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萌龙在天
在不同的区域,有不同的计算公式。由于需要对大量光线进行计算,所以计算方法的选择就和重要。优先选择可以消除中间量的计算公式。近轴光线追迹所遵循的公式。其次就是几组放大率的公式,转面公式,拉赫不变量。各个光学系统的分辨率,孔径,入瞳,出瞳之间所遵循的公式。计算像差的公式。符号所代表的意义,以及符号与符号间的联系,需要认真的去用笔去写下来,分析和理解。最主要的就是要明白光学系统所规定的符号规则,正确的标
- 目标检测YOLO系列从入门到精通技术详解100篇-【目标检测】工业相机
格图素书
数码相机目标检测人工智能
目录知识储备深度相机1TOF2双目视觉3结构光4智能门锁应用5手机应用算法原理相机的成像与标定模型相机标定的实施·标定过程的算法实施相机标定的扩展CCD工业相机、镜头倍率及相关参数计算方法知识储备深度相机1TOF1.1Kinectv2Kinectv2是Microsoft在2014年发售的,如图1-1所示。相比于Kinectv1在硬件和软件上作出了很大的进化,且在深度测量的系统和非系统误差方面表现出
- 2022-04-17
图灵基因
NatBiotech|组织中单细胞转录组的空间图谱原创图灵基因图灵基因2022-04-1707:03收录于话题#前沿生物大数据分析单细胞RNA测序(scRNA-seq)已经彻底改变了单细胞水平上的基因表达研究。最近,空间技术通过添加空间信息将转录组学提升到了一个新的水平。但是,它缺乏单细胞分辨率。现在,来自德克萨斯大学MD安德森癌症中心的一个小组开发了一种名为CellTrek的计算方法,将这两个数
- 计算机视觉中,如何理解自适应和注意力机制的关系?
Wils0nEdwards
计算机视觉人工智能
自适应和注意力机制之间的关系密切相关,注意力机制本质上是一种自适应的计算方法,它能够根据输入数据的不同特点,自主选择和聚焦于输入的某些部分或特征。以下是两者之间的具体关系和如何理解它们:1.注意力机制的自适应特性注意力机制的核心功能是为不同输入元素(如特征、位置、通道等)分配不同的权重。这些权重是通过学习动态生成的,表示模型对不同输入元素的关注程度。由于这些权重是根据具体的输入数据动态计算的,因此
- 子网ip和ip地址一样吗?子网ip地址怎么算
hgdlip
iptcp/ip网络协议网络子网ip
在计算机网络的广阔世界里,IP地址作为设备的唯一标识,扮演着举足轻重的角色。然而,随着网络规模的扩大和复杂性的增加,子网划分成为提升网络管理效率和安全性的重要手段。这时,“子网IP地址”这一概念应运而生,那么。子网IP和IP地址一样吗?本文将深入探讨子网IP地址与普通IP地址之间的差异,并详细解析子网IP地址的计算方法,帮助读者更好地理解和应用这一网络知识。一、子网IP地址
- Python求解微分方程
@星辰大海@
python开发语言
一、引言微分方程表示未知函数、未知函数的导数与自变量之间的关系的方程,叫做微分方程。微分方程种类很多,具体分类可参考以下博主的文章:https://blog.csdn.net/air_729/article/details/139411996微分方程的解又分成通解和特解,在工程中大多数微分方程是很难得到通解的,因此出现了数值分析或者计算方法这门学科,通过一次次迭代得到方程的某一个或某几个特解,本文
- 《比的意义》教学反思
白沙小学唐媛媛
《比的意义》,这部分内容是在学生学过分数与除法的关系,分数乘除法的意义和计算方法,以及分数乘除法应用题的基础上进行教学的。比的概念实质是对两个数量进行比较表示两个数量间的倍比关系。任何相关的两个数量的比都可以抽象为两个数的比,既有同类量的比,又有不同类量的比。教材还介绍了每个比中两项的名称和比值的概念,举例说明比值的求法,以及比和除法、分数的关系,着重说明两点:(1)比值的表示法,通常用分数表示,
- wpl计算方法_C++二叉树计算带权路径长度(WPL)的算法
weixin_39878549
wpl计算方法
题目:二叉树的带权路径长度是二叉树中所有叶子结点的带权路径长度之和。给定二叉链表的存储的结点结构为left|weight|right存储的是叶子结点的非负权值。设计算法求二叉树的带权路径长度WPL。WPL=∑叶子结点的权值×结点到根结点的分支个数例如:非递归算法算法思想:根据公式,需要记录每个结点到根结点的分支个数,这个过程通过对树进行广度遍历(借助队列)进行记录。在非叶子结点weight初值为-
- python读二进制格点雷达基数据_radar: 基于python pycinrad 以及多种类库 编写基于java 的雷达基数据统一格式读取...
weixin_39793434
radar-core介绍基于pythonpycinrad以及多种类库编写基于java的雷达基数据统一格式读取包括读取分层ppi、插值到等经纬度的网格化ppi以及cappi、vcs等基本计算方法回波顶高、组合反射率、垂直液态水等产品计算后期增加1、气象局l3、swan雷达格式读取2、降水估计、光流+半拉格朗日外推等多种雷达算法软件架构1、radar-core雷达基数据读取类库(1)读取方法Strin
- 位操作(Bitwise Operation)
学Java的skyyyyyyyy
java位操作数据结构
位操作(BitwiseOperation)是一种直接对整数的二进制位进行操作的计算方法。在计算机中,数据通常以二进制形式存储,位操作允许我们直接操作这些二进制位。位操作通常比常规的算术运算更高效,因为它们直接作用于二进制位而不涉及更复杂的计算。常见的位操作符1.按位与(&):对应位都为1时,结果为1,否则为0。例如:1010&1100=10002.按位或(|):只要对应位有一个为1,结果就为1。例
- crc循环冗余校验码c语言,CRC循环冗余校验码的生成
子绘绘
crc循环冗余校验码c语言
众所周知,不可能有永远都不会出错的人,同样也不可能有永远不出错的计算机,永远不出错的数据。人有知错能改的觉悟,计算机也有,不过计算机没有人类聪明,只能通过一个特定的方法进行自我改正,这就是校验码存在的必要了。一般用得比较多的校验码有奇偶校验码,CRC循环冗余校验码,海明校验码等。这里只介绍用的最多的CRC循环冗余校验码。何为校验码校验码是通过一种计算方法,发出端在原始数据的尾部添加若干数据;然后接
- TCP为什么是可靠的传输
healing97
网络
TCP为什么是可靠的传输(1)检验和TCP检验和的计算与UDP一样,在计算时要加上12byte的伪首部,检验范围包括TCP首部及数据部分,但是UDP的检验和字段为可选的,而TCP中是必须有的。计算方法为:在发送方将整个报文段分为多个16位的段,然后将所有段进行反码相加,将结果存放在检验和字段中,接收方用相同的方法进行计算,如最终结果为检验字段所有位是全1则正确(UDP中为0是正确),否则存在错误。
- 机器学习系列12:反向传播算法
SuperFengCode
机器学习系列机器学习神经网络反向传播算法梯度检验机器学习笔记
当我们要运用高级算法进行梯度下降时,需要计算两个值,代价函数和代价函数的偏导数:代价函数我们之前已经知道怎么求了,现在只需要求代价函数的偏导数即可。采用如下方法,先进行前向传播算法,然后再进行反向传播算法(BackpropagationAlgorithm),反向传播算法与前向传播算法方向相反,它用来求代价函数的偏导数。具体过程看下图:用δ作为误差,计算方法为:有时我们在运用反向传播算法时会遇到bu
- 中国各地级市的海拔标准差
小王毕业啦
大数据算法大数据人工智能社科数据
海拔标准差是衡量地理测量准确性的重要指标,它通过计算特定地点的海拔测量值与平均海拔之间的偏差来评估数据的可靠性。较小的标准差意味着测量结果较为一致,而较大的标准差则可能指出数据的波动性或测量误差。计算方法海拔标准差的计算遵循以下公式:\text{标准差}=\sqrt{\frac{1}{N}\sum(\text{海拔数据}-\text{平均海拔})^2}标准差=N1∑(海拔数据−平均海拔)2其中:N
- 基于示例详细讲解模型PTQ量化的步骤(含代码)
LQS2020
卷积神经网络python
详细探讨模型PTQ量化每个步骤,涉及更多的技术细节和实际计算方法,以便更好地理解PTQ(Post-TrainingQuantization,训练后量化)的全过程。1.模型训练我们假设已经训练了一个卷积神经网络(CNN),例如VGG-16。训练完成后,我们得到了一个以32位浮点数表示的模型权重和激活值。2.收集统计信息在量化之前,我们需要从模型中收集统计信息,以帮助确定量化的参数。收集权重和激活的统
- 盒子滤波(BOX FILTER)方框滤波学习笔记
Hilary煜
学习笔记matlab数据结构
功能:在给定的滑动窗口大小下,对每个窗口内的像素值进行快速相加求和。应用:图像的局部矩形内像素的和、平方和、均值、方差等特征也可以用类似Haar特征的计算方法来计算Haar特征是一种用于物体识别的数字图像特征,特别是在人脸检测领域中得到了广泛应用。Haar特征得名于其与原始的Haar小波变换在计算方式上的相似性。这种特征通过计算图像中相邻矩形区域的像素强度差来捕捉图像的某些特性,如边缘、线条和中心
- EXCEL 十进制角度转换为度分秒格式
happybubbles
excel算法
写篇比较简单的文章,大家都不屑一顾的问题,但希望有人能够用上。最近同事用到使用EXCEL将十进制角度转度分秒,找我帮忙,网上搜罗一下,大多是度分秒转为十进制的计算方法,偶有这种算法,还要判断度的位数,如30°一个算法,130°又一个算法。且精度只能精确到秒的个位,对于测量坐标转换来说,远远不够。几经演算,反过来在同事的帮助下,写了一个通用的计算公式,可以精确得计算出结果,如下:fx=TEXT(IN
- 高数知识补充----矩阵、行列式、数学符号
chxin14016
笔记高数算法线性代数
矩阵计算参考链接:矩阵如何运算?——线性代数_矩阵计算-CSDN博客矩阵计算:【前找行,后找列,相乘相加】。行列式计算参考链接:实用的行列式计算方法——线性代数(det)_det线性代数-CSDN博客参考链接:行列式的计算方法(含四种,看完就会!)-CSDN博客一、对角线法▍以三阶行列式为例:①将第一、二列平移到行列式右侧②如图做出六条斜对角线③对角线上的元素相乘,红色相加的和减去蓝色相加的和D3
- 家里如何选购空调?购买空调需要注意哪些方面?
高省APP
一,家用空调怎样选1,选择匹数,卧室通常用挂机,挂机的型号有一匹的,也就是26的型号,1.5匹和大1.5匹的也就我们通常说的32和35。2,怎样挑选匹数,这还要看房间面积大小和房子的朝向,例如;西晒,层高,顶层和自建房等,这都和选择匹数有很大关系,3,选择匹数其实也不用那么神秘,也不用复杂公式,说的简单易懂,也方便理解,那就用房间面积乘以2的计算方法,例如:房间面积13平方米乘2就买26的,也就是
- 【Unity3D与23种设计模式】策略模式(Strategy)
林尧彬
设计模式游戏
GoF中定义:“定义一组算法,并封装每个算法,让它们之间可以彼此交换使用。策略模式让这些算法在客户端使用它们时能更加独立。”游戏开发过程中不同的角色会有不同的属性计算方法初级解决方法便是:ifelse,不够再来几个ifelse高级点儿的就用switchcase配合enum对于小型项目或者快速开发验证用的项目而言,这么做是没问题的但是开发规模或产品化项目时,最好还是选择策略模式在策略模式中,算法中的
- echarts瀑布图_一种基于阶梯瀑布图的数据计算方法与流程
孤独凤凰战士
echarts瀑布图
本发明涉及数据分析技术领域,具体地说是一种基于阶梯瀑布图的数据计算方法。背景技术:Echarts是一个纯Javascript的图表库,可以流畅的运行在PC和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器(IE8/9/10/11,Chrome,Firefox,Safari等),底层依赖轻量级的Canvas类库ZRender,提供直观,生动,可交互,可高度个性化定制的数据可视化图表。ECharts提供了常规的折线
- 什么是C125阶段弱于大盘选股指标?
股票
C125阶段弱于大盘选股指标是一种常用的股票选股指标,它的计算方法如下:C125选股指标的公式:C125=(现阶段股价-上一个交易日收盘价)/上一个交易日收盘价*100其中,C125表示当前阶段的选股指标,上一个交易日收盘价是指前一个交易日的收盘价,现阶段股价是指当前交易日的收盘价。计算出C125指标后,如果该指标的值大于0,则表示当前股票的走势比大盘表现更好;如果该指标的值小于0,则表示当前股票
- 【机器学习】初学者经典案例(随记)
听忆.
机器学习人工智能数据挖掘深度学习语言模型
边走、边悟迟早会好一、概念机器学习是一种利用数据来改进模型性能的计算方法,属于人工智能的一个分支。它旨在让计算机系统通过经验自动改进,而不需要明确编程。类型监督学习:使用带标签的数据进行训练,包括分类(如垃圾邮件检测)和回归(如房价预测)。无监督学习:使用不带标签的数据进行训练,包括聚类(如客户细分)和降维(如主成分分析)。强化学习:通过与环境的交互学习策略,以最大化累积奖励(如AlphaGo)。
- ADL腾落指标——Σ(上涨家数-下跌家数)
浮云花心
ADL指标中文名:ADL指标计算方法:Σ(上涨家数-下跌家数)领域:股市反应:股市大势的走向与趋势计算公式腾落指标(ADL)=Σ(上涨家数-下跌家数)计算原理ADL指标是以股票每天上涨和下跌的家数作为计算和观察的对象,借此了解股市的人气的兴衰,探测大势内在的动量是强势还是弱势,从而研判股市未来动向的技术指标。它是将在该市场上上市交易的所有股票家数中,每日上涨的股票家数减去下跌股票家数所得到的余额的
- 【数据结构与算法】从左到右快速幂和从右到左快速幂
星眺北海
数据结构与算法算法快速幂
引出问题在计算机科学中,幂运算是一种非常常见且基础的操作,尤其是在涉及到大数运算时,幂运算的效率对整个计算过程至关重要。设想以下场景:在加密算法中,如RSA算法,常常需要计算大数的幂,且这种计算必须在一定时间内完成,以确保安全性。在数值计算中,我们可能需要反复进行大规模的幂运算,如果采用最直接的计算方法,其计算量和时间将非常庞大。如果我们采用朴素的计算方法,例如计算aba^bab时,通过不断相乘a
- 岩土工程中的有限单元法:渗流问题的理论探索与编程实践
2401_83402415
岩土岩土工程PlaxisAbaqusComsolParaviewFlac3D有限单位法
有限单元法在岩土工程问题中应用非常广泛,很多商业软件如Plaxis/Abaqus/Comsol等都采用有限单元解法。尽管各类商业软件使用方便,但其使用对用户来说往往是一个“黑箱子”。相比而言,开源的有限元程序计算方法透明、计算过程可控,用户可根据自己的需求进行必要的修改,这一点对于科研人员特别重要。岩土工程中的渗流问题(后续将进行强度问题、固结问题等专题),如何一步一步地搭建自己的模型,包括前处理
- 进阶岛 - LMDeploy 量化部署进阶实践
ydogg
InternLM大模型学习书生浦语InternLM量化AWQ
一、显存计算方法InternLM系列模型的显存使用主要2部分构成:模型权重kvcache以InternLM2.5-7b-chat为例,它的权重类型是bfloat16,即一个参数占用2字节的浮点数。具体信息可以查看模型目录下的config.json文件。因此,对于该7B(70亿)参数的模型,每个参数使用16位浮点数(2字节)表示,另外,lmdeploy默认设置cache-max-entry-coun
- 品牌符号的价值到底是什么?
段康符号战略
这些年大家一直都在说,品牌符号、符号战略的重要性,品牌符号价值到底是什么,可能现在还有人只知皮毛。在美国会计制度中,美国公司必须在资产负债表上将所并购的公司的商誉资本化,也就是品牌价值必须量化。那么品牌是如何创造价值,如何量化的呢?我们可以通过国际品牌价值评估的计算方法,来分析符号是怎样为企业品牌创造价值的。国际品牌价值评估机构通用的品牌价值计算方法是:品牌价值总数=企业经济利润×品牌的贡献力×品
- 【数据结构】深入理解时间复杂度和空间复杂度
Yanni--
数据结构数据结构c语言
目录时间复杂度时间复杂度的计算方法1.用常数1取代运行时间中的所以加法常数。2.在修改后的运行次数函数里,只保留最高项3.如果最高阶项存在且不是1,则去除与这个项目相乘的常数。空间复杂度空间复杂度的计算方法例子1:例子2:总结与感悟我相信很多小伙伴在学习数据结构之前听到过时间复杂度和空间复杂度或者与其相关的词语,就觉得很难,听起来就很复杂,但时间复杂度和空间复杂度的“复杂”可不复杂哦!时间复杂度时
- 排列怎么用计算机计算公式,数学排列组合公式计算器
weixin_39672979
排列怎么用计算机计算公式
数学排列组合公式计算器可以帮助你快速计算排列组合,为学习数学排列组合的朋友带来方便,只要输入相应的数值就能快速计算出结果,帮助你提高效率,节省时间和精力,非常方便快捷。排列组合计算方法:排列(Pnm(n为下标,m为上标))数n的阶乘:n!=n(n-1)(n-2)...2×1Pnm=n×(n-1)....(n-m+1);Pnm=n!/(n-m)!(注:!是阶乘符号);Pnn(两个n分别为上标和下标)
- 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
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- 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