- 数据结构与算法再探(七)查找-排序
刀客123
数据结构与算法数据结构
查找一、二分查找二分查找是一种高效的查找算法,适用于在已排序的数组或列表中查找特定元素。它通过将搜索范围逐步减半来快速定位目标元素。理解二分查找的“不变量”和选择左开右闭区间的方式是掌握这个算法的关键。二分查找关键点不变量在二分查找中,不变量是指在每一步迭代中保持不变的条件。对于二分查找来说,不变量通常是:目标值在当前搜索范围内:在每次迭代中目标值始终位于left和right指针之间。如在查找一个
- OpenCV每日函数 图像过滤模块 (3) boxFilter函数
坐望云起
深度学习从入门到精通OpenCV从入门到精通opencv计算机视觉人工智能
一、概述使用箱形滤镜模糊图像,该函数使用内核平滑图像:其中非归一化箱形滤波器可用于计算每个像素邻域上的各种积分特征,例如图像导数的协方差矩阵(用于密集光流算法等)。如果您需要计算可变大小窗口上的像素和,请使用积分图。二、boxFilter函数1、函数原型cv::boxFilter(InputArraysrc,OutputArraydst,intddepth,Sizeksize,Pointancho
- 如何构建高可用、高转化的AI外呼系统
MARS_AI_
人工智能信息与通信nlp自然语言处理
在智能通信技术快速发展的今天,AI外呼系统已成为企业触达用户、提升服务效率的核心工具。然而,构建一个高可用、高转化的AI外呼系统需要从底层架构到算法设计的全链路优化。本文将从开发者视角,结合技术实现细节,解析如何系统性提升AI外呼效能。一、通信线路的动态调度与优化技术挑战:传统线路采购仅关注带宽和成本,但AI外呼需应对突发流量、区域运营商差异等问题。解决方案:1、多线路动态分配算法基于实时通话质量
- java应用小程序画矩形和圆
文人sec
javajava小程序
java小程序矩形和椭圆哈罗,大家好,我是B站UP主(文哥动漫),那么今天我做了一小实验,用小程序画出,一个矩形和一个椭圆,并放在一个小应用程序的视图里。接下来请看代码:加详细讲解首先,我们要定义变量,设置图形在这个画板的中心位置(x轴、y轴坐标),然后通过带参构造方法传值,this关键字在这里可以看做本类的类名(就近原则),下面在定义两个方法,第一个方法是椭圆的,第二个方法四矩形的,两个方法里面
- c语言中一般命名方式,C语言常见命名规则
weixin_39755873
c语言中一般命名方式
1常见命名规则比较著名的命名规则首推匈牙利命名法,这种命名方法是由Microsoft程序员查尔斯·西蒙尼(CharlesSimonyi)提出的。其主要思想是“在变量和函数名中加入前缀以增进人们对程序的理解”。匈牙利命名法关键是:标识符的名字以一个或者多个小写字母开头作为前缀;前缀之后的是首字母大写的一个单词或多个单词组合,该单词要指明变量的用途。例如:lpszStr,表示指向一个以'\0'结尾的字
- Vue.js 组件开发:从基础到高级的实践与创新
全栈探索者chen
vuevue.js前端javascript开发语言前端框架组件SFC
Vue.js组件开发:从基础到高级的实践与创新前言在现代前端开发中,Vue.js因其易用性、灵活性和高效性而备受青睐,而组件化开发正是Vue框架的核心理念。无论你是初学者还是资深开发者,掌握组件开发技术都能大幅提升代码的复用性、可维护性和扩展性。本文将从Vue.js组件的基础概念、常见设计模式,到高级实践与创新思路,带你深入了解如何构建灵活、高质量的组件系统,并提供大量代码示例,助你打造出既美观又
- 深入理解与优化 Java JVM
一叶飘零_sweeeet
jvm内存空间果酱紫javajavajvm
一、引言在Java开发中,Java虚拟机(JVM)起着至关重要的作用。它负责将Java字节码转换为机器码并执行,同时管理着内存分配、垃圾回收等关键任务。理解和优化JVM对于提高Java应用程序的性能、稳定性和可扩展性至关重要。本文将深入探讨JavaJVM的各个方面,包括其结构、内存管理、垃圾回收机制以及性能优化策略,并通过详细的示例帮助读者更好地掌握JVM的使用和优化方法。二、JVM的结构与组成(
- illustrator(AI)-去掉文字有底色
坚定信念,勇往无前
Illustratorillustratorui
AI去除文字底色教程:1、打开AI软件,点击“文件”>“新建”,新建一个空白文档;2、接着将其它版本的AI文件导入当前软件中,此时可以发现文字是有底色的,接下来小编教大家去除文字底色的方法;3、点击菜单栏的“编辑”选项,在弹出的下拉框中点击“首选项”选项,在扩展栏中选择“文字”选项;4、接着会弹出文字设置窗口,取消勾选“突出显示替代的字体”选项,然后点击右下角的“确定”按钮;5、回到画布中,可以发
- SOUI基于Zint生成UPC码
ceffans
windowsc++
UPC码(UniversalProductCode,通用产品代码)是一种广泛使用的条形码系统,主要用于零售商品的标识和追踪。有两种主要格式:UPC-A和UPC-E。UPC-A长度12位数字。适用于大型商品UPC-E长度8位数字。UPC-E是UPC-A的压缩版本,适用于小型商品。校验码计算:UPC-A跟UPC-E的算法一样,从右往左将奇数位数据值3跟偶数位的值相加,10减去得到的值的个位数即为校验码
- AI驱动:解锁数字化转型的全新路径
蓝卓工业操作系统
人工智能智能制造数字化转型AI大数据工业互联网
在数字经济浪潮席卷全球的今天,数字化转型已不再是企业的“选修课”,而是关乎生存与发展的“必答题”。然而,传统转型路径常陷入“重投入、轻实效”的困局:系统升级成本高昂、数据孤岛难以打通、业务场景与技术应用脱节……如何破局?以AI框架为核心的数字化转型新路径,正为企业打开一扇通向智能化未来的大门。AI框架:重塑数字化转型的“核心引擎”AI框架并非简单的技术堆砌,而是通过算法、算力与数据的深度融合,构建
- DeepSeek在MATLAB上的部署与应用
CodeJourney.
数据库人工智能算法架构
在科技飞速发展的当下,人工智能与编程语言的融合不断拓展着创新边界。DeepSeek作为一款备受瞩目的大语言模型,其在自然语言处理领域展现出强大的能力。而MATLAB,作为科学计算和工程领域广泛应用的专业软件,拥有丰富的工具包和高效的算法环境。将DeepSeek部署在MATLAB上,能够充分发挥两者的优势,为众多领域带来全新的解决方案和无限可能。本文将深入探讨如何在MATLAB上部署DeepSeek
- 为什么词向量和权重矩阵dot运算就能得到想要的效果呢?
cjl30804
矩阵线性代数nlp
最近在学习NLP算法的时候,进入到了深水区以后,发现了弄懂这个才是核心中的核心,抓住了主要矛盾了。特意拿出来跟大家分享。词向量(WordEmbeddings)和权重矩阵的点积运算之所以能够帮助我们实现特定的效果,主要是因为它们在神经网络架构中扮演的角色以及背后的数学原理。具体来说,在自然语言处理任务中,这种操作通常出现在如Transformer模型中的自注意力机制里。让我们深入探讨一下为什么这种方
- 浅显介绍图像识别的算法卷积神经网络(CNN)中的激活函数
cjl30804
算法cnn人工智能
激活函数的作用激活函数在神经网络中扮演着至关重要的角色,其主要作用包括但不限于以下几点:引入非线性:如果没有激活函数或仅使用线性激活函数,无论神经网络有多少层或多复杂,整个模型仍然只能表达线性映射。这意味着它无法学习和表示数据中的复杂模式。通过使用非线性的激活函数,如ReLU(修正线性单元)、Sigmoid、Tanh等,可以赋予神经网络学习复杂函数的能力。决定神经元是否被激活:激活函数根据输入信号
- Engineering A Large Language Model From Scratch
UnknownBody
语言模型人工智能自然语言处理
本文是LLM系列文章,针对《EngineeringALargeLanguageModelFromScratch》的翻译。从头开始设计一个大语言模型摘要1引言2Atinuke算法3结果4相关工作5讨论6结论摘要自然语言处理(NLP)中深度学习的激增导致了创新技术的发展和发布,这些技术能够熟练地理解和生成人类语言。Atinuke是一种基于Transformer的神经网络,通过使用独特的配置来优化各种语
- 常用标准库之-std::reduce与std::execution::par
HL_LOVE_C
C/C++算法开发语言c++标准库C++17
1.std::reduce定义与头文件std::reduce是C++17引入的并行算法,定义在头文件中,用于对指定范围内的元素进行归约操作(如求和、求积等)。函数原型templatetypenamestd::iterator_traits::value_typereduce(ExecutionPolicy&&policy,ForwardItfirst,ForwardItlast);template
- 格雷厄姆的价格与价值区分:市场先生的教训
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeek大数据人工智能物联网ai
格雷厄姆的价格与价值区分:市场先生的教训关键词:格雷厄姆,价格与价值,市场先生,价值投资,内在价值,安全边际,投资策略摘要:本文深入探讨了格雷厄姆的价值投资理论,重点分析了价格与价值的区分方法,结合市场先生的比喻,揭示了市场波动与投资者心理的关系。通过数学模型、算法原理和系统设计,本文详细讲解了如何在实际投资中应用格雷厄姆的理论,并提供了实战案例和最佳实践建议。第一部分:引言第1章:引言1.1本书
- 智能测试执行 利用算法 利用图像识别、自然语言处理等技术实现自动化测试执行
小赖同学啊
python人工智能自动化测试(apppcAPI)自然语言处理人工智能
以下将从Web应用和移动应用两个方面,给出利用图像识别、自然语言处理等技术实现自动化测试执行的实例,并附上部分代码示例。Web应用自动化测试实例:模拟用户登录操作测试需求理解对于一个Web应用的登录功能进行自动化测试,我们可以结合自然语言处理理解测试用例描述,用图像识别来验证登录成功后的页面元素,以确保登录功能正常。实现步骤与代码示例importtimeimportpyautoguiimportp
- C++码农狂喜!DeepSeek代码生成器让祖传代码秒变赛博义肢!
yyyiwy
c++开发语言
听说上次的“服务器繁忙”整活代码被教授当反面教材了?这次咱们玩点真·黑科技——用DeepSeek自动生成高性能C++代码一、AI代码生成实测:5分钟搓一个联机贪吃蛇最近GitHub有个爆火项目——用DeepSeek生成C++游戏代码,实测效果离谱!比如输入这段Prompt:生成C++贪吃蛇游戏代码,要求:1.支持双人对战模式2.用OpenGL渲染3.集成DeepSeek智能碰撞预测算法DeepSe
- 面试基础--高并发系统优化:如何支撑百万级用户并发
WeiLai1112
后端面试职场和发展java后端分布式架构中间件
高并发系统优化:如何支撑百万级用户并发与流量削峰引言随着互联网应用的普及,高并发场景越来越常见。无论是电商平台的大促活动、社交平台的热点事件还是移动支付系统的日常交易,都需要面对海量用户的并发请求。支撑百万级用户并发不仅是一个技术挑战,更是系统设计能力的体现。本文将从高并发系统的优化策略出发,结合实际案例,详细探讨如何通过水平扩展、缓存优化、异步化处理等手段提升系统的承载能力,并介绍流量削峰的核心
- sqlserver mysql Cube_SQLServer中的GROUPING,ROLLUP和CUBE
weixin_39546501
sqlservermysqlCube
聚集函数:GROUPING用于汇总数据用的运算符:ROLLUP1.用CUBE汇总数据CUBE运算符生成的结果集是多维数据集。多维数据集是事实数据的扩展,事实数据即记录个别事件的数据。扩展建立在用户打算分析的列上。这些列被称为维。多维数据集是一个结果集,其中包聚集函数:GROUPING用于汇总数据用的运算符:ROLLUP1.用CUBE汇总数据CUBE运算符生成的结果集是多维数据集。多维数据集是事实数
- Java NIO详解
大家都说我身材好
Java高级javaniojvm
JavaNIO(NewIO)是Java1.4版本中引入的一套全新的IO处理机制,与之前的传统IO相比,NIO具有更高的可扩展性和灵活性,特别是在网络编程和高并发场景下,表现得更为出色。NIO提供了四个核心组件:Channel、Buffer、Selector和SelectionKey,通过它们的协同配合,实现数据的读写和同步、非同步IO操作。本文将从基础概念、核心组件、使用方法等方面全面详细地介绍J
- 10亿数据秒级查询,西南证券与镜舟科技合作,构建极速、高效数据平台
大数据数据分析数据库
《金融科技发展规划(2022-2025年)》明确了高质量推进金融数字化转型的总体思路,云计算、人工智能等新兴技术开始被广泛应用,提升金融服务的便捷性,但随着日益增长的数据体量,数据的存储和处理能力日渐。数据的金融机构需要加强数据能力建设、完善数据中心建设,并构建健全的数字安全生态。在金融行业的数字化转型浪潮中,西南证券凭借其深厚的行业经验和前瞻性视野,与镜舟科技一起,构建一个高效、稳定且易于维护的
- 「QT」QSS样式表 之 QGraphicsView图形视图类
何曾参静谧
「QT」QT5程序设计qt开发语言
✨博客主页何曾参静谧的博客(✅关注、点赞、⭐收藏、转发)全部专栏(专栏会有变化,以最新发布为准)「Win」Windows程序设计「IDE」集成开发环境「定制」定制开发集合「C/C++」C/C++程序设计「DSA」数据结构与算法「UG/NX」NX二次开发「QT」QT5程序设计「File」数据文件格式「UG/NX」BlockUI集合「Py」Python程序设计「Math」探秘数学世界「PK」Paras
- Linux下安装中文输入法总结
夏尔Gaesar
linux运维服务器
Linux下安装中文输入法总结_linux微软拼音-CSDN博客文章浏览阅读4.2w次,点赞21次,收藏92次。众所周知,fcitx和ibus是两款很好用的Linux中文输入法框架。下面来说一下其安装方法以及会踩的坑。首先fcitx和ibus是不能共存的,两者只能装其一,所以安装其中一个时最好先使用sudoaptpurge命令卸载。卸载fcitx:sudoaptpurgefcitx*sudoapt
- 贪心算法.
pianmian1
贪心算法算法
贪心算法是指只从当前角度出发,做出当前情景下最好的选择,在某种意义上来说是局部最优解,并不从全局的角度做决策.如果贪心策略选择不恰当,可能无法得到全局最优解.贪心算法的基本流程如下:1.分析问题,确定优化目标,对变量进行初始化2.制定贪心策略:在制定贪心策略时需要证明所选贪心策略一定可以得到全局最优解,若找到反例则推翻当前贪心策略,重新确定贪心策略.完全背包问题本节以完全背包问题为例,说明贪心算法
- 基于Spring Boot 2.0.2版本——Eureka的使用
huaseven0703
springbooteurekaspingboot2.0.2
Eureka简介在SpringCloud微服务中,Eureka作为服务注册中心,其作用在于对于各个微服务提供注册并发送心跳检测,每个客户端都可以在服务器上面做声明注册,调用……注:文中带有底色的文字部分为重点改动区域一.springboot中创建Eureka1.pom.xml4.0.0com.mazh.eurakamyeuraka0.0.1-SNAPSHOTjarmyeurakaDemoproje
- Go语言通关指南:零基础玩转高并发编程(第Ⅱ部分)(第4章)-流程控制
双囍菜菜
后端golang
Go语言通关指南:零基础玩转高并发编程(第Ⅱ部分)(第4章)-流程控制文章目录Go语言通关指南:零基础玩转高并发编程(第Ⅱ部分)(第4章)-流程控制第Ⅱ部分语言基础篇第4章流程控制4.1条件语句(if/switch)4.1.1if语句的精简之道4.1.2switch的灵活扩展4.1.3与C/Java的差异对比4.1.4性能优化技巧4.2循环结构(for/range)4.2.1for循环的三种形态4
- 简单介绍 NVIDIA推出的图形处理单元(GPU)架构“安培架构“
神仙约架
人工智能架构安培安培架构NVIDIA
概念"安培架构"(AmpereArchitecture)是NVIDIA推出的一款图形处理单元(GPU)架构,它是继图灵架构之后的下一代产品。安培架构最初在2020年发布,以其高性能和高效率而闻名,广泛应用于游戏、专业视觉、数据中心、人工智能(AI)和自动驾驶等领域。特点安培架构的主要特点包括:1.更高的性能和效率-安培架构通过改进的执行单元和更高的时钟频率,提供了比前代图灵架构更高的性能和能效。2
- Python中的len()函数用法
wildgeek
python网络开发语言
本文围绕Python中的len()函数展开详细介绍,内容涵盖以下方面:len()函数基础:len()是Python的内置函数,用于返回对象包含的项目数量,可作用于多种内置数据类型(如字符串、列表、元组、字典、集合等)以及部分第三方类型(如NumPy数组、pandas的DataFrame)。对于内置类型使用len()较直接,对于自定义类可通过实现.len()方法扩展其对len()的支持,且len()
- 又一个大模型宝藏开源项目:深入探索 graphrag-local-ollama:开源项目的深度剖析与应用实战
python_知世
LLMAI大模型大模型技术AIollamagraphrag开源
一、引言随着人工智能技术在各个领域的广泛应用,对高效、灵活且经济的模型解决方案的需求日益迫切。传统的模型使用方式往往受到诸多限制,如高昂的成本、对网络的依赖以及数据隐私等问题。在这样的背景下,开源项目graphrag-local-ollama应运而生。graphrag-local-ollama是微软graphrag的一个创新扩展,它专注于支持使用ollama下载的本地模型。这一特性使得用户能够在本
- 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