- 实数系的基本定理_11、实数的连续性(1)
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实数系的基本定理
实数的连续性定理,图片来自网络。实数集合的连续性(简称实数的连续性或者实数的稠密性、实数的完备性)是实数系的一个基本特征,它是微积分学的坚实的理论基础.人们从不同的角度来描述和刻画实数集的完备性,得到了一连串的有关实数的连续性定理,其中包括:确界存在定理,闭区间套定理,单调有界收敛定理,聚点定理,有限覆盖定理,柯西准则,致密性定理等.定理1.1(确界存在定理,简称“确”)有上界数集必有上确界,有下
- 导数:微积分的核心概念与实用解析
你一身傲骨怎能输
数学分析导数
文章摘要导数是描述函数瞬时变化率的数学工具,定义为极限值(f’(a)=limh→0f(a+h)−f(a)h)\lim_{h\to0}\frac{f(a+h)-f(a)}{h})limh→0hf(a+h)−f(a)),若存在则称函数在点a可导。其几何意义是函数图像在点(a,f(a))处切线的斜率。导数计算的是函数值增量与自变量增量比值的极限,反映瞬时变化率。例如,(f(x)=x^2)的导数为(f’
- 高等数学》(同济大学·第7版)第七章 微分方程 第三节齐次方程
没有女朋友的程序员
高等数学
同学们好!今天我们学习《高等数学》第七章第三节“齐次方程”。这是微分方程中一类重要的可转化方程,掌握它的解法对后续学习(如线性微分方程)有重要意义。我会用最通俗的语言,结合大量例子,帮你彻底掌握“齐次方程”的定义、特点和解法。一、齐次方程的定义:什么是“齐次”?1.齐次方程的两种含义在微积分中,“齐次”有两种常见含义,但这里我们特指一阶微分方程中的齐次方程:若一阶微分方程可以写成以下形式:dydx
- 认识Jacobian
一碗姜汤
统计学习线性代数矩阵
Jacobian(雅可比矩阵)是数学中用于描述多元函数在某一点处导数的重要概念,广泛应用于微积分、微分几何、数值分析等领域。以下从定义、数学表达、几何意义、应用场景等方面详细解析:一、定义与数学表达1.基本定义若有一个从欧式空间Rn\mathbb{R}^nRn到Rm\mathbb{R}^mRm的多元函数:f:Rn→Rmf:\mathbb{R}^n\to\mathbb{R}^mf:Rn→Rm,其分量
- 线性代数和c语言先学哪个,线性代数和哪个更有用?
段丞博
线性代数和c语言先学哪个
一、从数学与应用数学这个专业来分析下“线性代数”和“高等数学”这两块的内容,无论哪块知识在“考研究生数学科目中的考试”都会涉汲到的,而且有些专业的考试也包括概率论与数理统计这块知识。线性代数和哪个更有用?1、线性代数内容:行列式、矩阵、向量、线性方程组、特征值和特征向量、二次型。2、高等数学内容:函数·极限·连续、导数与微分、不定积分、定积分及广义积分、中值定理的证明、常微分方程、一元微积分的应用
- AI大模型学习路线(2025最新)神仙级大模型教程分享,非常详细收藏这一篇就够!
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大模型学习路线图前排提示,文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦!第一阶段:基础知识准备在这个阶段,您需要打下坚实的数学基础和编程基础,这是学习任何机器学习和深度学习技术所必需的。1.数学基础线性代数:矩阵运算、向量空间、特征值与特征向量等。概率统计:随机变量、概率分布、贝叶斯定理等。微积分:梯度、偏导数、积分等。学习资料书籍:GilbertStrang,《线性代数及其应用》SheldonRos
- 数学符号和标识中英文列表(含义与示例)
纸上笔下
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数学符号和标识的参考,涵盖了数学的各个主要分支,并提供清晰的定义和示例,方便快速查找和学习收藏。目录基础数学符号几何符号代数符号线性代数符号概率与统计符号集合论符号逻辑符号微积分与分析符号数字与字母符号特点中英对照:提供符号的英文术语,方便国际交流和文献阅读。应用示例:提供典型数学表达式,例如导数计算(ddx(x2)=2x\frac{d}{dx}(x^2)=2xdxd(x2)=2x)。1.基础数学
- 【AI中的数学-人工智能的数学基石】数学:构建AI大厦的基石
云博士的AI课堂
AI中的数学人工智能AI数学AI中的数学AI数学大模型
第一章人工智能的数学基石第四节数学:构建AI大厦的基石数学是人工智能(AI)的核心基石,贯穿于AI算法的设计、模型的构建以及系统的优化过程中。正如建筑大厦需要坚实的地基,AI的发展依赖于深厚的数学理论和方法。理解和掌握这些数学原理,不仅能够提升对AI技术的理解,还能为创新和解决复杂问题提供强有力的工具。本节将系统性地探讨支撑AI的主要数学领域,包括线性代数、微积分、概率与统计、优化理论以及离散数学
- 数学中的泛函分析与算子理论
AI天才研究院
计算AI大模型应用入门实战与进阶ChatGPT实战大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA计算AI大模型应用
1.背景介绍1.1数学的发展与泛函分析的产生数学作为一门科学,自古以来就在不断地发展和演变。从最初的算术、几何,到后来的微积分、线性代数,再到现代的拓扑学、概率论等,数学的研究领域不断扩展。泛函分析作为一门现代数学的分支,起源于20世纪初,它主要研究无限维空间中的函数和算子,为许多现代科学和工程问题提供了理论基础。1.2泛函分析与算子理论的关系泛函分析与算子理论密切相关。泛函分析主要研究无限维空间
- 数学基础(线性代数、概率统计、微积分)缺乏导致概念难以理解问题大全
猫头虎技术团队
已解决的Bug专栏线性代数opencv数据挖掘语音识别计算机视觉人工智能机器学习
数学基础(线性代数、概率统计、微积分)缺乏导致概念难以理解问题大全机器学习/深度学习的核心算法背后,往往需要用到矩阵运算、特征向量、梯度下降等;如果连矩阵乘法、特征值、偏导数都没搞懂,就很难理解模型原理。摘要文章目录数学基础(线性代数、概率统计、微积分)缺乏导致概念难以理解问题大全摘要1.开发场景介绍1.1场景背景1.2技术细节2.开发环境3.问题分析3.1线性代数缺失带来的挑战3.2概率统计短板
- AI大模型从0到1记录学习 大模型技术之数学基础 day26
Gsen2819
算法人工智能大模型人工智能学习算法机器学习目标检测深度学习
高等数学导数导数的概念导数(derivative)是微积分中的一个概念。函数在某一点的导数是指这个函数在这一点附近的变化率(即函数在这一点的切线斜率)。导数的本质是通过极限的概念对函数进行局部的线性逼近。当函数f的自变量在一点x_0上产生一个增量h时,函数输出值的增量∆y与自变量增量∆x的比值在∆x趋于0时的极限如果存在,即为f在x_0处的导数,记作f’(x_0)、df/dx(x_0)或〖df/d
- 程序员转向人工智能
CoderIsArt
机器学习与深度学习人工智能
以下是针对程序员转向人工智能(AI)领域的学习路线建议,分为基础、核心技术和进阶方向,结合你的编程背景进行优化:1.夯实基础数学基础(选择性补足,边学边用)线性代数:矩阵运算、特征值、张量(深度学习基础)概率与统计:贝叶斯定理、分布、假设检验微积分:梯度、导数(优化算法核心)优化算法:梯度下降、随机梯度下降(SGD)学习资源:3Blue1Brown(视频)、《程序员的数学》系列编程工具Python
- (十七)深度学习之线性代数:核心概念与应用解析
只有左边一个小酒窝
深度学习深度学习线性代数人工智能
1线性代数在深度学习中的定位1.1深度学习的数学基础支柱线性代数是深度学习的核心数学工具之一,与微积分、概率论共同构成深度学习的理论基础。深度学习本质上是对高维数据的处理与建模,而线性代数提供了描述和操作高维空间中数据与变换的语言和方法。1.2从数据表示到模型运算的桥梁数据结构化表示:深度学习处理的图像、文本、音频等数据,通常被转化为向量、矩阵或张量(多维数组)。例如:图像:RGB图像可表示为三维
- 【大模型学习路线首发】 AI大模型学习路线:(非常详细)AI大模型学习路线,收藏这一篇就够了!
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- 《三生原理》与非标准分析?
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三生学派算法人工智能机器学习量子计算数学建模
AI辅助创作:非标准分析(NonstandardAnalysis)是由美国数学家亚伯拉罕·鲁滨逊(AbrahamRobinson)于1960年创立的数学分支,旨在通过严格定义“无穷小量”和“无穷大量”重构分析学基础。其核心思想是将实数域ℝ扩展为包含无穷小(infinitesimal)和无穷大(infinite)元素的超实数域ℝ,从而绕过传统极限理论(ε-δ语言),直接以无穷小运算刻画微积分、拓扑等
- 人工智能学习进阶之路
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人工智能学习
以下是人工智能学习路径的详细规划,分5个阶段循序渐进,建议学习周期1.5-2年:一、筑基阶段(3-6个月)数学基础线性代数:矩阵运算(推荐《LinearAlgebraDoneRight》)微积分:偏导数/梯度(MIT18.01课程)概率统计:贝叶斯定理(可汗学院概率课)编程基础Python语法(《PythonCrashCourse》)数据处理库:NumPy/Pandas(官方文档+Kaggle练习
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- MATLAB简介(附电子书学习资料)
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分享matlab开发语言
MATLAB简介MATLAB(MatrixLaboratory)是由MathWorks公司开发的一款高性能数值计算和可视化编程语言及交互式环境,广泛应用于工程、科学、金融等领域。电子书资料:https://pan.quark.cn/s/02f3324bc7f3主要功能数值计算矩阵和向量运算线性代数、微积分、微分方程求解统计分析和优化算法数据可视化2D/3D绘图(曲线、曲面、散点图等)动态可视化(动
- 学习大模型路线图:从菜鸟到造物主的通关秘籍
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大家好!今天我们要解锁一个神秘代码——大模型AI自学路线图。这不是枯燥的课程表,而是通往“数字造物主”的藏宝图!从零基础到训出你的第一个AI,只需五步,全程高能,即刻出发!第一关:筑基期——数学与代码的“扎马步”目标:用30天打造AI思维的基础骨骼核心装备:-数学三件套:-线性代数:矩阵是AI的乐高积木(重点:矩阵乘法、特征值)-概率统计:让AI学会“赌概率”(贝叶斯定理、正态分布)-微积分:反向
- 深入详解人工智能入门数学基础:理解向量、矩阵及导数的概念
猿享天开
人工智能数学基础专讲人工智能矩阵线性代数数学
人工智能入门数学基础详解数学是人工智能的基石,理解数学基础对于掌握机器学习和深度学习算法至关重要。本篇文章将详细探讨线性代数和微积分中的基础概念,涵盖向量、矩阵及其运算,以及导数的基本概念。第一部分:线性代数中的向量1.向量的定义与表示向量是线性代数的核心概念之一。它不仅仅是一个数值的集合,而是一个具有大小和方向的数学对象。在多维空间中,向量可以用于表示点的位置、速度、力等物理量。1.1向量的表示
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《动手学深度学习》深度学习人工智能
目录2.预备知识2.1.数据操作1)入门2)运算符3)广播机制(broadcastingmechanism)4)索引和切片5)节省内存6)转换为其他Python对象7)小结2.预备知识学习深度学习需掌握以下基础:数据处理:涵盖存储、操作与预处理,核心技能为高效管理表格数据(样本为行,属性为列)。线性代数:矩阵运算是处理多维数据的基础,重点理解基本原理与实现,如矩阵乘法与操作。优化与微积分:通过调整
- 如何用微积分优化机器学习算法:从理论到实践的深度剖析
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微积分在数学与科学中扮演着至关重要的角色,而在机器学习的应用中,微积分的理论与技巧也不可或缺。通过微积分优化机器学习算法,不仅能提高模型的训练效率,还能增强其预测性能。本文将深入探讨如何利用微积分理论优化机器学习算法,结合经典算法、创新代码和行业案例,为读者提供清晰、可操作的指导。一、微积分在机器学习中的核心作用机器学习模型通常需要通过优化过程来调整参数,以最小化或最大化某一目标函数(例如损失函数
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- 【图像处理基石】如何入门AI计算机视觉?
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图像处理基石人工智能图像处理计算机视觉深度学习AIPyTorch
入门AI计算机视觉需要从基础理论、工具方法和实战项目三个维度逐步推进,以下是系统化的学习路径和建议:一、夯实基础:核心知识储备1.数学基础(必备)线性代数:矩阵运算、特征值分解、奇异值分解(SVD)——理解神经网络中的线性变换。概率论与统计:概率分布、贝叶斯定理、假设检验——支撑模型训练中的不确定性分析。微积分:导数、梯度、链式法则——深度学习优化(如反向传播)的核心。推荐资源:教材:《线性代数及
- AI数学进阶:60天Python实践计划(小学→进阶)
韩公子的Linux大集市
#Ai人工智能人工智能python机器学习
文章目录AI数学进阶:60天Python实践计划(小学→进阶)60天学习计划(每日1-2小时)第1阶段:基础数学强化(Day1-15)数学知识点Python代码示例第2阶段:线性代数(Day16-25)数学知识点Python代码示例第3阶段:微积分(Day26-35)数学知识点Python代码示例第4阶段:概率与统计(Day36-50)数学知识点Python代码示例第5阶段:优化与数值计算(Day
- AI 的 6 大核心方向 + 学习阶段路径
星火撩猿
AI&大模型人工智能学习
一、机器学习(ML)目标:用数据“训练”模型,完成分类、回归、聚类等任务。学习阶段:(1)基础数学:线性代数、概率统计、微积分(适度)(2)ML基础算法:线性回归、决策树、KNN、SVM(用scikit-learn)(3)模型优化:交叉验证、正则化、特征工程(4)无监督学习:K-Means、PCA、DBSCAN(5)实战项目:房价预测、信用评分、客户分类等推荐工具:Python、scikit-le
- apache ftpserver-CentOS config
gengzg
apache
<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="
http://mina.apache.o
- 优化MySQL数据库性能的八种方法
AILIKES
sqlmysql
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
Kai_Ge
JeeSite
JeeSite 企业信息化快速开发平台
平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
bit1129
scala
泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
}
}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
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.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
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在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php  
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
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概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
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一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
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Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
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pda158
mysql脚本
主脚本(用于备份mysql数据库): 该Shell脚本可以自动备份
数据库。只要复制粘贴本脚本到文本编辑器中,输入数据库用户名、密码以及数据库名即可。我备份数据库使用的是mysqlump 命令。后面会对每行脚本命令进行说明。
1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(中)——设计与编码篇
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A. 免费的设计资源
Freebbble:来自于Dribbble的免费的高质量作品。
Dribbble:Dribbble上“免费”的搜索结果——这是巨大的宝藏。
Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。
Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。
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- thrift总结 - 跨语言服务开发
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官网JAVA例子
thrift入门介绍
IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架
Thrift入门及Java实例演示
thrift的使用介绍
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POM:
<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>