- PyTorch深度学习框架进阶学习计划 - 第21天:自然语言处理基础
凡人的AI工具箱
深度学习pytorch学习人工智能AI编程AIGC自然语言处理
PyTorch深度学习框架进阶学习计划-第21天自然语言处理基础今天我们将深入学习自然语言处理(NLP)的基础概念,重点关注词嵌入技术、序列建模原理以及主流模型之间的区别和优缺点。通过理解这些基础知识,你将能够更好地应用PyTorch构建NLP应用。1.词嵌入原理与实现词嵌入(WordEmbeddings)是NLP中的核心概念,它将单词映射到连续向量空间,使得语义相似的词在向量空间中距离较近。为什
- InSAR个人笔记(三)ISCE之DInSAR处理--topsApp.py
玊363
笔记
数据下载1、哨兵1slc数据下载研究区的选定:首先确定研究区内的范围(经纬度),其次确定下载数据的时间,最后保证两张SAR影像是重复轨道拍摄的(哨兵单颗卫星时间周期为12天,星座为24天)(1)下载网址:SAF:https://search.asf.alaska.edu/#/?zoom=5.000¢er=123.354,25.990https://search.asf.alaska.edu/#/?
- 未来7天生活指数API: 让生活更智能,更便捷
api
前言在快节奏的现代生活中,提前了解未来几天的天气变化和生活指数,可以帮助我们更好地规划行程、安排活动,提升生活品质。未来7天生活指数API应运而生,为个人用户和企业提供精准、全面的天气和生活指数数据,让生活更智能,更便捷。未来7天生活指数APIAPISpace的未来7天生活指数API,支持国内3400+个城市以及国际4万个城市的天气指数数据,同时也支持国内任意经纬度查询,接口会返回该经纬度最近的天
- Ae 效果详解:分形
MediaTea
Ae菜单:效果/生成/分形Generate/Fractal分形Fractal效果可生成曼德布罗特集和朱莉娅集的视觉效果,通常用于创作独特的抽象图案和动态纹理,广泛应用于背景生成和抽象视觉表现。本效果适用于8-bpc和16-bpc色深模式。◆◆◆效果属性说明当首次应用此效果时,所显示的图像为经典的曼德布罗特集合样本。其中黑色区域代表集合,集合之外的像素则根据其距离集合的远近被着色。点击“重置”Res
- YOLOv8改进策略【注意力机制篇】| EMA 即插即用模块,提高远距离建模依赖(含C2f二次创新)
Limiiiing
YOLOv8改进专栏YOLO计算机视觉深度学习目标检测
一、本文介绍本文记录的是基于EMA模块的YOLOv8目标检测改进方法研究。EMA认为跨维度交互有助于通道或空间注意力预测,并且解决了现有注意力机制在提取深度视觉表示时可能带来的维度缩减问题。在改进YOLOv8的过程中能够为高级特征图产生更好的像素级注意力,能够建模长程依赖并嵌入精确的位置信息。专栏目录:YOLOv8改进目录一览|涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Ne
- opencv python 光流法
weixin_34241036
人工智能python
OpticalFlow光流法光流是由对象或相机的移动引起的两个连续帧之间的图像对象的明显运动的模式.它是2D矢量场,其中每个矢量是位移矢量,表示从第一帧到第二帧的点的移动.上图表示的是一个球在连续的5帧图像中的运动,箭头显示其位移矢量.光流法原理的基础:目标像素强度在连续帧之间不变相邻像素具有相似的运动第一帧的像素I(x,y,t),在dt时间之后的下一帧中移动距离(dx,dy),因为这些像素是相同
- PCL 点云迭代加权最小二乘法拟合平面(抑制噪声)
大鱼BIGFISH
点云进阶最小二乘法平面C++PCL迭代加权
文章目录一、简介二、实现代码三、实现效果参考资料一、简介受到之前博客的启发(Matlab点云最小二乘法拟合平面(剔除噪声)),我们不仅可以通过剔除一些异常点来拟合更为合适的平面,而且还可以在这个过程中对每个点进行加权来抑制噪声点,双管齐下也可以使得算法更具鲁棒性,并拟合出合适的平面,具体过程如下所示:1、首先使用加权的最小二乘法拟合一个平面系数的初值。2、计算所有有效点到拟合平面的距离did_i
- 第四章:ESP32零基础教学 - 4.1.3超声波传感器(HC-SR04)
龙大大L
ESP32arduino单片机嵌入式硬件c语言
在本篇博客中,我们将详细介绍如何使用ESP32微控制器与HC-SR04超声波传感器进行距离测量。我们将从硬件连接开始,逐步完成代码编写,并为每一行代码提供详细的注释。1.硬件准备所需材料ESP32开发板HC-SR04超声波传感器面包板连接线硬件连接将HC-SR04超声波传感器与ESP32开发板按照以下方式连接:VCC->3.3VGND->GNDTrig->GPIO5Echo->GPIO182.软件
- Adobe Firefly 技术浅析(二):Transformer生成模型
爱研究的小牛
AIGC——图像transformer深度学习人工智能AIGC机器学习
AdobeFirefly的图像生成技术不仅依赖于生成式对抗网络(GAN),还引入了基于Transformer的生成模型。Transformer模型在处理长距离依赖关系和生成复杂图像结构方面具有显著优势。1.基本原理1.1Transformer模型简介Transformer模型最初由Vaswani等人在2017年提出,用于自然语言处理(NLP)任务。其核心是自注意力机制(Self-Attention
- C++ 平面拟合原理和最小法实现示例
点云SLAM
算法数学c++平面线性代数平面拟合最小二乘法PCA算法
平面拟合算法的核心目标是从三维空间中的一组离散点中找到最优拟合平面,使得这些点到该平面的垂直距离之和最小。以下是平面拟合的详细原理及实现方法:1.平面方程表示三维平面的一般方程为:[Ax+By+Cz+D=0][Ax+By+Cz+D=0][Ax+By+Cz+D=0]其中:法向量:(n=(A,B,C))(\mathbf{n}=(A,B,C))(n=(A,B,C)),表示平面的朝向(通常归一化为单位向量
- 量化评估--年化收益、最大回撤、阿尔法、贝塔、夏普比率解释
土戈
python与量化交易
年化收益率年化收益率是把当前收益率(日收益率、周收益率、月收益率)换算成年收益率来计算的。例如日收益率是万分之一,则年化收益率是3.65﹪(平年是365天)。年化收益率=[(投资内收益/本金)/投资天数]*365×100%最大回撤最大回撤率:在选定周期内任一历史时点往后推,产品净值走到最低点时的收益率回撤幅度的最大值。最大回撤是一个重要的风险指标,对于对冲基金和量化策略交易,该指标比波动率还重要,
- 手机遥控开关技术解析与应用指南
zsmydz888
智能终端t-box智能手机安全开源
移动管家手机遥控开关,超小体积4G手机遥控开关支持APP控制,不限距离,适用于需长距离或跨区域控制的场景。GSM短信控制通过GSM控制器驱动继电器,以短信指令远程开关水泵、电饭煲等设备,支持状态查询与多手机号绑定。二、核心原理继电器驱动:WiFi/4G模块或GSM控制器通过接收手机指令驱动继电器,控制电路通断。红外信号匹配:手机红外功能模拟传统遥控器信号,需与目标设备品牌型号逐一
- 聊一聊代码重构——封装集合和替换算法的代码实践
大·风
#代码简洁之路工作积累重构java数据结构
代码重构相关内容聊一聊代码重构——我们为什么要代码重构聊一聊代码重构——代码中究竟存在哪些坏代码聊一聊代码重构——关于变量的代码实践聊一聊代码重构——关于循环逻辑的代码实践聊一聊代码重构——关于条件表达式的代码实践聊一聊代码重构——程序方法上的代码实践聊一聊代码重构——程序方法和类上的代码实践聊一聊代码重构——存在继承关系类上的代码实践聊一聊代码重构——封装集合和替换算法的代码实践封装集合对集合属
- N1学习打卡笔记
无涯学徒1998
学习笔记
本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊Onhot编码one-hot编码的基本思想是将每个类别映射到一个向量,其中只有一个元素的值为1,其余元素的值为0。这样,每个类别之间就是相互独立的,不存在顺序或距离关系。例如,对于三个类别的情况,可以使用如下的one-hot编码:类别1:[1,0,0]类别2:[0,1,0]类别3:[0,0,1]这样的表示方式有助于模型更好地理解文本含义。
- 常见的点云数据的获取方式
我是瓦力
点云深度学习计算机视觉人工智能深度学习开发语言
1.激光雷达(LiDAR)获取方式:激光脉冲测距原理:激光雷达通过发射激光脉冲并接收反射信号来测量物体与传感器之间的距离。计算激光脉冲从发射到返回所需的时间,并将其转换为距离,从而生成三维点云数据。常用设备:车载激光雷达(如Velodyne、Ouster)无人机搭载激光雷达地面激光扫描仪(如Leica、Trimble)2.结构光扫描获取方式:投射光栅图案原理:结构光扫描仪向物体表面投射已知图案的光
- 旋翼机自主着陆-主要技术难点
兜兜有糖_DC
位姿测量无人机智能控制UAVlanding自动计算机视觉深度学习算法
搜索阶段:远距离:目标为几个像素,并且淹没在环境里完全没有任何目标或目标偶尔出现,如何进行导航中远距离目标部分容易被遮挡,如何进行目标检测在光线条件较差的环境下,目标检测出现误判和无法工作的情况近距离目标在视场中占据较大部分,飞机的剧烈姿态变换容易引起目标丢失受到飞机震动和相机抖动限制,特征点提取误差较大,位姿解算精度不高当前解决方案:1.依靠GPS、RTK等设备进行目标追踪存在与目标的通信特定的
- 无人机动态追踪技术难点与距离分析!
云卓SKYDROID
无人机人工智能云卓科技智能跟踪吊舱
一、技术难点概述目标识别与跟踪算法的鲁棒性复杂场景适应性**:在动态背景(如人群、森林)或光照变化(逆光、夜间)下,算法需精准区分目标与干扰物。传统计算机视觉方法(如光流法、卡尔曼滤波)易受干扰,需结合深度学习(如YOLO、SiamRPN++)提升抗干扰能力。多目标跟踪与遮挡处理**:目标被遮挡或短暂消失时,需通过轨迹预测或特征匹配恢复跟踪,对算法的记忆能力和实时性要求极高。实时性要求**:算法需
- 智驾技术全链条解析
TrustZone_
智驾智驾
智驾技术全链条解析(2025年最新版)智驾技术涵盖从环境感知到车辆控制的完整闭环,涉及硬件、算法、数据与系统集成等多个领域。以下结合行业最新进展(截至2025年3月)进行深度拆解:一、感知技术:汽车的“感官系统”多传感器融合架构•核心传感器类型:◦激光雷达:华为ADS3.0采用200米探测距离的激光雷达,实现高精度三维建模,但成本较高(约2500元/颗);◦毫米波雷达:用于穿透雨雾探测,比亚迪天神
- 代码随想录算法营Day62 | 寻宝(Prim算法,kruskal算法)
寂枫zero
算法python
寻宝(Prim算法,kruskal算法)在世界的某个区域,有一些分散的神秘岛屿,每个岛屿上都有一种珍稀的资源或者宝藏。国王打算在这些岛屿上建公路,方便运输。不同岛屿之间,路途距离不同,国王希望你可以规划建公路的方案,如何可以以最短的总公路距离将所有岛屿联通起来(注意:这是一个无向图)。给定一张地图,其中包括了所有的岛屿,以及它们之间的距离。以最小化公路建设长度,确保可以链接到所有岛屿。最小生成树P
- PCB 制版的注意事项
菜只因C
stm32
一、设计阶段(一)布局规划元件间距:元件间距的设置在PCB设计中至关重要,它直接影响到电路板的可制造性、可维护性以及散热性能。对于手工焊接,元件引脚间距离不小于1mm是较为安全的标准,这能让操作人员有足够空间准确地将焊料施加到引脚连接处,避免因空间狭窄导致的焊接短路或虚焊问题。例如在一个采用直插式元件较多的电源模块中,电解电容、功率电阻等元件引脚间距如果小于1mm,焊接时电烙铁头很容易同时接触到相
- 机试题——农田修复
指针从不空
#hw机试题算法c++
题目描述小明的农田受到地震的破坏,农田中的一些网点断开了联系。假设原本的农田网构成一个矩形,其中未被破坏的网点标记为1,被破坏的网点标记为0。标记为1的网点连在一起构成一个子网。现在,小明需要找到一个目标网点,并找出离它最近的其他子网。请注意,两个网点相连只能通过上下左右四个方向,不可以通过斜对角相连。两个网点的距离定义为从一个网点(假设网点名为C)到达另一个网点(假设网点名为D)需要经过相连网点
- K-means 算法核心原理
code 旭
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一、K-means算法核心原理1.算法目标将n个样本划分到k个簇中,使得每个样本到所属簇中心的距离平方和最小。2.数学公式目标函数(SSE,簇内平方误差):J=∑i=1k∑x∈Ci∥x−μi∥2J=\sum_{i=1}^k\sum_{x\inC_i}\|x-\mu_i\|^2J=i=1∑kx∈Ci∑∥x−μi∥2其中:CiC_iCi表示第iii个簇μi\mu_iμi表示第iii个簇的质心二、算法步
- 深度学习:马氏距离
壹十壹
深度学习深度学习人工智能
马氏距离(MahalanobisDistance)是一种用于计算不同维度数据点之间距离的度量方法。它考虑了数据的协方差结构,因此在处理具有相关性的多维数据时更加有效。与欧氏距离不同,马氏距离不仅考虑了各个变量的量纲,还考虑了它们之间的相关性。公式马氏距离计算两个向量(x)和(y)之间的距离,定义为:DM(x,y)=(x−y)TS−1(x−y)\D_M(x,y)=\sqrt{(x-y)^TS^{-1
- uniapp水印相机(水印照片,图片加水印)
corekeys
uniappuni-app
在实际开发的项目中,我们有时候会遇到相机拍照上传照片的时候需要带有水印的功能。下面整理了我在自己的项目中做的水印相机(完整源码)功能实战分享给大家。水印中内容包含如下(实际包含的内容根据你的实际需求而定,这里只是以我的项目需求为例):具体日期时间,如:2023-05-2512:00:00星期四地理位置,如:江苏省南京市雨花台区软件大道19号经纬度,如:纬度:32.08405200000000,经度
- 聚类分析|k-means聚类方法及其Python实现
皖山文武
数据挖掘商务智能kmeans聚类python数据挖掘机器学习
k-means聚类方法及其Python实现0.k-means算法简介1.k-means算法工作原理2.k-means算法流程3.k–means算法的Python实现0.k-means算法简介k-means算法由MacQueen在1967年提出。是一种经典的基于划分的聚类方法。划分方法(PartitioningMethod)是基于距离判断样本相似度,通过不断迭代将含有多个样本的数据集划分成若干个簇,
- 洛谷 P3884 [JLOI2009] 二叉树问题
exm-zem
数据结构及STL数据结构算法c++学习c语言
P3884[JLOI2009]二叉树问题题目描述如下图所示的一棵二叉树的深度、宽度及结点间距离分别为:深度:444宽度:444结点8和6之间的距离:888结点7和6之间的距离:333其中宽度表示二叉树上同一层最多的结点个数,节点u,vu,vu,v之间的距离表示从uuu到vvv的最短有向路径上向根节点的边数的两倍加上向叶节点的边数。给定一颗以1号结点为根的二叉树,请求出其深度、宽度和两个指定节点x,
- 【基于手势识别的音量控制系统】
合肥玉安人工智能工作室
PythonOpenCVpythonmediapipe手势手势控制音量
基于手势识别的音量控制系统github项目效果这是一个结合了计算机视觉和系统控制的实用项目,通过识别手势来实现音量的无接触控制,同时考虑到了用户隐私,加入了实时人脸遮罩功能。核心功能实现1.手势识别与音量映射系统使用MediaPipe框架进行手部关键点检测,通过计算大拇指和食指之间的距离来控制音量:def_process_landmarks(self,hand_landmarks):#获取手指关键
- HarmonyOS NEXT开发实战:自定义TabBar案列
一晃有一秋
鸿蒙鸿蒙实例harmonyos华为鸿蒙鸿蒙系统android
介绍本示例主要介绍了TabBar中间页面如何实现有一圈圆弧外轮廓以及TabBar页签被点击之后会改变图标显示,并有一小段动画效果。效果图预览使用说明:依次点击tabBar页面,除了社区图标之外,其它图标往上移动一小段距离。实现思路场景1:TabBar中间页面实现有一圈圆弧外轮廓将Image组件外层包裹一层容器组件,通过设置borderRadius以及margin的top值实现圆弧外轮廓效果。这里b
- 计算机网络分类
fqsword
计算机网络计算机网络
目录按分布范围分类按传输技术分类按拓扑结构分类按使用者分类按传输介质分类按分布范围分类广域网(WAN,WideAreaNetwork)定义:覆盖范围广泛的网络,可以跨越城市、国家甚至全球。特点:连接多个局域网或城域网,通过公共网络设施(如电话线、光纤、卫星链路)实现长距离的数据传输。例子:互联网、跨国公司的专用网络。城域网(MAN,MetropolitanAreaNetwork)定义:覆盖一个城市
- 程序员如何用DeepSeek提升开发效率?这些隐藏技巧让你少走弯路
后端
昨天凌晨三点,我盯着屏幕上死活调不通的接口文档,咖啡杯在桌角堆成金字塔。就在即将砸键盘的前一刻,突然想起同事老王推荐的DeepSeek。没想到这个看似普通的工具,竟让我半小时就定位到了跨域请求的配置错误。看着窗外泛起鱼肚白的天际线,突然意识到——程序员与Bug的战争,可能就差一个好工具的距离。很多新手容易把DeepSeek当作高级版搜索引擎,其实它的代码理解能力堪比资深架构师。上周帮实习生小张排查
- jquery实现的jsonp掉java后台
知了ing
javajsonpjquery
什么是JSONP?
先说说JSONP是怎么产生的:
其实网上关于JSONP的讲解有很多,但却千篇一律,而且云里雾里,对于很多刚接触的人来讲理解起来有些困难,小可不才,试着用自己的方式来阐释一下这个问题,看看是否有帮助。
1、一个众所周知的问题,Ajax直接请求普通文件存在跨域无权限访问的问题,甭管你是静态页面、动态网页、web服务、WCF,只要是跨域请求,一律不准;
2、
- Struts2学习笔记
caoyong
struts2
SSH : Spring + Struts2 + Hibernate
三层架构(表示层,业务逻辑层,数据访问层) MVC模式 (Model View Controller)
分层原则:单向依赖,接口耦合
1、Struts2 = Struts + Webwork
2、搭建struts2开发环境
a>、到www.apac
- SpringMVC学习之后台往前台传值方法
满城风雨近重阳
springMVC
springMVC控制器往前台传值的方法有以下几种:
1.ModelAndView
通过往ModelAndView中存放viewName:目标地址和attribute参数来实现传参:
ModelAndView mv=new ModelAndView();
mv.setViewName="success
- WebService存在的必要性?
一炮送你回车库
webservice
做Java的经常在选择Webservice框架上徘徊很久,Axis Xfire Axis2 CXF ,他们只有一个功能,发布HTTP服务然后用XML做数据传输。
是的,他们就做了两个功能,发布一个http服务让客户端或者浏览器连接,接收xml参数并发送xml结果。
当在不同的平台间传输数据时,就需要一个都能解析的数据格式。
但是为什么要使用xml呢?不能使json或者其他通用数据
- js年份下拉框
3213213333332132
java web ee
<div id="divValue">test...</div>测试
//年份
<select id="year"></select>
<script type="text/javascript">
window.onload =
- 简单链式调用的实现技术
归来朝歌
方法调用链式反应编程思想
在编程中,我们可以经常遇到这样一种场景:一个实例不断调用它自身的方法,像一条链条一样进行调用
这样的调用你可能在Ajax中,在页面中添加标签:
$("<p>").append($("<span>").text(list[i].name)).appendTo("#result");
也可能在HQ
- JAVA调用.net 发布的webservice 接口
darkranger
webservice
/**
* @Title: callInvoke
* @Description: TODO(调用接口公共方法)
* @param @param url 地址
* @param @param method 方法
* @param @param pama 参数
* @param @return
* @param @throws BusinessException
- Javascript模糊查找 | 第一章 循环不能不重视。
aijuans
Way
最近受我的朋友委托用js+HTML做一个像手册一样的程序,里面要有可展开的大纲,模糊查找等功能。我这个人说实在的懒,本来是不愿意的,但想起了父亲以前教我要给朋友搞好关系,再加上这也可以巩固自己的js技术,于是就开始开发这个程序,没想到却出了点小问题,我做的查找只能绝对查找。具体的js代码如下:
function search(){
var arr=new Array("my
- 狼和羊,该怎么抉择
atongyeye
工作
狼和羊,该怎么抉择
在做一个链家的小项目,只有我和另外一个同事两个人负责,各负责一部分接口,我的接口写完,并全部测联调试通过。所以工作就剩下一下细枝末节的,工作就轻松很多。每天会帮另一个同事测试一些功能点,协助他完成一些业务型不强的工作。
今天早上到公司没多久,领导就在QQ上给我发信息,让我多协助同事测试,让我积极主动些,有点责任心等等,我听了这话,心里面立马凉半截,首先一个领导轻易说
- 读取android系统的联系人拨号
百合不是茶
androidsqlite数据库内容提供者系统服务的使用
联系人的姓名和号码是保存在不同的表中,不要一下子把号码查询来,我开始就是把姓名和电话同时查询出来的,导致系统非常的慢
关键代码:
1, 使用javabean操作存储读取到的数据
package com.example.bean;
/**
*
* @author Admini
- ORACLE自定义异常
bijian1013
数据库自定义异常
实例:
CREATE OR REPLACE PROCEDURE test_Exception
(
ParameterA IN varchar2,
ParameterB IN varchar2,
ErrorCode OUT varchar2 --返回值,错误编码
)
AS
/*以下是一些变量的定义*/
V1 NUMBER;
V2 nvarc
- 查看端号使用情况
征客丶
windows
一、查看端口
在windows命令行窗口下执行:
>netstat -aon|findstr "8080"
显示结果:
TCP 127.0.0.1:80 0.0.0.0:0 &
- 【Spark二十】运行Spark Streaming的NetworkWordCount实例
bit1129
wordcount
Spark Streaming简介
NetworkWordCount代码
/*
* Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
* contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
- Struts2 与 SpringMVC的比较
BlueSkator
struts2spring mvc
1. 机制:spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter,这样就导致了二者的机制不同。 2. 性能:spring会稍微比struts快。spring mvc是基于方法的设计,而sturts是基于类,每次发一次请求都会实例一个action,每个action都会被注入属性,而spring基于方法,粒度更细,但要小心把握像在servlet控制数据一样。spring
- Hibernate在更新时,是可以不用session的update方法的(转帖)
BreakingBad
Hibernateupdate
地址:http://blog.csdn.net/plpblue/article/details/9304459
public void synDevNameWithItil()
{Session session = null;Transaction tr = null;try{session = HibernateUtil.getSession();tr = session.beginTran
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-观察者模式
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.List;
import java.util.Observable;
import java.util.Observer;
/**
* “观
- 重置MySQL密码
chenhbc
mysql重置密码忘记密码
如果你也像我这么健忘,把MySQL的密码搞忘记了,经过下面几个步骤就可以重置了(以Windows为例,Linux/Unix类似):
1、关闭MySQL服务
2、打开CMD,进入MySQL安装目录的bin目录下,以跳过权限检查的方式启动MySQL
mysqld --skip-grant-tables
3、新开一个CMD窗口,进入MySQL
mysql -uroot
 
- 再谈系统论,控制论和信息论
comsci
设计模式生物能源企业应用领域模型
再谈系统论,控制论和信息论
偶然看
- oracle moving window size与 AWR retention period关系
daizj
oracle
转自: http://tomszrp.itpub.net/post/11835/494147
晚上在做11gR1的一个awrrpt报告时,顺便想调整一下AWR snapshot的保留时间,结果遇到了ORA-13541这样的错误.下面是这个问题的发生和解决过程.
SQL> select * from v$version;
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- Python版B树
dieslrae
python
话说以前的树都用java写的,最近发现python有点生疏了,于是用python写了个B树实现,B树在索引领域用得还是蛮多了,如果没记错mysql的默认索引好像就是B树...
首先是数据实体对象,很简单,只存放key,value
class Entity(object):
'''数据实体'''
def __init__(self,key,value)
- C语言冒泡排序
dcj3sjt126com
算法
代码示例:
# include <stdio.h>
//冒泡排序
void sort(int * a, int len)
{
int i, j, t;
for (i=0; i<len-1; i++)
{
for (j=0; j<len-1-i; j++)
{
if (a[j] > a[j+1]) // >表示升序
- 自定义导航栏样式
dcj3sjt126com
自定义
-(void)setupAppAppearance
{
[[UILabel appearance] setFont:[UIFont fontWithName:@"FZLTHK—GBK1-0" size:20]];
[UIButton appearance].titleLabel.font =[UIFont fontWithName:@"FZLTH
- 11.性能优化-优化-JVM参数总结
frank1234
jvm参数性能优化
1.堆
-Xms --初始堆大小
-Xmx --最大堆大小
-Xmn --新生代大小
-Xss --线程栈大小
-XX:PermSize --永久代初始大小
-XX:MaxPermSize --永久代最大值
-XX:SurvivorRatio --新生代和suvivor比例,默认为8
-XX:TargetSurvivorRatio --survivor可使用
- nginx日志分割 for linux
HarborChung
nginxlinux脚本
nginx日志分割 for linux 默认情况下,nginx是不分割访问日志的,久而久之,网站的日志文件将会越来越大,占用空间不说,如果有问题要查看网站的日志的话,庞大的文件也将很难打开,于是便有了下面的脚本 使用方法,先将以下脚本保存为 cutlog.sh,放在/root 目录下,然后给予此脚本执行的权限
复制代码代码如下:
chmo
- Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
jinnianshilongnian
springspring4泛型式依赖注入
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GCC和G++
liuxihope
centosgcc
Centos支持yum安装,安装软件一般格式为yum install .......,注意安装时要先成为root用户。
按照这个思路,我想安装过程如下:
安装gcc:yum install gcc
安装g++: yum install g++
实际操作过程发现,只能有gcc安装成功,而g++安装失败,提示g++ command not found。上网查了一下,正确安装应该
- 第13章 Ajax进阶(上)
onestopweb
Ajax
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/
- How to determine BusinessObjects service pack and fix pack
blueoxygen
BO
http://bukhantsov.org/2011/08/how-to-determine-businessobjects-service-pack-and-fix-pack/
The table below is helpful. Reference
BOE XI 3.x
12.0.0.
y BOE XI 3.0 12.0.
x.
y BO
- Oracle里的自增字段设置
tomcat_oracle
oracle
大家都知道吧,这很坑,尤其是用惯了mysql里的自增字段设置,结果oracle里面没有的。oh,no 我用的是12c版本的,它有一个新特性,可以这样设置自增序列,在创建表是,把id设置为自增序列
create table t
(
id number generated by default as identity (start with 1 increment b
- Spring Security(01)——初体验
yang_winnie
springSecurity
Spring Security(01)——初体验
博客分类: spring Security
Spring Security入门安全认证
首先我们为Spring Security专门建立一个Spring的配置文件,该文件就专门用来作为Spring Security的配置