- C++day03(输入、自增、常量)
有点。
#C++少儿c++
学习目标学习cin输入语句认识和使用常量了解自增、自减运算1.计算机的输入、输出显示器是标准输出设备,用于向外界显示信息cout语句连接到显示器,输出数据键盘是标准输入设备cin语句连接到键盘,从键盘输入数据1.1获取输入信息-Cin语句cin>>变量1;表示输入与cin固定搭配使用,表示数据流入,注意方向不要错接收数据的变量分号表示语句结束,不要忘写cin>>变量1>>变量2>>…>>变量n;●
- 视线实时跟踪项目
云博士的AI课堂
基于Python计算机视觉视线跟踪python计算机视觉机器视觉opencv视线检测
GitHub项目antoinelame/GazeTracking的详细介绍,包括项目概述、功能、解决的问题、应用场景、安装与使用说明等:项目概述GazeTracking是一个基于Python的开源库,利用普通网络摄像头实现实时眼动追踪。它能够检测用户瞳孔的精确位置和视线方向,支持Python2和3。该项目通过结合OpenCV和Dlib库,提供了一种低成本、高精度的眼动追踪解决方案,适用于多种应用场
- 曼昆《经济学原理》第九版 宏观经济学 第三十四章最后的思考
没有女朋友的程序员
经济学
以下是曼昆《经济学原理》第九版宏观经济学第三十四章**“最后的思考”的零基础深度解析**,结合中国实际案例与生活化比喻,帮你彻底掌握核心逻辑:一、全书的“经济哲学”:市场与政府的平衡术核心问题:经济危机时政府该“救市”还是“放手”?曼昆的答案:没有标准答案,但需在市场效率与政府干预间找到动态平衡。类比:就像驾驶汽车——市场是“油门”(自发调节),政府是“刹车”(防止失控),但方向盘(政策方向)需要
- 数据结构进阶 第七章 图(Graph)
an_胺
数据结构进阶数据结构深度优先图论
第7章图(Graph)7.1图的基本术语图的定义图是由顶点集合V和边集合E组成的数据结构,记为G=(V,E),其中:顶点集V:有限非空集合边集E:顶点对的集合基本概念无向图:边没有方向,用无序对(vi,vj)表示有向图:边有方向,用有序对表示完全图:任意两个顶点之间都有边稀疏图:边数相对较少的图,|E|vexnum,&G->arcnum);for(i=0;ivexnum;i++){scanf(&G
- CVPR 2024 3D方向总汇包含(3DGS、三维重建、深度补全、深度估计、全景定位、表面重建和特征匹配等)
1、3D方向Rapid3DModelGenerationwithIntuitive3DInputInstantaneousPerceptionofMovingObjectsin3DNEAT:Distilling3DWireframesfromNeuralAttractionFields⭐codeSculptingHolistic3DRepresentationinContrastiveLangua
- 【C/C++】C++26新特性前瞻:全面解析未来编程
CodeWithMe
C/C++c语言c++java
展望未来:C++26新特性全面解析随着C++标准每三年一次的迭代节奏,C++26(预计于2026年底正式发布)正在逐步成型。相比C++20的革命性更新和C++23的“修补+增强”,C++26继续推进现代C++的理念——更安全、更高效、更模块化,同时在语法简化和并发原语方面也有亮眼改进。本文将从以下几方面带你了解C++26的主要方向和新特性:1.C++26的设计方向✅目标总结:更一致的语言语法更安全
- 【机器学习算法】XGBoost原理
一、基本内容基本内容:GBDT的基础上,在损失函数上加入树模型复杂度的正则项与GBDT一样,也是使用新的弱学习器拟合残差(当前模型负梯度,残差方向)GBDT损失函数Loss=∑i=1NL(yi,yit)Loss=\sum_{i=1}^{N}L(y_i,y_i^{t})Loss=i=1∑NL(yi,yit)XGboost损失函数Loss=∑i=1SL(yi,yit)+∑j=1NΩ(fj))Loss=
- 刚入门3DGS的新手小白能够做的工作
一碗姜汤
计算机视觉3d计算机视觉
作为刚入门3DGaussianSplatting(3DGS)的新手,你可以从以下几个方向入手,逐步掌握核心概念并参与实践:1.基础学习与工具熟悉(1)理解核心概念必读资料原论文:3DGaussianSplattingforReal-TimeRadianceFieldRendering(Kerbletal.,SIGGRAPH2023)。通俗解读:博客或视频教程(如YouTube解析)。关键点:高斯球
- 如何设计和训练大模型(神经网络):从入门到精通!
“学习一门技术,先找一套工具和理论研究下去;千万不要反复横跳,什么都想学”大模型作为未来重要的发展方向,很多人想学习大模型技术,但又苦于无从下手;而本公众号前前后后也写过一些怎么学习大模型技术的方法论;但大部分都是从应用的角度作为切入点。但是,有一个问题就是,如果你是一个技术从业者,想学习和设计一款属于自己的大模型,应该怎么做?设计一个自己的大模型大模型作为一门快速发展的新型技术,其理论与实现也是
- numpy -- np.concatenat 学习笔记
qq_43632431
numpy笔记python
np.concatenate是NumPy中用于连接数组的函数。以下是详细说明:基本语法numpy.concatenate((a1,a2,...),axis=0,out=None,dtype=None)参数说明arrays:要连接的数组序列(元组或列表)axis:连接轴的方向,默认为0在NumPy中,axis指定了操作的维度方向:axis=0:第一个维度(行方向)axis=1:第二个维度(列方向)a
- EtherCAT工业实时以太网深度解析:从高速控制到智能互联的技术革命
AI_DL_CODE
EtherCAT工业实时以太网运动控制分布式时钟TSN工业互联网机器人控制
摘要:本文系统阐述EtherCAT(以太网控制自动化技术)在工业自动化中的战略地位与技术实现,揭示其作为高速实时通信协议的核心优势。通过微秒级响应、纳秒级同步及灵活拓扑等特性,EtherCAT在机器人、高端装备等场景中占据主导地位。文中结合多轴运动控制、跨协议集成等典型应用,提供从分布式时钟配置到故障诊断的完整代码示例,并解析TSN融合、AI驱动等未来演进方向。实测数据表明,EtherCAT可使控
- PowerLink工业实时以太网深度解析:开源生态下的硬实时通信技术革命
摘要:本文系统阐述PowerLink(EthernetPOWERLINK)在工业自动化中的战略定位与技术实现,揭示其作为开源实时以太网协议的核心优势。通过微秒级响应、灵活拓扑及开源生态等特性,PowerLink在运动控制、过程控制等领域占据独特地位。文中结合高速灌装、多轴机器人等典型场景,提供从网络配置到安全逻辑的完整代码示例,并解析TSN融合、AI驱动等未来演进方向。实测数据表明,PowerLi
- 深度学习:梯度下降法
数字化与智能化
人工智能深度学习深度学习梯度下降法
一、梯度的概念(1)什么是梯度梯度的本意是一个向量(矢量),表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值,即函数在该点处沿着该方向(此梯度的方向)变化最快,变化率最大(为该梯度的模)。对于一个多元函数f(x1,x2,...,xn),其梯度是一个由函数偏导数组成的向量,其梯度表示为:Gradient=(∂f/∂x1,∂f/∂x2,...,∂f/∂xn)其中,∂f/∂xi表示函数f对第i个自变量
- 历史轨迹组件性能优化方案
欧阳天羲
性能优化前端
针对历史轨迹组件的性能优化,可从数据处理、渲染策略、内存管理和交互优化四个方面入手。以下是具体的优化方向和实现方案:一、数据处理优化1.轨迹数据抽稀算法原理:在不影响轨迹整体形状的前提下,减少轨迹点数量实现方案:采用Douglas-Peucker算法实现轨迹抽稀提供抽稀精度参数,根据地图缩放级别动态调整示例代码://轨迹抽稀函数exportconstsimplifyTrajectory=(poin
- Android 控件 - gravity 属性与 layout_gravity 属性
我命由我12345
Android-简化编程androidjavajava-ee安卓android-studio开发语言androidstudio
一、gravity属性1、基本介绍gravity属性用于控制View内部的内容的对齐方式作用对象是View内部的内容,例如,文本、子View等常用值说明left水平方向左对齐right水平方向右对齐start水平方向左对齐(RTL)end水平方向右对齐(RTL)top垂直方向顶部对齐bottom垂直方向底部对齐center_horizontal水平方向居中center_vertical垂直方向居中
- [Git] 如何进行版本回退
DevKevin
Gitgitelasticsearch大数据
版本控制系统最重要的能力之一,就是能够轻松地在项目的不同历史版本之间切换。有时,你可能发现最近的修改引入了严重问题,或者需要回到之前的某个节点重新开始。这时,“版本回退”功能就派上用场了。版本回退:反方向的钟~~Git提供了强大的版本回退(或称为“重置”)功能,让你能够将项目状态恢复到历史上的任意一个提交点。执行版本回退的命令是gitreset。要理解gitreset,关键在于认识到它主要做了两件
- 代码随想录|图论理论基础
1.图的种类(有向图和无向图)有向图:图中边有方向无向图:图中边无方向加权有向图:图中边是有权值和方向的,无向图也是如此2.度(无向图中有几条边连接该节点,该节点就有几度)出度:从该节点出发的边的个数入度:指向该节点边的个数3.连通性(在图中表示节点的联通情况,我们称之为连通性)连通图:在无向图中,任何两个节点都是可以到达的(可以借助其他节点)非连通图:有节点不能到达其他节点强连通图:在有向图中,
- 20240820 代码随想录 | 图论 岛屿
m0_46259676
图论算法
98.所有可达路径深度优先搜索(dfs)和广度优先搜索(bfs)区别:dfs是可一个方向去搜,不到黄河不回头,直到遇到绝境了,搜不下去了,再换方向(换方向的过程就涉及到了回溯)。bfs是先把本节点所连接的所有节点遍历一遍,走到下一个节点的时候,再把连接节点的所有节点遍历一遍,搜索方向更像是广度,四面八方的搜索过程。n,m=map(int,input().split())print(''.join(
- 代码随想录|图论|05岛屿数量(深搜DFS)
Paper Clouds
图论深度优先算法数据结构leetcode
leetcode:99.岛屿数量题目题目描述:给定一个由1(陆地)和0(水)组成的矩阵,你需要计算岛屿的数量。岛屿由水平方向或垂直方向上相邻的陆地连接而成,并且四周都是水域。你可以假设矩阵外均被水包围。输入描述:第一行包含两个整数N,M,表示矩阵的行数和列数。后续N行,每行包含M个数字,数字为1或者0。输出描述:输出一个整数,表示岛屿的数量。如果不存在岛屿,则输出0。思路遇到一个没有遍历过的节点陆
- 信创背景下,企业国产化在低代码平台上如何实现?
热心市民赵女士
数据库java开发语言
编者按:在国家政策及战略方向的指导下,信创产业已成为奠定中国未来发展的重要数字基础,而国产化则可以解决核心技术关键被“卡脖子”的问题。另一方面,低代码平台能够为企业加速交付业务应用,降低运营成本,已经成为加速数字化转型、适应未来发展的关键技术。低代码是一场针对软件开发的“效率革命”,而信创是剑指中国IT产业的“安全自主”,两者看似不相关,实则紧密相联。Myapps低代码平台作为有着将近20年开发经
- Python多线程爬虫模板:从原理到实战的完整指南
傻啦嘿哟
python爬虫开发语言
目录一、为什么需要多线程爬虫?二、基础模板结构解析三、核心组件逐层拆解1.任务队列(Queue)2.线程池管理3.会话保持(Session)4.请求配置优化四、实战中的关键技巧1.动态URL生成策略2.请求间隔控制3.代理服务器支持五、异常处理体系1.三级容错机制2.失败重试策略六、性能优化方向1.连接池配置2.DNS缓存优化3.并发数选择原则七、反爬对抗策略1.请求头伪装2.浏览器指纹模拟3.行
- 很齐全的纯CSS来实现渐变效果
豆豆(前端开发+ui设计)
前端
CSS中的渐变类型主要有线性渐变(linear-gradient)、径向渐变(radial-gradient)和重复渐变(repeating-linear-gradient)和重复径向渐变(repeating-radial-gradient)。解决方案:1、线性渐变(linear-gradient):线性渐变是从一个方向(水平或垂直)的一端到另一端进行的。/*语法*/.linear-gradien
- 实习/秋招记录:软件开发转AI或安全
Memories off
杂项职场和发展
没有很合适我的岗位,只能在所谓的AI岗和安全岗上做点尝试。记录我的转方向历程,持续更新。转AI知识点扫盲github上的教程,由点带面。简历编造主要是编造外包经历,所有外包需包含“大模型”这个要素,总共要三个外包。若可能,在准备的时候,练习一些内容,略微熟悉其操作。编造外包1:改资助项目的“数据驱动”为“大模型驱动”,此外包主要是结合大模型和本体(相对较熟悉,因为写了论文)。编造外包2:AIage
- 针对数据仓库方向的大数据算法工程师面试经验总结
巴基海贼王
数据仓库大数据算法
⚙️一、技术核心考察点数据建模能力星型vs雪花模型:面试官常要求对比两种模型。星型模型(事实表+冗余维度表)查询性能高但存储冗余;雪花模型(规范化维度表)减少冗余但增加JOIN复杂度。需结合场景选择,如实时分析首选星型。建模实战题:例如设计电商销售数仓,需明确事实表(订单流水)、维度表(商品、用户、时间),并解释粒度选择(如订单级)。ETL流程与优化增量抽取方案:面试高频题。需掌握基于时间戳、CD
- 基于Python、Ollama DeepSeek与MySQL的数据分析探索:深度学习与数据库的结合
大富大贵7
程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3腾讯云云计算经验分享
摘要随着大数据时代的到来,数据分析成为推动科技进步的核心驱动力之一。特别是在深度学习技术的推动下,数据分析不仅限于传统的数据处理和展示方法,更向更加智能化、自动化的方向发展。本文基于Python编程语言,结合OllamaDeepSeek深度学习模型和MySQL数据库,探索如何利用这些前沿技术对大规模数据进行高效分析。通过实例代码演示,展示如何在Python环境下利用OllamaDeepSeek进行
- 2025年Java面试:一线大厂高频面试题精选(附答案要点)!
程序员高级码农.
微服务架构云原生开发语言程序员
如果你正在准备Java面试,尤其是瞄准一线大厂,那你确实选了一个挑战与机会并存的方向。下面我结合当前最新的招聘趋势、大厂真实考题以及学习策略,帮你理清方向,更高效地准备。一、2025年Java面试行情分析市场需求与竞争态势一线大厂持续扩招:阿里、腾讯、字节等头部企业仍在大量招募Java后端开发,尤其偏向云原生、高并发、分布式系统方向。要求显著提高:不再满足于“会用框架”,更关注源码理解、系统设计、
- RJ45 网口实现千兆传输速率(1Gbps)的原理,涉及物理层传输技术、线缆标准、信号调制及网络协议等多方面的协同设计。以下从技术维度展开详细解析:
Hqst88888
网络协议arm开发网络
一、千兆以太网的标准与物理层基础1.标准规范千兆以太网遵循IEEE802.3ab(针对双绞线)和IEEE802.3z(针对光纤)标准,其中RJ45接口对应双绞线场景,核心是通过四对双绞线(CAT5e/CAT6线缆)实现全双工传输。2.线缆与接口的物理设计RJ45接口结构:8针脚(8P8C),对应四对双绞线(4对×2芯),每对线缆负责特定方向的信号传输。线缆标准要求:CAT5e线缆:绞合密度更高,衰
- HTML+CSS快速入门
二十十十十十
htmlcss前端
在本文章开篇之前,需要先提前准备好代码运行环境,首先需要准备好VisualStudioCode用来编写代码,然后找一个适合的浏览器,用来看代码的运行效果。建议使用谷歌浏览器,当然电脑自带的浏览器也是可以的。快捷键生成浏览器文件:!+回车代码格式化:shift+Alt+F向上或向下移动一行:Alt+上方向键,Alt+下方向键快速复制一行代码:shift+Alt+上/下方向键保存:Ctrl+S快速查找
- 手把手教你学Simulink——汽车工程场景实例:车联网(V2X)通信技术的仿真
小蘑菇二号
手把手教你学MATLAB专栏手把手教你学Simulink汽车simulink
目录一、引言教程目标二、准备工作三、实现步骤详解✅步骤1:创建Simulink模型✅步骤2:添加车辆与通信环境模型添加信道模型:✅步骤3:设计发送端数据源:编码器:调制器:✅步骤4:设计接收端解调器:解码器:✅步骤5:连接各模块并设置仿真参数示例连线代码:设置仿真参数:✅步骤6:结果可视化计算误比特率:✅步骤7:完整框图结构示意(文字版)四、运行仿真并测试效果五、结论与拓展方向✅本章收获:手把手教
- XGBoost算法原理及Python实现
法号清水
算法python开发语言
一、概述 XGBoost是一种基于梯度提升框架的机器学习算法,它通过迭代地训练一系列决策树来构建模型。核心思想是通过不断地在已有模型的基础上,拟合负梯度方向的残差(真实值与预测值的差)来构建新的弱学习器,达到逐步优化模型的目的。 XGBoost在构建决策树时,利用了二阶导数信息。在损失函数的优化过程中,不仅考虑了一阶导数(梯度),还引入了二阶导数(海森矩阵),这使得算法能够更精确地找到损失函数
- 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