- RAG实战指南 Day 11:文本分块策略与最佳实践
在未来等你
RAG实战指南RAG检索增强生成文本分块语义分割文档处理NLP人工智能
【RAG实战指南Day11】文本分块策略与最佳实践文章标签RAG,检索增强生成,文本分块,语义分割,文档处理,NLP,人工智能,大语言模型文章简述文本分块是RAG系统构建中的关键环节,直接影响检索准确率。本文深入解析5种主流分块技术:1)固定大小分块的实现与调优技巧;2)基于语义的递归分割算法;3)文档结构感知的分块策略;4)LLM增强的智能分块方法;5)多模态混合内容处理方案。通过电商知识库和科
- Python训练营-Day11
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Python训练营python机器学习深度学习
DAY11常见的调参方式超参数调整专题1知识点回顾1.网格搜索2.随机搜索(简单介绍,非重点实战中很少用到,可以不了解)3.贝叶斯优化(2种实现逻辑,以及如何避开必须用交叉验证的问题)4.time库的计时模块,方便后人查看代码运行时长#LightGBM-网格优化print("\n---3.网格搜索优化LightGBM(训练集->测试集)---")importlightgbmaslgbfromskl
- 【C++】机试刷题总结day11——二、枚举和模拟(下)map非线性数据结构
钰汐◇
机试刷题总结c++开发语言
机试课一、枚举和模拟(下)模拟问题——非线性数据结构mapmap词典本质是集合,内容是键值对分类构建:增:删:查:1、遍历2、查找改:例题1、手机键盘※※(完全没思考)思路:关键点:用map把关键信息组织起来易错点:代码:模拟解题关键:判断用什么数据结构存储信息一、枚举和模拟(下)模拟问题——非线性数据结构mapmap词典对比vector、set学习可以通过下标访问元素,下标可以是任意类型,元素也
- C语言内存的“禁区”:为何不能返回局部变量的地址?
web安全工具库
2025C++学习c语言开发语言
资料合集下载链接:https://pan.quark.cn/s/472bbdfcd014在C语言编程中,指针和内存管理是两大核心,也是许多新手甚至有经验的开发者容易踩坑的地方。一个经典的问题就是:“为什么我的函数返回一个指针,有时候能用,有时候程序就崩溃了?”答案往往藏在C语言的内存分区模型中。今天,我们就根据一份课堂笔记,深入探讨一个关键的“禁区”:从函数返回局部变量的地址,并搞清楚为什么有些地
- 算法-每日一题(DAY11)每日温度
浮灯Foden
数据结构与算法-每日一题算法c++开发语言数据结构面试leetcode
1.题目链接:739.每日温度-力扣(LeetCode)2.题目描述:给定一个整数数组temperatures,表示每天的温度,返回一个数组answer,其中answer[i]是指对于第i天,下一个更高温度出现在几天后。如果气温在这之后都不会升高,请在该位置用0来代替。示例1:输入:temperatures=[73,74,75,71,69,72,76,73]输出:[1,1,4,2,1,1,0,0]
- JVM调优实战 Day 11:JVM参数调优最佳实践
在未来等你
JVM调优实战JVMJava性能优化调优虚拟机
【JVM调优实战Day11】JVM参数调优最佳实践文章标签jvm,jvm调优,java性能优化,jvm参数配置,垃圾回收,JVM监控,Java开发,架构设计文章简述在Java应用的性能调优过程中,JVM参数的合理配置是影响系统稳定性和吞吐量的关键因素。本文作为“JVM调优实战”系列的第11天内容,全面讲解JVM参数调优的核心概念、技术原理与实际应用场景。文章从JVM内存模型、GC策略出发,深入分析
- 设计模式精讲 Day 11:享元模式(Flyweight Pattern)
在未来等你
23种设计模式精讲design-patterns
【设计模式精讲Day11】享元模式(FlyweightPattern)文章内容在软件开发过程中,我们常常需要处理大量相似对象的创建和管理问题。如果这些对象之间存在大量的重复信息,直接创建每一个对象会导致内存占用过高、系统性能下降。享元模式(FlyweightPattern)正是为了解决这类问题而提出的,它通过共享可复用的对象来减少内存开销,提升系统效率。作为“设计模式精讲”系列的第11天,我们将深
- 1.3 Python 实例1:温度转换
孤柒「一起学计算机」
#Python课件Python实例温度转换
本文内容为北京理工大学Python慕课课程的课程讲义,将其整理为OneNote笔记同时添加了本人上课时的课堂笔记,且主页中的思维导图就是根据课件内容整理而来,为了方便大家和自己查看,特将此上传到CSDN博文中,源文件已经上传到我的资源中,有需要的可以去看看,我主页中的思维导图中内容大多从我的笔记中整理而来,相应技巧可在笔记中查找原题,有兴趣的可以去我的主页了解更多计算机学科的精品思维导图整理本文可
- 6.3 Python 实例9-基本统计值计算
孤柒「一起学计算机」
#Python课件Python实例基本统计值
本文内容为北京理工大学Python慕课课程的课程讲义,将其整理为OneNote笔记同时添加了本人上课时的课堂笔记,且主页中的思维导图就是根据课件内容整理而来,为了方便大家和自己查看,特将此上传到CSDN博文中,源文件已经上传到我的资源中,有需要的可以去看看,我主页中的思维导图中内容大多从我的笔记中整理而来,相应技巧可在笔记中查找原题,有兴趣的可以去我的主页了解更多计算机学科的精品思维导图整理本文可
- 函数02 day11
生涯にわたる学び
linux
五:嵌套调用(递归)1.直接递归voidfunc1{printf("func1-----\n");func1();}2.间接递归voidfunc1(){printf("func1-----\n");voidfunc2();func2();}voidfunc2(){printf("func2-----\n");}3.递归是一种特殊的循环//递归因为栈空间有限,即使没有结束条件,也不会死循环intsu
- 小白初始嵌入式Day11
Lyeeeey
嵌入式硬件
数组作为函数参数学习笔记在C语言的学习过程中,函数与数组的结合使用是一个非常重要的知识点,尤其是数组作为函数参数的相关内容,掌握好这部分知识对编写高效、灵活的代码至关重要。一、函数传参基础在C语言中,函数传参的本质是实参赋值给形参。当调用函数时,主调函数会将实际参数的值传递给被调函数的形式参数,被调函数基于这些传入的值进行相应的操作。这种传参方式属于值传递,即被调函数中对形参的修改不会影响主调函数
- Java复习Day11
Lanii_
java开发语言
今天复习线程池简介在多线程编程中,线程数量过多会显著增加系统的调度开销,进而对整体性能产生负面影响。线程池作为一种高效的线程管理机制,本质上是一个存放可复用线程的容器。通过线程池,开发者能够对多个线程进行统一创建、分配和回收,有效避免因频繁手动创建与销毁线程(如使用newThread类)而带来的高昂开销。优势提升执行效率:预先在池中创建一定数量的线程,当有任务需要处理时,可直接从线程池中获取线程执
- SQL进阶之旅 Day 11:复杂JOIN查询优化
在未来等你
SQL进阶之旅SQL数据库优化JOIN查询MySQLPostgreSQL数据库开发数据分析
【SQL进阶之旅Day11】复杂JOIN查询优化在数据处理日益复杂的今天,JOIN操作作为SQL中最强大的功能之一,常常成为系统性能瓶颈。今天我们进入"SQL进阶之旅"系列的第11天,将深入探讨复杂JOIN查询的优化策略。通过本文学习,您将掌握多表连接优化的核心技巧,显著提升数据库查询性能。理论基础:JOIN操作的本质JOIN的本质是通过关联不同表中的相关记录来构建更丰富的数据视图。常见的JOIN
- 国科大模式识别部分总结资源介绍:助你掌握核心知识,提升学术能力
强姣晴Keely
国科大模式识别部分总结资源介绍:助你掌握核心知识,提升学术能力【下载地址】国科大模式识别部分总结资源介绍《国科大模式识别部分总结》是一份精心整理的课程学习资源,涵盖了模式识别课程的前四章核心内容。从绪论到特征提取与选择,再到监督学习和无监督学习算法,文档结构清晰,知识点详实,是期末复习和深入学习的理想选择。适合与课堂笔记和教材结合使用,帮助读者全面掌握模式识别的理论与应用。本资源仅供学习研究使用,
- 【课堂笔记】生成对抗网络 Generative Adversarial Network(GAN)
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机器学习笔记生成对抗网络人工智能机器学习概率论GAN
文章目录问题背景原理更新过程判别器生成器问题背景 一方面,许多机器学习任务需要大量标注数据,但真实数据可能稀缺或昂贵(如医学影像、稀有事件数据)。如何在少量数据中达到一个很好的训练效果是一个很重要的问题。 另一方面,传统生成模型(如变分自编码器VAE)生成的样本往往模糊或缺乏多样性,难以捕捉真实数据的复杂分布(如高分辨率图像、复杂文本等)。 生成式对抗网络(GAN)提出了用生成器(Gener
- 【课堂笔记】EM算法
zyq~
机器学习算法笔记机器学习EM算法GMM概率论人工智能
文章目录背景极大似然估计隐变量高斯混合模型EM算法合理性分析相关好文章背景 EM算法(期望最大化算法,Expectation-MaximizationAlgorithm)是一种迭代优化算法,用于在含有隐变量的概率模型中估计最大似然参数。 这是概括性的定义,下面我会解释其中的名词并用具体例子来引入EM算法。极大似然估计 先复习一下极大似然函数估计,我们假设数据满足某个分布(例如正态分布N(μ,
- python打卡训练营学习记录Day11
m0_74839150
python学习机器学习
超参数调整专题1知识点回顾网格搜索随机搜索(简单介绍,非重点实战中很少用到,可以不了解)贝叶斯优化(2种实现逻辑,以及如何避开必须用交叉验证的问题)time库的计时模块,方便后人查看代码运行时长importpandasaspdimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsplt.rcPara
- 每日算法刷题Day11 5.20:leetcode不定长滑动窗口求最长/最大6道题,结束不定长滑动窗口求最长/最大,用时1h20min
爱coding的橙子
算法算法leetcode职场和发展
6.1695.删除子数组的最大得分(中等)1695.删除子数组的最大得分-力扣(LeetCode)思想1.给你一个正整数数组nums,请你从中删除一个含有若干不同元素的子数组**。**删除子数组的得分就是子数组各元素之和。返回只删除一个子数组可获得的最大得分。2.题意转换:窗口内不含相同元素,哈希表维护即可代码c++:classSolution{public:intmaximumUniqueSub
- 【课堂笔记】最优分类器
zyq~
机器学习笔记机器学习人工智能概率论
问题背景 假设输入XXX和标签YYY符合某联合分布(X,Y)∼D(X,Y)\sim\mathcal{D}(X,Y)∼D,其中X∈XX\in\mathcal{X}X∈X(输入空间),Y∈Y={ 1,−1 }Y\in\mathcal{Y}=\set{1,-1}Y∈Y={1,−1}(二分类问题) 采用0-1损失作为损失函数:l(y,y′)=1y≠y′l(y,y')=1_{y\neqy'}l(y,y′
- 【课堂笔记】核方法和Mercer定理
zyq~
机器学习笔记核方法机器学习Mercer定理
文章目录Kernal引入定义Mercer定理描述有限情形证明一般情形证明Kernal引入 在实际数据中常常遇到不可线性分割的情况,此时通常需要将其映射到高维空间中,使其变得线性可分。例如二维数据:通过映射ϕ(x1,x2)=(x12,2x1x2,x22)\phi(x_1,x_2)=(x_1^2,\sqrt{2}x_1x_2,x_2^2)ϕ(x1,x2)=(x12,2x1x2,x22),将数据投影到
- 数据库MySQL学习——day11(高级连接与数据库规范化)
blackA_
数据库mysql学习
文章目录1:高级连接(AdvancedJoins)1.1SELFJOIN(自连接)1.2CROSSJOIN(笛卡尔积)2:数据库规范化(DatabaseNormalization)2.1什么是规范化?2.2第一范式(1NF)–每个字段只有一个值2.3第二范式(2NF)–消除部分依赖2.3第三范式(3NF)–消除传递依赖3.实践任务3.1:SELFJOIN操作3.2:CROSSJOIN生成所有组合3
- 单片机Day11
Wythzhfrey
单片机51单片机c语言学习嵌入式硬件
#includetypedefunsignedintu16;typedefunsignedcharu8;u8i=0;voiddelay_10us(u16t){while(t--);}voidmain(){P2=~0x01;while(1){if(P3_1==0){delay_10us(50000);while(P3_1==0)delay_10us(50000);i++;if(i>=8)i=0;P2
- 初等数论 课堂笔记 第三章 -- 欧拉函数一节的若干练习
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初等数论数学数论
练习计算φ(60)\varphi\left(60\right)φ(60)。解 将606060写成标准分解式60=22×3×560={{2}^{2}}\times3\times560=22×3×5法一(计算过程中出现分式)φ(60)=60×(1−12)(1−13)(1−15)=60×12×23×45=16\varphi\left(60\right)=60\times\left(1-\frac{1}
- Python训练营打卡DAY11
我想睡觉261
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DAY11超参数调整专题知识点回顾网格搜索随机搜索(简单介绍,非重点实战中很少用到,可以不了解)贝叶斯优化(2种实现逻辑,以及如何避开必须用交叉验证的问题)time库的计时模块,方便后人查看代码运行时长今日作业:对于信贷数据的其他模型,如LightGBM和KNN尝试用下贝叶斯优化和网格搜索#回顾一下importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.py
- Python训练营Day11
凝霄
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DAY11超参数调整专题1知识点回顾网格搜索随机搜索(简单介绍,非重点实战中很少用到,可以不了解)贝叶斯优化(2种实现逻辑,以及如何避开必须用交叉验证的问题)time库的计时模块,方便后人查看代码运行时长importpandasaspdimportpandasaspd#用于数据处理和分析,可处理表格数据。importnumpyasnp#用于数值计算,提供了高效的数组操作。importmatplot
- Python打卡DAY11
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超参数调整专题1核心知识点回顾模型=算法+实例化设置的外参(超参数)+训练得到的内参只要调参就需要考2次【所以如果不做交叉验证,就需要划分验证集和测试集,但是很多调参方法中都默认有交叉验证,所以实际中可以省去划分验证集和测试集的步骤;只需要用好调参工具即可】网格搜索随机搜索(简单介绍,非重点实战中很少用到,可以不了解)贝叶斯优化(2种实现逻辑,以及如何避开必须用交叉验证的问题)time库的计时模块
- Day11 Python打卡训练营
404.Not Found
Py60天打卡训练营python
超参数调整专题1知识点回顾1.网格搜索2.随机搜索(简单介绍,非重点实战中很少用到,可以不了解)3.贝叶斯优化(2种实现逻辑,以及如何避开必须用交叉验证的问题)4.time库的计时模块,方便后人查看代码运行时长今日作业:对于信贷数据的其他模型,如LightGBM和KNN尝试用下贝叶斯优化和网格搜索数据预处理数据加载和基础配置:设置中文字体显示,加载数据集分类特征处理:标签编码:将有序类别特征(如贷
- python训练营day11
低维歌者
python算法开发语言
超参数调整专题1知识点回顾网格搜索随机搜索(简单介绍,非重点实战中很少用到,可以不了解)贝叶斯优化(2种实现逻辑,以及如何避开必须用交叉验证的问题)time库的计时模块,方便后人查看代码运行时长简单的调参方法1.随机搜索:在参数空间中随机选择参数组合,然后使用交叉验证来评估每个组合的性能:2.网格搜索3.贝叶斯优化-基线模型(基准模型):首先运行一个使用默认参数的RandomForestClass
- Day11 具身智能革命:人形机器人的多模态感知与运动控制
全息架构师
20天AI全栈突围:零基蜕变工程师机器人
Day11具身智能革命:人形机器人的多模态感知与运动控制技术前沿:全球人形机器人市场规模预计2035年将突破千亿美元!本文将系统讲解从环境感知到动态步态控制的全栈技术实现目录一、具身智能技术体系解析二、多模态感知融合架构三、机器人运动学基础四、实时运动规划算法五、动态平衡控制策略六、TeslaOptimus技术解密七、工业场景应用实战八、安全与伦理挑战九、明日预告一、具身智能技术体系解析1.1技术
- 音视频小白系统入门课-3
王江奎
音视频开发入门音视频
本系列笔记为博主学习李超老师课程的课堂笔记,仅供参阅往期课程笔记传送门:音视频小白系统入门笔记-0音视频小白系统入门笔记-1音视频小白系统入门笔记-2视频:由一组图像组成:像素、分辨率、RGB8888(24位)、RGBA(32位)为了占用更小空间而被压缩显示设备上经过驱动程序展示(未被压缩)BMP格式使用BGR格式,导致显示的颜色不对屏幕指标:PPI(pixelsperinch),每英寸像素点数目
- 桌面上有多个球在同时运动,怎么实现球之间不交叉,即碰撞?
换个号韩国红果果
html小球碰撞
稍微想了一下,然后解决了很多bug,最后终于把它实现了。其实原理很简单。在每改变一个小球的x y坐标后,遍历整个在dom树中的其他小球,看一下它们与当前小球的距离是否小于球半径的两倍?若小于说明下一次绘制该小球(设为a)前要把他的方向变为原来相反方向(与a要碰撞的小球设为b),即假如当前小球的距离小于球半径的两倍的话,马上改变当前小球方向。那么下一次绘制也是先绘制b,再绘制a,由于a的方向已经改变
- 《高性能HTML5》读后整理的Web性能优化内容
白糖_
html5
读后感
先说说《高性能HTML5》这本书的读后感吧,个人觉得这本书前两章跟书的标题完全搭不上关系,或者说只能算是讲解了“高性能”这三个字,HTML5完全不见踪影。个人觉得作者应该首先把HTML5的大菜拿出来讲一讲,再去分析性能优化的内容,这样才会有吸引力。因为只是在线试读,没有机会看后面的内容,所以不胡乱评价了。
- [JShop]Spring MVC的RequestContextHolder使用误区
dinguangx
jeeshop商城系统jshop电商系统
在spring mvc中,为了随时都能取到当前请求的request对象,可以通过RequestContextHolder的静态方法getRequestAttributes()获取Request相关的变量,如request, response等。 在jshop中,对RequestContextHolder的
- 算法之时间复杂度
周凡杨
java算法时间复杂度效率
在
计算机科学 中,
算法 的时间复杂度是一个
函数 ,它定量描述了该算法的运行时间。这是一个关于代表算法输入值的
字符串 的长度的函数。时间复杂度常用
大O符号 表述,不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方式时,时间复杂度可被称为是
渐近 的,它考察当输入值大小趋近无穷时的情况。
这样用大写O()来体现算法时间复杂度的记法,
- Java事务处理
g21121
java
一、什么是Java事务 通常的观念认为,事务仅与数据库相关。 事务必须服从ISO/IEC所制定的ACID原则。ACID是原子性(atomicity)、一致性(consistency)、隔离性(isolation)和持久性(durability)的缩写。事务的原子性表示事务执行过程中的任何失败都将导致事务所做的任何修改失效。一致性表示当事务执行失败时,所有被该事务影响的数据都应该恢复到事务执行前的状
- Linux awk命令详解
510888780
linux
一. AWK 说明
awk是一种编程语言,用于在linux/unix下对文本和数据进行处理。数据可以来自标准输入、一个或多个文件,或其它命令的输出。它支持用户自定义函数和动态正则表达式等先进功能,是linux/unix下的一个强大编程工具。它在命令行中使用,但更多是作为脚本来使用。
awk的处理文本和数据的方式:它逐行扫描文件,从第一行到
- android permission
布衣凌宇
Permission
<uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_CHECKIN_PROPERTIES" ></uses-permission>允许读写访问"properties"表在checkin数据库中,改值可以修改上传
<uses-permission android:na
- Oracle和谷歌Java Android官司将推迟
aijuans
javaoracle
北京时间 10 月 7 日,据国外媒体报道,Oracle 和谷歌之间一场等待已久的官司可能会推迟至 10 月 17 日以后进行,这场官司的内容是 Android 操作系统所谓的 Java 专利权之争。本案法官 William Alsup 称根据专利权专家 Florian Mueller 的预测,谷歌 Oracle 案很可能会被推迟。 该案中的第二波辩护被安排在 10 月 17 日出庭,从目前看来
- linux shell 常用命令
antlove
linuxshellcommand
grep [options] [regex] [files]
/var/root # grep -n "o" *
hello.c:1:/* This C source can be compiled with:
- Java解析XML配置数据库连接(DOM技术连接 SAX技术连接)
百合不是茶
sax技术Java解析xml文档dom技术XML配置数据库连接
XML配置数据库文件的连接其实是个很简单的问题,为什么到现在才写出来主要是昨天在网上看了别人写的,然后一直陷入其中,最后发现不能自拔 所以今天决定自己完成 ,,,,现将代码与思路贴出来供大家一起学习
XML配置数据库的连接主要技术点的博客;
JDBC编程 : JDBC连接数据库
DOM解析XML: DOM解析XML文件
SA
- underscore.js 学习(二)
bijian1013
JavaScriptunderscore
Array Functions 所有数组函数对参数对象一样适用。1.first _.first(array, [n]) 别名: head, take 返回array的第一个元素,设置了参数n,就
- plSql介绍
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
* PL/SQL 程序设计学习笔记
* 学习plSql介绍.pdf
* 时间:2010-10-05
*/
--创建DEPT表
create table DEPT
(
DEPTNO NUMBER(10),
DNAME NVARCHAR2(255),
LOC NVARCHAR2(255)
)
delete dept;
select
- 【Nginx一】Nginx安装与总体介绍
bit1129
nginx
启动、停止、重新加载Nginx
nginx 启动Nginx服务器,不需要任何参数u
nginx -s stop 快速(强制)关系Nginx服务器
nginx -s quit 优雅的关闭Nginx服务器
nginx -s reload 重新加载Nginx服务器的配置文件
nginx -s reopen 重新打开Nginx日志文件
- spring mvc开发中浏览器兼容的奇怪问题
bitray
jqueryAjaxspringMVC浏览器上传文件
最近个人开发一个小的OA项目,属于复习阶段.使用的技术主要是spring mvc作为前端框架,mybatis作为数据库持久化技术.前台使用jquery和一些jquery的插件.
在开发到中间阶段时候发现自己好像忽略了一个小问题,整个项目一直在firefox下测试,没有在IE下测试,不确定是否会出现兼容问题.由于jquer
- Lua的io库函数列表
ronin47
lua io
1、io表调用方式:使用io表,io.open将返回指定文件的描述,并且所有的操作将围绕这个文件描述
io表同样提供三种预定义的文件描述io.stdin,io.stdout,io.stderr
2、文件句柄直接调用方式,即使用file:XXX()函数方式进行操作,其中file为io.open()返回的文件句柄
多数I/O函数调用失败时返回nil加错误信息,有些函数成功时返回nil
- java-26-左旋转字符串
bylijinnan
java
public class LeftRotateString {
/**
* Q 26 左旋转字符串
* 题目:定义字符串的左旋转操作:把字符串前面的若干个字符移动到字符串的尾部。
* 如把字符串abcdef左旋转2位得到字符串cdefab。
* 请实现字符串左旋转的函数。要求时间对长度为n的字符串操作的复杂度为O(n),辅助内存为O(1)。
*/
pu
- 《vi中的替换艺术》-linux命令五分钟系列之十一
cfyme
linux命令
vi方面的内容不知道分类到哪里好,就放到《Linux命令五分钟系列》里吧!
今天编程,关于栈的一个小例子,其间我需要把”S.”替换为”S->”(替换不包括双引号)。
其实这个不难,不过我觉得应该总结一下vi里的替换技术了,以备以后查阅。
1
所有替换方案都要在冒号“:”状态下书写。
2
如果想将abc替换为xyz,那么就这样
:s/abc/xyz/
不过要特别
- [轨道与计算]新的并行计算架构
comsci
并行计算
我在进行流程引擎循环反馈试验的过程中,发现一个有趣的事情。。。如果我们在流程图的每个节点中嵌入一个双向循环代码段,而整个流程中又充满着很多并行路由,每个并行路由中又包含着一些并行节点,那么当整个流程图开始循环反馈过程的时候,这个流程图的运行过程是否变成一个并行计算的架构呢?
- 重复执行某段代码
dai_lm
android
用handler就可以了
private Handler handler = new Handler();
private Runnable runnable = new Runnable() {
public void run() {
update();
handler.postDelayed(this, 5000);
}
};
开始计时
h
- Java实现堆栈(list实现)
datageek
数据结构——堆栈
public interface IStack<T> {
//元素出栈,并返回出栈元素
public T pop();
//元素入栈
public void push(T element);
//获取栈顶元素
public T peek();
//判断栈是否为空
public boolean isEmpty
- 四大备份MySql数据库方法及可能遇到的问题
dcj3sjt126com
DBbackup
一:通过备份王等软件进行备份前台进不去?
用备份王等软件进行备份是大多老站长的选择,这种方法方便快捷,只要上传备份软件到空间一步步操作就可以,但是许多刚接触备份王软件的客用户来说还原后会出现一个问题:因为新老空间数据库用户名和密码不统一,网站文件打包过来后因没有修改连接文件,还原数据库是好了,可是前台会提示数据库连接错误,网站从而出现打不开的情况。
解决方法:学会修改网站配置文件,大多是由co
- github做webhooks:[1]钩子触发是否成功测试
dcj3sjt126com
githubgitwebhook
转自: http://jingyan.baidu.com/article/5d6edee228c88899ebdeec47.html
github和svn一样有钩子的功能,而且更加强大。例如我做的是最常见的push操作触发的钩子操作,则每次更新之后的钩子操作记录都会在github的控制板可以看到!
工具/原料
github
方法/步骤
- ">的作用" target="_blank">JSP中的作用
蕃薯耀
JSP中<base href="<%=basePath%>">的作用
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
- linux下SAMBA服务安装与配置
hanqunfeng
linux
局域网使用的文件共享服务。
一.安装包:
rpm -qa | grep samba
samba-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-common-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-winbind-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-client-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-winbind-clients
- guava cache
IXHONG
cache
缓存,在我们日常开发中是必不可少的一种解决性能问题的方法。简单的说,cache 就是为了提升系统性能而开辟的一块内存空间。
缓存的主要作用是暂时在内存中保存业务系统的数据处理结果,并且等待下次访问使用。在日常开发的很多场合,由于受限于硬盘IO的性能或者我们自身业务系统的数据处理和获取可能非常费时,当我们发现我们的系统这个数据请求量很大的时候,频繁的IO和频繁的逻辑处理会导致硬盘和CPU资源的
- Query的开始--全局变量,noconflict和兼容各种js的初始化方法
kvhur
JavaScriptjquerycss
这个是整个jQuery代码的开始,里面包含了对不同环境的js进行的处理,例如普通环境,Nodejs,和requiredJs的处理方法。 还有jQuery生成$, jQuery全局变量的代码和noConflict代码详解 完整资源:
http://www.gbtags.com/gb/share/5640.htm jQuery 源码:
(
- 美国人的福利和中国人的储蓄
nannan408
今天看了篇文章,震动很大,说的是美国的福利。
美国医院的无偿入院真的是个好措施。小小的改善,对于社会是大大的信心。小孩,税费等,政府不收反补,真的体现了人文主义。
美国这么高的社会保障会不会使人变懒?答案是否定的。正因为政府解决了后顾之忧,人们才得以倾尽精力去做一些有创造力,更造福社会的事情,这竟成了美国社会思想、人
- N阶行列式计算(JAVA)
qiuwanchi
N阶行列式计算
package gaodai;
import java.util.List;
/**
* N阶行列式计算
* @author 邱万迟
*
*/
public class DeterminantCalculation {
public DeterminantCalculation(List<List<Double>> determina
- C语言算法之打渔晒网问题
qiufeihu
c算法
如果一个渔夫从2011年1月1日开始每三天打一次渔,两天晒一次网,编程实现当输入2011年1月1日以后任意一天,输出该渔夫是在打渔还是在晒网。
代码如下:
#include <stdio.h>
int leap(int a) /*自定义函数leap()用来指定输入的年份是否为闰年*/
{
if((a%4 == 0 && a%100 != 0
- XML中DOCTYPE字段的解析
wyzuomumu
xml
DTD声明始终以!DOCTYPE开头,空一格后跟着文档根元素的名称,如果是内部DTD,则再空一格出现[],在中括号中是文档类型定义的内容. 而对于外部DTD,则又分为私有DTD与公共DTD,私有DTD使用SYSTEM表示,接着是外部DTD的URL. 而公共DTD则使用PUBLIC,接着是DTD公共名称,接着是DTD的URL.
私有DTD
<!DOCTYPErootSYST