- 模糊逻辑:自然模糊性的数学处理
AI天才研究院
计算ChatGPTAI人工智能与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
模糊逻辑:自然模糊性的数学处理关键词:模糊逻辑、模糊集合、模糊控制器、模糊神经网络、模式识别、决策支持系统摘要:本文深入探讨了模糊逻辑这一数学工具,旨在揭示其在处理自然模糊性方面的独特优势。通过对模糊逻辑基础、应用和高级主题的详细分析,本文展示了模糊逻辑在多个领域的实际应用,包括模糊控制器、模糊神经网络、模式识别和决策支持系统等。文章结构清晰,便于读者逐步深入理解和掌握这一重要技术。目录大纲:第一
- 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
- 量子算法:微算法科技用于定位未知哈希图的量子算法,网络安全中的哈希映射突破
MicroTech2025
量子计算哈希算法
近年来,量子计算的飞速发展使其成为各个领域的变革力量。特别是在网络安全领域,量子算法展示了加速并增强威胁检测(如恶意软件识别)方法的巨大潜力。微算法科技(NASDAQ:MLGO)用于定位未知哈希图的量子算法,是针对未知哈希图定位而设计的量子算法。这项技术可能会彻底改变在数据处理中利用哈希值的方式,特别是在恶意软件模式识别中。传统网络安全框架通常依赖哈希函数来生成不同数据结构的唯一标识符,或称之为“
- IDS检测原理和架构
hao_wujing
安全
大家读完觉得有帮助记得关注和点赞!!!IDS(入侵检测系统)的核心使命是**从海量网络/主机行为中精准识别攻击企图**,其技术本质是**异常行为模式识别引擎**。以下从检测原理、系统架构到技术演进进行深度解析:---###⚙️IDS核心检测原理####1.**双引擎协同机制**|**检测类型**|**原理**|**优势/局限**|**典型算法**||--------------------|---
- AI人工智能 神经网络
马里亚纳海沟网
人工智能神经网络深度学习笔记运维全文检索搜索引擎
**AI人工智能神经网络概述**神经网络是并行计算设备,它们试图构建大脑的计算机模型。背后的主要目标是开发一个系统来执行各种计算任务比传统系统更快。这些任务包括模式识别和分类,近似,优化和数据聚类什么是人工神经网络(ANN)人工神经网络(ANN)是一个高效的计算系统,其核心主题是借用生物神经网络的类比。人工神经网络也被称为人工神经系统,并行分布式处理系统和连接系统。ANN获取了大量以某种模式相互连
- AI表格数据分析
简单发一篇文章,最近看到AI数据分析是越来越火了哈,把简单的流程进行一次简要的分享。AI数据分析的本质,是“结构化数据→模式识别→可视化表达+洞察输出”。1、分析流程详解:(1)数据预处理什么是数据预处理呢?其实它可以理解成你给的是什么。步骤1:识别数据结构表头,字段的含义等。步骤2:清洗数据去除空值、格式错误、重复数据。步骤3:类型识别判断哪些是时间字段?哪些是数值型?哪些是分类字段?总结:类似
- 基于OpenCv的图片倾斜校正系统详细设计与具体代码实现
AI大模型应用之禅
人工智能数学基础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
基于OpenCv的图片倾斜校正系统详细设计与具体代码实现1.背景介绍1.1图像处理的重要性在当今数字时代,图像处理技术在各个领域都扮演着重要角色。无论是在计算机视觉、模式识别、医学影像、遥感探测还是多媒体处理等领域,图像处理都是不可或缺的核心技术。通过对图像进行预处理、增强、分割、特征提取等操作,可以从图像中获取有价值的信息,为后续的分析和决策提供支持。1.2图像倾斜问题及其影响在实际应用中,由于
- 【EI/Scopus检索|2025光学、图像、遥感与通信融合创新大会】7月光学工程、信号处理、模式识别、遥感测绘、光学与通信技术领域国际研讨会来袭!
努力毕业的小土博^_^
学术会议推荐信号处理机器学习神经网络人工智能
【EI/Scopus检索|2025光学、图像、遥感与通信融合创新大会】7月光学工程、信号处理、模式识别、遥感测绘、光学与通信技术领域国际研讨会来袭!【EI/Scopus检索|2025光学、图像、遥感与通信融合创新大会】7月光学工程、信号处理、模式识别、遥感测绘、光学与通信技术领域国际研讨会来袭!文章目录【EI/Scopus检索|2025光学、图像、遥感与通信融合创新大会】7月光学工程、信号处理、模
- MySQL用户留存与流失分析
Mr数据杨
全栈数据仓库mysql数据库
用户留存和流失分析是数据分析中至关重要的部分,尤其在快速发展的互联网产品和应用中,用户生命周期的变化直接关系到产品的成长与盈利。通过分析用户留存率和流失率,产品管理人员可以准确判断用户在产品使用过程中的行为倾向,从而优化用户体验、增加用户黏性、并提高商业转化率。本文将从用户生命周期的概念出发,探讨如何在MySQL中进行留存与流失的详细分析,包括流失用户的行为模式识别与预警、以及通过用户分层来设计个
- KNN算法数字识别实战:训练集、测试集与代码实现
Aurora曙光
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:KNN算法,作为一种经典的监督学习方法,特别适用于分类和回归问题,在模式识别和数据挖掘中应用广泛。本文通过构建数字识别任务的训练集和测试集,并提供完整的代码实现,向读者展示如何使用KNN算法进行数字识别。文章详细解释了K值选择、数据预处理、距离计算、最近邻选择、类别决定以及模型评估等关键步骤,并强调了KNN在大数据集中的效率问题。1.KNN算法概述与在数字识别
- 用excel构建神经网络,excel神经网络实现
快乐的小荣荣
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NeuroSolutionsforExcel这个功能可以实现多种神经网络嘛?。神经网络是一种能适应新环境的系统,它针对过去经验(信息)的重覆学习,而具有分析、预测、推理、分类等能力,是当今能够仿效人类大脑去解决复杂问题的系统,比起常规的系统(使用统计方法、模式识别、分类、线性或非线性方法)而言,以神经网络为基础的系统具有更强大的功能和分析问题技巧,可以用来解决信号处理、仿真预测、分析决策等复杂的问
- MATLAB实现基于基元共生矩阵的纹理特征提取方法
杏花朵朵
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:纹理特征提取在图像处理中对于模式识别和分类等应用至关重要。本文将详细介绍如何在MATLAB中使用基元共生矩阵(PCM)来提取图像的纹理特征。基元共生矩阵通过统计像素对在特定距离和方向上的相对位置关系来描述纹理的局部结构。本方法首先定义不同的方格和方向,然后计算共生矩阵,并从中提取出对比度、能量、熵、相关性等统计特征。最后,这些统计特征被组合成特征向量,用于图像
- AI学习指南高数篇-泛函分析
俞兆鹏
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AI学习指南高数篇-泛函分析概述在数学领域中,泛函分析是研究无限维向量空间及其内涵结构的分支学科。泛函分析通过研究向量空间内的连续线性泛函,解决了无限维空间上函数序列的极限性质以及函数空间的拓扑性质等问题。泛函分析在AI中的使用场景泛函分析在人工智能领域中发挥着重要作用,特别是在机器学习和深度学习领域。通过泛函分析的方法,AI系统可以更好地处理高维数据,从而更准确地进行模式识别、数据建模和预测分析
- (详细介绍)什么是 Spherical Gaussian(球形高斯分布)
音程
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文章目录什么是SphericalGaussian?几何意义:为什么叫“球形”?特点总结:应用场景举例:✅示例代码(Python)相关概念对比:SphericalGaussian(球形高斯分布)是概率论与统计学中一个非常常见且重要的概念,尤其在机器学习、信号处理、模式识别等领域有广泛应用。什么是SphericalGaussian?SphericalGaussianDistribution(球形高斯分
- 【人工智能机器学习基础篇】——深入详解无监督学习之聚类,理解K-Means、层次聚类、数据分组和分类
猿享天开
人工智能数学基础专讲机器学习人工智能无监督学习聚类
深入详解无监督学习之聚类:如K-Means、层次聚类,理解数据分组和分类无监督学习是机器学习中的一个重要分支,旨在从未标注的数据中发现潜在的结构和模式。聚类(Clustering)作为无监督学习的核心任务之一,广泛应用于数据分组、模式识别和数据压缩等领域。本文将深入探讨两种常用的聚类算法:K-Means聚类和层次聚类,并详细解释它们在数据分组和分类中的应用。目录深入详解无监督学习之聚类:如K-Me
- 数据挖掘在大数据领域的重要性及价值
AI天才研究院
计算AIAgent应用开发数据挖掘大数据人工智能ai
数据挖掘在大数据领域的重要性及价值关键词:数据挖掘、大数据分析、机器学习、商业智能、数据预处理、预测分析、数据价值提取摘要:本文系统解析数据挖掘在大数据时代的核心地位,通过技术原理、算法实现、行业应用等维度,揭示其如何从海量数据中萃取有效信息。结合CRISP-DM方法论、典型算法案例及实战项目,阐述数据挖掘在数据预处理、模式识别、预测建模等关键环节的技术价值,同时分析金融、医疗、电商等行业的落地场
- AiPy:当AI从“能想”迈向“能做”,代码即代理的时代已来
python人工智能
人工智能的飞速发展,正将我们带入一个全新的时代。从早期专注于数据分析和模式识别的“能想”阶段,AI如今已大步迈向能够自主执行复杂任务的“能做”阶段。在这个过程中,各种AIAgent(智能体)层出不穷,它们被赋予了感知、决策和行动的能力,旨在自动化我们的工作和生活。然而,在众多智能体范式中,为何“Code即代理”(CodeasAgent)的理念值得我们特别关注?本文将深入探讨这一范式,并以AiPy为
- 提升社保服务效率-社保卡识别接口-社保ocr api
在数字化快速发展的背景下,越来越多的企业和政务系统开始采用智能化技术以提升办公效率。社保卡作为个人社会保障权益的重要载体,其信息的高效识别与处理对于提升社保服务质量、优化业务流程至关重要。社保卡识别接口应运而生,它如同一位智能助手,开启了便捷社保服务的新时代。社保卡识别接口主要基于ocr技术,融合图像处理、模式识别、深度学习等技术高效提取并结构化呈现社保卡上的核心信息,包括但不限于持卡人姓名、社会
- 农产品产量智能预测(聚类实际落地场景)
数字化与智能化
机器学习场景落地-智慧农业聚类机器学习
聚类算法在农产品产量智能预测中可通过对多维度数据的分类与模式识别,为产量预测提供更精准的分析基础,其应用场景主要涉及数据预处理、影响因素分析、产量区域划分等多个关键环节,以下是具体介绍:1、数据预处理与特征提取【1】数据清洗与分类农产品产量相关数据(如气象数据、土壤指标、历史产量等)常存在噪声或缺失值,聚类算法可对同类数据进行聚合,识别异常数据点,提升数据质量。例如:利用K-means算法对不同年
- 深度学习入门:Python搭建简单神经网络模型
缑宇澄
python
在人工智能浪潮中,深度学习凭借强大的特征提取与模式识别能力成为核心技术,而神经网络则是深度学习的基石。从图像识别到自然语言处理,神经网络以独特的结构和学习机制,让计算机能够模拟人类大脑处理复杂信息的过程。本文将带领你从基础理论出发,使用Python和Keras库搭建一个简单的神经网络模型,开启深度学习的探索之旅。一、神经网络基础理论1.1神经元与网络结构神经网络的基本单元是人工神经元(又称节点或单
- 【MATLAB源码】机器视觉与图像识别技术(4)---模式识别与视觉计数
§ꦿCFོ༉
机器视觉与图像识别技术计算机视觉算法人工智能图像处理matlab深度学习
系列文章目录第一篇文章:【MATLAB源码】机器视觉与图像识别技术—视觉系统的构成(视频与图像格式转换代码及软件下载)第二篇文章:【MATLAB源码】机器视觉与图像识别技术(2)—图像分割基础第三篇文章:【MATLAB源码】机器视觉与图像识别技术(2)续—图像分割算法第四篇文章:【MATLAB源码】机器视觉与图像识别技术(3)—数字形态学处理以及图像特征点提取模式识别与视觉计数
- 构筑多元视角下的智能安全能力提升之道
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面对日益专业化、隐蔽化的网络攻击,传统安全防御能力在实时性、精准性和可持续性层面遭遇严峻挑战。人工智能技术通过其强大的数据解析力、模式识别力与决策自动化能力,正在重塑网络安全能力的价值,推动安全体系完成从“被动响应”到“主动免疫”的根本性变革。在威胁检测方面,人工智能通过无监督学习构建动态基线模型,实时解析网络流量、终端行为及用户操作日志,突破传统特征库对已知威胁的依赖。基于深度神经网络的异常检测
- 【动手学机器学习】第三章模式识别与机器学习经典算法——k 近邻算法
小洛~·~
算法机器学习近邻算法python人工智能
前言本章先来讲解k近邻算法——最简单的机器学习算法,从中展开机器学习的一些基本概念和思想。或许有的读者会认为机器学习非常困难,需要庞大的模型、复杂的网络,但事实并非如此。相当多的机器学习算法都非常简单、直观,也不涉及神经网络。本章就将介绍一个最基本的分类和回归算法:k近邻(k-nearestneighbor,KNN)算法。KNN是最简单也是最重要的机器学习算法之一,它的思想可以用一句话来概括:“相
- 国科大模式识别部分总结资源介绍:助你掌握核心知识,提升学术能力
强姣晴Keely
国科大模式识别部分总结资源介绍:助你掌握核心知识,提升学术能力【下载地址】国科大模式识别部分总结资源介绍《国科大模式识别部分总结》是一份精心整理的课程学习资源,涵盖了模式识别课程的前四章核心内容。从绪论到特征提取与选择,再到监督学习和无监督学习算法,文档结构清晰,知识点详实,是期末复习和深入学习的理想选择。适合与课堂笔记和教材结合使用,帮助读者全面掌握模式识别的理论与应用。本资源仅供学习研究使用,
- 我们掌握的技能与进入企业的机会
万能小贤哥
人工智能算法深度学习
深度学习:从基础到实践一、引言深度学习是机器学习的一个分支,它通过构建多层神经网络来模拟人类大脑的信息处理方式,从而实现对复杂数据的自动特征提取和模式识别。近年来,深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了巨大的突破,引发了全球范围内的研究和应用热潮。本文将从深度学习的基本概念出发,逐步深入到实际应用,并结合代码示例展示如何实现一个简单的深度学习模型。二、深度学习基础(一)神经网络的
- 吴恩达深度学习课程实践项目集
Kiki-2189
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:吴恩达深度学习编程作业包含了Coursera平台课程中的实践环节,为学员提供深度学习理论与编程技能的巩固。这些作业从基础神经网络到复杂架构,涵盖深度学习的各种关键概念和技术,使用TensorFlow进行模型构建和训练,适合作为入门深度学习的资源。1.深度学习基础与理论框架在当今的人工智能领域,深度学习以其强大的模式识别能力,已经成为了众多技术革新的核心。本章将
- 基于K-means聚类算法的图像分割
挂科边缘
MATLAB项目实战kmeans聚类计算机视觉matlab
文章目录前言一、理论基础1.K-means聚类算法的原理2.K-means聚类算法的要点3.K-means聚类算法的缺点4.基于K-means聚类算法进行图像分割二、程序实现1.样本间的距离2.提取特征向量3.图像聚类分割总结源码下载前言图像分割就是把图像分成各具特性的区域并提取人们感兴趣的目标的技术和过程,是目标检测和模式识别的基础。现有的图像分割方法主要有基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法
- 单目视觉测量及双目视觉测量
摆烂仙君
人工智能计算机视觉深度学习
一、单目视觉测量1.1原理部分讲解单目视觉系统通过采集图像,将图像转换为二维数据,然后对采集的图像进行模式识别,通过图像匹配算法识别行驶过程中的车辆、行人、交通标志等,最后依据目标物体的运动模式和定位技术,估算目标物体与本车的相对距离和相对速度。单目相机测距常用或者说实用的方法就是相似三角形法。这种方法假设我们有一个宽度为W的目标或者物体,然后我们将这个目标放在距离我们的相机为D的位置。我们用相机
- 医工交叉论坛 | 智能医疗数据分析与应用 IEEE PRMVAI Workshop 20
诗远小佳
学术会议EI检索医工交叉科研交流
2025年IEEE第三届模式识别、机器视觉和人工智能国际会议下的Workshop20——“IntelligentHealthcareDataAnalysisandApplications”,简直是医工交叉领域的宝藏活动!时间:2025年6月20-22日地点:湖南娄底超强师资阵容赵庆玲:来自南京理工大学,在医疗数据相关研究上经验丰富。朱旗:南京航空航天大学的专家,深入探索医工融合技术。秦者云:山东大
- IEEE PRMVAI 2025 IEEE PRMVAI 探索人工智能在基础设施建设应用与运维中的新挑战
诗远小佳
人工智能运维学术投稿EI会议科研交流
科研小伙伴们,注意啦!2025年6月20-22日,在美丽的湖南娄底,即将拉开2025年IEEE第三届模式识别、机器视觉和人工智能国际会议的大幕它可是具备EI&Scopus双检索属性,含金量超高,绝对是学术生涯中值得打卡的重要一站!Workshop13深度探秘本次会议的Workshop13堪称宝藏环节,主题为“数据驱动与人工智能技术在基础设施建设及运维中的挑战与应用”✨想象一下,在基础设施建设中,数
- JAVA基础
灵静志远
位运算加载Date字符串池覆盖
一、类的初始化顺序
1 (静态变量,静态代码块)-->(变量,初始化块)--> 构造器
同一括号里的,根据它们在程序中的顺序来决定。上面所述是同一类中。如果是继承的情况,那就在父类到子类交替初始化。
二、String
1 String a = "abc";
JAVA虚拟机首先在字符串池中查找是否已经存在了值为"abc"的对象,根
- keepalived实现redis主从高可用
bylijinnan
redis
方案说明
两台机器(称为A和B),以统一的VIP对外提供服务
1.正常情况下,A和B都启动,B会把A的数据同步过来(B is slave of A)
2.当A挂了后,VIP漂移到B;B的keepalived 通知redis 执行:slaveof no one,由B提供服务
3.当A起来后,VIP不切换,仍在B上面;而A的keepalived 通知redis 执行slaveof B,开始
- java文件操作大全
0624chenhong
java
最近在博客园看到一篇比较全面的文件操作文章,转过来留着。
http://www.cnblogs.com/zhuocheng/archive/2011/12/12/2285290.html
转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a9f789a0100ik3p.html
一.获得控制台用户输入的信息
&nbs
- android学习任务
不懂事的小屁孩
工作
任务
完成情况 搞清楚带箭头的pupupwindows和不带的使用 已完成 熟练使用pupupwindows和alertdialog,并搞清楚两者的区别 已完成 熟练使用android的线程handler,并敲示例代码 进行中 了解游戏2048的流程,并完成其代码工作 进行中-差几个actionbar 研究一下android的动画效果,写一个实例 已完成 复习fragem
- zoom.js
换个号韩国红果果
oom
它的基于bootstrap 的
https://raw.github.com/twbs/bootstrap/master/js/transition.js transition.js模块引用顺序
<link rel="stylesheet" href="style/zoom.css">
<script src=&q
- 详解Oracle云操作系统Solaris 11.2
蓝儿唯美
Solaris
当Oracle发布Solaris 11时,它将自己的操作系统称为第一个面向云的操作系统。Oracle在发布Solaris 11.2时继续它以云为中心的基调。但是,这些说法没有告诉我们为什么Solaris是配得上云的。幸好,我们不需要等太久。Solaris11.2有4个重要的技术可以在一个有效的云实现中发挥重要作用:OpenStack、内核域、统一存档(UA)和弹性虚拟交换(EVS)。
- spring学习——springmvc(一)
a-john
springMVC
Spring MVC基于模型-视图-控制器(Model-View-Controller,MVC)实现,能够帮助我们构建像Spring框架那样灵活和松耦合的Web应用程序。
1,跟踪Spring MVC的请求
请求的第一站是Spring的DispatcherServlet。与大多数基于Java的Web框架一样,Spring MVC所有的请求都会通过一个前端控制器Servlet。前
- hdu4342 History repeat itself-------多校联合五
aijuans
数论
水题就不多说什么了。
#include<iostream>#include<cstdlib>#include<stdio.h>#define ll __int64using namespace std;int main(){ int t; ll n; scanf("%d",&t); while(t--)
- EJB和javabean的区别
asia007
beanejb
EJB不是一般的JavaBean,EJB是企业级JavaBean,EJB一共分为3种,实体Bean,消息Bean,会话Bean,书写EJB是需要遵循一定的规范的,具体规范你可以参考相关的资料.另外,要运行EJB,你需要相应的EJB容器,比如Weblogic,Jboss等,而JavaBean不需要,只需要安装Tomcat就可以了
1.EJB用于服务端应用开发, 而JavaBeans
- Struts的action和Result总结
百合不是茶
strutsAction配置Result配置
一:Action的配置详解:
下面是一个Struts中一个空的Struts.xml的配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE struts PUBLIC
&quo
- 如何带好自已的团队
bijian1013
项目管理团队管理团队
在网上看到博客"
怎么才能让团队成员好好干活"的评论,觉得写的比较好。 原文如下: 我做团队管理有几年了吧,我和你分享一下我认为带好团队的几点:
1.诚信
对团队内成员,无论是技术研究、交流、问题探讨,要尽可能的保持一种诚信的态度,用心去做好,你的团队会感觉得到。 2.努力提
- Java代码混淆工具
sunjing
ProGuard
Open Source Obfuscators
ProGuard
http://java-source.net/open-source/obfuscators/proguardProGuard is a free Java class file shrinker and obfuscator. It can detect and remove unused classes, fields, m
- 【Redis三】基于Redis sentinel的自动failover主从复制
bit1129
redis
在第二篇中使用2.8.17搭建了主从复制,但是它存在Master单点问题,为了解决这个问题,Redis从2.6开始引入sentinel,用于监控和管理Redis的主从复制环境,进行自动failover,即Master挂了后,sentinel自动从从服务器选出一个Master使主从复制集群仍然可以工作,如果Master醒来再次加入集群,只能以从服务器的形式工作。
什么是Sentine
- 使用代理实现Hibernate Dao层自动事务
白糖_
DAOspringAOP框架Hibernate
都说spring利用AOP实现自动事务处理机制非常好,但在只有hibernate这个框架情况下,我们开启session、管理事务就往往很麻烦。
public void save(Object obj){
Session session = this.getSession();
Transaction tran = session.beginTransaction();
try
- maven3实战读书笔记
braveCS
maven3
Maven简介
是什么?
Is a software project management and comprehension tool.项目管理工具
是基于POM概念(工程对象模型)
[设计重复、编码重复、文档重复、构建重复,maven最大化消除了构建的重复]
[与XP:简单、交流与反馈;测试驱动开发、十分钟构建、持续集成、富有信息的工作区]
功能:
- 编程之美-子数组的最大乘积
bylijinnan
编程之美
public class MaxProduct {
/**
* 编程之美 子数组的最大乘积
* 题目: 给定一个长度为N的整数数组,只允许使用乘法,不能用除法,计算任意N-1个数的组合中乘积中最大的一组,并写出算法的时间复杂度。
* 以下程序对应书上两种方法,求得“乘积中最大的一组”的乘积——都是有溢出的可能的。
* 但按题目的意思,是要求得这个子数组,而不
- 读书笔记-2
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、反射
2、oracle年-月-日 时-分-秒
3、oracle创建有参、无参函数
4、oracle行转列
5、Struts2拦截器
6、Filter过滤器(web.xml)
1、反射
(1)检查类的结构
在java.lang.reflect包里有3个类Field,Method,Constructor分别用于描述类的域、方法和构造器。
2、oracle年月日时分秒
s
- [求学与房地产]慎重选择IT培训学校
comsci
it
关于培训学校的教学和教师的问题,我们就不讨论了,我主要关心的是这个问题
培训学校的教学楼和宿舍的环境和稳定性问题
我们大家都知道,房子是一个比较昂贵的东西,特别是那种能够当教室的房子...
&nb
- RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系
daizj
oraclermanfilespersetPARALLELISM
RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系 转
PARALLELISM ---
我们还可以通过parallelism参数来指定同时"自动"创建多少个通道:
RMAN > configure device type disk parallelism 3 ;
表示启动三个通道,可以加快备份恢复的速度。
- 简单排序:冒泡排序
dieslrae
冒泡排序
public void bubbleSort(int[] array){
for(int i=1;i<array.length;i++){
for(int k=0;k<array.length-i;k++){
if(array[k] > array[k+1]){
- 初二上学期难记单词三
dcj3sjt126com
sciet
concert 音乐会
tonight 今晚
famous 有名的;著名的
song 歌曲
thousand 千
accident 事故;灾难
careless 粗心的,大意的
break 折断;断裂;破碎
heart 心(脏)
happen 偶尔发生,碰巧
tourist 旅游者;观光者
science (自然)科学
marry 结婚
subject 题目;
- I.安装Memcahce 1. 安装依赖包libevent Memcache需要安装libevent,所以安装前可能需要执行 Shell代码 收藏代码
dcj3sjt126com
redis
wget http://download.redis.io/redis-stable.tar.gz
tar xvzf redis-stable.tar.gz
cd redis-stable
make
前面3步应该没有问题,主要的问题是执行make的时候,出现了异常。
异常一:
make[2]: cc: Command not found
异常原因:没有安装g
- 并发容器
shuizhaosi888
并发容器
通过并发容器来改善同步容器的性能,同步容器将所有对容器状态的访问都串行化,来实现线程安全,这种方式严重降低并发性,当多个线程访问时,吞吐量严重降低。
并发容器ConcurrentHashMap
替代同步基于散列的Map,通过Lock控制。
&nb
- Spring Security(12)——Remember-Me功能
234390216
Spring SecurityRemember Me记住我
Remember-Me功能
目录
1.1 概述
1.2 基于简单加密token的方法
1.3 基于持久化token的方法
1.4 Remember-Me相关接口和实现
- 位运算
焦志广
位运算
一、位运算符C语言提供了六种位运算符:
& 按位与
| 按位或
^ 按位异或
~ 取反
<< 左移
>> 右移
1. 按位与运算 按位与运算符"&"是双目运算符。其功能是参与运算的两数各对应的二进位相与。只有对应的两个二进位均为1时,结果位才为1 ,否则为0。参与运算的数以补码方式出现。
例如:9&am
- nodejs 数据库连接 mongodb mysql
liguangsong
mongodbmysqlnode数据库连接
1.mysql 连接
package.json中dependencies加入
"mysql":"~2.7.0"
执行 npm install
在config 下创建文件 database.js
- java动态编译
olive6615
javaHotSpotjvm动态编译
在HotSpot虚拟机中,有两个技术是至关重要的,即动态编译(Dynamic compilation)和Profiling。
HotSpot是如何动态编译Javad的bytecode呢?Java bytecode是以解释方式被load到虚拟机的。HotSpot里有一个运行监视器,即Profile Monitor,专门监视
- Storm0.9.5的集群部署配置优化
roadrunners
优化storm.yaml
nimbus结点配置(storm.yaml)信息:
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
# or more contributor license agreements. See the NOTICE file
# distributed with this work for additional inf
- 101个MySQL 的调节和优化的提示
tomcat_oracle
mysql
1. 拥有足够的物理内存来把整个InnoDB文件加载到内存中——在内存中访问文件时的速度要比在硬盘中访问时快的多。 2. 不惜一切代价避免使用Swap交换分区 – 交换时是从硬盘读取的,它的速度很慢。 3. 使用电池供电的RAM(注:RAM即随机存储器)。 4. 使用高级的RAID(注:Redundant Arrays of Inexpensive Disks,即磁盘阵列
- zoj 3829 Known Notation(贪心)
阿尔萨斯
ZOJ
题目链接:zoj 3829 Known Notation
题目大意:给定一个不完整的后缀表达式,要求有2种不同操作,用尽量少的操作使得表达式完整。
解题思路:贪心,数字的个数要要保证比∗的个数多1,不够的话优先补在开头是最优的。然后遍历一遍字符串,碰到数字+1,碰到∗-1,保证数字的个数大于等1,如果不够减的话,可以和最后面的一个数字交换位置(用栈维护十分方便),因为添加和交换代价都是1