笔记

你的私有知识库：自托管 Markdown 笔记方案 NoteDiscovery在追求「第二大脑」的道路上，数据的隐私性与跨设备访问的便捷性往往难以兼得。NoteDiscovery 提供了一个平衡点：它是一款基于 Rust/Python 开发的轻量级笔记应用，支持在自己的服务器（如 Synology NAS、VPS）上运行，通过 Web 界面随时随地管理你的 Markdown 笔记。

C++ string类• C语言中，字符串是以'\0'结尾的字符数组。• 标准库提供了strlen、strcpy、strcmp等一系列str函数，但这些函数与字符串本身是分离的，不符合OOP（面向对象编程）的思想。

动态规划笔记本文内容参考自Hello 算法开源教程，感谢k神开源分享。部分代码和示例已根据实际理解和需求改写。动态规划（dynamic programming）是一个重要的算法范式，它将一个问题分解为一系列更小的子问题，并通过存储子问题的解来避免重复计算，从而大幅提升时间效率。

Python基本语法复盘笔记1（输入输出/字符串/列表）pythonpython问题1：如果用户输入 "3.14"，你想把它转成整数，应该怎么做？可以直接 int("3.14") 吗？

努力学习的小廉

redis学习笔记（五）—— set 数据类型前言集合类型保存多个字符串类型的元素；与list 列表不同，集合中元素之间是无序的并且元素不允许重复。

像豆芽一样优秀

Easy-Vibe Task03学习笔记今天大年初一，祝大家马年大吉，事业有成，家庭美满。Task02运用 cursor制作小游戏。这次课程有两方面：

Rsingstarzengjx

【Photoshop从入门到精通】 A17 修饰修复笔记可以定义多个仿制图鼠标放在选区内会出现箭头拖拽这个选区勾选保护色调

嵌入式Linux根文件系统制作与移植在嵌入式Linux系统中，内核（Kernel）负责硬件驱动和资源调度，而根文件系统（Root Filesystem, RootFS）则是用户空间的“地基”。它包含系统启动必需的 init 进程、Shell 命令、动态链接库、配置文件和应用程序。没有根文件系统，内核即使启动成功也会在最后一步因为 “No init found” 而崩溃。

强子感冒了

Javascript学习笔记：BOM和DOMBOM全称browser object model浏览器对象模型，是浏览器提供给JS进行访问和操作浏览器的一系列API，包括浏览器窗口、导航、历史记录、屏幕信息等。

学习笔记｜LeetCode 739 每日温度：从暴力枚举到单调栈线性最优解给定每日气温数组 temperatures，要求输出等长数组 ans：问题本质：对数组中每个元素，找到右侧第一个更大元素，并计算下标间距。

爱编程的Zion

小白AI学习笔记---第一章，如何正确使用一、背景：AI 使用的普遍痛点与核心需求当前 AI 技术快速普及，但多数用户仅停留在 “简单问答” 层面，核心痛点集中在三点：一是提示词模糊，未明确自身身份、需求边界，导致 AI 理解偏差；二是信息传递不全，遗漏关键背景、约束条件，输出结果缺乏实用性；三是无结构化逻辑，想到哪问到哪，AI 无法精准匹配任务目标。最终导致 “想要的答案得不到，得到的答案用不上”。

Rsingstarzengjx

【Photoshop从入门到精通】 A18 填充笔记可以识别颜色进行填充保留透明区参考图像中哪些把选区的修掉颜色设置按住alt 可以反选编辑--定义图案新建一个空白文档

DDP（分布式训练）核心知识点学习笔记Ring AllReduce是DDP梯度同步的核心算法，专为多GPU集群优化，解决中心式架构的通信瓶颈问题：

多维度筛选 + 分页优化将特殊条件（标签、收藏）与普通条件（作者）分离，通过动态JOIN实现条件组合，同时保持统一查询接口。1.1 标签关联查询（article.go:473-482）

快速傅里叶变换学习笔记（FFT）1、首先得知道需要确定一个方程，我们第一个需要知道这个方程最大几次方，如果是n次方，我们需要n + 1个点来确定这条曲线

火红色祥云

Python机器学习经典实例_笔记核心思想：在有标记样本上建立模型，学习输入与输出之间的映射关系，用于预测连续值输出。是什么？将原始数据转换为机器学习算法可理解的格式的技术集合。

FakeOccupational

【电路笔记通信】数字混频(采样做频谱搬移)+频率混叠（aliasing）公式证明+带通采样示例f a = ∣ f 0 − f s ⋅ round ⁡ ( f 0 f s ) ∣ \boxed{ f_a = \left| f_0 - f_s \cdot \operatorname{round}\left( \frac{f_0}{f_s} \right) \right| } fa= f0−fs⋅round(fsf0)

眼镜哥（with glasses）

Ollama 在 Windows 系统下修改安装路径和模型存储路径的官方指引——【大模型】01-27笔记Windows - Ollama这个操作仅适用于还未安装 Ollama，或打算重新安装的情况（已安装的 Ollama 无法直接移动，需先卸载再重装）。

爱学java的ptt

场景题：设计排行榜设计排行榜没有唯一的最好的技术，只有根据具体的场景来选择（包括需求和成本，也不要因为某一种技术高级就对那个崇拜）

じ☆冷颜〃

随机微分层论：统一代数、拓扑与分析框架下的SPDE论述摘要本文提出并系统发展随机微分层论（Stochastic Sheaf Cohomology Theory），通过融合交换代数、同调代数、代数拓扑与复分析的工具，建立研究随机偏微分方程（SPDE）的代数‑几何‑拓扑统一框架。主要贡献包括：（1）构造随机微分层并证明其几乎必然诺特性，引入Hilbert‑Samuel函数刻画奇点重数的概率分布；（2）建立随机谱序列，将局部奇点信息组装为解空间的持久同调群，并给出拓扑缺陷湮灭率的估计；（3）证明随机障碍消灭定理，揭示噪声驱动下整体解存在性的拓扑障碍消失条件；（4）