对2.3算法的决策不可预见性风险及其应对2.4数据收集与储存中的泄漏风险及其应对2.5案例：某大型电商平台内部员工涉嫌窃取50亿条用户数据 三、 大数据应用中的伦理风险3.1算法歧视3.2算法滥用3.3数据垄断 总结 前言 大数据伦理风险分析在当前数字化快速发展的背...
学习笔记-数据结构-线性表（2024-04-27）
设计一个高效算法，将顺序表L的所有元素逆置，要求算法的空间复杂度为O(1)。 算法思想： 扫描顺序表L的前半部分元素，对于元素L.data[i]（0<=i<L.length/2）将其与后边部分的对应元素L.data[length-i-1]进行交换。 使用双指针技术，即用两个指针分别指向顺序表的首尾元素，然后交换这两个元素的位置，之后将指针向中间移动，继续交换，直到两个指针相遇或者错过 算法伪代码： ...
CNN实现fashion_mnist数据集分类(tensorflow)
rflow Version:{}'.format(tf.__version__))print(tf.config.list_physical_devices()) 2、加载fashion_mnist数据与预处理 import numpy as np(train_images,train_labels),(test_images,test_labels) = tf.keras.datasets.fa...