- 数学建模:将现实问题抽象为数学模型
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍1.1数学建模的重要性数学建模是一种将现实世界的问题抽象成数学模型的方法,通过对模型的分析和求解,可以得到问题的解决方案。数学建模在科学研究、工程技术、经济管理等领域具有广泛的应用,它可以帮助我们更好地理解现实世界的现象和规律,为决策提供依据。1.2数学建模的基本过程数学建模的基本过程包括以下几个步骤:确定问题:从现实世界中提取出一个具体的问题,明确问题的目标和约束条件。建立模型:将问
- 【机器学习】模型拟合
CH3_CH2_CHO
什么?!是机器学习!!机器学习人工智能欠拟合过拟合
1、欠拟合1.1现象欠拟合是机器学习和统计建模中的一种常见问题,表现为模型无法充分捕捉数据中的潜在规律和模式。无论是训练数据还是测试数据,模型的预测误差都居高不下。在实际应用中,欠拟合的模型往往显得过于简单和粗糙,无法对数据进行有效的拟合和描述。1.2原因模型过于简单是导致欠拟合的主要原因:例如,使用直线去拟合具有明显曲线趋势的数据,或者使用低阶多项式去拟合高阶的复杂函数关系。这种情况下,模型的表
- 数据结构复习笔记5.2:二叉树
SGCGYU_Tan
数据结构笔记数据结构笔记c++
1.二叉树的概念⼆叉树是每个结点最多有两个⼦树的树结构。也就是说⼆叉树不允许存在度⼤于2的树。它有五种最基本的形态:⼆叉树可以是空集。根可以有空的左⼦树或者右⼦树;或者左右⼦树都是空。其中只有左⼦树或者右子树的叫做斜树。为何要重点研究每结点最多只有两个“叉”的树?二叉树的结构最简单,规律性最强;可以证明,所有树都能转为唯一对应的二叉树,不失一般性。普通树(多叉树)若不转化为二叉树,则运算很难实现。
- 本福特定律: 为什么银行存款、河流长度等集合的首位数字更容易出现 1 而不是 9?
go
银行存款、河流长度等数据的首位数字更容易出现1而不是9,这背后的数学原理是本福特定律(Benford'sLaw)。本福特定律的概述本福特定律(Benford'sLaw)又称首位数字定律,是一种描述自然生成数据中数字分布规律的统计学现象。该定律揭示了在多种实际数据集中,数字1-9作为首位数字出现的概率呈现特定规律性分布。数学表达式首位数字d出现的概率为:P(d)=log₁₀(1+1/d),其中d∈{
- Python 生成数据(使用Pygal模拟掷骰子)
钢铁男儿
Python从入门到精通python开发语言
数据可视化指的是通过可视化表示来探索数据,它与数据挖掘紧密相关,而数据挖掘指的是使用代码来探索数据集的规律和关联。数据集可以是用一行代码就能表示的小型数字列表,也可以是数以吉字节的数据。使用Pygal模拟掷骰子在本节中,我们将使用Python可视化包Pygal来生成可缩放的矢量图形文件。对于需要在尺寸不同的屏幕上显示的图表,这很有用,因为它们将自动缩放,以适合观看者的屏幕。如果你打算以在线方式使用
- SQL语言的散点图
苏墨瀚
包罗万象golang开发语言后端
SQL语言的散点图引言在数据科学和数据分析的领域中,数据可视化是一项重要的技能。有效的数据可视化可以帮助我们理解复杂的数据集,发现数据中的潜在规律,进而支持决策制定。散点图作为一种基本而有效的数据可视化形式,广泛应用于各种领域。本文将深入探讨散点图的概念、使用场景、SQL查询与散点图的结合,以及如何通过SQL语言生成散点图。散点图的定义与特点散点图是一种二维图形,用来展示两个变量之间的关系。每个点
- 谈高考真题的使用(数学)
weixin_34116110
python测试
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>在高三数学复习中,大家常说“以本为本,以纲为纲,高考真题当主粮”,就是以教材内容为根本,以“考试大纲”为准绳,以高考真题的训练为主线;抓住了本,把握了纲,训练有的放矢,我们的复习就会事半功倍。高考数学试题难度相对稳定,考查形式的变化却是异彩纷呈,而变化中又有着一定的规律:全国试题与各省市试题的考试要求基本一致;题型除上海和江苏外,全国和其他各省
- 【转】C#正则表达式详解
weixin_30765475
c#javascript操作系统ViewUI
正则表达式通常包含字母文本(Literaltext)和元字符(metacharacter)字母文本指的是普通文本如"abcde"可匹配字符串中任何包含"abcde"的字符串。元字符则更加灵活运用通用的表达式匹配所有符合此表达式规律的字符串。C#正则表达式语法一、匹配单个字符[]——从中选择一个字符匹配中间支持的类型:单词字符([ae])、非单词字符([!?,;@#$*])、字母范围([A-Z])、
- 常见的数学统计模型
若木胡
数学模型
以下是常见的数学统计模型分类及简要说明,适用于数据分析、预测和推断等场景:1.参数模型(ParametricModels)假设数据服从特定分布(如正态分布),通过估计参数来描述数据规律。1.1线性回归模型数学形式:(y=\beta_0+\beta_1x_1+\beta_2x_2+\cdots+\beta_px_p+\epsilon)应用:预测连续型目标变量(如房价预测)。特点:简单、可解释性强,假
- 通信之SDH设备
玖Yee
信息与通信
SDH设备是一种将复接、线路传输及交换功能融为一体,并由统一网管系统操作的综合信息传送网络设备。以下是其相关介绍:特点有统一的帧结构、数字传输标准速率和标准的光路接口,横向兼容性好,能与PDH兼容并容纳新业务信号。不同等级码流在帧结构净负荷区内排列规律,净负荷与网络同步,可利用软件直接分插低速支路信号,实现一次复用特性。采用先进的分插复用器(ADM)、数字交叉连接(DXC),网络自愈和重组功能强大
- 06-基础-镂空三角形
哆啦A梦阳
2025算法机试算法c++开发语言
题目来源13.镂空三角形思路特别注意一些边界啥的,注意从图形中找规律。代码#includeusingnamespacestd;voidprinttri(chara,intn){for(intj=1;j1){//特殊处理一下边界,因为有可能出现只有一个的情况for(intj=1;j>a>>x){if(a=='@')break;printtri(a,x);cout<<endl;}return0;}
- 大模型与自然语言理解(NLU):差异与联系
技术流 Gavin
AIoTpython语言模型ai
近年来,人工智能领域取得了显著进展,尤其是在自然语言处理(NLP)方面。大模型和自然语言理解(NLU)作为NLP的两个重要分支,常常被提及,但它们之间存在着本质区别。1.定义与目标大模型:通常指拥有庞大参数规模(数十亿甚至数千亿)的深度学习模型,例如GPT-3、LaMDA等。它们通过海量文本数据进行训练,旨在学习语言的统计规律,并能够生成流畅、连贯的文本。NLU:是NLP的一个子领域,专注于让机器
- Python文件中动态导入多个.py文件
_长风_
Python脚本方法大合集python
Python文件中动态导入多个.py文件一、背景 在一些自动化脚本中,我们需要一些中间文件作为引用文件来处理一些自动化的工作,但是中间文件数量可能根据需求的变更发生不规律的变化,所以就需要一些读文件夹来自动获取这些需要引用的中间文件,下面就是我整理的一个能够实现动态导入的方法。二、实现思路及步骤生成文件:a.py脚本会生成b.py和c.py文件,并在其中定义一个简单的函数。执行生成文件脚本:在m
- 【LeetCode】215.数组中的第K个最大元素(三种方法,九个思路的代码实现,java格式)
Hi丶ImViper
LeetCode算法与数据结构算法数据结构java快速排序
题目题目链接解析这道题据说是面试的高频考题,同时也是基础算法的应用。方法一:暴力解法题目要求我们找到“数组排序后的第k个最大的元素,而不是第k个不同的元素”,语义是从右边往左边数第k个元素(从11开始),那么从左向右数是第几个呢,我们列出几个找找规律就好了。一共6个元素,找第2大,索引是4;一共6个元素,找第4大,索引是2。因此,升序排序以后,目标元素的索引是len-k。这是最简单的思路,如果只答
- 基于MapReduce的气候数据分析
赵谨言
论文毕业设计经验分享
标题:基于MapReduce的气候数据分析内容:1.摘要本文聚焦于基于MapReduce的气候数据分析。背景在于随着全球气候变化问题日益严峻,海量气候数据的高效处理和分析成为关键。目的是利用MapReduce技术对气候数据进行有效挖掘,以揭示气候变化规律和趋势。方法上,采用MapReduce编程模型对大规模气候数据进行分布式处理,通过数据的映射和归约操作实现并行计算。结果表明,运用该技术能显著提高
- 【sklearn 02】监督学习、非监督下学习、强化学习
@金色海岸
sklearn学习人工智能
监督学习、非监督学习、强化学习**机器学习通常分为无监督学习、监督学习和强化学习三类。-第一类:无监督学习(unsupervisedlearning),指的是从信息出发自动寻找规律,分析数据的结构,常见的无监督学习任务有聚类、降维、密度估计、关联分析等。-第二类:监督学习(supervisedlearning),监督学习指的是使用带标签的数据去训练模型,并预测未知数据的标签。监督学习有两种,当预测
- 养生,开启健康生活之门
yy0821yy
生活
在这个快节奏的时代,人们在忙碌奔波中,往往忽略了自身健康。养生保健,不再是老年人的专属,而是各个年龄段维持良好生活状态的关键,它是我们开启健康生活的一把钥匙。规律作息是养生的基石。人体就像一台精密的仪器,各个器官按照生物钟有条不紊地运转。熬夜追剧、通宵工作,看似是在争取时间,实则是在打乱身体的正常节奏。长期熬夜会导致内分泌失调,脸上冒出痘痘,精神萎靡不振,免疫力下降,各种疾病也容易找上门来。因此,
- python中search用法_Python中的python re.search方法详解
weixin_39688856
python中search用法
re.search扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配,若string中包含pattern子串,则返回Match对象,否则返回None,注意,如果string中存在多个pattern子串,只返回第一个。re.search()方法用来精确匹配并提取第一个符合规律的对象,而对象内容的提取则使用search方法的属性group()来实现。函数语法:re.search(pattern,string,fla
- 94.HarmonyOS NEXT动画系统实现教程:深入理解FuncUtils
harmonyos-next
温馨提示:本篇博客的详细代码已发布到git:https://gitcode.com/nutpi/HarmonyosNext可以下载运行哦!HarmonyOSNEXT动画系统实现教程:深入理解FuncUtils1.动画系统基础1.1核心概念概念说明应用场景动画持续时间动画执行的时长控制动画速度动画曲线动画的变化规律定义动画效果动画回调动画执行的具体内容实现状态变化1.2动画执行函数解析exportf
- 【人工智能基础2】机器学习、深度学习总结
roman_日积跬步-终至千里
人工智能习题人工智能机器学习深度学习
文章目录一、人工智能关键技术二、机器学习基础1.监督、无监督、半监督学习2.损失函数:四种损失函数3.泛化与交叉验证4.过拟合与欠拟合5.正则化6.支持向量机三、深度学习基础1、概念与原理2、学习方式3、多层神经网络训练方法一、人工智能关键技术领域基础原理与逻辑机器学习机器学习基于数据,研究从观测数据出发寻找规律,利用这些规律对未来数据进行预测。基于学习模式,机器学习可以分为监督、无监督、强化学习
- [M找规律] lc13. 罗马数字转整数(模拟+找规律)
Ypuyu
LeetCode
文章目录1.题目来源2.题目解析方法一:找规律+模拟1.题目来源链接:lc13.罗马数字转整数2.题目解析方法一:找规律+模拟是[M找规律]lc12.整数转罗马数字(模拟+找规律)的逆运算。这个规律就比较好找了,主要在4,9这两列会出问题。能发现规律为这两列字符的前一个要比后一个小,且用后一个字符对应数字减去前一个字符对应数字,就刚好是这个当前这个数字。故,若当前字符比下一个字符小,则需要减去当前
- 特发性震颤的预防方法主要涉及到以下几个方面
poilkjmnbaa
模拟退火算法
特发性震颤的预防方法主要涉及到以下几个方面:一、生活习惯的调整:1.饮食:保持均衡的饮食,摄入充足的维生素和矿物质,尤其是维生素B族和镁等。同时,应避免过量摄入酒精、咖啡因等刺激性物质,因为它们可能会加重震颤症状。2.规律作息:保持充足的睡眠,避免过度劳累和熬夜。合理安排工作和休息时间,有助于减轻心理压力,缓解症状。二、运动与锻炼:定期进行身体锻炼有助于维持肌肉和神经系统的健康。选择适合自己的锻炼
- 华为OD机试 - 字符匹配 - 正则表达式(Python/JS/C/C++ 2023 B卷 100分)
哪 吒
华为od正则表达式python
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、题目描述给你一个字符串数组(每个字符串均由小写字母组成)和一个字符规律(
- 正则表达式
大神乔伊
工具正则表达式
前言如果你学会了,可以忽略本文章,或去项目经验地图寻找更多答案原则1.找规律2.不要追求完美3.思考:什么开头?什么结束?什么类型?多少位数?什么范围?出现次数?语法一:对象写法letreg=newRegExp(/\d{5}/)letreg=newRegExp("\\d{5}")letstr='我的号码是12345'console.log(reg.test(str))//true二:字面量方式:l
- 安全中心建设关键技术之机器学习
sinfoyou
安全机器学习人工智能
1.1.1功能要求针对目前广为流行的网银、掌上银行撞库行为,需要围绕撞库防护建立针对性的发现、预警、拦截体系。在本课题在大量数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测。通过机器学习重点解决目前无法在识别撞库攻击源IP地址的基础上,进一步识别出被撞库成功的账号。由于机器学习算法需要从数据中自动分析获得规律,所以必须要有历史数据。在针对撞库攻击行为分析的场景中,首先需要获取手机银行和网上银行
- 【儿童自信的生物学机制】
调皮的芋头
机器学习数据库
在继续深入探讨儿童自信的生物学机制时,我们需要将视角拓展至神经递质系统、突触动态平衡以及跨脑区网络整合等更深层的神经发育规律。以下从三个新颖维度展开分析:一、神经递质系统的发育失衡现象儿童自信水平随年龄增长呈现U型曲线变化的现象,确实蕴含着复杂的生物进化机制与神经发育规律。从进化生物学视角来看,人类幼态持续特征决定了早期自信的生存价值:新生儿通过哭闹表达需求(平均每天1.5小时发声),这种原始自信
- C++每日一练——day 1
「已注销」
#C++每日一练C++c++
年轻人,你渴望拥有C++练习题吗???从这篇博文开始,我每天都会更新一个C++主要知识点题目,并附上解析!~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~Dayone——解密题目描述给你这样一个任务:解密一份被加密过的文件。经过研究,你发现了加密文件有如下加密规律(括号中是一个“原文一>密文”的例子)
- 数据挖掘技术介绍
柒柒钏
数据挖掘数据挖掘人工智能
数据挖掘技术介绍分类聚类关联规则挖掘预测异常检测特征选择与降维文本挖掘序列模式挖掘深度学习集成学习数据挖掘(DataMining)是一种从大量数据中提取有用信息和模式的技术,旨在从数据中发现隐藏的规律、趋势或关系,从而为决策提供支持。分类定义:是一种监督学习方法,用于将数据分为不同的类别。功能:根据已标记的训练数据,学习一个模型,用于预测新数据的类别。方法:决策树、支持向量机、神经网络、逻辑回归、
- Batch Normalization理解
zhimengxiang
图像处理人工智能图像处理
BatchNormalization理解BatchNormalization:批归一化我们在图像预处理过程中通常会对图像进行标准化处理,这样能够加速网络的收敛,如下图所示,对于Conv1来说输入的就是满足某一分布的特征矩阵,但对于Conv2而言输入的featuremap就不一定满足某一分布规律了(注意这里所说满足某一分布规律并不是指某一个featuremap的数据要满足分布规律,理论上是指整个训练
- 【CSDN|每日一练】编码
海轰Pro
唯有努力算法c++每日一练
目录运行结果题目描述输入描述:输出描述:示例代码结语运行结果题目描述编码工作常被运用于密文或压缩传输。这里我们用一种最简单的编码方式进行编码:把一些有规律的单词编成数字。字母表中共有26个字母{a,b,…,z},这些特殊的单词长度不超过6且字母按升序排列。把所有这样的长度相同的单词放在一起,按字典顺序排列,一个单词的编码就对应着它在整个序列中的位置。你的任务就是对于所给的单词,求出它的编码。输入描
- apache ftpserver-CentOS config
gengzg
apache
<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="
http://mina.apache.o
- 优化MySQL数据库性能的八种方法
AILIKES
sqlmysql
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
Kai_Ge
JeeSite
JeeSite 企业信息化快速开发平台
平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
bit1129
scala
泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
}
}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
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.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
dcj3sjt126com
yiiframework
在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php  
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
come_for_dream
对象
概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
gcq511120594
编程互联网
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
hcx2013
list
Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
return 
- Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
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- Hadoop集群工具distcp
liyonghui160com
1. 环境描述
两个集群:rock 和 stone
rock无kerberos权限认证,stone有要求认证。
1. 从rock复制到stone,采用hdfs
Hadoop distcp -i hdfs://rock-nn:8020/user/cxz/input hdfs://stone-nn:8020/user/cxz/运行在rock端,即源端问题:报版本
- 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本
pda158
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主脚本(用于备份mysql数据库): 该Shell脚本可以自动备份
数据库。只要复制粘贴本脚本到文本编辑器中,输入数据库用户名、密码以及数据库名即可。我备份数据库使用的是mysqlump 命令。后面会对每行脚本命令进行说明。
1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(中)——设计与编码篇
shoothao
IT资源图标库图片库色彩板字体
A. 免费的设计资源
Freebbble:来自于Dribbble的免费的高质量作品。
Dribbble:Dribbble上“免费”的搜索结果——这是巨大的宝藏。
Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。
Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。
Premium Pixels:为那些有创意的人提供免费的素材。
- thrift总结 - 跨语言服务开发
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thrift
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官网JAVA例子
thrift入门介绍
IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架
Thrift入门及Java实例演示
thrift的使用介绍
RPC
POM:
<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>