- Orange3机器学习建模和可视化分析数据预处理、特征工程、算法训练
维度软件库
测试工具开源软件电脑
各位数据挖掘爱好者们!今天给你们介绍一款超厉害的开源软件——Orange3。它就像一个神奇的工具箱,你只要通过拖放组件就能完成机器学习建模和可视化分析,软件下载地址安装包它支持数据预处理、特征工程、算法训练和评估整个流程,就像一个贴心的管家,把数据挖掘的事儿全给你安排得明明白白!它还内置了箱线图、决策树这些可视化工具,能直观地把数据分布和模型结构展示出来,就像给你开了个透视眼,让数据一目了然!这软
- KNN(K-近邻算法)(上)--day05
扫把星133
机器学习python人工智能近邻算法算法
KNN(K-NearestNeighbors,K近邻算法)是一种用于分类和回归的非参数化方法。其基本思想是通过找出与新样本最接近的已标记数据中的K个最近邻居来进行预测或分类。注释:非参数化方法是指在统计学和机器学习中,不对数据分布做出严格假设(这些假设通常包括
- 蚁群算法原理与应用详解
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:蚁群算法是一种基于蚂蚁寻找食物路径行为的优化算法,它能够有效解决包括旅行商问题、网络路由和多目标优化在内的复杂问题。该算法模拟蚂蚁释放信息素来找到最短路径的过程,通过模拟蚂蚁的行为,算法逐步优化选择路径。蚁群算法具有并行性和全局优化能力,但也面临早熟收敛和参数调整的挑战。它已成功应用于物流优化、通信网络、任务调度、机器学习、图像处理和生物医学等众多领域。1.蚁
- Python 解析 AI 在金融风控中的应用案例
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python人工智能开发语言
```htmlPython解析AI在金融风控中的应用案例Python解析AI在金融风控中的应用案例在当今快速发展的金融科技领域,人工智能(AI)的应用正在改变传统的金融风险管理方式。通过使用Python编程语言和各种机器学习库,金融机构能够更准确地识别潜在风险,提高决策效率。本文将探讨几个具体的AI在金融风控中的应用案例,并展示如何利用Python实现这些功能。案例一:信用评分模型信用评分是金融风
- 机器学习算法_支持向量机
一、支持向量机支持向量机只能做二分类任务SVM全称支持向量机,即寻找到一个超平面使样本分成两类,且间隔最大硬间隔:如果样本线性可分,在所有样本分类都正确的情况下,寻找最大间隔;如果出现异常值或样本线性不可分,此时硬间隔无法实现软间隔:允许部分样本,在最大间隔之内,甚至在错误的一边,寻找最大间隔;目标是尽可能保持间隔宽阔和限制间隔违例之间寻找良好的平衡惩罚系数:通过惩罚系数来控制这个平衡,C值越小,
- 深度探索:机器学习中的 条件生成对抗网络(Conditional GAN, CGAN)算法原理及其应用
目录1.引言与背景2.CGAN定理3.算法原理4.算法实现5.优缺点分析优点:缺点:6.案例应用7.对比与其他算法8.结论与展望1.引言与背景生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GANs)作为一种深度学习框架,在无监督学习领域展现出强大的能力,特别在图像、音频、文本等复杂数据的生成任务中取得了显著成果。然而,原始GAN模型在生成过程中缺乏对生成样本特定属性的直
- GEE数据集:全球地下水生态系统 (GDEs)数据集(30m分辨率)
此星光明
GEE数据集专栏数据库人工智能gee地下水水数据集全球
目录地下水的全球生态系统(GDEs)简介代码代码链接APP链接结果引用许可网址推荐0代码在线构建地图应用机器学习地下水的全球生态系统(GDEs)简介地下水是最广泛的液态淡水来源,但它在支持多样化生态系统方面的关键作用却往往不被人们所认识。在许多地区,依赖地下水的生态系统(GDEs)的位置和范围在很大程度上仍不为人所知,导致保护措施不足。该数据集提供了一张高分辨率(约30米)的GDEs地图,揭示了全
- 农业物联网平台中的灌溉系统研究
sj52abcd
农业物联网和人工智能物联网数据分析python大数据毕业设计
研究目的本研究旨在开发一个基于Python语言的农业物联网平台,整合土壤墒情监测与精准灌溉系统,通过现代信息技术手段实现农业生产的智能化管理。系统将采用Python作为主要开发语言,结合MySQL数据库进行数据存储与管理,利用ECharts.js实现数据可视化展示,并引入机器学习和强化学习算法优化灌溉决策。具体目标包括:1)构建实时土壤墒情监测网络,通过物联网传感器采集土壤温湿度、电导率等关键参数
- [读论文] Towards Machine Learning for Placement and Routing in Chip Design: a Methodological Overview
SP FA
#EDA+AI机器学习人工智能
Abstract在现代芯片设计流程中,放置和布线是两个不可或缺且具有挑战性的NP-hard问题。与使用启发式算法或专家精心设计的算法的传统求解器相比,机器学习凭借其数据驱动的性质显示出了广阔的前景,它可以减少对知识和先验的依赖,并且通过其先进的计算范式具有更大的可扩展性(例如GPU加速的深度网络)。本调查首先介绍了基本的布局(Placement)和布线(Routing),并简要介绍了经典的无学习解
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机器学习路径规划中的net是什么?引言正文net含义netlist含义引言当我们使用机器学习训练自己的模型来进行自动寻路时,通常,我们会遇到一个名为net的词语,这里我们将对这个单词的意思进行解释。正文net含义net:中文翻译为网络,在机器学习中其中文应该翻译为连线任务。通常在连线任务中我们需要将给定的两个端点连接起来。比如给定的端点为:self.netlist=[('mmi:out1','mm
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编程小白想要成为大神,并为大学新生的学习制定一份最佳入门攻略,可以遵循以下步骤:一、选择编程语言Python:被誉为最适合初学者的编程语言,语法简洁清晰,学习曲线平缓,广泛应用于数据分析、机器学习、Web开发、自动化脚本编写等领域。JavaScript:前端开发的核心语言,实现网页的动态效果,还能通过Node.js实现服务器端的编程,用于开发桌面应用和移动应用。Java:企业级开发中使用最广泛的语
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PythonPandas数据的体育数据处理和分析关键词:PythonPandas,体育数据分析,数据清洗,数据可视化,特征工程,机器学习,体育统计摘要:本文将深入探讨如何使用PythonPandas库进行体育数据的处理和分析。我们将从基础的数据导入和清洗开始,逐步深入到复杂的统计分析、可视化展示以及机器学习建模。文章将涵盖数据处理的全流程,包括数据获取、清洗、转换、分析和可视化,并结合实际体育数据
- 循环神经网络(RNN):序列数据处理的强大工具
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在人工智能和机器学习的广阔领域中,处理和理解序列数据一直是一个重要且具有挑战性的任务。循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)作为一类专门设计用于处理序列数据的神经网络,在诸多领域展现出了强大的能力。从自然语言处理中的文本生成、机器翻译,到时间序列分析中的股票价格预测、天气预测等,RNN都发挥着关键作用。本文将深入探讨RNN的工作原理、架构特点、训练方法、常见类型以及其
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- java毕业设计-基于java的电商网购平台,网购商城管理系统(源码+LW+部署文档+全bao+远程调试+代码讲解等)
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- Python机器学习实战——逻辑回归(附完整代码和结果)
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Python机器学习实战——逻辑回归(附完整代码和结果)关于作者作者:小白熊作者简介:精通c#、Halcon、Python、Matlab,擅长机器视觉、机器学习、深度学习、数字图像处理、工业检测识别定位、用户界面设计、目标检测、图像分类、姿态识别、人脸识别、语义分割、路径规划、智能优化算法、大数据分析、各类算法融合创新等等。联系邮箱:
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- AI编程基础:学习Python是进入AI领域的必经之路(文末含学习路线与知识推荐)
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文章目录Python市场行情:AI开发的首选语言为什么学习Python对AI至关重要AI开发所需的Python知识体系Python编程基础科学计算与数据处理机器学习与深度学习性能优化与并行计算Python学习路线推荐阶段一:Python编程基础(1-2个月)阶段二:科学计算与数据处理(1-2个月)阶段三:机器学习基础(2-3个月)阶段四:深度学习与AI专项(3-6个月)阶段五:进阶与专项深化(持续
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Infortrend普安存储IEC私有云平台,轻松高效应用无人驾驶技术自动驾驶汽车(例如自动驾驶出租车、无人驾驶公交)和无人驾驶飞行器(UAV)依靠摄像头、物联网传感器、雷达、GPS采集的实时数据瞬间做出决策。自动驾驶系统作为核心部分,不间断分析环境条件,应对潜在风险,确保乘客和货物运输安全。Autopilot应用程序在开发和模拟中,大数据、AI(人工智能)、ML(机器学习)等技术能否高速发挥作用
- 基于SpringBoot+Vue+大学校园图书管理系统设计和实现(源码+LW+部署讲解)
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- 基于Python的气象数据分析及可视化研究
气象数据作为地球系统科学的核心要素,其分析与可视化在气候研究、灾害预警、农业生产等领域具有战略性意义。本文以Python技术栈为基座,系统探讨气象数据的采集预处理、多维度分析模型及可视化表达范式,通过3000+字深度研究揭示Pandas时序处理、Xarray多维计算、Cartopy地理可视化等工具的核心方法论。内容涵盖全球再分析数据挖掘、极端天气模式识别、动态热力图构建等实战场景,并引入机器学习预
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使用Ollama部署Deepseek模型Ollama与传统部署方法的主要区别特性传统部署方法(之前的文章)Ollama方法部署复杂度高(需要手动设置环境、依赖和量化)低(简化的命令行界面)技术要求需要Python和机器学习库知识基本命令行知识即可灵活性高度可定制(训练参数、模型结构等)相对较低,但足够大多数使用场景资源管理手动管理(需自行优化内存使用)自动处理(内置优化)API集成需要自行实现内置
- 如何学习才能更好地理解人工智能工程技术专业和其他信息技术专业的关联性?
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要深入理解人工智能工程技术专业与其他信息技术专业的关联性,需要跳出单一专业的学习框架,通过“理论筑基-实践串联-跨学科整合”的路径构建系统性认知。以下是分阶段、可落地的学习方法:一、建立“专业关联”的理论认知框架绘制知识关联图谱操作方法:用XMind或Notion绘制思维导图,以AI为中心,辐射关联专业的核心技术节点。例如:AI(机器学习)├─数据支撑:大数据技术(Hadoop/Spark)+数据
- 数据分析的智能化变革:AI人工智能
AI大模型应用工坊
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数据分析的智能化变革:AI人工智能关键词:数据分析、智能化变革、AI人工智能、机器学习、深度学习摘要:本文深入探讨了数据分析领域借助AI人工智能实现的智能化变革。详细阐述了相关核心概念、算法原理、数学模型,通过具体的项目实战展示了AI在数据分析中的应用,介绍了实际应用场景以及可利用的工具和资源。同时对数据分析智能化变革的未来发展趋势与挑战进行了总结,并解答了常见问题,为读者全面了解这一变革提供了丰
- Anconda环境下Vscode安装Python
Java后时代
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最后Python崛起并且风靡,因为优点多、应用领域广、被大牛们认可。学习Python门槛很低,但它的晋级路线很多,通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据,CS等更加高级的领域。Python可以做网络应用,可以做科学计算,数据分析,可以做网络爬虫,可以做机器学习、自然语言处理、可以写游戏、可以做桌面应用…Python可以做的很多,你需要学好基础,再选择明确的方向。这里给大家分享一份全套的Pytho
- R语言程序包开发与应用
溪水边小屋
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:R语言程序包是扩展功能的关键,提供了统计分析、数据可视化、机器学习等领域的丰富开源库。程序包通常由开发者创建,包含新函数、数据集、绘图方法等,以应对R版本更新导致的函数限制或行为变化。本文介绍了R程序包的构建过程,如编写函数、创建DESCRIPTION和NAMESPACE文件、编写帮助文档以及进行单元测试。同时,探讨了如何使用包管理工具安装和加载R程序包,以及
- 黑客 vs. 网安:谁才是数字世界的主宰? 2024年信息安全人员应该重点学什么?
网安导师小李
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在当今数字化飞速发展的时代,信息安全问题日益严峻。黑客攻击、数据泄露、网络病毒等威胁不断涌现,企业和个人的隐私安全岌岌可危。随着人工智能、物联网、云计算、区块链等新技术的兴起,信息安全行业正面临着新的挑战和机遇。2024年信息安全行业面临的挑战和机遇**1.人工智能(AI):**AI技术的广泛应用使得攻击者能够利用机器学习和自动化技术进行更具针对性的攻击。例如,恶意软件可以通过AI算法不断自我进化
- 【大模型面试】大模型Prompt Engineer面试题及参考答案
大模型知识
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一、基础概念类1.什么是大模型?大模型通常指具有庞大参数规模的机器学习模型,尤其是在自然语言处理(NLP)和计算机视觉等领域。这些模型能够学习到大量数据中的复杂模式和特征,具备强大的泛化能力,可在多种任务上表现出色,如GPT系列、BERT等。2.大模型与传统机器学习模型的区别是什么?传统机器学习模型参数规模相对较小,往往针对特定任务进行设计和训练,需要较多人工特征工程。而大模型参数数量庞大,通过在
- C#串口通信上位机笔记(modbus协议)
指针刺客
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C#串口通信上位机笔记(modbus协议)提示:这里可以添加系列文章的所有文章的目录,目录需要自己手动添加例如:第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示:写完文章后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录C#串口通信上位机笔记(modbus协议)前言一、新建工程二、使用步骤1.引入库2.串口初始化总结前言提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:记录自己工作的上位机经验
- Pytorch Lightning使用:【LightningModule、LightningDataModule、Trainer、ModelCheckpoint】
LeapMay
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pytorchlightning官方手册pytorchlightning官方手册Welcometo⚡PyTorchLightning—PyTorchLightning2.1.0devdocumentationhttps://lightning.ai/docs/pytorch/latest/PytorchLightning简介PyTorchLightning是面向专业AI研究人员和机器学习工程师的深
- mysql主从数据同步
林鹤霄
mysql主从数据同步
配置mysql5.5主从服务器(转)
教程开始:一、安装MySQL
说明:在两台MySQL服务器192.168.21.169和192.168.21.168上分别进行如下操作,安装MySQL 5.5.22
二、配置MySQL主服务器(192.168.21.169)mysql -uroot -p &nb
- oracle学习笔记
caoyong
oracle
1、ORACLE的安装
a>、ORACLE的版本
8i,9i : i是internet
10g,11g : grid (网格)
12c : cloud (云计算)
b>、10g不支持win7
&
- 数据库,SQL零基础入门
天子之骄
sql数据库入门基本术语
数据库,SQL零基础入门
做网站肯定离不开数据库,本人之前没怎么具体接触SQL,这几天起早贪黑得各种入门,恶补脑洞。一些具体的知识点,可以让小白不再迷茫的术语,拿来与大家分享。
数据库,永久数据的一个或多个大型结构化集合,通常与更新和查询数据的软件相关
- pom.xml
一炮送你回车库
pom.xml
1、一级元素dependencies是可以被子项目继承的
2、一级元素dependencyManagement是定义该项目群里jar包版本号的,通常和一级元素properties一起使用,既然有继承,也肯定有一级元素modules来定义子元素
3、父项目里的一级元素<modules>
<module>lcas-admin-war</module>
<
- sql查地区省市县
3213213333332132
sqlmysql
-- db_yhm_city
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id = 1 -- 海南 class_id = 9 港、奥、台 class_id = 33、34、35
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id =169
SELECT d1.cla
- 关于监听器那些让人头疼的事
宝剑锋梅花香
画图板监听器鼠标监听器
本人初学JAVA,对于界面开发我只能说有点蛋疼,用JAVA来做界面的话确实需要一定的耐心(不使用插件,就算使用插件的话也没好多少)既然Java提供了界面开发,老师又要求做,只能硬着头皮上啦。但是监听器还真是个难懂的地方,我是上了几次课才略微搞懂了些。
- JAVA的遍历MAP
darkranger
map
Java Map遍历方式的选择
1. 阐述
对于Java中Map的遍历方式,很多文章都推荐使用entrySet,认为其比keySet的效率高很多。理由是:entrySet方法一次拿到所有key和value的集合;而keySet拿到的只是key的集合,针对每个key,都要去Map中额外查找一次value,从而降低了总体效率。那么实际情况如何呢?
为了解遍历性能的真实差距,包括在遍历ke
- POJ 2312 Battle City 优先多列+bfs
aijuans
搜索
来源:http://poj.org/problem?id=2312
题意:题目背景就是小时候玩的坦克大战,求从起点到终点最少需要多少步。已知S和R是不能走得,E是空的,可以走,B是砖,只有打掉后才可以通过。
思路:很容易看出来这是一道广搜的题目,但是因为走E和走B所需要的时间不一样,因此不能用普通的队列存点。因为对于走B来说,要先打掉砖才能通过,所以我们可以理解为走B需要两步,而走E是指需要1
- Hibernate与Jpa的关系,终于弄懂
avords
javaHibernate数据库jpa
我知道Jpa是一种规范,而Hibernate是它的一种实现。除了Hibernate,还有EclipseLink(曾经的toplink),OpenJPA等可供选择,所以使用Jpa的一个好处是,可以更换实现而不必改动太多代码。
在play中定义Model时,使用的是jpa的annotations,比如javax.persistence.Entity, Table, Column, OneToMany
- 酸爽的console.log
bee1314
console
在前端的开发中,console.log那是开发必备啊,简直直观。通过写小函数,组合大功能。更容易测试。但是在打版本时,就要删除console.log,打完版本进入开发状态又要添加,真不够爽。重复劳动太多。所以可以做些简单地封装,方便开发和上线。
/**
* log.js hufeng
* The safe wrapper for `console.xxx` functions
*
- 哈佛教授:穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质
bijian1013
时间管理励志人生穷人过于忙碌
一个跨学科团队今年完成了一项对资源稀缺状况下人的思维方式的研究,结论是:穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质,即注意力被稀缺资源过分占据,引起认知和判断力的全面下降。这项研究是心理学、行为经济学和政策研究学者协作的典范。
这个研究源于穆来纳森对自己拖延症的憎恨。他7岁从印度移民美国,很快就如鱼得水,哈佛毕业
- other operate
征客丶
OSosx
一、Mac Finder 设置排序方式,预览栏 在显示-》查看显示选项中
二、有时预览显示时,卡死在那,有可能是一些临时文件夹被删除了,如:/private/tmp[有待验证]
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若有其他凝问或文中有错误,请及时向我指出,
我好及时改正,同时也让我们一
- 【Scala五】分析Spark源代码总结的Scala语法三
bit1129
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1. If语句作为表达式
val properties = if (jobIdToActiveJob.contains(jobId)) {
jobIdToActiveJob(stage.jobId).properties
} else {
// this stage will be assigned to "default" po
- ZooKeeper 入门
BlueSkator
中间件zk
ZooKeeper是一个高可用的分布式数据管理与系统协调框架。基于对Paxos算法的实现,使该框架保证了分布式环境中数据的强一致性,也正是基于这样的特性,使得ZooKeeper解决很多分布式问题。网上对ZK的应用场景也有不少介绍,本文将结合作者身边的项目例子,系统地对ZK的应用场景进行一个分门归类的介绍。
值得注意的是,ZK并非天生就是为这些应用场景设计的,都是后来众多开发者根据其框架的特性,利
- MySQL取得当前时间的函数是什么 格式化日期的函数是什么
BreakingBad
mysqlDate
取得当前时间用 now() 就行。
在数据库中格式化时间 用DATE_FORMA T(date, format) .
根据格式串format 格式化日期或日期和时间值date,返回结果串。
可用DATE_FORMAT( ) 来格式化DATE 或DATETIME 值,以便得到所希望的格式。根据format字符串格式化date值:
%S, %s 两位数字形式的秒( 00,01,
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式
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;
abstract class Component {
public abstract void printStruct(Str
- 4_JAVA+Oracle面试题(有答案)
chenke
oracle
基础测试题
卷面上不能出现任何的涂写文字,所有的答案要求写在答题纸上,考卷不得带走。
选择题
1、 What will happen when you attempt to compile and run the following code? (3)
public class Static {
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int x = 5; // 在static内有效
}
st
- 新一代工作流系统设计目标
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工作算法脚本
用户只需要给工作流系统制定若干个需求,流程系统根据需求,并结合事先输入的组织机构和权限结构,调用若干算法,在流程展示版面上面显示出系统自动生成的流程图,然后由用户根据实际情况对该流程图进行微调,直到满意为止,流程在运行过程中,系统和用户可以根据情况对流程进行实时的调整,包括拓扑结构的调整,权限的调整,内置脚本的调整。。。。。
在这个设计中,最难的地方是系统根据什么来生成流
- oracle 行链接与行迁移
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oracle行迁移
表里的一行对于一个数据块太大的情况有二种(一行在一个数据块里放不下)
第一种情况:
INSERT的时候,INSERT时候行的大小就超一个块的大小。Oracle把这行的数据存储在一连串的数据块里(Oracle Stores the data for the row in a chain of data blocks),这种情况称为行链接(Row Chain),一般不可避免(除非使用更大的数据
- [JShop]开源电子商务系统jshop的系统缓存实现
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前言
jeeshop中通过SystemManager管理了大量的缓存数据,来提升系统的性能,但这些缓存数据全部都是存放于内存中的,无法满足特定场景的数据更新(如集群环境)。JShop对jeeshop的缓存机制进行了扩展,提供CacheProvider来辅助SystemManager管理这些缓存数据,通过CacheProvider,可以把缓存存放在内存,ehcache,redis,memcache
- 初三全学年难记忆单词
dcj3sjt126com
englishword
several 儿子;若干
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knowledge 知识;学问
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abroad 到国外,在国外
surf 冲浪
wave 浪;波浪
twice 两次;两倍
describe 描写;叙述
especially 特别;尤其
attract 吸引
prize 奖品;奖赏
competition 比赛;竞争
event 大事;事件
O
- sphinx实践
dcj3sjt126com
sphinx
安装参考地址:http://briansnelson.com/How_to_install_Sphinx_on_Centos_Server
yum install sphinx
如果失败的话使用下面的方式安装
wget http://sphinxsearch.com/files/sphinx-2.2.9-1.rhel6.x86_64.rpm
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- JPA之JPQL(三)
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ormjpaJPQL
1 什么是JPQL
JPQL是Java Persistence Query Language的简称,可以看成是JPA中的HQL, JPQL支持各种复杂查询。
2 检索单个对象
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public void querySingleObject1() {
Query query = em.createQuery("sele
- Remove Duplicates from Sorted Array II
hcx2013
remove
Follow up for "Remove Duplicates":What if duplicates are allowed at most twice?
For example,Given sorted array nums = [1,1,1,2,2,3],
Your function should return length
- Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
jinnianshilongnian
spring 4
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Mysql5.5
liuxingguome
centos
CentOS下以RPM方式安装MySQL5.5
首先卸载系统自带Mysql:
yum remove mysql mysql-server mysql-libs compat-mysql51
rm -rf /var/lib/mysql
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rpm -qa|grep mysql
去http://dev.mysql.c
- 第14章 工具函数(下)
onestopweb
函数
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/
- POJ 1050
SaraWon
二维数组子矩阵最大和
POJ ACM第1050题的详细描述,请参照
http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=1050
题目意思:
给定包含有正负整型的二维数组,找出所有子矩阵的和的最大值。
如二维数组
0 -2 -7 0
9 2 -6 2
-4 1 -4 1
-1 8 0 -2
中和最大的子矩阵是
9 2
-4 1
-1 8
且最大和是15
- [5]设计模式——单例模式
tsface
java单例设计模式虚拟机
单例模式:保证一个类仅有一个实例,并提供一个访问它的全局访问点
安全的单例模式:
/*
* @(#)Singleton.java 2014-8-1
*
* Copyright 2014 XXXX, Inc. All rights reserved.
*/
package com.fiberhome.singleton;
- Java8全新打造,英语学习supertool
yangshangchuan
javasuperword闭包java8函数式编程
superword是一个Java实现的英文单词分析软件,主要研究英语单词音近形似转化规律、前缀后缀规律、词之间的相似性规律等等。Clean code、Fluent style、Java8 feature: Lambdas, Streams and Functional-style Programming。
升学考试、工作求职、充电提高,都少不了英语的身影,英语对我们来说实在太重要