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算法大师
华为od面试python
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master_chenchengg
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- 4.C_数据结构_队列
荣世蓥
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概述什么是队列:队列是限定在两端进行插入操作和删除操作的线性表。具有先入先出(FIFO)的特点相关名词:队尾:写入数据的一段队头:读取数据的一段空队:队列中没有数据,队头指针=队尾指针满队:队列中存满了数据,队尾指针+1=队头指针循环队列1、基本内容循环队列是以数组形式构成的队列数据结构。循环队列的结构体如下:typedefintdata_t;//队列数据类型#defineN64//队列容量typ
- 【树一线性代数】005入门
Owlet_woodBird
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Index本文稍后补全,推荐阅读:https://blog.csdn.net/weixin_60702024/article/details/141874376分析实现总结本文稍后补全,推荐阅读:https://blog.csdn.net/weixin_60702024/article/details/141874376已知非空二叉树T的结点值均为正整数,采用顺序存储方式保存,数据结构定义如下:t
- 算法刷题:300. 最长递增子序列、674. 最长连续递增序列、718. 最长重复子数组、1143. 最长公共子序列
哆来咪咪咪
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300.最长递增子序列1.dp定义:dp[i]表示i之前包括i的以nums[i]结尾的最长递增子序列的长度2.递推公式:if(nums[i]>nums[j])dp[i]=max(dp[i],dp[j]+1);注意这里不是要dp[i]与dp[j]+1进行比较,而是我们要取dp[j]+1的最大值。3.初始化:每一个i,对应的dp[i](即最长递增子序列)起始大小至少都是1.classSolution{
- 七.正则化
愿风去了
吴恩达机器学习之正则化(Regularization)http://www.cnblogs.com/jianxinzhou/p/4083921.html从数学公式上理解L1和L2https://blog.csdn.net/b876144622/article/details/81276818虽然在线性回归中加入基函数会使模型更加灵活,但是很容易引起数据的过拟合。例如将数据投影到30维的基函数上,模
- BP神经网络的传递函数
大胜归来19
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BP网络一般都是用三层的,四层及以上的都比较少用;传输函数的选择,这个怎么说,假设你想预测的结果是几个固定值,如1,0等,满足某个条件输出1,不满足则0的话,首先想到的是hardlim函数,阈值型的,当然也可以考虑其他的;然后,假如网络是用来表达某种线性关系时,用purelin---线性传输函数;若是非线性关系的话,用别的非线性传递函数,多层网络时,每层不一定要用相同的传递函数,可以是三种配合,可
- 神经网络传递函数sigmoid,神经网络传递函数作用
快乐的小荣荣
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神经网络传递函数选取不同会有特别大差别嘛?只是最后一层,但前面层是非线性,那么可能存在区别不大的情况。线性函数f(a*input)=af(input),一般来说,input为向量,最简化情况下,可以假设input的各个维度,a1=a2=a3。。。意味着你线性层只是简单的对输入做了scale~而神经网络能起作用的原因,在于通过足够复杂的非线性函数,来模拟任何的分布。所以,神经网络必须要用非线性函数。
- STM32 如何生成随机数
千千道
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目录一、引言二、STM32随机数发生器概述三、工作原理1.噪声源2.线性反馈移位寄存器(LFSR)3.数据寄存器(RNG_DR)4.监控和检测电路:5.控制和状态寄存器6.生成流程四、使用方法1.使能随机数发生器2.读取随机数3.错误处理五、注意事项1.随机数的质量2.安全性3.性能考虑六、总结一、引言在嵌入式系统开发中,随机数的生成常常是一个重要的需求。无论是用于加密、模拟、游戏还是其他需要不确
- 机器学习VS深度学习
nfgo
机器学习
机器学习(MachineLearning,ML)和深度学习(DeepLearning,DL)是人工智能(AI)的两个子领域,它们有许多相似之处,但在技术实现和应用范围上也有显著区别。下面从几个方面对两者进行区分:1.概念层面机器学习:是让计算机通过算法从数据中自动学习和改进的技术。它依赖于手动设计的特征和数学模型来进行学习,常用的模型有决策树、支持向量机、线性回归等。深度学习:是机器学习的一个子领
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今日内容大纲介绍自定义代码-模拟链表删除节点查找节点算法入门-排序类的冒泡排序选择排序插入排序快速排序算法入门-查找类的二分查找-递归版二分查找-非递归版分线性结构-树介绍基本概述特点和分类自定义代码-模拟二叉树1.自定义代码-模拟链表完整版"""案例:自定义代码,模拟链表.背景: 顺序表在存储数据的时候,需要使用到连续的空间,如果空间不够,就会导致扩容失败,针对于这种情况,我们可以通过链表实现
- 信号与线性系统分析第4版吴大正课后习题答案
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考试信号与线性系统分析课后答案
完整版:http://zgw.100xuexi.com/SubItem/IndexInfoDetail.aspx?id=1d9ef631-a09d-4893-bb2f-597c745f5803第1章信号与系统1.1复习笔记本章是信号分析与系统分析的基础,详细介绍了信号与系统的概念与分类方法以及常用的连续信号与离散信号,讨论了冲激函数和冲激偶函数的重要性质,介绍了线性时不变(LTI)系统的特性,简要
- 基于matlab的离散系统变换域分析实验,实验3 离散时间系统的变换域分析
mmjang
电子科技大学实验报告学生姓名:项阳学号:2010231060011指导教师:邓建一、实验项目名称:离散时间系统的变换域分析二、实验目的:线性时不变(LTI)离散时间系统的特性可以用其冲击响应序列来表示,也可以用传递函数和频率响应来表示,本实验通过使用MATLAB函数对离散时间系统的一些特性进行仿真分析,以加深对离散时间系统的零极点、稳定性,频率响应等概念的理解。三、实验内容:1、设X1(z)23z
- 《信号与线性系统分析》学习心得
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个人学习感想信号与线性系统分析吴大正课本信号分析
《信号与线性系统分析》学习心得通过本学期上网课的学习,大致对信号有了一定的了解认知,下面对该课程的理解发表粗浅认知,说起信号,大家都不陌生,比如老师写的幻灯片,朋友的一个眼色,经常使用的WiFi信号......总之,信号就是信息的载体,它包含着信息!从数学的角度,信号可以说是一个时间函数/序列;从电路角度来说,信号就是各种激励与响应与系统的作用;从模电数电的角度来看,信号有连续时间信号与离散时间信
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数学建模、运筹学之非线性规划一、最优化问题理论体系二、梯度下降法——无约束非线性规划三、牛顿法——无约束非线性规划四、只包含等值约束的拉格朗日乘子法五、不等值约束非线性规划与KKT条件一、最优化问题理论体系最优化问题旨在寻找全局最优值(或为最大值,或为最小值)。最优化问题一般可以分为两个部分:目标函数与约束条件。该问题的进一步细分也是根据这两部分的差异。最优化问题根据变量的取值范围不同可以划分为一
- 弦截法-C++【可直接复制粘贴/欢迎评论点赞】
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数值计算方法与算法c++算法开发语言
弦截法(也称为弦切法)在C++中实现时,是一种用于求解非线性方程根的迭代方法。下面从背景、优点和缺点三个方面进行阐述:背景弦截法是基于牛顿迭代法的一种改进方法,它避免了牛顿迭代法中直接求导的复杂性。在牛顿迭代法中,每一步迭代都需要计算函数的导数,这在函数形式复杂或导数不易求解时变得尤为困难。而弦截法则利用函数值的差商来近似导数的倒数,从而简化了计算过程。在C++中实现弦截法,通常是通过定义待求解的
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pythonpython开发语言梯度下降算法优化
博客:Python实现梯度下降法目录引言什么是梯度下降法?梯度下降法的应用场景梯度下降法的基本思想梯度下降法的原理梯度的定义学习率的选择损失函数与优化问题梯度下降法的收敛条件Python实现梯度下降法面向对象的设计思路代码实现示例与解释梯度下降法应用实例:线性回归场景描述算法实现结果分析与可视化梯度下降法的改进版本随机梯度下降(SGD)小批量梯度下降(Mini-batchGradientDesce
- 二叉树--python
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二叉树一、概述1、介绍是一种非线性数据结构,将数据一分为二,代表根与叶的派生关系,和链表的结构类似,二叉树的基本单元是结点,每个节点包括值和左右子节点引用。每个节点都有两个引用(类似于双向链表),分别指向左子节点和右子节点,该节点被称为这两个子节点的父节点。当给定一个二叉树的结点时,我们将在该节点的左子节点以及其以下结点所形成的树称为左子树,同理,右子节点的部分被称为右子树。在二叉树中,除了叶节点
- 第二章 按问题编程
ronghuilin
程序特征程序设计
程序设计的基础,建立计算机编程思维,掌握基本问题的分析,与编写源程序。1.在一组数据中寻找一个元素操作“寻找”在计算机软件中是“搜索”,近几年称为“扫描”。首先应了解这些数据存放在什么结构中。一组数据能存储在线性表(one-to-one)中,每个元素只有一个前趋和后继,常用的是数组array,应用性能高的是栈Stack与队列queue。数学计算在计算机程序中的基础是矩阵计算,矩阵存放在二维数组中。
- R语言标准普尔500指数Garch(1,1)模型
ronghuilin
一、例3.3标准普尔500指数的月超额收益率,从1926年开始,共792个观察值,如图所示。记rt为超额收益率,rt的样本ACF和rt2的样本PACF。在间隔为1,3时有少许序列相关性,但主要特征是平方序列显示的强烈线性相关性。例题建立garch(1,1)模型的过程:(1)应用arma(p,q)模型消除数据的线性依赖(2)在arma(p,q)模型基础上,建立garch(1,1)模型(3)改进g
- 数据结构.
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文章目录自我介绍数据结构基础概念简介线性结构和非线性结构线性结构非线性结构前驱和后继你的点赞评论就是对博主最大的鼓励当然喜欢的小伙伴可以:点赞+关注+评论+收藏(一键四连)哦~自我介绍 Hello,大家好,我是小珑也要变强(也是小珑),我是易编程·终身成长社群的一名“创始团队·嘉宾”和“内容共创官”,现在我来为大家介绍一下有关物联网-嵌入式方面的内容。数据结构基础概念简介 1968年美国克务特
- 非线性成长
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前言一个环境长期越稳定,线性法则在其中就越适用;相反,如果一个环境变化越快、越频繁,则非线性法则越容易在其中起主导作用创业是让人快速精进、快速成长的最好环境,至少是之一解决问题,是创业过程中我所有学习和成长的唯一意义,也是我学习和成长的唯一动力打破自身边界,不断上行去看到更大的世界,了解更多顶尖高手在关注什么、如何思考,以及如何才能成为那样的高手职业生涯三阶段工具人(Handler)需要什么,就学
- 【无线通信】误差矢量幅度(EVM)
守月满空山雪照窗
无线通信无线通信
误差矢量幅度(ErrorVectorMagnitude,EVM)是一种用来评估数字通信系统中调制质量的重要指标。EVM衡量的是理想信号与实际接收信号之间的差异,通常用来评估调制质量、信号完整性和接收机性能。EVM的定义在一个数字通信系统中,理想情况下接收到的信号应该精确地落在特定的理想星座点上(比如QAM或PSK星座图)。然而,由于各种现实因素,如噪声、失真、非线性效应和相位误差,接收到的信号可能
- 12312312
二进制掌控者
c++
c语言中的小小白-CSDN博客c语言中的小小白关注算法,c++,c语言,贪心算法,链表,mysql,动态规划,后端,线性回归,数据结构,排序算法领域.https://blog.csdn.net/bhbcdxb123?spm=1001.2014.3001.5343给大家分享一句我很喜欢我话:知不足而奋进,望远山而前行!!!铁铁们,成功的路上必然是孤独且艰难的,但是我们不可以放弃,远山就在前方,但我们
- 你知道什么是回调函数吗?
二进制掌控者
#C语言专栏c语言开发语言
c语言中的小小白-CSDN博客c语言中的小小白关注算法,c++,c语言,贪心算法,链表,mysql,动态规划,后端,线性回归,数据结构,排序算法领域.https://blog.csdn.net/bhbcdxb123?spm=1001.2014.3001.5343给大家分享一句我很喜欢我话:知不足而奋进,望远山而前行!!!铁铁们,成功的路上必然是孤独且艰难的,但是我们不可以放弃,远山就在前方,但我们
- 栈区-----顺序栈------队列
(笑)z
数据结构
栈栈(Stack)是一种遵循后进先出(LIFO,LastInFirstOut)原则的有序集合。这种数据结构只允许在栈顶进行添加(push)或删除(pop)元素的操作。换句话说,最新添加的元素会被最先移除。栈的这种特性使得它在多种编程和应用场景中非常有用,比如函数调用、括号匹配、表达式求值、页面访问历史等。只允许从一端进行数据的插入和删除的线性存储结构顺序栈:类似数组满增栈,满减栈,空增栈,空减栈空
- 数据结构,有头链表
(笑)z
数据结构
数据结构基本概念:1.定义一组用来保存一种或者多种特定关系的数据的集合(组织和存储数据)程序的设计:将现实中大量而复杂的问题以特定的数据类型和特定的存储结构存储在内存中,并在此基础上实现某个特定的功能的操作;程序=数据结构+算法2.数据与数据之间的关系数据的逻辑结构:数据元素与元素之间的关系集合:关系平等线性结构:元素之间一对一的关系(表(数组,链表),队列。栈。。。)树型结构:元素之间一对多的关
- 如何有效的学习AI大模型?
Python程序员罗宾
学习人工智能语言模型自然语言处理架构
学习AI大模型是一个系统性的过程,涉及到多个学科的知识。以下是一些建议,帮助你更有效地学习AI大模型:基础知识储备:数学基础:学习线性代数、概率论、统计学和微积分等,这些是理解机器学习算法的数学基础。编程技能:掌握至少一种编程语言,如Python,因为大多数AI模型都是用Python实现的。理论学习:机器学习基础:了解监督学习、非监督学习、强化学习等基本概念。深度学习:学习神经网络的基本结构,如卷
- 基于matlab的水下航行器建模与仿真,水下自主航行器(AUV)建模仿真探究.doc
蒙眼说
水下自主航行器(AUV)建模仿真探究水下自主航行器(AUV)建模仿真探究【摘要】本文对鱼雷形状的水下自主航行器的六自由度非线性动态模型的研制作了较为详细的介绍。该动态模型充分考虑了各方面的因素,其中包括静水力学,超重,流体力学,操舵、推进力和力矩等。此外模型还考虑了航行器动力学和环境的影响。【关键词】水下自主航行器;建模;仿真研究1.引言水下自主航行体是一种重要的用于水下勘探的机器人,同时也是用于
- 概率潜在语义分析(Probabilistic Latent Semantic Analysis,PLSA)—无监督学习方法、概率模型、生成模型、共现模型、非线性模型、参数化模型、批量学习
剑海风云
ArtificialIntelligence人工智能机器学习概率潜在语义分析PLSA
定义输入:设单词集合为W={ω1,ω2,⋯ ,ωM}W=\{\omega_1,\omega_2,\cdots,\omega_M\}W={ω1,ω2,⋯,ωM},文本集合为D={d1,d2,⋯ ,dN}D=\{d_1,d_2,\cdots,d_N\}D={d1,d2,⋯,dN},话题集合为Z={z1,z2,⋯ ,zN}Z=\{z_1,z_2,\cdots,z_N\}Z={z1,z2,⋯,zN},共现
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25  
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
gongmeitao
Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
一个圆
矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
TransactionDefinition
定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
stunizhengjia
linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
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ITeye
ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《NFC:Arduino、Andro