- 无人值守人工智能智慧系统数据分析:深度洞察与未来展望
呆码科技
人工智能数据分析数据挖掘
无人值守人工智能智慧系统数据分析:深度洞察与未来展望随着科技的飞速发展,人工智能(AI)技术已逐渐渗透到社会经济的各个领域,其中无人值守人工智能智慧系统作为AI技术应用的前沿阵地,正引领着一场深刻的行业变革。这类系统通过集成高级算法、大数据分析、物联网(IoT)及云计算等先进技术,实现了对复杂环境的自主监控、智能决策与高效管理,极大地提升了运营效率,降低了人力成本,并开启了数据驱动决策的新纪元。本
- MySQL Online DDL详解:从历史演进到原理及使用
SHENKEM
mysql
本文介绍了MySQLOnlineDDL的发展历史,包括各个版本的改进,重点讲解了Copy和Inplace算法,以及OnlineDDL过程中的锁策略。还分析了DDL操作的需求、MySQL5.7和8.0的功能特点,以及使用限制和注意事项。摘要生成于C知道,由DeepSeek-R1满血版支持,前往体验>❃博主首页:「码到三十五」,同名公众号:「码到三十五」,wx号:「liwu0213」☠博主专栏:♝博主
- 【课程毕业设计】基于数字PID的电加热炉温度控制系统设计
拉布拉斯也头大
毕业课程设计stm32单片机proteus嵌入式硬件pcb工艺
前言电加热炉控制系统属于一阶纯滞后环节,具有大惯性、纯滞后、非线性等特点,导致传统控制方法超调大。调节时间长、控制精度低。本设计采用PID算法进行温度控制,使整个闭环系统所期望的传递函数相当于一个延迟环节和一个惯性环节串联来实现对温度的较为精确的控制。第1章课程设计方案1.1系统组成中体结构电加热炉温度控制系统原理图如下,主要由温度检测电路、A/D转换电路、驱动执行电路、显示电路及按键电路等组成。
- matlab达林算法的电加热炉温度控制,基于单片机的电加热炉温度控制算法与仿真研究[1]...
收稿日期:2011-11作者简介:张宇驰(1978—),男,硕士,讲师,研究方向为自动控制与机电一体化。基于单片机的电加热炉温度控制算法与仿真研究张宇驰(湖南工业职业技术学院,湖南长沙410208)摘要:介绍几种基于单片机的电加热炉温度控制算法,通过对PID控制算法仿真、SMITH控制算法仿真、大林算法仿真的比较分析,仿真结果验证了大林控制算法的稳定性和鲁棒性较好,几乎没有超调量,且稳态误差小。关
- 数据结构自学笔记(二):时间复杂度与空间复杂度
时间复杂度和空间复杂度知识点一、知识点描述时间复杂度核心定义:描述算法时间开销随问题规模nnn增长的趋势,用大O符号表示(忽略常数、低阶项和系数)。大O规则:只看最高阶项(如O(n2+n)→O(n2)O(n^2+n)\rightarrowO(n^2)O(n2+n)→O(n2))。忽略系数(如O(5n3)→O(n3)O(5n^3)\rightarrowO(n^3)O(5n3)→O(n3))。常数项记
- BPE(字节对编码)和WordPiece 是什么
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpython机器学习算法人工智能transformer深度学习
BPE(字节对编码)和WordPiece是什么BPE(字节对编码)和WordPiece是自然语言处理中常用的子词分词算法,它们通过将文本拆分为更小的语义单元来平衡词汇表大小和表达能力。BPE(BytePairEncoding,字节对编码)原理初始化:将文本按字符(或Unicode字节)拆分为最小单元,形成初始词汇表。统计合并:迭代合并最频繁出现的相邻字符对,形成新的子词单元,直到达到预设的词汇表大
- 使用 C++ 和 OpenCV 进行表面划痕检测
whoarethenext
c++opencv开发语言划痕检测
使用C++和OpenCV进行表面划痕检测在工业自动化生产中,产品表面的质量控制至关重要。划痕作为一种常见的表面缺陷,其检测是许多领域(如金属、玻璃、塑料制造)质量保证流程中的一个关键环节。本文将介绍如何使用C++和强大的计算机视觉库OpenCV来实现一个基本的表面划痕检测算法。核心思路划痕通常在图像中表现为具有以下一个或多个特征的区域:高对比度的线性结构:划痕区域的像素强度通常会与其周围背景有明显
- Camera相机人脸识别系列专题分析之十:人脸特征检测FFD算法之低功耗libvega_face.so人脸识别检测流程详解
一起搞IT吧
数码相机算法计算机视觉深度学习图像处理android人工智能
【关注我,后续持续新增专题博文,谢谢!!!】上一篇我们讲了:Camera相机人脸识别系列专题分析之九:MTK平台FDNode三方FFD算法dump、日志开关、bypass、resize及强制不同三方FFD切换等客制化这一篇我们开始讲:Camera相机人脸识别系列专题分析之十:人脸特征检测FFD算法之低功耗libvega_face.so人脸识别检测流程详解目录一、背景二、:FFD算法libvega_
- Camera相机人脸识别系列专题分析之十五:人脸特征检测FFD算法之libcvface_api.so算法API详细注释解析
一起搞IT吧
数码相机android人工智能图像处理计算机视觉算法
【关注我,后续持续新增专题博文,谢谢!!!】上一篇我们讲了:这一篇我们开始讲:Camera相机人脸识别系列专题分析之十五:人脸特征检测FFD算法之libcvface_api.so算法API详细注释解析目录一、libcvface_api.so算法API详细注释解析<
- 校园导游系统(C++)
白开水最甜
数据结构课程设计校园导航系统
问题总结1、当使用时,该头文件没有定义全局命名空间,必须使用usingnamespacestd,这样才能使用类似于cout这样的C++标识符正确用法:#includeusingnamespacestd;2、对称赋值(注意细节)for(i=1;i注意string第一个字母是小写4、使用迪杰特斯拉算法出现的问题只设置与起始节点v0有弧时前驱设置为v0,否则为-1,而忘记设置起始节点的前驱为-1。以至于
- AI人工智能中Actor - Critic算法的深入解析与应用场景
AI智能探索者
AIAgent智能体开发实战人工智能算法ai
AI人工智能中Actor-Critic算法的深入解析与应用场景关键词:Actor-Critic、强化学习、策略梯度、价值函数、深度强化学习、马尔可夫决策过程、A2C/A3C摘要:本文将深入解析Actor-Critic算法的核心原理,从基础概念到数学推导,再到实际应用场景。我们将通过生动的比喻解释这一强化学习中的重要算法,展示其Python实现代码,并探讨它在游戏AI、机器人控制等领域的应用。最后,
- AI人工智能领域多模态大模型的发展历程回顾
AI智能探索者
AIAgent智能体开发实战人工智能ai
AI人工智能领域多模态大模型的发展历程回顾关键词:AI人工智能、多模态大模型、发展历程、技术演变、应用场景摘要:本文旨在全面回顾AI人工智能领域多模态大模型的发展历程。通过对不同阶段核心概念、算法原理、数学模型等方面的深入剖析,结合实际项目案例,探讨其在各个领域的应用场景。同时,推荐相关的学习资源、开发工具和重要论文著作,最后总结多模态大模型的未来发展趋势与挑战,并对常见问题进行解答。1.背景介绍
- AI人工智能领域Actor - Critic算法的可视化分析
AI智能探索者
AIAgent智能体开发实战人工智能算法ai
AI人工智能领域Actor-Critic算法的可视化分析关键词:Actor-Critic算法、强化学习、策略梯度、价值函数、可视化分析、神经网络、马尔可夫决策过程摘要:本文深入浅出地讲解Actor-Critic算法的核心原理,通过生活化的比喻和可视化分析,帮助读者理解这一强化学习中的重要算法。我们将从基础概念入手,逐步剖析算法架构,并通过Python代码实现和可视化演示,展示算法在实际问题中的应用
- Leetcode 202 快乐数
Leetcode202快乐数编写一个算法来判断一个数n是不是快乐数。「快乐数」定义为:对于一个正整数,每一次将该数替换为它每个位置上的数字的平方和。然后重复这个过程直到这个数变为1,也可能是无限循环但始终变不到1。如果这个过程结果为1,那么这个数就是快乐数。如果n是快乐数就返回true;不是,则返回false。示例1:输入:n=19输出:true解释:12+92=8282+22=6862+82=1
- 手撕C语言数组:从青铜到王者的逆袭之路!!!
文章目录一、数组的"出生证明"(超重要!)1.1数组的定义姿势1.2数组初始化の艺术二、数组内存布局大揭秘三、新手必踩的5大深坑(血泪教训)3.1数组越界访问3.2sizeof的陷阱3.3数组赋值妄想症四、高手进阶技巧(秀起来~)4.1动态计算数组长度4.2多维数组の奥义4.3数组与指针的量子纠缠五、实战代码示范5.1数组反转算法5.2数组去重骚操作六、总结与思考天天用数组,你真的了解它吗?这个看
- 强化学习------DDPG算法
ZPC8210
算法numpymatplotlib
一、前言DeepDeterministicPolicyGradient(DDPG)算法是DeepMind团队提出的一种专门用于解决连续控制问题的在线式(on-line)深度强化学习算法,它其实本质上借鉴了DeepQ-Network(DQN)算法里面的一些思想。论文和源代码如下:论文:https://arxiv.org/pdf/1509.02971.pdf代码:https://github.com/
- 带你走进相位解包裹算法课程
Cedric1113
程序人生
第一节:相位解包裹基础理论与核心概念课程导入相位解包裹在三维测量中的重要性(工业检测、生物医学等)包裹相位与真实相位的关系(反正切函数的主值限制)核心概念解析相位跳变的原因与表现(噪声、光照不均等干扰)解包裹算法分类:路径跟踪法vs.全局优化法经典算法初探Goldstein枝切法(残差点检测与枝切线构建)最小二乘法(全局平滑优化原理)实验演示:仿真包裹相位图的生成与基础算法解包裹效果对比第二节:路
- Actor - Critic:AI人工智能领域的新宠儿
Actor-Critic:AI人工智能领域的新宠儿关键词:强化学习、Actor-Critic、策略梯度、价值函数、深度强化学习、A2C、A3C摘要:Actor-Critic是强化学习领域的一种重要算法框架,它结合了策略梯度方法和价值函数方法的优点,成为近年来人工智能领域的热门研究方向。本文将用通俗易懂的方式介绍Actor-Critic的核心概念、工作原理、实现方法以及实际应用,帮助读者理解这一强大
- Golang 数据库缓存策略:减少 SQL 查询次数
Golang数据库缓存策略:减少SQL查询次数关键词:Golang、数据库缓存、SQL查询次数、缓存策略、性能优化摘要:本文主要探讨了在Golang中使用数据库缓存策略来减少SQL查询次数的相关技术。通过深入讲解缓存的核心概念、算法原理、实际应用场景等内容,帮助读者理解如何利用缓存优化数据库性能。同时,结合具体的代码案例,详细展示了在Golang中实现缓存策略的方法,最后分析了未来的发展趋势与面临
- 深度优先搜索(DFS) vs 广度优先搜索(BFS):核心区别与应用场景
#深度优先搜索(DFS)vs广度优先搜索(BFS):核心区别与应用场景>关键词:深度优先搜索、广度优先搜索、图遍历、算法比较、应用场景>摘要:本文通过迷宫探险和消防灭火的生动比喻,揭示DFS与BFS的核心原理。结合Python代码示例和图解说明,深入解析两种算法的实现差异,并通过社交网络分析等实际案例展示它们的应用场景选择依据。##背景介绍###目的和范围本指南旨在帮助读者理解两种基础图遍历算法的
- 数据结构与算法里散列表的算法优化技巧
数据结构与算法学习
散列表算法数据结构ai
数据结构与算法里散列表的算法优化技巧关键词:散列表、哈希冲突、负载因子、开放寻址法、链地址法、动态扩容、哈希函数优化摘要:本文将深入探讨散列表的核心原理与优化技巧,通过图书馆管理员的比喻揭示哈希冲突的本质,结合Python代码演示动态扩容策略与哈希函数优化方法,最后通过实际案例展示如何将查询速度提升300%。文章包含5个可视化流程图和3个完整代码实现。背景介绍目的和范围本文面向已掌握基础数据结构知
- 操作系统休眠功能的用户体验设计
操作系统内核探秘
ux服务器负载均衡ai
操作系统休眠功能的用户体验设计关键词:操作系统、休眠功能、用户体验设计、响应速度、能源管理摘要:本文聚焦于操作系统休眠功能的用户体验设计,首先介绍了该设计的背景,涵盖目的、预期读者等内容。接着详细解释了与休眠功能相关的核心概念及其联系,通过生动的比喻让读者轻松理解。阐述了休眠功能背后的核心算法原理和具体操作步骤,给出了数学模型及公式。还通过项目实战展示了代码实现与解读。之后探讨了实际应用场景、推荐
- 探索AI人工智能中遗传算法的进化奥秘
AI学长带你学AI
人工智能ai
探索AI人工智能中遗传算法的进化奥秘关键词:遗传算法、自然选择、基因编码、适应度函数、群体进化、交叉变异、优化问题摘要:本文将用生物进化视角解读人工智能中的遗传算法原理。通过达尔文进化论的生活化比喻,结合Python代码实例演示如何模拟基因遗传、自然选择等过程,揭示遗传算法在路径规划、参数优化等场景的应用奥秘。最后探讨遗传算法的局限性与未来发展方向。背景介绍目的和范围本文旨在用通俗易懂的方式解析遗
- 深度剖析AI人工智能领域多模态大模型
AI学长带你学AI
AI人工智能与大数据应用开发AI应用开发高级指南人工智能ai
深度剖析AI人工智能领域多模态大模型关键词:AI人工智能、多模态大模型、模型架构、算法原理、应用场景摘要:本文旨在对AI人工智能领域的多模态大模型进行深度剖析。首先介绍多模态大模型的背景知识,包括目的、预期读者等。接着阐述核心概念,分析其架构和原理,并给出相应的流程图。通过Python代码详细讲解核心算法原理和具体操作步骤,同时用数学模型和公式进一步阐释。在项目实战部分,给出实际案例及详细代码解读
- Open AI在AI人工智能领域的创新之路
AI学长带你学AI
AI人工智能与大数据应用开发AI应用开发高级指南人工智能ai
OpenAI在AI人工智能领域的创新之路关键词:OpenAI、人工智能、创新之路、技术突破、应用场景摘要:本文深入探讨了OpenAI在AI人工智能领域的创新之路。首先介绍了OpenAI的背景信息,包括其成立目的、发展历程等。接着详细阐述了OpenAI的核心概念,如强化学习、生成式对抗网络等,并通过示意图和流程图展示其原理和架构。然后讲解了相关核心算法原理,结合Python代码进行具体说明。同时,给
- 探索AI人工智能领域Actor - Critic的无限潜力
探索AI人工智能领域Actor-Critic的无限潜力关键词:AI人工智能、Actor-Critic、强化学习、策略网络、价值网络摘要:本文将深入探索AI人工智能领域中Actor-Critic方法的无限潜力。我们会先介绍其背景知识,接着用通俗易懂的方式解释核心概念,包括Actor和Critic的含义及它们之间的关系,然后阐述其核心算法原理和具体操作步骤,还会给出数学模型和公式并举例说明。通过项目实
- AI人工智能领域多模态大模型的技术瓶颈与解决方案
AI学长带你学AI
人工智能ai
AI人工智能领域多模态大模型的技术瓶颈与解决方案关键词:多模态大模型、技术瓶颈、跨模态对齐、计算效率、数据稀缺、模型泛化、解决方案摘要:本文深入探讨了AI人工智能领域多模态大模型发展过程中面临的主要技术瓶颈,包括跨模态对齐困难、计算资源消耗巨大、高质量多模态数据稀缺、模型泛化能力不足等问题。针对这些挑战,我们提出了系统性的解决方案,涵盖算法优化、架构创新、数据增强等多个维度。文章通过理论分析、数学
- 某水利信息化项目人员组织矩阵识别与问题分析
静默空禅
项目管理大数据目标跟踪团队开发业界资讯职场和发展笔记经验分享
近期参与的华北某水利信息化类型项目,该项目不仅仅是软件设计开发,还涉及模型算法、硬件安装、环境配置、数据采集制作等诸多方面的工作;项目人员方面不仅是单一团队,涉及到多方团队的合作,项目推动工作较为复杂,各类影响因素繁多。以我个人视角和观察,进行一些记录和总结:一、人员分工基本框架项目整体分为三方人员,项目需求方、项目代建方、项目承建方。需求方为当地行业管理单位,项目建设需求来自他们;项目代建方为当
- OpenCV特征点提取算法orb、surf、sift对比
点云SLAM
图形图像处理ORB算法SIFT算法人工智能计算机视觉算法
下面是OpenCV中三种常用特征点提取算法:ORB、SURF和SIFT的详细对比,从算法原理、性能、使用限制和适用场景多维度进行总结,帮助大家在实际项目中合理选择。一览表:ORBvs.SURFvs.SIFT属性/算法ORBSURFSIFT全称OrientedFASTandRotatedBRIEFSpeededUpRobustFeaturesScale-InvariantFeatureTransfo
- 金融量化交易如何精准把握市场趋势?这些策略你不能错过!
股票程序化交易接口
量化交易股票API接口Python股票量化交易金融金融量化交易市场趋势技术分析策略基本面分析策略股票量化接口股票API接口
Python股票接口实现查询账户,提交订单,自动交易(1)Python股票程序交易接口查账,提交订单,自动交易(2)股票量化,Python炒股,CSDN交流社区>>>金融量化交易把握市场趋势的基础认知金融量化交易旨在通过数学模型和计算机算法来执行交易决策。市场趋势反映了市场价格的总体走向,量化交易与市场趋势紧密相连。量化交易借助数据和算法去捕捉市场趋势信号,以决定买卖时机。准确把握市场趋势能为量化
- jquery实现的jsonp掉java后台
知了ing
javajsonpjquery
什么是JSONP?
先说说JSONP是怎么产生的:
其实网上关于JSONP的讲解有很多,但却千篇一律,而且云里雾里,对于很多刚接触的人来讲理解起来有些困难,小可不才,试着用自己的方式来阐释一下这个问题,看看是否有帮助。
1、一个众所周知的问题,Ajax直接请求普通文件存在跨域无权限访问的问题,甭管你是静态页面、动态网页、web服务、WCF,只要是跨域请求,一律不准;
2、
- Struts2学习笔记
caoyong
struts2
SSH : Spring + Struts2 + Hibernate
三层架构(表示层,业务逻辑层,数据访问层) MVC模式 (Model View Controller)
分层原则:单向依赖,接口耦合
1、Struts2 = Struts + Webwork
2、搭建struts2开发环境
a>、到www.apac
- SpringMVC学习之后台往前台传值方法
满城风雨近重阳
springMVC
springMVC控制器往前台传值的方法有以下几种:
1.ModelAndView
通过往ModelAndView中存放viewName:目标地址和attribute参数来实现传参:
ModelAndView mv=new ModelAndView();
mv.setViewName="success
- WebService存在的必要性?
一炮送你回车库
webservice
做Java的经常在选择Webservice框架上徘徊很久,Axis Xfire Axis2 CXF ,他们只有一个功能,发布HTTP服务然后用XML做数据传输。
是的,他们就做了两个功能,发布一个http服务让客户端或者浏览器连接,接收xml参数并发送xml结果。
当在不同的平台间传输数据时,就需要一个都能解析的数据格式。
但是为什么要使用xml呢?不能使json或者其他通用数据
- js年份下拉框
3213213333332132
java web ee
<div id="divValue">test...</div>测试
//年份
<select id="year"></select>
<script type="text/javascript">
window.onload =
- 简单链式调用的实现技术
归来朝歌
方法调用链式反应编程思想
在编程中,我们可以经常遇到这样一种场景:一个实例不断调用它自身的方法,像一条链条一样进行调用
这样的调用你可能在Ajax中,在页面中添加标签:
$("<p>").append($("<span>").text(list[i].name)).appendTo("#result");
也可能在HQ
- JAVA调用.net 发布的webservice 接口
darkranger
webservice
/**
* @Title: callInvoke
* @Description: TODO(调用接口公共方法)
* @param @param url 地址
* @param @param method 方法
* @param @param pama 参数
* @param @return
* @param @throws BusinessException
- Javascript模糊查找 | 第一章 循环不能不重视。
aijuans
Way
最近受我的朋友委托用js+HTML做一个像手册一样的程序,里面要有可展开的大纲,模糊查找等功能。我这个人说实在的懒,本来是不愿意的,但想起了父亲以前教我要给朋友搞好关系,再加上这也可以巩固自己的js技术,于是就开始开发这个程序,没想到却出了点小问题,我做的查找只能绝对查找。具体的js代码如下:
function search(){
var arr=new Array("my
- 狼和羊,该怎么抉择
atongyeye
工作
狼和羊,该怎么抉择
在做一个链家的小项目,只有我和另外一个同事两个人负责,各负责一部分接口,我的接口写完,并全部测联调试通过。所以工作就剩下一下细枝末节的,工作就轻松很多。每天会帮另一个同事测试一些功能点,协助他完成一些业务型不强的工作。
今天早上到公司没多久,领导就在QQ上给我发信息,让我多协助同事测试,让我积极主动些,有点责任心等等,我听了这话,心里面立马凉半截,首先一个领导轻易说
- 读取android系统的联系人拨号
百合不是茶
androidsqlite数据库内容提供者系统服务的使用
联系人的姓名和号码是保存在不同的表中,不要一下子把号码查询来,我开始就是把姓名和电话同时查询出来的,导致系统非常的慢
关键代码:
1, 使用javabean操作存储读取到的数据
package com.example.bean;
/**
*
* @author Admini
- ORACLE自定义异常
bijian1013
数据库自定义异常
实例:
CREATE OR REPLACE PROCEDURE test_Exception
(
ParameterA IN varchar2,
ParameterB IN varchar2,
ErrorCode OUT varchar2 --返回值,错误编码
)
AS
/*以下是一些变量的定义*/
V1 NUMBER;
V2 nvarc
- 查看端号使用情况
征客丶
windows
一、查看端口
在windows命令行窗口下执行:
>netstat -aon|findstr "8080"
显示结果:
TCP 127.0.0.1:80 0.0.0.0:0 &
- 【Spark二十】运行Spark Streaming的NetworkWordCount实例
bit1129
wordcount
Spark Streaming简介
NetworkWordCount代码
/*
* Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
* contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
- Struts2 与 SpringMVC的比较
BlueSkator
struts2spring mvc
1. 机制:spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter,这样就导致了二者的机制不同。 2. 性能:spring会稍微比struts快。spring mvc是基于方法的设计,而sturts是基于类,每次发一次请求都会实例一个action,每个action都会被注入属性,而spring基于方法,粒度更细,但要小心把握像在servlet控制数据一样。spring
- Hibernate在更新时,是可以不用session的update方法的(转帖)
BreakingBad
Hibernateupdate
地址:http://blog.csdn.net/plpblue/article/details/9304459
public void synDevNameWithItil()
{Session session = null;Transaction tr = null;try{session = HibernateUtil.getSession();tr = session.beginTran
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-观察者模式
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Observable;
import java.util.Observer;
/**
* “观
- 重置MySQL密码
chenhbc
mysql重置密码忘记密码
如果你也像我这么健忘,把MySQL的密码搞忘记了,经过下面几个步骤就可以重置了(以Windows为例,Linux/Unix类似):
1、关闭MySQL服务
2、打开CMD,进入MySQL安装目录的bin目录下,以跳过权限检查的方式启动MySQL
mysqld --skip-grant-tables
3、新开一个CMD窗口,进入MySQL
mysql -uroot
 
- 再谈系统论,控制论和信息论
comsci
设计模式生物能源企业应用领域模型
再谈系统论,控制论和信息论
偶然看
- oracle moving window size与 AWR retention period关系
daizj
oracle
转自: http://tomszrp.itpub.net/post/11835/494147
晚上在做11gR1的一个awrrpt报告时,顺便想调整一下AWR snapshot的保留时间,结果遇到了ORA-13541这样的错误.下面是这个问题的发生和解决过程.
SQL> select * from v$version;
BANNER
-------------------
- Python版B树
dieslrae
python
话说以前的树都用java写的,最近发现python有点生疏了,于是用python写了个B树实现,B树在索引领域用得还是蛮多了,如果没记错mysql的默认索引好像就是B树...
首先是数据实体对象,很简单,只存放key,value
class Entity(object):
'''数据实体'''
def __init__(self,key,value)
- C语言冒泡排序
dcj3sjt126com
算法
代码示例:
# include <stdio.h>
//冒泡排序
void sort(int * a, int len)
{
int i, j, t;
for (i=0; i<len-1; i++)
{
for (j=0; j<len-1-i; j++)
{
if (a[j] > a[j+1]) // >表示升序
- 自定义导航栏样式
dcj3sjt126com
自定义
-(void)setupAppAppearance
{
[[UILabel appearance] setFont:[UIFont fontWithName:@"FZLTHK—GBK1-0" size:20]];
[UIButton appearance].titleLabel.font =[UIFont fontWithName:@"FZLTH
- 11.性能优化-优化-JVM参数总结
frank1234
jvm参数性能优化
1.堆
-Xms --初始堆大小
-Xmx --最大堆大小
-Xmn --新生代大小
-Xss --线程栈大小
-XX:PermSize --永久代初始大小
-XX:MaxPermSize --永久代最大值
-XX:SurvivorRatio --新生代和suvivor比例,默认为8
-XX:TargetSurvivorRatio --survivor可使用
- nginx日志分割 for linux
HarborChung
nginxlinux脚本
nginx日志分割 for linux 默认情况下,nginx是不分割访问日志的,久而久之,网站的日志文件将会越来越大,占用空间不说,如果有问题要查看网站的日志的话,庞大的文件也将很难打开,于是便有了下面的脚本 使用方法,先将以下脚本保存为 cutlog.sh,放在/root 目录下,然后给予此脚本执行的权限
复制代码代码如下:
chmo
- Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
jinnianshilongnian
springspring4泛型式依赖注入
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GCC和G++
liuxihope
centosgcc
Centos支持yum安装,安装软件一般格式为yum install .......,注意安装时要先成为root用户。
按照这个思路,我想安装过程如下:
安装gcc:yum install gcc
安装g++: yum install g++
实际操作过程发现,只能有gcc安装成功,而g++安装失败,提示g++ command not found。上网查了一下,正确安装应该
- 第13章 Ajax进阶(上)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- How to determine BusinessObjects service pack and fix pack
blueoxygen
BO
http://bukhantsov.org/2011/08/how-to-determine-businessobjects-service-pack-and-fix-pack/
The table below is helpful. Reference
BOE XI 3.x
12.0.0.
y BOE XI 3.0 12.0.
x.
y BO
- Oracle里的自增字段设置
tomcat_oracle
oracle
大家都知道吧,这很坑,尤其是用惯了mysql里的自增字段设置,结果oracle里面没有的。oh,no 我用的是12c版本的,它有一个新特性,可以这样设置自增序列,在创建表是,把id设置为自增序列
create table t
(
id number generated by default as identity (start with 1 increment b
- Spring Security(01)——初体验
yang_winnie
springSecurity
Spring Security(01)——初体验
博客分类: spring Security
Spring Security入门安全认证
首先我们为Spring Security专门建立一个Spring的配置文件,该文件就专门用来作为Spring Security的配置