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IT古董
漫话机器学习系列专辑机器学习人工智能激活函数
1.什么是线性激活函数?线性激活函数是一种最简单的激活函数,数学表达式为:即输出与输入保持完全线性关系。这意味着对于任何输入值x,其输出将等于输入值本身,函数图像为一条通过原点的直线。在神经网络中,激活函数的作用是将网络的线性组合映射到某种非线性输出。传统的线性激活函数常用于一些特定场景,比如回归问题,其中预测的目标值与输入特征之间可能存在线性关系。2.线性激活函数的特点线性关系:与其他常见的激活
- Java中的堆外内存:DirectByteBuffer与Unsafe
吴晓斌kobe
Java学习java堆外内存Unsafe
在Java中,堆内存(Heap)是JVM管理的内存区域,用于存储对象实例。然而,Java还支持使用堆外内存(Off-HeapMemory),即直接操作操作系统分配的内存。堆外内存的使用场景广泛,尤其是在需要高性能、低延迟的应用中,如网络通信、文件IO、大数据处理等。本文将深入探讨堆外内存的使用场景、性能优势及潜在风险,并通过代码实战展示如何使用DirectByteBuffer和Unsafe来操作堆
- Python大数据可视化:基于Python的王者荣耀战队的数据分析系统设计与实现_flask+hadoop+spider
m0_74823490
面试学习路线阿里巴巴pythonflaskhadoop
开发语言:Python框架:flaskPython版本:python3.7.7数据库:mysql5.7数据库工具:Navicat11开发软件:PyCharm系统展示管理员登录管理员功能界面比赛信息管理看板展示系统管理摘要本文使用Python与MYSQL技术搭建了一个王者荣耀战队的数据分析系统。对用户提出的功能进行合理分析,然后搭建开发平台以及配置计算机软硬件;通过对数据流图以及系统结构的设计,创建
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DeepSeekpython机器学习开发语言
以下为你提供一个使用Python实现简单机器学习项目的教程案例,此案例将使用鸢尾花数据集进行分类任务,运用经典的支持向量机(SVM)算法。步骤1:环境准备首先,你要确保已经安装了必要的Python库,像scikit-learn、pandas、matplotlib和seaborn。可以使用以下命令进行安装:pipinstallscikit-learnpandasmatplotlibseaborn步骤
- 数据安全_笔记系列09_人工智能(AI)与机器学习(ML)在数据安全中的深度应用
宁宁可可
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数据安全_笔记系列09_人工智能(AI)与机器学习(ML)在数据安全中的深度应用人工智能与机器学习技术通过自动化、智能化的数据分析,显著提升了数据分类、威胁检测的精度与效率,尤其在处理非结构化数据、复杂威胁场景和降低误报/漏报率方面表现突出。以下从技术原理、应用场景、实施流程、工具与案例展开解析:一、AI/ML如何提升数据安全能力?1.核心价值复杂数据识别:解析非结构化数据(文本、图像、音视频)中
- 汽车行业大数据应用的主要方向
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汽车行业大数据应用的主要方向随着技术的不断发展和智能化的浪潮,大数据在汽车行业中的应用越来越广泛。下面将介绍汽车行业大数据应用的主要方向,并提供相关的源代码示例。智能驾驶与自动驾驶大数据在智能驾驶与自动驾驶技术中起着重要的作用。通过收集和分析大量的车载传感器数据、地图数据、交通状况数据等,可以实现实时的环境感知、路径规划和决策,从而提高驾驶安全性和效率。以下是一个简单的示例代码,展示了如何使用大数
- AI人工智能机器学习之聚类分析
rockfeng0
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1、概要 本篇学习AI人工智能机器学习之聚类分析,以KMeans、AgglomerativeClustering、DBSCAN为例,从代码层面讲述机器学习中的聚类分析。2、聚类分析-简介聚类分析是一种无监督学习的方法,用于将数据集中的样本划分为不同的组(簇),使得同一组中的样本相似度较高,而不同组之间的样本相似度较低。sklearn.cluster提供了多种聚类算法K均值聚类(K-MeansCl
- 【机器学习与数据挖掘实战】案例15:基于LDA模型的电商产品评论数据情感分析
Francek Chen
机器学习与数据挖掘实战机器学习数据挖掘人工智能LDA主题模型情感分析文本分析python
【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈机器学习与数据挖掘实战⌋⌋⌋机器学习是人工智能的一个分支,专注于让计算机系统通过数据学习和改进。它利用统计和计算方法,使模型能够从数据中自动提取特征并做出预测或决策。数据挖掘则是从大型数据集中发现模式、关联和异常的过程,旨在提取有价值的信息和知识。机器学习为数据挖掘提供了强大的分析工具,而数据挖掘则是机器学习应用的重要领域,两者相辅相成,共同推动
- Accord.NET框架功能介绍
绀目澄清
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机器学习组件Accord.NET框架功能介绍1.基本功能与介绍Accord.NET为.NET应用程序提供了统计分析、机器学习、图像处理、计算机视觉相关的算法。Accord.NET框架扩展了AForge.NET框架,提供了一些新功能。同时为.NET环境下的科学计算提供了一个完整的开发环境。该框架被分成了多个程序集,可以直接从官网下载安装文件或者使用NuGet得到。可以参考以下链接:https://g
- KNN 算法性能跃升秘籍:优化实战,打造高效分类利器!
清水白石008
开发语言学习笔记人工智能算法分类机器学习
KNN算法性能跃升秘籍:优化实战,打造高效分类利器!今天,我想和大家深入探讨一种经典而实用的机器学习算法——K近邻(K-NearestNeighbors,KNN)。KNN算法以其原理简单、易于实现、无需显式训练等特点,在模式识别、分类、回归等领域得到了广泛应用。然而,正如任何算法一样,基础的KNN算法也存在着性能瓶颈,尤其是在处理大规模数据集和高维度特征时,其计算效率和预测精度都可能受到挑战。你是
- Cassini_Network-Aware Job Schedulingin Machine Learning Clusters
一只积极向上的小咸鱼
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这篇论文介绍了CASSINI,一种用于机器学习(ML)集群的网络感知作业调度器。研究背景背景介绍:这篇文章的研究背景是深度学习数据集和模型规模的不断增长,对高效GPU集群的需求日益增加。分布式机器学习训练工作负载的通信开销占据了训练迭代时间的很大一部分,而现有的ML调度器往往忽略了ML训练作业的通信模式。研究问题:该问题的研究目标是开发一种简单而有效的方法,能够在网络链路中高效地放置多个ML作业,
- 机器学习----奥卡姆剃刀定律
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计算机视觉面试题机器学习人工智能
奥卡姆剃刀定律(Occam’sRazor)是一条哲学原则,通常表述为“如无必要,勿增实体”(Entitiesshouldnotbemultipliedbeyondnecessity)或“在其他条件相同的情况下,最简单的解释往往是最好的”。这一原则由14世纪的英格兰逻辑学家和神学家威廉·奥卡姆提出。它提倡在解释现象时,应尽量减少假设和复杂性,优先选择最简单的解释。奥卡姆剃刀定律对机器学习模型优化的启
- 29、深度学习-自学之路-深入理解-NLP自然语言处理-做一个完形填空,让机器学习更多的内容程序展示
小宇爱
深度学习-自学之路深度学习自然语言处理机器学习
importsys,random,mathfromcollectionsimportCounterimportnumpyasnpnp.random.seed(1)random.seed(1)f=open('reviews.txt')raw_reviews=f.readlines()f.close()tokens=list(map(lambdax:(x.split("")),raw_reviews)
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MRS:MRS是一个在华为云上部署和管理Hadoop系统的服务,一键即可部署Hadoop集群。MRS提供租户完全可控的一站式企业级大数据集群云服务(全栈大数据平台),轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大数据组件。集群管理:使用MRS的首要操作就是购买集群,MRS的扩容不论在存储还是计算能力上,都可以简单地通过增加Core节点或者Task节点来完成。集群Core节
- DataFlow 模型是什么?
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前言本文隶属于专栏《100个问题搞定大数据理论体系》,该专栏为笔者原创,引用请注明来源,不足和错误之处请在评论区帮忙指出,谢谢!本专栏目录结构和参考文献请见100个问题搞定大数据理论体系正文WHY无界、无序、全球规模的数据集在日常业务中越来越常见(例如网络日志、移动使用统计和传感器网络)。与此同时,这些数据集的消费者已经进化出复杂的要求,例如事件时间排序和按数据本身的特征进行窗口,此外,他们贪得无
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年少有为2025
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什么是数字化转型?“数字化转型”实际上就是对业务过程进行的重塑,通过重塑使其默认就更加适应更全面的在线环境,从最终用户的接触到后端的办公室工作,全面实现无需人工接入的过程自动化。广义上的数字化,强调的是数字技术对商业网的重塑,信息技术能力。不只是单纯的解决企业的降本增效的问题,而是成为赋能企业商业模式创新和突破的核心力量。“数字化转型就是利用数字化技术,如云计算、大数据、人工智能、物联网、区块链等
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近日,泛微公司旗下所有产品全面接入DeepSeek大模型,借助泛微2024年发布的数智大脑Xiaoe.AI,可快捷方便为客户搭建“DeepSeek大模型+专业小模型+智能体”的数智底座,并可量身定制更安全、高效、国产化的数智化解决方案,助力组织管理与业务、财务一体化数智运营升级。在接入DeepSeek大模型后,泛微将借助DeepSeek强大的自然语言处理、机器学习、推理等能力,显著提升泛微各项产品
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- 智能算法的全面应用:量子计算与自动化学习在各行业的创新路径探索
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内容概要在现代社会,智能算法的应用逐渐渗透到各个行业,成为推动科技进步的重要力量。自动化机器学习算法通过简化模型训练和调优的过程,为数据科学家节省了大量时间。可解释性算法则旨在让模型的决策过程更加透明,从而提高用户对算法决策的信任。此外,量子算法以其独特的计算能力,展现出在处理复杂问题时潜在的优势。金融风控领域通过运用金融风险预测模型,不仅提高了风险管理效率,还提升了预警能力。医疗影像分析则借助卷
- 大数据SQL调优专题——调优切入
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引入我们都知道大数据的SQL优化,并非一蹴而就的简单任务,而是一个涉及多个环节的复杂过程。从需求提出到最终交付,任何一个环节的微小偏差都可能影响最终成果。虽然我们的专栏名字叫大数据SQL调优,但是实际调优并不是简单对SQL优化,而是一个涉及多个环节的复杂过程。实际上从需求接入到最终交付,任何一个环节的都可能影响最终成果。而调优的本质并非对任务进行大规模重构,而是通过各种监控工具,排查梳理出瓶颈点在
- 使用Python和Vosk库实现语音识别
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使用Python和Vosk库实现语音识别在人工智能和机器学习领域,语音识别技术正变得越来越重要。Python作为一种强大的编程语言,拥有丰富的库和框架,可以方便地实现语音识别功能。今天,我们将介绍如何使用Python中的SpeechRecognition库和Vosk模型来实现语音识别。一、SpeechRecognition库的安装SpeechRecognition库是Python中一个简单易用的语
- Python库Numpy学习+代码实例
海绵宝宝
pythonnumpy学习机器学习
前言Numpy是python语言的一个扩充程序库,支持高端大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库,现已成为机器学习的必备模块。本文章对Numpy库的原文档进行了学习,可作为文档阅读理解来进行阅读。附原文档链接如下:Numpy库文档库的介绍该库中的对象为多维数组,原名为ndarray,因此经常被叫做array。python中也有一个库叫做array,但是与这里的ndarra
- 深度学习:从神经网络到智能应用
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目录引言一.什么是深度学习?二.深度学习的基本原理1.神经网络的组成2.激活函数3.反向传播(Backpropagation)三.深度学习的常见模型四.深度学习的应用场景五.深度学习的挑战与未来结语引言深度学习(DeepLearning)作为机器学习的一个分支,近年来在人工智能领域取得了革命性的进展。无论是语音识别、图像识别,还是自动驾驶、自然语言处理,深度学习都在推动着技术的发展和行业的变革。那
- 串口收发大数据和接收发送不定长数据
✧˖‹gσσ∂ иιghт›✧
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一.首先是大家想知道的接收发送不定长数据这里我仅仅推荐一种方法,虽然有很多方法STM32HALCubeMX串口IDLE接收空闲中断+DMA_idlelinedetectioninterrupt-CSDN博客但是我还是仅仅推荐我这种:利用HAL库的HAL_UARTEx_ReceiveToIdle_DMA()函数,代码简洁。在HAL里面能用回调函数直接实现功能的就别去自己写逻辑代码配置就是打开串口中断
- 基于Matlab实现汽车远近光灯识别的详细步骤及代码示例
go5463158465
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以下是一个基于Matlab实现汽车远近光灯识别的详细步骤及代码示例,主要通过图像处理技术来区分远光灯和近光灯。整体思路图像预处理:包括读取图像、灰度化、去噪等操作,以提高后续处理的准确性。边缘检测:找出图像中的边缘信息,有助于定位灯光区域。特征提取:提取灯光区域的特征,如亮度、面积、形状等。模式识别:根据提取的特征,利用阈值或机器学习方法进行远近光灯的分类。代码实现%读取图像image=imrea
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HBase:大数据时代的“超级数据库”你是不是也被数据淹没过?大家有没有这样的经历,手机里存了成千上万张照片,每次想找某一张特定的照片时,都得翻半天?或者在工作中面对堆积如山的数据报表,感觉像是在大海捞针。今天我们要聊的HBase,就是为了解决这种“数据洪流”的问题。什么是HBase?HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,它基于Google的Bigtable论文设计而成。简单来说,HBas
- GGUF 文件格式全解析
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技术流ClipLLMGGUF量化DeepSeek
在机器学习领域,模型的存储和部署一直是关键环节。随着大语言模型(LLM)的广泛应用,如何高效地存储和加载这些复杂的模型成为一个亟待解决的问题。GGUF(GGMLUniversalFormat)作为一种新兴的二进制文件格式,旨在解决传统GGML及其衍生格式(如GGMF和GGJT)的局限性,为模型推理提供更高效、更灵活的解决方案。官方介绍:https://github.com/ggml-org/ggm
- 深度、机器学习算法
yzx991013
机器学习算法人工智能
机器学习典型算法SVM(支持向量机):它通过寻找一个最优超平面来对数据进行分类。在二分类问题中,能找到一个平面(低维)或超平面(高维),使不同类别的数据点尽可能远地分布在超平面两侧。在小样本、非线性数据处理上有优势,常用于文本分类、图像识别等领域。决策树:以树形结构展示决策过程,从根节点开始,依据特征值逐步向下划分,直到叶子节点得出分类或回归结果。它易于理解和解释,可处理数值型和分类型数据,但容易
- 如何建设开放可控的企业大数据平台?
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不久前,袋鼠云成功举办了以“AI驱动,数智未来”为主题的2024年秋季发布会。此次发布会聚焦于如何借助AI技术实现企业的新一轮飞跃,重塑企业的经营管理模式,加速数智化进程。会上,袋鼠云围绕“数智基建+数智应用”进行了深入的分享,引发了与会者和业界的广泛关注和热烈讨论。为了帮助企业更好的了解该业务,袋鼠云组织了一场由资深产品经理和技术专家主讲的“数字基建+数智应用”赋能分享活动。在未来两个月内,我们
- 有哪些开源大数据处理项目使用了大模型
魔王阿卡纳兹
大数据治理与分析开源大数据数据清洗
以下是一些使用了大模型的开源大数据处理项目:1.**RedPajama**:这是一个开源项目,使用了LLM大语言模型数据处理组件,对GitHub代码数据进行清洗和处理。具体流程包括数据清洗、过滤低质量样本、识别和删除重复样本等步骤。2.**SWIFT**:阿里开源的大模型微调轻量级框架,用于提高RAG应用的准确度。3.**Text2SQL**:阿里发布的最新实践开源模型,其准确度超过了GPT4。4
- 怎么样才能成为专业的程序员?
cocos2d-x小菜
编程PHP
如何要想成为一名专业的程序员?仅仅会写代码是不够的。从团队合作去解决问题到版本控制,你还得具备其他关键技能的工具包。当我们询问相关的专业开发人员,那些必备的关键技能都是什么的时候,下面是我们了解到的情况。
关于如何学习代码,各种声音很多,然后很多人就被误导为成为专业开发人员懂得一门编程语言就够了?!呵呵,就像其他工作一样,光会一个技能那是远远不够的。如果你想要成为
- java web开发 高并发处理
BreakingBad
javaWeb并发开发处理高
java处理高并发高负载类网站中数据库的设计方法(java教程,java处理大量数据,java高负载数据) 一:高并发高负载类网站关注点之数据库 没错,首先是数据库,这是大多数应用所面临的首个SPOF。尤其是Web2.0的应用,数据库的响应是首先要解决的。 一般来说MySQL是最常用的,可能最初是一个mysql主机,当数据增加到100万以上,那么,MySQL的效能急剧下降。常用的优化措施是M-S(
- mysql批量更新
ekian
mysql
mysql更新优化:
一版的更新的话都是采用update set的方式,但是如果需要批量更新的话,只能for循环的执行更新。或者采用executeBatch的方式,执行更新。无论哪种方式,性能都不见得多好。
三千多条的更新,需要3分多钟。
查询了批量更新的优化,有说replace into的方式,即:
replace into tableName(id,status) values
- 微软BI(3)
18289753290
微软BI SSIS
1)
Q:该列违反了完整性约束错误;已获得 OLE DB 记录。源:“Microsoft SQL Server Native Client 11.0” Hresult: 0x80004005 说明:“不能将值 NULL 插入列 'FZCHID',表 'JRB_EnterpriseCredit.dbo.QYFZCH';列不允许有 Null 值。INSERT 失败。”。
A:一般这类问题的存在是
- Java中的List
g21121
java
List是一个有序的 collection(也称为序列)。此接口的用户可以对列表中每个元素的插入位置进行精确地控制。用户可以根据元素的整数索引(在列表中的位置)访问元素,并搜索列表中的元素。
与 set 不同,列表通常允许重复
- 读书笔记
永夜-极光
读书笔记
1. K是一家加工厂,需要采购原材料,有A,B,C,D 4家供应商,其中A给出的价格最低,性价比最高,那么假如你是这家企业的采购经理,你会如何决策?
传统决策: A:100%订单 B,C,D:0%
&nbs
- centos 安装 Codeblocks
随便小屋
codeblocks
1.安装gcc,需要c和c++两部分,默认安装下,CentOS不安装编译器的,在终端输入以下命令即可yum install gccyum install gcc-c++
2.安装gtk2-devel,因为默认已经安装了正式产品需要的支持库,但是没有安装开发所需要的文档.yum install gtk2*
3. 安装wxGTK
yum search w
- 23种设计模式的形象比喻
aijuans
设计模式
1、ABSTRACT FACTORY—追MM少不了请吃饭了,麦当劳的鸡翅和肯德基的鸡翅都是MM爱吃的东西,虽然口味有所不同,但不管你带MM去麦当劳或肯德基,只管向服务员说“来四个鸡翅”就行了。麦当劳和肯德基就是生产鸡翅的Factory 工厂模式:客户类和工厂类分开。消费者任何时候需要某种产品,只需向工厂请求即可。消费者无须修改就可以接纳新产品。缺点是当产品修改时,工厂类也要做相应的修改。如:
- 开发管理 CheckLists
aoyouzi
开发管理 CheckLists
开发管理 CheckLists(23) -使项目组度过完整的生命周期
开发管理 CheckLists(22) -组织项目资源
开发管理 CheckLists(21) -控制项目的范围开发管理 CheckLists(20) -项目利益相关者责任开发管理 CheckLists(19) -选择合适的团队成员开发管理 CheckLists(18) -敏捷开发 Scrum Master 工作开发管理 C
- js实现切换
百合不是茶
JavaScript栏目切换
js主要功能之一就是实现页面的特效,窗体的切换可以减少页面的大小,被门户网站大量应用思路:
1,先将要显示的设置为display:bisible 否则设为none
2,设置栏目的id ,js获取栏目的id,如果id为Null就设置为显示
3,判断js获取的id名字;再设置是否显示
代码实现:
html代码:
<di
- 周鸿祎在360新员工入职培训上的讲话
bijian1013
感悟项目管理人生职场
这篇文章也是最近偶尔看到的,考虑到原博客发布者可能将其删除等原因,也更方便个人查找,特将原文拷贝再发布的。“学东西是为自己的,不要整天以混的姿态来跟公司博弈,就算是混,我觉得你要是能在混的时间里,收获一些别的有利于人生发展的东西,也是不错的,看你怎么把握了”,看了之后,对这句话记忆犹新。 &
- 前端Web开发的页面效果
Bill_chen
htmlWebMicrosoft
1.IE6下png图片的透明显示:
<img src="图片地址" border="0" style="Filter.Alpha(Opacity)=数值(100),style=数值(3)"/>
或在<head></head>间加一段JS代码让透明png图片正常显示。
2.<li>标
- 【JVM五】老年代垃圾回收:并发标记清理GC(CMS GC)
bit1129
垃圾回收
CMS概述
并发标记清理垃圾回收(Concurrent Mark and Sweep GC)算法的主要目标是在GC过程中,减少暂停用户线程的次数以及在不得不暂停用户线程的请夸功能,尽可能短的暂停用户线程的时间。这对于交互式应用,比如web应用来说,是非常重要的。
CMS垃圾回收针对新生代和老年代采用不同的策略。相比同吞吐量垃圾回收,它要复杂的多。吞吐量垃圾回收在执
- Struts2技术总结
白糖_
struts2
必备jar文件
早在struts2.0.*的时候,struts2的必备jar包需要如下几个:
commons-logging-*.jar Apache旗下commons项目的log日志包
freemarker-*.jar  
- Jquery easyui layout应用注意事项
bozch
jquery浏览器easyuilayout
在jquery easyui中提供了easyui-layout布局,他的布局比较局限,类似java中GUI的border布局。下面对其使用注意事项作简要介绍:
如果在现有的工程中前台界面均应用了jquery easyui,那么在布局的时候最好应用jquery eaysui的layout布局,否则在表单页面(编辑、查看、添加等等)在不同的浏览器会出
- java-拷贝特殊链表:有一个特殊的链表,其中每个节点不但有指向下一个节点的指针pNext,还有一个指向链表中任意节点的指针pRand,如何拷贝这个特殊链表?
bylijinnan
java
public class CopySpecialLinkedList {
/**
* 题目:有一个特殊的链表,其中每个节点不但有指向下一个节点的指针pNext,还有一个指向链表中任意节点的指针pRand,如何拷贝这个特殊链表?
拷贝pNext指针非常容易,所以题目的难点是如何拷贝pRand指针。
假设原来链表为A1 -> A2 ->... -> An,新拷贝
- color
Chen.H
JavaScripthtmlcss
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"> <HTML> <HEAD>&nbs
- [信息与战争]移动通讯与网络
comsci
网络
两个坚持:手机的电池必须可以取下来
光纤不能够入户,只能够到楼宇
建议大家找这本书看看:<&
- oracle flashback query(闪回查询)
daizj
oracleflashback queryflashback table
在Oracle 10g中,Flash back家族分为以下成员:
Flashback Database
Flashback Drop
Flashback Table
Flashback Query(分Flashback Query,Flashback Version Query,Flashback Transaction Query)
下面介绍一下Flashback Drop 和Flas
- zeus持久层DAO单元测试
deng520159
单元测试
zeus代码测试正紧张进行中,但由于工作比较忙,但速度比较慢.现在已经完成读写分离单元测试了,现在把几种情况单元测试的例子发出来,希望有人能进出意见,让它走下去.
本文是zeus的dao单元测试:
1.单元测试直接上代码
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import org.junit.Test;
import o
- C语言学习三printf函数和scanf函数学习
dcj3sjt126com
cprintfscanflanguage
printf函数
/*
2013年3月10日20:42:32
地点:北京潘家园
功能:
目的:
测试%x %X %#x %#X的用法
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
printf("哈哈!\n"); // \n表示换行
int i = 10;
printf
- 那你为什么小时候不好好读书?
dcj3sjt126com
life
dady, 我今天捡到了十块钱, 不过我还给那个人了
good girl! 那个人有没有和你讲thank you啊
没有啦....他拉我的耳朵我才把钱还给他的, 他哪里会和我讲thank you
爸爸, 如果地上有一张5块一张10块你拿哪一张呢....
当然是拿十块的咯...
爸爸你很笨的, 你不会两张都拿
爸爸为什么上个月那个人来跟你讨钱, 你告诉他没
- iptables开放端口
Fanyucai
linuxiptables端口
1,找到配置文件
vi /etc/sysconfig/iptables
2,添加端口开放,增加一行,开放18081端口
-A INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 18081 -j ACCEPT
3,保存
ESC
:wq!
4,重启服务
service iptables
- Ehcache(05)——缓存的查询
234390216
排序ehcache统计query
缓存的查询
目录
1. 使Cache可查询
1.1 基于Xml配置
1.2 基于代码的配置
2 指定可搜索的属性
2.1 可查询属性类型
2.2 &
- 通过hashset找到数组中重复的元素
jackyrong
hashset
如何在hashset中快速找到重复的元素呢?方法很多,下面是其中一个办法:
int[] array = {1,1,2,3,4,5,6,7,8,8};
Set<Integer> set = new HashSet<Integer>();
for(int i = 0
- 使用ajax和window.history.pushState无刷新改变页面内容和地址栏URL
lanrikey
history
后退时关闭当前页面
<script type="text/javascript">
jQuery(document).ready(function ($) {
if (window.history && window.history.pushState) {
- 应用程序的通信成本
netkiller.github.com
虚拟机应用服务器陈景峰netkillerneo
应用程序的通信成本
什么是通信
一个程序中两个以上功能相互传递信号或数据叫做通信。
什么是成本
这是是指时间成本与空间成本。 时间就是传递数据所花费的时间。空间是指传递过程耗费容量大小。
都有哪些通信方式
全局变量
线程间通信
共享内存
共享文件
管道
Socket
硬件(串口,USB) 等等
全局变量
全局变量是成本最低通信方法,通过设置
- 一维数组与二维数组的声明与定义
恋洁e生
二维数组一维数组定义声明初始化
/** * */ package test20111005; /** * @author FlyingFire * @date:2011-11-18 上午04:33:36 * @author :代码整理 * @introduce :一维数组与二维数组的初始化 *summary: */ public c
- Spring Mybatis独立事务配置
toknowme
mybatis
在项目中有很多地方会使用到独立事务,下面以获取主键为例
(1)修改配置文件spring-mybatis.xml <!-- 开启事务支持 --> <tx:annotation-driven transaction-manager="transactionManager" /> &n
- 更新Anadroid SDK Tooks之后,Eclipse提示No update were found
xp9802
eclipse
使用Android SDK Manager 更新了Anadroid SDK Tooks 之后,
打开eclipse提示 This Android SDK requires Android Developer Toolkit version 23.0.0 or above, 点击Check for Updates
检测一会后提示 No update were found