- 【Android知识笔记】ARouter / Navigation / EventBus
川峰
Android知识笔记ARouterNavigationEventBus
注:本文主要基于过去AndroidView体系的路由学习笔记整理,不包括最新的JetpackCompose路由体系,如您需了解关于JetpackCompose中的导航路由,请参考JetpackCompose中的导航路由一文。传统路由方式//显性意图startActivity(newIntent(this,HomeActivity.
- 二叉树的一些性质
阿昭L
数据结构与算法算法数据结构
概述本文给出了一些二叉树的常用性质,由笔者的复习笔记整理而来。二叉树的常用性质总结二叉树是数据结构中最基础且重要的树形结构之一,具有以下关键性质:1.基本性质节点数计算:若二叉树深度为(h),则:最少节点数:(h+1)(退化为链状)。最多节点数:(2^h-1)(满二叉树)。若总节点数为(n),则:最小深度:(\lfloor\log_2n\rfloor+1)。最大深度:(n)(链状树)。边与节点关系
- 深入解析ID3算法:信息熵驱动的决策树构建基石
大千AI助手
人工智能Python#OTHER算法决策树机器学习人工智能DecisionTreeID3信息熵
本文来自「大千AI助手」技术实战系列,专注用真话讲技术,拒绝过度包装。ID3(IterativeDichotomiser3)是机器学习史上的里程碑算法,由RossQuinlan于1986年提出。它首次将信息论引入决策树构建,奠定了现代决策树的理论基础。本文将深入剖析其数学本质与实现细节。往期文章推荐:20.用Mermaid代码画ER图:AI时代的数据建模利器19.ER图:数据库设计的可视化语言-搞
- 12 行列式01---定义、计算: 二级行列式 ,三阶行列式,n 阶行列式,排列、逆序数
炫云云
深度学习数学理论线性代数自然语言处理数据挖掘深度学习
感谢各位观看这篇文章,点赞、收藏、你的支持是我前进的动力!感谢你的阅读,专栏文章持续更新!关注不迷路!!矩阵线性代数笔记整理汇总,超全面文章目录二级行列式三级行列式n级行列式1、排列2、逆序数排列的性质3、n阶行列式上三角形行列参考12行列式01—定义、计算:二级行列式,三阶行列式,n阶行列式,排列、逆序数12行列式01—定义、计算与性质:n级行列式的性质、
- 【管理系统和信息化项目】体系化知识
flyair_China
目标跟踪
第一章信息化知识信息化基础信息与信息化•信息的定义、属性和传输模型•控制论维纳:信息就是信息,既不是物质也不是能量。信息论香农:信息就是能够用来消除不确定性的东西。本体论层次:只与客体本身因素有关,与主体因素无关;信息就是事物运行状态和状态变化方式的自我描述。认识论层次:从主题立场考察信息层次,既与客体因素有关,也与主体因素有关;信息就是基于主体对该事物的运动状态的具体描述。本体论层次的信息概念因
- 推荐使用: Obsidian 文本格式插件,笔记整理的得力助手
贾雁冰
推荐使用:Obsidian文本格式插件,笔记整理的得力助手项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ob/obsidian-text-format在日常的学术研究与工作记录中,我们往往面临着文本格式不统一的挑战,比如从PDF复制的内容格式混乱、大小写转换的需求、以及Markdown语法的快速调整等。今天,我们要推荐的是一个为了解决这些痛点而生的强大工具——Obsidi
- 为什么计算机不用e进制,按道理说e进制难道不是最高效的吗?e进制理论上为何被认为信息编码更优,但实际却难以实现?
前端
在现代计算机科学中,二进制无疑是计算机体系结构的根基,这一选择深刻影响了计算机的设计、性能以及发展方向。然而,数字系统的底层进制理论却远远不止二进制一种可能性。从数学的角度来看,常用进制中有一个特殊的数——数学常数e(自然对数的底,约等于2.71828),它在无数数学和物理领域扮演着极其重要的角色。e的独特性质使得很多数学函数的表达变得简洁自然,且e在连续复利、概率论、信息论等领域都有着独特的优势
- 逻辑回归中的损失函数:交叉熵损失详解与推导
AI天才研究院
ChatGPT计算AI大模型应用入门实战与进阶逻辑回归算法机器学习ai
逻辑回归中的损失函数:交叉熵损失详解与推导关键词:逻辑回归、交叉熵损失、损失函数、二分类、多分类、极大似然估计、梯度下降摘要:本文深入解析逻辑回归中核心的交叉熵损失函数,从信息论基础出发,逐步推导二分类与多分类场景下的损失函数形式,结合极大似然估计揭示其理论本质。通过Python代码实现损失函数计算与梯度推导,辅以实战案例演示完整训练流程。同时对比均方误差等其他损失函数,阐释交叉熵在分类问题中的独
- 系统集成项目管理工程师 软考中级 第一章重点汇总笔记(书本参照 第二版)
小陈不会打代码
经验分享其他云计算
第一章信息化知识信息的传输模型(第三页p3)(1)信源:产生信息的实体,信息产生后,由这个实体向外传播。(2)信宿:信息的归宿或接受者。(3)信道:传送信息的通道,如TCP/IP网络。(4)编码器:在信息论中泛指所有变换信号的设备,实际上就是终端机的发送部分。(5)译码器:是编码器的逆变换设备。(6)噪声:可以理解为干扰。信息的质量属性(p4)(1)精确性(2)完整性(3)可靠性(4)及时性(5)
- 机器学习与深度学习21-信息论
my_q
机器学习与深度学习机器学习深度学习人工智能
目录前文回顾1.信息上的概念2.相对熵是什么3.互信息是什么4.条件熵和条件互信息5.最大熵模型6.信息增益与基尼不纯度前文回顾上一篇文章链接:地址1.信息上的概念信息熵(Entropy)是信息理论中用于度量随机变量不确定性的概念。它表示了对一个随机事件发生的预测的平均困惑程度或信息量。对于一个离散型随机变量X,其信息熵H(X)定义为所有可能取值的负概率加权平均。数学上,可以使用以下公式来计算离散
- [论文阅读] 人工智能+软件工程 | 结对编程中的知识转移新图景
张较瘦_
前沿技术人工智能软件工程结对编程
当AI成为编程搭档:结对编程中的知识转移新图景论文信息论文标题:FromDeveloperPairstoAICopilots:AComparativeStudyonKnowledgeTransfer(从开发者结对到AI副驾驶:知识转移的对比研究)作者及机构:AlisaWelter等来自德国萨尔兰大学,ChristofTinnes同时隶属于西门子公司发表平台:arXiv预印本平台发表时间:2025年
- 詹森不等式(Jensen’s Inequality)——EM算法的基础
phoenix@Capricornus
模式识别中的数学问题机器学习
詹森不等式(Jensen’sInequality)是数学中一个非常重要的不等式,广泛应用于概率论、统计学、凸优化、信息论等领域。它基于凸函数和凹函数的性质。一、基本定义设函数fff是定义在区间III上的凸函数(convexfunction),且随机变量XXX的取值落在III内,期望存在,则有:E[f(X)]⩾f(E[X]){E}[f(X)]\geqslantf({E}[X])E[f(X)]⩾f(E
- [论文阅读] 人工智能+软件工程(软件测试) | 当大语言模型遇上APP测试:SCENGEN如何让手机应用更靠谱
张较瘦_
前沿技术人工智能论文阅读软件工程
当大语言模型遇上APP测试:SCENGEN如何让手机应用更靠谱?一、论文基础信息论文标题:LLM-GuidedScenario-basedGUITesting(《大语言模型引导的基于场景的GUI测试》)作者及机构:ShengchengYu等(德国慕尼黑工业大学、南京大学、同济大学等)发表来源:IEEETransactionsonSoftwareEngineering(IEEE软件工程汇刊)发表时间
- 【论文笔记】SecAlign: Defending Against Prompt Injection with Preference Optimization
AustinCyy
论文笔记论文阅读
论文信息论文标题:SecAlign:DefendingAgainstPromptInjectionwithPreferenceOptimization-CCS25论文作者:SizheChen-UCBerkeley;Meta,FAIR论文链接:https://arxiv.org/abs/2410.05451代码链接:https://github.com/facebookresearch/SecAli
- <电子幽灵>办公软件笔记:Excel学习笔记(一)
靈镌sama
电子幽灵随手记办公软件笔记excel学习
Excel学习笔记(一)介绍费曼学习法最重要的部分,即把知识教给一个完全不懂的孩子——或者小白。为了更好的自我学习,也为了让第一次接触某个知识范畴的同学快速入门,我会把我的学习笔记整理成电子幽灵系列。提示:作为低代码工具的笔记,这里会用特殊字体表示要用到的函数等等。请若要学习,请结合相关工具边用边学。Excel学习笔记(一)Excel学习笔记(一)介绍简介FunctioninExcel如何在Exc
- 【论文笔记】ResNet论文的全面解析
浩瀚之水_csdn
#论文阅读笔记人工智能
论文:DeepResidualLearningforImageRecognition发表时间:2015发表作者:(MicrosoftResearch)He-Kaiming,Ren-Shaoqing,Sun-Jian论文链接:论文链接一、ResNet论文基本信息论文标题与发表信息论文标题:《DeepResidualLearningforImageRecognition》发表时间:2015年,并在20
- 概率单纯形(Probability Simplex)
F_D_Z
数理杂深度学习概率单纯形
目录定义性质在统计学中的应用在机器学习中的应用在信息论中的应用在优化问题中的应用在其他领域的应用定义定义:在数学中,概率单纯形(ProbabilitySimplex)是指在nnn维空间中,所有分量非负且分量之和为1的向量集合。用数学符号表示为:Δn−1={p∈Rn∣pi≥0foralli,and∑i=1npi=1}\Delta^{n-1}=\left\{\mathbf{p}\in\mathbb{R
- 强化学习的前世今生(五)— SAC算法
小于小于大橙子
算法概率论强化学习人工智能自动驾驶AI
书接前四篇强化学习的前世今生(一)强化学习的前世今生(二)强化学习的前世今生(三)—PPO算法强化学习的前世今生(四)—DDPG算法本文为大家介绍SAC算法7SAC7.1最大熵强化学习在信息论中,熵(entropy)是用来衡量一个随机变量不确定性大小的度量,对于一个随机变量XXX,其定义为H(X)=Ex∼p(x)[−logp(x)](7.1)\begin{align*}H(X)&=\mathbb
- 从逻辑学视角严谨证明数据加密的数学方法与实践
小胡说技书
#数据安全技术数据安全安全Python网络安全密码学信息论加密
文章目录一、加密数据的数学指纹:信息论基础1.1加密检测的核心原理1.2香农熵:量化信息的不确定性二、统计检验方法:从随机性到加密性2.1卡方检验的数学原理2.2游程检验与序列相关性2.3NIST统计测试套件三、加密算法的特征识别3.1对称加密的模式识别3.2非对称加密的识别3.3哈希函数输出的识别四、信息论的理论边界4.1完美保密性与一次性密码本4.2Kolmogorov复杂度与加密4.3唯一解
- 为什么哈希加密后破解怎么难?单向函数;密码学的数学原理:从理论到实践
小胡说技书
#数据安全技术哈希算法密码学算法单向函数数据安全安全信息安全
文章目录一、单向函数的数学基础1.1单向函数的数学定义1.2复杂度理论视角1.3数论在密码学中的应用二、哈希函数的数学原理与不可逆性2.1从信息论角度理解哈希不可逆性2.2碰撞抵抗的数学分析2.3单向压缩函数与雪崩效应三、非对称密码系统的数学基础3.1RSA算法的数学原理3.2椭圆曲线加密的几何解析四、密码学随机性与熵的数学原理4.1随机性与熵的量化4.2伪随机数生成器的数学模型4.3加盐哈希的数
- 计算机组成原理——计算机系统概述
Yan_ks
计算机组成原理学习
1计算机系统概述笔记整理自Beokayy_up主的免费视频课,链接如下课程链接1.1从源文件到可执行文件四个阶段:预处理阶段:将源文件(.c)转换成预处理文件(.i)编译阶段:将预处理(.i)转换成汇编语言文件(.s)汇编阶段:将源文件(.s)转换成目标文件(.o)链接阶段:将目标文件和其他需要的文件链接形成最终的可执行文件,这一阶段开始产生可执行文件的逻辑地址。1.2冯诺依曼计算机基本思想采用“
- print函数
Yan_ks
Python学习笔记python
以下是针对Python中输出(print)相关知识的系统化笔记整理一、基础输出1.输出不同类型的数据字符/字符串:直接使用引号包裹print("HelloWorld")#输出字符串print('Python')#单引号也可数字:直接输出,无需引号print(100)#整数print(3.14)#浮点数中文:Python默认支持Unicode,可直接输出print("你好,世界!")#输出中文2.混
- 汉明距离(Hamming Distance)
追逐此刻
算法方法python算法开发语言
1.定义汉明距离是指两个等长字符串在相同位置上不同字符的个数。它常用于衡量两个字符串的相似度,广泛应用于编码理论、信息论、密码学、生物信息学等领域。2.数学表达给定两个等长的字符串x和y,汉明距离d(x,y)定义为:其中:n是字符串的长度,xi和yi分别是x和y的第i个字符,Ⅱ(⋅)是指示函数(当条件成立时返回1,否则返回0)。3.示例二进制字符串:x="10110",y="11110"比较每一位
- 基于互信息分解表示学习的多模态情感分析
___Dream
对比学习新颖模块学习人工智能
涉及到完全不懂的理论部分,全部创新都在损失函数整体通过信息论工具显式分离多模态信息,突破传统融合方法的信息混杂问题Q1:作者创新在模型模块还是理论?A1:主要是理论创新,为互信息理论的扩展应用。传统互信息(MI)的应用:已有工作用MI衡量模态间共享信息量(例如,文本和语音的MI高,说明它们表达情感一致)。本文改进之处在于:不仅用MI定性判断“模态间是否有共享信息”,还定量计算三类信息(不变、特定、
- 连续变量与离散变量的互信息法
从零开始学习人工智能
机器学习
1.互信息法简介互信息(MutualInformation,MI)是一种衡量两个变量之间相互依赖程度的统计量,它来源于信息论。互信息可以用于评估特征与目标变量之间的相关性,无论这些变量是连续的还是离散的。互信息法是一种强大的特征选择方法,尤其适用于处理复杂的特征与目标变量之间的非线性关系。互信息的基本思想是:如果两个变量之间存在某种依赖关系,那么知道其中一个变量的值可以减少对另一个变量的不确定性。
- 先有数据还是先有网络
西城男孩(0t0)
服务器经验分享
论数据与网络的本体论关系及协同演进机制:基于信息科学范式变迁的跨学科解析在信息科学领域,"先有数据还是先有网络"这一命题看似简单,实则蕴含着深刻的哲学思辨与技术演进逻辑。该问题不仅触及信息载体与传输媒介的先后关系,更折射出人类对信息处理范式的认知变迁。从香农信息论到物联网时代的演进历程中,数据与网络的关系呈现出动态耦合的特征。本文将从技术史、信息哲学、系统论等多学科视角,对这一问题进行系统性解构,
- 从入门到精通:Markdown语法全解析(含数学公式与进阶技巧)
-曾牛
前端markdown语法学习数学公式编辑器文本处理
从基础到进阶:Markdown语法全解析(含颜色、空格与数学公式)前言在技术写作、博客创作、笔记整理等场景中,Markdown以其“轻量级标记”的特性,让内容创作者能够专注于文字本身,而非复杂的排版操作。随着应用场景的扩展,Markdown也逐渐支持更多高级功能,如数学公式渲染、颜色标注、图表绘制等。本文将全面梳理Markdown的核心语法,涵盖标题、段落、字体、列表、代码、表格、数学公式、文字颜
- 21、最大熵模型
healed萌
机器学习机器学习人工智能算法
1最大熵原理最大熵模型(maximumentropymodel,MaxEnt),是典型的分类算法,是基于最大熵原理的统计模型,广泛应用于模式识别和统计评估中。最大熵原理是概率模型学习的一个准则。最大熵原理认为,学习概率模型时,在所有可能的概率模型(分布)中,熵最大的模型是最好的模型。通常用约束条件来确定概率模型的集合,所以,最大熵原理也可以表述为在满足约束条件的模型集合中选取熵最大的模型。在信息论
- 狂神 MYSQL 笔记整理
Flonx徐之
mysql数据库
文章目录1.初识MySQL为什么学习数据库什么是数据库数据分类MySQL简介连接数据库2.操作数据库操作数据库数据库的列类型数据库的字段属性(重点)创建数据库表数据表的类型修改删除表3.MySQL数据管理外键(了解)DML语言(全部记住)添加修改删除4.DQL查询数据(最重点)DQL指定查询字段where条件子句联表查询分页和排序子查询5.MySQL函数6.事务7.索引测试索引索引原则8.权限管理
- vue学习笔记整理
带上耳机世界与我无关
计算机基础个人笔记vue.js学习前端
文章目录一、前端核心分析1.1、概述1.2、前端三要素1.3、结构层(HTML)1.4、表现层(CSS)1.5、行为层(JavaScript)二、前端发展史2.1、UI框架2.2、JavaScript构建工具2.3、三端同一2.4、后端技术2.5、主流前端框架三、了解前后分离的演变史3.1、后端为主的MVC时代3.2、基于AJAX带来的SPA时代3.3、前端为主的MV*时代3.4、NodeJS带来
- JVM StackMapTable 属性的作用及理解
lijingyao8206
jvm字节码Class文件StackMapTable
在Java 6版本之后JVM引入了栈图(Stack Map Table)概念。为了提高验证过程的效率,在字节码规范中添加了Stack Map Table属性,以下简称栈图,其方法的code属性中存储了局部变量和操作数的类型验证以及字节码的偏移量。也就是一个method需要且仅对应一个Stack Map Table。在Java 7版
- 回调函数调用方法
百合不是茶
java
最近在看大神写的代码时,.发现其中使用了很多的回调 ,以前只是在学习的时候经常用到 ,现在写个笔记 记录一下
代码很简单:
MainDemo :调用方法 得到方法的返回结果
- [时间机器]制造时间机器需要一些材料
comsci
制造
根据我的计算和推测,要完全实现制造一台时间机器,需要某些我们这个世界不存在的物质
和材料...
甚至可以这样说,这种材料和物质,我们在反应堆中也无法获得......
 
- 开口埋怨不如闭口做事
邓集海
邓集海 做人 做事 工作
“开口埋怨,不如闭口做事。”不是名人名言,而是一个普通父亲对儿子的训导。但是,因为这句训导,这位普通父亲却造就了一个名人儿子。这位普通父亲造就的名人儿子,叫张明正。 张明正出身贫寒,读书时成绩差,常挨老师批评。高中毕业,张明正连普通大学的分数线都没上。高考成绩出来后,平时开口怨这怨那的张明正,不从自身找原因,而是不停地埋怨自己家庭条件不好、埋怨父母没有给他创造良好的学习环境。
- jQuery插件开发全解析,类级别与对象级别开发
IT独行者
jquery开发插件 函数
jQuery插件的开发包括两种: 一种是类级别的插件开发,即给
jQuery添加新的全局函数,相当于给
jQuery类本身添加方法。
jQuery的全局函数就是属于
jQuery命名空间的函数,另一种是对象级别的插件开发,即给
jQuery对象添加方法。下面就两种函数的开发做详细的说明。
1
、类级别的插件开发 类级别的插件开发最直接的理解就是给jQuer
- Rome解析Rss
413277409
Rome解析Rss
import java.net.URL;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import com.sun.syndication.feed.synd.SyndCategory;
import com.sun.syndication.feed.synd.S
- RSA加密解密
无量
加密解密rsa
RSA加密解密代码
代码有待整理
package com.tongbanjie.commons.util;
import java.security.Key;
import java.security.KeyFactory;
import java.security.KeyPair;
import java.security.KeyPairGenerat
- linux 软件安装遇到的问题
aichenglong
linux遇到的问题ftp
1 ftp配置中遇到的问题
500 OOPS: cannot change directory
出现该问题的原因:是SELinux安装机制的问题.只要disable SELinux就可以了
修改方法:1 修改/etc/selinux/config 中SELINUX=disabled
2 source /etc
- 面试心得
alafqq
面试
最近面试了好几家公司。记录下;
支付宝,面试我的人胖胖的,看着人挺好的;博彦外包的职位,面试失败;
阿里金融,面试官人也挺和善,只不过我让他吐血了。。。
由于印象比较深,记录下;
1,自我介绍
2,说下八种基本类型;(算上string。楼主才答了3种,哈哈,string其实不是基本类型,是引用类型)
3,什么是包装类,包装类的优点;
4,平时看过什么书?NND,什么书都没看过。。照样
- java的多态性探讨
百合不是茶
java
java的多态性是指main方法在调用属性的时候类可以对这一属性做出反应的情况
//package 1;
class A{
public void test(){
System.out.println("A");
}
}
class D extends A{
public void test(){
S
- 网络编程基础篇之JavaScript-学习笔记
bijian1013
JavaScript
1.documentWrite
<html>
<head>
<script language="JavaScript">
document.write("这是电脑网络学校");
document.close();
</script>
</h
- 探索JUnit4扩展:深入Rule
bijian1013
JUnitRule单元测试
本文将进一步探究Rule的应用,展示如何使用Rule来替代@BeforeClass,@AfterClass,@Before和@After的功能。
在上一篇中提到,可以使用Rule替代现有的大部分Runner扩展,而且也不提倡对Runner中的withBefores(),withAfte
- [CSS]CSS浮动十五条规则
bit1129
css
这些浮动规则,主要是参考CSS权威指南关于浮动规则的总结,然后添加一些简单的例子以验证和理解这些规则。
1. 所有的页面元素都可以浮动 2. 一个元素浮动后,会成为块级元素,比如<span>,a, strong等都会变成块级元素 3.一个元素左浮动,会向最近的块级父元素的左上角移动,直到浮动元素的左外边界碰到块级父元素的左内边界;如果这个块级父元素已经有浮动元素停靠了
- 【Kafka六】Kafka Producer和Consumer多Broker、多Partition场景
bit1129
partition
0.Kafka服务器配置
3个broker
1个topic,6个partition,副本因子是2
2个consumer,每个consumer三个线程并发读取
1. Producer
package kafka.examples.multibrokers.producers;
import java.util.Properties;
import java.util.
- zabbix_agentd.conf配置文件详解
ronin47
zabbix 配置文件
Aliaskey的别名,例如 Alias=ttlsa.userid:vfs.file.regexp[/etc/passwd,^ttlsa:.:([0-9]+),,,,\1], 或者ttlsa的用户ID。你可以使用key:vfs.file.regexp[/etc/passwd,^ttlsa:.: ([0-9]+),,,,\1],也可以使用ttlsa.userid。备注: 别名不能重复,但是可以有多个
- java--19.用矩阵求Fibonacci数列的第N项
bylijinnan
fibonacci
参考了网上的思路,写了个Java版的:
public class Fibonacci {
final static int[] A={1,1,1,0};
public static void main(String[] args) {
int n=7;
for(int i=0;i<=n;i++){
int f=fibonac
- Netty源码学习-LengthFieldBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
先看看LengthFieldBasedFrameDecoder的官方API
http://docs.jboss.org/netty/3.1/api/org/jboss/netty/handler/codec/frame/LengthFieldBasedFrameDecoder.html
API举例说明了LengthFieldBasedFrameDecoder的解析机制,如下:
实
- AES加密解密
chicony
加密解密
AES加解密算法,使用Base64做转码以及辅助加密:
package com.wintv.common;
import javax.crypto.Cipher;
import javax.crypto.spec.IvParameterSpec;
import javax.crypto.spec.SecretKeySpec;
import sun.misc.BASE64Decod
- 文件编码格式转换
ctrain
编码格式
package com.test;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.io.OutputStream;
- mysql 在linux客户端插入数据中文乱码
daizj
mysql中文乱码
1、查看系统客户端,数据库,连接层的编码
查看方法: http://daizj.iteye.com/blog/2174993
进入mysql,通过如下命令查看数据库编码方式: mysql> show variables like 'character_set_%'; +--------------------------+------
- 好代码是廉价的代码
dcj3sjt126com
程序员读书
长久以来我一直主张:好代码是廉价的代码。
当我跟做开发的同事说出这话时,他们的第一反应是一种惊愕,然后是将近一个星期的嘲笑,把它当作一个笑话来讲。 当他们走近看我的表情、知道我是认真的时,才收敛一点。
当最初的惊愕消退后,他们会用一些这样的话来反驳: “好代码不廉价,好代码是采用经过数十年计算机科学研究和积累得出的最佳实践设计模式和方法论建立起来的精心制作的程序代码。”
我只
- Android网络请求库——android-async-http
dcj3sjt126com
android
在iOS开发中有大名鼎鼎的ASIHttpRequest库,用来处理网络请求操作,今天要介绍的是一个在Android上同样强大的网络请求库android-async-http,目前非常火的应用Instagram和Pinterest的Android版就是用的这个网络请求库。这个网络请求库是基于Apache HttpClient库之上的一个异步网络请求处理库,网络处理均基于Android的非UI线程,通
- ORACLE 复习笔记之SQL语句的优化
eksliang
SQL优化Oracle sql语句优化SQL语句的优化
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2097999
SQL语句的优化总结如下
sql语句的优化可以按照如下六个步骤进行:
合理使用索引
避免或者简化排序
消除对大表的扫描
避免复杂的通配符匹配
调整子查询的性能
EXISTS和IN运算符
下面我就按照上面这六个步骤分别进行总结:
- 浅析:Android 嵌套滑动机制(NestedScrolling)
gg163
android移动开发滑动机制嵌套
谷歌在发布安卓 Lollipop版本之后,为了更好的用户体验,Google为Android的滑动机制提供了NestedScrolling特性
NestedScrolling的特性可以体现在哪里呢?<!--[if !supportLineBreakNewLine]--><!--[endif]-->
比如你使用了Toolbar,下面一个ScrollView,向上滚
- 使用hovertree菜单作为后台导航
hvt
JavaScriptjquery.nethovertreeasp.net
hovertree是一个jquery菜单插件,官方网址:http://keleyi.com/jq/hovertree/ ,可以登录该网址体验效果。
0.1.3版本:http://keleyi.com/jq/hovertree/demo/demo.0.1.3.htm
hovertree插件包含文件:
http://keleyi.com/jq/hovertree/css
- SVG 教程 (二)矩形
天梯梦
svg
SVG <rect> SVG Shapes
SVG有一些预定义的形状元素,可被开发者使用和操作:
矩形 <rect>
圆形 <circle>
椭圆 <ellipse>
线 <line>
折线 <polyline>
多边形 <polygon>
路径 <path>
- 一个简单的队列
luyulong
java数据结构队列
public class MyQueue {
private long[] arr;
private int front;
private int end;
// 有效数据的大小
private int elements;
public MyQueue() {
arr = new long[10];
elements = 0;
front
- 基础数据结构和算法九:Binary Search Tree
sunwinner
Algorithm
A binary search tree (BST) is a binary tree where each node has a Comparable key (and an associated value) and satisfies the restriction that the key in any node is larger than the keys in all
- 项目出现的一些问题和体会
Steven-Walker
DAOWebservlet
第一篇博客不知道要写点什么,就先来点近阶段的感悟吧。
这几天学了servlet和数据库等知识,就参照老方的视频写了一个简单的增删改查的,完成了最简单的一些功能,使用了三层架构。
dao层完成的是对数据库具体的功能实现,service层调用了dao层的实现方法,具体对servlet提供支持。
&
- 高手问答:Java老A带你全面提升Java单兵作战能力!
ITeye管理员
java
本期特邀《Java特种兵》作者:谢宇,CSDN论坛ID: xieyuooo 针对JAVA问题给予大家解答,欢迎网友积极提问,与专家一起讨论!
作者简介:
淘宝网资深Java工程师,CSDN超人气博主,人称“胖哥”。
CSDN博客地址:
http://blog.csdn.net/xieyuooo
作者在进入大学前是一个不折不扣的计算机白痴,曾经被人笑话过不懂鼠标是什么,