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极客不孤独
学习算法c语言
PID算法原理与实践文章目录PID算法原理与实践一、PID算法原理1.1PID算法概述1.定义2.应用领域3.核心目标1.2基本原理1.3数学表达离散化实现(适用于数字控制)二、实践案例(C语言)1.电机转速控制2.温度控制系统3.时钟驯服系统三、常见问题与优化1.积分饱和(Windup)问题2.噪声干扰问题3.非线性系统适配问题四、扩展方向1.数字PID与模拟PID的差异2.变参数PID(如增益
- PyWavelets
shangjg3
PyTorchpytorch人工智能python
PyWavelets(pywt)是Python中用于小波变换的核心库,提供了丰富的信号处理和图像处理功能。以下是其核心功能的详细介绍:1.小波变换基础(1)离散小波变换(DWT)将信号分解为近似系数(Approximation)和细节系数(Detail)。importpywtimportnumpyasnp#示例信号signal=np.array([1
- Python实现图像处理的快速傅里叶变换(FFT)或离散余弦变换(DCT)
闲人编程
图像处理图像处理python计算机视觉FFTDCT傅里叶离散余弦变换
目录Python实现图像处理的快速傅里叶变换(FFT)或离散余弦变换(DCT)一、引言1.1图像处理简介1.2快速傅里叶变换与离散余弦变换简介1.3本文目标与结构二、理论背景与数学原理2.1快速傅里叶变换(FFT)介绍2.2离散余弦变换(DCT)介绍2.3两者的应用领域与区别三、算法实现3.1快速傅里叶变换(FFT)实现3.1.1使用Python实现FFT3.1.2图像的频域处理3.2离散余弦变换
- 信号处理算法:快速傅里叶变换(FFT)_(2).FFT算法的原理与实现
kkchenkx
信号处理技术仿真模拟信号处理算法
FFT算法的原理与实现1.引言快速傅里叶变换(FastFourierTransform,FFT)是一种高效的算法,用于计算离散傅里叶变换(DiscreteFourierTransform,DFT)及其逆变换。DFT在信号处理、图像处理、通信工程等领域中有着广泛的应用,但其计算复杂度为O(N2)O(N^2)O(
- 快速傅里叶变换(FFT)是什么?
Yashar Qian
信号处理快速傅里叶变换
快速傅里叶变换(FFT)是什么?快速傅里叶变换(FFT)本质上是一种极其高效的算法,用来计算**离散傅里叶变换(DFT)**及其逆变换。它是数字信号处理、科学计算和工程应用中最重要的算法之一。要理解FFT,先理解它要解决的问题:离散傅里叶变换(DFT)是什么?DFT全称:**DiscreteFourierTransform(离散傅里叶变换)想象你有一段数字化的信号(比如一段音频采样、图像像素数据、
- Sklearn 机器学习 数值离散化 虚拟编码
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亲爱的技术爱好者们,热烈欢迎来到Kant2048的博客!我是ThomasKant,很开心能在CSDN上与你们相遇~本博客的精华专栏:【自动化测试】【测试经验】【人工智能】【Python】Sklearn机器学习:数值离散化+虚拟编码实战详解在机器学习的特征工程中,数值型特征并不总是适合直接输入模型。尤其是树模型或分类模型时,**将连续变量进行离散化(分箱)+虚拟编码(独热编码)**是一种常见且高效的
- 来聊聊CST(CST Studio Suite)电路仿真(一)
思茂信息
CST电磁仿真教程性能优化网络人工智能算法windows服务器
首先我来提出一个疑问:在CST3D界面中,我在两个金属之间添加一个离散端口(discreteport),而在电路图(schematic)界面中只出现了一个端口,那么如何添加两个pin的电阻元件呢?本期我们来浅谈一下电路图中的端口究竟为何物。1、Port——天涯若比邻3D界面创建的Port是连接3D界面和电路图界面的接口。如下图所示,这里有三条PCB走线,各自串联一个port,分别为port①、po
- 【Rust】——使用消息在线程之间传递数据
Y小夜
Rust(官方文档重点总结)rust开发语言后端
博主现有专栏:C51单片机(STC89C516),c语言,c++,离散数学,算法设计与分析,数据结构,Python,Java基础,MySQL,linux,基于HTML5的网页设计及应用,Rust(官方文档重点总结),jQuery,前端vue.js,Javaweb开发,Python机器学习等主页链接:Y小夜-CSDN博客目录信道与所有权转移发送多个值并观察接收者的等待通过克隆发送者来创建多个生产者学
- VC++实现的快速傅里叶变换频谱分析软件
直推小新
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:基于VC++和MFC的频谱分析程序通过快速傅里叶变换(FFT)技术,将时域信号转换至频域,实现对导入文本或Excel数据的离散谱分析。用户可通过图形界面轻松导入数据,选择分析选项并查看结果。程序利用FFT高效地计算频域数据,并通过图表展示信号频率成分。此分析工具适用于音频处理、通信、医学成像和机械故障诊断等领域。1.VC++和MFC框架介绍1.1VC++的发展
- 深入Python:实现FFT与DFT
weixin_42668301
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:快速傅里叶变换(FFT)和离散傅里叶变换(DFT)是处理时域信号转换到频域的数字信号处理核心工具。本课程深入介绍FFT与DFT的原理及Python实现,涵盖从基本概念到使用numpy库进行信号处理的实战应用。学生将学习如何使用Python中的numpy库来执行DFT,掌握通过Cooley-Tukey算法实现的FFT来高效处理大型数据集。通过实际案例,理解如何分
- 公钥密码体系崩溃风险:Shor算法可在多项式时间内破解RSA、ECC等基于大整数分解和离散对数问题的公钥算法。4099量子位的量子计算机运行Shor算法可在10秒内破解RSA2048
百态老人
算法量子计算
基于我搜索到的资料,以下从四个维度全面分析公钥密码体系的量子威胁现状及应对策略:一、Shor算法对公钥密码体系的威胁机制算法原理与攻击效率Shor算法通过量子傅里叶变换(QFT)高效求解整数分解和离散对数问题:核心步骤包括随机数生成、模指数周期检测(f(x)=axmod Nf(x)=a^x\modNf(x)=axmodN)和量子并行计算,复杂度仅O(log3N)O(\log^3N)O(log3
- Sklearn 机器学习 数值离散化 区间标签
Thomas Kant
人工智能机器学习sklearn人工智能
亲爱的技术爱好者们,热烈欢迎来到Kant2048的博客!我是ThomasKant,很开心能在CSDN上与你们相遇~本博客的精华专栏:【自动化测试】【测试经验】【人工智能】【Python】Sklearn机器学习:数值离散化之区间标签设置详解在机器学习中,连续数值型特征并不总是最优选择,尤其是在面对一些对数值大小不敏感的模型(如决策树、朴素贝叶斯)时。此时,我们常常希望将连续变量离散化(Discret
- Python训练打卡Day15
编程有点难
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复习日回顾一下之前14天的内容:importpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltdata=pd.read_csv('ObesityDataSet.csv')data.head()#分离连续变量与离散变量discrete_features=['Gender','family_history_with_overweight',
- k近邻算法(kNearest Neighbors) 原理与代码实例讲解
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k-近邻算法,聚类,分类,分离散数据,决策边界,邻域,机器学习,监督学习k-近邻算法(k-NearestNeighbors)-原理与代码实例讲解k-近邻算法(k-NearestNeighbors,简称kNN)是一种简单的监督学习方法,它在机器学习领域有着广泛的应用。kNN算法的核心思想是:在特征空间中,如果一个样本附近的k个最近邻样本的大多数属于某个类别,则该样本也属于这个类别。这种基于局部决策的
- 强化学习系列——PPO算法
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强化学习系列——PPO算法PPO算法一、背景知识:策略梯度&Advantage二、引入重要性采样(ImportanceSampling)三、PPO-Clip目标函数推导✅四、总结公式(一图总览)参考文献PPO示例代码实现补充内容:重要性采样一、问题背景:我们想估计某个期望❗问题:二、引入重要性采样(ImportanceSampling)三、离散采样形式(蒙特卡洛估计)四、标准化的重要性采样五、在强
- 60天python训练营打卡day5
学习目标:60天python训练营打卡学习内容:DAY5独热编码题目:离散特征的独热编码先按照示例代码过一遍,然后完成下列题目现在在py文件中一次性处理data数据中所有的连续变量和离散变量读取data数据对离散变量进行one-hot编码对独热编码后的变量转化为int类型4.对所有缺失值进行填充注意是py文件中,所以每一步的输出是否正确需要你来使用debugger功能来逐步查看注意此时你可以借助下
- PCL 稀疏点云上采样——最近邻插值与K近邻插值(C++详细过程版)
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PCL算法实现与优化c++开发语言算法3d
点云插值一、算法原理1、原理概述2、参考文献二、代码实现三、结果展示算法原理参考自论文,代码由CSDN点云侠原创,首发于:2025年6月23日。一、算法原理1、原理概述 点云是一系列离散点的集合,点云密度越大,密集程度就越高,反之越低。实物目标上的点并不完全在点云上显示。在多次测量获取的点云数据中,实物目标上的一个固定点有可能在每一次测量数据上,也可能在某一次测量数据上,更可能在任何一次测量数据
- 数据分箱:科学分类的简单指南
晨曦543210
绘图与数据可视化算法机器学习人工智能
1.什么是数据分箱?分箱就像把杂乱的东西分类放进不同的箱子。比如把年龄分成"儿童、青年、中年、老年",就是把连续的数字分成几个类别。2.什么样的数据可以分箱?可以分箱的数据:①连续型数据(数字有大小意义)例子:年龄、工资、温度、考试成绩。为什么可以分箱:这些数字可以按范围分组(比如0-18岁→"儿童")。数学补充:连续数据是可以在一定范围内取任意值的数(比如1.5岁、2.3岁)。②离散型数据(数字
- 特征筛选方法总结(面试准备15)
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人工智能大数据数据挖掘决策树
非模型方法一.FILTER过滤法:1.缺失值比例(80%以上缺失则删除)/方差注意:连续变量只删方差为0的,因为变量取值范围会影响方差大小。离散类的看各类取值占比,如果是三分类变量可以视作连续变量。函数:VarianceThreshold二.假设检验:卡方检验看离散变量是否独立方差分析看离散和连续变量是否独立F检验看连续变量是否独立三.互信息的关联度指标:相关系数(f_regression:是相关
- 离散TPM驱动程序
安全二次方
可信计算与可信启动ARM安全架构可信计算可信启动trustedbootmeasuredboot离散TPMTPM驱动程序
安全之安全(security²)博客目录导读目录一、驱动架构1.1头文件1.2源文件二、编译时配置选项三、离散TPM初始化四、离散TPMPCR扩展本博客重点介绍了TF-A中离散TPM驱动的设计与功能。TPM技术旨在提供一种专用的、基于硬件的解决方案,用于存储加密密钥以及执行安全相关操作。离散TPM是一种独立的硬件组件,物理上与系统主处理器隔离。这种隔离有助于保护敏感信息(如加密密钥和平台凭据)不被
- 解锁数据宝藏:数据挖掘之数据预处理全解析
奔跑吧邓邓子
必备核心技能数据挖掘数据预处理机器学习
目录一、引言:数据预处理——数据挖掘的基石二、数据预处理的重要性2.1现实数据的问题剖析2.2数据预处理的关键作用三、数据预处理的核心方法3.1数据清洗3.1.1缺失值处理3.1.2离群点处理3.1.3噪声处理3.2数据集成3.2.1实体识别3.2.2冗余处理3.2.3数据值冲突处理3.3数据变换3.3.1平滑处理3.3.2聚合操作3.3.3离散化3.3.4归一化四、数据预处理的实践流程4.1数据
- 离散数学实验——真值表生成
ZufUss
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目录一、实验背景二、实验目的三、实验内容四、相关知识五、实验代码一、实验背景离散数学前几课时课时便是关于命题逻辑的学习,谈到命题逻辑的各种指派与对应值,比较详细且直观的便是真值表表示,那如果现在给出一个命题公式,我们该如何通过编程的方式实现一个能够自动生成给出命题公式所对应的真值表呢?离散数学课便设计了实验让我们探索如何实现此功能,在加深对命题公式理解的同时提高编程能力,培养编程思维。二、实验目的
- 数据结构转换与离散点生成
在C++开发中,我们常常需要在不同的数据结构之间进行转换,以满足特定库或框架的要求。本文将探讨如何将std::vector转换为QVector,并生成特定范围内的二维离散点。生成二维离散点我们首先需要生成一系列二维离散点,这些点取自y=by=by=b,xxx在[−a,a][-a,a][−a,a]范围内。以下是示例代码:#include#includeintmain(){doublea=5.0;//
- 基于深度学习的特征映射模块(FMS)实现与分析
RockLiu@805
深度学习模块机器视觉深度学习人工智能
基于深度学习的特征映射模块(FMS)实现与分析引言在现代计算机视觉任务中,特征提取是至关重要的一步。传统的CNN虽然在很多任务上表现良好,但面对复杂图像信息时仍显得力不从心。为了解决这一问题,研究者们不断探索新的方法和技术,以更高效地捕捉和表示图像中的特征。今天,我将带大家深入探索一个结合了深度学习与小波变换的特征映射模块(FMS)。该模块不仅利用了传统的卷积神经网络(CNN),还引入了离散小波变
- python实现SM2算法
闲人编程
密码学与信息安全python算法开发语言SM2国密密码学加解密
目录SM2算法介绍SM2算法的数学基础SM2密钥生成过程SM2签名和验证流程Python面向对象实现SM2加解密算法代码解释场景应用:数字证书签署总结SM2算法介绍SM2是中国国家密码管理局发布的国家密码标准(GB/T32918-2016)中的公钥密码算法,基于椭圆曲线离散对数问题,具有较高的安全性和性能。它在数字签名、密钥交换和加密等应用中都能提供安全的解决方案。SM2与国际通用的椭圆曲线加密算
- 【AI中的数学-人工智能的数学基石】数学:构建AI大厦的基石
云博士的AI课堂
AI中的数学人工智能AI数学AI中的数学AI数学大模型
第一章人工智能的数学基石第四节数学:构建AI大厦的基石数学是人工智能(AI)的核心基石,贯穿于AI算法的设计、模型的构建以及系统的优化过程中。正如建筑大厦需要坚实的地基,AI的发展依赖于深厚的数学理论和方法。理解和掌握这些数学原理,不仅能够提升对AI技术的理解,还能为创新和解决复杂问题提供强有力的工具。本节将系统性地探讨支撑AI的主要数学领域,包括线性代数、微积分、概率与统计、优化理论以及离散数学
- FFmpeg 的算法体系
lianghu666
音视频硬件Linuxffmpeg算法linux
️一、FFmpeg核心算法体系与作用1.编解码算法编解码是FFmpeg的核心能力,通过libavcodec实现音视频的压缩与还原。视频编码算法帧间预测:通过运动估计(菱形搜索、全搜索法)减少时间冗余,支持P帧(前向预测)和B帧(双向预测)变换与量化:采用整数离散余弦变换(DCT)将空域信号转为频域,再通过量化舍弃高频信息(H.264/H.265使用)熵编码:对残差数据采用CABAC(上下文自适应二
- Abel 变换,离散型分部积分
_Equinox
数据结构与算法数学随笔数学算法
文章目录零、引入:分部积分一、Abel变换1.1Abel变换1.2证明二、一些比较浅显的应用2.1等差乘等比型求和2.2平方求和公式2.3不等式证明三、一些算法题的式子优化3.13500.将数组分割为子数组的最小代价3.2D.ArraySplitting3.3300.任务安排1零、引入:分部积分我们不难表示出上图中的面积A1和A2A1=∫y1y2xdyA2=∫x1x2ydxA1+A2=x2y2−x
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gihigo1998
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ra_snr_gui.m作用:统计不同信噪比下,五种信号的峰值旁瓣比RA和低高频均值比RM,绘制结果,参考图3.11和3.12DFCW_RA_SNR.m作用:产生正交离散频率编码信号,并计算峰值旁瓣比RA和低高频均值比RMLFM_RA_SNR.m作用:产生线性调频信号,并计算峰值旁瓣比RA和低高频均值比RMOFDMLFM_RA_SNR.m作用:产生正交频分线性调频信号,并计算峰值旁瓣比RA和低高频
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gihigo1998
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基于离散小波变换(DWT)的音频水印算法是一种结合信号处理与信息隐藏的技术,旨在将版权信息或标识隐蔽地嵌入音频信号中,同时保证不可感知性和鲁棒性。以下是该算法的核心步骤及关键技术点:1.算法基本原理DWT的作用:将音频信号分解为不同频率的子带(近似系数和细节系数),利用人耳听觉特性(如对低频敏感、对高频不敏感)选择嵌入位置。水印嵌入策略:通过修改小波系数(如量化、奇偶校验)嵌入水印,确保水印对常规
- ios内付费
374016526
ios内付费
近年来写了很多IOS的程序,内付费也用到不少,使用IOS的内付费实现起来比较麻烦,这里我写了一个简单的内付费包,希望对大家有帮助。
具体使用如下:
这里的sender其实就是调用者,这里主要是为了回调使用。
[KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
- 20 款优秀的 Linux 终端仿真器
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux自学linux教程
终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。(LCTT 译注:终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟,不过在当今的 Linux 环境中,常指通过远程或本地方式连接的伪终端,俗称“终端”。)
你能从开源世界中找到大量的终端仿真器,它们
- Solr Deep Paging(solr 深分页)
eksliang
solr深分页solr分页性能问题
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2148370
作者:eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述
长期以来,我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数,查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
- 数据库面试题
18289753290
面试题 数据库
1.union ,union all
网络搜索出的最佳答案:
union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果,而union all则将所有的结果全部显示出来,不管是不是重复。
Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序;
Union All:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序;
2.索引有哪些分类?作用是
- Android TV屏幕适配
酷的飞上天空
android
先说下现在市面上TV分辨率的大概情况
两种分辨率为主
1.720标清,分辨率为1280x720.
屏幕尺寸以32寸为主,部分电视为42寸
2.1080p全高清,分辨率为1920x1080
屏幕尺寸以42寸为主,此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有
适配遇到问题,已1080p尺寸为例:
分辨率固定不变,屏幕尺寸变化较大。
如:效果图尺寸为1920x1080,如果使用d
- Timer定时器与ActionListener联合应用
永夜-极光
java
功能:在控制台每秒输出一次
代码:
package Main;
import javax.swing.Timer;
import java.awt.event.*;
public class T {
private static int count = 0;
public static void main(String[] args){
- Ubuntu14.04系统Tab键不能自动补全问题解决
随便小屋
Ubuntu 14.04
Unbuntu 14.4安装之后就在终端中使用Tab键不能自动补全,解决办法如下:
1、利用vi编辑器打开/etc/bash.bashrc文件(需要root权限)
sudo vi /etc/bash.bashrc
接下来会提示输入密码
2、找到文件中的下列代码
#enable bash completion in interactive shells
#if
- 学会人际关系三招 轻松走职场
aijuans
职场
要想成功,仅有专业能力是不够的,处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢?在此,教您简单实用的三个窍门。
第一,多汇报
最近,管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们,做下属最关键的就是要多请示汇报,让上司随时了解你的工作进度,有了新想法也要及时建议。不知不觉,你就有了“追随力”,上司会越来越了解和信任你。
第二,勤沟通
团队的力
- 《O2O:移动互联网时代的商业革命》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
移动互联网的未来:碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。
O2O:Online to OffLine 线上线下活动
O2O就是在移动互联网时代,生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。
手机二维码本质:O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。
线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟,让不同地域、不同需求的人
- js实现图片随鼠标滚动的效果
百合不是茶
JavaScript滚动属性的获取图片滚动属性获取页面加载
1,获取样式属性值
top 与顶部的距离
left 与左边的距离
right 与右边的距离
bottom 与下边的距离
zIndex 层叠层次
例子:获取左边的宽度,当css写在body标签中时
<div id="adver" style="position:absolute;top:50px;left:1000p
- ajax同步异步参数async
bijian1013
jqueryAjaxasync
开发项目开发过程中,需要将ajax的返回值赋到全局变量中,然后在该页面其他地方引用,因为ajax异步的原因一直无法成功,需将async:false,使其变成同步的。
格式:
$.ajax({ type: 'POST', ur
- Webx3框架(1)
Bill_chen
eclipsespringmaven框架ibatis
Webx是淘宝开发的一套Web开发框架,Webx3是其第三个升级版本;采用Eclipse的开发环境,现在支持java开发;
采用turbine原型的MVC框架,扩展了Spring容器,利用Maven进行项目的构建管理,灵活的ibatis持久层支持,总的来说,还是一套很不错的Web框架。
Webx3遵循turbine风格,velocity的模板被分为layout/screen/control三部
- 【MongoDB学习笔记五】MongoDB概述
bit1129
mongodb
MongoDB是面向文档的NoSQL数据库,尽量业界还对MongoDB存在一些质疑的声音,比如性能尤其是查询性能、数据一致性的支持没有想象的那么好,但是MongoDB用户群确实已经够多。MongoDB的亮点不在于它的性能,而是它处理非结构化数据的能力以及内置对分布式的支持(复制、分片达到的高可用、高可伸缩),同时它提供的近似于SQL的查询能力,也是在做NoSQL技术选型时,考虑的一个重要因素。Mo
- spring/hibernate/struts2常见异常总结
白糖_
Hibernate
Spring
①ClassNotFoundException: org.aspectj.weaver.reflect.ReflectionWorld$ReflectionWorldException
缺少aspectjweaver.jar,该jar包常用于spring aop中
②java.lang.ClassNotFoundException: org.sprin
- jquery easyui表单重置(reset)扩展思路
bozch
formjquery easyuireset
在jquery easyui表单中 尚未提供表单重置的功能,这就需要自己对其进行扩展。
扩展的时候要考虑的控件有:
combo,combobox,combogrid,combotree,datebox,datetimebox
需要对其添加reset方法,reset方法就是把初始化的值赋值给当前的组件,这就需要在组件的初始化时将值保存下来。
在所有的reset方法添加完毕之后,就需要对fo
- 编程之美-烙饼排序
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
/*
*《编程之美》的思路是:搜索+剪枝。有点像是写下棋程序:当前情况下,把所有可能的下一步都做一遍;在这每一遍操作里面,计算出如果按这一步走的话,能不能赢(得出最优结果)。
*《编程之美》上代码有很多错误,且每个变量的含义令人费解。因此我按我的理解写了以下代码:
*/
- Struts1.X 源码分析之ActionForm赋值原理
chenbowen00
struts
struts1在处理请求参数之前,首先会根据配置文件action节点的name属性创建对应的ActionForm。如果配置了name属性,却找不到对应的ActionForm类也不会报错,只是不会处理本次请求的请求参数。
如果找到了对应的ActionForm类,则先判断是否已经存在ActionForm的实例,如果不存在则创建实例,并将其存放在对应的作用域中。作用域由配置文件action节点的s
- [空天防御与经济]在获得充足的外部资源之前,太空投资需有限度
comsci
资源
这里有一个常识性的问题:
地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的.....
就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制....
&
- ORACLE临时表—ON COMMIT PRESERVE ROWS
daizj
oracle临时表
ORACLE临时表 转
临时表:像普通表一样,有结构,但是对数据的管理上不一样,临时表存储事务或会话的中间结果集,临时表中保存的数据只对当前
会话可见,所有会话都看不到其他会话的数据,即使其他会话提交了,也看不到。临时表不存在并发行为,因为他们对于当前会话都是独立的。
创建临时表时,ORACLE只创建了表的结构(在数据字典中定义),并没有初始化内存空间,当某一会话使用临时表时,ORALCE会
- 基于Nginx XSendfile+SpringMVC进行文件下载
denger
应用服务器Webnginx网络应用lighttpd
在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式,如下代码所示。
@RequestMapping("/courseware/{id}")
public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
- scanf接受char类型的字符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日22:35:54
目的:学习char只接受一个字符
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
char ch;
scanf("%d", &i);
printf("i = %d\n", i);
scanf("%
- 学编程的价值
dcj3sjt126com
编程
发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助
像这位朋友学习:
http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html
VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员,资深的
- 二维数组(矩阵)对角线输出
飞天奔月
二维数组
今天在BBS里面看到这样的面试题目,
1,二维数组(N*N),沿对角线方向,从右上角打印到左下角如N=4: 4*4二维数组
{ 1 2 3 4 }
{ 5 6 7 8 }
{ 9 10 11 12 }
{13 14 15 16 }
打印顺序
4
3 8
2 7 12
1 6 11 16
5 10 15
9 14
13
要
- Ehcache(08)——可阻塞的Cache——BlockingCache
234390216
并发ehcacheBlockingCache阻塞
可阻塞的Cache—BlockingCache
在上一节我们提到了显示使用Ehcache锁的问题,其实我们还可以隐式的来使用Ehcache的锁,那就是通过BlockingCache。BlockingCache是Ehcache的一个封装类,可以让我们对Ehcache进行并发操作。其内部的锁机制是使用的net.
- mysqldiff对数据库间进行差异比较
jackyrong
mysqld
mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本,可以用来对比不同数据库之间的表结构,或者同个数据库间的表结构
如果在windows下,直接下载mysql-utilities安装就可以了,然后运行后,会跑到命令行下:
1) 基本用法
mysqldiff --server1=admin:12345
- spring data jpa 方法中可用的关键字
lawrence.li
javaspring
spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。
查询的关键字为find
删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x)
统计的关键字为count (>=1.7.x)
修改需要使用@Modifying注解
@Modifying
@Query("update User u set u.firstna
- Spring的ModelAndView类
nicegege
spring
项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类,一直很好奇spring怎么实现的?
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* yo
- 搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda
rensanning
centos
(一)rsync
Server端
# yum install rsync
# vi /etc/xinetd.d/rsync
service rsync
{
disable = no
flags = IPv6
socket_type = stream
wait
- Learn Nodejs 02
toknowme
nodejs
(1)npm是什么
npm is the package manager for node
官方网站:https://www.npmjs.com/
npm上有很多优秀的nodejs包,来解决常见的一些问题,比如用node-mysql,就可以方便通过nodejs链接到mysql,进行数据库的操作
在开发过程往往会需要用到其他的包,使用npm就可以下载这些包来供程序调用
&nb
- Spring MVC 拦截器
xp9802
spring mvc
Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter
HandlerInterceptorAdapter.java 1 public abstract class HandlerInterceptorAdapter implements HandlerIntercep