- 100天持续行动—Day01
Richard_DL
今天开始站着学习,发现效率大幅提升。把fast.ai的Lesson1的后半部分和Lesson2看完了。由于Keras版本和视频中的不一致,运行notebook时经常出现莫名其妙的错误,导致自己只动手实践了视频中的一小部分内容。为了赶时间,我打算先把与CNN相关的视频过一遍。然后尽快开始做自己的项目。明天继续加油,争取把Lesson3和Lesson4看完。
- 数据分析-24-时间序列预测之基于keras的VMD-LSTM和VMD-CNN-LSTM预测风速
皮皮冰燃
数据分析数据分析
文章目录1普通的LSTM模型1.1数据重采样1.2数据标准化1.3切分窗口1.4划分数据集1.5建立模型1.6预测效果2VMD-LSTM模型2.1VMD分解时间序列2.2对每一个IMF建立LSTM模型2.2.1IMF1—LSTM2.2.2IMF2-LSTM2.2.3统一代码2.3评估效果3CNN-LSTM模型3.1数据预处理3.2建立模型3.3效果预测4VMD-CNN-LSTM模型4.1VMD分解
- chatgpt赋能python:如何在Python中安装Keras库?
turensu
ChatGptpythonchatgptkeras计算机
如何在Python中安装Keras库?Keras是一个简单易用的神经网络库,由FrançoisChollet编写。它在Python编程语言中实现了深度学习的功能,可以使您更轻松地构建和试验不同类型的神经网络。如果您是一名Python开发人员,肯定会想知道如何在您的Python项目中安装Keras库。在本文中,我们将向您展示如何安装和配置Keras库。步骤1:安装Python要使用Keras库,您需
- Keras深度学习框架入门及实战指南
司莹嫣Maude
Keras深度学习框架入门及实战指南keraskeras-team/keras:是一个基于Python的深度学习库,它没有使用数据库。适合用于深度学习任务的开发和实现,特别是对于需要使用Python深度学习库的场景。特点是深度学习库、Python、无数据库。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ke/keras一、项目介绍Keras简介Keras是一款高级神经网络
- 基于VGG的猫狗识别
卑微小鹿
tensorflowtensorflow
由于猫和狗的数据在这里,所以就做了一下分类的神经网络1、首先进行图像处理:importcsvimportglobimportosimportrandomos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'importtensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportlayersimportnum
- TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument ‘name‘
PinkAir
debugpythonleetcode
WhenIwroteacustomclassofKeras,Imetthiserror.Solution:changefromthesnippetbelowclasscustconv2d(keras.layers.Layer):def__init__(self):super(custconv2d,self).__init__()self.k=self.add_weight(shape=(1,),i
- ImportError: cannot import name ‘conv_utils‘ from ‘keras.utils‘
CheCacao
keras深度学习pythontensorflowtensorflow2人工智能
将fromkeras.utilsimportconv_utils改为fromtensorflow.python.keras.utilsimportconv_utilsImportError:nomodulenamed'tensorflow.keras.engine将fromkeras.engine.topologyimportLayer改为fromtensorflow.python.keras.l
- jupyter出错ImportError: cannot import name ‘np_utils‘ from ‘keras.utils‘ ,怎么解决?
七月初七淮水竹亭~
人工智能pythonjupyterkeras深度学习
文章前言此篇文章主要是记录一下我遇到的问题以及我是如何解决的,希望下次遇到类似问题可以很快解决。此外,也希望能帮助到大家。遇到的问题出错:ImportError:cannotimportname'np_utils'from'keras.utils',如图:如何解决首先我根据网上文章的一些提示,将fromkeras.utilsimportnp_utils换成了fromtensorflow.keras
- python3.7安装keras教程_python 3.7 安装 sklearn keras(tf.keras)
weixin_39641103
#1sklearn一般方法网上有很多教程,不再赘述。注意顺序是numpy+mkl,然后scipy的环境,scipy,然后sklearn#2anocondaanaconda原始的环境已经自带了sklearn,这里说一下新建环境(比如创建了一个tensorflow的环境),activatetensorflow2.0,然后condainstallsklearn即可,会帮你把各种需要的库都安装。#kera
- Python高层神经网络 API库之Keras使用详解
Rocky006
pythonkeras开发语言
概要随着深度学习在各个领域的广泛应用,许多开发者开始使用各种框架来构建和训练神经网络模型。Keras是一个高层神经网络API,使用Python编写,并能够运行在TensorFlow、CNTK和Theano之上。Keras旨在简化深度学习模型的构建过程,使得开发者能够更加专注于实验和研究。本文将详细介绍Keras库,包括其安装方法、主要特性、基本和高级功能,以及实际应用场景,帮助全面了解并掌握该库的
- 【Python机器学习】循环神经网络(RNN)——传递数据并训练
zhangbin_237
Python机器学习机器学习pythonrnn人工智能开发语言深度学习神经网络
与其他Keras模型一样,我们需要向.fit()方法传递数据,并告诉它我们希望训练多少个训练周期(epoch):model.fit(X_train,y_train,batch_size=batch_size,epochs=epochs,validation_data=(X_test,y_test))因为个人小电脑内存不足,所以吧maxlen参数改成了100重新运行。保存模型:model_struc
- AttributeError: ‘tuple‘ object has no attribute ‘shape‘
晓胡同学
keras深度学习tensorflow
AttributeError:‘tuple’objecthasnoattribute‘shape’在将keras代码改为tensorflow2代码的时候报了如下错误AttributeError:'tuple'objecthasnoattribute'shape'经过调查发现,损失函数写错了原来的是这样model.compile(loss=['binary_crossentropy'],optimi
- Tensorflow中Keras搭建神经网络六步法及参数详解 -- Tensorflow自学笔记12
青瓷看世界
tensorflow笔记人工智能深度学习神经网络
一.tf.keras搭建神经网络六步法1.import相关模块如importtensorflowastf。2.指定输入网络的训练集和测试集如指定训练集的输入x_train和标签y_train,测试集的输入x_test和标签y_test。3.逐层搭建网络结构model=tf.keras.models.Sequential()。4.在model.compile()中配置训练方法选择训练时使用的优化器、
- Tensorflow2.16中的Keras包含哪些层(layers)?层的功能及参数详细解释 -- TensorFlow自学笔记6
青瓷看世界
tensorflowtensorflowkeras人工智能
在Keras中,层(Layer)是构建神经网络的基本组件。Keras提供了多种类型的层,用于处理不同类型的输入数据和执行特定的数学操作。英文版可参考TensorFlow官方文档:Module:tf.keras.layers|TensorFlowv2.16.1一.层的分类1.基本网络层1.1.Dense层用于执行全连接操作;1.2.卷积层Conv1D、Conv2D、Conv3D层,用于执行一维、
- Tensorflow2 如何扩展现有数据集(缩放、随机旋转、水平翻转、平移等),从而提高模型的准确率 -- Tensorflow自学笔记14
青瓷看世界
tensorflow人工智能python
实际生活中的数据集,往往不是标准的数据,而是有倾斜角度、有旋转、有偏移的数据,为了提高数据集的真实性,提高模型预测的准确率,可以用ImageDataGenerator函数来扩展数据集importtensorflowastffromtensorflow.keras.preprocessing.imageimportImageDataGeneratorimage_gen_train=ImageData
- 中文车牌识别系统 `End-to-end-for-Chinese-Plate-Recognition` 教程
皮静滢Annette
中文车牌识别系统End-to-end-for-Chinese-Plate-Recognition教程End-to-end-for-chinese-plate-recognition基于u-net,cv2以及cnn的中文车牌定位,矫正和端到端识别软件,其中unet和cv2用于车牌定位和矫正,cnn进行车牌识别,unet和cnn都是基于tensorflow的keras实现项目地址:https://gi
- Keras-OCR:高效且易用的深度学习 OCR 库
吕真想Harland
Keras-OCR:高效且易用的深度学习OCR库keras-ocrApackagedandflexibleversionoftheCRAFTtextdetectorandKerasCRNNrecognitionmodel.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ke/keras-ocr是一个基于Python的开源库,它利用[Keras](https和TensorFl
- Tensorflow、Keras、numpy对应参考版本(亲测有效)
不太复杂的小部分
tensorflowkerasnumpy
在运行需要tensorflow框架的代码时在版本问题上踩了很多坑,试了一个有效的版本如下:TensorFlow:2.6.0Keras:2.6.0numpy:1.19.5安装TensorFlow和Keras以及numpy库(用的是清华源安装速度更快),在安装版本的过程中如果已经安装了旧的版本会自动卸载(用pycharm终端安装是这样的),所以不需要卸载直接在终端执行下面的pipinstall就可以了
- 【机器学习】任务二:波士顿房价的数据与鸢尾花数据分析及可视化
FHYAAAX
机器学习机器学习数据分析人工智能
目录1.实验知识准备1.1NumPy1.2Matplotlib库1.3scikit-learn库:1.4TensorFlow1.5Keras2.波士顿房价的数据分析及可视化2.1波士顿房价的数据分析2.1.1步骤一:导入所需的模块和包2.1.2步骤二:从Keras库中加载波士顿房价数据集2.1.3步骤三:加载本地CSV数据集2.1.4步骤四:划分特征和目标变量2.1.5步骤五:划分训练集和测试集2
- T4周:猴痘病识别
KLaycurryifans
深度学习
本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊|接辅导、项目定制Z.心得感受+知识点补充1.ModelCheckpoint讲解函数原型:tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath,monitor='val_loss',verbose=0,save_best_only=False,save_weights_only=False,mode='a
- python利用深度学习(Keras)进行癫痫分类
一夜白头催人泪
python开发深度学习人工智能
一、癫痫介绍癫痫,即俗称“羊癫风”,是由多种病因引起的慢性脑功能障碍综合症,是仅次于脑血管病的第二大脑部疾病。癫痫发作的直接原因是脑部神经元反复地突发性过度放电所导致的间歇性中枢神经系统功能失调。临床上常表现为突然意识丧失、全身抽搐以及精神异常等。癫痫给患者带来巨大的痛苦和身心伤害,严重时甚至危及生命,儿童患者会影响到身体发育和智力发育。脑电图是研究癫痫发作特征的重要工具,它是一种无创性的生物物理
- 人人都能懂的机器学习——用Keras搭建人工神经网络02
苏小菁在编程
感知机1957年,FrankRosenblatt发明了感知机,它是最简单的人工神经网络之一。感知机是基于一个稍稍有些不同的人工神经元——阈值逻辑元(TLU)(见图1.4),有时也被称为线性阈值元(LTU)。这种神经元的输入和输出不再是二进制的布尔值,而是数字。每一个输入连接都与权重值相关联,TLU将各个输入加权取和然后将其带入一个阶跃函数,并输出结果:上述计算过程如下图1.4所示图1.4阈值逻辑单
- 【Python机器学习】卷积神经网络(CNN)的工具包
zhangbin_237
Python机器学习机器学习pythoncnn神经网络自然语言处理开发语言
Python是神经网络工具包最丰富的语言之一。两个主要的神经网络架构分别是Theano和TensorFlow。这两者的底层计算深度依赖C语言,不过它们都提供了强大的PythonAPI。Torch在Python里面也有一个对应的API是PyTorch。这些框架都是高度抽象的工具集,适用于从头构建模型。Python社区开发了一些第三方库来简化这些底层架构的使用。其中Keras在API的友好性和功能性方
- LSTM与文本生成
Jiang_Immortals
人工智能lstm人工智能rnn
当使用Python和Keras构建LSTM模型时,可以按照以下步骤进行简单的文本生成:准备数据集:首先,将文本数据集进行预处理,例如分词、去除标点符号、将文本转换为小写等。创建一个词汇表,将每个唯一的单词映射到一个整数值,以便进行向量化。将文本序列划分为输入序列和目标序列。例如,对于句子“IloveAI”,输入序列是“Ilove”,目标序列是“AI”。构建LSTM模型:导入必要的库,如Keras和
- 自然语言处理--Keras 实现LSTM生成文本
糯米君_
自然语言处理python深度学习nlplstm生成文本
令人兴奋的是,基于上一篇《keras实现LSTM字符级建模》的原理,使用LSTM我们可以根据之前文档出现过的字符来预测下一个字符,并且根据训练数据文本的特定的“风格”或“看法”生成新的文本。这很有趣,但我们将选择一个风格独特的人——威廉·莎士比亚(WilliamShakespeare),现根据他现有的作品来生成乍一看都有点儿像莎士比亚的作品的文本。fromnltk.corpusimportgute
- CNN+LSTM小目标物体追踪检测实现 完整代码数据可直接运行
计算机毕设论文
计算机毕设实战100例cnn人工智能深度学习小目标物体追踪追踪检测
视频讲解:CNN+LSTM小目标物体追踪检测实现_哔哩哔哩_bilibili项目效果:完整代码:importnumpyasnpimporttensorflowastffromtensorflow.keras.layersimportConv2D,MaxPooling2D,Flatten,LSTM,D
- Python在人工智能方面的应用
Bruce_Liuxiaowei
总结经验编程笔记python人工智能开发语言
Python在人工智能方面的应用Python是一种功能强大的编程语言,它广泛应用于各种领域中,包括人工智能(ArtificialIntelligence)领域。随着人工智能技术的发展和普及,Python变得越来越重要,因为它提供了许多有用的库、框架和工具,可以帮助开发者快速地构建智能系统。机器学习机器学习是人工智能领域中的一种关键技术,它可以让计算机自动地学习和改进。Python中的Keras和T
- python 打包docker
风行傲天
pythondocker开发语言
python版本3.10使用flask项目打包1、创建requirements.txt列出项目所安装依赖,如:flaskstatsmodels==0.14.2neuralprophet==0.9.0keras==3.4.1scikit-learn==1.5.1tensorflow2、编写Dockerfile#拉取基础镜像FROMpython:3.10#镜像维护者的姓名和邮箱地址MAINTAINER
- 深度学习五种不同代码实现,神经网络,机器学习
学呗~那不然呢
pycharm
第一种importnumpyasnpimporttensorflowastfmnist=tf.keras.datasets.mnistimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlibmatplotlib.use("TkAgg")(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data()x_train=x_train
- 人工智能开源库有哪些
openwin_top
人工智能人工智能开源python
TensorFlow:由Google开发的深度学习库,提供了丰富的工具和API,支持CPU和GPU计算。PyTorch:由Facebook开发的深度学习框架,提供动态图和静态图两种模式,并且易于使用。Keras:基于TensorFlow、Theano和CNTK等深度学习库的高级API,可帮助用户快速构建神经网络。Scikit-learn:用Python编写的机器学习库,提供了许多常见的机器学习算法
- 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
- ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
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