- 如何有效的学习AI大模型?
Python程序员罗宾
学习人工智能语言模型自然语言处理架构
学习AI大模型是一个系统性的过程,涉及到多个学科的知识。以下是一些建议,帮助你更有效地学习AI大模型:基础知识储备:数学基础:学习线性代数、概率论、统计学和微积分等,这些是理解机器学习算法的数学基础。编程技能:掌握至少一种编程语言,如Python,因为大多数AI模型都是用Python实现的。理论学习:机器学习基础:了解监督学习、非监督学习、强化学习等基本概念。深度学习:学习神经网络的基本结构,如卷
- 蓝桥杯第十四届C++C组
bug~bug~
蓝桥杯蓝桥杯c++c语言
目录三国游戏填充翻转【单调队列优化DP】子矩阵【快速幂、欧拉函数】互质数的个数【tire树】异或和之差【质因数分解】公因数匹配子树的大小三国游戏题目描述小蓝正在玩一款游戏。游戏中魏蜀吴三个国家各自拥有一定数量的士兵X,Y,Z(一开始可以认为都为0)。游戏有n个可能会发生的事件,每个事件之间相互独立且最多只会发生一次,当第i个事件发生时会分别让X,Y,Z增加Ai,Bi,Ci。当游戏结束时(所有事件的
- 群体遗传分析(一)#学习笔记
kangroomoon
哈温的遗传平衡定律是基础,费、莱、霍的群体遗传学是数学基础和理论框架,木村资生的中性进化论深化了自然选择的概念。中性学说认为:分子水平上的遗传变异在很大程度上是中性的,变异程度主要由突变速率和有效群体大小决定。(通过观察值和理论值之间的差异性测验中性进化假说)群体遗传多态性与结构分析Locus:遗传座位,在群体中通常包含多个allele:等位基因,即遗传多态性。大多数的新突变是由于geneticd
- python实现快速幂
Ronaldinho Gaúch
python算法
若需要计算a^b,如果使用循环来计算显然效率是很低的以下有三种方法实现快速幂方法一,python自带函数pow(a,b,mod),其中a为底数,b为指数,mod是对该数取模,mod参数有时候可以不传a=pow(5,9)方法二,利用递归实现快速幂,该方法需要注意分类讨论,考虑到指数为0,指数为1以及指数是奇数的情况deffast_power(a,b,mod):ifb==0:return1%modif
- 几何分布的期望和方差公式推导_算法数学基础-统计学最基础之均值、方差、协方差、矩...
weixin_39848097
几何分布的期望和方差公式推导均值定理六个公式概率论方差公式
我们天天都可以接触很多随机现象,比如每天的天气不一样气温是我们最直接的感受,我们很难预测明天的精确问题,但是这些随机现象又体现出了一定的规律性。比如上海7月份平均35度左右,冬天的平均温度在5度左右。所以35、5这些数字体现了某种稳定性。所以除了前面几章中讲到的分布律和概率密度函数可以表征随机变量外,还可以用一组数字来表达随机变量的一般特性。这就是我们今天要讲到的随机变量的数字特征。通过对数字特征
- CTF 竞赛密码学方向学习路径规划
David Max
CTF学习笔记密码学ctf信息安全
目录计算机科学基础计算机科学概念的引入、兴趣的引导开发环境的配置与常用工具的安装WattToolkit(Steam++)、机场代理Scoop(Windows用户可选)常用Python库SageMathLinux小工具yafuOpenSSLMarkdown编程基础Python其他编程语言、算法与数据结构(可选)数学基础离散数学与抽象代数复杂性分析密码学的正式学习兴趣的培养做题小技巧系统学习需要了解并
- 深度学习算法,该如何深入,举例说明
liyy614
深度学习
深度学习算法的深入学习可以从理论和实践两个方面进行。理论上,深入理解深度学习需要掌握数学基础(如线性代数、概率论、微积分)、机器学习基础和深度学习框架原理。实践上,可以通过实现和优化深度学习模型来提升技能。理论深入数学基础线性代数:理解向量、矩阵、特征值和特征向量等,对于理解神经网络的权重和偏置矩阵至关重要。概率论:用于理解模型的不确定性,如Dropout等正则化技术。微积分:理解梯度下降等优化算
- 数学基础 -- 线性代数正交多项式之勒让德多项式展开推导
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线性代数决策树算法
勒让德多项式展开的详细过程勒让德多项式是一类在区间[−1,1][-1,1][−1,1]上正交的多项式,可以用来逼近函数。我们可以将一个函数表示为勒让德多项式的线性组合。以下是如何推导勒让德多项式展开系数ana_nan的详细过程。1.勒让德展开的基本假设给定一个函数f(x)f(x)f(x),我们希望将它表示为勒让德多项式的线性组合:f(x)=∑n=0∞anPn(x),f(x)=\sum_{n=0}^
- 数学基础 -- 线性代数之格拉姆-施密特正交化
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线性代数机器学习人工智能
格拉姆-施密特正交化格拉姆-施密特正交化(Gram-SchmidtOrthogonalization)是一种将一组线性无关的向量转换为一组两两正交向量的算法。通过该过程,我们能够从原始向量组中构造正交基,并且可以选择归一化使得向量组成为标准正交基。算法步骤假设我们有一组线性无关的向量{v1,v2,…,vn}\{v_1,v_2,\dots,v_n\}{v1,v2,…,vn},其目标是将这些向量正交化
- 数学基础 -- 线性代数之矩阵的迹
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线性代数机器学习决策树
矩阵的迹什么是矩阵的迹?矩阵的迹(TraceofaMatrix)是线性代数中的一个基本概念,定义为一个方阵主对角线上元素的总和。矩阵的迹在许多数学和物理应用中都起着重要作用,例如在矩阵分析、量子力学、统计学和系统理论中。矩阵迹的定义对于一个n×nn\timesnn×n的方阵AAA:A=(a11a12⋯a1na21a22⋯a2n⋮⋮⋱⋮an1an2⋯ann)A=\begin{pmatrix}a_{1
- 数学基础 -- 线性代数之矩阵正定性
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线性代数矩阵
线性代数中的正定性正定性在线性代数中主要用于描述矩阵的特性,尤其是在二次型与优化问题中有重要应用。正定矩阵的定义对于一个n×nn\timesnn×n的对称矩阵AAA,其正定性可以通过以下条件来判断:正定矩阵:如果对于任意非零向量x∈Rnx\in\mathbb{R}^nx∈Rn,二次型xTAxx^TAxxTAx都是正的,即:xTAx>0∀x∈Rn,x≠0x^TAx>0\quad\forallx\in
- 每日一题 day 08
lhsnhs
蓝桥杯职场和发展
1>递归次数过多,栈溢出emmclassSolution{publicdoublemyPow(doublex,intn){doubleans=1.0;if(n使用快速幂
- 洛谷刷题之P1226
傻傻的傻瓜
洛谷c++
【模板】快速幂题目描述给你三个整数a,b,pa,b,pa,b,p,求ab mod pa^b\bmodpabmodp。输入格式输入只有一行三个整数,分别代表a,b,pa,b,pa,b,p。输出格式输出一行一个字符串a^bmodp=s,其中a,b,pa,b,pa,b,p分别为题目给定的值,sss为运算结果。样例#1样例输入#12109样例输出#12^10mod9=7提示样例解释210=10242^{1
- 想学java,需要什么基础?
吹来人间烟火
不需要什么基础,课程都是针对于零基础的同学,设计这个行业,本身入行门槛比较低,能力重于学历。真正科班出身的更是少数,大部分人都是通过找培训机构系统学习出来的,所以只要自己下定决心去学,就一定能学会的。另外,如果说普通人具备哪些能力可以更好地学习Java,那可以列出来三点。1、简单的英语读写能力;2、一定的数学基础;3、一定的计算机基础操作能力。Java是一门面向对象地编程语言,吸收了C++语言的各
- 数学基础 -- 线性代数之酉矩阵
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量子计算线性代数
酉矩阵(UnitaryMatrix)酉矩阵是线性代数中一种重要的矩阵类型,特别在量子力学和信号处理等领域有广泛的应用。以下是酉矩阵的定义、性质以及使用和计算的例子。1.定义酉矩阵是一个复矩阵UUU,满足以下条件:U†U=UU†=IU^{\dagger}U=UU^{\dagger}=IU†U=UU†=I其中:U†U^{\dagger}U†是矩阵UUU的共轭转置矩阵,即UUU的转置矩阵再取元素的共轭。
- 深度学习奥秘解锁:AI大模型技能提升指南
AGI大模型老王
人工智能深度学习语言模型算法大模型AI大模型
文章目录每日一句正能量前言AI大模型学习的理论基础AI大模型的训练与优化AI大模型在特定领域的应用AI大模型学习的伦理与社会影响未来发展趋势与挑战后记**前言**随着人工智能技术的快速发展,AI大模型学习正成为一项备受关注的研究领域。为了提高模型的准确性和效率,研究者们需要具备深厚的数学基础和编程能力,并对特定领域的业务场景有深入的了解。通过不断优化模型结构和算法,AI大模型学习正为人类的生活和工
- 数学基础 -- 线性代数之伴随矩阵
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线性代数矩阵
伴随矩阵1.代数余子式首先我们需要理解什么是代数余子式。对于一个n×nn\timesnn×n的方阵AAA,代数余子式MijM_{ij}Mij是指从矩阵AAA中删除第iii行和第jjj列后,剩下的子矩阵的行列式。假设有一个3×33\times33×3的矩阵:A=(a11a12a13a21a22a23a31a32a33)A=\begin{pmatrix}a_{11}&a_{12}&a_{13}\\a_
- 数学基础 -- 线性代数之矩阵的秩
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线性代数矩阵机器学习
矩阵的秩:概念与应用1.概述矩阵的秩(Rank)是线性代数中的一个基本概念,它衡量了矩阵中行或列向量的线性无关性。矩阵的秩在解线性方程组、矩阵分解、确定线性变换的维度等方面起着重要作用。2.矩阵的秩的定义矩阵的秩可以从以下几个角度进行定义:行秩:矩阵的行秩是指矩阵中最大线性无关行向量的个数。列秩:矩阵的列秩是指矩阵中最大线性无关列向量的个数。在一个矩阵中,行秩和列秩总是相等的,因此我们通常将矩阵的
- 一些简单却精妙的算法
写代码的大学生
算法
文章目录1.树状数组2.红黑树3.星星打分4.欧几里得算法5.快速幂6.并查集在编程的世界里,简洁的代码往往隐藏着深邃的智慧。一起来看看那些看似简单,实则精妙绝伦的代码片段,体会编程语言的优雅与力量。1.树状数组intlowbit(intx){returnx&-x;}树状数组里的这个,太精妙了,树状数组使区间求和复杂度降低到了log(n),发明这段代码的人一定是个天才,而这个lowbit恰恰是最精
- 【ShuQiHere】从零开始实现逻辑回归:深入理解反向传播与梯度下降
ShuQiHere
代码武士的机器学习秘传逻辑回归算法机器学习
【ShuQiHere】逻辑回归是机器学习中一个经典的分类算法,尽管它的名字中带有“回归”,但它的主要用途是处理二分类问题。逻辑回归通过一个逻辑函数(Sigmoid函数)将输入特征映射到一个概率值上,然后根据这个概率值进行分类。本文将带你从零开始一步步实现逻辑回归,并深入探讨背后的核心算法——反向传播与梯度下降。逻辑回归的数学基础逻辑回归的目标是找到一个逻辑函数,能够将输入特征映射到一个(0,1)之
- 数学基础 -- 线性代数之行阶梯形
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线性代数机器学习人工智能
行阶梯形行阶梯形(RowEchelonForm,REF)是线性代数中用于简化矩阵形式的一种方法,常用于求解线性方程组。矩阵经过行变换(如高斯消元法)后可以转换为行阶梯形,它具有以下特点:行阶梯形的定义零行在矩阵的底部:矩阵中如果存在一行全为零的行,这些行必须在矩阵的最下方。每一非零行的首个非零元素为1:这一元素称为该行的主元(leadingentry)。主元是从左到右的第一个非零元素,并且主元必须
- 【ShuQiHere】《机器学习的进化史『上』:从数学模型到智能算法的百年征程》
ShuQiHere
机器学习人工智能
【ShuQiHere】引言:概述机器学习的演进机器学习的发展史是一段从数学基础到智能算法的演进历程。从19世纪的数学探索,到20世纪的计算革命,再到21世纪的智能算法应用,机器学习模型的演化贯穿了科学进步的每个重要阶段。这篇博客将系统回顾这些模型的历史演进,展示它们之间的联系,并探讨其在现代应用中的重要性。线性回归:机器学习的起点背景故事:1805年的法国,年轻的数学家Adrien-MarieLe
- 数学基础 -- 线性代数之增广矩阵
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线性代数机器学习
增广矩阵增广矩阵(AugmentedMatrix)是在求解线性方程组时常用的工具。它将线性方程组的系数矩阵与常数项合并在一起,形成一个扩展的矩阵,从而便于使用矩阵操作方法求解方程组。定义假设我们有一个线性方程组:a11x1+a12x2+⋯+a1nxn=b1a21x1+a22x2+⋯+a2nxn=b2⋮am1x1+am2x2+⋯+amnxn=bm\begin{aligned}a_{11}x_1+a_
- 【数据结构与算法】从左到右快速幂和从右到左快速幂
星眺北海
数据结构与算法算法快速幂
引出问题在计算机科学中,幂运算是一种非常常见且基础的操作,尤其是在涉及到大数运算时,幂运算的效率对整个计算过程至关重要。设想以下场景:在加密算法中,如RSA算法,常常需要计算大数的幂,且这种计算必须在一定时间内完成,以确保安全性。在数值计算中,我们可能需要反复进行大规模的幂运算,如果采用最直接的计算方法,其计算量和时间将非常庞大。如果我们采用朴素的计算方法,例如计算aba^bab时,通过不断相乘a
- 河南萌新联赛2024第(一)场:河南农业大学
FS_tar
算法c++数据结构排序算法
河南萌新联赛2024第(一)场:河南农业大学2024.7.1713:00————15:00过题数6/12补题数8/12造数爱探险的朵拉有大家喜欢的零食吗小蓝的二进制询问奇妙的脑回路两难抉择新编旅途的终点两难抉择除法移位最大矩阵匹配图上计数(Easy)图上计数(Hard)A-造数其实题不难,但是可能脑子没转,所以没有想到逆向思维,wa了3发还很影响心态。亏我甚至还搞了个快速幂,一点关系没有。题解:给
- 数学基础 -- 梯度下降算法
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算法人工智能数学基础
梯度下降算法梯度下降算法(GradientDescent)是一种优化算法,主要用于寻找函数的局部最小值或全局最小值。它广泛应用于机器学习、深度学习以及统计学中,用于最小化损失函数或误差函数。梯度下降的基本概念梯度下降算法通过以下步骤工作:初始化参数:随机初始化模型的参数(如权重和偏差),也可以用特定的策略初始化。计算损失:对当前模型输出和实际目标值计算损失(如均方误差、交叉熵等)。计算梯度:计算损
- 数学基础 -- 线性代数之矩阵的可逆性
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线性代数矩阵机器学习
矩阵的可逆性1.矩阵可逆的定义对于一个n×nn\timesnn×n的方阵AAA,如果存在一个矩阵BBB使得:A×B=B×A=InA\timesB=B\timesA=I_nA×B=B×A=In其中InI_nIn是n×nn\timesnn×n的单位矩阵(对角线上全为1,其他位置全为0),那么矩阵AAA是可逆的,并称矩阵BBB是矩阵AAA的逆矩阵,记作A−1A^{-1}A−1。2.矩阵不可逆的定义如果对
- 数学知识——欧拉函数、快速幂、扩展欧几里得算法
up-to-star
acwing算法基础课学习笔记
欧拉函数欧拉函数定义为ϕ(n)=1−n中与n互质的个数\phi(n)=1-n中与n互质的个数ϕ(n)=1−n中与n互质的个数,互质就是最大公约数是1。欧拉函数求解公式:将n分解质因数:n=p1a1+p2a2+...+pkakn=p_1^{a1}+p_2^{a2}+...+p_k^{ak}n=p1a1+p2a2+...+pkak,则ϕ(n)=n∗(1−1p1)∗(1−1p2)∗.....∗(1−1p
- Logistic 回归
零 度°
机器学习回归数据挖掘人工智能
文章目录1.引言2.Logistic回归概述2.1定义与应用场景2.2与线性回归的区别3.原理与数学基础3.1Sigmoid函数3.2概率解释3.3极大似然估计4.模型建立4.1假设函数4.2成本函数4.3梯度下降法5.正则化5.1正则化的目的与类型5.1.1正则化的目的5.1.2正则化的类型5.2L1和L2正则化5.2.1L1正则化5.2.2L2正则化6.多分类问题6.1一对多(OvA)6.2一
- 数学基础 -- 线性代数之行列式不变性推导
sz66cm
线性代数
行列式不变性的推导我们要证明:给矩阵的一行(或列)加上另一行(或列)的倍数,这种操作不会改变行列式的值。问题描述假设我们有一个矩阵AAA,其大小为3×33\times33×3,如果我们将其第1行加上第2行的倍数,得到新的矩阵A′A'A′。我们需要证明矩阵AAA的行列式和矩阵A′A'A′的行列式是相等的。给定矩阵AAA如下:A=(a11a12a13a21a22a23a31a32a33)A=\begi
- 矩阵求逆(JAVA)利用伴随矩阵
qiuwanchi
利用伴随矩阵求逆矩阵
package gaodai.matrix;
import gaodai.determinant.DeterminantCalculation;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;
/**
* 矩阵求逆(利用伴随矩阵)
* @author 邱万迟
- 单例(Singleton)模式
aoyouzi
单例模式Singleton
3.1 概述 如果要保证系统里一个类最多只能存在一个实例时,我们就需要单例模式。这种情况在我们应用中经常碰到,例如缓存池,数据库连接池,线程池,一些应用服务实例等。在多线程环境中,为了保证实例的唯一性其实并不简单,这章将和读者一起探讨如何实现单例模式。 3.2
- [开源与自主研发]就算可以轻易获得外部技术支持,自己也必须研发
comsci
开源
现在国内有大量的信息技术产品,都是通过盗版,免费下载,开源,附送等方式从国外的开发者那里获得的。。。。。。
虽然这种情况带来了国内信息产业的短暂繁荣,也促进了电子商务和互联网产业的快速发展,但是实际上,我们应该清醒的看到,这些产业的核心力量是被国外的
- 页面有两个frame,怎样点击一个的链接改变另一个的内容
Array_06
UIXHTML
<a src="地址" targets="这里写你要操作的Frame的名字" />搜索
然后你点击连接以后你的新页面就会显示在你设置的Frame名字的框那里
targerts="",就是你要填写目标的显示页面位置
=====================
例如:
<frame src=&
- Struts2实现单个/多个文件上传和下载
oloz
文件上传struts
struts2单文件上传:
步骤01:jsp页面
<!--在进行文件上传时,表单提交方式一定要是post的方式,因为文件上传时二进制文件可能会很大,还有就是enctype属性,这个属性一定要写成multipart/form-data,不然就会以二进制文本上传到服务器端-->
<form action="fileUplo
- 推荐10个在线logo设计网站
362217990
logo
在线设计Logo网站。
1、http://flickr.nosv.org(这个太简单)
2、http://www.logomaker.com/?source=1.5770.1
3、http://www.simwebsol.com/ImageTool
4、http://www.logogenerator.com/logo.php?nal=1&tpl_catlist[]=2
5、ht
- jsp上传文件
香水浓
jspfileupload
1. jsp上传
Notice:
1. form表单 method 属性必须设置为 POST 方法 ,不能使用 GET 方法
2. form表单 enctype 属性需要设置为 multipart/form-data
3. form表单 action 属性需要设置为提交到后台处理文件上传的jsp文件地址或者servlet地址。例如 uploadFile.jsp 程序文件用来处理上传的文
- 我的架构经验系列文章 - 前端架构
agevs
JavaScriptWeb框架UIjQuer
框架层面:近几年前端发展很快,前端之所以叫前端因为前端是已经可以独立成为一种职业了,js也不再是十年前的玩具了,以前富客户端RIA的应用可能会用flash/flex或是silverlight,现在可以使用js来完成大部分的功能,因此js作为一门前端的支撑语言也不仅仅是进行的简单的编码,越来越多框架性的东西出现了。越来越多的开发模式转变为后端只是吐json的数据源,而前端做所有UI的事情。MVCMV
- android ksoap2 中把XML(DataSet) 当做参数传递
aijuans
android
我的android app中需要发送webservice ,于是我使用了 ksop2 进行发送,在测试过程中不是很顺利,不能正常工作.我的web service 请求格式如下
[html]
view plain
copy
<Envelope xmlns="http://schemas.
- 使用Spring进行统一日志管理 + 统一异常管理
baalwolf
spring
统一日志和异常管理配置好后,SSH项目中,代码以往散落的log.info() 和 try..catch..finally 再也不见踪影!
统一日志异常实现类:
[java]
view plain
copy
package com.pilelot.web.util;
impor
- Android SDK 国内镜像
BigBird2012
android sdk
一、镜像地址:
1、东软信息学院的 Android SDK 镜像,比配置代理下载快多了。
配置地址, http://mirrors.neusoft.edu.cn/configurations.we#android
2、北京化工大学的:
IPV4:ubuntu.buct.edu.cn
IPV4:ubuntu.buct.cn
IPV6:ubuntu.buct6.edu.cn
- HTML无害化和Sanitize模块
bijian1013
JavaScriptAngularJSLinkySanitize
一.ng-bind-html、ng-bind-html-unsafe
AngularJS非常注重安全方面的问题,它会尽一切可能把大多数攻击手段最小化。其中一个攻击手段是向你的web页面里注入不安全的HTML,然后利用它触发跨站攻击或者注入攻击。
考虑这样一个例子,假设我们有一个变量存
- [Maven学习笔记二]Maven命令
bit1129
maven
mvn compile
compile编译命令将src/main/java和src/main/resources中的代码和配置文件编译到target/classes中,不会对src/test/java中的测试类进行编译
MVN编译使用
maven-resources-plugin:2.6:resources
maven-compiler-plugin:2.5.1:compile
&nbs
- 【Java命令二】jhat
bit1129
Java命令
jhat用于分析使用jmap dump的文件,,可以将堆中的对象以html的形式显示出来,包括对象的数量,大小等等,并支持对象查询语言。 jhat默认开启监听端口7000的HTTP服务,jhat是Java Heap Analysis Tool的缩写
1. 用法:
[hadoop@hadoop bin]$ jhat -help
Usage: jhat [-stack <bool&g
- JBoss 5.1.0 GA:Error installing to Instantiated: name=AttachmentStore state=Desc
ronin47
进到类似目录 server/default/conf/bootstrap,打开文件 profile.xml找到: Xml代码<bean
name="AttachmentStore"
class="org.jboss.system.server.profileservice.repository.AbstractAtta
- 写给初学者的6条网页设计安全配色指南
brotherlamp
UIui自学ui视频ui教程ui资料
网页设计中最基本的原则之一是,不管你花多长时间创造一个华丽的设计,其最终的角色都是这场秀中真正的明星——内容的衬托
我仍然清楚地记得我最早的一次美术课,那时我还是一个小小的、对凡事都充满渴望的孩子,我摆放出一大堆漂亮的彩色颜料。我仍然记得当我第一次看到原色与另一种颜色混合变成第二种颜色时的那种兴奋,并且我想,既然两种颜色能创造出一种全新的美丽色彩,那所有颜色
- 有一个数组,每次从中间随机取一个,然后放回去,当所有的元素都被取过,返回总共的取的次数。写一个函数实现。复杂度是什么。
bylijinnan
java算法面试
import java.util.Random;
import java.util.Set;
import java.util.TreeSet;
/**
* http://weibo.com/1915548291/z7HtOF4sx
* #面试题#有一个数组,每次从中间随机取一个,然后放回去,当所有的元素都被取过,返回总共的取的次数。
* 写一个函数实现。复杂度是什么
- struts2获得request、session、application方式
chiangfai
application
1、与Servlet API解耦的访问方式。
a.Struts2对HttpServletRequest、HttpSession、ServletContext进行了封装,构造了三个Map对象来替代这三种对象要获取这三个Map对象,使用ActionContext类。
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package pro.action;
import java.util.Map;
imp
- 改变python的默认语言设置
chenchao051
python
import sys
sys.getdefaultencoding()
可以测试出默认语言,要改变的话,需要在python lib的site-packages文件夹下新建:
sitecustomize.py, 这个文件比较特殊,会在python启动时来加载,所以就可以在里面写上:
import sys
sys.setdefaultencoding('utf-8')
&n
- mysql导入数据load data infile用法
daizj
mysql导入数据
我们常常导入数据!mysql有一个高效导入方法,那就是load data infile 下面来看案例说明
基本语法:
load data [low_priority] [local] infile 'file_name txt' [replace | ignore]
into table tbl_name
[fields
[terminated by't']
[OPTI
- phpexcel导入excel表到数据库简单入门示例
dcj3sjt126com
PHPExcel
跟导出相对应的,同一个数据表,也是将phpexcel类放在class目录下,将Excel表格中的内容读取出来放到数据库中
<?php
error_reporting(E_ALL);
set_time_limit(0);
?>
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type"
- 22岁到72岁的男人对女人的要求
dcj3sjt126com
22岁男人对女人的要求是:一,美丽,二,性感,三,有份具品味的职业,四,极有耐性,善解人意,五,该聪明的时候聪明,六,作小鸟依人状时尽量自然,七,怎样穿都好看,八,懂得适当地撒娇,九,虽作惊喜反应,但看起来自然,十,上了床就是个无条件荡妇。 32岁的男人对女人的要求,略作修定,是:一,入得厨房,进得睡房,二,不必服侍皇太后,三,不介意浪漫蜡烛配盒饭,四,听多过说,五,不再傻笑,六,懂得独
- Spring和HIbernate对DDM设计的支持
e200702084
DAO设计模式springHibernate领域模型
A:数据访问对象
DAO和资源库在领域驱动设计中都很重要。DAO是关系型数据库和应用之间的契约。它封装了Web应用中的数据库CRUD操作细节。另一方面,资源库是一个独立的抽象,它与DAO进行交互,并提供到领域模型的“业务接口”。
资源库使用领域的通用语言,处理所有必要的DAO,并使用领域理解的语言提供对领域模型的数据访问服务。
- NoSql 数据库的特性比较
geeksun
NoSQL
Redis 是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库,并提供多种语言的API。目前由VMware主持开发工作。
1. 数据模型
作为Key-value型数据库,Redis也提供了键(Key)和值(Value)的映射关系。除了常规的数值或字符串,Redis的键值还可以是以下形式之一:
Lists (列表)
Sets
- 使用 Nginx Upload Module 实现上传文件功能
hongtoushizi
nginx
转载自: http://www.tuicool.com/wx/aUrAzm
普通网站在实现文件上传功能的时候,一般是使用Python,Java等后端程序实现,比较麻烦。Nginx有一个Upload模块,可以非常简单的实现文件上传功能。此模块的原理是先把用户上传的文件保存到临时文件,然后在交由后台页面处理,并且把文件的原名,上传后的名称,文件类型,文件大小set到页面。下
- spring-boot-web-ui及thymeleaf基本使用
jishiweili
springthymeleaf
视图控制层代码demo如下:
@Controller
@RequestMapping("/")
public class MessageController {
private final MessageRepository messageRepository;
@Autowired
public MessageController(Mes
- 数据源架构模式之活动记录
home198979
PHP架构活动记录数据映射
hello!架构
一、概念
活动记录(Active Record):一个对象,它包装数据库表或视图中某一行,封装数据库访问,并在这些数据上增加了领域逻辑。
对象既有数据又有行为。活动记录使用直截了当的方法,把数据访问逻辑置于领域对象中。
二、实现简单活动记录
活动记录在php许多框架中都有应用,如cakephp。
<?php
/**
* 行数据入口类
*
- Linux Shell脚本之自动修改IP
pda158
linuxcentosDebian脚本
作为一名
Linux SA,日常运维中很多地方都会用到脚本,而服务器的ip一般采用静态ip或者MAC绑定,当然后者比较操作起来相对繁琐,而前者我们可以设置主机名、ip信息、网关等配置。修改成特定的主机名在维护和管理方面也比较方便。如下脚本用途为:修改ip和主机名等相关信息,可以根据实际需求修改,举一反三!
#!/bin/sh
#auto Change ip netmask ga
- 开发环境搭建
独浮云
eclipsejdktomcat
最近在开发过程中,经常出现MyEclipse内存溢出等错误,需要重启的情况,好麻烦。对于一般的JAVA+TOMCAT项目开发,其实没有必要使用重量级的MyEclipse,使用eclipse就足够了。尤其是开发机器硬件配置一般的人。
&n
- 操作日期和时间的工具类
vipbooks
工具类
大家好啊,好久没有来这里发文章了,今天来逛逛,分享一篇刚写不久的操作日期和时间的工具类,希望对大家有所帮助。
/*
* @(#)DataFormatUtils.java 2010-10-10
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