一、概述本示例实现了一个基于Vue3和TypeScript的断点上传功能。该功能支持文件分块上传，能够在上传过程中暂停、继续上传，并且支持检测已经上传的分块，避免重复上传，提升上传效率。以下是关键的技术点与实现流程：文件分块：将大文件分成多个小块，每块的大小是固定的（例如5MB）

莫队套分块P4396[AHOI2013]作业题目翻译：给定一个长度为\(n\)的序列，\(m\)次询问，每一次给出\(l,r,a,b\)及求在区间\([l,r]\)间在值域\([a,b]\)的所有数的个数，和数的种数。算法理解：莫队套分块，显而易见就是在运用莫队的前提下，用分块来处理莫队的增减值。分块的复杂度

3D渲染过程是一项计算密集型活动。屏幕分辨率越来越大，其中一些即将达到超高清分辨率。这意味着gpu需要在相同的固定时间段内光栅化更多的片段。假设目标帧率为30fps，游戏在单个帧上的花费不能超过33.3ms。如果出现这种情况，那么每秒的屏幕更新次数就会下降，用户就很难完全沉浸在游

优雅的暴力。引入link。这道题显然可以用线段树、树状数组做，但如果我偏不用这些数据结构呢？我们知道，暴力修改和查询最坏是\(\mathcal{O}(n)\)的，这样肯定会挂掉。那该怎么办呢？正题分块考虑将序列分成若干块，我们设每块长为\(B\)。对于每次查询\(\left[l,r\right]

聪明人往往很“懒”，但这种“懒”其实是高效的体现。他们总能找到解决复杂问题的最佳路径，用最少的力气获得最大的成果。在RAG系统中，这种高效的实现往往是通过“分块”来实现的。你可以把它想象成把一本厚书分成几章——这样一来，阅读和理解就轻松多了。同样地，分块技术把大段复杂

9.矩阵的逆-分块矩阵9.1分块矩阵的加法设矩阵\(A、B均为m\timesn\)的矩阵，且A、B均按相同的方式划分为\(s\timest\)块，其中：\[A=\begin{bmatrix}A_{11}&...&A_{1t}\\&...&\\A_{s1}&...&A_{st}\\\end{bmatrix}\]\[B=\begin{bmatrix}B_{11}&...&B_

根号分治就是利用根号平衡的思想，对于不同的数据用不同的维护方法。本质是数据分治P8572突然想起来了很久前做的神秘水题。\(O(qk)\)和\(O(n^2k+q)\)的暴力都不难想，但是第一种在\(k\)大的时候会似，第二种在\(n\)大的时候会似。题目保证\(nk\leq5\times10^5\)，也就是说

传统表单提交方式原理：利用HTML的<form>标签，设置enctype="multipart/form-data"属性，允许用户选择本地文件并通过浏览器将文件以POST请求的方式发送到服务器。示例代码（HTML）：<formaction="upload.php"method="post"enctype="multipart/form-data"><inputtype=

分块将一个长度为\(n\)的序列分成\(\sqrtn\)段，那么每段长度不超过\(\sqrtn\)，每一个区间操作可以转化成小于\(\sqrtn\)个完整段\(+\)\(2\)个长度小于\(\sqrtn\)的段。时间复杂度：\(\mathcal{O}(n^2)\to\mathcal{O}(n\times\sqrtn)\)模板：#include<iostrea

RAG分块策略：主流方法（递归、jina-seg）+前沿推荐（Meta-chunking、Latechunking、SLM-SFT）大多数常用的数据分块方法（chunking）都是基于规则的，采用fixedchunksize（译者注：将数据或文本按照固定的大小进行数据分块）或overlapofadjacentchunks（译者注：让相邻的数据块具有重叠内容，确保信

定义树簇（Cluster）：将树上的边划分为若干个连通块，称为树簇。界点、内点：每个树簇内有两个界点，其他点为内点，满足两个树簇至多交于一个界点。簇路径：对于每个树簇，其内部两个界点之间的路径为簇路径。由于这里不是学习TopTree的地方，所以舍去了某些其他内容。树簇分块给定

    目录1.顺序查找利用顺序表的实现顺序查找设置监视哨的顺序查找 利用链表实现顺序查找顺序查找的优缺点2.折半查找（二分查找）折半查找的优缺点3.分块查找分块查找的优缺点1.顺序查找时间复杂度：O(n)存储结构：顺序查找可适用于线性表的顺序存储和链式

如何分块长文件中的C代码：思路与实现当C文件代码过长，超出大模型的输入限制时，可以通过合理的代码分块方法，将代码拆分成逻辑片段供模型逐一处理。以下是几个可行的分块方法以及具体实现思路。分块方法按功能模块分块核心思路：将文件拆分成以函数、结构体或宏定义为单

题目https://loj.ac/p/6282题解数据范围\(1\leqn\leq10^5\)，因此进行分块最多分\(\sqrt{10^5}≈318\)块。且数据是随机生成的，因此插入数据后，每个块的长度期望值为\(\frac{318+(318+100000/318)}{2}≈475\)。因此，可以使用分块思想解决该问题。对于每个块，都用一个

教主的魔法题目描述教主最近学会了一种神奇的魔法，能够使人长高。于是他准备演示给XMYZ信息组每个英雄看。于是\(N\)个英雄们又一次聚集在了一起，这次他们排成了一列，被编号为\(1,2,\ldots,N\)。每个人的身高一开始都是不超过\(1000\)的正整数。教主的魔法每次可以把闭

静态区间逆序对，区间众数P5046[Ynoi2019模拟赛]YunolovessqrttechnologyI强制在线区间逆序对，做法是预处理，然后整块散块分开算贡献，复杂度刚好平衡，常数很大，比较卡常。P5047 [Ynoi2019模拟赛]YunolovessqrttechnologyII区间逆序对离线做法，二次离线模板，常数很小也比序

整除分块：对于类似于\(solve_{d=1}^{n}(\frac{n}{d})\)的式子,\(\frac{n}{d}\)的值的个数不超过\(\sqrtn\)个（下面有证明），故可以对于每一个结果去计算其贡献。代码如下:voidcalc(intn){for(intl=1,r;l<=n;l=r+1){r=n/(n/l);//d在区间[l,r]的n

前言对一个int类型的非负整数进行开方下取整，最多只会开方四次大小就不会再发生变化。一个大于\(0\)的正整数开方下取整最后的结果比如是\(1\)，而\(1\)开方的结果仍然会是\(1\)；\(0\)开方的结果仍是\(0\)。验证int类型整数最多可以开方的次数的demo#include<bits/stdc+

题目https://loj.ac/p/6280题解将\(n\)个元素的数组\(a\)按块长\(\sqrt{n}\)进行分块处理。为每个块设置两个懒添加标记\(add[i],sum[i]\)，分别代表这个区间每个元素共同添加的数值大小，区间和（不包括懒添加的值）。对于区间加操作，将添加值存储在符合整块都进行加法操作的

题目https://loj.ac/p/6278题解将\(n\)个元素的数组\(a\)按块长\(\sqrt{n}\)进行分块处理。为每个块设置一个懒添加标记\(add[i]\)，代表这个区间每个元素共同添加的数值大小。对于任意一个无序数组，想要维护出该数组内小于某个值的元素个数，时间复杂度都将来到\(O(n)\)；对

题目https://loj.ac/p/6279题解将\(n\)个元素的数组\(a\)按块长\(\sqrt{n}\)进行分块处理。为每个块设置一个懒添加标记\(add[i]\)，代表这个区间每个元素共同添加的数值大小。对于任意一个无序数组，想要维护出该数组内某个值的前驱（即小于某个值的最大元素），时间复杂度都将

1.目标：分析循环分块优化技术，并分析cache命中情况假设每个cacheline可以存储b个数据元素。2.源代码分析for(inti=0;i<N;i++){ for(intj=0;j<M;j++) { A[i]+=B[j]; }}cachemiss分析：对A总访问次数为NM，每次访存加载一个cacheline可以加载b个元素，并且连续访问，

分块简单理解一下，分块就是优雅的暴力。分块的分类静态分块（只做查询，预处理）：静态分块指的是放一些关键点，预处理关键点到关键点的信息，来加速查询的，不能支持修改。目前认为，如果可以离线，静态分块是莫队算法的子集。动态分块（支持修改和查询）：动态分块指的是把序列分为一些块，每块

1.目标：使用openmp实现图像滤波算法给定一个输入图像，你的任务是将其划分为多个块，并使用多个进程对每个块进行滤波操作。要求：1、使用分段并行结构和指令section来并行执行不同的计算步骤。2、使用单线程指令single或master确保某些代码段只在单个线程中执行。3、使用线程同步

目录一、智慧食堂背景1.1安全角度的必要性1.2管理角度必要性二、需求说明2.1网络稳定性需求2.2视频统一管理需求2.3权限管理需求2.4应用系统整合需求三、解决方案需满足的要求3.1权限管理需求3.2设备接入需求3.3观看视频需求四、系统方案4.1设计方案4.2实