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亚图跨际
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要点量化检查图像压缩质量低分辨率多光谱和高分辨率图像实现超分辨率分析图像质量图像索引/多尺度结构相似度指数和光谱角映射器及视觉信息保真度多种指标峰值信噪比和结构相似度指数测量结构相似性图像分类PNG和JPEG图像相似性近似算法图像压缩,视频压缩、端到端优化图像压缩、神经图像压缩、GPU变速图像压缩手术机器人深度估计算法重建三维可视化推理图像超分辨率算法模型三维实景实时可微分渲染算法MATLAB结构
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源代码大师
objective-c开发语言macos
Objective-C实现FareyApproximation近似算法FareyApproximation是一种用于寻找有理数近似的方法,特别是在给定的实数和分母范围内。下面是一个使用Objective-C实现FareyApproximation的简单示例。Objective-C实现FareyApproximation#import@interfaceFareyApproximation:NSOb
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古阙月
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- 【Chapter 8】Approximation Algorithm
YGGP
算法设计与分析算法
近似算法不再要求总是找到最优解,在实际应用中有时很难确定一个最优解和近似最优解之间的差别,因问题的输入实例数据本身就可能是近似的。设计一个算法能够求出所有情况下的次优解来解NP-hard问题往往是有效的手段。近似比近似比定义为算法求得的近似解的目标函数值与最优解的目标函数值之间的比值。一个优化问题Π\PiΠ由三部分构成:实例集DDD:输入实例的集合;解集S(I)S(I)S(I):输入实例I∈DI\
- 大数据计算基础真题回忆
旅僧
#大数据计算基础分布式大数据
转载学长2021的真题转载链接注:每年的课件可能会有更改,内容不一样,所以读者复习的时候以所在年份的课件为准20202021笔者2023秋2023都是大题,没有选择题。改进的近似算法中,结合具体的例子说明,“多次运行取平均”和"多次运行取中间值"的两个思想是怎么体现的。(10分)为什么要在哈希分片的过程中引入虚拟桶,虚拟桶工作的流程。(6分)一共两个问,卷子前面会给期望和方差的公式以及切比雪夫和切
- 机器学习求解组合优化问题2023各大顶会最新论文合集
深度之眼
人工智能干货机器学习深度学习干货机器学习组合优化
组合优化问题是一类在计算机科学和运筹学中常见的问题,比如旅行商问题、背包问题、图着色问题等。这类问题通常涉及在给定数量的候选解中找到最优解。传统的解决方法通常采用穷举法或者近似算法,但组合优化问题解的数量往往是随问题的规模呈指数增长,当问题规模增大时,以上方法就显得很低效。机器学习技术为解决这类问题提供了一种新的方法,利用机器学习求解组合优化问题也是人工智能的前沿方向,在今年的各大顶会收录论文中,
- 强化学习中的值函数近似算法
小小何先生
在这里插入图片描述目录 在开始说值函数近似方法之前,我们先回顾一下强化学习算法。强化学习算法主要有两大类Model-based的方法和Model-free的方法,modelbased的方法也可以叫做dynamicprogramming:Model-baseddynamicprogramming 在model-based的动态规划算法中,核心概念是值迭代和策略迭代。在值迭代算法中是通过对未来状态
- 南开大学软件学院2021年秋季学期研究生算法课程(复习)非确定算法:随机与近似
Ritannn
南开大学复习算法概率论
非确定算法:随机与近似确定性算法Deterministicalgorithms对于给定的输入,算法的输出和运行时间不变非确定性算法Non-deterministicalgorithms对于给定的输入,算法的输出或运行时间是不确定的启发式算法Heuristicalgorithms利用输入数据的特征和信息对问题进行求解尽全力逼近最优解,但是无法得知和最优解的差距近似算法Approximationalg
- 2020春 算法设计与分析 复习(1)
HIT1180300621
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概述算法·Algorithm练习题思考题算法·Algorithm算法定义有穷性/终止性、确定性、可行性、输入、输出问题定义输入和输出的关系计算复杂性理论固有复杂性,上界复杂性,下界复杂性,平均复杂性,复杂性问题分类:P=NP?,抽象复杂性研究算法正确性分析对于每一个输入是否都最终停止?且是否产生正确的输出?不停止或产生不正确结果,都是不正确算法注:近似算法对所有输入都停止,但产生近似正确的解或产生
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惊梦小屁孩
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问题:在使用arcgis对面图层进行平滑面处理的时候,发现三个面交汇的顶点处存在孔洞。依据面间隙弥补方式无果后,再次查看平画面处理的算法参数,发现问题在于参数设置不当。arcgis平滑面位置ArcToolbox-制图工具-制图综合-平滑面算法陈述1、PAEK算法,指数核的多项式近似算法为默认算法生成的面不经过面折点,因此,会存在顶点处空洞情况选择“保留环的端点”选项,且“处理拓扑错误”选项中,选择
- 通信原理板块——压缩之A压缩律和μ压缩律
小灰灰的FPGA
通信原理板块fpga开发
微信公众号上线,搜索公众号小灰灰的FPGA,关注可获取相关源码,定期更新有关FPGA的项目以及开源项目源码,包括但不限于各类检测芯片驱动、低速接口驱动、高速接口驱动、数据信号处理、图像处理以及AXI总线等1、压缩特性ITU制定两种建议,即A压缩律和μ压缩律,以及对应的近似算法——13折线法和15折线法我国大陆、欧洲各国以及国际间互连时采用A压缩率及对应的13折线法北美、日本和韩国等少数国家和地区采
- C#,数值计算——函数计算,切比雪夫近似算法(Chebyshev approximation)的计算方法与源程序
深度混淆
C#数值计算NumericalRecipesc#c++算法数值计算开发语言
1文本格式usingSystem;namespaceLegalsoft.Truffer{//////Chebyshevapproximation///publicclassChebyshev{privateintn{get;set;}privateintm{get;set;}privatedouble[]c{get;set;}privatedoublea{get;set;}privatedoubl
- 非凸函数求解
Swayzzu
机器学习基础人工智能算法非凸函数
目录0.题目如下1.枚举法2.贪心法3.数学表达并优化①转换成目标函数②是否凸函数③近似算法0.题目如下1.枚举法从一个集合开始罗列,并查看是否满足条件,如果不满足就继续罗列两个集合的组合,一直到找到答案为止。该方法时间复杂度高,但一定能保证找到全局最优解。2.贪心法从最多的集合的组合开始,一个一个删除,如果删除后仍能满足条件,就在这个基础上尝试删除下一个,一直到组合中所有的集合都不能被删除为止。
- 第十六章 隐马尔科夫模型
小酒馆燃着灯
机器学习手写AI深度学习机器学习
文章目录简介概念随机变量与随机过程马尔可夫链隐含马尔可夫模型两个基本假设三个基本问题算法观测序列生成算法概率计算算法前向概率与后向概率前向算法后向算法小结概率与期望学习问题监督学习方法Baum-Welch算法预测算法近似算法(MAP)维特比算法(Viterbi)简介动态贝叶斯网络的最简单实现隐马尔可夫模型。HMM可以看成是一种推广的混合模型。序列化建模,打破了数据独立同分布的假设。有些关系需要理清
- 局部搜索(Local Search)
予安杂记
局部搜索算法局部搜索是一种近似算法(Approximatealgorithms),是一种简单的贪心搜索算法。该算法每次从当前解的邻域解空间中选择一个最好邻居作为下次迭代的当前解,直到达到一个局部最优解(localoptimalsolution)。局部搜索从一个初始解出发,然后搜索解的邻域,如有更优的解则移动至该解并继续执行搜索,否则就停止算法获得局部最优解。算法思想过程局部搜索会先从一个初始解开始
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文章目录背景milvus想做的事milvus之前——向量检索的一些基础近似算法欧式距离余弦距离常见向量索引1)FLAT2)Hashbased3)Treebased4)基于聚类的倒排5)NSW(NavigableSmallWorld)图向量数据库对比milvus架构milvus的四大角色和十一组件四大角色十一组件milvus的数据模型milvus属性和关系数据库类比shard、partition和s
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#ML机器学习概率论算法
文章目录统计学习方法隐马尔可夫模型基本概念概率计算问题直接计算法前向算法后向算法前向概率和后向概率学习问题监督学习算法Baum-Welch算法E步M步参数估计公式算法描述解码问题近似算法Viterbi算法统计学习方法隐马尔可夫模型读李航的《统计学习方法》时,关于隐马尔可夫模型的笔记隐马尔可夫模型(hiddenMarkovmodel,HMM)是可用于标注问题的统计学习模型,属于生成模型。基本概念隐马
- 哈希应用之布隆过滤器
阿猿收手吧!
遣返回家的C家家哈希算法算法数据结构c语言
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- 【C++】布隆过滤器简单操纵模拟以及常见题目
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- Elasticsearch cardinality存在误差
bankq
Elasticsearchcardinality
概述cardinality度量是一个近似算法。它是基于HyperLogLog++(HLL)算法的。HLL会先对我们的输入作哈希运算,然后根据哈希运算的结果中的bits做概率估算从而得到基数。优点:性能快,亿级别的记录在1秒内完成缺点:存在只能保证最大40000条记录内的精确,超过的存在5%的误差,不适合需要精确去重场景1、示例:GET/myindex/mytype/_search{"size":0
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凌晨五点深蓝
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提出问题老早以前的问题了,今天分区的时候按照近似算法又出现又出现了近似值,这99.98简直不能忍硬盘分区按照1G=1024M换算分区后不是整数(想分10G,分区时填入大小102400M.但是分区完毕显示却是99.9G或近似值9.XXG,而不是10G整)。本篇为这个问题的原理分析和解决办法先给出直接通用方案,特殊情况直接跳到4寻找精确值硬盘分区的时候不能按照简单的按1024=1G来设置正确公式为(N
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文章目录哈希切割及海量数据处理面试题讲解问题1问题2哈希切割及海量数据处理面试题讲解问题1给两个文件,分别有100亿个query字符串,我们只有1G内存,如何找到两个文件交集?分别给出精确算法和近似算法近似算法:把一个文件的内容set到布隆过滤器中,然后遍历另一个文件判断在不在,在的就是交集。精确算法:首先我们估算一下100亿个字符串大概占多少空间?那我们要假设一下,假设单个字符串50字节,那10
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数据结构学习学习数据结构算法b树近邻算法
文章目录学习高级数据结构B+树:数据库引擎的骨干线段树:高效的区间查询Trie树:高效的字符串检索探索复杂算法领域图算法:解决复杂网络问题字符串匹配算法:处理文本搜索近似算法:在NP难题上取得近似解结论欢迎来到数据结构学习专栏~深入学习与探索:高级数据结构与复杂算法☆*o(≧▽≦)o*☆嗨~我是IT·陈寒✨博客主页:IT·陈寒的博客该系列文章专栏:数据结构学习其他专栏:Java学习路线Java面试
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- 自然语言处理(二):近似训练
青云遮夜雨
深度学习自然语言处理人工智能
近似训练近似训练(ApproximateTraining)是指在机器学习中使用近似的方法来训练模型,以降低计算复杂度或提高训练效率。这种方法通常用于处理大规模数据集或复杂模型,其中精确的训练算法可能过于耗时或计算资源不足。近似训练的主要思想是通过在训练过程中引入一些近似技巧或近似算法,以在准确性和效率之间取得平衡。以下是一些常见的近似训练方法:随机采样:在训练过程中,通过从数据集中随机采样一部分样
- 基于C++实现了最小反馈弧集问题的三种近似算法(GreedyFAS、SortFAS、PageRankFAS)
biuheartburn
c++c++开发语言
该项目是一个基于链式前向星存图、boost(boost::hash、asio线程池)以及emhash7/8的非官方实现,实现了最小反馈弧集问题的三种近似算法。该问题是在有向图中找到最小的反馈弧集,其中反馈弧集是指一组弧,使得从这些反馈弧的尾部到头部的路径构成一个环。算法实现该项目基于C++实现了三种近似算法:GreedyFAS这是一种基于贪心策略的算法,用贪心法生成一个线性排列,将该线性排列中的后
- 论文阅读---《Graph Regularized Autoencoder and itsApplication in Unsupervised Anomaly Detection》
末世灯光
论文阅读论文阅读
题目图正则化自编码器及其在无监督异常检测中的应用摘要降维对于许多无监督学习任务,包括异常检测和聚类,是一个至关重要的第一步。自编码器是一种常用的机制,用于实现降维。为了使高维数据嵌入到非线性低维流形的降维变得有效,人们认识到应该使用某种测量测地线距离的方法来区分数据样本。受到ISOMAP等测地线距离近似算法的成功启发,我们提出使用最小生成树(MST)——一种基于图的算法,来近似局部邻域结构,并生成
- 论文解读14——XGBoost:A Scalable Tree Boosting System
对流层的酱猪肘
论文解读boosting算法机器学习
目录1、文章贡献2、算法推导3、寻找分裂点算法3.1精确贪心算法3.2近似算法4、稀疏感知算法5、特征维度的并行化6、XGBoostVSGBDT7、XGBoost局限半年前看了这篇XGBoost的原文,网上解读很多,于是迟迟没有将其中的精髓记录下来,准备重点记一记,以免日后遗忘。1、文章贡献在原有GBDT的基础上提出了XGBoost,一种高效的极端梯度提升树模型,其属于boosting算法的一种,
- apache 安装linux windows
墙头上一根草
apacheinuxwindows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装,另外一种就是通过yum 安装,此中安装方式,需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1,安装 apr 下载地址:htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1)fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展,以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
2) wrap_conte
- 网页自适应设计
天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起,更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小,需要设计几套css样式,用js脚本判断窗口大小,选择加载。结构臃肿,加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习,有所心得,故分享于此,加强交流,共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
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3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
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import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说,学过一两门编程语言的就知道,需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来,比如声明一个字符串类型的数组:String str[]=new String[10]; 但是问题就来了,每次都是大小确定的数组,我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢? 动态数组就这样应运而生,龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组,并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
.net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号:大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包,主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音,功能强悍,下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具,效果不理想,现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美,
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念,这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图(Model, View and Diagram)
&
- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID:ProcessDefinitionId,当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID:ProcessInstanceId,当开始一个具体的流程时就会产生,也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId,每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和(ActivityImpl activityId
- 从省市区多重级联想到的,react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select,比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省,点击省加载市,点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景,如果我们使用jquery来实现,要考虑很多的问题,数据部分,以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区,这时候我切换省,要把市重新初始化数据,然后区域的部分要从页面
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用: vName(params);
函数定义时自发调用:(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
1. Some操作
在下面的代码中,使用了Some操作:if (self.partitioner == Some(partitioner)),那么Some(partitioner)表示什么含义?首先partitioner是方法combineByKey传入的变量,
Some的文档说明:
/** Class `Some[A]` represents existin
- java 匿名内部类
BlueSkator
java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类,就是提供了一个快捷方便的手段,令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用,当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解,但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成,而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热,苹果的东西不值得买,win应该不用
ljy325
游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序!貌似显卡跑游戏发热一样,按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机,发热量很小,运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示(GoF)
* 个人理解:
* 构建一个复杂的对象,对于创建者(Builder)来说,一是要有数据来源(rawData),二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上,这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包,解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
- 常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲,在工作中常常遇到一些实际问题,而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题,那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具,而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法,仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来,并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据,使用标量变量
单行多列数据,使用记录
单列多行数据,使用集合(。。。)
*集合:类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表(pl/sql table)、嵌套表(Nested Table)、变长数组(VARRAY)等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz(截止2015-7-13),从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby,通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中,有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组,如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体: struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest,即使加了-f也是不能强行覆盖的,这时怎么回事的呢?一两个文件还好说,就输几个yes吧,但是要是n多文件怎么办,那还不输死人呢?下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令,看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存,分布式缓存中的佼佼者当属memcached,它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中,而获取的时候也到相同的服务器中获取,由于不需要做集群同步,也就省去了集群间同步的开销和延迟,所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用,具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端,我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- CentOS安装JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的:
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下:p满足
(1),对任意的x1,x2,y,如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x,y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题:
给定满足1的数组p和一个整数k,求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析:
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数,知道有两种方法可以使用,但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚,看到一篇文章是关于的,觉得写的还挺不错的,原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式:
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索,这些著作均为PDF文件,不使用现有的框架如lucene,自己实现的方法如下:
1、从PDF文件中提取文本,这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本,一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件,这样,每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词,建立倒排表,倒排表的格式为:词=包含该词的总行数N=行号