- 深度学习现状与未来发展趋势分析报告(深度学习还是主流吗?)
与光同尘 大道至简
深度学习人工智能
此博客分析深度学习当前的主流应用领域、其受关注度的变化趋势、可能的技术替代或补充方案、产业界和学术界的不同发展方向,以及影响其受关注度变化的核心因素。报告将包括结构化分析(背景、现状、挑战、未来趋势)、数据驱动(市场趋势、论文发表量等数据支持)以及行业案例分析,以展示某些行业如何逐步减少对深度学习的依赖。背景深度学习的概念与发展历程:深度学习(DeepLearning)是机器学习中的一类方法,源于
- K-means聚类:解锁数据隐藏结构的钥匙
蓝天资源分享
kmeans聚类机器学习
K-means聚类:解锁数据隐藏结构的钥匙在机器学习的广阔领域中,无监督学习以其独特的魅力吸引了众多研究者和实践者。其中,K-means聚类作为一种经典且实用的无监督学习算法,以其简单高效的特点,广泛应用于市场细分、图像分割和基因聚类等领域。本文将深入探讨K-means聚类的工作原理、应用实例及其在这些领域中的具体应用,旨在揭示其如何智能划分数据,解锁隐藏结构,为相关领域提供精准导航。一、K-me
- 【AI深度学习基础】Pandas完全指南入门篇:数据处理的瑞士军刀 (含完整代码)
arbboter
人工智能人工智能深度学习pandas数据处理数据分析数据清洗数据分析效率提升
Pandas系列文章导航入门篇进阶篇终极篇一、引言在大数据与AI驱动的时代,数据预处理和分析是深度学习与机器学习的基石。Pandas作为Python生态中最强大的数据处理库,以其灵活的数据结构(如DataFrame和Series)和丰富的功能(数据清洗、转换、聚合等),成为数据科学家和工程师的核心工具。Pandas以Series(一维标签数组)和DataFrame(二维表格)为核心数据结构,提供高
- 对“预训练”的理解
衣衣困
深度学习神经网络自然语言处理
预训练有什么用传统的机器学习是偏数学的,对数据的量不做过多要求,而深度学习的项目通常是有大量的数据可供使用。在平常的任务或者项目中,我们可能并没有大量数据,只有少量数据,在这时我们就可以通过“借用”有大数据支持的模型的参数,作为基准,这样就能提高效率和准确率。因为他们神经网络的浅层是相似的,也就是说,在任务相似的情况下,可以用已有的模型即“预训练”好的模型参数实现小数据量的模型训练。预训练可以节省
- Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型的可解释性增强技术与应用(107)
青云交
大数据新视界Java大视界大数据java可解释性AISHAPLIME因果推理可视化交互
亲爱的朋友们,热烈欢迎来到青云交的博客!能与诸位在此相逢,我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代,我们都渴望一方心灵净土,而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识,也期待你毫无保留地分享独特见解,愿我们于此携手成长,共赴新程!一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入:青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2:2024CSDN博客之星创作交流营(NEW)二、本博客的精华专栏:大数据新视
- 基于K8S设计实现机器学习管理调度平台
richenlin
机器学习
设计和实现一套基于Kubernetes(K8s)的机器学习管理调度平台,目标是利用K8s的容器化和调度能力,提供高效的资源管理、任务调度、可扩展性及灵活性,适应机器学习(ML)训练、推理等不同场景的需求。以下是平台设计的主要模块和实施步骤:1.系统架构概述该平台需要一个多层架构,其中K8s作为底层容器调度和资源管理平台,机器学习任务管理与调度层作为平台的核心模块。平台应具备高可用、弹性伸缩、任务监
- 【python数据挖掘之numpy】-数组及对象属性和数据转换
sc.溯琛
python数据挖掘numpy
Numpy是一个Python库,用于处理多维数组和矩阵,以及针对这些数组执行数学运算的函数。它提供了高效的数组对象和相关的操作,可以用于快速处理大量数据。Numpy的主要功能包括:创建数组、数组运算、数组索引和切片、线性代数、随机数生成等。Numpy在科学计算、数据分析、机器学习等领域都广泛应用。tips:(本博文在jupyter中实训)目录一、创建数组对象1.array()函数来创建数组的对象2
- 神经网络:人工智能的核心技术
m0_75126181
人工智能神经网络深度学习
神经网络简介神经网络是一种模仿生物神经系统的计算模型,由大量相互连接的神经元组成。它通过学习大量的数据来完成复杂的模式识别和决策任务,是当前人工智能和机器学习领域最重要的技术之一。神经网络的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收外部数据,隐藏层对数据进行处理和特征提取,输出层产生最终结果。神经元之间通过带权重的连接相互作用,通过调整这些权重来实现学习过程。神经网络的工作原理神经网络的工作原
- 强化学习是否能够在完全不确定的环境中找到一个合理的策略,还是说它只能在已知规则下生效?
concisedistinct
人工智能人工智能强化学习
强化学习(ReinforcementLearning,RL)是机器学习的一个重要分支,广泛应用于机器人控制、自动驾驶、游戏策略和金融决策等领域。其核心理念是通过与环境的互动,不断学习如何选择最优行动以最大化累积奖励。尽管强化学习在许多已知和相对确定的环境中表现出色,但在面对完全不确定或动态变化的环境时,其表现和可靠性是否依然能保持一致是一个值得深入探讨的问题。我们生活的世界充满了不确定性,尤其是在
- (一)spark是什么?
一智哇
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1.spark是什么?spark是一个用来实现快速,通用的集群计算平台spark适用于各种各样原先需要多种不同的分布式平台的场景,包括批处理,迭代算法,交互式查询,流处理。通过在一个统一的框架下支持这些不同的计算,spark使我们可以简单而低耗地把各种处理流程整合在一起。2.spark的用途(1):数据科学任务具备SQL、统计、预测建模(机器学习)等方面的经验,以及一定的python,matlab
- 推荐收藏!数据分析必会的 10 个 python 库!
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深度学习机器学习数据分析及可视化数据分析python数据挖掘算法
大家好,今天给大家分享除了基本的NumPy、Pandas和Matplotlib之外的10个流行的数据分析Python库。文末提供资料和技术交流Scikit-learnScikit-learn是一个功能强大的机器学习库,为监督和无监督学习、模型选择和预处理提供了广泛的算法。Scikit-learn简化了构建机器学习模型的过程,使其成为数据科学家和分析师的热门选择。可以通过pip命令来进行安装。pip
- 探秘Mixup:数据增强的新利器
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探秘Mixup:数据增强的新利器mixupImplementationofthemixuptrainingmethod项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mi/mixup项目简介是一个由HongyiZhang开发的Python库,它实现了机器学习中的数据增强策略——Mixup方法。这个项目的目标是通过混合不同样本的数据点生成新的训练样本,从而帮助模型更好地学习数
- AI创业机遇:垂直领域无限可能
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AI创业垂直领域机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉无人驾驶1.背景介绍人工智能(AI)正在各行各业掀起一场革命,为创业者带来了前所未有的机遇。垂直领域,即特定行业或细分市场,正在成为AI创业的热门选择。本文将深入探讨AI在垂直领域的应用,并提供实用的指南,帮助读者把握AI创业机遇。2.核心概念与联系2.1AI与垂直领域AI在垂直领域的应用,需要理解AI与垂直领域的关系。AI可以为垂直领域提供智
- 国内如何快速拿下微软AI-900!?
全球认证考试中心
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微软AI-900认证,全称AzureAIFundamentals是由微软官方最新研发的一项有关人工智能的认证证书。想要获得该证书,需通过AI-900测试或者AI-102。适用于全行业、全学龄人员,考试不设置专业和年龄限制,对人工智能感兴趣即可参加。获得证书能够证明证书持有者在机器学习(ML)、人工智能(AI)基础概念、云技术基础及MicrosoftAzure服务等多方面的掌握程度。此考试的考生应熟
- 【量子退火(Quantum Annealing, QA)在Machine Learning Classification中的应用】
搞技术的妹子
机器学习量子计算人工智能
随着量子计算技术的发展,**量子退火(QuantumAnnealing,QA)成为了优化问题中一种潜力巨大的方法。它不仅可以用于求解传统优化问题,还被逐渐应用于机器学习领域,特别是机器学习分类(MachineLearningClassification)**任务中。在这篇博客中,我们将探讨量子退火在机器学习分类中的应用,并通过一个实际的案例来展示如何使用量子退火优化分类模型。什么是量子退火(Qua
- 二维随机变量
Shockang
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前言本文隶属于专栏《机器学习数学通关指南》,该专栏为笔者原创,引用请注明来源,不足和错误之处请在评论区帮忙指出,谢谢!本专栏目录结构和参考文献请见《机器学习数学通关指南》正文1.二维随机变量基础1.1基本定义二维随机变量(X,Y)(X,Y)(X,Y)是由两个定义在同一概率空间上的随机变量XXX和YYY组成的向量样本空间:每个试验结果e∈Se\inSe∈S对应到平面上的一个点(X(e),Y(e))(
- 似然函数与极大似然估计
Shockang
机器学习数学通关指南机器学习人工智能数学概率论
前言本文隶属于专栏《机器学习数学通关指南》,该专栏为笔者原创,引用请注明来源,不足和错误之处请在评论区帮忙指出,谢谢!本专栏目录结构和参考文献请见《机器学习数学通关指南》正文1.似然函数:直观理解与数学定义核心概念似然函数是机器学习中参数估计的基石,它从数据与模型之间的关系出发,提供了一种优化参数的数学框架。直观理解:假设你正在调整相机参数以拍摄最清晰的照片。似然函数就像是一个"清晰度指标",告诉
- 正交投影与内积空间:机器学习的几何基础
Shockang
机器学习数学通关指南机器学习人工智能线性代数数学
前言本文隶属于专栏《机器学习数学通关指南》,该专栏为笔者原创,引用请注明来源,不足和错误之处请在评论区帮忙指出,谢谢!本专栏目录结构和参考文献请见《机器学习数学通关指南》正文1.内积空间的数学定义1.1代数定义✏️两个维度相同的向量a=[a1,…,an]\mathbf{a}=[a_1,\dots,a_n]a=[a1,…,an]和b=[b1,…,bn]\mathbf{b}=[b_1,\dots,b_
- 特征值与特征向量
Shockang
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前言本文隶属于专栏《机器学习数学通关指南》,该专栏为笔者原创,引用请注明来源,不足和错误之处请在评论区帮忙指出,谢谢!本专栏目录结构和参考文献请见《机器学习数学通关指南》正文一、定义与数学表达特征向量:对于方阵AAA,若存在非零向量v\mathbf{v}v满足Av=λvA\mathbf{v}=\lambda\mathbf{v}Av=λv,则v\mathbf{v}v称为AAA的特征向量。特征值:对应
- mac系统下安装pycharm
连小黑
pythonpycharmmacospython
mac系统下安装pycharm前言Windows系统安装教程传送门链接:https://blog.csdn.net/lianxiaohei/article/details/121694126随着人工智能的不断发展,机器学习这门技术也越来越重要,也有很多人都因为做自动化,爬虫会学python,今天写的是pycharm编译器,在mac上如何安装,废话不多说,上步骤一、第一步下载示例:下载安装软件的第一
- 【机器学习】Reinforcement Learning-强化学习基本概念
长相忆兮长相忆
深度学习人工智能算法机器学习
1、Q值与V值1.1Q值和V值的定义Q值:也称为动作价值函数,评估动作的价值,它代表了智能体选择这个动作后,一直到最终状态奖励总和的期望,表示为Q(s,a),其中s是状态,a是动作。V值:评估状态的价值,也称为状态价值函数,表示为V(s),其中s是状态。它代表了智能体在这个状态下,一直到最终状态的奖励总和的期望。V值与动作无关只与状态有关。Q值和V值的概念是一致的,都是衡量在马可洛夫树上某一个节点
- 机器学习笔记 - 监督学习备忘清单
坐望云起
深度学习从入门到精通监督学习线性模型支持向量机生成学习集成方法
一、监督学习简介给定一组数据点关联到一组结果,我们想要构建一个分类器,学习如何从预测。1、预测类型下表总结了不同类型的预测模型:2、模型类型下表总结了不同的模型:
- 30段极简Python代码:这些小技巧你都Get了么
Python 学习者
Python
学Python怎样才最快,当然是实战各种小项目,只有自己去想与写,才记得住规则。本文是30个极简任务,初学者可以尝试着自己实现;本文同样也是30段代码,Python开发者也可以看看是不是有没想到的用法。Python是机器学习最广泛采用的编程语言,它最重要的优势在于编程的易用性。如果读者对基本的Python语法已经有一些了解,那么这篇文章可能会给你一些启发。作者简单概览了30段代码,它们都是平常非常
- 如何使用DeepSeek进行高效数据挖掘与分析
Small踢倒coffee_氕氘氚
笔记经验分享迭代器模式
##摘要随着大数据时代的到来,数据挖掘与分析技术在各行各业中扮演着越来越重要的角色。DeepSeek作为一种先进的数据挖掘工具,能够帮助用户从海量数据中提取有价值的信息。本文将详细介绍DeepSeek的功能、使用方法及其在实际应用中的优势,旨在为用户提供一份全面的使用指南。##关键词DeepSeek、数据挖掘、数据分析、机器学习、大数据##引言###背景在当今信息爆炸的时代,数据已成为企业决策的重
- 预训练模型微调与下游任务迁移学习技术
AGI大模型与大数据研究院
计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍机器学习技术近年来在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了飞速发展,这离不开大规模预训练模型的贡献。预训练模型通过在海量数据上的自监督学习,学习到了丰富的特征表示,为下游任务提供了强大的初始化。而对预训练模型进行有效的微调,可以充分利用预训练知识,在有限数据上快速达到出色的性能。此外,迁移学习技术也为模型在不同任务间的知识复用提供了有效途径。本文将详细介绍预训练模型微调与下游任务迁移学习
- 什么是预训练语言模型下游任务?
衣衣困
语言模型人工智能自然语言处理
问题:Word2Vec模型是预训练模型吗?由于训练的特性,word2Vec模型一定是与训练模型。给定一个词先使用独热编码然后使用预训练好的Q矩阵得到这个词的词向量。这里指的是词向量本身就是预训练的语言模型。什么是下游任务?在自然语言处理(NLP)和机器学习领域,下游任务(downstreamtasks)指的是使用已经训练好的模型或表示(如词向量、预训练的模型等)来解决的具体任务。这些任务通常依赖于
- AI辅助的企业估值报告生成器
AI智能涌现深度研究
DeepSeekR1&大数据AI人工智能人工智能ai
AI辅助的企业估值报告生成器关键词AI辅助估值企业估值报告数据处理机器学习算法报告生成器摘要本文将探讨如何利用人工智能技术辅助企业估值报告的生成。通过分析估值报告的重要性、AI技术在估值报告中的应用场景、估值模型与数据处理方法,以及机器学习算法在估值中的应用,本文旨在为企业和投资者提供一个高效、准确、可视化的估值报告生成解决方案。同时,本文还将介绍一个估值报告生成器的实现过程,并通过实际案例进行分
- 大模型推理速度测评的实战代码
herosunly
大模型推理速度人工智能实战代码
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 今天给大家带来的文章是大模型推理速度测评的实战代码,希望能对学习大模型的同学们有所帮助
- 深入探索Python机器学习算法:模型评估
数据攻城小狮子
Python机器学习python机器学习算法sklearn人工智能
深入探索Python机器学习算法:模型评估文章目录深入探索Python机器学习算法:模型评估模型评估1.数据集划分1.1划分原则和方法1.2交叉验证技术1.3不同数据集划分方法的适用性2.评估指标分析2.1分类任务评估指标2.2回归任务评估指标2.3不同评估指标的选择和比较3.模型评估的注意事项3.1避免数据泄露问题3.2评估指标的稳定性和可靠性模型评估1.数据集划分1.1划分原则和方法在机器学习
- 基于springboot+vue在线小说阅读平台系统(源码+lw+部署文档+讲解等)
QQ3295391197
Java毕业设计项目springbootvue.js后端
前言博主介绍:✌全网粉丝10W+,CSDN特邀作者、博客专家、CSDN新星计划导师、全栈领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java、小程序技术领域和毕业项目实战✌主要内容:SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。精彩专栏推荐订
- js动画html标签(持续更新中)
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1.jQuery 效果 - animate() 方法 改变 "div" 元素的高度: $(".btn1").click(function(){ $("#box").animate({height:"300px
- springMVC学习笔记
caoyong
springMVC
1、搭建开发环境
a>、添加jar文件,在ioc所需jar包的基础上添加spring-web.jar,spring-webmvc.jar
b>、在web.xml中配置前端控制器
<servlet>
&nbs
- POI中设置Excel单元格格式
107x
poistyle列宽合并单元格自动换行
引用:http://apps.hi.baidu.com/share/detail/17249059
POI中可能会用到一些需要设置EXCEL单元格格式的操作小结:
先获取工作薄对象:
HSSFWorkbook wb = new HSSFWorkbook();
HSSFSheet sheet = wb.createSheet();
HSSFCellStyle setBorder = wb.
- jquery 获取A href 触发js方法的this参数 无效的情况
一炮送你回车库
jquery
html如下:
<td class=\"bord-r-n bord-l-n c-333\">
<a class=\"table-icon edit\" onclick=\"editTrValues(this);\">修改</a>
</td>"
j
- md5
3213213333332132
MD5
import java.security.MessageDigest;
import java.security.NoSuchAlgorithmException;
public class MDFive {
public static void main(String[] args) {
String md5Str = "cq
- 完全卸载干净Oracle11g
sophia天雪
orale数据库卸载干净清理注册表
完全卸载干净Oracle11g
A、存在OUI卸载工具的情况下:
第一步:停用所有Oracle相关的已启动的服务;
第二步:找到OUI卸载工具:在“开始”菜单中找到“oracle_OraDb11g_home”文件夹中
&
- apache 的access.log 日志文件太大如何解决
darkranger
apache
CustomLog logs/access.log common 此写法导致日志数据一致自增变大。
直接注释上面的语法
#CustomLog logs/access.log common
增加:
CustomLog "|bin/rotatelogs.exe -l logs/access-%Y-%m-d.log 
- Hadoop单机模式环境搭建关键步骤
aijuans
分布式
Hadoop环境需要sshd服务一直开启,故,在服务器上需要按照ssh服务,以Ubuntu Linux为例,按照ssh服务如下:
sudo apt-get install ssh
sudo apt-get install rsync
编辑HADOOP_HOME/conf/hadoop-env.sh文件,将JAVA_HOME设置为Java
- PL/SQL DEVELOPER 使用的一些技巧
atongyeye
javasql
1 记住密码
这是个有争议的功能,因为记住密码会给带来数据安全的问题。 但假如是开发用的库,密码甚至可以和用户名相同,每次输入密码实在没什么意义,可以考虑让PLSQL Developer记住密码。 位置:Tools菜单--Preferences--Oracle--Logon HIstory--Store with password
2 特殊Copy
在SQL Window
- PHP:在对象上动态添加一个新的方法
bardo
方法动态添加闭包
有关在一个对象上动态添加方法,如果你来自Ruby语言或您熟悉这门语言,你已经知道它是什么...... Ruby提供给你一种方式来获得一个instancied对象,并给这个对象添加一个额外的方法。
好!不说Ruby了,让我们来谈谈PHP
PHP未提供一个“标准的方式”做这样的事情,这也是没有核心的一部分...
但无论如何,它并没有说我们不能做这样
- ThreadLocal与线程安全
bijian1013
javajava多线程threadLocal
首先来看一下线程安全问题产生的两个前提条件:
1.数据共享,多个线程访问同样的数据。
2.共享数据是可变的,多个线程对访问的共享数据作出了修改。
实例:
定义一个共享数据:
public static int a = 0;
- Tomcat 架包冲突解决
征客丶
tomcatWeb
环境:
Tomcat 7.0.6
win7 x64
错误表象:【我的冲突的架包是:catalina.jar 与 tomcat-catalina-7.0.61.jar 冲突,不知道其他架包冲突时是不是也报这个错误】
严重: End event threw exception
java.lang.NoSuchMethodException: org.apache.catalina.dep
- 【Scala三】分析Spark源代码总结的Scala语法一
bit1129
scala
Scala语法 1. classOf运算符
Scala中的classOf[T]是一个class对象,等价于Java的T.class,比如classOf[TextInputFormat]等价于TextInputFormat.class
2. 方法默认值
defaultMinPartitions就是一个默认值,类似C++的方法默认值
- java 线程池管理机制
BlueSkator
java线程池管理机制
编辑
Add
Tools
jdk线程池
一、引言
第一:降低资源消耗。通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。第二:提高响应速度。当任务到达时,任务可以不需要等到线程创建就能立即执行。第三:提高线程的可管理性。线程是稀缺资源,如果无限制的创建,不仅会消耗系统资源,还会降低系统的稳定性,使用线程池可以进行统一的分配,调优和监控。
- 关于hql中使用本地sql函数的问题(问-答)
BreakingBad
HQL存储函数
转自于:http://www.iteye.com/problems/23775
问:
我在开发过程中,使用hql进行查询(mysql5)使用到了mysql自带的函数find_in_set()这个函数作为匹配字符串的来讲效率非常好,但是我直接把它写在hql语句里面(from ForumMemberInfo fm,ForumArea fa where find_in_set(fm.userId,f
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-迭代器模式-Iterator
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.Arrays;
import java.util.List;
/**
* Iterator模式提供一种方法顺序访问一个聚合对象中各个元素,而又不暴露该对象内部表示
*
* 个人觉得,为了不暴露该
- 常用SQL
chenjunt3
oraclesqlC++cC#
--NC建库
CREATE TABLESPACE NNC_DATA01 DATAFILE 'E:\oracle\product\10.2.0\oradata\orcl\nnc_data01.dbf' SIZE 500M AUTOEXTEND ON NEXT 50M EXTENT MANAGEMENT LOCAL UNIFORM SIZE 256K ;
CREATE TABLESPA
- 数学是科学技术的语言
comsci
工作活动领域模型
从小学到大学都在学习数学,从小学开始了解数字的概念和背诵九九表到大学学习复变函数和离散数学,看起来好像掌握了这些数学知识,但是在工作中却很少真正用到这些知识,为什么?
最近在研究一种开源软件-CARROT2的源代码的时候,又一次感觉到数学在计算机技术中的不可动摇的基础作用,CARROT2是一种用于自动语言分类(聚类)的工具性软件,用JAVA语言编写,它
- Linux系统手动安装rzsz 软件包
daizj
linuxszrz
1、下载软件 rzsz-3.34.tar.gz。登录linux,用命令
wget http://freeware.sgi.com/source/rzsz/rzsz-3.48.tar.gz下载。
2、解压 tar zxvf rzsz-3.34.tar.gz
3、安装 cd rzsz-3.34 ; make posix 。注意:这个软件安装与常规的GNU软件不
- 读源码之:ArrayBlockingQueue
dieslrae
java
ArrayBlockingQueue是concurrent包提供的一个线程安全的队列,由一个数组来保存队列元素.通过
takeIndex和
putIndex来分别记录出队列和入队列的下标,以保证在出队列时
不进行元素移动.
//在出队列或者入队列的时候对takeIndex或者putIndex进行累加,如果已经到了数组末尾就又从0开始,保证数
- C语言学习九枚举的定义和应用
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c
枚举的定义
# include <stdio.h>
enum WeekDay
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MonDay, TuesDay, WednesDay, ThursDay, FriDay, SaturDay, SunDay
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int main(void)
{
//int day; //day定义成int类型不合适
enum WeekDay day = Wedne
- Vagrant 三种网络配置详解
dcj3sjt126com
vagrant
Forwarded port
Private network
Public network
Vagrant 中一共有三种网络配置,下面我们将会详解三种网络配置各自优缺点。
端口映射(Forwarded port),顾名思义是指把宿主计算机的端口映射到虚拟机的某一个端口上,访问宿主计算机端口时,请求实际是被转发到虚拟机上指定端口的。Vagrantfile中设定语法为:
c
- 16.性能优化-完结
frank1234
性能优化
性能调优是一个宏大的工程,需要从宏观架构(比如拆分,冗余,读写分离,集群,缓存等), 软件设计(比如多线程并行化,选择合适的数据结构), 数据库设计层面(合理的表设计,汇总表,索引,分区,拆分,冗余等) 以及微观(软件的配置,SQL语句的编写,操作系统配置等)根据软件的应用场景做综合的考虑和权衡,并经验实际测试验证才能达到最优。
性能水很深, 笔者经验尚浅 ,赶脚也就了解了点皮毛而已,我觉得
- Word Search
hcx2013
search
Given a 2D board and a word, find if the word exists in the grid.
The word can be constructed from letters of sequentially adjacent cell, where "adjacent" cells are those horizontally or ve
- Spring4新特性——Web开发的增强
jinnianshilongnian
springspring mvcspring4
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安装配置tengine并设置开机启动
liuxingguome
centos
yum install gcc-c++
yum install pcre pcre-devel
yum install zlib zlib-devel
yum install openssl openssl-devel
Ubuntu上可以这样安装
sudo aptitude install libdmalloc-dev libcurl4-opens
- 第14章 工具函数(上)
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/
- Xelsius 2008 and SAP BW at a glance
blueoxygen
BOXelsius
Xelsius提供了丰富多样的数据连接方式,其中为SAP BW专属提供的是BICS。那么Xelsius的各种连接的优缺点比较以及Xelsius是如何直接连接到BEx Query的呢? 以下Wiki文章应该提供了全面的概览。
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- oracle表空间相关
tongsh6
oracle
在oracle数据库中,一个用户对应一个表空间,当表空间不足时,可以采用增加表空间的数据文件容量,也可以增加数据文件,方法有如下几种:
1.给表空间增加数据文件
ALTER TABLESPACE "表空间的名字" ADD DATAFILE
'表空间的数据文件路径' SIZE 50M;
&nb
- .Net framework4.0安装失败
yangjuanjava
.netwindows
上午的.net framework 4.0,各种失败,查了好多答案,各种不靠谱,最后终于找到答案了
和Windows Update有关系,给目录名重命名一下再次安装,即安装成功了!
下载地址:http://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=17113
方法:
1.运行cmd,输入net stop WuAuServ
2.点击开