- 【二分算法】-- 三种二分模板总结
雨雨雨雨点子
算法算法java开发语言leetcode
文章目录1.特点2.学习中的侧重点2.1算法原理2.2模板2.2.1朴素二分模板(easy-->有局限)2.2.2查找左边界的二分模板2.2.3查找右边界的二分模板1.特点二分算法是最恶心,细节最多,最容易写出死循环的算法====但是,一旦掌握了之后,二分算法就是最简单的算法。其实并不是一定要二分,三分,四分也都可以,但是根据概率学中的求期望数学中可知,二分是效率最高的。如果是三分的话,我们就像是
- 决策树的核心思想
code 旭
AI人工智能学习决策树算法机器学习
一、决策树的核心思想本质:通过特征判断对数据集递归划分,形成树形结构。目标:生成一组“若-则”规则,使数据划分到叶子节点时尽可能纯净。关键流程:特征选择:选择最佳分裂特征(如信息增益最大)。节点分裂:根据特征取值划分子节点。停止条件:节点样本纯度过高或样本数过少时终止。二、数学公式与理论1.信息熵(InformationEntropy)衡量数据集的混乱程度:H(D)=−∑k=1Kpklog2pk
- 【C常用的标准库函数】
niuTaylor
c语言算法开发语言
以下是C语言在面试和工程中常用的标准库函数的全面总结,按头文件分类,涵盖输入输出、字符串处理、内存管理、数学计算、时间处理等核心内容:一、输入输出(stdio.h)文件操作FILE*fopen(constchar*path,constchar*mode)功能:打开文件。模式:"r"(读)、"w"(写)、"a"(追加)、"rb"(二进制读)等。示例:FILE*fp=fopen("data.txt",
- 递推算法
aab__
算法
递推算法递推法的概念递推法是一种重要的数学方法,在数学的各个领域中都有广泛的运用,也是计算机用于数值计算的一个重要算法。这种算法特点是:一个问题的求解需一系列的计算,在已知条件和所求问题之间总存在着某种相互联系的关系,在计算时,如果可以找到前后过程之间的数量关系(即递推式),那么,从问题出发逐步推到已知条件,此种方法叫逆推。无论顺推还是逆推,其关键是要找到递推式。这种处理问题的方法能使复杂运算化为
- 【NLP 39、激活函数 ⑤ Swish激活函数】
L_cl
NLP自然语言处理人工智能
我的孤独原本是座荒岛,直到你称成潮汐,原来爱是让个体失序的永恒运动——25.2.25Swish激活函数是一种近年来在深度学习中广泛应用的激活函数,由GoogleBrain团队在2017年提出。其核心设计结合了Sigmoid门控机制和线性输入的乘积,通过引入平滑性和非单调性来提升模型性能。一、数学定义与变体1.基础形式Swish的标准表达式为:Swish(x)=x⋅σ(βx)其中:σ(x)是Sigm
- 零基础必看!CCF-GESP Python一级考点全解析:运算符这样学就对了
奕澄羽邦
python开发语言
第一章编程世界的基础工具:运算符三剑客在Python编程语言中,运算符如同魔法咒语般神奇。对于CCF-GESPPython一级考生而言,正确掌握比较运算符、算术运算符和逻辑运算符这三大基础工具,就相当于打开了数字世界的大门。这三个运算符家族共同构成了程序逻辑的核心骨架,其灵活组合能实现从简单计算到复杂判断的多样功能。1.1运算符分类图谱算术运算符:负责数字间的数学运算(+-*/%)比较运算符:用于
- 新导则下的防洪评价报告编制方法及洪水建模实践技术
吹翻书页的风
水文水利地质地下水环境科学arcgis防洪评价报告编制HEC-RAS软件二维水动力模型计算
目录1、《防洪评价报告编制导则解读河道管理范围内建设项目编制导则》(SL/T808-2021)解读2、防洪评价相关制度与解析3、防洪评价地形获取及常用计算4、HEC-RAS软件原理及特点5、HEC-RAS地形导入6、一维数学模型计算7、基于数学模型软件的一维构筑物的水动力模型计算及本章内容在报告中编写方法8、数值模型软件概述及数据基础处理9、基于数学模型软件的二维水动力模型计算析及结果输出及评价章
- 【漫话机器学习系列】130.主成分(Principal Components)
IT古董
漫话机器学习系列专辑机器学习人工智能python
主成分(PrincipalComponents)详解1.什么是主成分?主成分(PrincipalComponents,PCs)是数据集中方差最大的线性组合,它是主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)中的核心概念。主成分可以看作是对原始特征的新表述方式,它通过数学变换找到一组新的正交坐标轴,使得数据的主要变化方向与这些轴对齐。简单来说:主成分是数据集中信息量(方差
- unity3d————Mathf.Lerp() 函数详解
无敌最俊朗@
Unity四部曲之基础篇unityc#学习开发语言游戏引擎
Mathf.Lerp()是Unity中的一个非常有用的数学函数。它的名字来自于“LinearInterpolation”的缩写,意思是“线性插值”。想象一下,你有两个点,一个点叫A,另一个点叫B。现在,你想在A和B之间找到一个新的点,这个点不是随便找的,而是根据一定的比例来确定的。这个比例我们称之为t,t的范围是从0到1。当t=0时,新点就是A点。当t=1时,新点就是B点。当t在0和1之间时,新点
- python贪心算法几个经典例子_贪心算法经典例子
weixin_39637979
一、定义什么是贪心算法呢?所谓贪心算法是指,在对问题求解时,总是做出在当前看来最好的选择。也就是说,不从整体最优解出发来考虑,它所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解,但对范围相当广泛的许多问题都能产生整体最优解或整体最优解的近似解。贪心算法的基本思路如下:1.建立数学模型来描述问题。2.把求解的问题分成若干个子问题。3.对每个子问题求解,得到每个子问题的局
- python贪心算法几个经典例子_贪心算法及几个经典例子
weixin_39786850
一、定义什么是贪心算法呢?所谓贪心算法是指,在对问题求解时,总是做出在当前看来最好的选择。也就是说,不从整体最优解出发来考虑,它所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解,但对范围相当广泛的许多问题都能产生整体最优解或整体最优解的近似解。贪心算法的基本思路如下:1.建立数学模型来描述问题。2.把求解的问题分成若干个子问题。3.对每个子问题求解,得到每个子问题的局
- DeepSeek源码解析(2)
白鹭凡
deepseekai
Tensor(张量)的介绍在计算机科学和机器学习领域,“张量”(Tensor)是一个数学概念,它被用来表示多维数组。在大模型(如深度学习模型)中,张量扮演着核心角色,具体来说:数据表示:张量用于表示输入数据、模型参数和中间计算结果。例如,在图像处理中,一张图片可以被表示为一个三维张量(高度、宽度、颜色通道数),而在自然语言处理中,一段文本可以被编码为一系列词向量组成的二维张量(句子长度、词向量维度
- 机器学习数学基础:29.t检验
@心都
机器学习人工智能
一、t检验的定义与核心思想(一)定义t检验(Student’st-test)是一种在统计学领域中广泛应用的基于t分布的统计推断方法。其主要用途在于判断样本均值与总体均值之间,或者两个独立样本的均值之间、配对样本的均值之间是否存在显著差异。例如,在教育研究中,可以通过t检验判断某个班级学生的平均成绩与全校学生的平均成绩是否有显著差异;在医学实验里,可用于比较实验组和对照组的患者某项生理指标的均值是否
- 【Latex】latex公式手册||积分公式表示||极限表达||矩阵的各种表达
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效率技巧栏矩阵线性代数Latex数学高等数学学习python
为了能够更好地写数学讲义【费曼学习法,故学习Latex的记录】文章目录如何插入公式基础格式:基础符号上标理解:“^”下标:“_”根式分式①简单分式②多层分式多层分式的第二种写法(斜着的除法写法):函数表达对数绝对值积分不定积分定积分多重积分极限①一般极限②左右极限复杂极限练习求和和求积①求和②求积矩阵表示①无括号矩阵②圆括号矩阵③中括号矩阵④大括号⑤单竖线⑥双竖线分段函数(分类讨论需要)集合语言关
- ChatGPT o1与GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet和Gemini 1.5 Pro的比较
开发者每周简报
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全新的ChatGPTo1模型(代号“Strawberry”)是OpenAI的最新进展,专注于以前的AI模型难以应对的领域:高层次推理、数学和复杂编程。OpenAI设计o1模型以花费更多时间思考问题,使其在需要逐层推理的任务中提高准确性。本文深入介绍了o1的特性、现实中的应用以及它与顶级竞争对手GPT-4o、Gemini1.5Pro和Claude3.5Sonnet的比较。什么是OpenAIo1模型?
- 数学建模与优化算法在确定X和Y值时,如何处理实验数据的不确定性?
学术乙方
油纸绝缘算法经验分享
在数学建模与优化算法中处理实验数据的不确定性以确定油纸绝缘系统中的X和Y值,可以参考以下方法和步骤:建立数学模型油纸绝缘系统的几何结构可以用X-Y模型来描述,其中X表示挡板厚度与总厚度的比值,Y表示间隔器宽度与总宽度的比值。这些参数直接影响油纸绝缘的介电特性。通过实验数据(如介电谱曲线)和理论模型,可以建立数学方程来描述X和Y对介电特性的影响。引入不确定性建模实验数据通常存在测量误差、环境变化等因
- 【初探数据结构】带环链表:原理、判断与数学证明
我想吃余
数据结构篇数据结构链表
欢迎讨论:在阅读过程中有任何疑问,欢迎在评论区留言,我们一起交流学习!点赞、收藏与分享:如果你觉得这篇文章对你有帮助,记得点赞、收藏,并分享给更多对数据结构感兴趣的朋友文章目录一、何为带环链表1.1带环链表的定义1.2典型示例二、环路检测:Floyd判圈算法2.1快慢指针实现2.2算法特性三、数学证明与深度解析3.1步长差为1的必然性证明(快2步/慢1步)3.2广义步长分析(快n步/慢1步)四、环
- Linux系统之bc命令详解
门前灯
linux运维服务器bcbc命令详解
bc(BasicCalculator)是一个在Unix和类Unix操作系统中提供的任意精度计算语言。它支持基本的数学运算,包括加、减、乘、除以及指数运算,并且能够处理浮点数和整数。此外,bc还支持编程特性,如变量定义、条件判断、循环结构等,使其不仅仅是一个计算器,更是一个完整的编程环境。基本语法启动bc交互模式:直接在终端中输入bc即可进入交互模式,在该模式下可以实时输入并计算表达式。bc非交互模
- 深度学习和机器学习的差异
The god of big data
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一、技术架构的本质差异传统机器学习(MachineLearning)建立在统计学和数学优化基础之上,其核心技术是通过人工设计的特征工程(FeatureEngineering)构建模型。以支持向量机(SVM)为例,算法通过核函数将数据映射到高维空间,但特征提取完全依赖工程师的领域知识。这种"人工特征+浅层模型"的结构在面对复杂非线性关系时容易遭遇性能瓶颈。深度学习(DeepLearning)作为机器
- QwQ-32B通用能力测评的详细分析
大势下的牛马
搭建本地gptQwQQwQ-32BRAG人工智能知识库
QwQ-32B通用能力测评的详细分析一、测评框架与核心基准测试QwQ-32B的通用能力测评围绕三大核心评测体系展开,覆盖逻辑推理、多轮对话、复杂指令遵循、工具调用等综合能力:LiveBench(“最难LLMs评测榜”)设计方:Meta首席科学家YannLeCun团队主导构建任务类型:数学证明:需完成包含多步推导的几何/代数证明题(如"证明存在无限多个素数")逻辑谜题:例如"三个箱子标签全错,如何通
- 大话机器学习三大门派:监督、无监督与强化学习
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以武侠江湖为隐喻,系统阐述了机器学习的三大范式:监督学习(少林派)凭借标注数据精准建模,擅长图像分类等预测任务;无监督学习(逍遥派)通过数据自组织发现隐藏规律,在生成对抗网络(GAN)等场景大放异彩;强化学习(明教)依托动态环境交互优化策略,驱动AlphaGo、自动驾驶等突破性应用。文章融合技术深度与江湖趣味,既解析了CNN、PCA、Q-learning等核心算法的"武功心法"(数学公式与代码实现
- Java 常用命令总结(完)
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更新了版本,请移步Java常用命令总结持续更新中!!!目录基础输入保留几位小数Random数组SystemArraysHashMapHashSetStringStringBuilderArrayListDeque栈Queue队列PriorityQueue优先队列常用数学算法&&结论结论算法ScannerIntegerIterator迭代器MathComparator&&Comparable的使用其
- Deepseek-R1性能指标
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目录Figure基准测试任务1.AIME2024(Pass@1)2.Codeforces(Percentile)3.GPQADiamond(Pass@1)4.MATH-500(Pass@1)5.MMLU(Pass@1)6.SWE-benchVerified(Resolved)Figure基准测试任务1.AIME2024(Pass@1)主要衡量模型在数学竞赛题目上的解题能力。DeepSeek-R1的
- Process-based Self-Rewarding Language Models 论文简介
ZHOU_CAMP
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基于过程的自奖励语言模型:LLM优化的新范式引言大型语言模型(LLM)在多种任务中展现出了强大的能力,尤其是在使用人工标注的偏好数据进行训练时。然而,传统的自奖励范式在数学推理任务中存在局限性,甚至可能在迭代训练中导致模型性能下降。为了解决这些问题,论文《Process-basedSelf-RewardingLanguageModels》提出了一种新的框架,该框架结合了长链推理、逐步LLM评判(L
- 信号处理应用:控制系统中的信号处理_(2).控制系统的数学建模
kkchenkx
信号处理技术仿真模拟数学建模信号处理
控制系统的数学建模在控制系统的设计和分析中,数学建模是基础且至关重要的步骤。数学模型可以描述系统的动态行为,帮助我们理解和预测系统的响应。本节将详细介绍控制系统的数学建模方法,包括传递函数、状态空间模型和频域分析。1.传递函数传递函数是一种常用的数学模型,用于描述线性时不变(LTI)系统的输入输出关系。传递函数是在复频域(s域)中表示的,可以方便地进行系统的分析和设计。1.1定义传递函数定义为系统
- 基于PyTorch的深度学习5——神经网络工具箱
Wis4e
深度学习pytorch神经网络
可以学习如下内容:•介绍神经网络核心组件。•如何构建一个神经网络。•详细介绍如何构建一个神经网络。•如何使用nn模块中Module及functional。•如何选择优化器。•动态修改学习率参数。5.1核心组件神经网络核心组件不多,把这些组件确定后,这个神经网络基本就确定了。这些核心组件包括:1)层:神经网络的基本结构,将输入张量转换为输出张量。2)模型:层构成的网络。3)损失函数:参数学习的目标函
- 【Transformer优化】Transformer的局限在哪?
T-I-M
transformer深度学习人工智能
自2017年Transformer横空出世以来,它几乎重写了自然语言处理的规则。但当我们在享受其惊人的并行计算能力和表征能力时,是否真正理解了它的局限性?本文将深入探讨在复杂度之外被忽视的五大核心缺陷,并试图在数学维度揭示其本质。一、全局注意力的"诅咒":从**O(n²)**到O(n³)的计算困境自注意力机制的数学表达式:Attention(Q,K,V)=softmax(QK⊤dk)V\text{
- 核函数及其常见类型
Shockang
机器学习数学通关指南机器学习人工智能数学线性代数概率统计
前言本文隶属于专栏《机器学习数学通关指南》,该专栏为笔者原创,引用请注明来源,不足和错误之处请在评论区帮忙指出,谢谢!本专栏目录结构和参考文献请见《机器学习数学通关指南》正文核心概念核函数(KernelFunction)是机器学习中处理非线性可分数据的关键工具。它的核心思想是隐式映射:通过将数据从原始低维空间映射到高维空间,使得在高维空间中线性可分,从而无需显式计算高维映射,仅需在低维空间高效计算
- PyTorch 学习路线
gorgor在码农
#python入门基础pythonpytorch
学习PyTorch需要结合理论理解和实践编码,逐步掌握其核心功能和实际应用。以下是分阶段的学习路径和资源推荐,适合从入门到进阶:1.基础知识准备前提条件Python基础:熟悉Python语法(变量、函数、类、模块等)。数学基础:了解线性代数、微积分、概率论(深度学习的基础)。机器学习基础:理解神经网络、损失函数、优化器(如梯度下降)等概念。学习资源Python入门:Python官方教程机器学习基础
- 使用DeepSeek来构建LangGraph Agent
乔巴先生24
人工智能python人机交互
随着DeepseekR1的发布,我们不得不把目光聚焦在这个能赶超多个顶流大模型的模型身上,它主要是其在后训练阶段大规模使用了强化学习技术,在仅有极少标注数据的情况下,极大提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上,性能比肩OpenAIo1正式版。为了更好的了解它的性能,我们这篇文章来尝试用它来构建Agent。安装!pipinstall-qopenailangchainlanggraph
- tomcat基础与部署发布
暗黑小菠萝
Tomcat java web
从51cto搬家了,以后会更新在这里方便自己查看。
做项目一直用tomcat,都是配置到eclipse中使用,这几天有时间整理一下使用心得,有一些自己配置遇到的细节问题。
Tomcat:一个Servlets和JSP页面的容器,以提供网站服务。
一、Tomcat安装
安装方式:①运行.exe安装包
&n
- 网站架构发展的过程
ayaoxinchao
数据库应用服务器网站架构
1.初始阶段网站架构:应用程序、数据库、文件等资源在同一个服务器上
2.应用服务和数据服务分离:应用服务器、数据库服务器、文件服务器
3.使用缓存改善网站性能:为应用服务器提供本地缓存,但受限于应用服务器的内存容量,可以使用专门的缓存服务器,提供分布式缓存服务器架构
4.使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力:使用负载均衡调度服务器,将来自客户端浏览器的访问请求分发到应用服务器集群中的任何
- [信息与安全]数据库的备份问题
comsci
数据库
如果你们建设的信息系统是采用中心-分支的模式,那么这里有一个问题
如果你的数据来自中心数据库,那么中心数据库如果出现故障,你的分支机构的数据如何保证安全呢?
是否应该在这种信息系统结构的基础上进行改造,容许分支机构的信息系统也备份一个中心数据库的文件呢?
&n
- 使用maven tomcat plugin插件debug关联源代码
商人shang
mavendebug查看源码tomcat-plugin
*首先需要配置好'''maven-tomcat7-plugin''',参见[[Maven开发Web项目]]的'''Tomcat'''部分。
*配置好后,在[[Eclipse]]中打开'''Debug Configurations'''界面,在'''Maven Build'''项下新建当前工程的调试。在'''Main'''选项卡中点击'''Browse Workspace...'''选择需要开发的
- 大访问量高并发
oloz
大访问量高并发
大访问量高并发的网站主要压力还是在于数据库的操作上,尽量避免频繁的请求数据库。下面简
要列出几点解决方案:
01、优化你的代码和查询语句,合理使用索引
02、使用缓存技术例如memcache、ecache将不经常变化的数据放入缓存之中
03、采用服务器集群、负载均衡分担大访问量高并发压力
04、数据读写分离
05、合理选用框架,合理架构(推荐分布式架构)。
- cache 服务器
小猪猪08
cache
Cache 即高速缓存.那么cache是怎么样提高系统性能与运行速度呢?是不是在任何情况下用cache都能提高性能?是不是cache用的越多就越好呢?我在近期开发的项目中有所体会,写下来当作总结也希望能跟大家一起探讨探讨,有错误的地方希望大家批评指正。
1.Cache 是怎么样工作的?
Cache 是分配在服务器上
- mysql存储过程
香水浓
mysql
Description:插入大量测试数据
use xmpl;
drop procedure if exists mockup_test_data_sp;
create procedure mockup_test_data_sp(
in number_of_records int
)
begin
declare cnt int;
declare name varch
- CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
agevs
JavaScriptUI框架Ajaxcss
CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
(一)常用的CSS命名规则
头:header
内容:content/container
尾:footer
导航:nav
侧栏:sidebar
栏目:column
页面外围控制整体布局宽度:wrapper
左右中:left right
- 全局数据源
AILIKES
javatomcatmysqljdbcJNDI
实验目的:为了研究两个项目同时访问一个全局数据源的时候是创建了一个数据源对象,还是创建了两个数据源对象。
1:将diuid和mysql驱动包(druid-1.0.2.jar和mysql-connector-java-5.1.15.jar)copy至%TOMCAT_HOME%/lib下;2:配置数据源,将JNDI在%TOMCAT_HOME%/conf/context.xml中配置好,格式如下:&l
- MYSQL的随机查询的实现方法
baalwolf
mysql
MYSQL的随机抽取实现方法。举个例子,要从tablename表中随机提取一条记录,大家一般的写法就是:SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1。但是,后来我查了一下MYSQL的官方手册,里面针对RAND()的提示大概意思就是,在ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数,因为这样会导致数据列被多次扫描。但是在MYSQL 3.23版本中,
- JAVA的getBytes()方法
bijian1013
javaeclipseunixOS
在Java中,String的getBytes()方法是得到一个操作系统默认的编码格式的字节数组。这个表示在不同OS下,返回的东西不一样!
String.getBytes(String decode)方法会根据指定的decode编码返回某字符串在该编码下的byte数组表示,如:
byte[] b_gbk = "
- AngularJS中操作Cookies
bijian1013
JavaScriptAngularJSCookies
如果你的应用足够大、足够复杂,那么你很快就会遇到这样一咱种情况:你需要在客户端存储一些状态信息,这些状态信息是跨session(会话)的。你可能还记得利用document.cookie接口直接操作纯文本cookie的痛苦经历。
幸运的是,这种方式已经一去不复返了,在所有现代浏览器中几乎
- [Maven学习笔记五]Maven聚合和继承特性
bit1129
maven
Maven聚合
在实际的项目中,一个项目通常会划分为多个模块,为了说明问题,以用户登陆这个小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块:
1. 模型和数据持久化层user-core,
2. 业务逻辑层user-service以
3. web展现层user-web,
user-service依赖于user-core
user-web依赖于user-core和use
- 【JVM七】JVM知识点总结
bit1129
jvm
1. JVM运行模式
1.1 JVM运行时分为-server和-client两种模式,在32位机器上只有client模式的JVM。通常,64位的JVM默认都是使用server模式,因为server模式的JVM虽然启动慢点,但是,在运行过程,JVM会尽可能的进行优化
1.2 JVM分为三种字节码解释执行方式:mixed mode, interpret mode以及compiler
- linux下查看nginx、apache、mysql、php的编译参数
ronin47
在linux平台下的应用,最流行的莫过于nginx、apache、mysql、php几个。而这几个常用的应用,在手工编译完以后,在其他一些情况下(如:新增模块),往往想要查看当初都使用了那些参数进行的编译。这时候就可以利用以下方法查看。
1、nginx
[root@361way ~]# /App/nginx/sbin/nginx -V
nginx: nginx version: nginx/
- unity中运用Resources.Load的方法?
brotherlamp
unity视频unity资料unity自学unityunity教程
问:unity中运用Resources.Load的方法?
答:Resources.Load是unity本地动态加载资本所用的方法,也即是你想动态加载的时分才用到它,比方枪弹,特效,某些实时替换的图像什么的,主张此文件夹不要放太多东西,在打包的时分,它会独自把里边的一切东西都会集打包到一同,不论里边有没有你用的东西,所以大多数资本应该是自个建文件放置
1、unity实时替换的物体即是依据环境条件
- 线段树-入门
bylijinnan
java算法线段树
/**
* 线段树入门
* 问题:已知线段[2,5] [4,6] [0,7];求点2,4,7分别出现了多少次
* 以下代码建立的线段树用链表来保存,且树的叶子结点类似[i,i]
*
* 参考链接:http://hi.baidu.com/semluhiigubbqvq/item/be736a33a8864789f4e4ad18
* @author lijinna
- 全选与反选
chicony
全选
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">
<html>
<head>
<title>全选与反选</title>
- vim一些简单记录
chenchao051
vim
mac在/usr/share/vim/vimrc linux在/etc/vimrc
1、问:后退键不能删除数据,不能往后退怎么办?
答:在vimrc中加入set backspace=2
2、问:如何控制tab键的缩进?
答:在vimrc中加入set tabstop=4 (任何
- Sublime Text 快捷键
daizj
快捷键sublime
[size=large][/size]Sublime Text快捷键:Ctrl+Shift+P:打开命令面板Ctrl+P:搜索项目中的文件Ctrl+G:跳转到第几行Ctrl+W:关闭当前打开文件Ctrl+Shift+W:关闭所有打开文件Ctrl+Shift+V:粘贴并格式化Ctrl+D:选择单词,重复可增加选择下一个相同的单词Ctrl+L:选择行,重复可依次增加选择下一行Ctrl+Shift+L:
- php 引用(&)详解
dcj3sjt126com
PHP
在PHP 中引用的意思是:不同的名字访问同一个变量内容. 与C语言中的指针是有差别的.C语言中的指针里面存储的是变量的内容在内存中存放的地址 变量的引用 PHP 的引用允许你用两个变量来指向同一个内容 复制代码代码如下:
<?
$a="ABC";
$b =&$a;
echo
- SVN中trunk,branches,tags用法详解
dcj3sjt126com
SVN
Subversion有一个很标准的目录结构,是这样的。比如项目是proj,svn地址为svn://proj/,那么标准的svn布局是svn://proj/|+-trunk+-branches+-tags这是一个标准的布局,trunk为主开发目录,branches为分支开发目录,tags为tag存档目录(不允许修改)。但是具体这几个目录应该如何使用,svn并没有明确的规范,更多的还是用户自己的习惯。
- 对软件设计的思考
e200702084
设计模式数据结构算法ssh活动
软件设计的宏观与微观
软件开发是一种高智商的开发活动。一个优秀的软件设计人员不仅要从宏观上把握软件之间的开发,也要从微观上把握软件之间的开发。宏观上,可以应用面向对象设计,采用流行的SSH架构,采用web层,业务逻辑层,持久层分层架构。采用设计模式提供系统的健壮性和可维护性。微观上,对于一个类,甚至方法的调用,从计算机的角度模拟程序的运行情况。了解内存分配,参数传
- 同步、异步、阻塞、非阻塞
geeksun
非阻塞
同步、异步、阻塞、非阻塞这几个概念有时有点混淆,在此文试图解释一下。
同步:发出方法调用后,当没有返回结果,当前线程会一直在等待(阻塞)状态。
场景:打电话,营业厅窗口办业务、B/S架构的http请求-响应模式。
异步:方法调用后不立即返回结果,调用结果通过状态、通知或回调通知方法调用者或接收者。异步方法调用后,当前线程不会阻塞,会继续执行其他任务。
实现:
- Reverse SSH Tunnel 反向打洞實錄
hongtoushizi
ssh
實際的操作步驟:
# 首先,在客戶那理的機器下指令連回我們自己的 Server,並設定自己 Server 上的 12345 port 會對應到幾器上的 SSH port
ssh -NfR 12345:localhost:22 fred@myhost.com
# 然後在 myhost 的機器上連自己的 12345 port,就可以連回在客戶那的機器
ssh localhost -p 1
- Hibernate中的缓存
Josh_Persistence
一级缓存Hiberante缓存查询缓存二级缓存
Hibernate中的缓存
一、Hiberante中常见的三大缓存:一级缓存,二级缓存和查询缓存。
Hibernate中提供了两级Cache,第一级别的缓存是Session级别的缓存,它是属于事务范围的缓存。这一级别的缓存是由hibernate管理的,一般情况下无需进行干预;第二级别的缓存是SessionFactory级别的缓存,它是属于进程范围或群集范围的缓存。这一级别的缓存
- 对象关系行为模式之延迟加载
home198979
PHP架构延迟加载
形象化设计模式实战 HELLO!架构
一、概念
Lazy Load:一个对象,它虽然不包含所需要的所有数据,但是知道怎么获取这些数据。
延迟加载貌似很简单,就是在数据需要时再从数据库获取,减少数据库的消耗。但这其中还是有不少技巧的。
二、实现延迟加载
实现Lazy Load主要有四种方法:延迟初始化、虚
- xml 验证
pengfeicao521
xmlxml解析
有些字符,xml不能识别,用jdom或者dom4j解析的时候就报错
public static void testPattern() {
// 含有非法字符的串
String str = "Jamey친ÑԂ
- div设置半透明效果
spjich
css半透明
为div设置如下样式:
div{filter:alpha(Opacity=80);-moz-opacity:0.5;opacity: 0.5;}
说明:
1、filter:对win IE设置半透明滤镜效果,filter:alpha(Opacity=80)代表该对象80%半透明,火狐浏览器不认2、-moz-opaci
- 你真的了解单例模式么?
w574240966
java单例设计模式jvm
单例模式,很多初学者认为单例模式很简单,并且认为自己已经掌握了这种设计模式。但事实上,你真的了解单例模式了么。
一,单例模式的5中写法。(回字的四种写法,哈哈。)
1,懒汉式
(1)线程不安全的懒汉式
public cla