标题: 求教各位佬友，不能访问cookbook.openai.com，好奇怪。
作者: #name
板块: #搞七捻三
编号: 1036364
帖子: https://linux.do/t/topic/1036364
时间: 2025-10-12 10:42:07
摘要:

能用ChatGPT,Sora2.
但不能访问Sora 2 Prompting Guide
全局美区也不行。

标题: 大家现在写简历都用什么黑科技？
作者: #sakuraL
板块: #搞七捻三
编号: 1036375
帖子: https://linux.do/t/topic/1036375
时间: 2025-10-12 10:48:05
摘要:

想写简历润了，大家都用什么简历工具，手搓word？wps？还有其他好用的吗

标题: Github action 求教
作者: #hxsyzl
板块: #开发调优
编号: 1036377
帖子: https://linux.do/t/topic/1036377
时间: 2025-10-12 10:49:09
摘要:

我用 github action来构建内核 改了2778次还是一直出现这个实体机绝不可能的报错。

试过了什么创建符号链接什么的 clang和llvm的path肯定是没问题的（
kernel_lge_sm8150/.github/workflows/V50.yml at pelt-new · hxsyzl/kernel_lge_sm8150 · GitHub 佬们助我

标题: 🎉LibreSearch恢复了！
作者: #F-Droid
板块: #搞七捻三
编号: 1036383
帖子: https://linux.do/t/topic/1036383
时间: 2025-10-12 10:50:50
摘要:

在中断十几天后终于恢复正常了
https://so.ddns-ip.net

标题: 大佬们我今天过生日了，有什么羊毛可以薅的吗？
作者: #witcan
板块: #搞七捻三
编号: 1036387
帖子: https://linux.do/t/topic/1036387
时间: 2025-10-12 10:52:29
摘要:

大佬们我今天过生日了，有什么羊毛可以薅的吗？

标题: iPhone如何修改网关？
作者: #alchemydust
板块: #搞七捻三
编号: 1036395
帖子: https://linux.do/t/topic/1036395
时间: 2025-10-12 10:55:39
摘要:

在家里的服务器上虚拟机，安装了immortal做旁路由，在iPhone上找不到修改网关的地方。。

标题: 大家的VSCode扩展都有哪些呢，顺便帮我看看我的有没有冲突/重复/缺失
作者: #suspend
板块: #开发调优
编号: 1036401
帖子: https://linux.do/t/topic/1036401
时间: 2025-10-12 10:56:36
摘要:

其实我装的很多扩展大部分功能我平时完全没用到，很多时候都是打开这个扩展的详情页才发现还有这么多功能。有时候觉得是不是扩展冲突了，已经删了一部分感觉没用的，剩下的想让大伙看看有没有重复/冲突/缺失的扩展。

另外，其它编辑器的“从VSCode中导入”这个功能导入扩展时会把已经在VSCode中删除的扩展重新导入进去安装，这个问题要怎么解决

前端




名称
标识符
备注




Vue (Official)
vue.volar



Tailwind CSS IntelliSense
bradlc.vscode-tailwindcss



React Native Tools
msjsdiag.vscode-react-native



HTML CSS Support
ecmel.vscode-html-css



JavaScript (ES6) code snippets
xabikos.javascriptsnippets



ES7+ React/Redux/React-Native snippets
dsznajder.es7-react-js-snippets



IntelliCode API Usage Examples
visualstudioexptteam.intellicode-api-usage-examples




Python




名称
标识符
备注




Python
ms-python.python



Python Debugger
ms-python.debugpy
扩展包


Python Environments
ms-python.vscode-python-envs
扩展包


Pylance
ms-python.vscode-pylance



Black Formatter
ms-python.black-formatter



isort
ms-python.isort



Jupyter
ms-toolsai.jupyter



Jupyter Keymap
m

标题: 如何实时获取到电脑里面生成的文件
作者: #风清扬
板块: #开发调优
编号: 1036403
帖子: https://linux.do/t/topic/1036403
时间: 2025-10-12 10:58:01
摘要:

最近在做一些项目需要获取到电脑上生成的文件，这些文件它都是一些软件生成的，比如说一些测量数据啊。他们会存在电脑本地的一个文件夹里，有可能是excel的格式，有可能是word的格式。我想实时获取并且把它存储到我的服务器上面，有没有比较靠谱的方案？是需要写一个本地的exe文件吗？

标题: 新人入站，发点水货：对算法的优化和平衡的一点思考
作者: #Frank9527
板块: #搞七捻三
编号: 1036407
帖子: https://linux.do/t/topic/1036407
时间: 2025-10-12 10:59:19
摘要:

去年随便写的东西，拿来给佬们看个乐子
0x00.引入
相信很多人在日常的学习中就能发现，很多时候学习的新算法较旧算法不仅仅只是在某些方向有优化，而且还伴随着一些代价（比如空间代价高昂、过程信息缺失），似乎有着某种“平衡”的艺术在其中，笔者今天希望探讨的就是相关问题。
似乎因为人们的时间观念更强，亦或是储存技术的发展快于算力相关领域的进展，无论是在生产生活或是竞赛学习，大家对时间复杂度的重视普遍高于空间复杂度。
所以本篇，笔者着重来讲讲时间复杂度的优化。
本篇只考虑复杂度的优化，并不考虑常数优化。

0x01.综述
开宗明义。笔者大致将算法时间复杂度的优化分为三类，当然因为笔者的才识所限，它们会有交集，或者无法涵盖所有情况。
但大致上笔者认为这三类是没有问题的。

第一类 进行无代价的优化


第二类 以信息损失为代价的优化


第三类 以提高其他功能复杂度为代价的优化


第四类 以更多空间占用为代价的优化

下面笔者将分别论述，只举笔者认为最典型的例子。

0x02.第一类 进行无代价的优化
无代价优化是算法设计的理想形态——在不牺牲空间、信息完整性的前提下，通过逻辑重构或数学工具直接降低时间复杂度。
这类优化的核心在于对问题本质的洞察，用更高效的方式达成同样的目的。
大部分此类优化都利用的计算机特性或是进行数学上的优化。
我们来看几个例子。
1.位运算
示例：计算一个数在二进制状态下1的个数。
朴素算法：不断 sum += (n & 1),n >>= 1;，复杂度 O(\log n)
优化：不断 n = n & (n - 1) （抹掉最后一个1）
复杂度视具体的 n 而定，但一定比朴素算法高
当然，还有我们最爱用的 lowbit(x) = x & (-x) 也是位运算优化。
2.数学优化
示例：求斐波那契数列的第n项
朴素解法：用函数递归求解 f(n) = f(n - 1) + f(n - 2) ，复杂度 O(n\log n)
优化：改递归为递推， f[i] = f[i - 1] + f[i - 2] ，没有损失任何信息，且复杂度为 O(n)
再优化：数学优化，手推通项公式 F(n) = \frac{\phi^n - \psi^n}{\sqrt{5}}, 其中 \phi = \frac{1 + \sqrt{5}}{2},\psi = \frac{1 - \sqrt{5}}{2}，单次查询为 O(1) ，且 n 次查询复杂度也为 O(n)，并且未损失任何有效信息。
但是此类优化有很大的局限性，依赖于问题本身能不能被恰当的分解。
快速选择算法笔者认为是牺牲了有效信息，我们放在下面讨论。

0x03.第二类 以信息损失为代价的优化
当问题无法被完美拆解时，允许部分信息丢失以换取时间效率成为折中策略。
这种优化方式似乎无处不在却又捉摸不到，笔者离开信息竞赛也有一段时间了，找不到太好的例子，就给几个粗浅的示例吧。
1.快速选择算法
内容：求一个数组的第 k 大数。
朴素算法：快速排序、优先队列、堆等，复杂度 O(n\log n)
优化：朴素算法似乎多了些“不需要”的信息，如最大的数是什么、第二大的是什么…
快速选择算法采用随机化算法，每次只是“大概”地整个数组分为大于某个数和小于某个数的两堆。
优化后平均时间复杂度是 O(n) 。
具体算法 不再赘述。
2.自适应辛普森法
内容：计算 \displaystyle{\int_L^R\frac{cx+d}{ax+b}\mathrm{d}x}
数据保证计算过程中分母不为 0 且积分能够收敛。
朴素算法：微元每个 \mathrm{d}x 并乘对应的函数值，相加。复杂度巨大。
优化：核心为辛普森公式，即将一段函数粗暴地拟合为二次函数并积分。
并通过自适应将要求的区段分为若干个子区间使用辛普森公式，直到符合精度要求。
这个优化的代价很直观：就是精度。
3.A*算法
内容：快速寻找最短路径。
朴素算法：Dijkstra算法。
优化：设计一个启发函数，计算每个节点的“价值”（或者说“预计距离”），并根据这些权重选择路径。
显然，这么做时间复杂度会降低（因为Dij会遍历起点到终点的整个“方圆”）。
但是，这么做会导致启发函数不精准时出现遗漏的路径。因此，A*被更广泛的用于更大的场景而非追求极致精度的算法竞赛（如游戏内寻路系统，导航系统等）。
值得一提的是，启发函数似乎和神经网络略有共同点（瞎说的）。
当然，很常见的还有游戏检测外挂会有权重地在文件中插入“嗅探点”而不是全面扫描，降低了复杂度但丧失了次要信息。
显然，优化算法缺失的信息就是目标中“不需要”的信息，这些信息对于很强调目的性的算法竞赛来说可能并不重要，但在生产生活中这些信息可能有一定价值。

0x04.第三类 以提高其他功能复杂度为代价的优化
此类优化通过将复杂度转嫁到其他维度实现时间效率提升，本质是复杂度再分配。
提到这种优化方式，数据结构首当其冲。当然，数据结构很多都能归于下面一类，所以这里只举一个例子。
根号平衡
内容：维护一个数组，支持单点查询和区间修改（加） 。
朴素算法（根号算法）：直接使用分块，单点查询 O(1)，区间修改 O(\sqrt{n}) 。
优化：
若查询次数为 O(\sqrt{n}) ，区间加次数为 O(n) ，总复杂度为 O(n\sqrt{n}) 。
考虑维护差分数组,则一次单点查询的复杂度为 O(\sqrt{n})，区间加的复杂度是 O(1)，总复杂度为 O(n) 。
根号平衡大多数试具体询问需求而定，而此根号平衡显然通过差分数组将修改复杂度转嫁到了查询，平衡了复杂度。

0x05.第四类 以更多空间占用为代价的优化
这是最经典的优化范式，通过预计算、缓存等方式为算法加速。在储存技术快速发展的今天，此类优化似乎非常常用。
上面似乎提到过，数据结构有很多都能归于这类
1.RMQ
示例：给定一个常数组，若干次询问一个区间内的最值。
朴素算法：典型为线段树，但单次查询为 \log n ，查询次数一多复杂度就会巨大。
优化：预处理一个数据表，即稀疏表，简称 ST表 。预处理出每个位置开始往后 2 的若干次方区间内的最值，预处理为 O(\log n) ，单次查询为 O(1) 。
2.滚动数组
内容：由于 dp 中空间换时间太过普遍且开销巨大，有时候必须采用“滚动数组”进行优化，释放在后续运算中不会用到的数据来节省空间开销。
3.线段树（基础版）
内容：对一个数组进行单点修改、区间查询
朴素算法：for循环，查询 O(n) 。
优化：建立一个完全二叉树，叶子结点对应数组中的元素，每个父节点同和子节点的信息（和、最大值等），查询时细分到被完全囊括在内的节点就直接返回信息并处理，没有囊括就继续细分。
显然，这会导致储存的开销从一个数组变成了一棵树，但是由此我们获得了单词操作 O(\log n) 的复杂度。
总结来讲，这是一类比较常见的优化方法，并且更符合信息学发展的方向

0x06.结语
以上是几种常见的优化时间复杂度的方法。当然，肯定还有会有更多的方法，比如笔者认为线段树中的 lazy_tag 是很精妙的方法，但是笔者水平欠提升，在此不再讲述。
总结一下，时间复杂度的优化是一个很困难、很复杂的议题，且能“完美优化”的情况终究只占很少部分，我们只能追寻以可以接受的代价进行的优化。
笔者在学习和实践中认为，算法是平衡的艺术。

标题: 出去玩了几天，连续登陆断了，距离3级又远了好多。
作者: #宝可梦自走棋(52kx.net)
板块: #搞七捻三
编号: 1036414
帖子: https://linux.do/t/topic/1036414
时间: 2025-10-12 11:01:29
摘要:

=。=如题，大家玩的还愉快吗？过程中有没有记得回来刷访问次数，我是玩的不记得了。

标题: 突发奇想 如何让手机变成电脑的麦克风？
作者: #升到三级的Mr.🤣很喜欢女装帖
板块: #搞七捻三
编号: 1036423
帖子: https://linux.do/t/topic/1036423
时间: 2025-10-12 11:06:20
摘要:

不root 有解决方案吗 brainstorm一下

标题: 求一个Cursor的开发rules
作者: #༺o༻
板块: #搞七捻三
编号: 1036424
帖子: https://linux.do/t/topic/1036424
时间: 2025-10-12 11:07:04
摘要:

我现在用的的mcp-feedback-enhanced,之前在论坛里看到有大佬分享的一些提示词,现在切换了账号,规则无了.求分享一下
{
  "mcpServers": {
    "mcp-feedback-enhanced": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-feedback-enhanced@latest"],
      "timeout": 600,
      "autoApprove": ["interactive_feedback"]
    }
  }
}

标题: 大善人 不急
作者: #OpenAI_Q-Star
板块: #搞七捻三
编号: 1036427
帖子: https://linux.do/t/topic/1036427
时间: 2025-10-12 11:09:36
摘要:

谷歌 有很多ai应用和创新 种类众多的模型 其他对手也不是超前太多
gemini 3 发布的诱因很低
流传的发布日期只是为了流量
我也来水一篇