- 人工智能之数学基础:对线性代数中逆矩阵的思考?
每天五分钟玩转人工智能
机器学习深度学习之数学基础线性代数人工智能矩阵机器学习逆矩阵向量
本文重点逆矩阵是线性代数中的一个重要概念,它在线性方程组、矩阵方程、动态系统、密码学、经济学和金融学以及计算机图形学等领域都有广泛的应用。通过了解逆矩阵的定义、性质、计算方法和应用,我们可以更好地理解和应用线性代数知识,解决各种实际问题。关于逆矩阵的思考现在我们有一个计算过程如上所示,我们知道矩阵的作用就是函数,向量a先经过矩阵1进行函数作用,然后再经过矩阵2函数作用最后可以得到输出向量c,这个过
- 数值计算模型范围的取值与思考--水泵水轮机压力脉动问题--学术论文模式--个人经验总结
lalalaO°C_m
经验分享-高效率!笔记算法数据分析经验分享信号处理
数值计算模型范围的取值与思考——水泵水轮机压力脉动问题目录数值计算模型范围的取值与思考——水泵水轮机压力脉动问题写在前面摘要1研究背景2研究现状3研究方法3.1模型结构参数的选取3.2数值计算方法和参数3.3计算工况参数3.4求解器参数4总结与思考参考文献写在前面压力脉动是引起水力机械振动进而影响水泵水轮机安全运行的重要原因,使用数值模拟模型能够实现高精度且高效的压力脉动特性的计算研究。本文是博主
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L_egend_ing
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目录网络模型打印模型参数量实现效果1实现效果2网络模型打印最简单的就是print(model)importtorchvision.modelsasmodelsnetwork=models.resnet18()print(network)当然,一般需求都比这个多,效果我放在文末尾了。继续往下看模型参数量参考github使用torchinfo,安装使用pipinstalltorchinfofromto
- 【数据结构与算法】试卷一
Want595
C语言数据结构与算法算法数据结构链表
目录试卷一1.选择题2.填空题3.判断题其他试卷试卷一1.选择题1.计算机算法指的是()A.计算方法B.排序方法C.解决问题的有限运算序列D.调度方法2.表达式a*(b+c)-d的后缀表达式是()A.abcd+-B.abc+*d-C.abc*+d-D.-+*abcd3.一个栈的入栈序列是a,b,c,d,e,则栈的不可能的输出序列是()A.edcbaB.decbaC.dceabD.abcde4.非空
- 大模型训练内存预估计算方法
junjunzai123
人工智能深度学习机器学习
方法论大模型在训练过程中,需要预估需要多少显存进行参数的存储,需要进行预估.来方便GPU的购买.举例以DeepSeek-V3模型为例,总共有671B个参数.B=Billion(十亿),因此,671B模型指拥有6710亿参数的模型。基础计算(以训练为例)假设使用FP16(16位浮点数)存储参数:每个参数占用2字节。671B参数总显存≈6710亿×2字节≈1,342GB实际训练时需额外存储梯度、优化器
- DVB-S相关知识第二章-卫星接收锁频参数介绍
好多渔鱼好多
数字电视技术网络电视智能电视
目录前言波段C波段Ku波段度数频点符号率极化方式本振本振,中频,与下行频率三者之间的关系C波段中频计算方法:Ku波段中频计算方法:本振和波段对应频率关系前言介绍DVBS卫星电视搜索节目中所使用的知识点,包括卫星电视系统组成,卫星电视信号传输,卫星天线系统组成说明,天线种类,C波段跟Ku波段知识,高频头原理,本振,本振与中频计算关系,极化方式,22K开关,Tonebusrt,DiSEqC,Motor
- LCM亮度结构评估方法
观海的旅途
显示模组智能硬件
一.目录LCM亮度结构评估方法1.模组亮度计算公式2.影响模组亮度的因素3.影响背光亮度的因素分析4.背光亮度评估方法二.不同纬度详细评估计算方法1.模组亮度计算公式当客户提出模组亮度需求时,需要与OD确认玻璃穿透率的typical值与min值举例:TM030LDH01-00客户需求模组亮度400(typical);350min1首先与OD确认玻璃设计的穿透率(OD提供为5.5%typical;5
- 【汽车ECU电控数据管理篇】A2L文件格式解析篇章
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一、什么是A2L文件A2L文件是汽车电子领域中用于定义ECU(ElectronicControlUnit,电子控制单元)标定和测量数据的标准文件格式。它基于ASAP2(AutomotiveStandardforCalibrationandMeasurement)标准,用于描述ECU中的变量、数据类型、存储结构、计算方法等信息。A2L文件是标定工程师与ECU之间沟通的桥梁,使得标定工程师可以通过上位
- MATLAB基础应用精讲-【数模应用】主成分(pca)分析(附python代码实现)
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目录前言知识储备降维概述算法原理什么是PCAPCA降维过程PCA算法数学步骤选择主成分个数(即k的值)sklearn中参数的解释数学模型协方差协方差矩阵编辑编辑原理推导编辑编辑编辑编辑实际操作主成分分析的计算方法方法1.协方差+特征值分解方法2:奇异值分解对比不同方法计算效率物理意义算法步骤SPSSAU主成分(pca)分析说明1、信息浓缩2、权重计算3、综合得分【综合竞争力】疑难解惑成分得分后用于
- 量子计算如何提升机器学习效率:从理论到实践
Echo_Wish
人工智能前沿技术量子计算机器学习人工智能
量子计算如何提升机器学习效率:从理论到实践在人工智能和机器学习的高速发展中,传统计算方法已经逐渐面临性能瓶颈。随着数据量的激增、算法复杂度的提高,传统计算机在处理某些特定任务时的效率显得捉襟见肘。而量子计算,作为一项颠覆性的技术,正逐步展现出在机器学习领域中的巨大潜力。量子计算不仅能够加速特定任务的执行,还能为一些经典算法提供更高效的解决方案。今天,我们将深入探讨量子计算如何提升机器学习效率,解析
- (图像梯度处理、图像边缘化检测、图像轮廓查找和绘制、透视变换、举例轮廓的外接边界框)
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计算机视觉人工智能图像处理
梯度处理的Sobel算子函数功能:Sobel算子是一种用于边缘检测的梯度计算方法,它通过计算图像在水平方向和垂直方向上的梯度来增强边缘信息。参数:src:输入图像。ddepth:输出图像的深度,通常选择为CV_16S以避免溢出。dx和dy:分别指定是否对x轴或y轴求导数,0表示不求导,1表示求一阶导数。ksize(可选):使用的Sobel核大小,默认为3。返回值:经过Sobel算子处理后的图像,通
- FPGA中利用fifo时钟域转换---慢时钟域转快时钟域
@晓凡
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FPGA中利用fifo时钟域转换—慢时钟域转快时钟域一、时间计算方法FIFO的输入数据的时钟是40MHz,FIFO输出数据取60MHz,刚好是40MHz的1.5倍,将慢时钟域转快时钟域。另外,fifo输出的数据,要输出给上位机,一帧数据要传输640*512=327680个像素数据,要求帧频为100Hz,对应的时间是1/100Hz=10ms,即要求10ms内将327680个数据传输完毕。验证fifo
- 浅析 DeepSeek 开源的 FlashMLA 项目
X.Cristiano
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浅析DeepSeek开源的FlashMLA项目DeepSeek开源周Day1(2025年2月24日)放出的开源项目——FlashMLA,是一款针对Hopper架构GPU高效多层级注意力(Multi-LevelAttention,MLA)解码内核,专门为处理变长序列问题而设计。趁热浏览一下:GitHub-deepseek-ai/FlashMLA一、概述传统的注意力计算方法在面对变长序列或长序列推理时
- 【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
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【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
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猿~~~
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一、STM32内部温度传感器简介二、温度计算方法F1系列:从数据手册中可以找到V25和Avg_SlopeF4、F7、H7系列只是标准值不同,自行查阅手册三、实验简要1、功能描述通过ADC1通道16采集芯片内部温度传感器的电压,将电压值换算成温度后,串口发送2、确定最小刻度VREF+=3.3V--->0V≤VIN≤3.3V--->最小刻度=3.3/40963、确定转换时间采样时间设置为最小值239.
- Jmeter基础篇(20)压测时如何找到最佳并发量
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一、前言在进行压力测试(压测)时,找到最佳并发量是非常关键的一步。这需要考虑到多种因素,包括但不限于:你的系统资源、预期的用户行为、以及希望达到的性能目标。二、并发量计算方法确定基准了解系统规格:首先,你要清楚地知道你们的服务器硬件配置(如CPU、内存、磁盘I/O能力等)以及软件环境(操作系统、数据库、中间件等)。历史数据:如果可能的话,查看过去的数据以了解系统的正常负载情况。这些信息可以帮助你设
- 图像处理:模拟色差的生成
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图像处理:模拟色差的实战案例在做瓷砖瑕疵检测的过程中,需要检测色差。但在实际生产环境中,瓷砖色差检测的数据量较少,无法直接获取足够的数据来训练和优化深度学习模型。于是就考虑通过人为生成色差数据的方式来扩充数据集,进行色差的模拟。1.什么是色差?色差(ColorDifference)是指两种颜色之间的视觉差异。在色彩科学中,CIEDE2000是目前最先进的色差计算方法之一。然而,CIEDE1976也
- 【机器学习与数据挖掘实战】案例14:基于随机森林分类器的汽车公司客户细分预测
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机器学习与数据挖掘实战机器学习数据挖掘随机森林人工智能分类算法
【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
- 一文详解!大模型性能测试全指标、计算方法及优化指南
大模型研究院
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最近一周,我参与了一些第三方大模型的性能测试,在过程中发现,对于那些对实时性和稳定性要求较高的应用场景,模型的性能指标已经成为衡量其优劣的关键。这些指标不仅直接影响用户体验,还决定了模型能否真正胜任复杂的业务需求。在近年来大模型技术的快速发展中,我们看到智谱、文心一言、千问、豆包,以及最近备受关注的DeepSeekV3等主流模型逐渐涌现。以下,我将从五个核心维度出发,深入解析这些大模型的性能指标及
- 数仓_数据口径
TTXS123456789ABC
#XM1离线数仓_金融零售大数据
数仓_数据口径数据口径含义数据口径包含口径收敛数据口径含义在数据仓库(数仓)中,数据口径是指在数据统计和分析过程中,对数据的定义、计算方法、范围和标准等方面的详细规定。它确保了数据的一致性和准确性,避免因统计标准不一致导致的数据误解和混淆。数据口径包含具体来说,数据口径包括以下几个方面:数据定义:明确指标的具体含义。例如,“用户注册数”指的是在某一定时间内通过平台注册的新用户数量。计算方法:规定如
- 【AI中的数学-人工智能的数学基石】AI的心脏:探索人工智能的算法与核心技术
云博士的AI课堂
AI中的数学人工智能算法数学AI数学大模型
第一章人工智能的数学基石第二节AI的心脏:探索人工智能的算法与核心技术人工智能(AI)的迅猛发展离不开其背后的复杂算法与核心技术。这些算法不仅决定了AI系统的性能和能力,也构成了AI应用的基础。从基础的机器学习算法到先进的深度学习模型,AI的算法生态系统丰富多样,涵盖了广泛的数学原理和计算方法。本节将深入探讨驱动AI进步的关键算法与技术,揭示其工作机制及在实际应用中的重要性。一、机器学习:智能的基
- Bash 中的运算方式
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#bash开发语言
目录概述:1.(())运算符2.let命令3.expr命令4.$[]直接运算5.bc(计算器,支持浮点数)6.awk(强大的文本处理工具,也可计算)概述:Bash本身只支持整数运算,但可以结合bc和awk进行浮点运算。以下是常见的计算方法:1.(())运算符(())是Bash的整数计算语法,支持算术运算符、逻辑运算符,并且可以直接操作变量。echo$((2+3))#输出5echo$((10/3))
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前言:c语言为b站鹏哥,嗯对应视频37集昨天做的c语言,今天在来做一遍,发现做错了今天改了平均值的计算,就是说最大值加上最小值,如果说这个数值非常大的话,两个值加上会超过int类型的最大值,从而导致数值的重新计算,导致结果不稳定,所以换一种计算方法第二题,折半查找法环境介绍,就是devc++软件运行编译就是说最大值减去最小值,然后中间有个差值,将他分成一半给最小值,那两个就都是平均值了#inclu
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【GreatSQL优化器-04】贪婪搜索算法浅析一、贪婪搜索(greedy_search)介绍GreatSQL的优化器用greedy_search方法来枚举所有的表连接场景,然后从中根据最小cost来决定最佳连接顺序。这里面就涉及每种场景的cost计算方法,不同计算方法会导致不同的排序结果。因为枚举所有join场景,当表数量很大的时候就有可能无穷无尽消耗系统资源,因此GreatSQL执行greed
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近两年来,我国的化学信息学研究得到了快速发展,在某些专题的研究方面达到了国际前沿水平。在理论与计算化学研究中,基于第一性原理的新型并行计算方法被提出并用于纳米材料电子结构的高效计算[24],轨道分解方法被用来简化磁性质的四分量相对论计算[25]。同时,量化计算被越来越多地应用于团簇优化[26]及材料性质的预测[27],并越来越注重与实际结合用于反应过程过渡态和催化机理研究[28]。此外,密度泛函理
- 模糊模式识别:从贴近度到分类决策的Matlab实践
青橘MATLAB学习
模糊数学模型分类matlab数据分析数学建模
模糊模式识别是模糊数学在现实问题中的核心应用之一,其核心思想是通过量化模糊集合之间的“相似性”或“贴近度”,实现对未知模式的分类与识别。本文将从贴近度的定义出发,详解海明贴近度、欧几里得贴近度、黎曼贴近度及格贴近度的计算方法,并结合最大隶属原则与择近原则,解析模糊模式识别的完整流程。一、贴近度的定义与分类1.1贴近度的数学定义贴近度(ProximityDegree)是衡量两个模糊集合相似性的指标。
- Sora如何颠覆20个商业场景?Sora模型的商业应用及成本效益分析
大F的智能小课
玩转大模型人工智能
Sora模型简介Sora模型,作为一种先进的长视频生成模型,具有广泛的应用潜力。以下是Sora模型可能的20个商业场景应用,包括每个场景在Sora模型未发布时的普遍做法、Sora模型发布之后的改变以及节省成本的维度分析。节省成本的说明节省成本的说明:节省成本的计算是基于几个关键因素,包括时间、人力、设备和材料成本。以下是具体计算方法的一个概述:时间成本:使用Sora模型可以显著减少视频制作的时间。
- R中单细胞RNA-seq分析教程 (6)
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引言本系列开启R中单细胞RNA-seq数据分析教程,持续更新,欢迎关注,转发!简介现在,很少有人只进行一次单细胞RNA测序实验并仅产生一份数据。原因很直接:目前的单细胞RNA测序技术每次只能捕捉到有限样本的分子状态。为了在多个实验和不同条件下对众多样本进行测量,通常需要对来自不同实验的单细胞RNA测序数据进行联合分析。虽然有些实验策略,比如细胞哈希!,以及一些计算方法,比如demuxlet和scS
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计算机视觉相机
电子放大倍率,即显示器的放大率,显示器对你图像的放大倍率简单点想就是,显示器的单显示点实际尺寸:477mm/1920=a;相机采集图像本身单像素代表尺寸:17.2mm/2700=b显示放大倍率:a/b当然要算整体相对物方实物的放大倍率还要*本身镜头的放大倍率c比如照片上17.2mm的元器件所占像素为2700,照片解析度就是17.2/2700≈6.37μm/pix。显示器为1920*1080,21寸
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一个一定要撑住的学习者
#AI深度思考学习方法数据库
文章目录**表达式知识体系总览**回答1:**表达式知识体系****一、三种表达式形式对比****二、表达式转换核心方法****1.中缀转后缀(重点)****2.中缀转前缀****三、表达式计算方法****1.后缀表达式计算(栈实现)****2.中缀表达式计算(双栈法)**回答2:**终极生活类比(3秒懂核心)****灵魂三问(人类本能验证法)****手动转换术(不背算法,用自然思维)****脑内
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- mysql高级特性之数据分区
annan211
java数据结构mongodb分区mysql
mysql高级特性
1 以存储引擎的角度分析,分区表和物理表没有区别。是按照一定的规则将数据分别存储的逻辑设计。器底层是由多个物理字表组成。
2 分区的原理
分区表由多个相关的底层表实现,这些底层表也是由句柄对象表示,所以我们可以直接访问各个分区。存储引擎管理分区的各个底层
表和管理普通表一样(所有底层表都必须使用相同的存储引擎),分区表的索引只是
- JS采用正则表达式简单获取URL地址栏参数
chiangfai
js地址栏参数获取
GetUrlParam:function GetUrlParam(param){
var reg = new RegExp("(^|&)"+ param +"=([^&]*)(&|$)");
var r = window.location.search.substr(1).match(reg);
if(r!=null
- 怎样将数据表拷贝到powerdesigner (本地数据库表)
Array_06
powerDesigner
==================================================
1、打开PowerDesigner12,在菜单中按照如下方式进行操作
file->Reverse Engineer->DataBase
点击后,弹出 New Physical Data Model 的对话框
2、在General选项卡中
Model name:模板名字,自
- logbackのhelloworld
飞翔的马甲
日志logback
一、概述
1.日志是啥?
当我是个逗比的时候我是这么理解的:log.debug()代替了system.out.print();
当我项目工作时,以为是一堆得.log文件。
这两天项目发布新版本,比较轻松,决定好好地研究下日志以及logback。
传送门1:日志的作用与方法:
http://www.infoq.com/cn/articles/why-and-how-log
上面的作
- 新浪微博爬虫模拟登陆
随意而生
新浪微博
转载自:http://hi.baidu.com/erliang20088/item/251db4b040b8ce58ba0e1235
近来由于毕设需要,重新修改了新浪微博爬虫废了不少劲,希望下边的总结能够帮助后来的同学们。
现行版的模拟登陆与以前相比,最大的改动在于cookie获取时候的模拟url的请求
- synchronized
香水浓
javathread
Java语言的关键字,可用来给对象和方法或者代码块加锁,当它锁定一个方法或者一个代码块的时候,同一时刻最多只有一个线程执行这段代码。当两个并发线程访问同一个对象object中的这个加锁同步代码块时,一个时间内只能有一个线程得到执行。另一个线程必须等待当前线程执行完这个代码块以后才能执行该代码块。然而,当一个线程访问object的一个加锁代码块时,另一个线程仍然
- maven 简单实用教程
AdyZhang
maven
1. Maven介绍 1.1. 简介 java编写的用于构建系统的自动化工具。目前版本是2.0.9,注意maven2和maven1有很大区别,阅读第三方文档时需要区分版本。 1.2. Maven资源 见官方网站;The 5 minute test,官方简易入门文档;Getting Started Tutorial,官方入门文档;Build Coo
- Android 通过 intent传值获得null
aijuans
android
我在通过intent 获得传递兑现过的时候报错,空指针,我是getMap方法进行传值,代码如下 1 2 3 4 5 6 7 8 9
public
void
getMap(View view){
Intent i =
- apache 做代理 报如下错误:The proxy server received an invalid response from an upstream
baalwolf
response
网站配置是apache+tomcat,tomcat没有报错,apache报错是:
The proxy server received an invalid response from an upstream server. The proxy server could not handle the request GET /. Reason: Error reading fr
- Tomcat6 内存和线程配置
BigBird2012
tomcat6
1、修改启动时内存参数、并指定JVM时区 (在windows server 2008 下时间少了8个小时)
在Tomcat上运行j2ee项目代码时,经常会出现内存溢出的情况,解决办法是在系统参数中增加系统参数:
window下, 在catalina.bat最前面
set JAVA_OPTS=-XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128m -Xms5
- Karam与TDD
bijian1013
KaramTDD
一.TDD
测试驱动开发(Test-Driven Development,TDD)是一种敏捷(AGILE)开发方法论,它把开发流程倒转了过来,在进行代码实现之前,首先保证编写测试用例,从而用测试来驱动开发(而不是把测试作为一项验证工具来使用)。
TDD的原则很简单:
a.只有当某个
- [Zookeeper学习笔记之七]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.States
bit1129
zookeeper
public enum States {
CONNECTING, //Zookeeper服务器不可用,客户端处于尝试链接状态
ASSOCIATING, //???
CONNECTED, //链接建立,可以与Zookeeper服务器正常通信
CONNECTEDREADONLY, //处于只读状态的链接状态,只读模式可以在
- 【Scala十四】Scala核心八:闭包
bit1129
scala
Free variable A free variable of an expression is a variable that’s used inside the expression but not defined inside the expression. For instance, in the function literal expression (x: Int) => (x
- android发送json并解析返回json
ronin47
android
package com.http.test;
import org.apache.http.HttpResponse;
import org.apache.http.HttpStatus;
import org.apache.http.client.HttpClient;
import org.apache.http.client.methods.HttpGet;
import
- 一份IT实习生的总结
brotherlamp
PHPphp资料php教程php培训php视频
今天突然发现在不知不觉中自己已经实习了 3 个月了,现在可能不算是真正意义上的实习吧,因为现在自己才大三,在这边撸代码的同时还要考虑到学校的功课跟期末考试。让我震惊的是,我完全想不到在这 3 个月里我到底学到了什么,这是一件多么悲催的事情啊。同时我对我应该 get 到什么新技能也很迷茫。所以今晚还是总结下把,让自己在接下来的实习生活有更加明确的方向。最后感谢工作室给我们几个人这个机会让我们提前出来
- 据说是2012年10月人人网校招的一道笔试题-给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码
bylijinnan
java
public class ScalesBalance {
/**
* 题目:
* 给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 (假设N无限大,但一种重量的砝码只有一个)
* 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码使两边平衡
*
* 分析:
* 三进制
* 我们约定括号表示里面的数是三进制,例如 47=(1202
- dom4j最常用最简单的方法
chiangfai
dom4j
要使用dom4j读写XML文档,需要先下载dom4j包,dom4j官方网站在 http://www.dom4j.org/目前最新dom4j包下载地址:http://nchc.dl.sourceforge.net/sourceforge/dom4j/dom4j-1.6.1.zip
解开后有两个包,仅操作XML文档的话把dom4j-1.6.1.jar加入工程就可以了,如果需要使用XPath的话还需要
- 简单HBase笔记
chenchao051
hbase
一、Client-side write buffer 客户端缓存请求 描述:可以缓存客户端的请求,以此来减少RPC的次数,但是缓存只是被存在一个ArrayList中,所以多线程访问时不安全的。 可以使用getWriteBuffer()方法来取得客户端缓存中的数据。 默认关闭。 二、Scan的Caching 描述: next( )方法请求一行就要使用一次RPC,即使
- mysqldump导出时出现when doing LOCK TABLES
daizj
mysqlmysqdump导数据
执行 mysqldump -uxxx -pxxx -hxxx -Pxxxx database tablename > tablename.sql
导出表时,会报
mysqldump: Got error: 1044: Access denied for user 'xxx'@'xxx' to database 'xxx' when doing LOCK TABLES
解决
- CSS渲染原理
dcj3sjt126com
Web
从事Web前端开发的人都与CSS打交道很多,有的人也许不知道css是怎么去工作的,写出来的css浏览器是怎么样去解析的呢?当这个成为我们提高css水平的一个瓶颈时,是否应该多了解一下呢?
一、浏览器的发展与CSS
- 《阿甘正传》台词
dcj3sjt126com
Part Ⅰ:
《阿甘正传》Forrest Gump经典中英文对白
Forrest: Hello! My names Forrest. Forrest Gump. You wanna Chocolate? I could eat about a million and a half othese. My momma always said life was like a box ochocol
- Java处理JSON
dyy_gusi
json
Json在数据传输中很好用,原因是JSON 比 XML 更小、更快,更易解析。
在Java程序中,如何使用处理JSON,现在有很多工具可以处理,比较流行常用的是google的gson和alibaba的fastjson,具体使用如下:
1、读取json然后处理
class ReadJSON
{
public static void main(String[] args)
- win7下nginx和php的配置
geeksun
nginx
1. 安装包准备
nginx : 从nginx.org下载nginx-1.8.0.zip
php: 从php.net下载php-5.6.10-Win32-VC11-x64.zip, php是免安装文件。
RunHiddenConsole: 用于隐藏命令行窗口
2. 配置
# java用8080端口做应用服务器,nginx反向代理到这个端口即可
p
- 基于2.8版本redis配置文件中文解释
hongtoushizi
redis
转载自: http://wangwei007.blog.51cto.com/68019/1548167
在Redis中直接启动redis-server服务时, 采用的是默认的配置文件。采用redis-server xxx.conf 这样的方式可以按照指定的配置文件来运行Redis服务。下面是Redis2.8.9的配置文
- 第五章 常用Lua开发库3-模板渲染
jinnianshilongnian
nginxlua
动态web网页开发是Web开发中一个常见的场景,比如像京东商品详情页,其页面逻辑是非常复杂的,需要使用模板技术来实现。而Lua中也有许多模板引擎,如目前我在使用的lua-resty-template,可以渲染很复杂的页面,借助LuaJIT其性能也是可以接受的。
如果学习过JavaEE中的servlet和JSP的话,应该知道JSP模板最终会被翻译成Servlet来执行;而lua-r
- JZSearch大数据搜索引擎
颠覆者
JavaScript
系统简介:
大数据的特点有四个层面:第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多。网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume,Variety,Value,Velocity。大数据搜索引
- 10招让你成为杰出的Java程序员
pda158
java编程框架
如果你是一个热衷于技术的
Java 程序员, 那么下面的 10 个要点可以让你在众多 Java 开发人员中脱颖而出。
1. 拥有扎实的基础和深刻理解 OO 原则 对于 Java 程序员,深刻理解 Object Oriented Programming(面向对象编程)这一概念是必须的。没有 OOPS 的坚实基础,就领会不了像 Java 这些面向对象编程语言
- tomcat之oracle连接池配置
小网客
oracle
tomcat版本7.0
配置oracle连接池方式:
修改tomcat的server.xml配置文件:
<GlobalNamingResources>
<Resource name="utermdatasource" auth="Container"
type="javax.sql.DataSou
- Oracle 分页算法汇总
vipbooks
oraclesql算法.net
这是我找到的一些关于Oracle分页的算法,大家那里还有没有其他好的算法没?我们大家一起分享一下!
-- Oracle 分页算法一
select * from (
select page.*,rownum rn from (select * from help) page
-- 20 = (currentPag