- R语言的移动应用开发
滕若岚
包罗万象golang开发语言后端
R语言的移动应用开发在数据科学和统计分析的大潮中,R语言因其强大的数据处理和可视化能力而备受青睐。然而,R语言对移动应用开发的适用性并未得到广泛关注。本文将探讨R语言在移动应用开发中的潜力及其工具,并提供一些实践示例,希望能为读者在这一新兴领域的探索提供帮助。一、R语言概述R语言是一种用于统计计算和图形绘制的编程语言,因其简洁的语法和丰富的包生态系统受到数据科学家的广泛使用。R语言的强大之处在于其
- 四个学生三门成绩 C语言二维数组,C语言程序设计第6章-6.2.pptx
马宇宸
四个学生三门成绩C语言二维数组
C语言程序设计第6章-6.2.pptxC语言程序设计实例教程6.2二维数组,C语言程序设计实例教程,第6章数组,二维数组的定义和数组元素的引用方法二维数组的初始化方法,本节要点实例21二维数组的定义与引用-统计总成绩及平均成绩,【实例任务】从键盘上任意输入某班n个学生的三门课程的成绩,计算每个学生的平均成绩、计算每门课程的平均成绩,并且打印成绩单,输出三门课程成绩的平均分及课程的平均分。运行结果如
- 蓝桥杯-刷题(铺地毯,多项式输出,玩具谜题,乒乓球,数字统计,明明的随机数)
一个人在码代码的章鱼
刷题蓝桥杯算法职场和发展
铺地毯题目描述为了准备一个独特的颁奖典礼,组织者在会场的一片矩形区域(可看做是平面直角坐标系的第一象限)铺上一些矩形地毯。一共有n张地毯,编号从1到n。现在将这些地毯按照编号从小到大的顺序平行于坐标轴先后铺设,后铺的地毯覆盖在前面已经铺好的地毯之上。地毯铺设完成后,组织者想知道覆盖地面某个点的最上面的那张地毯的编号。注意:在矩形地毯边界和四个顶点上的点也算被地毯覆盖。输入格式输入共n+2行。第一行
- 【数据分享】我国分省份的七普乡镇(街道)人口数据
小鲨鱼-立方数据学社
数据分享立方数据学社人口普查七普数据乡镇人口人口数据
人口数据是我们在各项研究中都经常使用的数据!人口数据的主要来源是人口普查,全国性的人口普查每十年进行一次。最近一次的人口普查是第七次全国人口普查,简称七普。七普统计的是2020年的人口数据。之前我们分享过省市县三个层级的七普的人口数据(可查看之前的文章获悉详情),很多小伙伴在咨询有没有到乡镇(城市地区对应街道)层级的七普人口数据!本次我们为大家分享的就是来自七普的乡镇(街道)人口数据,包括地区;总
- 【数据分享】1999—2023年地级市地方一般公共预算收支状况数据(科学技术支出/教育支出等)
小鲨鱼-立方数据学社
数据分享中国城市统计年鉴地方一般公共预算收支状况立方数据学社
在之前的文章中,我们分享过基于2000-2024年《中国城市统计年鉴》整理的1999-2023年地级市的人口相关数据、染物排放和环境治理相关数据、房地产投资情况和商品房销售面积相关指标数据和社会消费品零售总额和年末金融机构存贷款余额(均可查看之前的文章获悉详情)!本次我们分享的是从2000—2024年《中国城市统计年鉴》整理的地级市一般公共预算收支状况!数据年份为1999-2023年,对于数据年份
- angular打地鼠
勘察加熊人
typescriptangular.js前端javascript
说明:我计划用angular做一款打地鼠的小游戏,打地鼠游戏实现文档游戏逻辑游戏场景采用3x3网格布局的9个地鼠洞核心机制地鼠随机从洞口弹出点击有效目标获得积分30秒倒计时游戏模式难度系统简单模式:生成间隔1.5s/停留1s普通模式:生成间隔1s/停留0.8s困难模式:生成间隔0.8s/停留0.6s⚙️主要功能游戏控制开始/结束游戏按钮游戏进行中禁止重复启动状态显示实时分数更新动态倒计时显示交互系
- OverflowError: Python int too large to convert to C long**:整数太大,无法转换为C类型long完美解决方法 ️
默 语
c语言开发语言
OverflowError:PythoninttoolargetoconverttoClong**:整数太大,无法转换为C类型long完美解决方法️OverflowError:PythoninttoolargetoconverttoClong**:整数太大,无法转换为C类型long完美解决方法️**摘要****1.引言****2.产生`OverflowError`的原因****2.1Python与
- 代码随想录 Day 44 | 【第九章 动态规划part 07】198.打家劫舍、213.打家劫舍II、337.打家劫舍III
Accept17
动态规划算法
一、198.打家劫舍198.打家劫舍视频讲解:动态规划,偷不偷这个房间呢?|LeetCode:198.打家劫舍_哔哩哔哩_bilibili代码随想录1.解题思路(1)dp数组的含义:考虑下标i(包含下标i及之前的房间)所能偷的最大的金币为dp[i]。求dp[len(nums)-1],仅仅是考虑范围,而不是一定偷或不偷。(2)递推公式:两种状态偷/不偷,偷第i个房间(dp[i-2]+dp[i]),不
- 计算机视觉入门
109702008
人工智能#深度学习计算机视觉人工智能
计算机视觉(ComputerVision)是一门涉及使机器能够从图像或者多维数据中提取信息,解释、理解并对物体或场景进行处理的学科。以下是一个基本的计算机视觉入门学习路线,旨在为刚刚接触这一领域的学习者提供指导。1.基础知识储备数学基础:线性代数、概率论和数理统计、微积分、优化理论。编程语言:掌握至少一门编程语言,Python是目前在计算机视觉领域最流行的语言,其次是C++。2.计算机视觉基础数字
- 计算机视觉(Computer Vision, CV)的入门到实践的详细学习路线
云梦优选
计算机数据库大数据计算机视觉学习人工智能
一、基础准备1.数学基础线性代数深入矩阵运算,理解矩阵乘法、转置、逆等基本概念。掌握特征值与特征向量的几何意义,理解其在图像压缩、特征提取中的应用。学习奇异值分解(SVD)及其在降维和数据压缩中的具体应用。概率与统计熟悉贝叶斯定理及其在分类任务中的应用,如朴素贝叶斯分类器。理解常见概率分布(如正态分布、二项分布)及其性质。学习统计推断方法,如假设检验、置信区间估计,以评估模型性能。微积分掌握梯度、
- 新手村:统计量均值、中位数、标准差、四分位数
嘉羽很烦
机器学习均值算法算法
新手村:统计量均值、中位数、标准差、四分位数统计量定义与讲解统计量定义计算公式示例说明均值数据集中的所有数值之和除以数值的个数。Mean=∑i=1nxin\text{Mean}=\frac{\sum_{i=1}^{n}x_i}{n}Mean=n∑i=1nxi对于数据集[1,2,3,4,5],均值为(1+2+3+4+5)/5=3(1+2+3+4+5)/5=3(1+2+3+4+5)/5=3中位数将数据
- 机器学习——正则化、欠拟合、过拟合、学习曲线
代码的建筑师
学习记录机器学习机器学习学习曲线过拟合欠拟合正则化
过拟合(overfitting):模型只能拟合训练数据的状态。即过度训练。避免过拟合的几种方法:①增加全部训练数据的数量(最为有效的方式)②使用简单的模型(简单的模型学不够,复杂的模型学的太多),这里的简单指的是不要过于复杂③正则化(对目标函数后加上正则化项):使得这个“目标函数+正则化项”的值最小,即为正则化,用防止参数变得过大(参数值变小,意味着对目标函数的影响变小),λ是正则化参数,代表正则
- 第九届蓝桥杯大赛软件赛省赛C/C++ 大学 B 组 递增三元组
徽京人
蓝桥解析蓝桥杯c语言c++
递增三元组题目描述给定三个整数数组A=[A1,A2,⋯AN]A=[A1,A2,⋯AN],B=[B1,B2,⋯BN]B=[B1,B2,⋯BN],C=[C1,C2,⋯CN]C=[C1,C2,⋯CN],请你统计有多少个三元组(i,j,k)(i,j,k)满足:1≤i,j,k≤N1≤i,j,k≤N;Aiusingnamespacestd;constintN=1e5+10;inta[N],b[N],c[N],
- MATLAB代码开发实战:从入门到高效应用
vvvae1234
matlab开发语言
一、MATLAB生态系统的核心优势(扩展原有内容,增加行业数据)MATLAB在全球工程领域的市场占有率已达67%(2024年IEEE统计),其核心优势体现在:矩阵运算速度比传统编程快3-5倍包含22个专业工具箱的完整工具链与硬件设备(如Arduino)的即插即用接口自动生成C/C++代码的部署能力案例佐证:2023年NASA火星探测器使用MATLAB/Simulink完成97%的导航算法验证二、代
- 使用python制作网站
欣然~
pythonsqlite数据库
新建一个名为pizzeria的项目,并在其中添加一个名为pizzas的应用程序。定义一个名为Pizza的模型,它包含字段name,用于存储比萨名称,如Hawaiian和MeatLovers。定义一个名为Topping的模型,它包含字段pizza和name,其中字段pizza是一个关联到Pizza的外键,而字段name用于存储配料,如pineapple、Canadianbacon和sausage。使
- Redis缓存判断热点数据及进行数据预热的几种方式介绍
hxj..
分布式缓存redis数据库热点数据数据预热
Redis缓存如何判断热点数据?热点数据计算整体来讲就是基于访问频率,可以是整体的访问次数,可以是一定时间内的频率,可以是部分请求的采样,可以借助成熟工具等,要根据业务需求来定1.基于访问频率原理:通过统计每个键的访问频率(如每秒访问次数),识别出访问频率最高的数据。实现方法:使用Redis的INCR命令或监控工具(如RedisMonitor)统计键的访问频率。统计访问频率要确保并发场景下数据操作
- Python----数据分析(Pandas四:一维数组Series的统计计算,分组和聚合)
蹦蹦跳跳真可爱589
数据分析Pythonpandaspython数据分析
一、统计计算1.1、count用于计算Series中非NaN(非空)值的数量。importpandasaspds=pd.Series([1,2,None,4,None])count_non_na=s.count()print(count_non_na)1.2、sumsum()函数会计算所有值的总和。Series.sum(axis=None,skipna=True,numeric_only=None
- 订单管理系统,大学生数据结构期末作业/C语言实践作业
陌路物是人非
排序算法数据结构算法
任务:订单管理系统的设计与实现设计并实现一个订单管理系统界面分成两部分,分别是管理员和用户的界面主要功能:用户:(1)用户的登录及注册(2)用户信息修改(3)购买物品(4)充值(5)升序排序(按金额)物品管理员:(1)显示所有订单(2)插入订单信息(3)删除订单信息(4)排序订单(快排按编号)(5)统计订单信息(6)添加物品注意事项:一共需要建立4个文件(key.txt、物品清单.txt、用户信息
- Python3 【项目实战】深度解析:赛跑成绩统计分析工具
李智 - 重庆
Python精讲精练-从入门到实战python案例学习编程技巧时间处理项目实战
Python3【项目实战】深度解析:赛跑成绩统计分析工具一、项目概述1.开发背景:田径比赛的成绩统计需要快速准确的计算选手成绩,传统人工计时和统计效率低且易出错。本工具通过程序化处理赛跑数据,自动计算各选手成绩及整体统计指标,主要应用于:学校运动会成绩实时统计田径锦标赛的自动化成绩公示运动员训练数据分析2.技术定位:时间数据处理与统计计算的典型案例字典数据结构的实践应用面向过程编程的教学范例二、项
- 毕业论文如何进行自查?
kexiaoya2013
论文笔记论文阅读AIGC
又到了一年的毕业季,论文提交也进入了倒计时。不少同学在最后关头才发现论文存在各种问题。与其事后补救,还不如提前进行论文自查。一、内容自查1、核心要素是否完整检查论文标题是否简洁明确,摘要是否概括了研究目的、方法、结论,关键词是否精准覆盖了主题。2、逻辑是否清晰连贯从引言到结论,需层层递进。引言需说明研究背景与意义,主体章节需有明确的研究方法、数据分析和讨论,结论应总结成果并提出展望,避免与正文内容
- ❤【纯干货】Matplotlib总结,任何项目都用得到❤
.Boss.
支持向量机人工智能算法机器学习python
.................❤纯干货❤..........目录1、绘制基本图形2、定制化图形3、支持多个坐标轴4、3D绘图5、动态交互绘图6、绘制地图7、绘制统计图表最后Matplotlib在很多人眼里是无敌的存在,而且可以说是无敌的存在。走过数据科学的路,路上必然有Matplotlib的风景在你周围。如果同一个项目,你的用了matplotlib不仅有基本图形、定制化图形、多个坐标轴、3D绘
- 解密Arm Neoverse V1 和 Neoverse N2 平台 为下一代基础设施带来计算变革
CSDN云计算
笔记
在去年9月更新的产品路线图基础上,Arm近日公开了Arm®Neoverse™V1和N2平台的产品细节。为满足基础设施应用的各种需求,这两个平台的设计旨在解决当前正在运行的各种工作负载和应用问题,并分别带来50%¹和40%¹的性能提升。此外,Arm也同时发布了CMN-700,作为构建基于NeoverseV1和N2平台高性能SoC的关键部件。Arm基础设施事业部高级副总裁兼总经理ChrisBergey
- 23章9节:分层随机抽样及其在R语言中的实现与验证
DAT|R科学与人工智能
用R探索医药数据科学r语言开发语言r-4.2.1机器学习人工智能算法
在统计学和数据科学的实际工作中,抽样方法始终扮演着至关重要的角色。如何从庞大的总体中获取具有代表性的样本,一直是数据分析过程中需要面对的核心问题之一。分层随机抽样作为一种常用的抽样方法,因其能够针对总体中的不同亚群体(层)进行有针对性的抽样,从而提高样本代表性、降低抽样误差,被广泛应用于社会调查、市场研究、医学试验等各个领域。本文旨在系统地阐述分层随机抽样的理论基础、抽样方法及其在R语言中的实现,
- 久违了,那书本的墨香!--- 闻华为新宇兄加班过劳致死有感
weixin_30765505
毕业两年了,如果不是试着去回顾,不会感觉时间流淌的这么快!我从来不否认自己怀旧,也时常在闲暇之余莫名地怀念那过去的人、景和事,尤其是那种在书海中浸淫的味道,那些纸面散发出的墨香,常引我心醉而神往!可是如今却成了那匆匆忙忙上班族中的普通一员,美其名曰:“白领”,实际上只不过去自欺欺人、聊以自慰的“头衔”罢了。每天超过十二小时面对电脑,专业人士提醒的“辐射量”我们自是无暇统计的,而眼前由英文字母、数字
- 房产租赁数据分析与可视化
学习只是用户态
数据分析信息可视化数据挖掘
【实训目的】 通过本次实训,要求了解Python用于数据可视化的常用包:matplotlib、seaborn、pyecharts等基本使用,及各种图形的使用。【实训环境】 Jupyter环境、Pandas、NumPy、Matplotlib。【实训内容】 1.数据统计与分析方面的可视化; 2.数据分析与预测方面的可视化; 3.数据多类型的可视化。 本次实验以温州市三区房屋租赁数据(res
- 结构体6~10(2356. 成绩排序、1740. 统计每个数出现的次数、1940. 混合牛奶、1314. 仰卧起坐成绩统计、1953. 新生舞会、1346. 等比例缩放照片)
是帅帅的少年
东方博宜OJ题库解析算法数据结构
题单地址:题单中心-东方博宜OJ1372.活动选择在贪心专题有详细讲解:贪心1~7-CSDN博客2356.成绩排序问题描述(补充一道我觉得有代表性的题目)【具体要求】虽然现在学校已经不允许将学生每次的考试成绩公布,但是尽职尽责的班主任小青老师还是会私下将学生们的成绩排序,看看哪些学生进步了,哪些学生有所退步,针对退步的学生想一些提升方案。现在请你通过编程来帮助小青老师实现全班n位同学成绩的排名。排
- metasploit内网篇之域控内信息收集(十一)
暴躁的小胡!!!
内网渗透安全web安全网络
常用信息收集模块auxiliary/scanner/discovery/arp_sweep#基于arp协议发现内网存活主机,这不能通过代理使用auxiliary/scanner/portscan/ack#基于tcp的ack回复进行端口扫描,默认扫描1-10000端口auxiliary/scanner/portscan/tcp#基于tcp进行端口扫描,默认扫描1-10000端口auxiliary/s
- 华为OD机试 - 统计每个月兔子的总数(Python/JS/C/C++ 2023 B卷 100分)
哪 吒
华为odpythonjavascript
华为OD机试2024E卷题库疯狂收录中,刷题点这里专栏导读本专栏收录于《华为OD机试真题(Python/JS/C/C++)》。刷的越多,抽中的概率越大,私信哪吒,备注华为OD,加入华为OD刷题交流群,每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景,发现新题目,随时更新。一、题目描述有一种兔子,从出生后第3个月起每个月都生一只兔子,小兔子长到第三
- 开源框架--Glide源码阅读下
Bonnie_cat
开源glide
接上半部分开源框架–Glide源码阅读上,我们接着看Glide源码的with和load。3.源码阅读3.2load上半部分分析知道了with()方法返回的是RequestManager,下面看RequestManager的load()方法,@OverridepublicRequestBuilderload(@NullableStringstring){returnasDrawable().load
- java Stream API中的聚合操作
27xixi
javajava18
聚合操作是指对一组数据进行处理,最终生成一个单一的结果。在编程中,聚合操作通常用于对集合(如列表、数组等)中的元素进行统计、计算或汇总。常见的聚合操作包括求和、求平均值、查找最大值/最小值、计数等。在Java的StreamAPI中,聚合操作是通过终端操作(TerminalOperations)来实现的。以下是一些常见的聚合操作及其用法:1.求和(Sum)对集合中的元素进行求和。示例:求整数列表的和
- jquery实现的jsonp掉java后台
知了ing
javajsonpjquery
什么是JSONP?
先说说JSONP是怎么产生的:
其实网上关于JSONP的讲解有很多,但却千篇一律,而且云里雾里,对于很多刚接触的人来讲理解起来有些困难,小可不才,试着用自己的方式来阐释一下这个问题,看看是否有帮助。
1、一个众所周知的问题,Ajax直接请求普通文件存在跨域无权限访问的问题,甭管你是静态页面、动态网页、web服务、WCF,只要是跨域请求,一律不准;
2、
- Struts2学习笔记
caoyong
struts2
SSH : Spring + Struts2 + Hibernate
三层架构(表示层,业务逻辑层,数据访问层) MVC模式 (Model View Controller)
分层原则:单向依赖,接口耦合
1、Struts2 = Struts + Webwork
2、搭建struts2开发环境
a>、到www.apac
- SpringMVC学习之后台往前台传值方法
满城风雨近重阳
springMVC
springMVC控制器往前台传值的方法有以下几种:
1.ModelAndView
通过往ModelAndView中存放viewName:目标地址和attribute参数来实现传参:
ModelAndView mv=new ModelAndView();
mv.setViewName="success
- WebService存在的必要性?
一炮送你回车库
webservice
做Java的经常在选择Webservice框架上徘徊很久,Axis Xfire Axis2 CXF ,他们只有一个功能,发布HTTP服务然后用XML做数据传输。
是的,他们就做了两个功能,发布一个http服务让客户端或者浏览器连接,接收xml参数并发送xml结果。
当在不同的平台间传输数据时,就需要一个都能解析的数据格式。
但是为什么要使用xml呢?不能使json或者其他通用数据
- js年份下拉框
3213213333332132
java web ee
<div id="divValue">test...</div>测试
//年份
<select id="year"></select>
<script type="text/javascript">
window.onload =
- 简单链式调用的实现技术
归来朝歌
方法调用链式反应编程思想
在编程中,我们可以经常遇到这样一种场景:一个实例不断调用它自身的方法,像一条链条一样进行调用
这样的调用你可能在Ajax中,在页面中添加标签:
$("<p>").append($("<span>").text(list[i].name)).appendTo("#result");
也可能在HQ
- JAVA调用.net 发布的webservice 接口
darkranger
webservice
/**
* @Title: callInvoke
* @Description: TODO(调用接口公共方法)
* @param @param url 地址
* @param @param method 方法
* @param @param pama 参数
* @param @return
* @param @throws BusinessException
- Javascript模糊查找 | 第一章 循环不能不重视。
aijuans
Way
最近受我的朋友委托用js+HTML做一个像手册一样的程序,里面要有可展开的大纲,模糊查找等功能。我这个人说实在的懒,本来是不愿意的,但想起了父亲以前教我要给朋友搞好关系,再加上这也可以巩固自己的js技术,于是就开始开发这个程序,没想到却出了点小问题,我做的查找只能绝对查找。具体的js代码如下:
function search(){
var arr=new Array("my
- 狼和羊,该怎么抉择
atongyeye
工作
狼和羊,该怎么抉择
在做一个链家的小项目,只有我和另外一个同事两个人负责,各负责一部分接口,我的接口写完,并全部测联调试通过。所以工作就剩下一下细枝末节的,工作就轻松很多。每天会帮另一个同事测试一些功能点,协助他完成一些业务型不强的工作。
今天早上到公司没多久,领导就在QQ上给我发信息,让我多协助同事测试,让我积极主动些,有点责任心等等,我听了这话,心里面立马凉半截,首先一个领导轻易说
- 读取android系统的联系人拨号
百合不是茶
androidsqlite数据库内容提供者系统服务的使用
联系人的姓名和号码是保存在不同的表中,不要一下子把号码查询来,我开始就是把姓名和电话同时查询出来的,导致系统非常的慢
关键代码:
1, 使用javabean操作存储读取到的数据
package com.example.bean;
/**
*
* @author Admini
- ORACLE自定义异常
bijian1013
数据库自定义异常
实例:
CREATE OR REPLACE PROCEDURE test_Exception
(
ParameterA IN varchar2,
ParameterB IN varchar2,
ErrorCode OUT varchar2 --返回值,错误编码
)
AS
/*以下是一些变量的定义*/
V1 NUMBER;
V2 nvarc
- 查看端号使用情况
征客丶
windows
一、查看端口
在windows命令行窗口下执行:
>netstat -aon|findstr "8080"
显示结果:
TCP 127.0.0.1:80 0.0.0.0:0 &
- 【Spark二十】运行Spark Streaming的NetworkWordCount实例
bit1129
wordcount
Spark Streaming简介
NetworkWordCount代码
/*
* Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
* contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
- Struts2 与 SpringMVC的比较
BlueSkator
struts2spring mvc
1. 机制:spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter,这样就导致了二者的机制不同。 2. 性能:spring会稍微比struts快。spring mvc是基于方法的设计,而sturts是基于类,每次发一次请求都会实例一个action,每个action都会被注入属性,而spring基于方法,粒度更细,但要小心把握像在servlet控制数据一样。spring
- Hibernate在更新时,是可以不用session的update方法的(转帖)
BreakingBad
Hibernateupdate
地址:http://blog.csdn.net/plpblue/article/details/9304459
public void synDevNameWithItil()
{Session session = null;Transaction tr = null;try{session = HibernateUtil.getSession();tr = session.beginTran
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-观察者模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Observable;
import java.util.Observer;
/**
* “观
- 重置MySQL密码
chenhbc
mysql重置密码忘记密码
如果你也像我这么健忘,把MySQL的密码搞忘记了,经过下面几个步骤就可以重置了(以Windows为例,Linux/Unix类似):
1、关闭MySQL服务
2、打开CMD,进入MySQL安装目录的bin目录下,以跳过权限检查的方式启动MySQL
mysqld --skip-grant-tables
3、新开一个CMD窗口,进入MySQL
mysql -uroot
 
- 再谈系统论,控制论和信息论
comsci
设计模式生物能源企业应用领域模型
再谈系统论,控制论和信息论
偶然看
- oracle moving window size与 AWR retention period关系
daizj
oracle
转自: http://tomszrp.itpub.net/post/11835/494147
晚上在做11gR1的一个awrrpt报告时,顺便想调整一下AWR snapshot的保留时间,结果遇到了ORA-13541这样的错误.下面是这个问题的发生和解决过程.
SQL> select * from v$version;
BANNER
-------------------
- Python版B树
dieslrae
python
话说以前的树都用java写的,最近发现python有点生疏了,于是用python写了个B树实现,B树在索引领域用得还是蛮多了,如果没记错mysql的默认索引好像就是B树...
首先是数据实体对象,很简单,只存放key,value
class Entity(object):
'''数据实体'''
def __init__(self,key,value)
- C语言冒泡排序
dcj3sjt126com
算法
代码示例:
# include <stdio.h>
//冒泡排序
void sort(int * a, int len)
{
int i, j, t;
for (i=0; i<len-1; i++)
{
for (j=0; j<len-1-i; j++)
{
if (a[j] > a[j+1]) // >表示升序
- 自定义导航栏样式
dcj3sjt126com
自定义
-(void)setupAppAppearance
{
[[UILabel appearance] setFont:[UIFont fontWithName:@"FZLTHK—GBK1-0" size:20]];
[UIButton appearance].titleLabel.font =[UIFont fontWithName:@"FZLTH
- 11.性能优化-优化-JVM参数总结
frank1234
jvm参数性能优化
1.堆
-Xms --初始堆大小
-Xmx --最大堆大小
-Xmn --新生代大小
-Xss --线程栈大小
-XX:PermSize --永久代初始大小
-XX:MaxPermSize --永久代最大值
-XX:SurvivorRatio --新生代和suvivor比例,默认为8
-XX:TargetSurvivorRatio --survivor可使用
- nginx日志分割 for linux
HarborChung
nginxlinux脚本
nginx日志分割 for linux 默认情况下,nginx是不分割访问日志的,久而久之,网站的日志文件将会越来越大,占用空间不说,如果有问题要查看网站的日志的话,庞大的文件也将很难打开,于是便有了下面的脚本 使用方法,先将以下脚本保存为 cutlog.sh,放在/root 目录下,然后给予此脚本执行的权限
复制代码代码如下:
chmo
- Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
jinnianshilongnian
springspring4泛型式依赖注入
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- centOS安装GCC和G++
liuxihope
centosgcc
Centos支持yum安装,安装软件一般格式为yum install .......,注意安装时要先成为root用户。
按照这个思路,我想安装过程如下:
安装gcc:yum install gcc
安装g++: yum install g++
实际操作过程发现,只能有gcc安装成功,而g++安装失败,提示g++ command not found。上网查了一下,正确安装应该
- 第13章 Ajax进阶(上)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- How to determine BusinessObjects service pack and fix pack
blueoxygen
BO
http://bukhantsov.org/2011/08/how-to-determine-businessobjects-service-pack-and-fix-pack/
The table below is helpful. Reference
BOE XI 3.x
12.0.0.
y BOE XI 3.0 12.0.
x.
y BO
- Oracle里的自增字段设置
tomcat_oracle
oracle
大家都知道吧,这很坑,尤其是用惯了mysql里的自增字段设置,结果oracle里面没有的。oh,no 我用的是12c版本的,它有一个新特性,可以这样设置自增序列,在创建表是,把id设置为自增序列
create table t
(
id number generated by default as identity (start with 1 increment b
- Spring Security(01)——初体验
yang_winnie
springSecurity
Spring Security(01)——初体验
博客分类: spring Security
Spring Security入门安全认证
首先我们为Spring Security专门建立一个Spring的配置文件,该文件就专门用来作为Spring Security的配置