- Linux下共享内存 和 命名管道 的使用
誓约酱
Linux应用linux服务器c++算法
文章目录Linux共享内存：完整代码展示与剖析共享内存：原理、接口与应用实践引言一、共享内存核心原理⚙️1.1共享内存的特点1.2生命周期管理⏳二、关键系统接口解析2.1生成唯一标识Key2.2创建/获取共享内存️2.3内存挂接与去关联2.4控制操作完整代码展示1.公用头文件`common.hpp`2.客户端代码`client.cc`3.服务端代码`server.cc`编译与运行编译命令运行步骤▶
- python 基于混合式推荐算法的学术论文投稿系统
mosquito_lover1
python知识图谱
基于混合式推荐算法的学术论文投稿系统是一个结合多种推荐技术（如基于内容的推荐、协同过滤、知识图谱等）来为研究者推荐合适期刊或会议投稿的系统。以下是实现该系统的关键步骤和Python代码示例。系统设计思路1.数据收集与预处理：-收集论文数据（标题、摘要、关键词、作者信息等）。-收集期刊/会议数据（领域、主题、影响因子、投稿要求等）。-对文本数据进行预处理（分词、去停用词、向量化等）。2.推荐算法设计
- L1-5 别再来这么多猫娘了！
云格～
团队天梯赛算法c++
以GPT技术为核心的人工智能系统出现后迅速引领了行业的变革，不仅用于大量的语言工作（如邮件编写或文章生成等工作），还被应用在一些较特殊的领域——例如去年就有同学尝试使用ChatGPT作弊并被当场逮捕（全校被取消成绩）。相信聪明的你一定不会犯一样的错误！言归正传，对于GPT类的AI，一个使用方式受到不少年轻用户的欢迎——将AI变成猫娘：当然，由于训练数据里并不区分道德或伦理倾向，因此如果不加审查，A
- 凯立德C-CAR端口修改器：自定义导航系统通信端口
朱佳顺
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：凯立德C-CAR端口修改器是一款旨在帮助用户自定义和调整凯立德导航软件通信端口设置的工具。它简化了根据不同车辆配置或个人需求调整端口参数的过程，用户只需拖放NaviConfig.dll文件到指定位置即可完成修改。这对于需要在不同车辆间切换导航设备或解决设备不兼容问题的用户特别有用。然而，在使用时需要注意数据备份和确认来源，防止数据丢失或系统损坏。1.凯立德C-
- html字段最大长度限制,html input 限制输入的长度并提示的方法
朱佳顺
html字段最大长度限制
html中input标签的value值的长度理论上应该是2^32(数据来源于资料，没有测试过)，但为了防止一些input的输入数据过长来做一些限制，该如何实现呢？这篇文章就来介绍一下，如何限制input输入数据的长度并且输入的数据超过规定的长度该如何去提示？htmlinput限制输入字符串长度的方法input标签中的maxlength属性，可以用来规定输入字符串的最大长度。示例代码：htmlinp
- 67.220.90.4 forum index.php,http://67.220.92.14/forum/inde PHP注释实例技巧
朱佳顺
67.220.90.4forumindex.php
复制代码代码如下:$a=1;$b=2;if(1==1){$andy=‘帅哥’;}?>一般注释的时候,用复制代码代码如下:/*$a=1;$b=2;*/if(1==1){$andy=‘帅哥’;}?>调程序的时候,老要把后面的*/拿到前面去,很麻烦复制代码代码如下:/**/$a=1;$b=2;if(1==1){$andy=‘帅哥’;}?>现在应该这样写这样是注释掉复制代码代码如下:/**$a=1;$b=
- 先学node.js还是php,vue和node先学哪个？
朱佳顺
先学node.js还是php
vue和node应该先学习node，node可以为vue提供包管理工具和模块化管理，可以使vue的开发更加简单快速。所以应该先学习node。vue介绍：Vue.js是web界面的渐进式框架。Vue.js的目标是通过尽可能简单的API实现响应的数据绑定和组合的视图组件。Vue.js自身不是一个全能框架——它只聚焦于视图层。因此它非常容易学习，非常容易与其它库或已有项目整合。另一方面，在与相关工具和支
- 机器学习中的梯度到底是什么？（chat-gpt问答）
湫怿
机器学习gpt人工智能梯度
1、梯度是对损失函数求导吗？是的，梯度是对损失函数（或目标函数）求导数值化后的结果。梯度告诉我们目标函数在某个点上的方向性和变化率，这些信息是优化算法推进参数评估和更新的重要指标。在机器学习中，我们通过不断调整参数，使目标函数达到最小值，从而实现模型的训练和学习。2、为什么梯度要求偏导来求解？梯度是一个向量，它的方向指向函数值增加最快的方向，其大小表示函数值的变化率。为了确定梯度的方向和大小，需要
- 深入解析 Vue 3 Teleport：原理、应用与最佳实践
赵大仁
前端Vue.js技术vue.jsjavascript前端
深入解析Vue3Teleport：原理、应用与最佳实践1.引言Vue3引入了Teleport组件，它可以让我们将组件的渲染位置从当前组件层级移动到DOM的其他位置，而不影响Vue的响应式和组件状态管理。在开发中，我们经常遇到模态框、通知、弹窗、工具提示（Tooltip）等UI组件，这些组件通常需要被渲染到body或特定DOM节点，以避免z-index层级问题。Vue3的Teleport解决了这个问
- 目标检测中衡量模型速度和精度的指标：FPS和mAP
asdfg1258963
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：
- llamaindex实现企业级RAG应用（一）
弈秋001
transformer自然语言处理深度学习人工智能
在上一篇文章中使用Qwen2进行RAG代码实践，手动实现了一版简易的RAG应用，在实际工作中通常都用会使用langchain或llamaindex架构来搭建rag应用，并且会非常复杂。RAG是个很神奇的应用，可以很简单，也可以很复杂。在llamaindex官网给的案例，5行代码就可以构建RAG应用，但要真正实现企业级RAG应用，则需要花费大量时间去调优。本文通过一个复杂的项目案例，记录下工作中常用
- AVA面试_进阶部分_kafka面试题
茂茂在长安
JAVA面试kafka职场和发展java中间件
1.Kafka的设计时什么样的呢？Kafka将消息以topic为单位进行归纳将向Kafkatopic发布消息的程序成为producers.将预订topics并消费消息的程序成为consumer.Kafka以集群的方式运行，可以由一个或多个服务组成，每个服务叫做一个broker.producers通过网络将消息发送到Kafka集群，集群向消费者提供消息2.数据传输的事物定义有哪三种？数据传输的事务定
- JAVA面试常见题_基础部分_springboot面试题
茂茂在长安
JAVAjava面试springboot
问题一什么是SpringBoot？多年来，随着新功能的增加，spring变得越来越复杂。只需访问https://spring.io/projects页面，我们就会看到可以在我们的应用程序中使用的所有Spring项目的不同功能。如果必须启动一个新的Spring项目，我们必须添加构建路径或添加Maven依赖关系，配置应用程序服务器，添加spring配置。因此，开始一个新的spring项目需要很多努力，
- TiDB删除大量数据需要注意什么
大0马浓
mysql数据库tidb
在TiDB中删除大量数据时，需谨慎处理以避免性能下降、事务冲突或存储空间未及时释放等问题。以下是关键注意事项和优化建议：---1.避免大事务-问题：直接执行`DELETEFROMtable`会导致超大事务，可能触发TiDB事务限制（默认单事务限制为`txn-total-size-limit=100MB`），导致失败或性能问题。-解决方案：-分批次删除：使用`LIMIT`和循环分批删除，控制每批数据
- 使用 Ollama 对 LLaMA-2 模型进行微调的详细指南
软件职业规划
llama
1.环境准备在开始微调之前，需要确保硬件和软件环境满足要求。合适的环境配置可以显著提高微调效率，并减少潜在的错误。1.1硬件要求大语言模型的微调需要强大的计算能力，尤其是GPU资源。以下是推荐的硬件配置：GPU：建议使用至少NVIDIARTX3090或更高配置的GPU。如果条件允许，使用多卡GPU（如RTX4090或A100）可以显著加快训练速度。对于更大的模型（如LLaMA-213B或33B），
- 算法在各领域的广泛应用：100 个实例全解析
软件职业规划
AI&模型算法
一、互联网与信息技术领域搜索引擎算法：如谷歌的PageRank算法，用于根据网页的重要性和相关性对搜索结果进行排序，帮助用户快速找到所需信息。推荐系统算法：例如亚马逊和Netflix使用的协同过滤算法。根据用户的历史行为（购买、观看记录等）和其他相似用户的偏好，为用户推荐可能感兴趣的产品或内容。社交网络分析算法：用于分析社交网络中的用户关系，如Facebook通过算法发现用户的好友推荐、社区划分等
- Vue3 事件处理
wjs2024
开发语言
Vue3事件处理引言Vue3作为新一代的Vue.js框架，在事件处理方面提供了更加灵活和高效的方式。本文将详细介绍Vue3中的事件处理机制，包括事件绑定、事件监听、事件修饰符等，帮助开发者更好地理解和应用Vue3的事件处理。1.事件绑定在Vue3中，事件绑定与Vue2相比有一些变化。以下是Vue3中事件绑定的一些关键点：1.1使用v-on或@指令在Vue3中，我们可以使用v-on或简写@指令来绑定
- 雷林鹏分享：Ruby 命令行选项
weixin_30839881
ruby
Ruby命令行选项Ruby一般是从命令行运行，方式如下：$ruby[options][.][programfile][arguments...]解释器可以通过下列选项被调用，来控制解释器的环境和行为。选项描述-a与-n或-p一起使用时，可以打开自动拆分模式(autosplitmode)。请查看-n和-p选项。-c只检查语法，不执行程序。-Cdir在执行前改变目录(等价于-X)。-d启用调试模式(等
- 【第六节】windows sdk编程：Windows 中的资源
攻城狮7号
Windows编程(C++)windowsc++windows编程windowssdk
引言资源是Windows应用程序图形用户界面（GUI）的重要组成部分，它们是应用程序中使用的各类数据，如光标、位图、图标、加速键、菜单、字符串和对话框等。这些数据在编译后会被包含在EXE文件中。虽然无法直接定位和操作资源，但可以通过相关函数来获取和操作这些资源。一、光标资源1.1应用程序操作光标资源的步骤（1）选择或创建光标形式可以使用Windows系统提供的光标，也可以通过图形编辑工具自定义光标
- Ruby学习之命令行选项&环境变量
luyaran
原创Ruby学习之路Ruby命令行选项环境变量
这个ruby文件一般呢都是通过命令行来运行的，语法格式如下：ruby[options][.][programfile][arguments...]解释器可以通过下列选项被调用，来控制解释器的环境和行为，来看下具体数据：选项描述-a与-n或-p一起使用时，可以打开自动拆分模式(autosplitmode)。请查看-n和-p选项。-c只检查语法，不执行程序。-Cdir在执行前改变目录（等价于-X）。-
- 【ARM系列】ARM常用汇编指令
阿兹尔猫
ARM系列arm开发汇编
本文目录前言数据传送指令MOV算数运算指令ADD(不带进位加法指令)SUB(不带进位减法指令)MUL(32位乘法指令)比较和跳转指令CMP(直接比较指令)BEQBNQBBL加载-存储指令LDRSTR移位指令LSLLSR系统寄存器访问指令MSRMRS逻辑运算指令AND(逻辑与指令)ORR(逻辑或指令)BIC(位清除指令)UBFXBFI前言在调试芯片启动代码或者分析ARMcore运行流程的过程中，尝尝
- Cesium高级开发教程之四十八：包络分析
CesiumMaster
Cesium开发教程javascriptCesiumhtml
一、原理包络分析是一种用于确定一组数据点或对象的外包络或边界的分析方法，在GIS中，包络分析用于确定地理要素（如点、线、面等）的外包络范围。例如，在城市规划中，对一片区域内的建筑物、道路等地理要素进行包络分析，可以得到这片区域的大致边界范围，以便进行土地利用规划、资源分配等工作。还可用于分析野生动物的栖息地范围，通过对动物活动轨迹点进行包络分析，确定其栖息地的边界，为野生动物保护提供决策支持。二、
- 长文本、知识库、微调对比
司南锤
程序院学习人工智能
长文本、知识库和微调是三种不同的技术手段，用于增强大模型的能力。1.长文本处理•核心目标：理解和生成长篇内容。•优点：•连贯性强，适合处理需要深入理解背景信息的任务。•适合复杂任务，如长篇阅读理解或文章生成。•缺点：•资源消耗大，处理长文本需要更多的计算资源和内存。•受上下文长度限制，可能会丢失一些细节信息。•适用场景：•写作助手：生成长篇博客、报告或故事。•阅读理解：处理长篇阅读理解任务，如学术
- Linux驱动开发IO操作之阻塞与非阻塞
暗夜之眼007
Linux驱动驱动开发
阻塞IO当应用程序通过read读取或write写入设备文件的某些数据时，就会调用驱动程序的read或者write函数，此时可能会遇到没有数据可读或者写满的情况，这时如果驱动程序会进入睡眠，当有数据可读或者可写的时候唤醒再返回，我们称这种操作为阻塞IO。下图是阻塞式IO访问示意图：阻塞IO相关函数init_waitqueue_head函数init_waitqueue_head是Linux内核中用于
- 增量预训练和微调的区别
做个天秤座的程序猿
大模型原理webkit
文章目录前言一、增量预训练和微调的区别二、代码示例1.增量预训练示例2.微调示例3.代码的区别三、数据格式1.增量预训练2.微调3.示例4.小结四、数据量要求1.指导原则2.示例3.实际操作中的考虑4.小结前言增量预训练是一种在现有预训练模型的基础上，通过引入新的数据或任务来进一步训练模型的方法。这种方法的主要目的是在不从头开始训练模型的情况下，利用新数据或特定领域的数据增强模型的能力和性能。增量
- 模型量化 (Model Quantization) 算法 (Model Quantization Algorithms)
（initial）
大模型科普算法人工智能量化
1模型量化的必要性：降低模型大小、加速推理、减少资源消耗随着深度学习模型的日益复杂和庞大，其在资源受限的设备（如移动端、嵌入式设备）上的部署面临着巨大的挑战。即使在服务器端，部署大型模型也会带来高昂的计算成本和能源消耗。模型量化(ModelQuantization)作为一种关键的模型压缩和加速技术应运而生。其核心思想是将模型中的浮点数（通常是FP32或FP16）表示的权重和激活值转换为低精度整数（
- element-ui动态设置tabel的columns时,切换columns数据表格抖动
zuo-yiran
elementUIvue.jselementui
问题描述：在项目中遇到表格的总表字段和子表字段展示的问题，当字段多向字段少进行切换时表头文字的抖动不明显，但是如果是字段少向字段多的表头进行切换时，表头文字会有闪现的掉下来的视觉感，且使用v-show或v-if等无效。问题分析：elementUI无论是显示列还是隐藏列，都需要重新计算单元格的高和宽，然后再进行重新渲染。抖动的出现是因为这个过程被直接反馈到了页面上。解决办法：可以使用element中
- Matlab/simulink 风储调频，风电调频，模糊控制，mpc模型预测，虚拟惯性控制，下垂控制。
风储wind-专业frequency
其他
风电采用虚拟惯性控制，储能采用下垂控制。风电利用模糊控制改变系数，根据风速和频率变化系数。做到了自适应控制。MPC通过状态空间表达式通过fk预测下一时刻fk+1频率，仿真结果表明预测频率和实际频率相差不大。因此可以用mpc预测频率，去改变风电出力。这样利用mpc的超前预测能力进而预测风电出力。风电采用虚拟惯性控制。1-模糊控制2-mpc控制。
- 数据结构 -- 字符串
_安晓
数据结构数据结构
字符串串的定义串，即字符串（String）是由零个或多个字符组成的有限序列，一般记为S=‘a1a2a3a4’（n≥0）其中，S是串名，单引号括起来的是字符序列是串的值；ai可以是字母、数字或是其他字符；串中字符的个数n称为串的长度。n=0时的串称为空串（用∅表示）。例：（不同语言可能使用的边界符不同，Java、c等使用双引号（“”）Python等使用单引号（’‘））S="HelloWorld！"T
- 光伏开发：工商业光伏的流程管理全面解析
鹧鸪云光伏与储能软件开发
光伏设计光伏光伏发电新能源分布式
一、项目准备阶段1、资源寻觅与沟通首要任务是寻找适合的工商业屋顶或空地资源，并与业主初步交流，了解其意向、屋顶条件及用电情况。这一阶段的关键在于建立信任关系，为后续工作奠定基础。2、资料收集与核查全面收集业主资料，包括产权证明、建设规划等，确保项目合法性。同时，深入了解屋顶结构、使用年限等关键信息，为后续设计和技术评估提供依据。3、现场踏勘与技术评估实地踏勘确认项目现场情况，结合技术方案测算，评估
- apache 安装linux windows
墙头上一根草
apacheinuxwindows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装，另外一种就是通过yum 安装，此中安装方式，需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1，安装 apr 下载地址：htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1）fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展，以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
2） wrap_conte
- 网页自适应设计
天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起，更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小，需要设计几套css样式，用js脚本判断窗口大小，选择加载。结构臃肿，加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习，有所心得，故分享于此，加强交流，共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
- ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说，学过一两门编程语言的就知道，需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来，比如声明一个字符串类型的数组：String str[]=new String[10]; 但是问题就来了，每次都是大小确定的数组，我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢？ 动态数组就这样应运而生，龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组，并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
.net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号：大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包，主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音，功能强悍，下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具，效果不理想，现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美，
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念，这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图（Model, View and Diagram）
&
- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID：ProcessDefinitionId，当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID：ProcessInstanceId，当开始一个具体的流程时就会产生，也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId，每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和（ActivityImpl activityId
- 从省市区多重级联想到的，react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select，比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省，点击省加载市，点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景，如果我们使用jquery来实现，要考虑很多的问题，数据部分，以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区，这时候我切换省，要把市重新初始化数据，然后区域的部分要从页面
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用： vName(params);
函数定义时自发调用：(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
1. Some操作
在下面的代码中，使用了Some操作：if (self.partitioner == Some(partitioner))，那么Some(partitioner)表示什么含义？首先partitioner是方法combineByKey传入的变量，
Some的文档说明：
/** Class `Some[A]` represents existin
- java 匿名内部类
BlueSkator
java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类，就是提供了一个快捷方便的手段，令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用，当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解，但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成，而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热，苹果的东西不值得买，win应该不用
ljy325
游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序！貌似显卡跑游戏发热一样，按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机，发热量很小，运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
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/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离，使得同样的构建过程可以创建不同的表示（GoF）
* 个人理解：
* 构建一个复杂的对象，对于创建者（Builder）来说，一是要有数据来源(rawData)，二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上，这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包，解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
- 常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲，在工作中常常遇到一些实际问题，而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题，那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具，而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法，仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来，并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据，使用标量变量
单行多列数据，使用记录
单列多行数据，使用集合（。。。）
*集合：类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表（pl/sql table）、嵌套表（Nested Table）、变长数组（VARRAY）等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz（截止2015-7-13），从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby，通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中，有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组，如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体： struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest，即使加了-f也是不能强行覆盖的，这时怎么回事的呢？一两个文件还好说，就输几个yes吧，但是要是n多文件怎么办，那还不输死人呢？下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令，看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存，分布式缓存中的佼佼者当属memcached，它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中，而获取的时候也到相同的服务器中获取，由于不需要做集群同步，也就省去了集群间同步的开销和延迟，所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用，具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端，我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
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JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的：
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下：p满足
(1),对任意的x1，x2，y，如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x，y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题：
给定满足1的数组p和一个整数k，求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析：
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数，知道有两种方法可以使用，但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚，看到一篇文章是关于的，觉得写的还挺不错的，原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式：
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索，这些著作均为PDF文件，不使用现有的框架如lucene，自己实现的方法如下：
1、从PDF文件中提取文本，这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本，一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件，这样，每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词，建立倒排表，倒排表的格式为：词=包含该词的总行数N=行号
