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- 高斯消元法及其C++实现
Zengtudor
C++算法c++开发语言
深入浅出高斯消元法及其C++实现本文章代码由博主编写但是文章由ChatGPT-o1-mini生成博客食用更佳在计算机算法竞赛中,线性方程组的求解是一个常见且基础的问题。高斯消元法作为一种经典的算法,因其高效和直观的特性,广泛应用于各种编程竞赛和实际问题中。本文将通过一个具体的C++实现,深入浅出地讲解高斯消元法的核心概念、实现细节以及如何应对实际编程中的挑战。一、问题背景高斯消元法(Gaussia
- The 15-th BIT Campus Programming Contest - Onsite Round——J题(枚举优化或拉格朗日插值)
mumei314
组队赛算法
题目链接:https://codeforces.com/gym/102878/problem/J题解这个题有两种做法,第二种做法比较好想,但是需要优化一下。这里先说第一种做法(拉格朗日插值或者高斯消元)首先题目给我们限定了F(i)F(i)F(i)的取值范围,对于每个F(i)F(i)F(i),至多有三种选择:fif_{i}fi,fi−1f_{i}-1fi−1和fi+1f_{i}+1fi+1。因此我们
- 【高斯消元】学习笔记
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洛谷端文章:https://www.luogu.com.cn/article/n5rjrsdw,如无法访问访问https://www.luogu.com.cn/article/n5rjrsdw。理论这个算法可以求nnn元一次方程组的解。举个例子,现在已知有三元一次方程:{x+2y+3z=36−x+y+2z=17x+2z=17\begin{cases}x+2y+3z=36\\-x+y+2z=17\\
- 概率dp总结
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概率DP用于解决概率问题与期望问题,建议先对概率&期望的内容有一定了解。一般情况下,解决概率问题需要顺序循环,而解决期望问题使用逆序循环,如果定义的状态转移方程存在后效性问题,还需要用到高斯消元来优化。概率DP也会结合其他知识进行考察,例如状态压缩,树上进行DP转移等。我们这一次博客首先来讲dp去求概率的问题,这种问题一般都是顺序向后推的,主要还是dp的状态转移方程式一般还是比较难找到的我们来通过
- 深入解析高斯消元法:原理剖析与C++实战实现
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c++算法开发语言
深入解析高斯消元法:原理剖析与C++实战实现一.高斯消元法理论基础1.1线性方程组求解的数学原理线性方程组解的情况由矩阵的秩和行列式特性决定。对于一个包含nnn个未知数、mmm个方程的线性方程组,可将其系数构成系数矩阵AAA,再添上常数项得到增广矩阵A‾\overline{A}A。当系数矩阵的秩rank(A)rank(A)rank(A)等于增广矩阵的秩rank(A‾)rank(\overline{
- 解线性方程组的直接方法:高斯消元法与其程序实现
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解线性方程组的直接方法:高斯消元法与其程序实现1.顺序高斯消元法设线性方程组Ax=b\boldsymbol{Ax}=\boldsymbol{b}Ax=b如果akk(k)≠0a_{kk}^{\left(k\right)}\ne0akk(k)=0可以通过高斯消元法转化为等价的三角形线性方程组:[a11a12⋯a1na21a22⋯a2n⋮⋮⋱⋮an1an2⋯ann][x1x2⋮xn]=[b1b2⋮bn
- 【算法 | Python】高斯消元法
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程序来源:GaussianEliminationArithmeticAnalysis原理说明源代码代码说明原理说明高斯消元法(GaussElimination)【超详解&模板】高斯消元法-百度百科源代码"""Gaussianeliminationmethodforsolvingasystemoflinearequations.Gaussianelimination-https://en.wikip
- AcWing算法基础课笔记——高斯消元
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高斯消元用来求解方程组a11x1+a12x2+⋯+a1nxn=b1a21x1+a22x2+⋯+a2nxn=b2…an1x1+an2x2+⋯+annxn=bna_{11}x_1+a_{12}x_2+\dots+a_{1n}x_n=b_1\\a_{21}x_1+a_{22}x_2+\dots+a_{2n}x_n=b_2\\\dots\\a_{n1}x_1+a_{n2}x_2+\dots+a_{nn}x
- 【线性代数】列主元法求矩阵的逆
BlackPercy
线性代数Julialang线性代数矩阵机器学习
列主元方法是一种用于求解矩阵逆的数值方法,特别适用于在计算机上实现。其基本思想是通过高斯消元法将矩阵转换为上三角矩阵,然后通过回代求解矩阵的逆。以下是列主元方法求解矩阵AAA的逆的步骤:步骤1:初始化构造增广矩阵[A∣I][A|I][A∣I],其中III是nnn阶单位矩阵。步骤2:列主元选择对于第kkk列(k=1,2,…,nk=1,2,\ldots,nk=1,2,…,n),找到列主元,即找到iki
- 线性代数 --- LU分解(Gauss消元法的矩阵表示)
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Gauss消元法等价于把系数矩阵A分解成两个三角矩阵L和U的乘法首先,LU分解实际上就是用矩阵的形式来记录的高斯消元的过程。其中,对矩阵A进行高斯消元后的结果为矩阵U,是LU分解后的两个三角矩阵中其中之一。U是一个上三角矩阵,U就是上三角矩阵uppertriangle的首字母的大写。高斯消元的每一步都能用基本消元矩阵E来表示。而所有的E都可以收录在一个矩阵当中,我这里叫他Z矩阵。Z矩阵就是集所有基
- 数学基础 -- 线性代数之行阶梯形
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行阶梯形行阶梯形(RowEchelonForm,REF)是线性代数中用于简化矩阵形式的一种方法,常用于求解线性方程组。矩阵经过行变换(如高斯消元法)后可以转换为行阶梯形,它具有以下特点:行阶梯形的定义零行在矩阵的底部:矩阵中如果存在一行全为零的行,这些行必须在矩阵的最下方。每一非零行的首个非零元素为1:这一元素称为该行的主元(leadingentry)。主元是从左到右的第一个非零元素,并且主元必须
- 乘法-逆矩阵
取个名字真难呐
线性代数矩阵算法线性代数
文章目录1.矩阵相乘-5种方式1.1C=AB1.2AX列组合1.3XB行组合1.4列行组合1.5块求和2.高斯消元法求A−1A^{-1}A−12.1求A−1A^{-1}A−12.2推理1.矩阵相乘-5种方式1.1C=AB假设我们要求得矩阵C=AB,可以用如下公式表示cij=∑k=1Naikbkj(1)c_{ij}=\sum_{k=1}^Na_{ik}b_{kj}\tag{1}cij=k=1∑Nai
- 课程大纲:图像处理中的矩阵计算
superdont
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课程名称:《图像处理中的矩阵计算》课程简介:图像处理中的矩阵计算是图像分析与处理的核心部分。本课程旨在教授学员如何应用线性代数中的矩阵计算,以实现各种图像处理技术。我们将通过强调实际应用和实践活动来确保学员能够理解和掌握这些概念。课程大纲:第1章:矩阵计算基础矩阵及其表示方式矩阵四则运算单位矩阵和逆矩阵矩阵的转置线性系统和矩阵的求解(高斯消元法)第2章:图像表示和颜色空间数字图像的矩阵表示灰度图像
- [数学]高斯消元
Waldeinsamkeit41
算法数据结构
介绍用处:求解线性方程组加减消元法和代入消元法这里引用了高斯消元解线性方程组----C++实现_c++用高斯消元法解线性方程组-CSDN博客改成了自己常用的形式:intgauss(){intc,r;//column,rowfor(c=1,r=1;cfabs(a[maxx][c]))maxx=i;if(fabs(a[maxx][c])=c;i--)a[r][i]/=a[r][c];//把现在的第r行
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兔猪猪兔
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今天练习最小生成树时做到这样一个题1150.最小生成树计数-AcWing题库一个很裸的求最小生成树个数的题,搜题解发现矩阵树来求解很好,关于图论的结论一般证明都非常麻烦,而且我觉得会用就好,这里附上大佬的证明,矩阵树定理及其无向图形式证明--洛谷博客,我们只取其中的结论部分首先,定义一些东西对于无向图,定义D(G)为图G的度数矩阵,其中:(deg是度数的意思)定义A(G)为图G的邻接矩阵,其中:t
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06逆矩阵、列空间与零空间imageimage直观理解这几个概念,计算方法不作讨论,如"Gaussianelimination高斯消元法"和"rowechelonform行阶梯型".Letthecomputerdocomputing!Usefulnessofmatrices矩阵的用途计算机图形学机器人学被广泛应用的一个主要原因就是它能帮助我们求解特定的systemofequations方程组大部分
- 蓝桥杯_数学知识_1 (质数筛法 - 分解质因数 - 约数【约数个数 - 约数之和 - 最大公约数】 )
violet~evergarden
算法蓝桥杯c++
文章目录866.试除法判定质数868.筛质数((朴素)埃氏筛法、线性筛法)判断素数埃式筛法(朴素)线性筛法【分解质因数】869.试除法求约数(试除法)870.约数个数871.约数之和872.最大公约数1.数论【每一步都要想时间复杂度,看能不能做】2.组合计数3.高斯消元4.简单博弈论866.试除法判定质数给定n个正整数ai,判定每个数是否是质数。输入格式第一行包含整数n。接下来n行,每行包含一个正
- 计算机是怎么求解线性方程的(矩阵乘和求逆)
異轩
上回我们说到,高斯老哥用消元法解线性方程,大致步骤呢就是给系数矩阵消元,运气好点呢直接整出上三角系数矩阵,得到方程组的唯一解,运气不行呢,消着消着发现整不出上三角,这时就得再讨论方程是有多解还是无解。这里所说的"运气"呢其实可以根据行列式啊,Ax=0是否有解啊判断得到,具体操作可以看看我聊消元法的那一篇文章。但是,高斯消元法存在一个问题,就是它是给人做的,比如给第一行乘个倍数加到另一行,或者将矩阵
- AcWing.883.高斯消元解线性方程组
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算法c++笔记
输入一个包含n个方程n个未知数的线性方程组。方程组中的系数为实数。求解这个方程组。下图为一个包含m个方程n个未知数的线性方程组示例:输入格式第一行包含整数nnn。接下来nnn行,每行包含n+1n+1n+1个实数,表示一个方程的nnn个系数以及等号右侧的常数。输出格式如果给定线性方程组存在唯一解,则输出共nnn行,其中第iii行输出第iii个未知数的解,结果保留两位小数。注意:本题有SPJ,当输出结
- C++ 数论相关题目:高斯消元解异或线性方程组
伏城无嗔
数论力扣算法笔记c++算法
输入一个包含n个方程n个未知数的异或线性方程组。方程组中的系数和常数为0或1,每个未知数的取值也为0或1。求解这个方程组。异或线性方程组示例如下:M[1][1]x[1]^M[1][2]x[2]^…^M[1][n]x[n]=B[1]M[2][1]x[1]^M[2][2]x[2]^…^M[2][n]x[n]=B[2]…M[n][1]x[1]^M[n][2]x[2]^…^M[n][n]x[n]=B[n]
- 详解矩阵的LDU分解
唠嗑!
格密码的数学基础算法网络安全线性代数
目录一.矩阵分解二.解方程三.例题说明四.矩阵的LDU分解五.矩阵三角分解的唯一性一.矩阵分解其实我们可以把一个线性系统(LinearSystem)看成两个三角系统(TriangularSystems),本文章将解释为什么可以这么看待解线性方程组,以及这样理解到底有什么好处。我们知道高斯消元法其实跟矩阵的三角分解有关,如下:A=LU其中,A为任意方阵,L为下三角矩阵且对角线处元素均为1,U为上三角
- MIT_线性代数笔记:线性代数常用概念及术语总结
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目录1.系数矩阵2.高斯消元法3.置换矩阵Permutation4.逆矩阵Inverse5.高斯-若尔当消元法6.矩阵的LU分解7.三角矩阵1.系数矩阵线性代数的基本问题就是解n元一次方程组。例如:二元一次方程组2x−y=0−x+2y=3\begin{align*}&2x-y=0\\&-x+2y=3\end{align*}2x−y=0−x+2y=3写成矩阵形式就是:[2−1−12][xy]=[03
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目录一、质数的判定1.试除法判定质数2.质因数的分解3.质数筛选法(埃氏筛法+线性筛)4.米勒罗宾素数检测法(快速判断大质数)二、约数相关(1)试除法求约数(2)求约数个数或约数之和(3)求最大公因数/最小公倍数三、欧几里得算法(1)扩展欧几里得算法(2)线性同余方程四、快速幂(1)快速幂算法(2)大数快速幂(降幂公式)(3)快速幂求逆元(费马小定理)五、欧拉函数六、组合数学七、高斯消元八、容斥原
- 第九周学习报告(1.15-1.21)
三冬四夏会不会有点漫长
#算法训练周报学习
知识点,比赛和做题情况知识点终于把acwing的算法基础课全部看完了(是一些简单的算法模板)比赛无做题情况1.CF写了一个教育场次的A题TrickySum(等差数列求和,循环)2.acwing900.(dp的一个模板题)883,884(高斯消元的模板题)885,886,887,888,889(组合数的模板题)890(容斥原理模板题)891,892,893,894(博弈论模板题)894,338,29
- 详解矩阵的三角分解A=LU
唠嗑!
格密码的数学基础算法线性代数网络安全
目录一.求解Ax=b二.上三角矩阵分解三.下三角矩阵分解四.矩阵的三角分解举例1:矩阵三角分解举例2:三角分解的限制举例3:主元和乘法因子均为1举例4:U为单位阵小结一.求解Ax=b我们知道高斯消元法可以对应矩阵的基础变换。先来看我们比较熟悉的Ax=b模型,如下:解这个方程很简单,只需要三步高斯消元步骤,分别乘以2,-1,-1.第一步:第二行减去第一行乘以2倍;第二步:第三行减去第一行乘以-1;第
- c语言求逆矩阵-高斯消元法
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/***A表示输入的矩阵*B表示输出的逆矩阵*n表示秩的大小*/voidGauss(doubleA[][N],doubleB[][N],intn)//这里的n指的是n*n的方阵中的n{inti,j,k;doublemax,temp;doublet[N][N];//临时矩阵//将A矩阵存放在临时矩阵t[n][n]中for(i=0;ifabs(max)){max=t[j][i];k=j;}}//如果主
- 并行程序设计实验——高斯消元
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并行程序设计实验——高斯消元一、问题描述熟悉高斯消元法解线性方程组的过程,然后实现SSE算法编程。过程中,自行构造合适的线性方程组,并选取至少2个角度,讨论不同算法策略对性能的影响。可选角度包括但不限于以下几种选项:①相同算法对于不同问题规模的性能提升是否有影响,影响情况如何;②消元过程中采用向量编程的的性能提升情况如何;③回代过程可否向量化,有的话性能提升情况如何;④数据对齐与不对齐对计算性能有
- AtCoder Beginner Contest 336 G. 16 Integers(图计数 欧拉路径转欧拉回路 矩阵树定理 best定理)
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知识点总结#图计数#欧拉回路/欧拉路径图计数欧拉路径欧拉回路best定理
题目给16个非负整数,x[i∈(0,1)][j∈(0,1)][k∈(0,1)][l∈(0,1)]求长为n+3的01串的方案数,满足长度为4的ijkl(2*2*2*2,16种情况)串恰为x[i][j][k][l]个答案对998244353取模思路来源https://www.cnblogs.com/tzcwk/p/matrix-tree-best-theroem.html矩阵树定理-OIWiki知识点
- 二维泊松方程求解-SIP-最速下降法-共轭梯度
CFD_Tyro
1.直接解法:LU分解在前面的内容中曾经提到,使用有限差分或有限体积法通过隐式离散得到的求解形式,其中为系数矩阵。在一定条件下,能够通过因式分解为,其中为下三角矩阵,为上三角矩阵。这样的分解方式在高斯消元中十分有用,对的求解可分为以下两步2.迭代法:incompleteLUdecomposition如果存在一个与近似的矩阵,对做LU分解,我们把这样的步骤称为的不完全LU分解,ILU,即其中为小量。
- ASM系列六 利用TreeApi 添加和移除类成员
lijingyao8206
jvm动态代理ASM字节码技术TreeAPI
同生成的做法一样,添加和移除类成员只要去修改fields和methods中的元素即可。这里我们拿一个简单的类做例子,下面这个Task类,我们来移除isNeedRemove方法,并且添加一个int 类型的addedField属性。
package asm.core;
/**
* Created by yunshen.ljy on 2015/6/
- Springmvc-权限设计
bee1314
springWebjsp
万丈高楼平地起。
权限管理对于管理系统而言已经是标配中的标配了吧,对于我等俗人更是不能免俗。同时就目前的项目状况而言,我们还不需要那么高大上的开源的解决方案,如Spring Security,Shiro。小伙伴一致决定我们还是从基本的功能迭代起来吧。
目标:
1.实现权限的管理(CRUD)
2.实现部门管理 (CRUD)
3.实现人员的管理 (CRUD)
4.实现部门和权限
- 算法竞赛入门经典(第二版)第2章习题
CrazyMizzz
c算法
2.4.1 输出技巧
#include <stdio.h>
int
main()
{
int i, n;
scanf("%d", &n);
for (i = 1; i <= n; i++)
printf("%d\n", i);
return 0;
}
习题2-2 水仙花数(daffodil
- struts2中jsp自动跳转到Action
麦田的设计者
jspwebxmlstruts2自动跳转
1、在struts2的开发中,经常需要用户点击网页后就直接跳转到一个Action,执行Action里面的方法,利用mvc分层思想执行相应操作在界面上得到动态数据。毕竟用户不可能在地址栏里输入一个Action(不是专业人士)
2、<jsp:forward page="xxx.action" /> ,这个标签可以实现跳转,page的路径是相对地址,不同与jsp和j
- php 操作webservice实例
IT独行者
PHPwebservice
首先大家要简单了解了何谓webservice,接下来就做两个非常简单的例子,webservice还是逃不开server端与client端。我测试的环境为:apache2.2.11 php5.2.10做这个测试之前,要确认你的php配置文件中已经将soap扩展打开,即extension=php_soap.dll;
OK 现在我们来体验webservice
//server端 serve
- Windows下使用Vagrant安装linux系统
_wy_
windowsvagrant
准备工作:
下载安装 VirtualBox :https://www.virtualbox.org/
下载安装 Vagrant :http://www.vagrantup.com/
下载需要使用的 box :
官方提供的范例:http://files.vagrantup.com/precise32.box
还可以在 http://www.vagrantbox.es/
- 更改linux的文件拥有者及用户组(chown和chgrp)
无量
clinuxchgrpchown
本文(转)
http://blog.163.com/yanenshun@126/blog/static/128388169201203011157308/
http://ydlmlh.iteye.com/blog/1435157
一、基本使用:
使用chown命令可以修改文件或目录所属的用户:
命令
- linux下抓包工具
矮蛋蛋
linux
原文地址:
http://blog.chinaunix.net/uid-23670869-id-2610683.html
tcpdump -nn -vv -X udp port 8888
上面命令是抓取udp包、端口为8888
netstat -tln 命令是用来查看linux的端口使用情况
13 . 列出所有的网络连接
lsof -i
14. 列出所有tcp 网络连接信息
l
- 我觉得mybatis是垃圾!:“每一个用mybatis的男纸,你伤不起”
alafqq
mybatis
最近看了
每一个用mybatis的男纸,你伤不起
原文地址 :http://www.iteye.com/topic/1073938
发表一下个人看法。欢迎大神拍砖;
个人一直使用的是Ibatis框架,公司对其进行过小小的改良;
最近换了公司,要使用新的框架。听说mybatis不错;就对其进行了部分的研究;
发现多了一个mapper层;个人感觉就是个dao;
- 解决java数据交换之谜
百合不是茶
数据交换
交换两个数字的方法有以下三种 ,其中第一种最常用
/*
输出最小的一个数
*/
public class jiaohuan1 {
public static void main(String[] args) {
int a =4;
int b = 3;
if(a<b){
// 第一种交换方式
int tmep =
- 渐变显示
bijian1013
JavaScript
<style type="text/css">
#wxf {
FILTER: progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(GradientType=0, StartColorStr=#ffffff, EndColorStr=#97FF98);
height: 25px;
}
</style>
- 探索JUnit4扩展:断言语法assertThat
bijian1013
java单元测试assertThat
一.概述
JUnit 设计的目的就是有效地抓住编程人员写代码的意图,然后快速检查他们的代码是否与他们的意图相匹配。 JUnit 发展至今,版本不停的翻新,但是所有版本都一致致力于解决一个问题,那就是如何发现编程人员的代码意图,并且如何使得编程人员更加容易地表达他们的代码意图。JUnit 4.4 也是为了如何能够
- 【Gson三】Gson解析{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
bit1129
gson
如何把如下简单的JSON字符串反序列化为Java的POJO对象?
{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
下面的POJO类Model无法完成正确的解析:
import com.google.gson.Gson;
- 【Kafka九】Kafka High Level API vs. Low Level API
bit1129
kafka
1. Kafka提供了两种Consumer API
High Level Consumer API
Low Level Consumer API(Kafka诡异的称之为Simple Consumer API,实际上非常复杂)
在选用哪种Consumer API时,首先要弄清楚这两种API的工作原理,能做什么不能做什么,能做的话怎么做的以及用的时候,有哪些可能的问题
- 在nginx中集成lua脚本:添加自定义Http头,封IP等
ronin47
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Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言,从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器,但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站,我们不希望爬虫抓取子域名的页面,降低我们的Page rank。
location /{
- java-归并排序
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MergeSort {
public static void main(String[] args) {
int[] a={20,1,3,8,5,9,4,25};
mergeSort(a,0,a.length-1);
System.out.println(Arrays.to
- Netty源码学习-CompositeChannelBuffer
bylijinnan
javanetty
CompositeChannelBuffer体现了Netty的“Transparent Zero Copy”
查看API(
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/buffer/package-summary.html#package_description)
可以看到,所谓“Transparent Zero Copy”是通
- Android中给Activity添加返回键
hotsunshine
Activity
// this need android:minSdkVersion="11"
getActionBar().setDisplayHomeAsUpEnabled(true);
@Override
public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
- 静态页面传参
ctrain
静态
$(document).ready(function () {
var request = {
QueryString :
function (val) {
var uri = window.location.search;
var re = new RegExp("" + val + "=([^&?]*)", &
- Windows中查找某个目录下的所有文件中包含某个字符串的命令
daizj
windows查找某个目录下的所有文件包含某个字符串
findstr可以完成这个工作。
[html]
view plain
copy
>findstr /s /i "string" *.*
上面的命令表示,当前目录以及当前目录的所有子目录下的所有文件中查找"string&qu
- 改善程序代码质量的一些技巧
dcj3sjt126com
编程PHP重构
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。让我们看一些基本的编程技巧: 尽量保持方法简短 尽管很多人都遵
- SharedPreferences对数据的存储
dcj3sjt126com
SharedPreferences简介: &nbs
- linux复习笔记之bash shell (2) bash基础
eksliang
bashbash shell
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104329
1.影响显示结果的语系变量(locale)
1.1locale这个命令就是查看当前系统支持多少种语系,命令使用如下:
[root@localhost shell]# locale
LANG=en_US.UTF-8
LC_CTYPE="en_US.UTF-8"
- Android零碎知识总结
gqdy365
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1、CopyOnWriteArrayList add(E) 和remove(int index)都是对新的数组进行修改和新增。所以在多线程操作时不会出现java.util.ConcurrentModificationException错误。
所以最后得出结论:CopyOnWriteArrayList适合使用在读操作远远大于写操作的场景里,比如缓存。发生修改时候做copy,新老版本分离,保证读的高
- HoverTree.Model.ArticleSelect类的作用
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ArticleSelect类在命名空间HoverTree.Model中可以认为是文章查询条件类,用于存放查询文章时的条件,例如HvtId就是文章的id。HvtIsShow就是文章的显示属性,当为-1是,该条件不产生作用,当为0时,查询不公开显示的文章,当为1时查询公开显示的文章。HvtIsHome则为是否在首页显示。HoverTree系统源码完全开放,开发环境为Visual Studio 2013
- PHP 判断是否使用代理 PHP Proxy Detector
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1. php 类
I found this class looking for something else actually but I remembered I needed some while ago something similar and I never found one. I'm sure it will help a lot of developers who try to
- apache的math库中的回归——regression(翻译)
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这个Math库,虽然不向weka那样专业的ML库,但是用户友好,易用。
多元线性回归,协方差和相关性(皮尔逊和斯皮尔曼),分布测试(假设检验,t,卡方,G),统计。
数学库中还包含,Cholesky,LU,SVD,QR,特征根分解,真不错。
基本覆盖了:线代,统计,矩阵,
最优化理论
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常微分方程
遗传算法(GA),
还有3维的运算。。。
- 基础数据结构和算法十三:Undirected Graphs (2)
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Since we consider a large number of graph-processing algorithms, our initial design goal is to decouple our implementations from the graph representation
- 云计算平台最重要的五项技术
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云计算云平台智城云
云计算平台最重要的五项技术
1、云服务器
云服务器提供简单高效,处理能力可弹性伸缩的计算服务,支持国内领先的云计算技术和大规模分布存储技术,使您的系统更稳定、数据更安全、传输更快速、部署更灵活。
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通过高性能服务器虚拟化为云服务器,提供丰富配置类型虚拟机,极大简化数据存储、数据库搭建、web服务器搭建等工作;
仅需要几分钟,根据CP
- 《京东技术解密》有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的12月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
12月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2164754
本次技术图书试读活动获奖名单及相应作品如下:
一等奖(两名)
Microhardest:http://microhardest.ite