- AI数字人系统开发上线全攻略:从0到1全流程解析
v_qutudy
人工智能AI系统开发AI数字人开发
一、需求分析:定义数字人核心能力1.1功能规划矩阵模块基础功能进阶功能形象生成2D/3D建模实时表情捕捉与驱动语音交互TTS语音合成情感识别与应激反应动作系统预设动作库骨骼动画与物理引擎智能决策规则引擎强化学习驱动决策多模态交互文本/语音输入AR/VR空间交互1.2非功能性指标实时性:唇形同步延迟B[语音识别]A-->C[姿态检测]A-->D[文本理解]B-->E[NLP引擎]C-->F[动作解析
- 考场/工厂违规用机难捕捉?3维度优化方案部署成本直降40%
2501_92487762
视觉检测计算机视觉算法目标检测
开篇痛点工业场景中传统玩手机识别面临三重挑战:小目标检测(手机平均像素占比<0.5%)、遮挡干扰(人手/物体遮挡率超60%)、实时性要求(需200ms内响应)。某安检企业反馈,开源YOLOv5在车间场景误报率高达34%。技术解析:双流特征融合架构陌讯算法创新性融合双路径特征(图1):#陌讯核心代码逻辑(简化版)defdual_path_fusion(backbone):shallow_path=C
- 【电脑】鼠标的基础知识
Mike_Wuzy
电脑
下面是一些关于鼠标的详细知识:鼠标的基本结构外壳:通常由塑料或金属制成,提供手握的地方。滚轮:位于中央,用于滚动页面。有些高端型号的滚轮可以自定义功能。按键:最常见的是左键、右键和中键(即滚轮)。一些鼠标增加了额外的功能键。传感器:光学或激光传感器,用于捕捉移动信息并转换为数字信号传递给电脑。微处理器:处理传感器传输的数据,并将其转化为计算机可理解的命令。鼠标的类型无线鼠标:使用蓝牙、2.4GHz
- 德国杯:德累斯顿-斯图加特;进攻至上,斯图加特有模有样
66a0584eb3bb
昨天两场圣保罗没问题,福塔雷萨这场终究还是没能捕捉主任的心理。今天周五算是一个小比赛日,从作战节奏上来说,可以偃旗息鼓,搭灶做饭,屯田备粮,因为周末赛事很多,特别是早场。所以今天只整了两场德国杯的票,先聊聊思路。德累斯顿的实力相对一般,上赛季还身处德乙联赛,可无奈最终降级。来到熟悉的丙级联赛,他们也是冲级大热门。休赛期俱乐部保留了原本的框架的同时,先后引入了史塔克、魏劳赫、贝克等人,实力大大提升。
- “Datawhale AI夏令营”基于带货视频评论的用户洞察挑战赛
fzyz123
DatawhaleAI夏令营人工智能Datawhale大模型技术NLP深度学习AI夏令营
前言:本次是DatawhaleAI夏令营2025年第一期的内容,赛事是:基于带货视频评论的用户洞察挑战赛(科大讯飞AI大赛)一、赛事背景在直播电商爆发式增长浪潮中,短视频平台积累的海量带货视频及用户评论数据蕴含巨大商业价值。这些数据不仅是消费者体验的直接反馈,更是驱动品牌决策的关键资产。用户洞察的核心在于视频内容与评论数据的联合挖掘:通过智能识别推广商品分析评论中的情感表达与观点聚合精准捕捉消费者
- Python 爬虫实战:视频平台播放量实时监控(含反爬对抗与数据趋势预测)
西攻城狮北
python爬虫音视频
一、引言在数字内容蓬勃发展的当下,视频平台的播放量数据已成为内容创作者、营销人员以及行业分析师手中极为关键的情报资源。它不仅能够实时反映内容的受欢迎程度,更能在竞争分析、营销策略制定以及内容优化等方面发挥不可估量的作用。然而,视频平台为了保护自身数据和用户隐私,往往会设置一系列反爬虫机制,对数据爬取行为进行限制。这就向我们发起了挑战:如何巧妙地突破这些限制,同时精准地捕捉并预测播放量的动态变化趋势
- 深度学习模型表征提取全解析
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpython深度学习人工智能pythonembedding语言模型
模型内部进行表征提取的方法在自然语言处理(NLP)中,“表征(Representation)”指将文本(词、短语、句子、文档等)转化为计算机可理解的数值形式(如向量、矩阵),核心目标是捕捉语言的语义、语法、上下文依赖等信息。自然语言表征技术可按“静态/动态”“有无上下文”“是否融入知识”等维度划分一、传统静态表征(无上下文,词级为主)这类方法为每个词分配固定向量,不考虑其在具体语境中的含义(无法解
- UnrealEngine5游戏引擎实践(C++)
KENYCHEN奉孝
C++服务器c++游戏引擎
目录目录目录UnrealEngine是什么?UnrealEngine5简介核心技术特性应用场景扩展兼容性与生态系统UnrealEngine安装下载EpicGamesLauncher启动UnrealEngine选择安装版本和路径选择组件开始安装验证安装配置项目模板(可选)更新和插件管理UE游戏引擎动作捕捉与动画系统程序化生成与AI技术物理与破坏系统音频与本地化技术性能优化导入静态网格体材质实例创建与
- 《打破预设的编码逻辑:Ruby元编程的动态方法艺术》
后端
代码从来不是冰冷的字符堆砌,而是具备自我演化能力的动态实体。元编程技术如同这一实体的核心神经系统,让方法突破静态定义的桎梏,在运行时完成从需求捕捉到逻辑生成的完整闭环。MethodMissing与DefineMethod作为元编程的两大支柱,以近乎隐形的方式重塑着代码的行为边界,为开发者提供了一套驾驭变化的底层逻辑。MethodMissing的本质,是Ruby赋予程序的“需求感知能力”。当一个未被
- 动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)介绍
EmorZhong
机器学习人工智能深度学习数据结构算法
在时序数据分析中,动态时间规整(DynamicTimeWarping,DTW)是一种经典的用于度量两个时间序列相似度的算法。它的核心价值在于解决了传统距离度量(如欧氏距离)在处理时间序列时的局限性——尤其是当序列存在时间错位(如节奏快慢不同)或长度差异时,仍能准确捕捉它们的“形状相似性”。一、为什么需要DTW?传统的距离度量(如欧氏距离)要求两个时间序列必须长度相同且时间点严格对齐。但实际场景中,
- Python 语音识别系列-实战学习-语音识别特征提取
Python语音识别系列-实战学习-语音识别特征提取前言1.预加重、分帧和加窗2.提取特征3.可视化特征4.总结前言语音识别特征提取是语音处理中的一个重要环节,其主要任务是将连续的时域语音信号转换为连续的特征向量,以便于后续的语音识别和语音处理任务。在特征提取阶段,这些特征向量能够捕捉到语音信号中的关键信息,如音调、音色和音节等。特征提取主要可以分为以下几个方面:时域特征提取:包括自相关函数、方差
- 中药细粒度图像分类
小lo想吃棒棒糖
分类数据挖掘人工智能
在细粒度图像分类(FGVC)领域,BilinearCNN(BCNN)模型因其能够捕捉图像中的局部特征交互而受到广泛关注。该模型通过双线性池化操作将两个不同CNN提取的特征进行外积运算,从而获得更加丰富的特征表示,这对于区分外观相似但属于不同子类别的物体尤其有效。然而,BCNN通常计算成本较高,限制了其在移动设备或资源受限环境下的应用。为了实现轻量化并保持高精度的细粒度分类,可以考虑将MobileN
- 全身动作捕捉系统在人形机器人训练中提供精准数据的重要性
人形机器人作为复杂的移动操作平台,其运动精度直接影响任务执行可靠性。与工业机械臂相比,人形机器人需同时处理浮动基座动力学、多体耦合误差及非结构化环境适应,使得运动学误差分析更具挑战性。传统编程式动作控制已无法满足复杂场景需求,而全身动作捕捉系统通过提供高精度运动数据,成为突破这一瓶颈的关键技术。一、技术原理:从传感器到数字孪生的精准映射1.1动作捕捉系统的技术架构全身动作捕捉系统通常由惯性传感器、
- Gemini vs DeepSeek:Transformer 架构下的技术路线差异与企业级选择
charles666666
transformer架构深度学习语言模型产品经理人工智能
一、引言:从商业价值切入Gemini和DeepSeek都基于Transformer架构,但在技术路线和应用场景上各有侧重。本文将解密同源Transformer下的技术分野,帮助企业做出更明智的大模型选型决策。二、Transformer核心机制精要Transformer架构是现代大语言模型的基础,其核心机制包括自注意力机制和前馈神经网络。自注意力机制使模型能够捕捉序列中元素的全局依赖关系,但也是GP
- 视觉算法之卷积神经网络
清风AI
深度学习算法详解及代码复现计算机视觉cnn神经网络深度学习python课程设计毕业设计
定义与特点卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种专为处理具有网格结构的数据而设计的深度学习模型。其独特的结构和功能使其在图像处理、语音识别等领域展现出卓越的性能:CNN的核心设计理念源于对生物视觉系统的模仿。通过模拟大脑皮层中视网膜和视觉皮层的层次化结构,CNN能够有效地捕捉图像中的局部特征并逐步抽象为高层语义信息。这种设计使得CNN特别擅长处理图像和音
- 论文略读:SWE-bench: Can Language Models Resolve Real-world Github Issues?
UQI-LIUWJ
论文笔记语言模型人工智能自然语言处理
iclr2024oralreviewer评分5668现有的语言模型(LMs)的基准测试已经饱和,无法捕捉到最先进的语言模型能做什么和不能做什么的前沿。——>要具有挑战性的基准测试论文引入了SWE-bench在现实软件工程环境中评估语言模型的基准测试模型的任务是解决提交到热门GitHub仓库的问题(通常是bug报告或功能请求)每个任务都需要生成描述对现有代码库应用的更改的补丁。然后,使用仓库的测试框
- 自动驾驶感知系统
三十度角阳光的问候
自动驾驶人工智能机器学习
目录感知传感系统介绍定位技术介绍自动驾驶感知传感系统激光雷达原理激光雷达类型激光雷达测距原理知名供应商介绍毫米波雷达超声波雷达工作原理超声波雷达类型常见自动驾驶传感器品牌及产品感知传感系统介绍利用摄像头捕捉图像信息,如道路标志、交通信号、车辆、行人等,为自动驾驶系统提供决策依据。通过发射激光束并测量反射时间,计算周围物体的距离和位置,提供高精度信息和三维地图。利用毫米波电磁波检测短距离障碍物,测量
- AI 正在深度重构软件开发的底层逻辑和全生命周期,从技术演进、流程重构和未来趋势三个维度进行系统性分析
AI正在深度重构软件开发的底层逻辑和全生命周期,从需求分析到运维维护的每个环节都产生了范式级变革。以下从技术演进、流程重构和未来趋势三个维度进行系统性分析:一、AI重构软件开发全栈的技术图谱需求工程智能化NLP驱动的需求解析:GPT-4架构实现用户访谈转录自动转化为UML用例图,准确率达89%(微软2023内部数据)情感计算应用:基于BERT的意图识别模型可捕捉用户需求中的隐性情绪,需求变更预测准
- 深度探索:现代翻译技术的核心算法与实践(第一篇)
软考和人工智能学堂
#DeepSeek快速入门人工智能#深度学习算法
引言:翻译技术的演进之路从早期的基于规则的机器翻译(RBMT)到统计机器翻译(SMT),再到如今主导行业的神经机器翻译(NMT),翻译技术已经走过了漫长的发展道路。现代翻译系统不仅能够处理简单的句子,还能理解上下文、识别领域术语,甚至捕捉微妙的文化差异。本系列文章将带您深入探索现代翻译技术的核心算法与实践。作为开篇之作,本文将重点介绍神经机器翻译的基础架构——序列到序列(Seq2Seq)模型,并通
- 【AI论文】Skywork-Reward-V2:通过人机协同实现偏好数据整理的规模化扩展
摘要:尽管奖励模型(RewardModels,RMs)在基于人类反馈的强化学习(ReinforcementLearningfromHumanFeedback,RLHF)中发挥着关键作用,但当前最先进的开源奖励模型在大多数现有评估基准上表现欠佳,无法捕捉人类复杂且微妙的偏好谱系。即便采用先进训练技术的方法也未能显著提升性能。我们推测,这种脆弱性主要源于偏好数据集的局限性——这些数据集往往范围狭窄、标
- 牛市来临之际,如何用期权抢占反弹先机?
期权汇小韩
金融
牛市来临之际,如何实现用更低的资金成本抢占反弹先机?期权就是一种花小钱办大事的强大工具!尐程序:期权汇1、策略详解若投资者认为短期行情有可能会爆发,相较于追涨个股,买入相关的认购期权是一种更为高效的看涨方式。以银行股为例,考虑到大盘代表指数上证50ETF中银行股权重占比超35%,买入上证50ETF期权能有效捕捉银行板块及指数权重股走强的红利,该策略只需投入小额权利金成本,即可博弈指数权重走强带来的
- 高压电缆护层安全的智能防线:TLKS-PLGD 监控设备深度解析
李子圆圆
安全
在现代电力系统庞大复杂的网络中,高压电缆护层是守护电力传输的"隐形铠甲",其安全直接影响电网稳定。传统监测手段响应慢、精度低,难以满足安全运维需求。TLKS-PLGD高压电缆护层环流监控设备应运而生,提供智能化解决方案。智能监测:全方位守护TLKS-PLGD专为高压电缆护层安全研发,融合实时监测、智能预警、远程管控技术,构建高精度监控体系。其功能强大:能实时监测接地电流,捕捉细微波动预判隐患;支持
- Tansformer的Multi-Head Attention组件
数字化与智能化
大模型基础Transformer框架transformer多头注意力机制
一、Transformer的注意力机制Transformer的注意力机制是对传统序列建模方法的颠覆性创新。它通过全局并行的关联计算解决了RNN的效率与长距离依赖瓶颈,通过动态权重和多头设计增强了模型对复杂信息的捕捉能力,最终成为现代人工智能的核心技术基石。其意义不仅在于提升了模型性能,更在于提供了一种“计算关联”的通用思路,推动了人工智能向更高效、更通用的方向发展。在Transformer之前,循
- TeamT5-ThreatSonar 解决方案:构建智能动态的 APT 与勒索软件防御体系
江苏思维驱动智能研究院有限公司
自动化网络大数据
一、核心功能深度解析:从威胁狩猎到自动化响应的闭环能力(一)威胁狩猎:主动挖掘潜伏性攻击的“数字侦探”多层级威胁识别引擎:静态特征匹配:内置超1000种APT后门签名(如Regin、Duqu等高级工具包特征),实时扫描端点文件、注册表与进程,比对全球威胁情报库(每日更新超50万条IOC);动态行为分析:通过内核级监控技术,捕捉异常操作(如非预期的进程注入、加密API高频调用),例如某银行端点出现“
- AI LLM架构与原理 - 预训练模型深度解析
陈乔布斯
AI人工智能大模型人工智能架构机器学习深度学习大模型PythonAI
一、引言在人工智能领域,大型语言模型(LLM)的发展日新月异,预训练模型作为LLM的核心技术,为模型的强大性能奠定了基础。预训练模型通过在大规模无标注数据上进行学习,能够捕捉语言的通用模式和语义信息,从而在各种自然语言处理任务中展现出卓越的能力。本文将深入探讨AILLM架构与原理中预训练模型的方法论和技术,结合图解、代码解析和实际案例,为读者呈现一个全面且易懂的预训练模型图景。二、预训练模型的基本
- Charles中文版抓包工具:提升网络请求调试与API性能的高效工具
在当今的软件开发过程中,调试网络请求和优化API性能是保证应用顺畅运行和提高用户体验的关键。对于开发者来说,能够高效捕捉和分析HTTP/HTTPS请求的工具是必不可少的。Charles抓包工具作为一款广受欢迎的网络调试工具,提供了强大的功能来帮助开发者分析网络流量、优化API性能并提高开发效率。本文将深入探讨如何利用Charles中文版抓包工具加速网络请求调试、提升API性能,并通过有效的功能实现
- 工业相机和镜头选型标准
金蝶软件小李
OpenCV与机器视觉Halcon机器视觉C#程序设计语言基础数码相机计算机视觉算法人工智能深度学习
工业相机和镜头选型标准包括以下几点:相机选型标准分辨率:根据目标物的大小和检测精度来确定。分辨率越高,能捕捉到的细节越丰富,但也会增加数据处理量和成本。帧率:根据目标物或相机的运动速度来选择。高帧率相机适用于快速运动物体的捕捉和分析。传感器类型:CCD或CMOS。CCD在成像质量、色彩还原和信噪比方面更具优势,适用于对成像质量要求很高的场景;CMOS图像采集速度快,功耗低,集成度高,制造成本低,适
- Python 库 包 sentence-transformers
音程
机器学习人工智能python开发语言
sentence-transformers是一个非常流行的Python库,专门用于将文本(句子、段落、文档)转换为高质量的语义向量(嵌入)。它基于Transformer架构(如BERT、RoBERTa、DistilBERT等)的预训练模型,并在大量语义相似性数据上进行了微调,能够捕捉句子之间的深层语义关系。什么是sentence-transformers?项目地址:https://www.sber
- DeepFM算法原理及应用场景
DeepFM(DeepFactorizationMachine)是一种结合了因子分解机(FactorizationMachines,FM)和深度神经网络(DNN)的混合模型,主要用于处理高维稀疏数据(如推荐系统中的点击率预测)。其核心思想是同时捕捉低阶(线性)和高阶(非线性)特征交互。1.算法原理模型结构如下:FM部分:负责捕捉低阶特征交互(如一阶和二阶特征组合)。一阶项:线性特征权重。二阶项:通
- 便携式电缆接地环流记录仪:技术解析与应用价值
WHFENGHE
物联网
在电力传输与分配系统中,电缆接地环流的稳定监测是保障电网安全运行的关键环节。便携式电缆接地环流记录仪作为一种专业化检测设备,通过精准捕捉接地环流数据,为电缆线路状态评估提供可靠依据。本文将从技术原理、功能优势及行业应用角度,客观阐述该设备的核心价值。工作原理便携式电缆接地环流记录仪基于电磁感应与数字信号处理技术构建。其核心组件包括高精度电流传感器、数据采集模块及嵌入式分析系统。设备通过柔性电流钳或
- java解析APK
3213213333332132
javaapklinux解析APK
解析apk有两种方法
1、结合安卓提供apktool工具,用java执行cmd解析命令获取apk信息
2、利用相关jar包里的集成方法解析apk
这里只给出第二种方法,因为第一种方法在linux服务器下会出现不在控制范围之内的结果。
public class ApkUtil
{
/**
* 日志对象
*/
private static Logger
- nginx自定义ip访问N种方法
ronin47
nginx 禁止ip访问
因业务需要,禁止一部分内网访问接口, 由于前端架了F5,直接用deny或allow是不行的,这是因为直接获取的前端F5的地址。
所以开始思考有哪些主案可以实现这样的需求,目前可实施的是三种:
一:把ip段放在redis里,写一段lua
二:利用geo传递变量,写一段
- mysql timestamp类型字段的CURRENT_TIMESTAMP与ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP属性
dcj3sjt126com
mysql
timestamp有两个属性,分别是CURRENT_TIMESTAMP 和ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP两种,使用情况分别如下:
1.
CURRENT_TIMESTAMP
当要向数据库执行insert操作时,如果有个timestamp字段属性设为
CURRENT_TIMESTAMP,则无论这
- struts2+spring+hibernate分页显示
171815164
Hibernate
分页显示一直是web开发中一大烦琐的难题,传统的网页设计只在一个JSP或者ASP页面中书写所有关于数据库操作的代码,那样做分页可能简单一点,但当把网站分层开发后,分页就比较困难了,下面是我做Spring+Hibernate+Struts2项目时设计的分页代码,与大家分享交流。
1、DAO层接口的设计,在MemberDao接口中定义了如下两个方法:
public in
- 构建自己的Wrapper应用
g21121
rap
我们已经了解Wrapper的目录结构,下面可是正式利用Wrapper来包装我们自己的应用,这里假设Wrapper的安装目录为:/usr/local/wrapper。
首先,创建项目应用
&nb
- [简单]工作记录_多线程相关
53873039oycg
多线程
最近遇到多线程的问题,原来使用异步请求多个接口(n*3次请求) 方案一 使用多线程一次返回数据,最开始是使用5个线程,一个线程顺序请求3个接口,超时终止返回 缺点 测试发现必须3个接
- 调试jdk中的源码,查看jdk局部变量
程序员是怎么炼成的
jdk 源码
转自:http://www.douban.com/note/211369821/
学习jdk源码时使用--
学习java最好的办法就是看jdk源代码,面对浩瀚的jdk(光源码就有40M多,比一个大型网站的源码都多)从何入手呢,要是能单步调试跟进到jdk源码里并且能查看其中的局部变量最好了。
可惜的是sun提供的jdk并不能查看运行中的局部变量
- Oracle RAC Failover 详解
aijuans
oracle
Oracle RAC 同时具备HA(High Availiablity) 和LB(LoadBalance). 而其高可用性的基础就是Failover(故障转移). 它指集群中任何一个节点的故障都不会影响用户的使用,连接到故障节点的用户会被自动转移到健康节点,从用户感受而言, 是感觉不到这种切换。
Oracle 10g RAC 的Failover 可以分为3种:
1. Client-Si
- form表单提交数据编码方式及tomcat的接受编码方式
antonyup_2006
JavaScripttomcat浏览器互联网servlet
原帖地址:http://www.iteye.com/topic/266705
form有2中方法把数据提交给服务器,get和post,分别说下吧。
(一)get提交
1.首先说下客户端(浏览器)的form表单用get方法是如何将数据编码后提交给服务器端的吧。
对于get方法来说,都是把数据串联在请求的url后面作为参数,如:http://localhost:
- JS初学者必知的基础
百合不是茶
js函数js入门基础
JavaScript是网页的交互语言,实现网页的各种效果,
JavaScript 是世界上最流行的脚本语言。
JavaScript 是属于 web 的语言,它适用于 PC、笔记本电脑、平板电脑和移动电话。
JavaScript 被设计为向 HTML 页面增加交互性。
许多 HTML 开发者都不是程序员,但是 JavaScript 却拥有非常简单的语法。几乎每个人都有能力将小的
- iBatis的分页分析与详解
bijian1013
javaibatis
分页是操作数据库型系统常遇到的问题。分页实现方法很多,但效率的差异就很大了。iBatis是通过什么方式来实现这个分页的了。查看它的实现部分,发现返回的PaginatedList实际上是个接口,实现这个接口的是PaginatedDataList类的对象,查看PaginatedDataList类发现,每次翻页的时候最
- 精通Oracle10编程SQL(15)使用对象类型
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*使用对象类型
*/
--建立和使用简单对象类型
--对象类型包括对象类型规范和对象类型体两部分。
--建立和使用不包含任何方法的对象类型
CREATE OR REPLACE TYPE person_typ1 as OBJECT(
name varchar2(10),gender varchar2(4),birthdate date
);
drop type p
- 【Linux命令二】文本处理命令awk
bit1129
linux命令
awk是Linux用来进行文本处理的命令,在日常工作中,广泛应用于日志分析。awk是一门解释型编程语言,包含变量,数组,循环控制结构,条件控制结构等。它的语法采用类C语言的语法。
awk命令用来做什么?
1.awk适用于具有一定结构的文本行,对其中的列进行提取信息
2.awk可以把当前正在处理的文本行提交给Linux的其它命令处理,然后把直接结构返回给awk
3.awk实际工
- JAVA(ssh2框架)+Flex实现权限控制方案分析
白糖_
java
目前项目使用的是Struts2+Hibernate+Spring的架构模式,目前已经有一套针对SSH2的权限系统,运行良好。但是项目有了新需求:在目前系统的基础上使用Flex逐步取代JSP,在取代JSP过程中可能存在Flex与JSP并存的情况,所以权限系统需要进行修改。
【SSH2权限系统的实现机制】
权限控制分为页面和后台两块:不同类型用户的帐号分配的访问权限是不同的,用户使
- angular.forEach
boyitech
AngularJSAngularJS APIangular.forEach
angular.forEach 描述: 循环对obj对象的每个元素调用iterator, obj对象可以是一个Object或一个Array. Iterator函数调用方法: iterator(value, key, obj), 其中obj是被迭代对象,key是obj的property key或者是数组的index,value就是相应的值啦. (此函数不能够迭代继承的属性.)
- java-谷歌面试题-给定一个排序数组,如何构造一个二叉排序树
bylijinnan
二叉排序树
import java.util.LinkedList;
public class CreateBSTfromSortedArray {
/**
* 题目:给定一个排序数组,如何构造一个二叉排序树
* 递归
*/
public static void main(String[] args) {
int[] data = { 1, 2, 3, 4,
- action执行2次
Chen.H
JavaScriptjspXHTMLcssWebwork
xwork 写道 <action name="userTypeAction"
class="com.ekangcount.website.system.view.action.UserTypeAction">
<result name="ssss" type="dispatcher">
- [时空与能量]逆转时空需要消耗大量能源
comsci
能源
无论如何,人类始终都想摆脱时间和空间的限制....但是受到质量与能量关系的限制,我们人类在目前和今后很长一段时间内,都无法获得大量廉价的能源来进行时空跨越.....
在进行时空穿梭的实验中,消耗超大规模的能源是必然
- oracle的正则表达式(regular expression)详细介绍
daizj
oracle正则表达式
正则表达式是很多编程语言中都有的。可惜oracle8i、oracle9i中一直迟迟不肯加入,好在oracle10g中终于增加了期盼已久的正则表达式功能。你可以在oracle10g中使用正则表达式肆意地匹配你想匹配的任何字符串了。
正则表达式中常用到的元数据(metacharacter)如下:
^ 匹配字符串的开头位置。
$ 匹配支付传的结尾位置。
*
- 报表工具与报表性能的关系
datamachine
报表工具birt报表性能润乾报表
在选择报表工具时,性能一直是用户关心的指标,但是,报表工具的性能和整个报表系统的性能有多大关系呢?
要回答这个问题,首先要分析一下报表的处理过程包含哪些环节,哪些环节容易出现性能瓶颈,如何优化这些环节。
一、报表处理的一般过程分析
1、用户选择报表输入参数后,报表引擎会根据报表模板和输入参数来解析报表,并将数据计算和读取请求以SQL的方式发送给数据库。
2、
- 初一上学期难记忆单词背诵第一课
dcj3sjt126com
wordenglish
what 什么
your 你
name 名字
my 我的
am 是
one 一
two 二
three 三
four 四
five 五
class 班级,课
six 六
seven 七
eight 八
nince 九
ten 十
zero 零
how 怎样
old 老的
eleven 十一
twelve 十二
thirteen
- 我学过和准备学的各种技术
dcj3sjt126com
技术
语言VB https://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/2x7h1hfk.aspxJava http://docs.oracle.com/javase/8/C# https://msdn.microsoft.com/library/vstudioPHP http://php.net/manual/en/Html
- struts2中token防止重复提交表单
蕃薯耀
重复提交表单struts2中token
struts2中token防止重复提交表单
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年7月12日 11:52:32 星期日
ht
- 线性查找二维数组
hao3100590
二维数组
1.算法描述
有序(行有序,列有序,且每行从左至右递增,列从上至下递增)二维数组查找,要求复杂度O(n)
2.使用到的相关知识:
结构体定义和使用,二维数组传递(http://blog.csdn.net/yzhhmhm/article/details/2045816)
3.使用数组名传递
这个的不便之处很明显,一旦确定就是不能设置列值
//使
- spring security 3中推荐使用BCrypt算法加密密码
jackyrong
Spring Security
spring security 3中推荐使用BCrypt算法加密密码了,以前使用的是md5,
Md5PasswordEncoder 和 ShaPasswordEncoder,现在不推荐了,推荐用bcrpt
Bcrpt中的salt可以是随机的,比如:
int i = 0;
while (i < 10) {
String password = "1234
- 学习编程并不难,做到以下几点即可!
lampcy
javahtml编程语言
不论你是想自己设计游戏,还是开发iPhone或安卓手机上的应用,还是仅仅为了娱乐,学习编程语言都是一条必经之路。编程语言种类繁多,用途各 异,然而一旦掌握其中之一,其他的也就迎刃而解。作为初学者,你可能要先从Java或HTML开始学,一旦掌握了一门编程语言,你就发挥无穷的想象,开发 各种神奇的软件啦。
1、确定目标
学习编程语言既充满乐趣,又充满挑战。有些花费多年时间学习一门编程语言的大学生到
- 架构师之mysql----------------用group+inner join,left join ,right join 查重复数据(替代in)
nannan408
right join
1.前言。
如题。
2.代码
(1)单表查重复数据,根据a分组
SELECT m.a,m.b, INNER JOIN (select a,b,COUNT(*) AS rank FROM test.`A` A GROUP BY a HAVING rank>1 )k ON m.a=k.a
(2)多表查询 ,
使用改为le
- jQuery选择器小结 VS 节点查找(附css的一些东西)
Everyday都不同
jquerycssname选择器追加元素查找节点
最近做前端页面,频繁用到一些jQuery的选择器,所以特意来总结一下:
测试页面:
<html>
<head>
<script src="jquery-1.7.2.min.js"></script>
<script>
/*$(function() {
$(documen
- 关于EXT
tntxia
ext
ExtJS是一个很不错的Ajax框架,可以用来开发带有华丽外观的富客户端应用,使得我们的b/s应用更加具有活力及生命力。ExtJS是一个用 javascript编写,与后台技术无关的前端ajax框架。因此,可以把ExtJS用在.Net、Java、Php等各种开发语言开发的应用中。
ExtJs最开始基于YUI技术,由开发人员Jack
- 一个MIT计算机博士对数学的思考
xjnine
Math
在过去的一年中,我一直在数学的海洋中游荡,research进展不多,对于数学世界的阅历算是有了一些长进。为什么要深入数学的世界?作为计算机的学生,我没有任何企图要成为一个数学家。我学习数学的目的,是要想爬上巨人的肩膀,希望站在更高的高度,能把我自己研究的东西看得更深广一些。说起来,我在刚来这个学校的时候,并没有预料到我将会有一个深入数学的旅程。我的导师最初希望我去做的题目,是对appe