- Qt Widget开发学习笔记3:信号与槽
pengisgod
Qt与其他编程语言或则软件开发套间在线程上的使用上有很大的不同。Qt使用了一种叫信号与槽的机制(技术),拓展了程序块之间的事件触发方式。一种典型的使用方式是用于子窗口和父窗口的信息传递。假设主窗口W1和它的一个子窗口W2,如果说W2中发生了某件事,而根据逻辑需要改变主窗口的某些属性,一种典型的处理方式是获取父窗口指针进行修改,那如果要修改爷爷窗口呢?如果要修改叔叔窗口呢?这个时候就凸显出信号与槽机
- 线性回归原理与python实现
o0Orange
python线性回归算法
线性回归原理:在一堆散点中xiyi,拟合出一个函数使其离所有点最近目标函数:y=w1x+w0误差函数:MSE(均方误差)L(w1,w0)=Σ(yi-y)^2优化方法:梯度下降,autograd,反向传播,优化公式,进行更新公式更新:wt+1=wt-dL/dwt*δ乘积的意义:将梯度乘以学习率,得到的结果是参数更新的大小。如果梯度较大,乘以一个较小的学习率可以使参数更新的幅度减小,保持在一个合理的范
- [蓝桥杯2021初赛] 砝码称重
%xiao Q
蓝桥蓝桥杯深度优先c++
题目题目描述你有一架天平和N个砝码,这N个砝码重量依次是W1,W2,…,WN。请你计算一共可以称出多少种不同的重量?注意砝码可以放在天平两边。输入格式输入的第一行包含一个整数N。第二行包含N个整数:W1,W2,W3,…,WN。对于50%的评测用例,1≤N≤15。对于所有评测用例,1≤N≤100,N个砝码总重不超过100000。输出格式输出一个整数代表答案。输入样例3146输出样例10分析这道题暴力
- Peter算法小课堂—背包问题
Peter Pan was right
算法
我们已经学过好久好久的动态规划了,动态规划_PeterPanwasright的博客-CSDN博客那么,我用一张图片来概括一下背包问题。大家有可能比较疑惑,优化决策怎么优化呢?答案是,滚动数组,一个神秘而简单的东西。01背包题目:小偷来你家,他带的包只能装c斤的财务。你家有n种财务,分别重w1、w2......wn斤,价值分别为v1、v2......,请输出能拿走的最大总价值?大家思考一下状态定义和
- 玖玖酱的成长复盘-2022年3月w1周复盘
玖玖酱知识可视化
这周从个人成长、身体健康、朋友关系、休闲娱乐四个方面进行复盘。1.个人成长方面☘️事:成就1:输出关于家庭教育的笔记大纲笔记6篇,导图5张;还输出一次成长思考1次,以及清单1张。成就2:开了公众号。我们精进社群真的太棒了,经常能跟着大家学习到新的认知。比如上周经过大家在群里的讨论,我意识到,发在朋友圈的内容,不容易搜索和沉淀,所以开了公众号。然而排版,真的是个比较麻烦的事情,发第一篇公众号的时候,
- 2 月 6 日算法练习- 动态规划
小蒋的学习笔记
算法算法动态规划
砝码承重【问题描述】你有一架天平和N个砝码,这N个砝码重量依次是W1,W2,...,WN。请你计算一共可以称出多少种不同的正整数重量?注意砝码可以放在天平两边。【输入格式】输入的第一行包含一个整数N。第二行包含N个整数:W1,W2,W3,...,WN。【输出格式】输出一个整数代表答案。【样例输入】3146【输出样例】10【样例说明】能称出的10种重量是:1、2、3、4、5、6、7、9、10、11。
- 题目 2604: 蓝桥杯2021年第十二届省赛真题-砝码称重
不想上课的hh
蓝桥杯往届真题详解蓝桥杯动态规划c++算法c语言
时间限制:1Sec内存限制:128MB提交:679解决:226题目描述你有一架天平和N个砝码,这N个砝码重量依次是W1,W2,···,WN。请你计算一共可以称出多少种不同的重量?注意砝码可以放在天平两边。输入输入的第一行包含一个整数N。第二行包含N个整数:W1,W2,W3,···,WN。输出输出一个整数代表答案。样例输入复制3146样例输出复制10提示【样例说明】能称出的10种重量是:1、2、3、
- 背包问题(01背包、完全背包、多重背包)详解(超详细!!!),及题目代码和题意,包含6个例题。
Edge_Coduck_S07738
算法c++
第一题:01背包问题01背包问题时间限制:1秒内存限制:128M题目描述一个旅行者有一个最多能装M公斤的背包,现在有n件物品,它们的重量分别是W1,W2,...,Wn,它们的价值分别为C1,C2,...,Cn,求旅行者能获得最大总价值。输入描述第一行:两个整数,M(背包容量,M≤200)和N(物品数量,N≤30);第2..N+1行:每行二个整数Wi,Ci,表示每个物品的重量和价值。输出描述仅一行,
- 作业2.7_2
xiyuping24
题解算法程序设计字符串nlp动态规划
麻麻我更委屈了!!!天平(即风铃)AC代码:两个答案之间空行隔开也就罢了,为嘛最后一行还不能多空行?!#includeusingnamespacestd;boolsolve(int&w){intw1,d1,w2,d2;boolb1=1,b2=1;scanf("%d%d%d%d",&w1,&d1,&w2,&d2);if(w1==0)b1=solve(w1);if(w2==0)b2=solve(w2)
- 2 月 6 日算法练习- 深度优先搜索
小蒋的学习笔记
算法深度优先算法图论
砝码承重【问题描述】你有一架天平和N个砝码,这N个砝码重量依次是W1,W2,...,WN。请你计算一共可以称出多少种不同的正整数重量?注意砝码可以放在天平两边。【输入格式】输入的第一行包含一个整数N。第二行包含N个整数:W1,W2,W3,...,WN。【输出格式】输出一个整数代表答案。【样例输入】3146【输出样例】10【样例说明】能称出的10种重量是:1、2、3、4、5、6、7、9、10、11。
- 5-3、S曲线生成器【51单片机+L298N步进电机系列教程】
皮皮黄-机电工程师
皮皮黄
↑↑↑点击上方【目录】,查看本系列全部文章摘要:本节介绍步进电机S曲线生成器的计算以及使用一.计算原理根据上一节内容,已经计算了一条任意S曲线的函数。在步进电机S曲线加减速的控制中,需要的S曲线如图1所示,横轴为时间,纵轴为角速度,其中w0为起始角速度,w1为终止角速度在S曲线加减速控制中,加减速的角度是已知的,根据第五节内容公式③,已经计算了角度与步数的函数关系式为下式根据第五节内容公式⑥,已经
- 2021-11-06《深度学习入门》笔记(二)
新手小嵩
深度学习系列笔记深度学习神经网络人工智能
第二章感知机感知机也是作为神经网络(深度学习)的起源的算法。因此,学习感知机的构造也就是学习通向神经网络和深度学习的一种重要思想。首先,感知机是什么?感知机接收多个输入信号,输出一个信号。上图是一个接收两个输入信号的感知机的例子。x1、x2是输入信号,y是输出信号,w1、w2是权重(w是weight的首字母)。图中的⚪称为“神经元”或者“节点”。输入信号被送往神经元时,会被分别乘以固定的权重(w1
- 深度学习入门笔记(二)神经元的结构
zhanghui_cuc
深度学习笔记深度学习笔记人工智能
神经网络的基本单元是神经元,本节我们介绍神经元的结构。2.1神经元一个神经元是由下面5部分组成的:输入:x1,x2,…,xk。权重:w1,w2,…,wk。权重的个数与神经元输入的个数相同。偏移项:可省略。激活函数:一般都会有,根据实际问题也是可以省略的。输出。2.2激活函数激活函数有很多种,不同的激活函数适用于不同的问题。二分类问题我们一般采用Sigmoid函数,多分类问题我们采用Softmax函
- 2019-04-04 SubsamplingScaleImageView初步使用(仅限使用)
兣甅
1.修改SubsamplingScaleImageView长图展示位置:①新增方法/**添加的代码,在{@link#checkReady()}中调用*/privatevoidsetNewDefaultScale(){intw1=getWidth();inth1=getHeight();intw2=sWidth;inth2=sHeight;//保证控件大小和显示的图片大小都大于0if(w1>0&&h
- 哈夫曼树的特点
i学无止境
数据结构
哈夫曼树的特点:没有度为1的结点;哈夫曼树的任意非叶节点的左右子树交换后仍是哈夫曼树;n个叶子结点的哈夫曼树共有2n-1个结点;对同一组权值{w1,w2,……,wn},存在不同构的两棵哈夫曼树
- 1.23神经网络框架(sig函数),逆向参数调整法(梯度下降法,链式法则(理解,及处理多层神经网络的方式))
CQU_JIAKE
数学方法数模机器学习&神经网络神经网络人工智能深度学习
框架输入层隐藏层存在一个阈值,如果低于某一阈值就不激活;高于了就激活输出层逆向参数调整方法初始阶段,随机设置权重值w1,w2依据训练集两个数学方法(梯度下降、链式法则)调参借助两个数学方法当导数为负时,步幅为正就是说,这个调参是建立在预测结果与实际结果基础上的;自变量是参数,权重,因变量是反映预测结果与实际间的差距(为误差平方和),目的是要让这个差距最小就是不同的权重参数下,有不同的误差差距,由此
- 【NR技术】 E1接口的多TNLA关联
一只好奇的猫2
NR技术服务器TNLANR5GE1gNB-CU-UPgNB-CU-CP
1概述名词说明,TNLA:TransportNetworkLayerAssociation,传输网络层关联;本文的流程适用于ng-eNB与W1/E1接口,即ng-eNB-DU与ng-eNB-CU-CP/ng-eNB-CU-UP之间的W1接口,ng-eNB-CU-CP与ng-eNB-CU-UP之间的E1接口。2E1的多个TNLA的处理步骤图1E1多TNL管理gNB-CU-CP或gNB-CU-UP分别
- 动态规划——背包问题
每天写bug
算法学习动态规划
动态规划——背包问题(运输货物问题)先学习01背包问题背包问题可大致分为【完全背包问题】和【多重背包问题】分析问题:原问题:在满足重量约束的条件下,将这m件物品选择性的放入容量位W的背包中所能获得的最大利润。子问题:在满足重量约束的条件下,将前i(i=w1,即只要背包的容量>=第1件物品的重量(装的下)时,f(1,j)=v1,否则f(1,j)=0;第一列:f(i,1)表示把前i件物品放入容量为1的
- 动态规划——采矿的小奇【集训笔记】
tiger_mushroom
算法数据结构
题目描述假期小奇去采矿场体验生活,工头为每个员工发放了一个最多能装M公斤的背包,经过一天的辛苦小奇开采出了n块矿石,它们的重量分别是W1,W2,...,Wn,经过预估它们的价值分别为C1,C2,...,Cn,那么请你帮助小奇计算他能获得最大总价值是多少。输入第一行:两个整数,M(背包容量,M≤200)和N(矿石数量,N≤30);第2..N+1行:每行二个整数Wi,Ci,表示每块矿石的重量和价值。输
- lr推荐模型 特征重要性分析
couldn
机器学习算法深度学习lr推荐算法逻辑回归特征重要性
在分析lr模型特征重要性之前,需要先明白lr模型是怎么回事儿。lr模型公式是sigmoid(w1*x1+w2*x2+...+wn*xn),其中w1,w2,...,wn就是模型参数,x1,x2,...,xn是输入的特征值。对于lr模型来说,特征可以分为两个粒度,一个是特征域,一个是特征值。举例来说,用lr模型判断一个人爱吃什么,输入两个特征,年龄,性别;年龄,性别就是特征域粒度,男,女,10岁,20
- QGraphicsDropShadowEffect的学习
lpl轻舟已过万重山
学习
参考:Qt之QGraphicsDropShadowEffect_unknowntypename'qgraphicsdropshadoweffect-CSDN博客示例1:QWidgetw1;QPushButton*pushBtn=newQPushButton("test",&w1);pushBtn->move(10,10);QGraphicsDropShadowEffect*shadowEffect
- 题库027
tankeven
机考刷题00算法数据结构
#include#include#include#include//判断是否为兄弟单词boolisBrotherWord(char*w1,char*w2){if(strlen(w1)!=strlen(w2)||!strcmp(w1,w2)){returnfalse;}intcounter[26]={0};for(inti=0;i0){chartmp[11]={0};strcpy(tmp,broth
- Transformer and Pretrain Language Models3-2
ringthebell
大模型transformer语言模型深度学习
transformerstructure注意力机制的各种变体第二种变体:如果两个向量的维度不一样,我们就需要在中间加上一个权重矩阵,来实现他们之间的相乘,然后最后得到一个标量第三种变体:additiveattention它和前面的有一个比较大的不同,它使用了一层的前馈神经网络,来将两个向量变成一个标量,来得到注意力分数在这个变体中,w1、w2和v,分别是两个权重矩阵和一个权重向量;tanh是一个激
- 李沐深度学习-权重衰退文档
大小猫吃猫饼干
李沐深度学习编码实现深度学习人工智能
应对过拟合问题方法:权重衰减(weightdecay)1.方法:权重衰减等价于L2范数正则化(regularization)。正则化通过为模型损失函数添加惩罚项是血出的模型参数值较小,是应对过拟合常用手段。损失函数:l(w1,w2,b)L2范数正则化在模型原损失函数机基础上添加L2范数惩罚项,从而得到训练所需要最小化的函数。L2范数惩罚项指的是模型权重参数每个元素的平方和与一个正的常数的乘积(如λ
- [NOIP2023] T1词典
鹤上听雷
算法数据结构动态规划
[NOIP2023]词典题目描述小S的词典里有nnn个两两不同的、长度均为mmm的单词w1,w2,⋯ ,wnw_1,w_2,\cdots,w_nw1,w2,⋯,wn。每个单词都是一个小写字母构成的字符串。小S可以做以下操作任意多次(可以不做):选择词典中的任意一个单词,交换其中任意两个字符。对于每个1≤i≤n1\lei\len1≤i≤n,小S想知道,是否可以通过以上操作得到新的nnn个单词w1′,
- 深度学习记录--梯度消失和爆炸
蹲家宅宅
深度学习记录深度学习人工智能
梯度消失和爆炸的产生当神经网络层数很大时,即很大时,w与1之间的大小关系会产生梯度消失与梯度爆炸的问题当w1时,会非常大,梯度爆炸解决方法权重初始化层数n越大,越要使特征值w变小
- 东京残奥会(三)
梅子乐园
今天,东京残奥会结束。中国代表团完成所有参赛项目,获得奖牌数为:金牌96,银牌60,铜牌51,奖牌总数207。中国代表团连续五届金牌、奖牌双第一。汇总一下8月31日以后的金牌得主:第63金:男子跳远T38级朱德宁第64金:射箭女子个人W1级陈敏仪第65金:女子100米T36级史逸婷第66金:男子50米自由泳S5级郑涛(王李超银牌袁伟译铜牌)第67金:女子100米T53级高芳第68金:田径女子100
- Ansys Lumerical | 曲面波导锥度(varFDTD 和 FDTD)
ueotek
光学ANSYSLumericalAnsys光学LumericalFDTD
附件下载联系工作人员获取附件在本例中,我们将使用MODE2.5D变分FDTD求解器确定SOI锥度的最佳形状。注意:也可以使用特征模态展开(EME)求解器来模拟此锥度。我们将首先对这种锥度的设计进行参数化,如下所示:在这种情况下,锥形设计将与x的指数幂m成正比。在锥形的两端,我们受限于w1和w2的波导宽度。文件taper_design.lms包含一个以板状高斯光束为光源的2.5D传播器模拟区域。板状
- 《机器学习》--线性模型
汪汪军师
一、基本形式线性模型形式简单、易于建模、许多非线性模型是在其基础上通过引入层级结构或高维映射而得,其具有很好的解释性。一般向量形式写为:f(x)=WTx+b其中W=(w1,w2,w3,.....wd),x=(x1,x2,x3,....xd)二、线性回归线性回归试图学得一个线性模型以尽可能准确地预测实值输出标记。f(xi)=WTxi+b,使得f(xi)尽可能等于yi确定w和b的关键在于如何衡量f(x
- 对简单梯度下降方法的分析总结,有关步长,梯度精度和迭代次数
_int_me
机器学习机器学习算法python人工智能
对简单梯度下降方法的分析总结,有关步长,梯度精度和迭代次数我们对一组数据进行简单函数拟合时,会用到一种基础方法即梯度下降法基本原理现在我们有一组数据xi,yi,zix_i,y_i,z_ixi,yi,zi这些数据之间的关系为w1∗xi+w2∗yi+b=zi,w1,w2,b为未知的参数w_1*x_i+w_2*y_i+b=z_i,w_1,w_2,b为未知的参数w1∗xi+w2∗yi+b=zi,w1,w2
- 微信开发者验证接口开发
362217990
微信 开发者 token 验证
微信开发者接口验证。
Token,自己随便定义,与微信填写一致就可以了。
根据微信接入指南描述 http://mp.weixin.qq.com/wiki/17/2d4265491f12608cd170a95559800f2d.html
第一步:填写服务器配置
第二步:验证服务器地址的有效性
第三步:依据接口文档实现业务逻辑
这里主要讲第二步验证服务器有效性。
建一个
- 一个小编程题-类似约瑟夫环问题
BrokenDreams
编程
今天群友出了一题:
一个数列,把第一个元素删除,然后把第二个元素放到数列的最后,依次操作下去,直到把数列中所有的数都删除,要求依次打印出这个过程中删除的数。
&
- linux复习笔记之bash shell (5) 关于减号-的作用
eksliang
linux关于减号“-”的含义linux关于减号“-”的用途linux关于“-”的含义linux关于减号的含义
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105677
管道命令在bash的连续处理程序中是相当重要的,尤其在使用到前一个命令的studout(标准输出)作为这次的stdin(标准输入)时,就显得太重要了,某些命令需要用到文件名,例如上篇文档的的切割命令(split)、还有
- Unix(3)
18289753290
unix ksh
1)若该变量需要在其他子进程执行,则可用"$变量名称"或${变量}累加内容
什么是子进程?在我目前这个shell情况下,去打开一个新的shell,新的那个shell就是子进程。一般状态下,父进程的自定义变量是无法在子进程内使用的,但通过export将变量变成环境变量后就能够在子进程里面应用了。
2)条件判断: &&代表and ||代表or&nbs
- 关于ListView中性能优化中图片加载问题
酷的飞上天空
ListView
ListView的性能优化网上很多信息,但是涉及到异步加载图片问题就会出现问题。
具体参看上篇文章http://314858770.iteye.com/admin/blogs/1217594
如果每次都重新inflate一个新的View出来肯定会造成性能损失严重,可能会出现listview滚动是很卡的情况,还会出现内存溢出。
现在想出一个方法就是每次都添加一个标识,然后设置图
- 德国总理默多克:给国人的一堂“震撼教育”课
永夜-极光
教育
http://bbs.voc.com.cn/topic-2443617-1-1.html德国总理默多克:给国人的一堂“震撼教育”课
安吉拉—默克尔,一位经历过社会主义的东德人,她利用自己的博客,发表一番来华前的谈话,该说的话,都在上面说了,全世界想看想传播——去看看默克尔总理的博客吧!
德国总理默克尔以她的低调、朴素、谦和、平易近人等品格给国人留下了深刻印象。她以实际行动为中国人上了一堂
- 关于Java继承的一个小问题。。。
随便小屋
java
今天看Java 编程思想的时候遇见一个问题,运行的结果和自己想想的完全不一样。先把代码贴出来!
//CanFight接口
interface Canfight {
void fight();
}
//ActionCharacter类
class ActionCharacter {
public void fight() {
System.out.pr
- 23种基本的设计模式
aijuans
设计模式
Abstract Factory:提供一个创建一系列相关或相互依赖对象的接口,而无需指定它们具体的类。 Adapter:将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口。A d a p t e r模式使得原本由于接口不兼容而不能一起工作的那些类可以一起工作。 Bridge:将抽象部分与它的实现部分分离,使它们都可以独立地变化。 Builder:将一个复杂对象的构建与它的表示分离,使得同
- 《周鸿祎自述:我的互联网方法论》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
从用户的角度来看,能解决问题的产品才是好产品,能方便/快速地解决问题的产品,就是一流产品.
商业模式不是赚钱模式
一款产品免费获得海量用户后,它的边际成本趋于0,然后再通过广告或者增值服务的方式赚钱,实际上就是创造了新的价值链.
商业模式的基础是用户,木有用户,任何商业模式都是浮云.商业模式的核心是产品,本质是通过产品为用户创造价值.
商业模式还包括寻找需求
- JavaScript动态改变样式访问技术
百合不是茶
JavaScriptstyle属性ClassName属性
一:style属性
格式:
HTML元素.style.样式属性="值";
创建菜单:在html标签中创建 或者 在head标签中用数组创建
<html>
<head>
<title>style改变样式</title>
</head>
&l
- jQuery的deferred对象详解
bijian1013
jquerydeferred对象
jQuery的开发速度很快,几乎每半年一个大版本,每两个月一个小版本。
每个版本都会引入一些新功能,从jQuery 1.5.0版本开始引入的一个新功能----deferred对象。
&nb
- 淘宝开放平台TOP
Bill_chen
C++c物流C#
淘宝网开放平台首页:http://open.taobao.com/
淘宝开放平台是淘宝TOP团队的产品,TOP即TaoBao Open Platform,
是淘宝合作伙伴开发、发布、交易其服务的平台。
支撑TOP的三条主线为:
1.开放数据和业务流程
* 以API数据形式开放商品、交易、物流等业务;
&
- 【大型网站架构一】大型网站架构概述
bit1129
网站架构
大型互联网特点
面对海量用户、海量数据
大型互联网架构的关键指标
高并发
高性能
高可用
高可扩展性
线性伸缩性
安全性
大型互联网技术要点
前端优化
CDN缓存
反向代理
KV缓存
消息系统
分布式存储
NoSQL数据库
搜索
监控
安全
想到的问题:
1.对于订单系统这种事务型系统,如
- eclipse插件hibernate tools安装
白糖_
Hibernate
eclipse helios(3.6)版
1.启动eclipse 2.选择 Help > Install New Software...> 3.添加如下地址:
http://download.jboss.org/jbosstools/updates/stable/helios/ 4.选择性安装:hibernate tools在All Jboss tool
- Jquery easyui Form表单提交注意事项
bozch
jquery easyui
jquery easyui对表单的提交进行了封装,提交的方式采用的是ajax的方式,在开发的时候应该注意的事项如下:
1、在定义form标签的时候,要将method属性设置成post或者get,特别是进行大字段的文本信息提交的时候,要将method设置成post方式提交,否则页面会抛出跨域访问等异常。所以这个要
- Trie tree(字典树)的Java实现及其应用-统计以某字符串为前缀的单词的数量
bylijinnan
java实现
import java.util.LinkedList;
public class CaseInsensitiveTrie {
/**
字典树的Java实现。实现了插入、查询以及深度优先遍历。
Trie tree's java implementation.(Insert,Search,DFS)
Problem Description
Igna
- html css 鼠标形状样式汇总
chenbowen00
htmlcss
css鼠标手型cursor中hand与pointer
Example:CSS鼠标手型效果 <a href="#" style="cursor:hand">CSS鼠标手型效果</a><br/>
Example:CSS鼠标手型效果 <a href="#" style=&qu
- [IT与投资]IT投资的几个原则
comsci
it
无论是想在电商,软件,硬件还是互联网领域投资,都需要大量资金,虽然各个国家政府在媒体上都给予大家承诺,既要让市场的流动性宽松,又要保持经济的高速增长....但是,事实上,整个市场和社会对于真正的资金投入是非常渴望的,也就是说,表面上看起来,市场很活跃,但是投入的资金并不是很充足的......
 
- oracle with语句详解
daizj
oraclewithwith as
oracle with语句详解 转
在oracle中,select 查询语句,可以使用with,就是一个子查询,oracle 会把子查询的结果放到临时表中,可以反复使用
例子:注意,这是sql语句,不是pl/sql语句, 可以直接放到jdbc执行的
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- hbase的简单操作
deng520159
数据库hbase
近期公司用hbase来存储日志,然后再来分析 ,把hbase开发经常要用的命令找了出来.
用ssh登陆安装hbase那台linux后
用hbase shell进行hbase命令控制台!
表的管理
1)查看有哪些表
hbase(main)> list
2)创建表
# 语法:create <table>, {NAME => <family&g
- C语言scanf继续学习、算术运算符学习和逻辑运算符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日20:37:32
地点:北京潘家园
功能:完成用户格式化输入多个值
目的:学习scanf函数的使用
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i, j, k;
printf("please input three number:\n"); //提示用
- 2015越来越好
dcj3sjt126com
歌曲
越来越好
房子大了电话小了 感觉越来越好
假期多了收入高了 工作越来越好
商品精了价格活了 心情越来越好
天更蓝了水更清了 环境越来越好
活得有奔头人会步步高
想做到你要努力去做到
幸福的笑容天天挂眉梢 越来越好
婆媳和了家庭暖了 生活越来越好
孩子高了懂事多了 学习越来越好
朋友多了心相通了 大家越来越好
道路宽了心气顺了 日子越来越好
活的有精神人就不显
- java.sql.SQLException: Value '0000-00-00' can not be represented as java.sql.Tim
feiteyizu
mysql
数据表中有记录的time字段(属性为timestamp)其值为:“0000-00-00 00:00:00”
程序使用select 语句从中取数据时出现以下异常:
java.sql.SQLException:Value '0000-00-00' can not be represented as java.sql.Date
java.sql.SQLException: Valu
- Ehcache(07)——Ehcache对并发的支持
234390216
并发ehcache锁ReadLockWriteLock
Ehcache对并发的支持
在高并发的情况下,使用Ehcache缓存时,由于并发的读与写,我们读的数据有可能是错误的,我们写的数据也有可能意外的被覆盖。所幸的是Ehcache为我们提供了针对于缓存元素Key的Read(读)、Write(写)锁。当一个线程获取了某一Key的Read锁之后,其它线程获取针对于同
- mysql中blob,text字段的合成索引
jackyrong
mysql
在mysql中,原来有一个叫合成索引的,可以提高blob,text字段的效率性能,
但只能用在精确查询,核心是增加一个列,然后可以用md5进行散列,用散列值查找
则速度快
比如:
create table abc(id varchar(10),context blog,hash_value varchar(40));
insert into abc(1,rep
- 逻辑运算与移位运算
latty
位运算逻辑运算
源码:正数的补码与原码相同例+7 源码:00000111 补码 :00000111 (用8位二进制表示一个数)
负数的补码:
符号位为1,其余位为该数绝对值的原码按位取反;然后整个数加1。 -7 源码: 10000111 ,其绝对值为00000111 取反加一:11111001 为-7补码
已知一个数的补码,求原码的操作分两种情况:
- 利用XSD 验证XML文件
newerdragon
javaxmlxsd
XSD文件 (XML Schema 语言也称作 XML Schema 定义(XML Schema Definition,XSD)。 具体使用方法和定义请参看:
http://www.w3school.com.cn/schema/index.asp
java自jdk1.5以上新增了SchemaFactory类 可以实现对XSD验证的支持,使用起来也很方便。
以下代码可用在J
- 搭建 CentOS 6 服务器(12) - Samba
rensanning
centos
(1)安装
# yum -y install samba
Installed:
samba.i686 0:3.6.9-169.el6_5
# pdbedit -a rensn
new password:123456
retype new password:123456
……
(2)Home文件夹
# mkdir /etc
- Learn Nodejs 01
toknowme
nodejs
(1)下载nodejs
https://nodejs.org/download/ 选择相应的版本进行下载 (2)安装nodejs 安装的方式比较多,请baidu下
我这边下载的是“node-v0.12.7-linux-x64.tar.gz”这个版本 (1)上传服务器 (2)解压 tar -zxvf node-v0.12.
- jquery控制自动刷新的代码举例
xp9802
jquery
1、html内容部分 复制代码代码示例: <div id='log_reload'>
<select name="id_s" size="1">
<option value='2'>-2s-</option>
<option value='3'>-3s-</option