- 使用Modelsim手动仿真
寒听雪落
FPGA专栏_verilogfpga开发
FPGA设计流程在设计输入之后,设计综合前进行RTL级仿真,称为综合前仿真,也称为前仿真或功能仿真。前仿真也就是纯粹的功能仿真,主旨在于验证电路的功能是否符合设计要求,其特点是不考虑电路门延迟与线延迟。在完成一个设计的代码编写工作之后,可以直接对代码进行仿真,检测源代码是否符合功能要求。这时,仿真的对象为HDL代码,可以比较直观的观察波形的变化,在设计的最初阶段发现问题,节省大量的精力。在布局布线
- 基于HTML5与CSS的青花瓷网站静态网页设计论文
IT实战课堂—x小凡同学
Java毕业设计项目html5css前端
一、引言随着网络技术的快速发展,互联网已成为人们获取信息、交流思想的重要平台。在众多的网站中,具有独特文化魅力的网站总能吸引人们的目光。青花瓷,作为中国传统文化的瑰宝,其独特的色彩和造型深受人们喜爱。因此,设计一个以青花瓷为主题的网站,不仅能展示中国传统文化的魅力,还能为人们提供一个了解和学习青花瓷的平台。本文旨在探讨基于HTML5和CSS的青花瓷网站静态网页的设计与实践。二、需求分析在设计青花瓷
- cv君独家视角 | AI内幕系列十四:【手机、相机防抖大揭秘】数字防抖、鸡头防抖、光学防抖、AI防抖等(附源码+长期更新)
cv君
原创项目级实战项目cv君独家视角AI内幕系列深度学习与计算机视觉精品人工智能aiisp科技python
目录摘要主要防抖技术手机防抖对比某拇指相机技术分析:1.基础介绍2.功能需求2.1功能背景2.2技术背景与技术选型2.3技术方案2.4可行性落地链路2.5竞品调研与市场分析2.6防抖主客观评价源码实现运动防抖步骤:代码实现性能优化与改进代码改进进一步改进与应用深度学习方法示例实时处理与应用示例运动摄影无人机航拍摄像头防抖设备计算资源需求复杂场景处理参数调整和优化实时处理需求误差累积并行和分布式处理
- 一分钟快速搭建 Spring Boot 项目
沉默王二
Java进阶之路Java程序员进阶之路javaspringbootspring
大家好,我是二哥呀!学Java,自然少不了SpringBoot的学习!作为一名Java技术博主,已经被催了N多次SpringBoot的教程了,再不更新真有点鸽的不成样子——鸽上加鸽。因此我打算在接下来一段时间里间歇性地输出一些SpringBoot方面的文章,包括一些非常入门级的教程和一些非常优质的SpringBoot项目推荐,已经身经百战的starter们忽略就好。《Java程序员进阶之路》在Gi
- 【从零开始学习计算机科学】数字逻辑(五) Verilog HDL语言
贫苦游商
学习fpga开发数字逻辑verilogHDL硬件开发逻辑电路
【从零开始学习计算机科学】数字逻辑(五)VerilogHDL语言VerilogHDL语言8位全加器8位计数器2位比较器三态驱动器VerilogHDL模块的结构模块声明。端口定义。信号类型。功能描述verilog描述级别verilog关键字verilog标识符编写VerilogHDL源代码的标准数据类型常量变量nets型变量register型变量reg型变量运算符及表达式算术运算符逻辑运算符位运算符
- 【扩频通信】基于matlab m序列和gold序列扩频通信【含Matlab源码 4011期】
海神之光
matlab
欢迎来到海神之光博客之家✅博主简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进;个人主页:海神之光代码获取方式:海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式(1)完整代码,已上传资源;需要的,在博主主页搜期号直接付费下载或者订阅本专栏赠送此代
- 【扩频通信】QPSK和DSSS扩频通信(先扩频 后调制 误码率对比)【含Matlab源码 4549期】
Matlab研究室
matlab
欢迎来到Matlab研究室博客之家✅博主简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,Matlab项目合作可私信。个人主页:Matlab研究室代码获取方式:Matlab研究室学习之路—代码获取方式(包运行)⛳️座右铭:行百里者,半于九十;路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。更多Matlab信号处理仿真内容点击Matlab信号处理(视频版)
- C++学习:STL初识
DesolateGIS
c++学习开发语言
一、基本概念STL广义上分为:容器、算法、迭代器容器和算法通过迭代器进行连接。STL分为六大组件:容器、算法、迭代器、仿函数、适配器、空间配置器。STL容器就是将运用广泛的一些数据结构实现出来,常用的数据结构有:数组、链表、树、栈、队列、集合、映射等容器容器分为序列式容器和关联式容器。序列式容器:强调排序,容器内的每个元素都有固定的位置关联式容器:二叉树结构,个元素之间没有严格的物理顺序关系例如:
- 基于FPGA的图像中值滤波Verilog实现及MATLAB辅助验证
CodeWG
fpga开发matlab开发语言
基于FPGA的图像中值滤波Verilog实现及MATLAB辅助验证图像处理是计算机视觉和图像识别领域的重要组成部分。其中,中值滤波是一种常用的图像去噪方法,广泛应用于图像增强、边缘检测和特征提取等任务中。本文将介绍基于FPGA的图像中值滤波Verilog实现,并通过MATLAB进行辅助验证。首先,我们需要了解什么是中值滤波。中值滤波是一种非线性滤波器,它的原理是将图像中每个像素的灰度值替换为该像素
- 数学建模:评价性模型学习——层次分析法(AHP模型)
美肚鲨ccc
matlab矩阵数据分析算法
目录前言一、流程介绍二、模型实现1.构建层次结构2.构建判断矩阵1.对指标进行赋权2.建立判断矩阵3.层次单排序及一致性检验1、准则层2、方案层4、计算得分三、方法分析总结前言之前在课程作业上简单用过层次分析法,这次再系统性学习一遍,写一篇学习笔记!一、流程介绍构建层次结构构建判断矩阵计算权重、一致性检验计算得分得出结论二、模型实现1.构建层次结构探究以下五个城市的城市旅游竞争力排名:成都、杭州、
- PythonGUI编程从入门到精通,24个实用案例解析
东眠的鱼
数据库android性能优化python数据分析开发语言Python学习
包含编程资料、学习路线图、源代码、软件安装包等!【[点击这里]】!分享一Python做GUI的一些小技巧,结合24个实用案例,让你也能轻松做出好看又好用的界面。1.GUI库的选择:Tkinter,PyQt,wxPythonPython做GUI的库很多,我比较常用的是Tkinter、PyQt和wxPython。Tkinter是Python自带的,比较简单;PyQt功能强大,但是比较复杂;wxPyth
- 【神经网络】python实现神经网络(一)——数据集获取
师兄师兄怎么办
机器学习算法python神经网络python人工智能手写数字识别深度学习机器学习
一.概述在文章【机器学习】一个例子带你了解神经网络是什么中,我们大致了解神经网络的正向信息传导、反向传导以及学习过程的大致流程,现在我们正式开始进行代码的实现,首先我们来实现第一步的运算过程模拟讲解:正向传导。本次代码实现将以“手写数字识别”为例子。二.测试训练数据集的获取首先我们需要通过官网获取到手写数字识别数据集,数据集一共分为四个部分,分别是训练集的图片(六万张)、训练集的标签、测试集的图片
- 白话设计模式之适配器模式:编程世界的接口“翻译官”
一杯年华@编程空间
白话设计模式设计模式适配器模式数据库
白话设计模式之适配器模式:编程世界的接口“翻译官”大家好,软件开发的学习之旅充满挑战,设计模式作为其中重要的一环,常常让不少开发者感到困惑。我自己在学习过程中也走了不少弯路,所以特别希望能通过这篇文章,和大家一起深入了解适配器模式,在交流和探讨中共同进步,让设计模式不再是难以攻克的难题。一、从生活场景理解适配器模式在日常生活里,我们经常会遇到各种接口不匹配的情况,而适配器就像是一个神奇的“转换器”
- ElasticSearch学习笔记 --- 调研笔记知识点
杨鑫newlfe
大数据挖掘与大数据应用案例搜索引擎
笔记总结知识点:1.安装ElasticSearch。2.ELasticSearch是使用Java开发并使用Lucene作为核心来实现所有索引和搜索的功能3.使用是通过简单的restfulAPI来使用。4.安装Marvel(ES的管理和监控)5.特点:分布式的实时文件存储,每个字段都被索引并可被搜索分布式的实时分析搜引擎可以扩展到上百台服务器,处理PB级机构化或非结构化数据6.集群是一组具有相同cl
- TypeScript 学习笔记(十五):TypeScript 与数据库的深度结合
Evaporator Core
typescript学习笔记
TypeScript学习笔记(十五):TypeScript与数据库的深度结合1.引言在前几篇学习笔记中,我们探讨了TypeScript的基础知识、前后端框架的结合应用、测试与调试技巧、性能优化、前端架构设计以及TypeScript的工具和生态系统。本篇将重点介绍TypeScript与数据库的深度结合,包括如何使用TypeScript操作关系型数据库和非关系型数据库。2.TypeScript与关系型
- Deepseek r1回答:人工智能的本质是什么? 给人类社会带来的意义是什么? 相比于之前的互联网革命,这一轮的人工智能革命的特点和异同点有哪些?
强化学习曾小健
Deepseek原理与使用人工智能
嗯,用户问的是人工智能的本质、对社会的意义,以及和互联网革命的比较。首先得拆解这三个问题,逐个分析。用户可能对AI有一定了解,但想深入理解其核心和影响。可能需要从技术、社会、历史角度切入。先想AI的本质。本质是什么?是模拟人类智能,还是数据处理?可能需要提到机器学习、深度学习,尤其是神经网络。但本质可能更深层,比如自主决策、模式识别。还要区分弱AI和强AI,现在都是弱AI,专注于特定任务。然后是意
- 基于STC89C52的独立数码管循环显示0-F
@小张要努力
嵌入式硬件单片机数据库stm3251单片机proteusmcu
一、引言在电子系统设计中,数码管作为一种常用的显示器件,广泛应用于各种电子设备中,如电子时钟、计数器、测量仪器等。STC89C52是一款经典的8位单片机,具有性能稳定、价格低廉、易于开发等优点。本文将介绍如何利用STC89C52单片机实现独立数码管循环显示0-F的功能,并通过Proteus软件进行仿真验证。通过本文的学习,读者可以掌握数码管的工作原理、STC89C52单片机的基本编程以及Prote
- 《Head First 设计模式》例子的C++实现(2 观察者模式)
liyuanbhu
数据结构与算法编程杂项设计模式
最近在学习设计模式,用的是《HeadFirst设计模式》这本书。感觉这本书写的还是很不错的,深入浅出的介绍了各种常用的设计模式。唯一有点不方便的地方是这本书的例子全都是用的Java来实现的。而我主要是用C++。所以就动手将书上的代码用C++来实现了一遍。观察者模式首先是三个接口的代码://observer.h#ifndefOBSERVER_H#defineOBSERVER_HclassObserv
- linux指令学习--sudo apt-get install vim
派阿喵搞电子
ubuntu学习vim
1.命令分解部分含义sudo以管理员权限运行命令(需要输入用户密码)。apt-getUbuntu的包管理工具,用于安装、更新、卸载软件包。installapt-get的子命令,表示安装软件包。vim要安装的软件包名称(Vim文本编辑器)。2.作用安装Vim:Vim是一个功能强大的文本编辑器,常用于编程、配置文件编辑等任务。解决依赖:apt-get会自动安装Vim及其依赖的其他软件包。3.使用场景编
- 当Citus添加工作节点时报错---citus_add_node(‘database-2‘, 5433)
学软件的小铃铛
数据库
不得不说,毕业设计push我学习了很多新鲜的知识具体报错由于硬件条件不允许,我在两台虚拟机上部署了三个postgresql以组成一个协调节点和两个工作节点的集群,其中database-1节点上部署了一个工作节点,另外一个称为database-2.在将database-2上的工作节点添加到协调节点时,遇到以下报错:alfresco=#SELECT*FROMcitus_add_node('databa
- C# Lambda表达式详解
高祥xiang
C#C#Lambda表达式详解C#Lambda
最近由于项目需要,刚刚学完了Action委托和Func委托,发现学完了委托就必须学习lambda表达式,委托和Lambda表达式联合起来,才能充分的体现委托的便利、才能使代码更加简介、优雅。Lambda表达式"Lambda表达式"是一个匿名函数,是一种高效的类似于函数式编程的表达式,Lambda简化了开发中需要编写的代码量。它可以包含表达式和语句,并且可用于创建委托或表达式目录树类型,支持带有可绑
- GAN开山之作--Generative Adversarial Nets
星空彡
深度学习机器学习神经网络
GAN开山之作–GenerativeAdversarialNets最近对GAN比较有兴趣,所以开个坑记录一下读论文学习的知识。这是本专栏的第一篇论文,所以笔者认为解析GAN的开山之作——GenerativeAdversarialNets[1]是非常有必要的。有关数学推导部分本文借鉴了深度之眼的b站发布的视频[2]。本文并不是逐字翻译,主要是写笔者对这篇论文的见解思考,其中难免会有错的地方,欢迎讨论
- IDEA学习篇——Intellij IDEA 导入 eclipse web 项目详细操作
2401_86640450
intellij-idea学习eclipse
第六步:点击当前页面的Libraries→上面绿色加号→Java(根据你的需要,我这个项目是以架包的形式)。第七步:选择你项目中所用的架包的目录点击OK第八步:操作完成上一步之后点击Facet→Web,点击右边的加号把文件选中此项目中web.xml点击OK,第二个红框也把remove掉,改成WebRoot点击OK。之后点击apply,最后点击CreateArtifact。第九步:点击Artifac
- Python学习之-分支语句-基础训练
YMLT花岗岩
educoderPython实践(代码篇)学习pythoneducoder
第1关:计算并输出圆的面积和周长。任务描述从键盘输入圆的半径,如果半径大于等于0,则计算并输出圆的面积和周长。相关知识判断半径是不是小于零测试说明平台会对你编写的代码进行测试:示例代码:#单分支#coding=utf-8#********Begin**********r=float(input())s=3.1415*pow(r,2)c=2*3.1415*rprint("圆的面积为:%.2f"%s)
- 34.二叉树进阶3(平衡二叉搜索树 - AVL树及其旋转操作图解)
橘子真甜~
C++基础/STL/IO学习数据结构与算法数据结构C++c++二叉搜索树AVL树平衡搜索树
⭐上篇文章:34.二叉树进阶3(C++STL关联式容器,set/map的介绍与使用)-CSDN博客⭐本篇代码:c++学习/19.map和set的使用用与模拟·橘子真甜/c++-learning-of-yzc-码云-开源中国(gitee.com)⭐标⭐是比较重要的部分一.二叉搜索树的缺点之前文章中提到,普通的二叉搜索树在某些情况下会退出成链表,或者根节点的左右子树的高度差非常大。这个时候就会导致其搜
- vue控制台报错Duplicate keys detected: ‘xxxx‘. This may cause an update error.解决方案
October_CanYang
日常报错elementuivuejscss
vue控制台报错Duplicatekeysdetected:‘xxxx’.Thismaycauseanupdateerror.解决方案vue项目中在使用el-tree组件时报了一个这样的错:==Duplicatekeysdetected:'106002.Thismaycauseanupdateerror.==不影响使用,但我个人,不太喜欢报红,也是为了避免能够多学习点东西百度之后说是==v-for
- Easymesh之拓扑模块(二)
猩猩—点灯
Easymesh网络service_mesh
接着上一篇:Easymesh基础知识(一)-CSDN博客这一篇主要对拓扑模块进行引入、一起抓取分析下相关的报文并分析,报文大概分为下面几种类型:Topodiscovery、Toponotification、Topoquery、Toporesponse。一、TLV消息格式在讲具体的拓扑类型报文之前,让我们先学习下一种漂亮的组织数据方式TLV。T:type,消息类型L:Length,消息负载长度V:V
- R语言 决策树、svm支持向量机、随机森林
别叫我名字20
R语言决策树支持向量机r语言
本人正在学习R语言,想利用这个平台记录自己一些自己的学习情况,方便以后查找,也想分享出来提供一些资料给同样学习R语言的同学们。(如果内容有错误,欢迎大家批评指正)1.决策树我们使用的还是RStudio自带的数据集iris。#######################决策树模型install.packages("rpart")#安装库library("rpart")dt<-function(dat
- (Pytorch)动手学深度学习:基础内容(持续更新)
孔表表uuu
神经网络深度学习pytorch人工智能
深度学习前言环境安装(Windows)安装anaconda使用conda或miniconda创建环境下载所需的包下载代码并执行(课件代码)关于线性代数内积(数量积、点乘)外积关于数据操作X.sum(0,keepdim=True)和X.sum(1,keepdim=True)广播机制(broadcast)Softmax函数和交叉熵损失函数Softmax函数交叉熵损失函数感知机多层感知机前言之前看吴恩达
- 大事件开发 - 前端学习笔记
我只是什么都不会而已
前端学习笔记
1.环境准备1.1创建Vue项目使用vite创建Vue3工程。目录结构调整,确保清晰的项目结构。1.2安装依赖npminstallaxioselement-plussassElement-Plus:UI组件库Axios:HTTP请求库Sass:CSS预处理器2.前后端连接(以注册功能为例)2.1搭建注册页面使用Element-Plus组件搭建注册表单。(就是前端一些样式和组件的代码可以从Eleme
- apache 安装linux windows
墙头上一根草
apacheinuxwindows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装,另外一种就是通过yum 安装,此中安装方式,需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1,安装 apr 下载地址:htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1)fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展,以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
2) wrap_conte
- 网页自适应设计
天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起,更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小,需要设计几套css样式,用js脚本判断窗口大小,选择加载。结构臃肿,加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习,有所心得,故分享于此,加强交流,共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
- ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说,学过一两门编程语言的就知道,需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来,比如声明一个字符串类型的数组:String str[]=new String[10]; 但是问题就来了,每次都是大小确定的数组,我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢? 动态数组就这样应运而生,龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组,并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
.net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号:大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包,主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音,功能强悍,下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具,效果不理想,现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美,
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念,这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图(Model, View and Diagram)
&
- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID:ProcessDefinitionId,当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID:ProcessInstanceId,当开始一个具体的流程时就会产生,也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId,每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和(ActivityImpl activityId
- 从省市区多重级联想到的,react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select,比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省,点击省加载市,点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景,如果我们使用jquery来实现,要考虑很多的问题,数据部分,以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区,这时候我切换省,要把市重新初始化数据,然后区域的部分要从页面
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用: vName(params);
函数定义时自发调用:(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
1. Some操作
在下面的代码中,使用了Some操作:if (self.partitioner == Some(partitioner)),那么Some(partitioner)表示什么含义?首先partitioner是方法combineByKey传入的变量,
Some的文档说明:
/** Class `Some[A]` represents existin
- java 匿名内部类
BlueSkator
java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类,就是提供了一个快捷方便的手段,令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用,当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解,但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成,而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热,苹果的东西不值得买,win应该不用
ljy325
游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序!貌似显卡跑游戏发热一样,按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机,发热量很小,运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
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/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示(GoF)
* 个人理解:
* 构建一个复杂的对象,对于创建者(Builder)来说,一是要有数据来源(rawData),二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上,这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包,解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
- 常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲,在工作中常常遇到一些实际问题,而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题,那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具,而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法,仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来,并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据,使用标量变量
单行多列数据,使用记录
单列多行数据,使用集合(。。。)
*集合:类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表(pl/sql table)、嵌套表(Nested Table)、变长数组(VARRAY)等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz(截止2015-7-13),从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby,通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中,有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组,如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体: struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest,即使加了-f也是不能强行覆盖的,这时怎么回事的呢?一两个文件还好说,就输几个yes吧,但是要是n多文件怎么办,那还不输死人呢?下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令,看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存,分布式缓存中的佼佼者当属memcached,它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中,而获取的时候也到相同的服务器中获取,由于不需要做集群同步,也就省去了集群间同步的开销和延迟,所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用,具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端,我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
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JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的:
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下:p满足
(1),对任意的x1,x2,y,如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x,y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题:
给定满足1的数组p和一个整数k,求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析:
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数,知道有两种方法可以使用,但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚,看到一篇文章是关于的,觉得写的还挺不错的,原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式:
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索,这些著作均为PDF文件,不使用现有的框架如lucene,自己实现的方法如下:
1、从PDF文件中提取文本,这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本,一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件,这样,每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词,建立倒排表,倒排表的格式为:词=包含该词的总行数N=行号