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这篇文章将使用python实现栈的应用之括号匹配首先,明确需求,需求是:1,通过控制台输入一串字符串,判断是否全为括号;2,将括号分为左括号和右括号;3,创建一个栈,将左括号入栈,同时从字符串中取出右括号,进行匹配,若匹配成功,则该左括号出栈,否则右括号入新栈;4,当字符串匹配完成时,对两个栈的长度进行匹配,若长度相等且为零,则表示匹配成功,若长度相等且不为零,则对栈内元素进行匹配,若重新匹配使得
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目录一、Dijkstra算法概述1.1基本概念1.2算法思想1.3算法步骤1.4算法特点二、Dijkstra算法优缺点和改进2.1Dijkstra算法优点2.2Dijkstra算法缺点2.3Dijkstra算法改进三、Dijkstra算法编程实现3.1Dijkstra算法C语言实现3.2Dijkstra算法JAVA实现3.3Dijkstra算法python实现3.4Dijkstra算法matlab
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提供学习或者毕业设计使用,功能基本都有,不能和市场上正式游戏相提比论,请理性对待!通过购买专栏或者CSDN问答提问,采纳后,私信博主。提供源码!说明:需要的话联系博主!谢谢。如果需要一步一步解析步骤,可以联系博主,博主可以提供详细实现步骤。博客下方有我vx。代码:#扫雷游戏im
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综合案例:学生成绩管理系统需求:1.存储最多50名学生的信息(不使用结构体)2.每个学生包含学号(字符数组)姓名(字符数组)3门课程成绩(一维数组)3.实现功能菜单添加学生信息显示所有学生信息计算学生平均分查找最高分科目退出系统代码:#include#include//常量定义#defineMAX_STU50//定义学生数量#defineNAME_LEN20//名字的最大长度#defineID_L
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算法导论中提到了七种排序算法,再加上冒泡排序、选择排序、希尔排序,构成我们常说的十大排序算法。其中冒泡、选择、插入、希尔、归并、堆、快速排序都是比较排序算法(即通过对元素进行大小比较来确定顺序);计数、基数、桶排序都是非比较排序算法。十大排序算法的性能比较如下表:下面将简单描述十大排序算法的原理,并分别用python实现。笔记自用就不附原理图了,如果对原理有疑问请参阅算法导论那本书,里面算法运行过
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主要应用场景:社交网络隐私风险评估实现一个基于文本内容的用户隐私泄露风险评估系统,涉及多个步骤和技术。以下是一个完整的Python代码示例,涵盖了基于BERT的文本表示、基于聚类的文本隐私体系构建、基于命名实体识别的隐私信息提取、以及基于信息熵的文本隐私量化。1.安装所需的库首先,确保你已经安装了以下Python库:pipinstalltransformersscikit-learnnumpypa
- Python深度学习实践:神经网络在异常检测中的应用
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Python深度学习实践:神经网络在异常检测中的应用关键词:深度学习,神经网络,异常检测,Python,TensorFlow,PyTorch,模型优化,实战案例摘要:本文深入探讨了深度学习在异常检测领域的应用。通过Python实现的神经网络,本文介绍了深度学习的基本概念、核心算法、模型优化方法,并提供了详细的实战案例,包括数据预处理、模型训练和评估。读者将了解如何使用深度学习技术检测金融欺诈、网络
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大家好,我是V哥。使用Python实现反转链表、合并链表在开发中比较常见,我们先来看看各自的应用场景。先赞再看后评论,腰缠万贯财进门。反转链表比如,在处理时间序列数据时,有时需要将历史数据按照时间从近到远的顺序展示,如果数据是以链表形式存储的,通过反转链表可以高效地实现这一需求。再比如,判断一个链表是否为回文链表(即链表正序和逆序遍历的值相同)时,可以先反转链表的后半部分,然后与前半部分进行比较。
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Python实现了智能化爬取数据,其中Python只是一种计算机程序设计语言,而人工智能片面的讲就是人为的通过嵌入式技术把程序写入机器中使其实现智能化,显然它们不是同一种概念,不能化等号。人工智能是计算密集型,需要非常精细的优化,其中还需要GPU、专用硬件之类的接口,这些都只有C/C++能做到,所以某种意义上来说,其实C/C++才是人工智能领域最重要的语言。而Python其实是APIbinding
- 贪心算法理解与Python实现
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贪心算法理解与Python实现什么是贪心算法?贪心算法是一种每一步选择当前最优解的算法策略,通过局部最优解的累积达到全局最优解。其核心思想是:在每一步做出对当前最有利的选择,不考虑未来影响。贪心算法适用条件贪心选择性质:局部最优解能导致全局最优解最优子结构:问题的最优解包含子问题的最优解实现步骤将问题分解为多个子问题定义每个步骤的最优选择标准执行贪心选择并缩小问题规模重复直到问题解决示例1:会议室
- Python办公自动化案例:批量修改Word文件中的段落格式
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案例:Python实现批量修改Word文件中的段落格式。在处理大量Word文档时,经常需要批量修改这些文档的格式,比如统一段落格式,以提升文档的一致性和专业性。使用Python来实现这一任务可以极大地提高工作效率,特别是当涉及到数百或数千个文档时。Python通过第三方库如python-docx可以方便地操作Word文档。准备工作:准备两份没有设置段落格式的Word文件。如下图所示:编写代码:#定
- python实现二分查找(对新手友好,内容通俗易懂)
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python实现二分查找二分查找又名折半查找。优点:查询速度快,性能好。缺点:要求查询的表为有序表原理:将表中间位置(mid)的数字与待查数字(data)做比较,如果相等:返回true,结束。如果不相等:则使用中间位置的记录将表分为前后两个子表。若data>mid则进一步查找后一个表。若datadata:last=mid-1elifalist[mid]data:last=mid-1elifalis
- Python实现三维空间中的RRT避障路径规划算法
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文章目录前言一、算法原理二、代码实现1.定义节点2.碰撞检测3.RRT算法4.完整代码运行结果前言基于快速随机搜索树(Rapidly-exploringRandomTree,RRT)的优化算法,通过对状态空间中的采样点进行碰撞检测,避免了对空间的建模,能够有效地解决高维空间和复杂约束的路径规划问题,在机械臂路径规划与避障中扮演着关键角色。RRT算法通过随机生成的树状结构来探索高维空间,尤其适合于解
- 利用Python实现企业微信发送文件消息
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最近领导希望做一个小的招标信息爬取系统,每日以邮件以及企业微信的方式进行推送。所以记录一下如何使用Python实现企业微信发送文件。第一步:登录企业微信后台,需要用有管理员权限的微信进行扫码登录。第二步:获取AgentId和Secret,获取路径:应用管理-创建应用,创建应用后即可看到。第三步:确认需要接收信息的userid,获取路径:通讯录-选择需要发送的人员-账号。第四步:获取公司ID,获取路
- 【llm对话系统】 LLM 大模型推理python实现:vLLM 框架
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在LLM的应用中,推理(Inference)阶段至关重要。它指的是利用训练好的LLM模型,根据输入(Prompt)生成文本的过程。然而,LLM的推理速度往往较慢,尤其是在处理长序列或高并发请求时,效率瓶颈尤为突出。为了解决这个问题,vLLM应运而生!vLLM是一个专为LLM设计的高吞吐、低延迟的推理和服务引擎,它能够显著提升LLM的推理速度,让你的应用如虎添翼!今天,我们就来一起探索vLLM的奥秘
- C语言语法分析器
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C语言语法分析器是编译过程中的关键组件,用于检查C语言源程序的语法结构是否正确,并构建相应的语法树。以下是关于C语言语法分析器的一些介绍以及用简单示例说明其实现思路(以Python实现一个简易的C语言部分语法分析器为例,实际的C语言语法分析器非常复杂):1.语法分析器的作用在C语言编译流程中,词法分析器先把源程序的字符流分割成一个个单词,语法分析器则基于词法分析得到的单词序列,依据C语言的语法规则
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基于内容的推荐引擎是怎么工作的基于内容的推荐系统,正如你的朋友和同事预期的那样,会考虑商品的实际属性,比如商品描述,商品名,价格等等。如果你以前从没接触过推荐系统,然后现在有人拿枪指着你的头,强迫你在三十秒之内描述出来,你可能会描述这样一个基于内容的系统:呃,呃,我可能会给你看一大堆来自同一个厂家,并且拥有类似的说明的产品。你正在利用商品本身的属性来推荐类似的商品。这样做非常合理,因为这就是我们在
- 使用Python实现凯撒密码加密
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凯撒密码(CaesarCipher)是一种简单的替换式密码,其加密原理是将明文中的每个字符按照一定的偏移量进行替换,从而得到密文。在Python中,我们可以使用内置的字符串函数和循环结构来实现凯撒密码的加密过程。以下是一个使用Python实现凯撒密码加密的示例代码,该代码将接受一个明文字符串和一个偏移量作为输入,并返回加密后的密文字符串:python复制代码defcaesar_encrypt(pl
- 基于stm32HAL库的简易调度器
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前言大家好,我是一名电子信息专业的初学者,为了更好地准备学习FreeRTOS,自己动手实现一个简易版的任务调度器。使用的是蓝桥杯的板子,但主要目的是为了加深对嵌入式系统任务管理的理解。还有就是看到这种调度器的教程CSDN上很少。调度器简介这个调度器是为STM32系列单片机设计的,使用了HAL库进行开发。它实现了基于优先级的抢占式任务调度,能够高效管理多个任务的执行。调度器的设计目标是轻量级、易于移
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matlab中im2double、im2uint8的python实现im2double源码验证im2double源码验证im2doubleim2double的核心功能是将图像数据转换为双精度浮点数并归一化到[0,1]范围。对于uint8类型,除以255,uint16除以65535,当输入已经是浮点型时,如果值已经在0-1之间,会保持原样索引图像不适用该函数。应先转换为真彩图像再继续源码defim2
- java封装继承多态等
麦田的设计者
javaeclipsejvmcencapsulatopn
最近一段时间看了很多的视频却忘记总结了,现在只能想到什么写什么了,希望能起到一个回忆巩固的作用。
1、final关键字
译为:最终的
&
- F5与集群的区别
bijian1013
weblogic集群F5
http请求配置不是通过集群,而是F5;集群是weblogic容器的,如果是ejb接口是通过集群。
F5同集群的差别,主要还是会话复制的问题,F5一把是分发http请求用的,因为http都是无状态的服务,无需关注会话问题,类似
- LeetCode[Math] - #7 Reverse Integer
Cwind
java题解MathLeetCodeAlgorithm
原题链接:#7 Reverse Integer
要求:
按位反转输入的数字
例1: 输入 x = 123, 返回 321
例2: 输入 x = -123, 返回 -321
难度:简单
分析:
对于一般情况,首先保存输入数字的符号,然后每次取输入的末位(x%10)作为输出的高位(result = result*10 + x%10)即可。但
- BufferedOutputStream
周凡杨
首先说一下这个大批量,是指有上千万的数据量。
例子:
有一张短信历史表,其数据有上千万条数据,要进行数据备份到文本文件,就是执行如下SQL然后将结果集写入到文件中!
select t.msisd
- linux下模拟按键输入和鼠标
被触发
linux
查看/dev/input/eventX是什么类型的事件, cat /proc/bus/input/devices
设备有着自己特殊的按键键码,我需要将一些标准的按键,比如0-9,X-Z等模拟成标准按键,比如KEY_0,KEY-Z等,所以需要用到按键 模拟,具体方法就是操作/dev/input/event1文件,向它写入个input_event结构体就可以模拟按键的输入了。
linux/in
- ContentProvider初体验
肆无忌惮_
ContentProvider
ContentProvider在安卓开发中非常重要。与Activity,Service,BroadcastReceiver并称安卓组件四大天王。
在android中的作用是用来对外共享数据。因为安卓程序的数据库文件存放在data/data/packagename里面,这里面的文件默认都是私有的,别的程序无法访问。
如果QQ游戏想访问手机QQ的帐号信息一键登录,那么就需要使用内容提供者COnte
- 关于Spring MVC项目(maven)中通过fileupload上传文件
843977358
mybatisspring mvc修改头像上传文件upload
Spring MVC 中通过fileupload上传文件,其中项目使用maven管理。
1.上传文件首先需要的是导入相关支持jar包:commons-fileupload.jar,commons-io.jar
因为我是用的maven管理项目,所以要在pom文件中配置(每个人的jar包位置根据实际情况定)
<!-- 文件上传 start by zhangyd-c --&g
- 使用svnkit api,纯java操作svn,实现svn提交,更新等操作
aigo
svnkit
原文:http://blog.csdn.net/hardwin/article/details/7963318
import java.io.File;
import org.apache.log4j.Logger;
import org.tmatesoft.svn.core.SVNCommitInfo;
import org.tmateso
- 对比浏览器,casperjs,httpclient的Header信息
alleni123
爬虫crawlerheader
@Override
protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse res) throws ServletException, IOException
{
String type=req.getParameter("type");
Enumeration es=re
- java.io操作 DataInputStream和DataOutputStream基本数据流
百合不是茶
java流
1,java中如果不保存整个对象,只保存类中的属性,那么我们可以使用本篇文章中的方法,如果要保存整个对象 先将类实例化 后面的文章将详细写到
2,DataInputStream 是java.io包中一个数据输入流允许应用程序以与机器无关方式从底层输入流中读取基本 Java 数据类型。应用程序可以使用数据输出流写入稍后由数据输入流读取的数据。
- 车辆保险理赔案例
bijian1013
车险
理赔案例:
一货运车,运输公司为车辆购买了机动车商业险和交强险,也买了安全生产责任险,运输一车烟花爆竹,在行驶途中发生爆炸,出现车毁、货损、司机亡、炸死一路人、炸毁一间民宅等惨剧,针对这几种情况,该如何赔付。
赔付建议和方案:
客户所买交强险在这里不起作用,因为交强险的赔付前提是:“机动车发生道路交通意外事故”;
如果是交通意外事故引发的爆炸,则优先适用交强险条款进行赔付,不足的部分由商业
- 学习Spring必学的Java基础知识(5)—注解
bijian1013
javaspring
文章来源:http://www.iteye.com/topic/1123823,整理在我的博客有两个目的:一个是原文确实很不错,通俗易懂,督促自已将博主的这一系列关于Spring文章都学完;另一个原因是为免原文被博主删除,在此记录,方便以后查找阅读。
有必要对
- 【Struts2一】Struts2 Hello World
bit1129
Hello world
Struts2 Hello World应用的基本步骤
创建Struts2的Hello World应用,包括如下几步:
1.配置web.xml
2.创建Action
3.创建struts.xml,配置Action
4.启动web server,通过浏览器访问
配置web.xml
<?xml version="1.0" encoding="
- 【Avro二】Avro RPC框架
bit1129
rpc
1. Avro RPC简介 1.1. RPC
RPC逻辑上分为二层,一是传输层,负责网络通信;二是协议层,将数据按照一定协议格式打包和解包
从序列化方式来看,Apache Thrift 和Google的Protocol Buffers和Avro应该是属于同一个级别的框架,都能跨语言,性能优秀,数据精简,但是Avro的动态模式(不用生成代码,而且性能很好)这个特点让人非常喜欢,比较适合R
- lua set get cookie
ronin47
lua cookie
lua:
local access_token = ngx.var.cookie_SGAccessToken
if access_token then
ngx.header["Set-Cookie"] = "SGAccessToken="..access_token.."; path=/;Max-Age=3000"
end
- java-打印不大于N的质数
bylijinnan
java
public class PrimeNumber {
/**
* 寻找不大于N的质数
*/
public static void main(String[] args) {
int n=100;
PrimeNumber pn=new PrimeNumber();
pn.printPrimeNumber(n);
System.out.print
- Spring源码学习-PropertyPlaceholderHelper
bylijinnan
javaspring
今天在看Spring 3.0.0.RELEASE的源码,发现PropertyPlaceholderHelper的一个bug
当时觉得奇怪,上网一搜,果然是个bug,不过早就有人发现了,且已经修复:
详见:
http://forum.spring.io/forum/spring-projects/container/88107-propertyplaceholderhelper-bug
- [逻辑与拓扑]布尔逻辑与拓扑结构的结合会产生什么?
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拓扑
如果我们已经在一个工作流的节点中嵌入了可以进行逻辑推理的代码,那么成百上千个这样的节点如果组成一个拓扑网络,而这个网络是可以自动遍历的,非线性的拓扑计算模型和节点内部的布尔逻辑处理的结合,会产生什么样的结果呢?
是否可以形成一种新的模糊语言识别和处理模型呢? 大家有兴趣可以试试,用软件搞这些有个好处,就是花钱比较少,就算不成
- ITEYE 都换百度推广了
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GoogleAdSense百度推广广告外快
以前ITEYE的广告都是谷歌的Google AdSense,现在都换成百度推广了。
为什么个人博客设置里面还是Google AdSense呢?
都知道Google AdSense不好申请,这在ITEYE上也不是讨论了一两天了,强烈建议ITEYE换掉Google AdSense。至少,用一个好申请的吧。
什么时候能从ITEYE上来点外快,哪怕少点
- 新浪微博技术架构分析
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新浪微博架构
新浪微博在短短一年时间内从零发展到五千万用户,我们的基层架构也发展了几个版本。第一版就是是非常快的,我们可以非常快的实现我们的模块。我们看一下技术特点,微博这个产品从架构上来分析,它需要解决的是发表和订阅的问题。我们第一版采用的是推的消息模式,假如说我们一个明星用户他有10万个粉丝,那就是说用户发表一条微博的时候,我们把这个微博消息攒成10万份,这样就是很简单了,第一版的架构实际上就是这两行字。第
- 玩转ARP攻击
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r
我写这片文章只是想让你明白深刻理解某一协议的好处。高手免看。如果有人利用这片文章所做的一切事情,盖不负责。 网上关于ARP的资料已经很多了,就不用我都说了。 用某一位高手的话来说,“我们能做的事情很多,唯一受限制的是我们的创造力和想象力”。 ARP也是如此。 以下讨论的机子有 一个要攻击的机子:10.5.4.178 硬件地址:52:54:4C:98
- PHP编码规范
dcj3sjt126com
编码规范
一、文件格式
1. 对于只含有 php 代码的文件,我们将在文件结尾处忽略掉 "?>" 。这是为了防止多余的空格或者其它字符影响到代码。例如:<?php$foo = 'foo';2. 缩进应该能够反映出代码的逻辑结果,尽量使用四个空格,禁止使用制表符TAB,因为这样能够保证有跨客户端编程器软件的灵活性。例
- linux 脱机管理(nohup)
eksliang
linux nohupnohup
脱机管理 nohup
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2166699
nohup可以让你在脱机或者注销系统后,还能够让工作继续进行。他的语法如下
nohup [命令与参数] --在终端机前台工作
nohup [命令与参数] & --在终端机后台工作
但是这个命令需要注意的是,nohup并不支持bash的内置命令,所
- BusinessObjects Enterprise Java SDK
greemranqq
javaBOSAPCrystal Reports
最近项目用到oracle_ADF 从SAP/BO 上调用 水晶报表,资料比较少,我做一个简单的分享,给和我一样的新手 提供更多的便利。
首先,我是尝试用JAVA JSP 去访问的。
官方API:http://devlibrary.businessobjects.com/BusinessObjectsxi/en/en/BOE_SDK/boesdk_ja
- 系统负载剧变下的管控策略
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高并发
假如目前的系统有100台机器,能够支撑每天1亿的点击量(这个就简单比喻一下),然后系统流量剧变了要,我如何应对,系统有那些策略可以处理,这里总结了一下之前的一些做法。
1、水平扩展
这个最容易理解,加机器,这样的话对于系统刚刚开始的伸缩性设计要求比较高,能够非常灵活的添加机器,来应对流量的变化。
2、系统分组
假如系统服务的业务不同,有优先级高的,有优先级低的,那就让不同的业务调用提前分组
- BitTorrent DHT 协议中文翻译
justjavac
bit
前言
做了一个磁力链接和BT种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},因此把 DHT 协议重新看了一遍。
BEP: 5Title: DHT ProtocolVersion: 3dec52cb3ae103ce22358e3894b31cad47a6f22bLast-Modified: Tue Apr 2 16:51:45 2013 -070
- Ubuntu下Java环境的搭建
macroli
java工作ubuntu
配置命令:
$sudo apt-get install ubuntu-restricted-extras
再运行如下命令:
$sudo apt-get install sun-java6-jdk
待安装完毕后选择默认Java.
$sudo update- alternatives --config java
安装过程提示选择,输入“2”即可,然后按回车键确定。
- js字符串转日期(兼容IE所有版本)
qiaolevip
TODateStringIE
/**
* 字符串转时间(yyyy-MM-dd HH:mm:ss)
* result (分钟)
*/
stringToDate : function(fDate){
var fullDate = fDate.split(" ")[0].split("-");
var fullTime = fDate.split("
- 【数据挖掘学习】关联规则算法Apriori的学习与SQL简单实现购物篮分析
superlxw1234
sql数据挖掘关联规则
关联规则挖掘用于寻找给定数据集中项之间的有趣的关联或相关关系。
关联规则揭示了数据项间的未知的依赖关系,根据所挖掘的关联关系,可以从一个数据对象的信息来推断另一个数据对象的信息。
例如购物篮分析。牛奶 ⇒ 面包 [支持度:3%,置信度:40%] 支持度3%:意味3%顾客同时购买牛奶和面包。 置信度40%:意味购买牛奶的顾客40%也购买面包。 规则的支持度和置信度是两个规则兴
- Spring 5.0 的系统需求,期待你的反馈
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Spring 5.0将在2016年发布。Spring5.0将支持JDK 9。
Spring 5.0的特性计划还在工作中,请保持关注,所以作者希望从使用者得到关于Spring 5.0系统需求方面的反馈。