[再寄小读者之数学篇](2014-10-27 Frobenius 范数是酉不变范数)

对任两酉阵 $U,V$, 有 $$\bex \sen{A}_F=\sen{UAV}_F. \eex$$

 

事实上, $$\beex \bea \sen{UAV}_F^2&=\tr(V^*A^*U^*\cdot UAV)\\ &=\tr (V^*A^*AV)\\ &=\tr(AVV^*A^*)\quad\sex{\tr(AB)=\tr(BA)}\\ &=\tr(AA^*)\\ &=\tr(A^*A)\\ &=\sen{A}_F^2. \eea \eeex$$

你可能感兴趣的:(数学)

  • deepseek：2025年Java面试必刷高频LeetCode题目 Alexon Xu java面试leetcode
    以下是2025年Java面试中高频LeetCode题目分类及对应链接，结合大厂实际考察频率整理：一、链表类反转链表（Easy）迭代法与递归实现双解，掌握三指针操作环形链表检测（Easy）快慢指针经典应用，延伸考察环入口点计算合并K个排序链表（Hard）优先队列解法时间复杂度O(NlogK)相交链表（Easy）双指针数学技巧：a+c+b=b+c+a删除链表的倒数第N个节点（Medium）快慢指针+虚
  • Serverless架构下的持续交付实践 软件工程实践 软件工程最佳实践AI软件构建大数据系统架构serverless架构运维ai
    Serverless架构下的持续交付实践关键词：Serverless架构、持续交付、DevOps、无服务器计算、自动化部署摘要：本文深入探讨了Serverless架构下的持续交付实践。首先介绍了Serverless架构和持续交付的背景知识，接着解释了相关核心概念及其关系，详细阐述了核心算法原理与操作步骤，通过数学模型加深理解，结合实际项目案例展示了代码实现与解读，探讨了实际应用场景，推荐了相关工具
  • 重排利器：行列式点过程（DPP）在推荐系统中的应用 Jay Kay 推荐算法数学建模推荐算法
    在推荐系统的重排阶段，我们常面临结果同质化问题——精排结果相似物料扎堆，导致用户体验单调。行列式点过程（DeterminantalPointProcesses,DPP）通过数学建模相关性与多样性的平衡，成为解决该问题的经典方案。一、DPP的核心思想DPP将推荐列表视为一个点过程，其核心是计算子集出现的概率。给定候选集(Z)（精排输出的Top-N物料），DPP定义子集(Y\subseteqZ)出现的
  • 非关系型数据库在数据库领域的崛起与应用 数据库管理艺术 数据库专家之路大数据AI人工智能MCP&AgentSQL实战数据库nosql网络ai
    非关系型数据库在数据库领域的崛起与应用关键词：非关系型数据库、关系型数据库、崛起原因、应用场景、数据库领域摘要：本文主要探讨了非关系型数据库在数据库领域的崛起与应用。首先介绍了非关系型数据库的背景，包括目的、预期读者等内容。接着详细解释了非关系型数据库、关系型数据库等核心概念，并阐述了它们之间的关系。然后深入讲解了非关系型数据库的核心算法原理、数学模型和公式。通过项目实战展示了非关系型数据库的实际
  • AI优化算法实战：使用粒子群优化求解复杂工程问题 AI学长带你学AI ai
    AI优化算法实战：使用粒子群优化求解复杂工程问题关键词：粒子群优化（PSO）、全局优化、工程问题、智能算法、参数调优摘要：本文以“鸟群觅食”为灵感来源，深入浅出地讲解粒子群优化（ParticleSwarmOptimization,PSO）算法的核心原理，并通过机械结构轻量化设计的实战案例，展示其在复杂工程问题中的应用。文章从算法起源到数学模型，从代码实现到工程落地，层层拆解技术细节，帮助读者快速掌
  • 深度剖析AI人工智能在自动驾驶中的系统优化 AI云原生与云计算技术学院 人工智能自动驾驶机器学习ai
    深度剖析AI人工智能在自动驾驶中的系统优化关键词：AI人工智能、自动驾驶、系统优化、传感器融合、决策算法摘要：本文深入探讨了AI人工智能在自动驾驶系统中的优化问题。从自动驾驶的背景入手，详细解释了相关核心概念，如传感器、决策算法等。阐述了这些核心概念之间的关系，介绍了核心算法原理和具体操作步骤，还通过数学模型和公式进行了理论支持。给出了项目实战案例，分析了实际应用场景，推荐了相关工具和资源，最后探
  • 量化价值投资入门：Fama-French三因子模型详解与实战应用 量化价值投资入门到精通 ai
    量化价值投资入门：Fama-French三因子模型详解与实战应用关键词：量化投资、Fama-French三因子模型、价值投资、因子投资、资产定价、Python实现、投资组合管理摘要：本文深入解析Fama-French三因子模型的理论基础、数学原理和实际应用。作为现代金融学最重要的资产定价模型之一，三因子模型通过市场因子、规模因子和价值因子解释股票收益差异。我们将从模型起源开始，详细讲解其数学表达和
  • 暑假复习篇之运算与逻辑 清梚不喝粥 25暑假java算法后端
    运算符算术运算符：+-*/%（取余）【优先级与数学上的优先级一致】赋值运算符：=、+=、-=、*=、/=、%=、++、--比较运算符：==、！=、>、=、>（向右位移）>>>（无符号向右位移）<<（向左位移）位运算符：&（按位与）、|（按位或）、^（按位异或）运算符：①一个浮点与整数运算时的结果还是浮点数②一个整数除另一个整数的结果还是整数整除③注意不同数据类型的常规类型【注意范围问题】赋值运算符
  • 从 “啃书焦虑” 到 “项目通关”：NLP 学习的破局之道 木旭林晖 自然语言处理学习人工智能
    嘿，你好。在CSDN上潜水这么久，我总能看到很多像你我当年一样，怀揣着NLP大厂梦的同学。我猜，你的收藏夹里一定塞满了“NLP必读清单”，书架上可能还放着那本厚得像砖头一样的《统计学习方法》或者“龙书”。每天深夜，你可能都在跟一个又一个复杂的数学公式死磕。什么最大熵模型、什么CRF（条件随机场）的推导……你觉得自己离“精通”越来越近，但心里却越来越慌。为什么慌？因为你打开招聘软件，看到JD（职位描
  • go build -gcflags 参数学习 岳来 golanggolang学习开发语言
    文章目录一、常用编译选项二、使用模式与包匹配规则三、应用场景与注意事项四、其他相关参数五、删除-gcflagsall=-N-l对构建的影响参考文档gobuild的-gcflags参数用于向Go编译器（gotoolcompile）传递额外选项，控制编译行为。其格式为-gcflags="[pattern=]arglist"，其中pattern定义作用范围，arglist是空格分隔的编译选项。以下是关键
  • 什么是 PoW（工作量证明，Proof of Work） MonkeyKing.sun 区块链
    共识算法（ConsensusAlgorithm）是区块链的“心脏”，它决定了多个节点在没有中央机构的前提下，如何就“谁来记账”达成一致。什么是PoW（工作量证明，ProofofWork）定义：工作量证明（ProofofWork,简称PoW）是一种共识机制，要求节点通过解决一个高难度数学问题，来获得记账权。第一个算出答案的节点获得“打包交易→生成区块→获取奖励”的权利。它是比特币、以太坊（1.0）等
  • 实现make_power_of_two函数 洞阳 c++面试c++
    目录代码make_power_of_two函数解析：将数值转换为大于等于它的最小2的幂一、函数功能与核心逻辑二、代码实现与逐行解析三、逐步骤原理解析四、位运算的数学原理五、不同输入的转换示例六、算法复杂度与适用场景七、与其他实现方式的对比八、注意事项总结代码该函数将任意n转换为大于等于n的最小2的幂（如n=10→16，n=16→16）size_tmake_power_of_two(size_tn)
  • 人工智能大模型原理与应用实战：大模型在金融风控中的应用 AI天才研究院 LLM大模型落地实战指南大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    文章目录人工智能大模型原理与应用实战：大模型在金融风控中的应用01.背景介绍1.1金融风控的挑战1.2大模型的优势2.核心概念与联系2.1大模型在金融风控中的应用场景2.2大模型与传统风控技术的结合3.核心算法原理具体操作步骤3.1基于大模型的欺诈检测3.2基于大模型的信用评估4.数学模型和公式详细讲解举例说明4.1逻辑回归模型4.2XGBoost模型5.项目实践：代码实例和详细解释说明5.1基于
  • 浅谈卷积神经网络(CNN) cyc&阿灿 cnn人工智能神经网络
    卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)作为深度学习领域最具影响力的架构之一，已在计算机视觉、自然语言处理、医学影像分析等领域取得了革命性突破。本文将系统全面地剖析CNN的核心原理、关键组件、经典模型、数学基础、训练技巧以及最新进展，通过理论解析与代码实践相结合的方式，帮助读者深入掌握这一重要技术。一、CNN基础与核心思想1.1传统神经网络的局限性在处理图像等
  • JavaScript 核心对象深度解析：Math、Date 与 String 小宁爱Python 前端javascript开发语言ecmascript
    JavaScript作为Web开发的核心语言，提供了丰富的内置对象来简化编程工作。本文将深入探讨三个重要的内置对象：Math、Date和String，通过详细的代码示例和综合案例帮助你全面掌握它们的用法。一、Math对象Math对象提供了一系列静态属性和方法，用于执行各种数学运算，无需实例化即可使用。常用属性：console.log(Math.PI);//圆周率:3.141592653589793
  • 从入门到精通：前端工程师必学的 JSON 全解析 前端视界 前端json状态模式ai
    从入门到精通：前端工程师必学的JSON全解析关键词：JSON、前端工程师、数据交换、JavaScript、数据格式摘要：本文围绕前端工程师必学的JSON展开全面解析。从JSON的基本概念、背景知识入手，深入探讨其核心原理、算法实现、数学模型等方面。通过详细的代码示例和实际应用场景分析，帮助前端工程师从入门到精通掌握JSON的使用。同时，提供了丰富的学习资源、开发工具和相关论文推荐，最后对JSON的
  • 【网络安全】网络安全中的离散数学 flyair_China 安全架构
    一、离散数学核心知识点与网络安全映射1.数论（NumberTheory）知识点安全应用场景实例说明质因数分解RSA公钥加密大整数分解难题（2048位密钥需数万年破解）模运算Diffie-Hellman密钥交换利用(gamodp)实现安全协商欧拉定理RSA加密/解密me*d≡m(modn)保障解密还原中国剩余定理高效解密优化RSA-CRT加速解密运算达70%2.代数结构（AlgebraicStruc
  • 机器学习中的数学：数学建模常用知识点-1 数字化与智能化 机器学习中的数学机器学习凸函数泰勒公式Jensen不等式
    一、凸函数1、凸函数讲解设函数f(x)是定义在区间X上的函数，若对于区间上任意两点x1、x2和任意实数��∈(0,1)，总有如下表达式成立：则称为f(x)是X上的凸函数；反之，如果下式成立：则称为f(x)在X上的凹函数。如图所示：Python实现凸函数：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义凸函数defconvex_function(x):re
  • 青少年编程与数学 01-012 通用应用软件简介 18 短视频平台 明月看潮生 编程与数学第01阶段青少年编程音视频编程与数学应用软件短视频
    青少年编程与数学01-012通用应用软件简介18短视频平台一、什么是短视频平台（一）短视频平台的基本定义（二）短视频平台的工作原理（三）短视频平台的类型二、短视频平台的重要意义（一）为用户提供丰富的娱乐内容（二）推动数字内容创作的民主化（三）促进文化的传播与交流（四）提升用户互动性和社交性（五）推动数字经济的发展三、短视频平台主要产品（一）抖音1.软件功能2.特色3.市场地位和市场价值4.增值服务
  • MATLAB算法实战应用案例精讲-【数模应用】主效应&交互效应&单独效应 林聪木 matlab算法开发语言
    目录前言几个相关概念因素和水平主效应单纯主效应交互作用效应或影响（effect）因素之间的相互制约和影响两因素交互作用三因素及多因素交互作用几个高频面试题目什么是主效应,交互效应,单独效应？回归分析中是必须加入控制变量的吗？如果假如控制变量之后，显著性不高了该怎么办？控制变量说明控制变量选择控制变量处理主效应和交互效应的联系与区别如何依据主效应和交互效应描述结果？算法原理数学模型主效应二分变量交互
  • Word 中批量转换 LaTeX 公式为标准数学格式的终极方法（附宏设置教程） 小灰兔的小白兔 wordc#开发语言
    在学术写作中，我们常常需要将LaTeX格式的公式插入到Word文档中。但如果你有一大段公式使用$...$或LaTeX命令，手动转换无疑非常耗时。本文将介绍一种“一键转换所有LaTeX公式为Word数学公式”的方法，只需设置一次宏，后续即可像“格式刷”一样使用！原理简介MicrosoftWord实际上内置了对LaTeX的识别能力，但需要配合“公式编辑框”使用。借助宏（Macro）功能，我们可以批量触
  • 【机器学习&深度学习】前馈神经网络（单隐藏层） 一叶千舟 深度学习【理论】机器学习深度学习神经网络
    目录一、什么是前馈神经网络？二、数学表达式是什么？三、为什么需要“非线性函数”？四、NumPy实现前馈神经网络代码示例五、运行结果六、代码解析6.1初始化部分6.2前向传播6.3计算损失（Loss）6.4反向传播（手动）6.5更新参数（梯度下降）6.6循环训练七、训练过程可视化（思维图）八、关键问题答疑Q1：为什么需要隐藏层？Q2：ReLU是干嘛的？Q3：学习率怎么选？九、总结学习建议在机器学习中
  • 《三生原理》如何解决长程依赖问题？ 葫三生 三生学派人工智能平面线性代数概率论算法
    AI辅助创作：《三生原理》通过融合《周易》的生成哲学与分形数学，创新性地重构了序列建模的逻辑框架，有效缓解长程依赖问题，其核心技术路径如下：一、八卦拓扑位置编码替代正弦编码‌‌符号系统的动态映射‌将伏羲八卦的拓扑结构（乾☰、坤☷等）转化为位置矩阵，通过‌模12余数配对法则‌建立位置关联性：阳爻（⚊）映射奇数位，阴爻（⚋）映射偶数位，形成周期性位置感知网格在512长度序列中，位置关系捕捉准确率提升2
  • 随机近似算法：步长序列选择的理论与金融实践
    随机近似算法：步长序列选择的理论与金融实践摘要随机近似算法作为统计学习与优化的核心工具，其收敛性与稳定性高度依赖步长序列的设计。本文系统阐述步长序列的理论约束与工程选择策略，并结合金融波动率估计场景，展示算法在动态系统参数估计中的实践价值。1.随机近似算法的数学框架随机近似算法通过随机样本的迭代更新逼近目标参数，其核心迭代式为：θn+1=θn+an(Yn−g(θn))\theta_{n+1}=\t
  • 衡水中学状元数学学习资料完整攻略 向沙托夫问好
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：《状元全科笔记衡水内部资料数学学习文档》提供了一个全面的数学学习资源，旨在通过衡水中学的教学经验和方法提升学生的数学成绩。资料包含基础知识、题型解析、模块训练、思维拓展和学习方法，引导学生深入理解数学概念，培养逻辑思维和解决问题的能力。文档结构清晰，内容详实，附带使用指南，帮助学生系统提升数学素养，实现学习效率和成绩的双重提高。1.状元学习方法分享在追求卓越成
  • Markdown 叶子202422 Python学习记录python
    这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML图表FLowchart流程图导出与导入导出导入欢迎使用Mark
  • 2015 United Kingdom and Ireland Programming Contest (UKIEPC 2015) Owen_Q 数学字符串模拟
    2015年的icpc英国站，不到一百只过题队伍，可以算是icpc在英国刚起步的时候。ProblemBMountainBiking思路：作为本场的签到题，读懂题意之后，这题倒是更像一道数学题。给定n个坡面的角度，求解到达坡道底端的速度利用经典力学动力学公式即可直接求出./*AuthorOwen_Q*/#includeusingnamespacestd;typedeflonglongll;consti
  • [M数学] lc2829. k-avoiding 数组的最小总和(推公式+贪心模拟+好题) Ypuyu LeetCode算法
    文章目录1.题目来源2.题目解析1.题目来源链接：2829.k-avoiding数组的最小总和参考：灵神题解前置题：xxx题单：待补充2.题目解析2025年03月27日00:01:32方法一：贪心模拟依据两数之和的思想，从i=1开始填，总共需要填n个数。如果当前的i不可用，那就一直i++，找到一个可用的i如果k0{form[i]{i++}ifk>i{m[k-i]=true}res+=ii++n--
  • 利用大数据领域Doris提升企业数据决策效率 大数据洞察 大数据网络ai
    利用大数据领域Doris提升企业数据决策效率关键词：大数据、Doris、企业数据决策、数据处理、效率提升摘要：本文围绕利用大数据领域的Doris来提升企业数据决策效率展开。首先介绍了背景，包括目的、预期读者、文档结构和相关术语。接着阐述了Doris的核心概念、架构以及与其他系统的联系。详细讲解了Doris的核心算法原理和具体操作步骤，并给出Python代码示例。同时介绍了相关的数学模型和公式。通过
  • 8、做中学 | 四年级下期 Golang运算符
    运算符：在程序中扮演执行数学、逻辑运算的过程一、算术运算符数学运算使用到的运算符运算符描述实例+相加A+B输出结果30-相减A-B输出结果-10*相乘A*B输出结果200/相除B/A输出结果2%求余B%A输出结果0++自增A++输出结果11–自减A--输出结果9//运算符varaint=10varbint=20varcint//+运算c=a+bfmt.Println("c=",c)//30//-c
  • PHP，安卓，UI，java，linux视频教程合集 cocos2d-x小菜 javaUIlinuxPHPandroid
    ╔-----------------------------------╗┆                           
  • zookeeper admin 笔记 braveCS zookeeper
      Required Software 1) JDK>=1.6 2)推荐使用ensemble的ZooKeeper(至少3台)，并run on separate machines 3)在Yahoo!，zk配置在特定的RHEL boxes里，2个cpu，2G内存，80G硬盘   数据和日志目录 1)数据目录里的文件是zk节点的持久化备份，包括快照和事务日
  • Spring配置多个连接池 easterfly spring
    项目中需要同时连接多个数据库的时候，如何才能在需要用到哪个数据库就连接哪个数据库呢？ Spring中有关于dataSource的配置：     <bean id="dataSource" class="com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource"   &nb
  • Mysql 171815164 mysql
    例如，你想myuser使用mypassword从任何主机连接到mysql服务器的话。 GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'myuser'@'%'IDENTIFIED BY 'mypassword' WI TH GRANT OPTION; 如果你想允许用户myuser从ip为192.168.1.6的主机连接到mysql服务器，并使用mypassword作
  • CommonDAO（公共/基础DAO） g21121 DAO
            好久没有更新博客了，最近一段时间工作比较忙，所以请见谅，无论你是爱看呢还是爱看呢还是爱看呢，总之或许对你有些帮助。         DAO(Data Access Object)是一个数据访问（顾名思义就是与数据库打交道）接口，DAO一般在业
  • 直言有讳 永夜-极光 感悟随笔
      1.转载地址:http://blog.csdn.net/jasonblog/article/details/10813313   精华: “直言有讳”是阿里巴巴提倡的一种观念，而我在此之前并没有很深刻的认识。为什么呢？就好比是读书时候做阅读理解，我喜欢我自己的解读，并不喜欢老师给的意思。在这里也是。我自己坚持的原则是互相尊重，我觉得阿里巴巴很多价值观其实是基本的做人
  • 安装CentOS 7 和Win 7后，Win7 引导丢失 随便小屋 centos
    一般安装双系统的顺序是先装Win7，然后在安装CentOS，这样CentOS可以引导WIN 7启动。但安装CentOS7后，却找不到Win7 的引导，稍微修改一点东西即可。 一、首先具有root 的权限。      即进入Terminal后输入命令su，然后输入密码即可 二、利用vim编辑器打开/boot/grub2/grub.cfg文件进行修改 v
  • Oracle备份与恢复案例 aijuans oracle
    Oracle备份与恢复案例 一. 理解什么是数据库恢复当我们使用一个数据库时，总希望数据库的内容是可靠的、正确的，但由于计算机系统的故障（硬件故障、软件故障、网络故障、进程故障和系统故障）影响数据库系统的操作，影响数据库中数据的正确性，甚至破坏数据库，使数据库中全部或部分数据丢失。因此当发生上述故障后，希望能重构这个完整的数据库，该处理称为数据库恢复。恢复过程大致可以分为复原(Restore)与
  • JavaEE开源快速开发平台G4Studio v5.0发布 無為子
      我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V5.0版本已经正式发布。   访问G4Studio网站 http://www.g4it.org   2013-04-06 发布G4Studio_V5.0版本 功能新增 (1). 新增了调用Oracle存储过程返回游标，并将游标映射为Java List集合对象的标
  • Oracle显示根据高考分数模拟录取 百合不是茶 PL/SQL编程oracle例子模拟高考录取学习交流
    题目要求: 1,创建student表和result表 2,pl/sql对学生的成绩数据进行处理 3,处理的逻辑是根据每门专业课的最低分线和总分的最低分数线自动的将录取和落选     1,创建student表,和result表 学生信息表; create table student( student_id number primary key,--学生id
  • 优秀的领导与差劲的领导 bijian1013 领导管理团队
    责任 优秀的领导：优秀的领导总是对他所负责的项目担负起责任。如果项目不幸失败了，那么他知道该受责备的人是他自己，并且敢于承认错误。 差劲的领导：差劲的领导觉得这不是他的问题，因此他会想方设法证明是他的团队不行，或是将责任归咎于团队中他不喜欢的那几个成员身上。 努力工作 优秀的领导：团队领导应该是团队成员的榜样。至少，他应该与团队中的其他成员一样努力工作。这仅仅因为他
  • js函数在浏览器下的兼容 Bill_chen jquery浏览器IEDWRext
      做前端开发的工程师，少不了要用FF进行测试，纯js函数在不同浏览器下，名称也可能不同。对于IE6和FF，取得下一结点的函数就不尽相同：   IE6：node.nextSibling,对于FF是不能识别的；   FF：node.nextElementSibling,对于IE是不能识别的； 兼容解决方式：var Div = node.nextSibl
  • 【JVM四】老年代垃圾回收：吞吐量垃圾收集器(Throughput GC) bit1129 垃圾回收
    吞吐量与用户线程暂停时间   衡量垃圾回收算法优劣的指标有两个： 吞吐量越高，则算法越好 暂停时间越短，则算法越好 首先说明吞吐量和暂停时间的含义。   垃圾回收时，JVM会启动几个特定的GC线程来完成垃圾回收的任务，这些GC线程与应用的用户线程产生竞争关系，共同竞争处理器资源以及CPU的执行时间。GC线程不会对用户带来的任何价值，因此，好的GC应该占
  • J2EE监听器和过滤器基础 白糖_ J2EE
    Servlet程序由Servlet，Filter和Listener组成，其中监听器用来监听Servlet容器上下文。 监听器通常分三类：基于Servlet上下文的ServletContex监听，基于会话的HttpSession监听和基于请求的ServletRequest监听。   ServletContex监听器 ServletContex又叫application
  • 博弈AngularJS讲义(16) - 提供者 boyitech jsAngularJSapiAngularProvider
      Angular框架提供了强大的依赖注入机制，这一切都是有注入器(injector)完成. 注入器会自动实例化服务组件和符合Angular API规则的特殊对象，例如控制器，指令，过滤器动画等。   那注入器怎么知道如何去创建这些特殊的对象呢？ Angular提供了5种方式让注入器创建对象，其中最基础的方式就是提供者(provider), 其余四种方式(Value, Fac
  • java-写一函数f(a,b)，它带有两个字符串参数并返回一串字符，该字符串只包含在两个串中都有的并按照在a中的顺序。 bylijinnan java
    public class CommonSubSequence { /** * 题目：写一函数f(a,b)，它带有两个字符串参数并返回一串字符，该字符串只包含在两个串中都有的并按照在a中的顺序。 * 写一个版本算法复杂度O(N^2)和一个O(N) 。 * * O(N^2)：对于a中的每个字符，遍历b中的每个字符，如果相同，则拷贝到新字符串中。 * O(
  • sqlserver 2000 无法验证产品密钥 Chen.H sqlwindowsSQL ServerMicrosoft
    在 Service Pack 4 (SP 4), 是运行 Microsoft Windows Server 2003、 Microsoft Windows Storage Server 2003 或 Microsoft Windows 2000 服务器上您尝试安装 Microsoft SQL Server 2000 通过卷许可协议 (VLA) 媒体。 这样做, 收到以下错误信息CD KEY的 SQ
  • [新概念武器]气象战争 comsci
           气象战争的发动者必须是拥有发射深空航天器能力的国家或者组织....        原因如下:        地球上的气候变化和大气层中的云层涡旋场有密切的关系,而维持一个在大气层某个层次
  • oracle 中 rollup、cube、grouping 使用详解 daizj oraclegroupingrollupcube
    oracle 中 rollup、cube、grouping 使用详解 -- 使用oracle 样例表演示 转自namesliu -- 使用oracle 的样列库，演示 rollup, cube, grouping 的用法与使用场景    --- ROLLUP ， 为了理解分组的成员数量，我增加了 分组的计数  COUNT(SAL)   
  • 技术资料汇总分享 Dead_knight 技术资料汇总 分享
    本人汇总的技术资料，分享出来，希望对大家有用。 http://pan.baidu.com/s/1jGr56uE 资料主要包含： Workflow->工作流相关理论、框架(OSWorkflow、JBPM、Activiti、fireflow...) Security->java安全相关资料(SSL、SSO、SpringSecurity、Shiro、JAAS...) Ser
  • 初一下学期难记忆单词背诵第一课 dcj3sjt126com englishword
    could 能够 minute 分钟 Tuesday 星期二 February 二月 eighteenth 第十八 listen 听 careful 小心的，仔细的 short 短的 heavy 重的 empty 空的 certainly 当然 carry 携带；搬运 tape 磁带 basket 蓝子 bottle 瓶 juice 汁，果汁 head 头；头部
  • 截取视图的图片, 然后分享出去 dcj3sjt126com OSObjective-C
    OS 7 has a new method that allows you to draw a view hierarchy into the current graphics context. This can be used to get an UIImage very fast. I implemented a category method on UIView to get the vi
  • MySql重置密码 fanxiaolong MySql重置密码
    方法一:  在my.ini的[mysqld]字段加入： skip-grant-tables 重启mysql服务，这时的mysql不需要密码即可登录数据库  然后进入mysql mysql>use mysql;  mysql>更新 user set password=password('新密码') WHERE User='root'; mysq
  • Ehcache（03）——Ehcache中储存缓存的方式 234390216 ehcacheMemoryStoreDiskStore存储驱除策略
    Ehcache中储存缓存的方式   目录 1     堆内存（MemoryStore） 1.1     指定可用内存 1.2     驱除策略 1.3     元素过期 2   &nbs
  • spring mvc中的@propertysource jackyrong spring mvc
      在spring mvc中，在配置文件中的东西，可以在java代码中通过注解进行读取了： @PropertySource  在spring 3.1中开始引入 比如有配置文件 config.properties mongodb.url=1.2.3.4 mongodb.db=hello 则代码中   @PropertySource(&
  • 重学单例模式 lanqiu17 单例Singleton模式
    最近在重新学习设计模式，感觉对模式理解更加深刻。觉得有必要记下来。 第一个学的就是单例模式，单例模式估计是最好理解的模式了。它的作用就是防止外部创建实例，保证只有一个实例。 单例模式的常用实现方式有两种，就人们熟知的饱汉式与饥汉式，具体就不多说了。这里说下其他的实现方式 静态内部类方式: package test.pattern.singleton.statics; publ
  • .NET开源核心运行时，且行且珍惜 netcome java.net开源
    背景 2014年11月12日，ASP.NET之父、微软云计算与企业级产品工程部执行副总裁Scott Guthrie，在Connect全球开发者在线会议上宣布，微软将开源全部.NET核心运行时，并将.NET 扩展为可在 Linux 和 Mac OS 平台上运行。.NET核心运行时将基于MIT开源许可协议发布，其中将包括执行.NET代码所需的一切项目——CLR、JIT编译器、垃圾收集器（GC）和核心
  • 使用oscahe缓存技术减少与数据库的频繁交互 Everyday都不同 Web高并发oscahe缓存
    此前一直不知道缓存的具体实现，只知道是把数据存储在内存中，以便下次直接从内存中读取。对于缓存的使用也没有概念，觉得缓存技术是一个比较”神秘陌生“的领域。但最近要用到缓存技术，发现还是很有必要一探究竟的。   缓存技术使用背景：一般来说，对于web项目，如果我们要什么数据直接jdbc查库好了，但是在遇到高并发的情形下，不可能每一次都是去查数据库，因为这样在高并发的情形下显得不太合理——
  • Spring+Mybatis 手动控制事务 toknowme mybatis
    @Override    public boolean testDelete(String jobCode) throws Exception {       boolean flag = false;  &nbs
  • 菜鸟级的android程序员面试时候需要掌握的知识点 xp9802 android
    熟悉Android开发架构和API调用 掌握APP适应不同型号手机屏幕开发技巧 熟悉Android下的数据存储  熟练Android Debug Bridge Tool 熟练Eclipse/ADT及相关工具  熟悉Android框架原理及Activity生命周期 熟练进行Android UI布局 熟练使用SQLite数据库； 熟悉Android下网络通信机制，S
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他