- 梯度下降法(Gradient Descent) -- 现代机器学习的血液
AOIWB
机器学习人工智能python
梯度下降法(GradientDescent)–现代机器学习的血液梯度下降法是现代机器学习最核心的优化引擎。本文从数学原理、算法变种、应用场景到实践技巧,用三维可视化案例和代码实现揭示其内在逻辑,为你构建完整的认知体系。优化算法一、梯度下降法的定义与核心原理定义:梯度下降法是一种通过迭代更新参数来最小化目标函数的优化算法,其核心思想是沿着当前点的负梯度方向逐步逼近函数最小值。数学表达:参数更新公式为
- 前沿计组知识入门(二)
tianyunlinger
计组人工智能笔记
第2页:并行计算与编程硬件:多处理器多内存互连网络系统软件:并行操作系统用于表达和协调并发的编程构造应用软件:并行算法目标:利用硬件、系统和应用软件实现加速(速度提升):Tp=TspT_p=\frac{T_s}{p}Tp=pTs解决需要大量内存的问题第3页:并行算法/公式化并行公式化:并行化串行算法。并行算法:可能与串行算法完全不同。重点:主要讨论如何开发并行公式化。也会涉及一些非串行算法的并行例
- 什么是欧拉公式
玄湖白虎
数学建模正则表达式
欧拉公式在不同的学科中有着不同的含义。复变函数中,e^(ix)=(cosx+isinx)称为欧拉公式,e是自然对数的底,i是虚数单位。拓扑学中,在任何一个规则球面地图上,用R记区域个数,V记顶点个数,E记边界个数,则R+V-E=2,这就是欧拉定理,它于1640年由笛卡尔首先给出证明,后来欧拉于1752年又独立地给出证明,我们称其为欧拉定理,在国外也有人称其为笛卡尔定理。他被称为世界上最简洁的公式中
- LeeCode题库第三十八题
苦学LCP的小猪
LeeCode题库算法pythonleetcode
38.外观数列项目场景:「外观数列」是一个数位字符串序列,由递归公式定义:countAndSay(1)="1"countAndSay(n)是countAndSay(n-1)的行程长度编码。行程长度编码(RLE)是一种字符串压缩方法,其工作原理是通过将连续相同字符(重复两次或更多次)替换为字符重复次数(运行长度)和字符的串联。例如,要压缩字符串"3322251",我们将"33"用"23"替换,将"2
- 【量化金融自学笔记】--开篇.基本术语及学习路径建议
花花 Show Python
量化金融自学笔记金融笔记学习
在当今这个信息爆炸的时代,金融领域正经历着一场前所未有的变革。传统的金融分析方法逐渐被更加科学、精准的量化技术所取代。量化金融,这个曾经高不可攀的领域,如今正逐渐走进大众的视野。它将数学、统计学、计算机科学与金融学深度融合,为我们提供了一种全新的视角去理解和探索金融市场的奥秘。作为一名对量化金融充满热情的自学者,我深知在这个领域中,每一步都充满了挑战与机遇。从最初对复杂数学公式的困惑,到逐渐掌握编
- 如何将图片档案信息读取出来?并把档案信息相关性进行关联
上官-王野
python
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能,丰富你的文章UML图表FLowchart流程图导出与导入导出导入欢迎使用Markdown编辑器确定目标和需求明确需要提取的信息类型,如元数据、标签、描述等。了解关联的标准,如主题、时间、
- Golang学习笔记_40——模版方法模式
LuckyLay
Golang学习笔记golang学习笔记设计模式模板方法模式
Golang学习笔记_37——外观模式Golang学习笔记_38——享元模式Golang学习笔记_39——策略模式文章目录一、核心概念1.定义2.解决的问题3.核心角色4.类图二、特点分析三、适用场景1.文件解析系统2.设备初始化流程3.OTP验证系统四、Go语言实现示例输出结果五、高级应用1.钩子方法扩展2.组合模板方法六、与其他模式对比七、总结设计要点Go语言实现建议一、核心概念1.定义模板方
- MeanShift聚类分割算法
点云学习
c++pcl点云处理聚类算法pcl点云处理PCL3D视觉
目录1MeanShift算法的数学原理1.密度估计2.均值向量计算3.位置更新4.收敛条件2MeanShift算法的详细步骤1初始化2迭代过程3聚类3示例代码1MeanShift算法的数学原理MeanShift算法的核心思想是通过在高维空间中计算密度梯度并进行移动,找到数据点的密度峰值,从而实现聚类。下面详细介绍该算法的数学原理和每一步的推理公式。1.密度估计MeanShift算法通过核密度估计(
- 力扣-动态规划-518 零钱兑换Ⅱ
夏末秋也凉
力扣#动态规划算法
思路dp数组定义:完全背包,不限物品使用次数,使用0-i的硬币,总和小于等于j的组合方式有dp[i][j]个递推公式:if(j>=coins[i])dp[i][j]=dp[i-1][j]+dp[i][j-coins[i]];elsedp[i][j]=dp[i-1][j];dp数组初始化:第一行以及第一列初始化为1遍历顺序:左右,上下时间复杂度:代码classSolution{public:intc
- 力扣-动态规划-322 零钱兑换
夏末秋也凉
力扣#动态规划leetcode动态规划算法
思路dp数组定义:凑齐总和为j的最少硬币个数为dp[j]递推公式:dp[j]=min(dp[j],1+dp[j-coins[i]]);dp数组初始化:dp[0]=0;遍历顺序:先背包再物品和先物品再背包是一样的,(组合问题先物品再背包,排列问题先背包再物品),此处求的是最少硬币个数时间复杂度:代码classSolution{public:intcoinChange(vector&coins,int
- 2.4K star的GOT-OCR2.0:端到端OCR 模型
AI 研习所
人工智能大模型AIAIGC人工智能
GOT-OCR2.0是一款新一代的光学字符识别(OCR)技术,标志着人工智能在文本识别领域的重大进步。作为一款开源模型,GOT-OCR2.0不仅支持传统的文本和文档识别,还能够处理乐谱、图表以及复杂的数学公式,为用户提供了更加全面和高效的解决方案。产品功能及特点多语言支持:GOT-OCR2.0主要支持中文和英文字符识别,并能够通过进一步的微调扩展到更多语言。这种灵活性使其适用于国际化应用,满足不同
- An Iterative Technique for the Rectification of Observed Distributions 论文阅读
青铜锁00
论文阅读论文阅读
AnIterativeTechniquefortheRectificationofObservedDistributions-L.B.Lucy1.研究目标与实际意义1.1研究目标1.2实际意义2.新方法与公式分析2.1核心思路:基于贝叶斯定理的迭代框架2.1.1贝叶斯逆概率公式2.1.2迭代更新规则2.1.3多维推广2.2方法优势2.3对比传统方法3.实验验证3.1数值实验设计3.2关键结果4.雷
- Azimuth Superresolution of Forward-Looking Radar Imaging Which Relies on Linearized Bregman论文阅读
青铜锁00
论文阅读Radar论文阅读
AzimuthSuperresolutionofForward-LookingRadarImagingWhichReliesonLinearizedBregman1.论文的研究目标与意义1.1研究目标1.2实际应用意义2.论文提出的新方法、公式与优势(重点)2.1方法框架2.1.1贝叶斯建模2.1.2线性化Bregman算法2.2与传统方法的对比2.3公式总结3.实验设计与结果3.1点目标仿真3.
- 【机器学习】平均绝对误差(MAE:Mean Absolute Error)
IT古董
机器学习人工智能机器学习人工智能python
平均绝对误差(MeanAbsoluteError,MAE)是一种衡量预测值与实际值之间平均差异的统计指标。它在机器学习、统计学等领域中广泛应用,用于评估模型的预测精度。与均方误差(MSE)或均方误差根(RMSE)不同,MAE使用误差的绝对值,因此它在处理异常值时更加稳定。1.MAE的定义和公式给定预测值和真实值,MAE的公式为:其中:n是样本总数。是模型的预测值。是对应的真实值。MAE表示了预测值
- 大语言模型原理与工程实践:手把手教你训练 7B 大语言模型 自动化训练框架
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
大语言模型原理与工程实践:手把手教你训练7B大语言模型自动化训练框架关键词:大语言模型、7B模型、自动化训练、深度学习、神经网络、自然语言处理、分布式计算文章目录大语言模型原理与工程实践:手把手教你训练7B大语言模型自动化训练框架1.背景介绍2.核心概念与联系3.核心算法原理&具体操作步骤3.1算法原理概述3.2算法步骤详解3.3算法优缺点3.4算法应用领域4.数学模型和公式&详细讲解&举例说明4
- 机器学习AI/ML/CV/NLP/GNN算法公式汇总Latex代码
rockingdingo
tensorflow大数据自然语言处理算法深度学习机器学习
图学习和LinkPrediction任务KnowledgeGraphLinkPredictionEquationsAndLatexCodehttp://www.deepnlp.org/blog/knowledge-graph-link-prediction小样本学习和零样本学习公式的Latex代Few-ShotLearningAndZero-ShotLearningEquationsLatexCo
- 怎么用Docker部署k8s
GoLang.fmt
dokerk8sdockerkubernetes容器
这篇文章主要介绍了怎么用Docker部署k8s的相关知识,内容详细易懂,操作简单快捷,具有一定借鉴价值,相信大家阅读完这篇怎么用Docker部署k8s文章都会有所收获,下面我们一起来看看吧。拓扑结构1master+2minionk8s-master192.168.0.201masterk8s-node1192.168.0.202minionk8s-node2192.168.0.203minion准
- 翻倍密码均线系统+擒龙资金组合指标,技术运用图文解说,通达信炒股软件指标公式
选择不变
大数据软件工程
如上图,指标组合:主图指标-翻倍密码系统-均线版本【翻倍密码操盘系统】开始潜伏,翻倍密码买点,中长布局信号,获利了结信号【翻倍五色筹码】主图指标-翻倍密码系统-五色筹码版本,筹码分五档,跟踪筹码变化副图指标(1):红柱筹码擒龙---红色柱线出现容易抓到主升浪龙头股【红柱筹码擒龙】副图指标,主升出红柱,四线共振更加确定,指标使用技术解密副图指标(2)机构资金趋势-机构资金多空强弱跟踪副图指标(3)主
- 数据库必知必会系列:数据库分片与分布式事务
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型JavaPython架构设计
文章目录1.背景介绍分库分表分片集群分布式事务数据迁移2.核心概念与联系主从复制活动复制CAP原则BASE理论3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解分库分表水平分表垂直分库分片集群垂直拆分水平切分垂直切分水平拆分根据主键范围根据业务字段划分分布式事务两阶段提交协议三阶段提交协议可靠消息最终一致性ACID四要素4.具体代码实例和详细解释说明MyCat配置文件server.xml文件s
- C语言---一维数组动态求和
编程小程
C语言c语言leetcode算法
给你一个数组nums。数组「动态和」的计算公式为:runningSum[i]=sum(nums[0]…nums[i])。请返回nums的动态和。示例:输入:nums=[1,2,3,4]输出:[1,3,6,10]解释:动态和计算过程为[1,1+2,1+2+3,1+2+3+4]。题目来源:https://leetcode-cn.com/problems/running-sum-of-1d-array首
- OTD流程变革:重塑供应链,赋能业务新增长
android
摘要本案例将分享A公司通过OTD(订单到交付)流程变革重塑供应链,以驱动业务新增长的成功案例。A公司作为细分领域的领先企业,在经历了20余年的高速成长后,随着业务规模的快速扩张和战略的聚焦,供应链保障能力成为制约其进一步发展的瓶颈。经过半年的持续努力,A公司取得了准交率提升约20%,非标物流费降低约30%,产品瑕疵率降低约30%的显著成果,为业务持续增长打下了坚实基础。简介——行业先锋迎头遇上供应
- 小知识:电机转速知道,怎么算基频?你造吗?
天天爱吃肉8218
研发测试学习笔记科普汽车集成测试嵌入式硬件
功率分析仪设备商过来了,问到需不需要滤波(有低通滤波,高通滤波,带通滤波,滤波的目的是为了去除杂波,减少对功率计算过程中的影响,具体可以看本文注解),要解决这个问题,我们需要理解电机转速、极对数和基频之间的关系。1.了解基本概念电机转速(n):电机每分钟的旋转次数,单位是转每分钟(rpm)。极对数(p):电机内部的磁极对数。基频(f):电源频率,单位是赫兹(Hz)。2.公式关系电机的同步转速n与电
- 【C++】模版
一代...
c++开发语言
1.非类型模版参数模板参数分类类型形参与非类型形参。类型形参即:出现在模板参数列表中,跟在class或者typename之类的参数类型名称。非类型形参:用一个常量作为类(函数)模板的一个参数,在类(函数)模板中可将该参数当成常量来使用。注意:在C++20之前,只允许整形做非类型模板参数,C++20之后,可以支持double类型等其他内置类型,但不支持自定义类型做非类型模板参数templatecla
- C++ 编程基础(8)模版 | 8.4、类型萃取
一个不务正业的程序猿
C++编程基础c++开发语言
文章目录一、类型萃取1、基本类型萃取2、类型修饰符操作3、类型关系判断4、类型转换5、自定义类型萃取前言:C++中的类型萃取(TypeTraits)是模板元编程的重要工具,用于在编译时获取和操作类型信息。类型萃取主要通过标准库中的头文件实现,提供了多种类型特性查询和操作的工具。一、类型萃取1、基本类型萃取类型萃取的核心是模板类std::integral_constant,它封装了一个常量值和类型。
- Excel的两个小问题解决
怜渠客
实用技巧excel
(一)因为合并单元格存在,无法使用下拉自动填充公式。解决方案:使用Ctrl+Enter组合键选中目标区域:选中需要应用公式的所有合并单元格区域,这些单元格可能是由2行或3行等合并而成。输入公式:在编辑栏中输入所需的公式,例如,如果要对C列和D列对应合并单元格区域进行乘法运算,在编辑栏输入=C2*D2,此时不要按回车键。填充公式:按下Ctrl+Enter组合键,Excel会将公式同时应用到选中的所有
- Redis分布式存储案例面试题
哎呀哎呀诶
Redisredis分布式数据库
问:1~2亿条数据需要缓存,请问如何设计这个存储案例?答:单机单台肯定是不可能的,肯定是分布式存储。问:用redis如何落地?答:1、哈希取余分区(小厂回答)2、一致性哈希算法分区(中厂回答)3、哈希槽分区(大厂回答,推荐回答)1、哈希取余分区2亿条记录就是2亿个(k,v),我们单机不行必须要分布式多机,假设有3台机器构成一个集群,用户每次读写操作都是根据公式:hash(key)%N个机器台数,计
- 智能路径规划:从数学建模到算法优化的理论与实践
木子算法
人工智能数学建模数学建模算法人工智能
智能路径规划:从数学建模到算法优化的理论与实践一、引言在机器人学、自动驾驶、物流调度等领域,路径规划是实现自主导航的核心技术。从经典的Dijkstra算法到前沿的强化学习方法,路径规划技术的发展始终依赖于数学建模与算法优化的深度结合。本文将系统构建路径规划的理论框架,通过数学公式推导核心算法原理,并结合MATLAB代码实现完整的技术闭环。二、路径规划的数学基础(一)状态空间建模路径规划的本质是在状
- 一周学会Flask3 Python Web开发-Jinja2模版中加载静态文件
java1234_小锋
Flask3视频教程pythonflaskflask3
锋哥原创的Flask3PythonWeb开发Flask3视频教程:2025版Flask3Pythonweb开发视频教程(无废话版)玩命更新中~_哔哩哔哩_bilibili一个Web项目不仅需要HTML模板,还需要许多静态文件,比如CSS、JavaScript文件、图片以及音频等。在Flask程序中,默认我们需要将静态文件存储在与主脚本(包含程序实例的脚本)同级目录的static文件夹中。在Jinj
- 基于MPDIoU与InnerMPDIoU的YOLOv8细节捕捉能力优化探讨
向哆哆
YOLO创新涨点系列YOLO目标跟踪人工智能yolov8
文章目录一、损失函数在YOLO中的作用二、MPDIoU:Multi-partDistanceIntersectionoverUnionMPDIoU的基本概念MPDIoU公式MPDIoU代码实现解释三、InnerMPDIoU:InnerMulti-partDistanceIoUInnerMPDIoU的基本概念InnerMPDIoU公式InnerMPDIoU代码实现解释五、MPDIoU与InnerMP
- Python人工智能学习路线,来自阿里巴巴佛系Python程序员的指南
阿里P6+
2024年程序员学习python人工智能学习
其实,这两方面都是存在的,但都很片面,这里不加赘述。客观地说,数字化、智能化是人类社会发展的趋势,而当下人工智能无疑是一大热门,那是蓝海还是火海?我们回到老道理——水的深度,只有你自己去试试水才知道。当你对上面情况有了初步的了解并想试试水,需要面对的问题是:AI入门容易吗?答案其实是否定的,难!AI领域需要钻研算法原理、大量复杂的公式及符号、无所适从的项目都是劝退一时热度初学者的原因。但对于一个初
- ViewController添加button按钮解析。(翻译)
张亚雄
c
<div class="it610-blog-content-contain" style="font-size: 14px"></div>// ViewController.m
// Reservation software
//
// Created by 张亚雄 on 15/6/2.
- mongoDB 简单的增删改查
开窍的石头
mongodb
在上一篇文章中我们已经讲了mongodb怎么安装和数据库/表的创建。在这里我们讲mongoDB的数据库操作
在mongo中对于不存在的表当你用db.表名 他会自动统计
下边用到的user是表明,db代表的是数据库
添加(insert):
- log4j配置
0624chenhong
log4j
1) 新建java项目
2) 导入jar包,项目右击,properties—java build path—libraries—Add External jar,加入log4j.jar包。
3) 新建一个类com.hand.Log4jTest
package com.hand;
import org.apache.log4j.Logger;
public class
- 多点触摸(图片缩放为例)
不懂事的小屁孩
多点触摸
多点触摸的事件跟单点是大同小异的,上个图片缩放的代码,供大家参考一下
import android.app.Activity;
import android.os.Bundle;
import android.view.MotionEvent;
import android.view.View;
import android.view.View.OnTouchListener
- 有关浏览器窗口宽度高度几个值的解析
换个号韩国红果果
JavaScripthtml
1 元素的 offsetWidth 包括border padding content 整体的宽度。
clientWidth 只包括内容区 padding 不包括border。
clientLeft = offsetWidth -clientWidth 即这个元素border的值
offsetLeft 若无已定位的包裹元素
- 数据库产品巡礼:IBM DB2概览
蓝儿唯美
db2
IBM DB2是一个支持了NoSQL功能的关系数据库管理系统,其包含了对XML,图像存储和Java脚本对象表示(JSON)的支持。DB2可被各种类型的企 业使用,它提供了一个数据平台,同时支持事务和分析操作,通过提供持续的数据流来保持事务工作流和分析操作的高效性。 DB2支持的操作系统
DB2可应用于以下三个主要的平台:
工作站,DB2可在Linus、Unix、Windo
- java笔记5
a-john
java
控制执行流程:
1,true和false
利用条件表达式的真或假来决定执行路径。例:(a==b)。它利用条件操作符“==”来判断a值是否等于b值,返回true或false。java不允许我们将一个数字作为布尔值使用,虽然这在C和C++里是允许的。如果想在布尔测试中使用一个非布尔值,那么首先必须用一个条件表达式将其转化成布尔值,例如if(a!=0)。
2,if-els
- Web开发常用手册汇总
aijuans
PHP
一门技术,如果没有好的参考手册指导,很难普及大众。这其实就是为什么很多技术,非常好,却得不到普遍运用的原因。
正如我们学习一门技术,过程大概是这个样子:
①我们日常工作中,遇到了问题,困难。寻找解决方案,即寻找新的技术;
②为什么要学习这门技术?这门技术是不是很好的解决了我们遇到的难题,困惑。这个问题,非常重要,我们不是为了学习技术而学习技术,而是为了更好的处理我们遇到的问题,才需要学习新的
- 今天帮助人解决的一个sql问题
asialee
sql
今天有个人问了一个问题,如下:
type AD value
A  
- 意图对象传递数据
百合不是茶
android意图IntentBundle对象数据的传递
学习意图将数据传递给目标活动; 初学者需要好好研究的
1,将下面的代码添加到main.xml中
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<LinearLayout xmlns:android="http:/
- oracle查询锁表解锁语句
bijian1013
oracleobjectsessionkill
一.查询锁定的表
如下语句,都可以查询锁定的表
语句一:
select a.sid,
a.serial#,
p.spid,
c.object_name,
b.session_id,
b.oracle_username,
b.os_user_name
from v$process p, v$s
- mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 二进制文件[tar.gz]
征客丶
mysqlosx
场景:在 mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 的二进制文件。
环境:mac osx 10.10、mysql 5.6 的二进制文件
步骤:[所有目录请从根“/”目录开始取,以免层级弄错导致找不到目录]
1、下载 mysql 5.6 的二进制文件,下载目录下面称之为 mysql5.6SourceDir;
下载地址:http://dev.mysql.com/downl
- 分布式系统与框架
bit1129
分布式
RPC框架 Dubbo
什么是Dubbo
Dubbo是一个分布式服务框架,致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案,以及SOA服务治理方案。其核心部分包含: 远程通讯: 提供对多种基于长连接的NIO框架抽象封装,包括多种线程模型,序列化,以及“请求-响应”模式的信息交换方式。 集群容错: 提供基于接
- 那些令人蛋痛的专业术语
白糖_
springWebSSOIOC
spring
【控制反转(IOC)/依赖注入(DI)】:
由容器控制程序之间的关系,而非传统实现中,由程序代码直接操控。这也就是所谓“控制反转”的概念所在:控制权由应用代码中转到了外部容器,控制权的转移,是所谓反转。
简单的说:对象的创建又容器(比如spring容器)来执行,程序里不直接new对象。
Web
【单点登录(SSO)】:SSO的定义是在多个应用系统中,用户
- 《给大忙人看的java8》摘抄
braveCS
java8
函数式接口:只包含一个抽象方法的接口
lambda表达式:是一段可以传递的代码
你最好将一个lambda表达式想象成一个函数,而不是一个对象,并记住它可以被转换为一个函数式接口。
事实上,函数式接口的转换是你在Java中使用lambda表达式能做的唯一一件事。
方法引用:又是要传递给其他代码的操作已经有实现的方法了,这时可以使
- 编程之美-计算字符串的相似度
bylijinnan
java算法编程之美
public class StringDistance {
/**
* 编程之美 计算字符串的相似度
* 我们定义一套操作方法来把两个不相同的字符串变得相同,具体的操作方法为:
* 1.修改一个字符(如把“a”替换为“b”);
* 2.增加一个字符(如把“abdd”变为“aebdd”);
* 3.删除一个字符(如把“travelling”变为“trav
- 上传、下载压缩图片
chengxuyuancsdn
下载
/**
*
* @param uploadImage --本地路径(tomacat路径)
* @param serverDir --服务器路径
* @param imageType --文件或图片类型
* 此方法可以上传文件或图片.txt,.jpg,.gif等
*/
public void upload(String uploadImage,Str
- bellman-ford(贝尔曼-福特)算法
comsci
算法F#
Bellman-Ford算法(根据发明者 Richard Bellman 和 Lester Ford 命名)是求解单源最短路径问题的一种算法。单源点的最短路径问题是指:给定一个加权有向图G和源点s,对于图G中的任意一点v,求从s到v的最短路径。有时候这种算法也被称为 Moore-Bellman-Ford 算法,因为 Edward F. Moore zu 也为这个算法的发展做出了贡献。
与迪科
- oracle ASM中ASM_POWER_LIMIT参数
daizj
ASMoracleASM_POWER_LIMIT磁盘平衡
ASM_POWER_LIMIT
该初始化参数用于指定ASM例程平衡磁盘所用的最大权值,其数值范围为0~11,默认值为1。该初始化参数是动态参数,可以使用ALTER SESSION或ALTER SYSTEM命令进行修改。示例如下:
SQL>ALTER SESSION SET Asm_power_limit=2;
- 高级排序:快速排序
dieslrae
快速排序
public void quickSort(int[] array){
this.quickSort(array, 0, array.length - 1);
}
public void quickSort(int[] array,int left,int right){
if(right - left <= 0
- C语言学习六指针_何谓变量的地址 一个指针变量到底占几个字节
dcj3sjt126com
C语言
# include <stdio.h>
int main(void)
{
/*
1、一个变量的地址只用第一个字节表示
2、虽然他只使用了第一个字节表示,但是他本身指针变量类型就可以确定出他指向的指针变量占几个字节了
3、他都只存了第一个字节地址,为什么只需要存一个字节的地址,却占了4个字节,虽然只有一个字节,
但是这些字节比较多,所以编号就比较大,
- phpize使用方法
dcj3sjt126com
PHP
phpize是用来扩展php扩展模块的,通过phpize可以建立php的外挂模块,下面介绍一个它的使用方法,需要的朋友可以参考下
安装(fastcgi模式)的时候,常常有这样一句命令:
代码如下:
/usr/local/webserver/php/bin/phpize
一、phpize是干嘛的?
phpize是什么?
phpize是用来扩展php扩展模块的,通过phpi
- Java虚拟机学习 - 对象引用强度
shuizhaosi888
JAVA虚拟机
本文原文链接:http://blog.csdn.net/java2000_wl/article/details/8090276 转载请注明出处!
无论是通过计数算法判断对象的引用数量,还是通过根搜索算法判断对象引用链是否可达,判定对象是否存活都与“引用”相关。
引用主要分为 :强引用(Strong Reference)、软引用(Soft Reference)、弱引用(Wea
- .NET Framework 3.5 Service Pack 1(完整软件包)下载地址
happyqing
.net下载framework
Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1(完整软件包)
http://www.microsoft.com/zh-cn/download/details.aspx?id=25150
Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1 是一个累积更新,包含很多基于 .NET Framewo
- JAVA定时器的使用
jingjing0907
javatimer线程定时器
1、在应用开发中,经常需要一些周期性的操作,比如每5分钟执行某一操作等。
对于这样的操作最方便、高效的实现方式就是使用java.util.Timer工具类。
privatejava.util.Timer timer;
timer = newTimer(true);
timer.schedule(
newjava.util.TimerTask() { public void run()
- Webbench
流浪鱼
webbench
首页下载地址 http://home.tiscali.cz/~cz210552/webbench.html
Webbench是知名的网站压力测试工具,它是由Lionbridge公司(http://www.lionbridge.com)开发。
Webbench能测试处在相同硬件上,不同服务的性能以及不同硬件上同一个服务的运行状况。webbench的标准测试可以向我们展示服务器的两项内容:每秒钟相
- 第11章 动画效果(中)
onestopweb
动画
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/
- windows下制作bat启动脚本.
sanyecao2314
javacmd脚本bat
java -classpath C:\dwjj\commons-dbcp.jar;C:\dwjj\commons-pool.jar;C:\dwjj\log4j-1.2.16.jar;C:\dwjj\poi-3.9-20121203.jar;C:\dwjj\sqljdbc4.jar;C:\dwjj\voucherimp.jar com.citsamex.core.startup.MainStart
- Java进行RSA加解密的例子
tomcat_oracle
java
加密是保证数据安全的手段之一。加密是将纯文本数据转换为难以理解的密文;解密是将密文转换回纯文本。 数据的加解密属于密码学的范畴。通常,加密和解密都需要使用一些秘密信息,这些秘密信息叫做密钥,将纯文本转为密文或者转回的时候都要用到这些密钥。 对称加密指的是发送者和接收者共用同一个密钥的加解密方法。 非对称加密(又称公钥加密)指的是需要一个私有密钥一个公开密钥,两个不同的密钥的
- Android_ViewStub
阿尔萨斯
ViewStub
public final class ViewStub extends View
java.lang.Object
android.view.View
android.view.ViewStub
类摘要: ViewStub 是一个隐藏的,不占用内存空间的视图对象,它可以在运行时延迟加载布局资源文件。当 ViewSt