- SDN架构解密:控制面如何“指挥”万亿级网络? ——基于“大脑-四肢”模型的三层架构深度解析
不想加班的码小牛
网络架构人工智能ai
摘要本文以“大脑-四肢”类比SDN三层架构,揭示控制器如何通过全局视图管理、南向接口标准化(如OpenFlow)与北向API开放能力,实现对万亿级网络的集中化控制。文中包含OpenFlow协议代码示例、网络拓扑公式及架构图,力求呈现技术细节与实战价值。一、SDN架构的“大脑-四肢”隐喻SDN通过控制平面-数据平面-应用平面的三层架构,构建了网络控制的“中枢神经系统”:控制层(大脑):集中式控制器掌
- 模型可解释性:基于博弈论的SHAP值计算与特征贡献度分析(附PyTorch/TensorFlow实现)
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Aipytorchtensorflow人工智能
一、技术原理与数学推导(含典型案例)1.1Shapley值基础公式SHAP值基于合作博弈论中的Shapley值,计算公式为:ϕi=∑S⊆F∖{i}∣S∣!(∣F∣−∣S∣−1)!∣F∣![f(S∪{i})−f(S)]\phi_i=\sum_{S\subseteqF\setminus\{i\}}\frac{|S|!(|F|-|S|-1)!}{|F|!}[f(S\cup\{i\})-f(S)]ϕi=S
- 模型可解释性:基于因果推理的反事实生成与决策可视化
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Ai人工智能数学建模学习机器学习
1.技术原理与数学公式1.1因果推理基础结构方程模型(SEM):X=fX(PaX,UX)X=f_X(Pa_X,U_X)X=fX(PaX,UX)其中PaXPa_XPaX为父节点集合,UXU_XUX为外生变量反事实定义:YX=x(u)=Ydo(X=x)(u)Y_{X=x}(u)=Y_{do(X=x)}(u)YX=x(u)=Ydo(X=x)(u)表示在相同背景条件uuu下,强制变量XXX取xxx时的结果
- 自动化特征选择:基于模型重要性的递归消除原理与实战指南
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一、技术原理与数学公式1.1递归特征消除(RFE)核心思想J(S)=∑i=1n∣wi∣(特征重要性评分)J(S)=\sum_{i=1}^n|w_i|\quad(特征重要性评分)J(S)=i=1∑n∣wi∣(特征重要性评分)Sk+1=Sk−argminfJ(Sk∖{f})(迭代消除策略)S_{k+1}=S_k-\arg\min_{f}J(S_k\setminus\{f\})\quad(迭代消除策
- 推理流水线DAG调度:多模型组合执行优化方案
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一、技术原理与数学模型1.1DAG调度核心公式设推理流水线由n个模型节点组成,定义:V={v1,v2,...,vn}V=\{v_1,v_2,...,v_n\}V={v1,v2,...,vn}为节点集合E={(vi,vj)∣vi→vj}E=\{(v_i,v_j)|v_i\rightarrowv_j\}E={(vi,vj)∣vi→vj}为边集合C(vi)C(v_i)C(vi)为节点viv_ivi的计算
- 边缘设备模型量化部署:TFLite INT8校准实现细节深度解析
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Ai人工智能机器学习
一、技术原理与数学公式INT8量化的核心是通过线性映射将浮点数值范围([-max,max])映射到8位整数范围([-128,127])。校准过程通过分析真实数据分布确定最优缩放因子(scale)和零点(zeropoint):量化公式:Q=round(float_valuescale)+zero_pointQ=round(\frac{float\_value}{scale})+zero\_point
- 基于时间序列预测的推理服务弹性扩缩容实战指南:(行业案例+数学推导+源码解析)
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Ai计算机视觉语音识别目标检测机器学习人工智能
技术原理(数学公式)整体架构请求量预测→扩缩容决策→资源配置动态调整三阶段闭环,周期为5-30分钟核心预测模型(时间序列预测)LSTM预测公式(CSDN兼容格式):$$h_t=\text{LSTM}(x_t,h_{t-1})\\\hat{y}_{t+1}=W_h\cdoth_t+b_h$$其中Wh∈Rd×1W_h\in\mathbb{R}^{d\times1}Wh∈Rd×1为权重矩阵,ddd为隐藏
- 深度解析A/B测试中的哈希分桶策略:从原理到实战的流量分层方案
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一、技术原理与数学基础1.1哈希分桶的核心机制核心公式:桶编号=Hash(用户ID+实验层种子)modN基于**双重哈希(DoubleHashing)**实现流量的完全正交切割:{∀u∈U,Layerij(u)=H(H(u∣∣seedj)∣∣seedi)mod N∀i≠k,H(⋅)满足P(Layeri(u)=m∩Layerk(u)=n)=1/(N2)\begin{cases}\forallu\i
- Cohen‘s Kappa 系数(κ系数)
大霸王龙
系统分析业务深度学习分类系统架构人工智能
Cohen’sKappa系数(κ系数)是一种用于评估两个标注者(或分类器)之间一致性的统计指标,适用于分类任务。它考虑了随机一致性的影响,提供比简单的准确率(Accuracy)更可靠的评估方式。1.计算公式Cohen’sKappa计算方式如下:[\kappa=\frac{p_o-p_e}{1-p_e}]其中:(p_o)(ObservedAgreement):观察到的一致性,即两个标注者给出相同标签
- 目标检测中衡量模型速度和精度的指标:FPS和mAP
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目标检测_ai目标检测人工智能
“FPS”和“mAP”分别衡量了模型的速度和精度。FPS(FramesPerSecond)定义:FPS是“每秒传输帧数”的缩写,用于衡量计算机视觉系统(如目标检测、图像识别等)的实时性能。它表示系统每秒钟能够处理的图像或视频帧的数量。重要性:在实时应用中,如自动驾驶、视频监控等,FPS是一个关键指标。高FPS意味着系统能够快速处理输入的图像数据,实现实时响应。计算方式:FPS可以通过以下公式计算:
- 准确率(Precision)和召回率(Recall)
asdfg1258963
目标检测_ai机器学习算法人工智能
准确率(Precision)定义:准确率是指在模型预测为正的样本中,真正为正的样本所占的比例。它关注的是模型预测的准确性。计算公式:Precision=TPTP+FP\text{Precision}=\frac{\text{TP}}{\text{TP}+\text{FP}}Precision=TP+FPTP其中:TP(TruePositive):真正例,模型正确预测为正的样本数。FP(FalseP
- 零基础小白如何系统学习Spring Boot
Victoria Zhu
学习springboot后端
零基础小白如何系统学习SpringBoot一、学习前的准备1.必备基础知识✅Java基础:掌握Java8+的核心语法(类/对象/集合/异常处理)✅Maven/Gradle:理解依赖管理工具的基本使用(pom.xml配置)✅HTTP协议:了解RESTfulAPI设计理念(GET/POST/PUT/DELETE)环境要求公式环境要求公式环境要求公式推荐配置:JDK≥11,IDE=IntelliJIDE
- 【动态规划1】
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动态规划算法
力扣509.斐波那契数链接:link思路这是一道经典的动态规划DP题,做动态有5步:1.确定dp[i]含义,表示第i个数的斐波那契数值是dp[i]2.dp数组初始化3.确定递推公式4.确定遍历顺序,从递推公式可以知道dp[i]是依赖dp[i-1]和dp[i-2],那么遍历的顺序一定是从前到后遍历的5.举例推导,草稿完成classSolution{publicintfib(intn){if(n<=1
- 离散数学-万字课堂笔记-期末考试-考研复习-北航离散数学1
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第一章逻辑语言1.1逻辑运算1.2命题逻辑合式公式1.3谓词逻辑合式公式1.4自然语言命题第二章命题逻辑语义2.1命题合式公式语义2.2推论式与等价式的语义2.3变换合式公式的语义2.4命题公式范式2.5等式演算2.6完全集第三章谓词逻辑语义3.1谓词合式公式语义3.2推论关系和相等关系3.3前束范式与斯科伦范式3.4一阶理论语言3.5论域、结构与模型第四章逻辑公理系统4.1形式系统4.2命题逻辑
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一、新手必看:3步出神图的核心心法1.咒语炼金术(Prompt魔法公式)#万能结构:画风+主体+细节+神级后缀"8kCG,(赛博朋克美少女:1.3),霓虹机械臂,雨夜东京街景,宫崎骏风格--ar16:9--niji6--style4b"2.参数调教秘籍参数效果推荐值--ar画面比例9:16(手机壁纸)--chaos创意随机性30-80(越高越抽象)--stylize艺术化程度500-1000(漫画
- 解读Layout Method of Met Mast Based on Macro Zoning and Micro Quantitative Siting in a Wind Farm
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目录1.风电场气象塔布局方法流程图(简略)内容细化2.风电场气象塔布局方法详细流程图(详细)核心算法和公式详解2.2解读流程(深入浅出)第一阶段:把大风电场分成几个小区域1.看看风在哪里吹得不一样️2.看看风机的位置分布️3.测量风机之间有多"像"4.用智能方法分区第二阶段:在每个区域内找到最好的位置放测量杆5.画格子找可能的位置6.用电脑模拟风的吹动7.筛选出好位置8.找出最最好的位置9.检验我
- 【PyTorch】torch.nn.functional.log_softmax() 函数:计算 log(softmax),用于多分类任务
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- 【PyTorch】torch.nn.functional.cross_entropy() 函数:分类任务的交叉熵损失函数
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torch.nn.functional.cross_entropytorch.nn.functional.cross_entropy是PyTorch中用于分类任务的交叉熵损失函数,用于衡量预测概率分布与真实类别分布之间的差异,常用于多分类任务(multi-classclassification)。1.交叉熵损失的数学公式对于单个样本,交叉熵损失的计算公式为:L=−∑i=1Cyilog(yi^)\
- 数学中常用的求导数的公式汇总
彬彬侠
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一、基本求导公式常数函数的导数ddx[c]=0\frac{d}{dx}[c]=0dxd[c]=0其中ccc是常数。幂函数的导数ddx[xn]=nxn−1\frac{d}{dx}[x^n]=nx^{n-1}dxd[xn]=nxn−1其中nnn是实数。指数函数的导数自然指数函数:ddx[ex]=ex\frac{d}{dx}[e^{x}]=e^{x}dxd[ex]=ex一般指数函数:ddx[ax]=ax
- 笔记:代码随想录算法训练营day39:LeetCode 198.打家劫舍,213.打家劫舍II,337.打家劫舍III
jingjingjing1111
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学习资料:代码随想录198.打家劫舍力扣题目链接思路:有点像贪心,是一个不断比较取最大路径的思路定义:偷到下标为i的这家,能偷到的最大值递推公式:选当前这家偷能得到的钱和不偷当前这家的钱作比较,选能偷到的最大金额。因为这个金额是逐一递推过来的,所以是能够代表最大值的。初始化:把第一家和第二家初始化,简单来说,因为递推公式需要i-1和i-2遍历顺序:顺着偷打印://五部曲//定义:dp[i]为偷到第
- 推理大模型:技术解析与未来趋势全景
时光旅人01号
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1.推理大模型的定义推理大模型(ReasoningLLMs)是专门针对复杂多步推理任务优化的大型语言模型,具备以下核心特性:输出形式创新展示完整逻辑链条(如公式推导、多阶段分析)任务类型聚焦擅长数学证明、编程挑战、多模态谜题等深度逻辑任务训练方法升级融合强化学习、思维链(CoT)、测试时计算扩展等技术2.主流推理大模型图谱2.1国际前沿模型OpenAIo1系列内部生成"思维链"机制数学/代码能力标
- 十种处理权重矩阵的方法及数学公式
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1.权重归一化(WeightNormalization)目的:通过分离权重向量的范数和方向来加速训练。公式:对于权重向量w\mathbf{w}w,归一化后的权重w′\mathbf{w}'w′为:w′=w∥w∥\mathbf{w}'=\frac{\mathbf{w}}{\|\mathbf{w}\|}w′=∥w∥w其中∥w∥\|\mathbf{w}\|∥w∥是w\mathbf{w}w的欧几里得范数。2
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- 新科研神器!这回读英文论文真跟读中文没两样了
量子位
原创关注前沿科技量子位大模型时代,读论文这事儿真是越来越爽了~你敢信,这样式儿的论文并非中文原版,而是出自翻译软件之手的翻译版。原文长这样:不仅译文流畅,公式图表也丝毫不乱,原模原样清晰美观不说,各种图注表头该翻译也都能翻译到位。并且在大模型加持之下,有什么疑点划线引用直接就能问,再也不怕没人一起讨论最新前沿科技进展,被导师一问一个不吱声了。都说搞科研英语必须过硬,但毕竟作为非母语者,想要如阅读中
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深度学习人工智能
一、基础优化器随机梯度下降(SGD)•核心:∇θJ(θ)=η*∇θJ(θ)•特点:学习率固定,收敛路径震荡大•适用场景:简单凸优化问题•改进方向:动量加速二、动量系优化器2.SGDwithMomentum•公式:v_t=γv_{t-1}+η∇θJ(θ)•效果:平滑梯度更新,加速收敛•经典参数:γ=0.9(多数场景推荐)三、自适应学习率家族3.Adagrad•创新:∇θJ(θ)_t=∇θJ(θ)/(
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十、查找与引用函数Excel中的查找与引用函数非常丰富,以下是一些主要的函数及其使用示例:1.**VLOOKUP**-语法:`VLOOKUP(lookup_value,table_array,col_index_num,[range_lookup])`-示例:假设A列是员工编号,B列是员工姓名,你想根据员工编号查找员工姓名。公式:=VLOOKUP(123,A2:B100,2,FALSE)这将在A2
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学习资料:代码随想录这一块儿学得挺痛苦注:文中含大模型生成内容动态规划:01背包理论基础卡码网第46题思路:五部曲定义:dp[i][j]为第i个物品背包容量为j,能装下的最大价值递推公式:dp[i][j]的值等于dp[i-1][j]的值和dp[i-1][j-weight[i]]+value相比的最大值,后者为看放下当前物品+减去当前物品的容量能放下什么价值,当然,要是放不下当前物品,就算了,保持原
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《从Excel民工到数据分析师:我的500小时逆袭实操手册》写在前面:被Excel支配的恐惧2019年寒冬,作为某互联网大厂HR的我,正在经历职业生涯最魔幻的场景——凌晨两点,会议室里飘着六盒冷掉的饺子,我和同事盯着满屏VLOOKUP公式的Excel表,试图从3万条招聘数据中找到“为什么技术岗离职率飙升42%”的答案。领导推门进来只说了一句话:“我要的是洞见,不是表格美容报告。”正是这次暴击,让我
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好的!我尽量用通俗的语言和例子来解释PID控制,避免使用复杂的公式。PID控制的通俗理解PID控制就像你在开车时控制车速的过程。假设你想把车速保持在60km/h,但路上有上坡、下坡、风阻等各种干扰因素。为了保持车速稳定,你需要不断调整油门。PID控制就是帮助你调整油门的“智能系统”。PID控制由三个部分组成:比例(P):根据当前误差调整油门。积分(I):根据过去误差的累积调整油门。微分(D):根据
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Kissat学习笔记前言SAT(BooleanSatisfiabilityProblem)是一个NP完全问题,在IC前端设计中,SAT验证是一个重要环节,它要求判定一个布尔公式是否存在一组变量赋值使其为真,于是在十几年间诞生了许多高效的SAT求解器。Kissat求解器曾在SAT竞赛中取得了优异成绩,作为CaDiCal求解器的继承者,Kissat在保持高性能的同时,通过优化内存和简化代码实现了更高的
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冒泡排序
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int next = param[j + 1];
- mongoDB 复杂查询表达式
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1:count
Pg: db.user.find().count();
统计多少条数据
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查询id不等于3的数据。
3:大于$gt $gte(大于等于)
&n
- Jboss Java heap space异常解决方法, jboss OutOfMemoryError : PermGen space
0624chenhong
jvmjboss
转自
http://blog.csdn.net/zou274/article/details/5552630
解决办法:
window->preferences->java->installed jres->edit jre
把default vm arguments 的参数设为-Xms64m -Xmx512m
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- 文件上传 下载 解析 相对路径
不懂事的小屁孩
文件上传
有点坑吧,弄这么一个简单的东西弄了一天多,身边还有大神指导着,网上各种百度着。
下面总结一下遇到的问题:
文件上传,在页面上传的时候,不要想着去操作绝对路径,浏览器会对客户端的信息进行保护,避免用户信息收到攻击。
在上传图片,或者文件时,使用form表单来操作。
前台通过form表单传输一个流到后台,而不是ajax传递参数到后台,代码如下:
<form action=&
- 怎么实现qq空间批量点赞
换个号韩国红果果
qq
纯粹为了好玩!!
逻辑很简单
1 打开浏览器console;输入以下代码。
先上添加赞的代码
var tools={};
//添加所有赞
function init(){
document.body.scrollTop=10000;
setTimeout(function(){document.body.scrollTop=0;},2000);//加
- 判断是否为中文
灵静志远
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方法一:
public class Zhidao {
public static void main(String args[]) {
String s = "sdf灭礌 kjl d{';\fdsjlk是";
int n=0;
for(int i=0; i<s.length(); i++) {
n = (int)s.charAt(i);
if((
- 一个电话面试后总结
a-john
面试
今天,接了一个电话面试,对于还是初学者的我来说,紧张了半天。
面试的问题分了层次,对于一类问题,由简到难。自己觉得回答不好的地方作了一下总结:
在谈到集合类的时候,举几个常用的集合类,想都没想,直接说了list,map。
然后对list和map分别举几个类型:
list方面:ArrayList,LinkedList。在谈到他们的区别时,愣住了
- MSSQL中Escape转义的使用
aijuans
MSSQL
IF OBJECT_ID('tempdb..#ABC') is not null
drop table tempdb..#ABC
create table #ABC
(
PATHNAME NVARCHAR(50)
)
insert into #ABC
SELECT N'/ABCDEFGHI'
UNION ALL SELECT N'/ABCDGAFGASASSDFA'
UNION ALL
- 一个简单的存储过程
asialee
mysql存储过程构造数据批量插入
今天要批量的生成一批测试数据,其中中间有部分数据是变化的,本来想写个程序来生成的,后来想到存储过程就可以搞定,所以随手写了一个,记录在此:
DELIMITER $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS inse
- annot convert from HomeFragment_1 to Fragment
百合不是茶
android导包错误
创建了几个类继承Fragment, 需要将创建的类存储在ArrayList<Fragment>中; 出现不能将new 出来的对象放到队列中,原因很简单;
创建类时引入包是:import android.app.Fragment;
创建队列和对象时使用的包是:import android.support.v4.ap
- Weblogic10两种修改端口的方法
bijian1013
weblogic端口号配置管理config.xml
一.进入控制台进行修改 1.进入控制台: http://127.0.0.1:7001/console 2.展开左边树菜单 域结构->环境->服务器-->点击AdminServer(管理) &
- mysql 操作指令
征客丶
mysql
一、连接mysql
进入 mysql 的安装目录;
$ bin/mysql -p [host IP 如果是登录本地的mysql 可以不写 -p 直接 -u] -u [userName] -p
输入密码,回车,接连;
二、权限操作[如果你很了解mysql数据库后,你可以直接去修改系统表,然后用 mysql> flush privileges; 指令让权限生效]
1、赋权
mys
- 【Hive一】Hive入门
bit1129
hive
Hive安装与配置
Hive的运行需要依赖于Hadoop,因此需要首先安装Hadoop2.5.2,并且Hive的启动前需要首先启动Hadoop。
Hive安装和配置的步骤
1. 从如下地址下载Hive0.14.0
http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/
2.解压hive,在系统变
- ajax 三种提交请求的方法
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1、ajax 提交请求
$.ajax({
type:"post",
url : "${ctx}/front/Hotel/getAllHotelByAjax.do",
dataType : "json",
success : function(result) {
try {
for(v
- mongodb开发环境下的搭建入门
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运维
linux下安装mongodb
1)官网下载mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz
2)linux 解压
gzip -d mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz;
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- 编程之美-最短摘要的生成
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java数据结构算法编程之美
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;
public class ShortestAbstract {
/**
* 编程之美 最短摘要的生成
* 扫描过程始终保持一个[pBegin,pEnd]的range,初始化确保[pBegin,pEnd]的ran
- json数据解析及typeof
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// json格式
var people='{"authors": [{"firstName": "AAA","lastName": "BBB"},'
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- 流程系统设计的层次和目标
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- RMAN List和report 命令
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oraclelistreportrman
LIST 命令
使用RMAN LIST 命令显示有关资料档案库中记录的备份集、代理副本和映像副本的
信息。使用此命令可列出:
• RMAN 资料档案库中状态不是AVAILABLE 的备份和副本
• 可用的且可以用于还原操作的数据文件备份和副本
• 备份集和副本,其中包含指定数据文件列表或指定表空间的备份
• 包含指定名称或范围的所有归档日志备份的备份集和副本
• 由标记、完成时间、可
- 二叉树:红黑树
dieslrae
二叉树
红黑树是一种自平衡的二叉树,它的查找,插入,删除操作时间复杂度皆为O(logN),不会出现普通二叉搜索树在最差情况时时间复杂度会变为O(N)的问题.
红黑树必须遵循红黑规则,规则如下
1、每个节点不是红就是黑。 2、根总是黑的 &
- C语言homework3,7个小题目的代码
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1、打印100以内的所有奇数。
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int main(void)
{
int i;
for (i=1; i<=100; i++)
{
if (i%2 != 0)
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return 0;
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- 自定义按钮, 图片在上, 文字在下, 居中显示
dcj3sjt126com
自定义
#import <UIKit/UIKit.h>
@interface MyButton : UIButton
-(void)setFrame:(CGRect)frame ImageName:(NSString*)imageName Target:(id)target Action:(SEL)action Title:(NSString*)title Font:(CGFloa
- MySQL查询语句练习题,测试足够用了
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1.创建student和score表
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- 转:MyBatis Generator 详解
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- 让程序员少走弯路的14个忠告
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工作计划学习
无论是谁,在刚进入某个领域之时,有再大的雄心壮志也敌不过眼前的迷茫:不知道应该怎么做,不知道应该做什么。下面是一名软件开发人员所学到的经验,希望能对大家有所帮助
1.不要害怕在工作中学习。
只要有电脑,就可以通过电子阅读器阅读报纸和大多数书籍。如果你只是做好自己的本职工作以及分配的任务,那是学不到很多东西的。如果你盲目地要求更多的工作,也是不可能提升自己的。放
- nginx和NetScaler区别
流浪鱼
nginx
NetScaler是一个完整的包含操作系统和应用交付功能的产品,Nginx并不包含操作系统,在处理连接方面,需要依赖于操作系统,所以在并发连接数方面和防DoS攻击方面,Nginx不具备优势。
2.易用性方面差别也比较大。Nginx对管理员的水平要求比较高,参数比较多,不确定性给运营带来隐患。在NetScaler常见的配置如健康检查,HA等,在Nginx上的配置的实现相对复杂。
3.策略灵活度方
- 第11章 动画效果(下)
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动画
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/
- FAQ - SAP BW BO roadmap
blueoxygen
BOBW
http://www.sdn.sap.com/irj/boc/business-objects-for-sap-faq
Besides, I care that how to integrate tightly.
By the way, for BW consultants, please just focus on Query Designer which i
- 关于java堆内存溢出的几种情况
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javajvmjdkthread
【情况一】:
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space:这种是java堆内存不够,一个原因是真不够,另一个原因是程序中有死循环; 如果是java堆内存不够的话,可以通过调整JVM下面的配置来解决: <jvm-arg>-Xms3062m</jvm-arg> <jvm-arg>-Xmx
- Manifest.permission_group权限组
阿尔萨斯
Permission
结构
继承关系
public static final class Manifest.permission_group extends Object
java.lang.Object
android. Manifest.permission_group 常量
ACCOUNTS 直接通过统计管理器访问管理的统计
COST_MONEY可以用来让用户花钱但不需要通过与他们直接牵涉的权限
D