- python怎么安装sympy库_SymPy库常用函数
weixin_39528559
简介SymPy是一个符号计算的Python库。它的目标是成为一个全功能的计算机代数系统,同时保持代码简洁、易于理解和扩展。它完全由Python写成,不依赖于外部库。SymPy支持符号计算、高精度计算、模式匹配、绘图、解方程、微积分、组合数学、离散数学、几何学、概率与统计、物理学等方面的功能。(来自维基百科的描述)Sympy安装方法安装命令:pipinstallsympy基本数值类型实数,有理数和整
- 机器学习:朴素贝叶斯
小源学AI
人工智能机器学习人工智能朴素贝叶斯
概率1.1定义概率表示随机事件发生可能性大小的一个数值,随机事件指在相同条件下,可能出现也可能不出现的事件。例如:抛硬币:当我们抛硬币时,可以正面朝上也可以反面朝上,正面或反面朝上的可能性被称为概率。理想状态下正反概率都是0.5。掷骰子:掷一个六面的骰子,每个点出现的概率是1/6,因为每个面出现的机会是均等的。抽取商品:一批商品包含良品和次品,随机抽取一件,抽取良品或次品是一个随机事件,经过大量实
- 朴素贝叶斯模型在文本分类中的应用
Ash Butterfield
nlp分类数据挖掘人工智能
朴素贝叶斯(NaiveBayes)是一种基于贝叶斯定理的概率分类算法,广泛应用于文本分类任务中。它的核心思想是根据训练数据中不同类别的条件概率,预测新文本属于哪个类别。尽管其假设条件较为简单(假设特征之间相互独立),但朴素贝叶斯在许多实际应用中仍表现出色,特别是在处理文本分类任务时。本文将介绍朴素贝叶斯模型的基本原理、在文本分类中的应用以及其优缺点,并通过示例说明其具体实现。1.朴素贝叶斯模型的基
- 【element】谷歌浏览器 el-dialog 概率出现背景全黑,透明度不生效
丶思想
vuevue.jsjavascript前端
项目场景:谷歌浏览器问题描述谷歌浏览器el-dialog概率出现背景全黑,透明度不生效classv-modalopacity:0.5不生效解决方案:采用opacity:1background:0.5透明度的黑色代码如下:importVuefrom'vue'importElementfrom'element-ui'import'../element-variables.scss'/***来自Kare
- vue 启动项目报错Cannot read properties of undefined (reading ‘parseComponent‘)
知道的越多越难受
vuevue.jsjavascript前端
如果出现如下报错大概率是因为install时中途出现异常导致vue-template-compiler依赖没有正常安装导致的,重新安装即可SyntaxError:TypeError:Cannotreadpropertiesofundefined(reading'parseComponent')Youmayusespecialcommentstodisablesomewarnings.Use//es
- 从0开始的操作系统手搓教程 附二——调试我们的操作系统(bochs调试小记)
charlie114514191
从0开始的操作系统教程操作系统计算机架构bochs调试
目录我们可以调试OS的什么理解bochs调试的单位内存尺度查看内存内容disasm作为反汇编指令查看我们正在执行的内容打断点showint查看中断info其他指令我们当然要学习如何使用bochs来调试我们的操作系统。毕竟伴随代码量的增大,出错的概率自然也会直线的上升。我们可以调试OS的什么我们可以查看页表,查看GDT,IDT等后面我们编写操作系统会使用到的数据结构可以看到当前线程流的栈的数据可以反
- ”人货场”模型搞懂没?数据分析大部分场景都能用!
接地气的陈老师
人工智能数据分析大数据机器学习推荐系统
做数据分析的同学,很多都听过:人、货、场的分析模型。然而,这东西又是个只闻其名,不见真身的东西。到底该怎么结合实际分析?今天我们系统讲解下。问题场景:某生鲜电商,用户复购率较低,60%的用户在30天内无二次购买行为,运营领导非常着急,要求通过数据分析提升复购率,请问你作为数据分析师该怎么做?建立人工智能精准推荐算法(40%概率用协同过滤,60%用关联分析)把过往6个月月初复购率做成折线图,然后写下
- 8 > 查找
irisart
算法c语言
基本概念查找表:用于查找的数据集合称为查找表,由同类元素组成。静态查找表:只需要进行查找操作。动态查找表:还可以进行增删操作。唯一表示数据元素的数据项。算法好坏评价:查找长度:在查找运算中需要对比关键字多少次。反映了查找操作时间的复杂度。平均查找长度:所有查找过程中进行关键字比较的平均值。(通常考虑查找成功和失败)ASL=∑i=1nPiCi(P:查找i号元素的概率,C:查找i号元素的查找长度)AS
- 人工智能的本质解构:从二进制桎梏到造物主悖论
Somnolence.·.·.·.
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一、数学牢笼中的困兽:人工智能的0-1本质人工智能的底层逻辑是数学暴力的具象化演绎。晶体管开关的物理震荡被抽象为布尔代数的0-1序列,冯·诺依曼架构将思维简化为存储器与运算器的机械对话。即使深度神经网络看似模拟人脑突触,其本质仍是矩阵乘法的迭代游戏——波士顿动力机器人的空翻动作不过是微分方程求解的物理引擎呈现,AlphaGo的围棋神话只是蒙特卡洛树搜索的概率统计。这种基于有限离散数学的架构,注定人
- 文本生成型人工智能:逻辑算法与文字组合的重构艺术
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人工智能人工智能算法重构人机交互aichatgpt
引言在数字化浪潮的推动下,文本生成型人工智能(如GPT系列、Claude、Deepseek等)正逐步从技术工具演化为人类社会的"数字镜像"。其本质并非简单的文字堆砌,而是基于算法逻辑对海量语言数据的学习与重组。这一过程既模仿了人类的思维模式,又受制于技术基础设施的物理边界。以下从三个维度解析其运行逻辑与技术哲学。一、数据训练:从概率统计到仿生逻辑的跨越文本生成型AI的核心在于通过神经网络模型对语言
- 华为OD机试 - 特殊的加密算法 - 深度优先搜索DFS(Java 2024 D卷 200分)
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华为OD机试2024D卷题库疯狂收录中,刷题点这里专栏导读本专栏收录于《华为OD机试(JAVA)真题(D卷+C卷+A卷+B卷)》。刷的越多,抽中的概率越大,每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、样例测试,发现新题目,随时更新,全天CSDN在线答疑。一、题目描述有一种特殊的加密算法,明文为一段数字串,经过密码本查找转换,生成另一段密文数字串。规则如下明文为一段数字串由0-9
- erf 和 erfc 函数介绍以及在通信系统中的应用
正是读书时
知识点概率论信息与通信
1.误差函数(erf)误差函数\(\text{erf}(x)\)是一种特殊函数,在概率、统计和偏微分方程中有广泛应用。它的定义为:\[\text{erf}(x)=\frac{2}{\sqrt{\pi}}\int_0^xe^{-t^2}\,dt\]特性:-\(\text{erf}(0)=0\)-\(\text{erf}(\infty)=1\)-\(\text{erf}(-x)=-\text{erf}
- 基于开源千文模型(如Qwen、ChatGLM等)实施如何进行动态蒸馏,详细说明操作步骤.
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基于开源千文模型(如Qwen、ChatGLM等)实施如何进行动态蒸馏,详细说明操作步骤.1.动态蒸馏的核心思想动态蒸馏的目标是通过教师模型(通常是一个较大的预训练模型)的输出,指导学生模型(较小的模型)的训练。具体来说:教师模型:提供软标签(softlabels),即概率分布,而不是硬标签(hardlabels)。学生模型:通过模仿教师模型的输出分布,学习更丰富的知识。动态蒸馏:在训练过程中,教师
- Linux 6.13 合并移除 ReiserFS 的补丁
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国产Llinux运维树莓派kalilinuxlinux网络运维
很多年轻的运维大概率不知道ReiserFS文件卷系统,ReiserFS和ext2,ext4,fat32,NTFS一样都是一种文件卷结构。作为服务器文件卷远不如NTFS有名也不如其稳定。在Linux下公允的说优于ext2但是自身一些问题还是落后于ext4的。我在2005年前后运维slackware的时候见过这种文件卷机构。LinusTorvalds在Linux6.13中合并了从内核删除ReiserF
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2401_88673555
期权定价python金融
1、函数实现:binomial_european_option_price函数基于二叉树模型计算欧式期权的价格,其中:二叉树构建:通过上涨因子u=e^(σ√Δt)和下跌因子d=1/u模拟标的资产价格路径。风险中性概率:p=(e^(rΔt)-d)/(u-d),用于计算未来现金流的期望值。折现因子:df=e^(-rΔt),将未来价值折现到当前。初始化到期价值:计算到期时所有可能价格路径的期权内在价值。
- 用大模型学大模型03-数学基础 概率论
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https://metaso.cn/s/Jp0OU9w提示词:我正在学习深度学习相关的数学知识,学到了概率论与统计学部分,给我一个入门级的完整教程和实例。好的,我现在需要回答用户关于深度学习所需的概率论与统计学入门教程和实例的问题。用户希望得到一个完整的教程和实例,所以我要从我搜索到的资料中整理出相关的知识点和学习路径,并结合实例说明。首先,查看证据中的相关内容。提到花书学习笔记,涵盖了概率论、信
- 拉普拉斯平滑(Laplacian smoothing)
潜心学习的渣渣
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概念零概率问题:在计算事件的概率时,如果某个事件在观察样本库(训练集)中没有出现过,会导致该事件的概率结果是0。这是不合理的,不能因为一个事件没有观察到,就被认为该事件一定不可能发生(即该事件的概率为0)。拉普拉斯平滑(Laplaciansmoothing)是为了解决零概率的问题。法国数学家拉普拉斯最早提出用加1的方法,估计没有出现过的现象的概率。理论假设:假定训练样本很大时,每个分量x的计数加1
- 概率图模型家族(HMM、MaxEnt、MEMM和CRF)
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自然语言处理&大模型机器学习&大模型概率图概率图模型贝叶斯网络隐马尔科夫模型最大熵模型条件随机场
目录概率图(ProbabilisticGraphical)有向概率图无向概率图隐马尔科夫模型(HMM)最大熵模型(MaxEnt)最大熵马尔科夫模型(MEMM)条件随机场(ConditionalRandomField)一般CRF一般CRF参数化线性链CRF线性链CRF参数化总结简单应用——基于CRF地名识别隐马尔科夫模型(HiddenMarkovModel,HMM)、最大熵模型(MaximumEnt
- 【一起看花书1.3】——第5章 机器学习基础
应有光
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先验是“知识”,是合理的假设本文内容对应于原书的5.7-5.11共5小节内容,其中知识性、结论性的内容偏多,也加入了点个人见解。目录:5.7监督学习5.8无监督学习5.9随机梯度下降5.10构建机器学习算法5.11深度学习发展的动力5.7监督学习监督学习,本质上是复杂函数的拟合,即给定特征xxx,我们需要得到标签yyy,这不就是求一个函数的拟合嘛?线性回归是比较简单的,从高代、概率论就可以理解,甚
- Vue3为了封装组件,我写了三天的 vue3 hook!学起来!
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前言我以前很喜欢封装组件,什么东西不喜欢别人的,总喜欢自己搞搞,这让人很有成就感,虽然是重复造轮子,但是能从无聊的crud业务中暂时解脱出来,对我来说也算是一种休息,相信有很多人跟我一样有这个习惯。这种习惯在独立开发时无所谓,毕竟没人会关心你咋实现的,但是在跟人合作时就给别人造成了很大的困扰了,毕竟每个人封装的东西都是根据自己习惯来的,别人看着多少会有点不顺眼,而且自己封装的组件大概率也是没有写文
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生成式模型和判别式模型在多个方面存在明显差异。在优化准则上,生成式模型致力于学习联合概率分布,而判别式模型则专注于建立输入数据和输出之间的关系,学习条件概率分布。对于观察序列的处理,生成式模型模拟数据的生成过程,会对整个序列进行综合考虑;判别式模型更关注如何根据输入数据进行分类或预测,直接建模决策边界。在训练复杂度方面,生成式模型通常较为复杂,因为它需要学习更多的参数来模拟数据的生成过程。例如,常
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前言逻辑回归虽然名称中有“回归”,但实际上用于分类问题。基于线性回归的模型,通过使用逻辑函数(如Sigmoid函数)将线性组合的结果映射到0到1之间的概率值,用于表示属于某个类别的可能性。一、逻辑回归vs线性回归特性逻辑回归线性回归任务类型分类(二分类为主)回归(预测连续值)输出范围(0,1)(概率值)(-∞,+∞)核心函数Sigmoid函数线性函数损失函数对数损失函数(交叉熵)均方误差(MSE)
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机器学习深度学习数学
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- Qt遇到LNK2019或者其它报错的通用方法
CS_Dr.Deng
当你确认你的代码无误,那么大概率是你新增了一些文件在Qt项目里面,因此你需要把已经生成过的DEBUG或者release文件删除了,然后在右键你的项目选择清除,然后点qmake,最后再构建,大多数情况都可以得以解决。
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金融市场波动频繁,投资往往会夹杂非理性的情绪。而量化交易,旨在以先进的数学模型替代人为的主观判断,利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略,辅助投资者进行理性投资。不过计算机分析存在一定的技术门槛,有没有简单易学的量化交易方式,能够快速获取有价值的投资策略方案呢?同花顺iFinD数据接口免费版提供简易的操作与丰富的实操案例,将作为引路者,带你迈入量化世界!P
- 【深入探索-deepseek】高等数学与AI的因果关系
我的青春不太冷
人工智能机器学习数学
目录数学在AI不同领域的应用区别一、计算机视觉领域1.线性代数2.微积分3.概率论与统计二、自然语言处理领域三、语音识别领域四、数学在AI不同领域应用的逻辑图五、参考资料数学在AI不同领域的应用区别一、计算机视觉领域1.线性代数图像变换:想象我们有一张二维图片,图片里有个点,它的位置用坐标((x,y))表示。现在我们想把这个点绕着图片的原点(就像把纸钉在墙上,以钉子的位置为中心)逆时针旋转一定角度
- 美国大学生数学建模竞赛COMAP2025-C题深度解读
@BreCaspian
数学建模数学建模
COMAP竞赛C题深度分析与创新解答一、问题重述与目标细化核心目标:预测2028年洛杉矶奥运会各国金牌及总奖牌数,并提供预测区间。识别可能首次获奖的国家,量化其概率。分析运动项目对奖牌的贡献度,提出国家优势项目优化策略。量化“教练效应”,推荐需引进教练的国家及项目组合。挑战:历史数据跨度长(1896–2024),需处理国家演变(如苏联解体)。教练数据稀疏,需设计间接指标衡量其影响。新兴项目(如滑板
- 花5分钟写个 grpc 微服务架构吧
π大星的日常
java架构微服务java
背景:当前微服务架构在开发中越来越常见,其目的在于将各个模块进行解耦,实现各个模块之间快速迭代。在golang项目中,最流行的微服务框架当属谷歌旗下的grpc框架。回想起我学grpc的时候,虽说不难,代码量不大,但还是遇到了很多坑的,如果照着网上的教程来写代码大概率是跑不通的。特此写一篇小白也能看懂的,最简单的,带你手把手写的基于grpc微服务架构项目。安装grpc,protoc工具和protob
- DDNS No-IP自动更新IPv6地址的的Python脚本
罗五十
网络python开发语言ip
DDNSNo-IP自动更新IPv6地址的的Python脚本目前No-IP的更新工具暂不支持更新ipv6,而我的公网ip来自手机热点,所以公网ip并非是固定的,有需要更新ip的需求。因此写了个脚本。参考官网的协议完成官网协议地址:https://www.noip.com/integrate/request源码供参考,如果有帮到您的话可以给一个赞吗:importsocketimportbase64im
- 机器学习: 逻辑回归
小源学AI
人工智能机器学习逻辑回归人工智能
概念与定义逻辑回归是一种用于分类问题的统计方法。它通过计算目标变量的概率来预测类别归属,并假设数据服从伯努利分布(二分类)或多项式分布(多分类)。逻辑回归模型输出的是概率值,通常使用sigmoid函数将线性组合映射到0和1之间。1.概念逻辑回归用于解决分类问题,特别是二分类问题。它通过估计输入变量与目标变量之间的关系来预测目标变量的类别。2.定义逻辑回归是一种广义线性模型,其核心思想是将线性组合通
- 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;
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- 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