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人工智能人工智能ai
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- 文本生成型人工智能:逻辑算法与文字组合的重构艺术
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人工智能人工智能算法重构人机交互aichatgpt
引言在数字化浪潮的推动下,文本生成型人工智能(如GPT系列、Claude、Deepseek等)正逐步从技术工具演化为人类社会的"数字镜像"。其本质并非简单的文字堆砌,而是基于算法逻辑对海量语言数据的学习与重组。这一过程既模仿了人类的思维模式,又受制于技术基础设施的物理边界。以下从三个维度解析其运行逻辑与技术哲学。一、数据训练:从概率统计到仿生逻辑的跨越文本生成型AI的核心在于通过神经网络模型对语言
- AGI方向研究
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要成为一名合格的AGI(通用人工智能)实习生,你需要具备跨学科的知识体系、扎实的技术能力以及前沿研究视野。以下是基于你当前基础的能力扩展方向、关键研究领域以及未来发展的详细分析:---###**一、AGI实习生需具备的核心能力**####1.**数学与理论基础**-**数学基础**:线性代数(矩阵运算、特征值)、概率统计(贝叶斯理论、分布模型)、微积分(梯度优化)、信息论(熵、KL散度)。-**计
- 数学与机器学习:共舞于智能时代的双璧
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随着人工智能的崛起,机器学习作为其核心技术之一,正引领着新一轮的科技革命。而在这场革命中,数学以其深邃的理论和精妙的工具,为机器学习提供了坚实的支撑。数学与机器学习之间的关系,如同琴瑟和鸣,共同编织出智能时代的华美乐章。数学,作为自然科学的皇后,以其严谨的逻辑和精确的推理,为机器学习提供了坚实的理论基础。机器学习算法的设计、优化和应用,都离不开数学的支持。无论是线性代数、概率统计,还是微积分、最优
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欢迎来到概率统计的世界!在量化交易中,概率统计是至关重要的工具。通过理解概率,我们可以用数学的方法来描述市场行为,预测未来走势,并制定交易策略。让我们一起从基础概念开始,逐步深入,揭开概率统计的神秘面纱。1.1概率论的基本概念与应用概率是用来描述某个事件发生可能性的数值。例如,丢一枚硬币,正面朝上的概率是50%。这个概率可以用数学公式表示为:在量化交易中,我们常常需要计算各种事件的概率,例如股票价
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深度学习是一门令人着迷的领域,但初学者可能会感到有些困惑。让我们从头开始,用通俗易懂的语言来探讨深度学习的基础知识。1.基础知识深度学习需要一些数学和编程基础。首先,我们要掌握一些数学知识,如线性代数、微积分和概率统计。这些知识在深度学习算法中非常常见。另外,选择一门编程语言作为工具,如Python,掌握其基本语法和常用库的使用。2.学习机器学习吴恩达的机器学习课程是一个很好的入门教程。虽然有些地
- 如何学习和规划类似ChatGPT这种人工智能(AI)相关技术
ABEL in China
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学习和规划类似ChatGPT这种人工智能(AI)相关技术的路径通常包括以下步骤:学习基础知识:学习编程:首先,你需要学习一种编程语言,例如Python,这是大多数人工智能项目的首选语言。数学基础:深度学习和自然语言处理等领域需要一定的数学基础,包括线性代数、微积分和概率统计。掌握机器学习和深度学习:了解机器学习和深度学习的基本概念,例如神经网络、卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)。学习
- 均方根(rms),标准差(std),平均绝对误差(mae),方差(var/std*std)计算与数学意义
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在计算时总是遇到需要计算平均值,但是对于均方根和标准差选择还是不明确。标题里面的括号为matlab函数可以直接运行。1、均方根(rms)均方根误差用于衡量观测值同真值之间的偏差。2、标准差(std)标准差是方差的算术平方根。在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。3、平均绝对误差(mae)平均绝对误差是所有单个观测值与算术平均值的偏
- 发家致富的秘密(83)
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1)、父母做什么,我们便跟着做什么。能超越父母的子女并不多。父母读大学,孩子便能读大学。父母是大学教授,孩子再差也是大学老师。生活是概率统计,漏网之鱼不过是传奇,是奇迹。我们35岁做什么,我们的孩子到了35岁便做什么。锁定一个卖点循环。锁定了,便不要变。不要以为人生很长。从大学出来,我们不是22便是23。25岁成家了,所有的想法都没了。挣扎到35岁,便是人生的顶点。现在,我们在做什么?我们的卖点,
- 8、python多项式贝叶斯文本分类(完整)
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数据挖掘实战多项式贝叶斯文章分类
1、贝叶斯定理(BayesTheorem)朴素贝叶斯分类(NaiveBayesClassifier)贝叶斯分类算法,是统计学的一种分类方法,它是利用贝叶斯定理的概率统计知识,对离散型的数据进行分类的算法2、贝叶斯算法的类型sklearn包naive_bayes模块GaussianNB高斯贝叶斯BernoulliNB伯努利贝叶斯MultionmialNB多项式贝叶斯(需要知道具体每个特征的数值大小)
- 这才是心理学
JeetChan
这才是心理学 如果让我荐书,一定是这本,《这才是心理学》。曾极力向身边的人推荐学习概率统计方面的知识,尽管人们都“嗤之以鼻”,而我认为世界是被概率统治的,最终被揭示的行为规律通常都是一种概率关系。这本书向我们阐述了心理学的批判性思维(原作名:HowtoThinkStraightaboutPsychology)和概率性思维。书中有大量反常识的观点,颠覆你的认知。同时,这也是一本难书,书中包含了大量
- LogLogCounting 基数估计算法
芒果菠萝蛋炒饭
介绍基数估计算法(CardinalityEstimationAlgorithm)是基于概率统计理论的估算给定数据集中不重复元素基数的算法。它是一种基于概率统计理论所设计的概率算法,克服了精确基数计数算法的诸多弊端(如内存需求过大或难以合并等),同时可以通过一定手段将误差控制在所要求的范围内。什么是基数?基数指的是一个集合(这里的集合可以包含重复元素,不是集合论中定义的集合)中不同元素的个数,例如集
- 基于第一性原理投资
曹博士
图片发自App张教授打造丹华资本,致力于用第一性原理来指导风险投资。所谓第一性原理,就是基于最基本的自然法则,而且通常是可以用数学来表达并且在物理上首先验证。比如熵法则,量子原理,概率统计框架,等。不过从实际效果来看,2013起步的丹华资本,业绩很差。基本上成了反面案例。这个类似由诺贝尔经济学获奖者组建的量化投资公司长期资本,本来希望用量化的方式做套利投资,结果一个俄罗斯的黑天鹅事件,就让其折戟沉
- 概率统计学习打卡——数理统计与描述性分析
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1.数理统计的基本概念总体:研究对象的全体(X)个体:组成总体的每个基本单元样本:从总体中抽取的一部分个体()简单随机样本:具有随机性和独立性的样本,即样本相互独立具有同一分布样本的两重性:抽样前是随机变量,抽样后是具体的数统计量:样本的函数,不含有任何未知参数抽样分布:统计量的分布2.常用的统计量样本均值:用来估计总体均值和对对有关总体均值的假设做检验样本方差:用来估计总体方差和对有关总体方差的
- DataWhale概率统计4——方差分析
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6.方差分析6.1概要方差分析(Analysisofvariance,ANOVA)主要研究分类变量作为自变量时,对因变量的影响是否显著,用于两个及两个以上样本均属差别的显著性检验。由于各种因素的影响,研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分为两类,一是不可控的随机因素,另一是研究中施加对结果形成影响的可控因素6.2原理方差分析(ANOVA)又称“变异数分析”或“F检验”,是由罗纳德·费雪爵士发
- 《自动驾驶汽车的缺陷及其产品责任》(四)
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接下来是自动驾驶的主体资格讨论,从技术及法律上。首先看技术的理解:从自动驾驶人工智能所赖以实现的技术来看,所谓具有深度自主学习能力的人工智能其本质上是依靠大数据、概率统计以及日益增长的运算能力实现对驾驶行为及其规律的重复性归纳,但并不能完全揭示其本质或内在规律,尤其是其缺乏人类的创造性思维,无法在既有信息和数据的基础上创造性地解决未知问题、无法创造新知识。所以,第一方面的题眼是“重复性归纳”,不具
- 人工智能之大数定理和中心极限定理
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人工智能WEL测试人工智能概率论大数定理中心极限定理
大数定律大数定律:是一种描述当试验次数很大时所呈现的概率性致的定律,由概率统计定义“频率收敛于概率”引申而来。换而言之,就是n个独立分布的随机变量其观察值的均值依概率收敛于这些随机变量所属分布的理论均值,也就是总体均值。例如:假设每次从1、2、3当中随机选取一个数字,随着抽样次数的增加,样本均值越来越趋近于总体期望((1+2+3)/3=2)。依概率收敛:设{XnX_nXn}为一随机变量序列,X为一
- DAY 25 《你能准确的预测股价嘛》
Ciel天
你不能准确的预估5分钟内股票价格的涨幅,就像你不能够预估,抛硬币时会是哪一面朝上一样,因为这两件事情都和赌博买彩票一样,是“独立事件”。换句话说,预测的准确率永远无法超过50%,这在概率统计学上没有意义。当一件事情发生的概率在50%以上,哪怕是51%,我们就要努力,甚至要赌,因为哪怕是这一次输了,从长期看,你一定会赢。“绝大多数人没有从觉悟上理解统计概率基础知识有多么重要,于是,这一辈子就好像别人
- 机器学习 强化学习 深度学习的区别与联系
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机器学习机器学习人工智能深度学习
机器学习强化学习深度学习机器学习按道理来说,这个领域(机器学习)应该叫做统计学习(StatisticalLearning),因为它的方法都是由概率统计领域拿来的。这些人中的领军人物很有商业头脑,把统计和物理的数理模型,改名叫做机器,比如**模型(model)就叫**机(machine),把一些层次模型(hierarchicalmodel)说成是“网”(net)。这样,搞出了几个“机”和“网”之后,
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深度学习自然语言处理人工智能
深度学习如何入门?深度学习是一种利用多层神经网络来学习数据特征和模式的机器学习方法,它在图像识别、自然语言处理、语音识别、推荐系统等领域都取得了令人瞩目的成果。那么,如果你想学习深度学习,你需要掌握哪些知识和技能呢?本文将为你提供一个简明的指南,帮助你快速入门深度学习。一、基础知识深度学习涉及到许多数学概念,如线性代数、微积分和概率统计。如果你对这些概念不熟悉,可以通过在线课程、教科书和教程来学习
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竭尽全力才能成功
读万卷书行万里路2017-今天读过的书单写出来给大家参考下工欲善其事,必先利其器我是一个php程序员鸟哥的linux私房菜基础篇服务器架构篇日本结城浩著程序员的数学1程序员的数学2概率统计程序员的数学3线性代数蒋心数据库系统概论清华大学出版社Mysql从入门到精通国家863软件孵化器headfirst设计模式大话设计模式人月神话HTTP权威指南人民邮电出版社redis入门指南李子烨人民邮电出版社锋
- 贝叶斯估计:Cramér-Rao下界和Fisher信息
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在概率统计和信息理论领域,Cramér-Rao下界(Cramér-RaoBound)和Fisher信息(FisherInformation)是两个重要而密切相关的概念。它们在估计理论和信息量度量中发挥着关键作用。本文将深入探讨这两个概念的定义、关系以及它们在统计推断中的应用。Cramér-Rao下界的表达:Cramér-Rao下界(Cramér-Raobound)是统计估计理论中的一个重要概念,它
- 多元高斯分布:条件分布推导
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导航算法及滤波机器学习人工智能算法
在概率统计学中,多元高斯分布是一种非常重要的分布,其条件分布的推导在实际问题中有广泛的应用。本文将详细探讨给定部分变量条件下,多元高斯分布中另一部分变量的条件分布的推导过程。1.多元高斯分布回顾首先,我们回顾一下多元高斯分布的基本形式:其中,Xa和Xb是随机向量的两个部分,μ是均值向量,Σ是协方差矩阵。均值向量:协方差矩阵:此外,使用协方差矩阵的逆矩阵也比较方便,即精度矩阵从而引入精度矩阵2.条件
- 机器学习周刊第五期:一个离谱的数据可视化Python库、可交互式动画学概率统计、机器学习最全文档、快速部署机器学习应用的开源项目、Redis 之父的最新文章
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date:2024/01/08这个网站用可视化的方式讲解概率和统计基础知识,很多内容还是可交互的,非常生动形象。大家好,欢迎收看第五期机器学习周刊本期介绍7个内容,涉及Python、概率统计、机器学习、大模型等,目录如下:一个离谱的Python库看见概率,看见统计2024机器学习最强文档Gradio顶级程序员如何使用LLMTinyLlama微软宣布利用大型语言模型改进文本嵌入1、一个离谱的Pyth
- 线性代数——(期末突击)概率统计习题(概率的性质、全概率公式)
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线性代数概率论学习笔记
目录概率的性质题一全概率公式题二题三概率的性质有限可加性:若有限个事件互不相容,则单调性:互补性:加法公式:可分性:题一在某城市中共发行三种报纸:甲、乙、丙。在这个城市的居民中,订甲报的有45%,订乙报的有35%,订丙报的有30%,同时订甲、乙两报的有10%,同时订甲、丙两报的有8%,同时订乙、丙两报的有5%,同时订三种报纸的有3%,求下述百分比:(1)只订甲报的;(2)只订甲、乙两报的;(3)只
- 理论U2 贝叶斯决策理论
轩不丢
机器学习机器学习
文章目录一、概率统计理论基础1、乘法公式2、全概率公式3、贝叶斯公式二、贝叶斯决策理论1、用处2、解决问题3、决策基础4、一些概念5、核心公式三、最小错误率贝叶斯决策1、目标2、例题分析3、问题1)决策的风险四、最小风险贝叶斯决策1、背景2、基本概念1)损失函数2)条件期望损失:3)期望风险:3、目标4、决策5、算法步骤6、例题分析五、两种贝叶斯的关系六、朴素贝叶斯决策1、问题2、概念3、例题分析
- 数据结构与算法之美学习笔记:46 | 概率统计:如何利用朴素贝叶斯算法过滤垃圾短信?
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数据结构与算法之美学习笔记算法数据结构
目录前言算法解析总结引申前言本节课程思维导图:上一节我们讲到,如何用位图、布隆过滤器,来过滤重复的数据。今天,我们再讲一个跟过滤相关的问题,如何过滤垃圾短信?垃圾短信和骚扰电话,我想每个人都收到过吧?买房、贷款、投资理财、开发票,各种垃圾短信和骚扰电话,不胜其扰。如果你是一名手机应用开发工程师,让你实现一个简单的垃圾短信过滤功能以及骚扰电话拦截功能,该用什么样的数据结构和算法实现呢?算法解析实际上
- 算法有哪⼏类?
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一、问题按照执⾏功能的不同,可以将算法分为不同的类别,那么算法有哪⼏类?二、解答计算机上的算法按照实现功能可以分为两⼤类:即数值型算法和⾮数值算法。1、数值型算法(NumericalAlgorithms)这类算法主要用于处理数值数据和解决数学问题,它们通常涉及到大量的数学计算,包括但不限于矩阵运算、微积分、线性代数、概率统计、优化问题等。例如,求解方程组的高斯消元法、数值积分方法如辛普森法则、牛顿
- 笔记 | gamma分布
懒麻蛇
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gamma分布简介大写:Γ小写:γGamma函数在概率统计中频繁现身,众多的统计分布,包括常见的统计学三大分布(t分布,χ2分布,F分布)、Beta分布、Dirichlet分布的密度公式中都有Gamma函数的身影;当然发生最直接联系的概率分布是直接由Gamma函数变换得到的Gamma分布。α称为shapeparameter,主要决定了分布曲线的形状;β称为rateparameter,主要决定曲线有
- 11种概率分布,你了解几个?
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点击上方“小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶”重磅干货,第一时间送达本文转自:视学算法了解常见的概率分布十分必要,它是概率统计的基石。这是昨天推送的从概率统计到深度学习,四大技术路线图谱,都在这里!文章中的第一大技术路线图谱如下所示,图中左侧正是本文要总结的所有常见概率分布。1均匀分布1)离散随机变量的均匀分布:假设X有k个取值:x1,x2,...,xk则均匀分布的概率密度函数为:2)连续随机变
- ASM系列四 利用Method 组件动态注入方法逻辑
lijingyao8206
字节码技术jvmAOP动态代理ASM
这篇继续结合例子来深入了解下Method组件动态变更方法字节码的实现。通过前面一篇,知道ClassVisitor 的visitMethod()方法可以返回一个MethodVisitor的实例。那么我们也基本可以知道,同ClassVisitor改变类成员一样,MethodVIsistor如果需要改变方法成员,注入逻辑,也可以
- java编程思想 --内部类
百合不是茶
java内部类匿名内部类
内部类;了解外部类 并能与之通信 内部类写出来的代码更加整洁与优雅
1,内部类的创建 内部类是创建在类中的
package com.wj.InsideClass;
/*
* 内部类的创建
*/
public class CreateInsideClass {
public CreateInsideClass(
- web.xml报错
crabdave
web.xml
web.xml报错
The content of element type "web-app" must match "(icon?,display-
name?,description?,distributable?,context-param*,filter*,filter-mapping*,listener*,servlet*,s
- 泛型类的自定义
麦田的设计者
javaandroid泛型
为什么要定义泛型类,当类中要操作的引用数据类型不确定的时候。
采用泛型类,完成扩展。
例如有一个学生类
Student{
Student(){
System.out.println("I'm a student.....");
}
}
有一个老师类
- CSS清除浮动的4中方法
IT独行者
JavaScriptUIcss
清除浮动这个问题,做前端的应该再熟悉不过了,咱是个新人,所以还是记个笔记,做个积累,努力学习向大神靠近。CSS清除浮动的方法网上一搜,大概有N多种,用过几种,说下个人感受。
1、结尾处加空div标签 clear:both 1 2 3 4
.div
1
{
background
:
#000080
;
border
:
1px
s
- Cygwin使用windows的jdk 配置方法
_wy_
jdkwindowscygwin
1.[vim /etc/profile]
JAVA_HOME="/cgydrive/d/Java/jdk1.6.0_43" (windows下jdk路径为D:\Java\jdk1.6.0_43)
PATH="$JAVA_HOME/bin:${PATH}"
CLAS
- linux下安装maven
无量
mavenlinux安装
Linux下安装maven(转) 1.首先到Maven官网
下载安装文件,目前最新版本为3.0.3,下载文件为
apache-maven-3.0.3-bin.tar.gz,下载可以使用wget命令;
2.进入下载文件夹,找到下载的文件,运行如下命令解压
tar -xvf apache-maven-2.2.1-bin.tar.gz
解压后的文件夹
- tomcat的https 配置,syslog-ng配置
aichenglong
tomcathttp跳转到httpssyslong-ng配置syslog配置
1) tomcat配置https,以及http自动跳转到https的配置
1)TOMCAT_HOME目录下生成密钥(keytool是jdk中的命令)
keytool -genkey -alias tomcat -keyalg RSA -keypass changeit -storepass changeit
- 关于领号活动总结
alafqq
活动
关于某彩票活动的总结
具体需求,每个用户进活动页面,领取一个号码,1000中的一个;
活动要求
1,随机性,一定要有随机性;
2,最少中奖概率,如果注数为3200注,则最多中4注
3,效率问题,(不能每个人来都产生一个随机数,这样效率不高);
4,支持断电(仍然从下一个开始),重启服务;(存数据库有点大材小用,因此不能存放在数据库)
解决方案
1,事先产生随机数1000个,并打
- java数据结构 冒泡排序的遍历与排序
百合不是茶
java
java的冒泡排序是一种简单的排序规则
冒泡排序的原理:
比较两个相邻的数,首先将最大的排在第一个,第二次比较第二个 ,此后一样;
针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个
例题;将int array[]
- JS检查输入框输入的是否是数字的一种校验方法
bijian1013
js
如下是JS检查输入框输入的是否是数字的一种校验方法:
<form method=post target="_blank">
数字:<input type="text" name=num onkeypress="checkNum(this.form)"><br>
</form>
- Test注解的两个属性:expected和timeout
bijian1013
javaJUnitexpectedtimeout
JUnit4:Test文档中的解释:
The Test annotation supports two optional parameters.
The first, expected, declares that a test method should throw an exception.
If it doesn't throw an exception or if it
- [Gson二]继承关系的POJO的反序列化
bit1129
POJO
父类
package inheritance.test2;
import java.util.Map;
public class Model {
private String field1;
private String field2;
private Map<String, String> infoMap
- 【Spark八十四】Spark零碎知识点记录
bit1129
spark
1. ShuffleMapTask的shuffle数据在什么地方记录到MapOutputTracker中的
ShuffleMapTask的runTask方法负责写数据到shuffle map文件中。当任务执行完成成功,DAGScheduler会收到通知,在DAGScheduler的handleTaskCompletion方法中完成记录到MapOutputTracker中
- WAS各种脚本作用大全
ronin47
WAS 脚本
http://www.ibm.com/developerworks/cn/websphere/library/samples/SampleScripts.html
无意中,在WAS官网上发现的各种脚本作用,感觉很有作用,先与各位分享一下
获取下载
这些示例 jacl 和 Jython 脚本可用于在 WebSphere Application Server 的不同版本中自
- java-12.求 1+2+3+..n不能使用乘除法、 for 、 while 、 if 、 else 、 switch 、 case 等关键字以及条件判断语句
bylijinnan
switch
借鉴网上的思路,用java实现:
public class NoIfWhile {
/**
* @param args
*
* find x=1+2+3+....n
*/
public static void main(String[] args) {
int n=10;
int re=find(n);
System.o
- Netty源码学习-ObjectEncoder和ObjectDecoder
bylijinnan
javanetty
Netty中传递对象的思路很直观:
Netty中数据的传递是基于ChannelBuffer(也就是byte[]);
那把对象序列化为字节流,就可以在Netty中传递对象了
相应的从ChannelBuffer恢复对象,就是反序列化的过程
Netty已经封装好ObjectEncoder和ObjectDecoder
先看ObjectEncoder
ObjectEncoder是往外发送
- spring 定时任务中cronExpression表达式含义
chicony
cronExpression
一个cron表达式有6个必选的元素和一个可选的元素,各个元素之间是以空格分隔的,从左至右,这些元素的含义如下表所示:
代表含义 是否必须 允许的取值范围 &nb
- Nutz配置Jndi
ctrain
JNDI
1、使用JNDI获取指定资源:
var ioc = {
dao : {
type :"org.nutz.dao.impl.NutDao",
args : [ {jndi :"jdbc/dataSource"} ]
}
}
以上方法,仅需要在容器中配置好数据源,注入到NutDao即可.
- 解决 /bin/sh^M: bad interpreter: No such file or directory
daizj
shell
在Linux中执行.sh脚本,异常/bin/sh^M: bad interpreter: No such file or directory。
分析:这是不同系统编码格式引起的:在windows系统中编辑的.sh文件可能有不可见字符,所以在Linux系统下执行会报以上异常信息。
解决:
1)在windows下转换:
利用一些编辑器如UltraEdit或EditPlus等工具
- [转]for 循环为何可恨?
dcj3sjt126com
程序员读书
Java的闭包(Closure)特征最近成为了一个热门话题。 一些精英正在起草一份议案,要在Java将来的版本中加入闭包特征。 然而,提议中的闭包语法以及语言上的这种扩充受到了众多Java程序员的猛烈抨击。
不久前,出版过数十本编程书籍的大作家Elliotte Rusty Harold发表了对Java中闭包的价值的质疑。 尤其是他问道“for 循环为何可恨?”[http://ju
- Android实用小技巧
dcj3sjt126com
android
1、去掉所有Activity界面的标题栏
修改AndroidManifest.xml 在application 标签中添加android:theme="@android:style/Theme.NoTitleBar"
2、去掉所有Activity界面的TitleBar 和StatusBar
修改AndroidManifes
- Oracle 复习笔记之序列
eksliang
Oracle 序列sequenceOracle sequence
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098859
1.序列的作用
序列是用于生成唯一、连续序号的对象
一般用序列来充当数据库表的主键值
2.创建序列语法如下:
create sequence s_emp
start with 1 --开始值
increment by 1 --増长值
maxval
- 有“品”的程序员
gongmeitao
工作
完美程序员的10种品质
完美程序员的每种品质都有一个范围,这个范围取决于具体的问题和背景。没有能解决所有问题的
完美程序员(至少在我们这个星球上),并且对于特定问题,完美程序员应该具有以下品质:
1. 才智非凡- 能够理解问题、能够用清晰可读的代码翻译并表达想法、善于分析并且逻辑思维能力强
(范围:用简单方式解决复杂问题)
- 使用KeleyiSQLHelper类进行分页查询
hvt
sql.netC#asp.nethovertree
本文适用于sql server单主键表或者视图进行分页查询,支持多字段排序。KeleyiSQLHelper类的最新代码请到http://hovertree.codeplex.com/SourceControl/latest下载整个解决方案源代码查看。或者直接在线查看类的代码:http://hovertree.codeplex.com/SourceControl/latest#HoverTree.D
- SVG 教程 (三)圆形,椭圆,直线
天梯梦
svg
SVG <circle> SVG 圆形 - <circle>
<circle> 标签可用来创建一个圆:
下面是SVG代码:
<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" version="1.1">
<circle cx="100" c
- 链表栈
luyulong
java数据结构
public class Node {
private Object object;
private Node next;
public Node() {
this.next = null;
this.object = null;
}
public Object getObject() {
return object;
}
public
- 基础数据结构和算法十:2-3 search tree
sunwinner
Algorithm2-3 search tree
Binary search tree works well for a wide variety of applications, but they have poor worst-case performance. Now we introduce a type of binary search tree where costs are guaranteed to be loga
- spring配置定时任务
stunizhengjia
springtimer
最近因工作的需要,用到了spring的定时任务的功能,觉得spring还是很智能化的,只需要配置一下配置文件就可以了,在此记录一下,以便以后用到:
//------------------------定时任务调用的方法------------------------------
/**
* 存储过程定时器
*/
publi
- ITeye 8月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的8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。
8月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2102830
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):
《跨终端Web》
gleams:http