- 【机器学习与数据挖掘实战 | 医疗】案例18:基于Apriori算法的中医证型关联规则分析
Francek Chen
机器学习与数据挖掘实战机器学习数据挖掘Aprioripython关联规则人工智能
【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈机器学习与数据挖掘实战⌋⌋⌋机器学习是人工智能的一个分支,专注于让计算机系统通过数据学习和改进。它利用统计和计算方法,使模型能够从数据中自动提取特征并做出预测或决策。数据挖掘则是从大型数据集中发现模式、关联和异常的过程,旨在提取有价值的信息和知识。机器学习为数据挖掘提供了强大的分析工具,而数据挖掘则是机器学习应用的重要领域,两者相辅相成,共同推动
- 蔡高厅老师 - 高等数学-阅读笔记 - 01 - 前言、函数【视频第01、02、03、】
Franklin
数学线性代数
高等数学前言;196学时,每周6课主要内容:上册一元、多元函数数,微分学、积分学、矢量代数、空间解析几何无穷级数、微分方程,多元函数微分学和积分学目的:高等数学3基:1高等数学的基本知识2高度数学的基本理论3高等数学的基本计算方法提高数学素养培养:抽象思维、逻辑推理、辩证的思想方法、空间想象能力、分析问题、解决问题的能力为进一步学习打下必要的学习基础和初等数学不同,研究的不是常量而是变量,变量和变
- Python爬虫实战:研究TextBlob相关技术
ylfhpy
爬虫项目实战python爬虫开发语言htmlTextBlob
1.引言1.1研究背景与意义随着互联网技术的飞速发展,社交媒体已成为人们获取信息和表达观点的重要平台。每天在社交媒体上产生的海量文本数据蕴含着丰富的情感信息和社会舆情,分析这些文本情感倾向,有助于企业了解消费者对产品和服务的评价,政府部门监测社会舆论动态,研究机构探索公众对热点事件的态度。情感分析(SentimentAnalysis)作为自然语言处理的重要分支,旨在通过计算方法识别和提取文本中的主
- spf算法概述
香蕉割草机
网络通信spf路由
文章目录1.算法概念2.具体计算方法3.spf算法能保证最短路径的原因4.路由计算spf算法即shortestpathfirst算法–最短路径优先算法,Dijkstra算法是典型最短路径算法,用于计算一个节点到其他节点的最短路径,它的主要特点是以起始点为中心向外层层扩展(广度优先搜索思想),直到扩展到终点为止。路由协议中的isis和ospf都使用spf算法计算路由,目的很明确,就是计算路由器自身所
- 水文学模型学习笔记:马斯京根(Muskingum)河道汇流算法
Lunar*
水文算法学习笔记
引言在水文学和水资源管理中,河道汇流演算是一个至关重要的环节。它用于预测洪水波在河道中向下游传播时的形态变化,是进行洪水预报、水库调度和防洪规划的基础。马斯京根法(MuskingumMethod)是其中最经典和应用最广泛的河道汇流计算方法之一。本文将从马斯京根法的基础理论出发,推导其演算方程,并重点解析一种更稳定和精确的改进方法——分段连续马斯京根法,最后提供并解读一个完整、鲁棒的Python实现
- 半导体材料仿真:有机半导体材料仿真_(11).有机半导体材料的制备与加工仿真
kkchenkx
信号仿真2信号处理量子计算信息可视化
有机半导体材料的制备与加工仿真1.有机半导体材料的制备仿真1.1分子动力学模拟分子动力学(MolecularDynamics,MD)模拟是一种计算方法,用于研究原子和分子在一定时间内的运动和相互作用。在有机半导体材料的制备过程中,MD模拟可以提供关于分子排列、结构稳定性和相变过程的重要信息。原理分子动力学模拟基于牛顿运动方程,通过计算系统的总势能和动能,预测系统在时间上的演化。总势能通常包括键伸缩
- 从零构建企业知识库问答系统(基于通义灵码+RAG+阿里云OSS的落地实践)
大熊计算机
开发实战阿里云云计算
1企业知识管理在大型企业环境中,知识管理面临三大痛点:信息孤岛(40%的企业知识分散在10+个系统中)、检索低效(员工平均每周浪费3.5小时查找信息)和知识流失(专家离职导致关键经验断层)。传统解决方案如Wiki或文档管理系统存在两大局限:被动检索:用户需精确知道搜索关键词理解缺失:无法解析"季度营收增长率计算方法"等复合问题RAG(检索增强生成)技术的革命性在于将语义检索与大语言模型结合:用户问
- matlab 频谱图例子_做EEG频谱分析,看这一篇文章就够了!
weixin_39985286
matlab频谱图例子
所谓频谱分析,又称为功率谱分析或者功率谱密度(PowerSpectralDensity,PSD)分析,实际就是通过一定方法求解信号的功率power随着频率变化曲线。笔者在这里对目前常用的频谱分析方法做一个总结,并重点介绍目前EEG分析中最常用的频谱分析方法,并给出相应的Matlab程序。1.频谱分析的方法有哪些?目前来说,功率谱分析的方法大致可以分为两大类:第一类是经典的功率谱计算方法,第二类是现
- EEG分类-Alpha band power
闪电科创
算法人工智能深度学习EEG脑电信号
在脑电图(EEG)信号处理的背景下,alpha波段功率(AlphaBandPower)是一个非常重要的特征,广泛应用于认知神经科学、临床诊断、情感分析以及脑机接口(BCI)等领域。接下来,我将详细介绍alpha波段功率的定义、特性、计算方法以及在脑电图分析中的应用。1.Alpha波段的定义Alpha波指的是EEG信号中的一个频带,通常定义为8到13赫兹(Hz)的频率范围。在脑电图中,alpha波是
- EEG分类 - Theta 频带 power
闪电科创
EEG脑电信号处理分类数据挖掘人工智能EEG脑电信号
在EEG(脑电图)信号处理的背景下,theta波段功率(ThetaBandPower)是一个重要的特征,广泛应用于认知、神经科学和临床监测等领域。接下来,我将详细介绍theta波段功率的定义、特性、计算方法以及在脑电图分析中的应用。1.Theta波段的定义Theta波是EEG信号的一个频带,通常定义为4到8赫兹(Hz)的频率范围。这一波段的脑电活动与许多认知功能和生理状态相关,尤其是与放松、轻度睡
- 时间复杂度和空间复杂度入门必备知识点
不良手残
算法算法数据结构java
本文从基础概率、计算方法、常见复杂度分类、详细计算的案例入手,带读者初步了解算法复杂度:时间复杂度衡量算法执行时间随数据规模n的增长趋势,空间复杂度衡量额外内存使用情况。二者都用大O表示法,忽略系数保留最高阶项。常见时间复杂度:常数O(1)、对数O(logn)、线性O(n)、线性对数O(nlogn)、平方O(n²)、指数O(2ⁿ)。计算时需找基本操作并建立T(n)表达式。空间复杂度分析额外变量和递
- 如何计算光伏电站25年收益?
鹧鸪云光伏
光伏发电量计算光伏光伏模拟
在能源转型与环保意识日益增强的当下,光伏电站投资成为热门话题。投资者都想知道,一座光伏电站在其25年的生命周期内,究竟能带来多少收益。今天,就为大家详细解析光伏电站25年收益的计算方法,并介绍一款强大的工具——鹧鸪云,它能助您精准、快速地计算光伏电站25年的发电量和收益等关键数据。一、光伏电站收益的构成1.发电量收益:这是光伏电站收益的核心部分。电站所发的电量若用于自用,可节省用电成本;余电上网则
- 一个模块实现期货分钟 K 线计算、主连行情合成
DolphinDB智臾科技
量化金融DolphinDB期货期货交易期货行情行情行情数据量化金融
由于不同期货品种的交易时间存在差异,且不同期货合约的活跃度各不相同,因此基于期货快照行情数据合成分钟K线的计算方法在时间对齐上需要进行不同的处理。本教程旨在提升DolphinDB在具体业务场景中的应用效率,并降低其在实际业务中的开发难度。为此,我们开发了FuturesOLHC模块,通过调用该模块中定义的函数,用户可以轻松实现以下需求:基于期货历史快照行情数据合成分钟K线基于期货历史快照行情数据合成
- 最新FVCOM潮流、波浪、泥沙、水质、温盐、染色剂、粒子示踪、嵌套、背景流、自动化全流程精品课程
科研的力量
大气气象海洋水文地质土壤FVCOM水质数值模拟三维水质计算泥沙
近年来,随着计算技术的发展和对海洋、水环境问题认识的加深,数值模拟技术在海洋、水环境等科学研究中的应用越来越广泛。FVCOM因其独特的优点,成为研究海洋动力过程、污染物扩散、水质变化等问题的重要工具。作为一种基于有限体积法的数值模型,以其精确的计算方法和强大的适应性,广泛应用于水环境、潮流、温盐、波浪、泥沙等多种过程的模拟。FVCOM采用非结构化网格,可以灵活地适应复杂地形和不规则边界,这使得它在
- FVCOM模型基础理论、运行环境部署、三维水动力、温盐模拟、波浪模拟、泥沙模拟、示踪粒子模拟、染色剂交换模拟及水质数值模拟全过程
小艳加油
水资源FVCOM水环境水质波浪泥沙
近年来,随着计算技术的发展和对海洋、水环境问题认识的加深,数值模拟技术在海洋、水环境等科学研究中的应用越来越广泛。FVCOM因其独特的优点,成为研究海洋动力过程、污染物扩散、水质变化等问题的重要工具。作为一种基于有限体积法的数值模型,以其精确的计算方法和强大的适应性,广泛应用于水环境、潮流、温盐、波浪、泥沙等多种过程的模拟。FVCOM采用非结构化网格,可以灵活地适应复杂地形和不规则边界,这使得它在
- FVCOM基础理论+模型安装、运行环境部署、三维水动力、温盐模拟、波浪模拟、泥沙模拟、示踪粒子模拟、染色剂交换模拟及水质数值模拟的全过程
小新很忙
水文算法经验分享
近年来,随着计算技术的发展和对海洋、水环境问题认识的加深,数值模拟技术在海洋、水环境等科学研究中的应用越来越广泛。FVCOM因其独特的优点,成为研究海洋动力过程、污染物扩散、水质变化等问题的重要工具。作为一种基于有限体积法的数值模型,以其精确的计算方法和强大的适应性,广泛应用于水环境、潮流、温盐、波浪、泥沙等多种过程的模拟。FVCOM采用非结构化网格,可以灵活地适应复杂地形和不规则边界,这使得它在
- GIS算法基础知识点总结
熊猫_luoul
GIS算法基础算法
绪论基本计算方法:穷举法、贪心算法、分治法、动态规划法、迭代法、分支界限法(BranchandBound)穷举法:通过枚举所有可能的解来寻找最优解。优点是简单直接,缺点是计算量大,适用于小规模问题。贪心算法:每一步都选择当前最优的局部解,期望通过局部最优达到全局最优。优点是计算速度快,缺点是不一定能得到全局最优解。分治法:将问题分解为若干子问题,分别解决后再合并结果。(归并排序和快速排序)动态规划
- 机器学习算法_聚类KMeans算法
TY-2025
机器学习机器学习算法聚类
一、聚类算法分析1.概念概念:根据样本之间的相似性,将样本划分到不同的类别中;不同的相似度的计算方法,会得到不同的聚类结果,常见的相似度计算方法有欧氏距离法(无监督算法)聚类算法的目的是在没有先验知识的情况下,自动发现数据集中的内在结构和模式2.聚类算法分类(1)根据聚类颗粒度分类个数比较多的,细聚类;个数比较多的,粗聚类(2)根据实现方法分类K-means:按照质心分类层次聚类:对数据进行逐层划
- 液压阀设计与计算书资源简介:液压阀设计原理与计算方法全面解析
杨舒煦Rowena
液压阀设计与计算书资源简介:液压阀设计原理与计算方法全面解析【下载地址】液压阀设计与计算书资源简介《液压阀设计与计算》是一本深入探讨液压阀设计与计算的实用指南,内容系统全面,讲解清晰易懂。本书从液压阀的基本原理与分类入手,详细介绍了设计流程、计算与仿真分析方法,并针对常见问题提供了有效的解决方案。通过丰富的工程应用实例,读者能够深入理解液压阀设计的关键技术与实际应用场景。无论是从事液压阀设计的工程
- Unity基础-Mathf相关
BuHuaX
Unity基础unity游戏引擎c#全文检索
Unity基础-Mathf相关一、Mathf数学工具概述Mathf是Unity中封装好用于数学计算的工具结构体,提供了丰富的数学计算方法,特别适用于游戏开发场景。它是Unity开发中最常用的数学工具之一,能够帮助我们处理各种数学计算和插值运算。Mathf与Math的区别Math是C#中封装好用于数学计算的工具类——位于System命名空间下Mathf是Unity中封装好用于数学计算的工具结构体二者
- 贝叶斯原理:解锁不确定性的智慧钥匙(全网最详细)
富士达幸运星
贝叶斯原理人工智能机器学习
在浩瀚的统计学与概率论海洋中,贝叶斯原理如同一盏明灯,照亮了我们在不确定性中前行的道路。它不仅仅是一种计算方法,更是一种深刻的思维方式,让我们能够基于有限的信息和先验知识,对未知事件做出更加合理的预测和判断。本文将带您一窥贝叶斯原理的奥秘,探索它如何在各个领域发光发热。一、贝叶斯原理的起源与核心概念起源贝叶斯原理得名于18世纪的英国数学家托马斯·贝叶斯(ThomasBayes),尽管他本人并未直接
- 算法:时间复杂度与空间复杂度计算方法
凭君语未可
数据结构与算法算法
计算方法一、时间复杂度(TimeComplexity)1.基本概念2.计算方法3.示例1.常数时间复杂度O(1)示例:讲解:2.线性时间复杂度O(n)示例1:讲解:示例2:讲解:3.平方时间复杂度O(n²)示例1:讲解:示例2:讲解:4.对数时间复杂度O(logn)示例:讲解:5.线性对数时间复杂度O(nlogn)示例:讲解:6.指数时间复杂度O(2ⁿ)示例:讲解:二、空间复杂度(SpaceCom
- 【机器学习与数据挖掘实战 | 医疗】案例16:基于K-Means聚类的医疗保险的欺诈发现
Francek Chen
机器学习与数据挖掘实战机器学习数据挖掘kmeans聚类python
【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈机器学习与数据挖掘实战⌋⌋⌋机器学习是人工智能的一个分支,专注于让计算机系统通过数据学习和改进。它利用统计和计算方法,使模型能够从数据中自动提取特征并做出预测或决策。数据挖掘则是从大型数据集中发现模式、关联和异常的过程,旨在提取有价值的信息和知识。机器学习为数据挖掘提供了强大的分析工具,而数据挖掘则是机器学习应用的重要领域,两者相辅相成,共同推动
- 均方根和平均值:RMS和Average
Ankie(资深技术项目经理)
无线网络技术算法频谱分析仪信号
最近学习了RMS,记录分享一下:均方根值(RootMeanSquare,RMS)也称方均根值或有效值,它的计算方法是先平方、再平均、然后开方。RMS定义及公式在数学上,均方根值可以表示为:RMS=√(1/N)×Σ(xi^2)(i从1到N)其中,xi是信号或数据集中的第i个值,N是信号或数据集的总数。实例说明假设有一个包含5个数据点的数据集:{1,2,3,4,5}。计算每个数据点的平方:{1^2,2
- 大模型多显卡多服务器并行计算方法与实践指南
非著名架构师
大模型知识文档大模型集群部署大模型多卡部署大模型并行部署
一、分布式训练概述大规模语言模型的训练通常需要分布式计算技术,以解决单机资源不足的问题。分布式训练主要分为两种模式:数据并行:将数据分片到不同设备,每个设备拥有完整的模型副本模型并行:将模型分割到不同设备,每个设备处理部分模型计算现代大模型训练通常结合这两种方式,形成混合并行策略。二、硬件环境准备1.多机多卡环境配置组件要求建议配置GPU支持CUDANVIDIAA100/H100网络高速互联Inf
- 谐波电流计算
D-海漠
其他
谐波电流的计算涉及对非线性负载引起的非正弦电流波形的分析。下面将介绍谐波电流的计算方法:傅立叶级数分解:通过傅立叶级数分解,可以将非正弦周期性电流函数展开为一个基波加上一系列频率为其整数倍的谐波分量。谐波电流的计算:对于已知的基波电流和总的电流谐波畸变率,可以使用公式I=K*I1来计算总的电流均方根值,其中K是一个与各次谐波电流有紧密关系的系数,称为谐波的校正系数。谐波含量分析:通过专用仪器测量得
- 从“数据飞轮”到质量度量:美团推荐系统的精细化质量管理实践
张彦峰ZYF
产品运营推荐算法
目录一、背景引入(一)基本背景说明(二)从推荐系统“数据飞轮”看质量建设必要性二、质量的定位和考量思考(一)对推荐系统质量的思考迭代(二)可用性计算的关注点(三)从请求的角度度量质量三、质量分计算与建设(一)质量分计算方法(二)业务层次的聚合分析(三)质量指标体系建设(四)推荐系统的数据血缘四、质量运营建设(一)质量分的系统实现(二)告警跟进流程五、总结参考文章链接或推荐阅读干货分享,感谢您的阅读
- 概念解析_瑞利商1资源文件介绍:深入理解瑞利商的计算与应用
汤健莹Bertha
概念解析_瑞利商1资源文件介绍:深入理解瑞利商的计算与应用【下载地址】概念解析_瑞利商1资源文件介绍本资源文件“概念解析_瑞利商1”深入解析了瑞利商的定义及其在数学和物理中的应用。瑞利商是一种针对Hermite矩阵和非零向量的运算,具有缩放不变性,广泛应用于优化问题和特征值分析等领域。文件详细介绍了瑞利商的计算方法及其性质,适合具备线性代数基础的读者学习。通过学习,您将掌握瑞利商的核心概念,为后续
- 【RAG排序】rag排序代码示例-高级版
weixin_37763484
大模型人工智能搜索引擎
以下是利用claude生成的排序示例,相对来说高级一些,例如使用了图排序、混合排序、mmr等技术。代码是示例代码,受输出长度限制,无法给出完整例子,在最后对输入的query、document_embedding等进行了实例展示。可以参考“使用案例解释”尝试进行修改和运行。RAG系统排序阶段的多种方法与实现1.基础排序方法1.1余弦相似度排序最基本的相似度计算方法,适用于向量检索后的重排序。impo
- lammps原子组速度的计算方法
lammps加油站_小马老师
lammps教程分子动力学lammpsovito分子动力学模拟
大家好,我是小马老师。本文介绍lammps模拟过程中原子组速度的计算方法。在lammps摩擦、冲击、压痕等模拟过程中,涉及到某个原子组的整体移动,如果要输出这个原子组的整体移动速度,可以使用vcm()函数。vcm()是lammps自带的一个函数,返回原子组质心在设定方向的速度。对应的命令格式为vcm(ID,dim)其中,ID为group-ID,dim为方向,可设置x、y或者z方向。下面是一个具体的
- Js函数返回值
_wy_
jsreturn
一、返回控制与函数结果,语法为:return 表达式;作用: 结束函数执行,返回调用函数,而且把表达式的值作为函数的结果 二、返回控制语法为:return;作用: 结束函数执行,返回调用函数,而且把undefined作为函数的结果 在大多数情况下,为事件处理函数返回false,可以防止默认的事件行为.例如,默认情况下点击一个<a>元素,页面会跳转到该元素href属性
- MySQL 的 char 与 varchar
bylijinnan
mysql
今天发现,create table 时,MySQL 4.1有时会把 char 自动转换成 varchar
测试举例:
CREATE TABLE `varcharLessThan4` (
`lastName` varchar(3)
) ;
mysql> desc varcharLessThan4;
+----------+---------+------+-
- Quartz——TriggerListener和JobListener
eksliang
TriggerListenerJobListenerquartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2208624 一.概述
listener是一个监听器对象,用于监听scheduler中发生的事件,然后执行相应的操作;你可能已经猜到了,TriggerListeners接受与trigger相关的事件,JobListeners接受与jobs相关的事件。
二.JobListener监听器
j
- oracle层次查询
18289753290
oracle;层次查询;树查询
.oracle层次查询(connect by)
oracle的emp表中包含了一列mgr指出谁是雇员的经理,由于经理也是雇员,所以经理的信息也存储在emp表中。这样emp表就是一个自引用表,表中的mgr列是一个自引用列,它指向emp表中的empno列,mgr表示一个员工的管理者,
select empno,mgr,ename,sal from e
- 通过反射把map中的属性赋值到实体类bean对象中
酷的飞上天空
javaee泛型类型转换
使用过struts2后感觉最方便的就是这个框架能自动把表单的参数赋值到action里面的对象中
但现在主要使用Spring框架的MVC,虽然也有@ModelAttribute可以使用但是明显感觉不方便。
好吧,那就自己再造一个轮子吧。
原理都知道,就是利用反射进行字段的赋值,下面贴代码
主要类如下:
import java.lang.reflect.Field;
imp
- SAP HANA数据存储:传统硬盘的瓶颈问题
蓝儿唯美
HANA
SAPHANA平台有各种各样的应用场景,这也意味着客户的实施方法有许多种选择,关键是如何挑选最适合他们需求的实施方案。
在 《Implementing SAP HANA》这本书中,介绍了SAP平台在现实场景中的运作原理,并给出了实施建议和成功案例供参考。本系列文章节选自《Implementing SAP HANA》,介绍了行存储和列存储的各自特点,以及SAP HANA的数据存储方式如何提升空间压
- Java Socket 多线程实现文件传输
随便小屋
javasocket
高级操作系统作业,让用Socket实现文件传输,有些代码也是在网上找的,写的不好,如果大家能用就用上。
客户端类:
package edu.logic.client;
import java.io.BufferedInputStream;
import java.io.Buffered
- java初学者路径
aijuans
java
学习Java有没有什么捷径?要想学好Java,首先要知道Java的大致分类。自从Sun推出Java以来,就力图使之无所不包,所以Java发展到现在,按应用来分主要分为三大块:J2SE,J2ME和J2EE,这也就是Sun ONE(Open Net Environment)体系。J2SE就是Java2的标准版,主要用于桌面应用软件的编程;J2ME主要应用于嵌入是系统开发,如手机和PDA的编程;J2EE
- APP推广
aoyouzi
APP推广
一,免费篇
1,APP推荐类网站自主推荐
最美应用、酷安网、DEMO8、木蚂蚁发现频道等,如果产品独特新颖,还能获取最美应用的评测推荐。PS:推荐简单。只要产品有趣好玩,用户会自主分享传播。例如足迹APP在最美应用推荐一次,几天用户暴增将服务器击垮。
2,各大应用商店首发合作
老实盯着排期,多给应用市场官方负责人献殷勤。
3,论坛贴吧推广
百度知道,百度贴吧,猫扑论坛,天涯社区,豆瓣(
- JSP转发与重定向
百合不是茶
jspservletJava Webjsp转发
在servlet和jsp中我们经常需要请求,这时就需要用到转发和重定向;
转发包括;forward和include
例子;forwrad转发; 将请求装法给reg.html页面
关键代码;
req.getRequestDispatcher("reg.html
- web.xml之jsp-config
bijian1013
javaweb.xmlservletjsp-config
1.作用:主要用于设定JSP页面的相关配置。
2.常见定义:
<jsp-config>
<taglib>
<taglib-uri>URI(定义TLD文件的URI,JSP页面的tablib命令可以经由此URI获取到TLD文件)</tablib-uri>
<taglib-location>
TLD文件所在的位置
- JSF2.2 ViewScoped Using CDI
sunjing
CDIJSF 2.2ViewScoped
JSF 2.0 introduced annotation @ViewScoped; A bean annotated with this scope maintained its state as long as the user stays on the same view(reloads or navigation - no intervening views). One problem w
- 【分布式数据一致性二】Zookeeper数据读写一致性
bit1129
zookeeper
很多文档说Zookeeper是强一致性保证,事实不然。关于一致性模型请参考http://bit1129.iteye.com/blog/2155336
Zookeeper的数据同步协议
Zookeeper采用称为Quorum Based Protocol的数据同步协议。假如Zookeeper集群有N台Zookeeper服务器(N通常取奇数,3台能够满足数据可靠性同时
- Java开发笔记
白糖_
java开发
1、Map<key,value>的remove方法只能识别相同类型的key值
Map<Integer,String> map = new HashMap<Integer,String>();
map.put(1,"a");
map.put(2,"b");
map.put(3,"c"
- 图片黑色阴影
bozch
图片
.event{ padding:0; width:460px; min-width: 460px; border:0px solid #e4e4e4; height: 350px; min-heig
- 编程之美-饮料供货-动态规划
bylijinnan
动态规划
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class BeverageSupply {
/**
* 编程之美 饮料供货
* 设Opt(V’,i)表示从i到n-1种饮料中,总容量为V’的方案中,满意度之和的最大值。
* 那么递归式就应该是:Opt(V’,i)=max{ k * Hi+Op
- ajax大参数(大数据)提交性能分析
chenbowen00
WebAjax框架浏览器prototype
近期在项目中发现如下一个问题
项目中有个提交现场事件的功能,该功能主要是在web客户端保存现场数据(主要有截屏,终端日志等信息)然后提交到服务器上方便我们分析定位问题。客户在使用该功能的过程中反应点击提交后反应很慢,大概要等10到20秒的时间浏览器才能操作,期间页面不响应事件。
根据客户描述分析了下的代码流程,很简单,主要通过OCX控件截屏,在将前端的日志等文件使用OCX控件打包,在将之转换为
- [宇宙与天文]在太空采矿,在太空建造
comsci
我们在太空进行工业活动...但是不太可能把太空工业产品又运回到地面上进行加工,而一般是在哪里开采,就在哪里加工,太空的微重力环境,可能会使我们的工业产品的制造尺度非常巨大....
地球上制造的最大工业机器是超级油轮和航空母舰,再大些就会遇到困难了,但是在空间船坞中,制造的最大工业机器,可能就没
- ORACLE中CONSTRAINT的四对属性
daizj
oracleCONSTRAINT
ORACLE中CONSTRAINT的四对属性
summary:在data migrate时,某些表的约束总是困扰着我们,让我们的migratet举步维艰,如何利用约束本身的属性来处理这些问题呢?本文详细介绍了约束的四对属性: Deferrable/not deferrable, Deferred/immediate, enalbe/disable, validate/novalidate,以及如
- Gradle入门教程
dengkane
gradle
一、寻找gradle的历程
一开始的时候,我们只有一个工程,所有要用到的jar包都放到工程目录下面,时间长了,工程越来越大,使用到的jar包也越来越多,难以理解jar之间的依赖关系。再后来我们把旧的工程拆分到不同的工程里,靠ide来管理工程之间的依赖关系,各工程下的jar包依赖是杂乱的。一段时间后,我们发现用ide来管理项程很不方便,比如不方便脱离ide自动构建,于是我们写自己的ant脚本。再后
- C语言简单循环示例
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
int count = 0;
int sum = 0;
float avg;
for (i=1; i<=100; i++)
{
if (i%2==0)
{
count++;
sum += i;
}
}
avg
- presentModalViewController 的动画效果
dcj3sjt126com
controller
系统自带(四种效果):
presentModalViewController模态的动画效果设置:
[cpp]
view plain
copy
UIViewController *detailViewController = [[UIViewController al
- java 二分查找
shuizhaosi888
二分查找java二分查找
需求:在排好顺序的一串数字中,找到数字T
一般解法:从左到右扫描数据,其运行花费线性时间O(N)。然而这个算法并没有用到该表已经排序的事实。
/**
*
* @param array
* 顺序数组
* @param t
* 要查找对象
* @return
*/
public stati
- Spring Security(07)——缓存UserDetails
234390216
ehcache缓存Spring Security
Spring Security提供了一个实现了可以缓存UserDetails的UserDetailsService实现类,CachingUserDetailsService。该类的构造接收一个用于真正加载UserDetails的UserDetailsService实现类。当需要加载UserDetails时,其首先会从缓存中获取,如果缓存中没
- Dozer 深层次复制
jayluns
VOmavenpo
最近在做项目上遇到了一些小问题,因为架构在做设计的时候web前段展示用到了vo层,而在后台进行与数据库层操作的时候用到的是Po层。这样在业务层返回vo到控制层,每一次都需要从po-->转化到vo层,用到BeanUtils.copyProperties(source, target)只能复制简单的属性,因为实体类都配置了hibernate那些关联关系,所以它满足不了现在的需求,但后发现还有个很
- CSS规范整理(摘自懒人图库)
a409435341
htmlUIcss浏览器
刚没事闲着在网上瞎逛,找了一篇CSS规范整理,粗略看了一下后还蛮有一定的道理,并自问是否有这样的规范,这也是初入前端开发的人一个很好的规范吧。
一、文件规范
1、文件均归档至约定的目录中。
具体要求通过豆瓣的CSS规范进行讲解:
所有的CSS分为两大类:通用类和业务类。通用的CSS文件,放在如下目录中:
基本样式库 /css/core
- C++动态链接库创建与使用
你不认识的休道人
C++dll
一、创建动态链接库
1.新建工程test中选择”MFC [dll]”dll类型选择第二项"Regular DLL With MFC shared linked",完成
2.在test.h中添加
extern “C” 返回类型 _declspec(dllexport)函数名(参数列表);
3.在test.cpp中最后写
extern “C” 返回类型 _decls
- Android代码混淆之ProGuard
rensanning
ProGuard
Android应用的Java代码,通过反编译apk文件(dex2jar、apktool)很容易得到源代码,所以在release版本的apk中一定要混淆一下一些关键的Java源码。
ProGuard是一个开源的Java代码混淆器(obfuscation)。ADT r8开始它被默认集成到了Android SDK中。
官网:
http://proguard.sourceforge.net/
- 程序员在编程中遇到的奇葩弱智问题
tomcat_oracle
jquery编程ide
现在收集一下:
排名不分先后,按照发言顺序来的。
1、Jquery插件一个通用函数一直报错,尤其是很明显是存在的函数,很有可能就是你没有引入jquery。。。或者版本不对
2、调试半天没变化:不在同一个文件中调试。这个很可怕,我们很多时候会备份好几个项目,改完发现改错了。有个群友说的好: 在汤匙
- 解决maven-dependency-plugin (goals "copy-dependencies","unpack") is not supported
xp9802
dependency
解决办法:在plugins之前添加如下pluginManagement,二者前后顺序如下:
[html]
view plain
copy
<build>
<pluginManagement