- Python中的高阶函数---便捷的语法书写!!!!,可以简化一些函数的书写!!!
似乎很简单
Python学习日记python开发语言学习笔记
目录1.map()函数示例1:单可迭代对象(平方运算)示例2:多可迭代对象(元素相加)2.mapvs列表推导式什么是列表推导式(ListComprehension)?对比示例列表推导式的优势map的优势5.实际应用场景场景1:批量转换数据类型场景2:多列数据处理场景3:链式操作6.性能与注意事项总结3.sorted()函数1.语法:sorted(iterable,*,key=None,revers
- 万向节死锁公式推导
微小冷
机器人欧拉角旋转矩阵万向节万向节死锁旋转轴旋转
文章目录欧拉角的万向节死锁旋转轴欧拉角的万向节死锁如果把刚体的旋转沿着三个旋转轴进行拆分,那么可以变成三个旋转角的叠加,这三个旋转角就是欧拉角,分别对应旋转矩阵,为了书写方便,记Sθ=sinθ,Cθ=cosθS_\theta=\sin\theta,C_\theta=\cos\thetaSθ=sinθ,Cθ=cosθ,则三个旋转矩阵为Rx(θ)R_x(\theta)Rx(θ)Ry(θ)R_y(\
- 深入浅出二分法:从实际问题看“最小化最大值”问题的求解之道
余厌厌厌
算法数据结构go
在算法学习中,二分法是一种高效且应用广泛的查找策略。它不仅能用于有序数组的元素查找,更在“最小化最大值”“最大化最小值”等优化问题中发挥着关键作用。本文将结合两道典型例题,从问题分析、思路推导到代码实现,带你深入理解二分法在这类问题中的应用,并总结常见错误与避坑指南。一、二分法的核心思想:利用单调性高效收缩范围二分法的本质是通过不断将搜索范围减半,快速定位目标值。在“最小化最大值”问题中,其核心逻
- 机器学习知识点复习 上(保研、复试、面试)百面机器学习笔记
机器学习知识点复习上一、特征工程1.为什么需要对数值类型的特征做归一化?2.文本表示模型3.图像数据不足的处理方法二、模型评估1.常见的评估指标2.ROC曲线3.为什么在一些场景中要使用余弦相似度而不是欧氏距离?4.过拟合和欠拟合三、经典算法1.支持向量机SVM2.逻辑回归3.决策树四、降维1.主成分分析(PrinalComponentsAnalysis,PCA)降维中最经典的方法2.线性判别分析
- C++之初识模版
啊吧怪不啊吧
C++c++数据结构开发语言
1.函数模板1.1函数模板概念及格式我们前面学过在面对同一种计算方式不同类型的时候,我们可以使用函数重载,但是这种方式又太过复杂,所以我们今天要学习泛型编程。简单来说,就是告诉编译器自己去推导类型。我们来看下面两段代码,第二个代码只要通过template就可以告诉编译器这个是需要你自己去推导的类型。然后我们就可以把参数的类型填为T。voidSwap(int&left,int&right){intt
- Day 16: 列表推导式与生成器表达式:优雅的代码捷径
杨小扩
python
1.引言各位老朋友,我是阿扩。在过去的编程旅程中,我们经常需要基于一个已有的数据集合,来创建一个新的集合。比如,给你一个数字列表,让你计算出每个数字的平方,组成一个新列表。按照我们已经学过的知识,你会怎么做?你可能会很自然地写出这样的“三部曲”:先准备一个空荡荡的“篮子”(一个新的空列表)。然后,像一个勤劳的工人,一个一个地从旧列表中取出数字(for循环)。对每个数字进行加工(计算平方),然后把加
- 牛顿迭代法求解平方根
Young_Gy
一个实例迭代简介牛顿迭代法牛顿迭代法简介简单推导泰勒公式推导延伸与应用一个实例//java实现的sqrt类和方法publicclasssqrt{publicstaticdoublesqrt(doublen){if(nerr*t)t=(n/t+t)/2;returnt;}publicstaticvoidmain(String[]args){sqrta=newsqrt();System.out.pri
- 通信算法之287:通信技术点咨询
秋风战士
MATLAB仿真软件无线电无线通信基带处理算法网络算法无人机经验分享
专业技术咨询方向第一:SFBC编码与解码原理推导第二:SFBC系统中信道均衡推导第三:云哨物理层协议-速率匹配-解调门限-5dB第四:两天线SCFDE系统(SFBC码)帧结构设计第五:两天线OFDM系统(SFBC码)帧结构设计第一:SFBC编码与解码原理推导第二:SFBC系统中信道均衡推导第三:云哨物理层协议-速率匹配-解调门限-5dB第四:两天线SCFDE系统(SFBC码)帧结构设计第五:两天线
- Python 数据分析与可视化 Day 14 - 建模复盘 + 多模型评估对比(逻辑回归 vs 决策树)
蓝婷儿
pythonpython数据分析逻辑回归
✅今日目标回顾整个本周数据分析&建模流程学会训练第二种模型:决策树(DecisionTree)掌握多模型对比评估的方法与实践输出综合对比报告:准确率、精确率、召回率、F1等指标为后续模型调优与扩展打下基础一、本周流程快速回顾步骤内容第1天高级数据操作(索引、透视、变形)第2天缺失值和异常值处理第3天多表合并与连接第4天特征工程(编码、归一化、时间)第5天数据集拆分(训练集/测试集)第6天逻辑回归模
- 机器学习20-线性网络思考
坐吃山猪
机器学习机器学习人工智能线性网络
机器学习20-线性网络思考针对线性网络的基础问题,使用基础示例进行解释1-核心知识点1-线性模型家族的线性回归和逻辑回归分别是什么,线性模型家族还有没有其他的模型线性模型家族是一系列基于线性假设的统计模型,它们假设因变量和自变量之间存在线性关系。线性模型家族中的两个最常见模型是线性回归和逻辑回归。线性回归(LinearRegression):线性回归是一种用于预测连续因变量的模型。它假设因变量yy
- 【数据分析】Python实现线性回归和多元线性回归(全代码)
干了这一碗BUG
线性回归回归算法
老规矩,涉及到的数学原理,想深入了解的可以自行查阅相关资料,这里直接上干货用Python实现。目录逻辑回归中涉及的术语线性回归Python实现多元线性回归Python实现逻辑回归中涉及的术语以下是逻辑回归中一些常见的术语:自变量:应用于因变量预测的输入特征或预测因子。因变量:逻辑回归模型中的目标变量,即我们试图预测的变量。逻辑函数:用于表示自变量和因变量之间关系的公式。逻辑函数将输入变量转换为0到
- Python Scrapy的爬虫中间件开发
AI天才研究院
pythonscrapy爬虫ai
PythonScrapy爬虫中间件开发:从原理到实战的深度解析关键词Scrapy中间件、爬虫扩展、请求响应处理、反爬绕过、中间件生命周期、钩子函数、分布式爬取摘要本文系统解析Scrapy爬虫中间件(SpiderMiddleware)的开发方法论,覆盖从基础概念到高级实践的全链路知识。通过第一性原理推导中间件的核心机制,结合层次化架构分析(理论→设计→实现→应用),提供生产级代码示例与可视化流程模型
- 数据结构:多维数组在内存中的映射(Address Mapping of Multi-dimensional Arrays)
95号闪电麦坤
数据结构数据结构
目录行主映射(Row-MajorMapping)列主映射(Column-MajorMapping)三维数组的性映射公式行主映射推导列主映射推导在内存中,数据只能线性存储(一维地址线),但二维数组是逻辑上的“表格”结构。所以,编译器必须把二维数组的元素映射到内存中的线性地址。行主映射(Row-MajorMapping)行主映射是指:当我们用一维线性内存来存储二维数组时,优先存储每一整行的所有元素,然
- happy-llm 第二章 Transformer架构
weixin_38374194
transformer深度学习人工智能学习
文章目录一、注意力机制核心解析1.1注意力机制的本质与核心变量1.2注意力机制的数学推导1.3注意力机制的变种实现1.3.1自注意力(Self-Attention)1.3.2掩码自注意力(MaskedSelf-Attention)1.3.3多头注意力(Multi-HeadAttention)二、Encoder-Decoder架构详解2.1Seq2Seq任务与架构设计2.2核心组件解析2.2.1前馈
- 【无线通信】面向多天线用户的网络辅助全双工无蜂窝大规模MIMO研究
hans汉斯
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导读:基于网络辅助全双工技术无蜂窝大规模多输入多输出(multipleinputmultipleoutput,MIMO)系统是目前无线通信领域的关键技术之一。然而,现有的研究都假设采用完美硬件配置的单天线用户设备发送和接收信号,这种架构限制了系统整体性能的进一步提升。鉴于此,本文针对网络辅助全双工无蜂窝大规模MIMO环境中的多天线用户通信展开研究。利用现有的加性量化噪声模型,推导了低精度模数转换器
- Python(28)Python循环语句指南:从语法糖到CPython字节码的底层探秘
一个天蝎座白勺程序猿
Python爬虫入门到高阶实战python开发语言
目录引言一、推导式家族全解析1.1基础语法对比1.2性能对比测试二、CPython实现揭秘2.1字节码层面的秘密2.2临时变量机制三、高级特性实现3.1嵌套推导式优化3.2条件表达式处理四、性能优化指南4.1内存使用对比4.2执行时间优化技巧五、最佳实践建议六、总结Python爬虫相关文章(推荐)引言在Python编程中,循环语句是控制流程的核心工具。传统for循环虽然直观,但在处理大数据时往往面
- 【字节跳动】数据挖掘面试题0006:SVM(支持向量机)详细原理
言析数智
数据挖掘常见面试题支持向量机数据挖掘算法SVM
文章大纲SVM(支持向量机)原理:用最通俗的话讲清楚1.核心思想:找一条“最安全”的分界线2.数学背后的“人话”逻辑3.处理“分不开”的情况:核函数的魔法4.为什么SVM有时比神经网络“聪明”?`5.SVM的优缺点:适合什么场景?`6.一句话总结SVM7.SVM常见的面试知识点除了原理相关内容外**1.硬间隔SVM的数学表达****2.软间隔SVM的数学表达****3.拉格朗日对偶问题推导****
- python : 海象运算符 :=
愚戏师
python基础与机器学习python前端
海象运算符:=在Python3.8中引入的海象运算符(:=,WalrusOperator)是一个语法特性,允许在表达式内部进行变量赋值。它得名于符号:=形似海象的眼睛和獠牙。这一特性旨在简化代码,减少重复计算,同时提升可读性。核心概念语法:变量:=表达式作用:将表达式的值赋给变量,并返回该值。特点:在条件判断、循环、推导式等场景中直接使用赋值结果。避免重复计算同一表达式,提升代码效率。典型使用场景
- 编译原理期末考试概念简答复习
有为肥宅
复习资料学习
第一章1、编译器(编译程序)的组成部分及其任务:词法分析器(扫描器):输入源程序,进行词法分析,输出单词符号;语法分析器(分析器):对单词符号串进行语法分析(根据语法规则进行推导或归约),识别出各类语法单位,最终判断输入串是否构成语法上正确的“程序”;语义分析与中间代码产生器:按照语义规则对语法分析器归约(或推导)出的语法单位进行语义分析并将其翻译成一定形式的中间代码;优化器:对中间代码进行优化处
- LL面试题11
三月七꧁ ꧂
破题·大模型面试语言模型gpt人工智能自然语言处理promptllama
物流算法实习面试题7道GLM是什么? GLM(GeneralizedLinearModel)是一种六义线性模型,用于建立变量之间的关系。它将线性回归模型推广到更广泛的数据分布,可以处理非正态分布的响应变量,如二项分布(逻辑回归)、泊松分布和伽玛分布等。GLM结合线性模型和非线性函数,通过最大似然估计或广义最小二乘估计来拟合模型参数。SVM的原理?怎么找到最优的线性分类器?支持向量是什么?
- 【GESP】C++四级考试大纲知识点梳理, (6) 递推算法
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GESPC++四级官方考试大纲中,共有11条考点,本文针对第6条考点进行分析介绍。(6)掌握递推算法基本思想、递推关系式的推导以及递推问题求解。四级其他考点回顾:【GESP】C++四级考试大纲知识点梳理,(1)指针【GESP】C++四级考试大纲知识点梳理,(2)结构体和二维数组【GESP】C++四级考试大纲知识点梳理,(3)模块化和函数【GESP】C++四级考试大纲知识点梳理,(4)变量和作用域【
- 代码随想录算法训练营第四十六天|动态规划part13
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647.回文子串题目链接:647.回文子串-力扣(LeetCode)文章讲解:代码随想录思路:以dp【i】表示以s【i】结尾的回文子串的个数,发现递推公式推导不出来此路·不通以dp【i】【j】表示s【i】到s【j】的回文子串的个数,递推公式也推不出正确dp【i】【j】表示s【i】到s【j】是否为回文串确定递归顺序:dp【i】【j】依赖于dp【i+1】【j-1】因此i从后往前遍历,j从前往后遍历则最
- 逻辑回归详解:从原理到实践
在机器学习的广阔领域中,逻辑回归(LogisticRegression)虽名为“回归”,实则是一种用于解决二分类(0或1)问题的有监督学习算法。它凭借简单易懂的原理、高效的计算性能以及出色的解释性,在数据科学、医学诊断、金融风控等诸多领域中得到了广泛应用。接下来,我们将从多个维度深入剖析逻辑回归,带你揭开它的神秘面纱。一、逻辑回归的基本概念在回归分析中,线性回归是通过构建线性方程来预测连续值,例如
- Python机器学习实战——逻辑回归(附完整代码和结果)
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机器学习机器学习python逻辑回归
Python机器学习实战——逻辑回归(附完整代码和结果)关于作者作者:小白熊作者简介:精通c#、Halcon、Python、Matlab,擅长机器视觉、机器学习、深度学习、数字图像处理、工业检测识别定位、用户界面设计、目标检测、图像分类、姿态识别、人脸识别、语义分割、路径规划、智能优化算法、大数据分析、各类算法融合创新等等。联系邮箱:
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- 数据结构:二维数组(2D Arrays)
95号闪电麦坤
数据结构数据结构算法
目录什么是二维数组?二维数组的声明方式方式1:静态二维数组方式2:数组指针数组(数组中存放的是指针)方式3:双指针+二级堆分配补充建议如何用“第一性原理”去推导出C++中二维数组的三种声明方式?第一阶段:内存连续,列固定,行固定→推导出方式①第二阶段:每行独立、列可能不同(不规则矩阵)→推导出方式②第三阶段:行数和列数都是运行时才知道的→推导出方式③什么是二维数组?二维数组本质上是“数组的数组”,
- 机器学习-三大SOTA Boosting算法总结和调优
小新学习屋
机器学习机器学习boosting集成学习决策树人工智能
参考书籍:《机器学习公式推导和代码实现》书籍页码:P197~205简介除了深度学习适用的文本、图像、语音、视频等非结构化数据,对于训练样本较少的结构化数据,Boosting算法仍是第一选择。XGBoost、LightGBM、CatBoost是目前经典的SOTABoosting算法算法对比维度XGBoostLightGBMCatBoos说明算法的继承性是对GBDT的改进是对XGBoost的改进是对X
- Python性能优化:10个提升代码性能的策略
进击的六角龙
Pythonpython性能优化开发语言
文末赠免费精品编程资料~~引言今天,我们就来聊聊如何让你的Python代码飞起来——通过10个实用的性能优化策略。别担心,我们会从基础讲起,一步步带你进入性能优化的大门。1.使用内置函数和库Python内置了许多高效的函数和库,利用它们往往比自己从头写要快得多。比如,列表推导式就比for循环创建列表更快。# 列表推导式 vs for循环fast_list = [i**2 for i in rang
- MIT 6.S184 Lec01 Flow and Diffusion Models
克斯维尔的明天_
机器学习人工智能
MIT6.S184Lec01FlowandDiffusionModels本节中,我们将描述如何通过模拟一个适当构造的微分方程来获得所需的转换。例如,流匹配和扩散模型分别涉及模拟常微分方程(ODE)和随机微分方程(SDE)。因此,本节的目标是定义和构建这些生成模型。具体来说,我们首先定义ODE和SDE,并讨论它们的模拟。其次,我们描述如何使用深度神经网络对ODE/SDE进行参数化。从中推导出流模型和
- 强化学习贝尔曼方程推导
愤怒的可乐
强化学习人工智能概率论机器学习算法
引言强化学习中贝尔曼方程的重要性就不说了,本文利用高中生都能看懂的数学知识推导贝尔曼方程。回报折扣回报GtG_tGt的定义为:Gt=Rt+1+γRt+2+γ2Rt+3+⋯=∑k=0∞γkRt+k+1(1)G_t=R_{t+1}+\gammaR_{t+2}+\gamma^2R_{t+3}+\cdots=\sum_{k=0}^\infty\gamma^kR_{t+k+1}\tag1Gt=Rt+1+γR
- Llama改进之——RoPE旋转位置编码
愤怒的可乐
NLP项目实战#LLaMARoPE旋转位置编码
引言旋转位置编码(RotaryPositionEmbedding,RoPE)将绝对相对位置依赖纳入自注意力机制中,以增强Transformer架构的性能。目前很火的大模型LLaMA、QWen等都应用了旋转位置编码。之前在[论文笔记]ROFORMER中对旋转位置编码的原始论文进行了解析,重点推导了旋转位置编码的公式,本文侧重实现,同时尽量简化数学上的推理,详细推理可见最后的参考文章。复数与极坐标复数
- html
周华华
html
js
1,数组的排列
var arr=[1,4,234,43,52,];
for(var x=0;x<arr.length;x++){
for(var y=x-1;y<arr.length;y++){
if(arr[x]<arr[y]){
&
- 【Struts2 四】Struts2拦截器
bit1129
struts2拦截器
Struts2框架是基于拦截器实现的,可以对某个Action进行拦截,然后某些逻辑处理,拦截器相当于AOP里面的环绕通知,即在Action方法的执行之前和之后根据需要添加相应的逻辑。事实上,即使struts.xml没有任何关于拦截器的配置,Struts2也会为我们添加一组默认的拦截器,最常见的是,请求参数自动绑定到Action对应的字段上。
Struts2中自定义拦截器的步骤是:
- make:cc 命令未找到解决方法
daizj
linux命令未知make cc
安装rz sz程序时,报下面错误:
[root@slave2 src]# make posix
cc -O -DPOSIX -DMD=2 rz.c -o rz
make: cc:命令未找到
make: *** [posix] 错误 127
系统:centos 6.6
环境:虚拟机
错误原因:系统未安装gcc,这个是由于在安
- Oracle之Job应用
周凡杨
oracle job
最近写服务,服务上线后,需要写一个定时执行的SQL脚本,清理并更新数据库表里的数据,应用到了Oracle 的 Job的相关知识。在此总结一下。
一:查看相关job信息
1、相关视图
dba_jobs
all_jobs
user_jobs
dba_jobs_running 包含正在运行
- 多线程机制
朱辉辉33
多线程
转至http://blog.csdn.net/lj70024/archive/2010/04/06/5455790.aspx
程序、进程和线程:
程序是一段静态的代码,它是应用程序执行的蓝本。进程是程序的一次动态执行过程,它对应了从代码加载、执行至执行完毕的一个完整过程,这个过程也是进程本身从产生、发展至消亡的过程。线程是比进程更小的单位,一个进程执行过程中可以产生多个线程,每个线程有自身的
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(一)
老A不折腾
web报表finereportjava报表报表工具
FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(一)
这里写点抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、address pool is full:
含义:地址池满,连接数超过并发数上
- mysql rpm安装后没有my.cnf
林鹤霄
没有my.cnf
Linux下用rpm包安装的MySQL是不会安装/etc/my.cnf文件的,
至于为什么没有这个文件而MySQL却也能正常启动和作用,在这儿有两个说法,
第一种说法,my.cnf只是MySQL启动时的一个参数文件,可以没有它,这时MySQL会用内置的默认参数启动,
第二种说法,MySQL在启动时自动使用/usr/share/mysql目录下的my-medium.cnf文件,这种说法仅限于r
- Kindle Fire HDX root并安装谷歌服务框架之后仍无法登陆谷歌账号的问题
aigo
root
原文:http://kindlefireforkid.com/how-to-setup-a-google-account-on-amazon-fire-tablet/
Step 4: Run ADB command from your PC
On the PC, you need install Amazon Fire ADB driver and instal
- javascript 中var提升的典型实例
alxw4616
JavaScript
// 刚刚在书上看到的一个小问题,很有意思.大家一起思考下吧
myname = 'global';
var fn = function () {
console.log(myname); // undefined
var myname = 'local';
console.log(myname); // local
};
fn()
// 上述代码实际上等同于以下代码
m
- 定时器和获取时间的使用
百合不是茶
时间的转换定时器
定时器:定时创建任务在游戏设计的时候用的比较多
Timer();定时器
TImerTask();Timer的子类 由 Timer 安排为一次执行或重复执行的任务。
定时器类Timer在java.util包中。使用时,先实例化,然后使用实例的schedule(TimerTask task, long delay)方法,设定
- JDK1.5 Queue
bijian1013
javathreadjava多线程Queue
JDK1.5 Queue
LinkedList:
LinkedList不是同步的。如果多个线程同时访问列表,而其中至少一个线程从结构上修改了该列表,则它必须 保持外部同步。(结构修改指添加或删除一个或多个元素的任何操作;仅设置元素的值不是结构修改。)这一般通过对自然封装该列表的对象进行同步操作来完成。如果不存在这样的对象,则应该使用 Collections.synchronizedList 方
- http认证原理和https
bijian1013
httphttps
一.基础介绍
在URL前加https://前缀表明是用SSL加密的。 你的电脑与服务器之间收发的信息传输将更加安全。
Web服务器启用SSL需要获得一个服务器证书并将该证书与要使用SSL的服务器绑定。
http和https使用的是完全不同的连接方式,用的端口也不一样,前者是80,后
- 【Java范型五】范型继承
bit1129
java
定义如下一个抽象的范型类,其中定义了两个范型参数,T1,T2
package com.tom.lang.generics;
public abstract class SuperGenerics<T1, T2> {
private T1 t1;
private T2 t2;
public abstract void doIt(T
- 【Nginx六】nginx.conf常用指令(Directive)
bit1129
Directive
1. worker_processes 8;
表示Nginx将启动8个工作者进程,通过ps -ef|grep nginx,会发现有8个Nginx Worker Process在运行
nobody 53879 118449 0 Apr22 ? 00:26:15 nginx: worker process
- lua 遍历Header头部
ronin47
lua header 遍历
local headers = ngx.req.get_headers()
ngx.say("headers begin", "<br/>")
ngx.say("Host : ", he
- java-32.通过交换a,b中的元素,使[序列a元素的和]与[序列b元素的和]之间的差最小(两数组的差最小)。
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MinSumASumB {
/**
* Q32.有两个序列a,b,大小都为n,序列元素的值任意整数,无序.
*
* 要求:通过交换a,b中的元素,使[序列a元素的和]与[序列b元素的和]之间的差最小。
* 例如:
* int[] a = {100,99,98,1,2,3
- redis
开窍的石头
redis
在redis的redis.conf配置文件中找到# requirepass foobared
把它替换成requirepass 12356789 后边的12356789就是你的密码
打开redis客户端输入config get requirepass
返回
redis 127.0.0.1:6379> config get requirepass
1) "require
- [JAVA图像与图形]现有的GPU架构支持JAVA语言吗?
comsci
java语言
无论是opengl还是cuda,都是建立在C语言体系架构基础上的,在未来,图像图形处理业务快速发展,相关领域市场不断扩大的情况下,我们JAVA语言系统怎么从这么庞大,且还在不断扩大的市场上分到一块蛋糕,是值得每个JAVAER认真思考和行动的事情
- 安装ubuntu14.04登录后花屏了怎么办
cuiyadll
ubuntu
这个情况,一般属于显卡驱动问题。
可以先尝试安装显卡的官方闭源驱动。
按键盘三个键:CTRL + ALT + F1
进入终端,输入用户名和密码登录终端:
安装amd的显卡驱动
sudo
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fglrx
安装nvidia显卡驱动
sudo
ap
- SSL 与 数字证书 的基本概念和工作原理
darrenzhu
加密ssl证书密钥签名
SSL 与 数字证书 的基本概念和工作原理
http://www.linuxde.net/2012/03/8301.html
SSL握手协议的目的是或最终结果是让客户端和服务器拥有一个共同的密钥,握手协议本身是基于非对称加密机制的,之后就使用共同的密钥基于对称加密机制进行信息交换。
http://www.ibm.com/developerworks/cn/webspher
- Ubuntu设置ip的步骤
dcj3sjt126com
ubuntu
在单位的一台机器完全装了Ubuntu Server,但回家只能在XP上VM一个,装的时候网卡是DHCP的,用ifconfig查了一下ip是192.168.92.128,可以ping通。
转载不是错:
Ubuntu命令行修改网络配置方法
/etc/network/interfaces打开后里面可设置DHCP或手动设置静态ip。前面auto eth0,让网卡开机自动挂载.
1. 以D
- php包管理工具推荐
dcj3sjt126com
PHPComposer
http://www.phpcomposer.com/
Composer是 PHP 用来管理依赖(dependency)关系的工具。你可以在自己的项目中声明所依赖的外部工具库(libraries),Composer 会帮你安装这些依赖的库文件。
中文文档
入门指南
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安装包列表
Composer 中国镜像
- Gson使用四(TypeAdapter)
eksliang
jsongsonGson自定义转换器gsonTypeAdapter
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2175595 一.概述
Gson的TypeAapter可以理解成自定义序列化和返序列化 二、应用场景举例
例如我们通常去注册时(那些外国网站),会让我们输入firstName,lastName,但是转到我们都
- JQM控件之Navbar和Tabs
gundumw100
htmlxmlcss
在JQM中使用导航栏Navbar是简单的。
只需要将data-role="navbar"赋给div即可:
<div data-role="navbar">
<ul>
<li><a href="#" class="ui-btn-active&qu
- 利用归并排序算法对大文件进行排序
iwindyforest
java归并排序大文件分治法Merge sort
归并排序算法介绍,请参照Wikipeida
zh.wikipedia.org/wiki/%E5%BD%92%E5%B9%B6%E6%8E%92%E5%BA%8F
基本思想:
大文件分割成行数相等的两个子文件,递归(归并排序)两个子文件,直到递归到分割成的子文件低于限制行数
低于限制行数的子文件直接排序
两个排序好的子文件归并到父文件
直到最后所有排序好的父文件归并到输入
- iOS UIWebView URL拦截
啸笑天
UIWebView
本文译者:candeladiao,原文:URL filtering for UIWebView on the iPhone说明:译者在做app开发时,因为页面的javascript文件比较大导致加载速度很慢,所以想把javascript文件打包在app里,当UIWebView需要加载该脚本时就从app本地读取,但UIWebView并不支持加载本地资源。最后从下文中找到了解决方法,第一次翻译,难免有
- 索引的碎片整理SQL语句
macroli
sql
SET NOCOUNT ON
DECLARE @tablename VARCHAR (128)
DECLARE @execstr VARCHAR (255)
DECLARE @objectid INT
DECLARE @indexid INT
DECLARE @frag DECIMAL
DECLARE @maxfrag DECIMAL
--设置最大允许的碎片数量,超过则对索引进行碎片
- Angularjs同步操作http请求with $promise
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境AngularJS纵观千象
// Define a factory
app.factory('profilePromise', ['$q', 'AccountService', function($q, AccountService) {
var deferred = $q.defer();
AccountService.getProfile().then(function(res) {
- hibernate联合查询问题
sxj19881213
sqlHibernateHQL联合查询
最近在用hibernate做项目,遇到了联合查询的问题,以及联合查询中的N+1问题。
针对无外键关联的联合查询,我做了HQL和SQL的实验,希望能帮助到大家。(我使用的版本是hibernate3.3.2)
1 几个常识:
(1)hql中的几种join查询,只有在外键关联、并且作了相应配置时才能使用。
(2)hql的默认查询策略,在进行联合查询时,会产
- struts2.xml
wuai
struts
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.3//EN"
"http://struts.apache