- 傅里叶方法求解正方形偏微分方程
weixin_30777913
算法
题目问题10.使用傅里叶方法在正方形中找到以下问题的所有解:4uxx−8uyy=0,00\lambda>0λ>0:设λ=μ2\lambda=\mu^2λ=μ2(μ>0\mu>0μ>0),则X′′+μ2X=0X''+\mu^2X=0X′′+μ2X=0,解为X=Acos(μx)+Bsin(μx)X=A\cos(\mux)+B\sin(\mux)X=Acos(μx)+Bsin(μx)。X′=−Aμs
- 【常见滤波器】PCL 点云投影到拟合平面
X-Vision
《PCL算法案例开发》平面3dpcl计算机视觉算法点云
PCL点云投影到拟合平面-原理、实现与最佳实践目录平面投影的核心原理⚙️PCL平面投影架构基础平面投影实现高级投影技术与优化投影质量评估与分析️工程应用案例⚠️常见问题与解决方案可视化与调试平面投影的核心原理数学原理与几何概念点云投影到拟合平面是将三维点云数据降维到二维平面的过程,核心思想是正交投影:平面方程:ax+by+cz+d=0ax+by+cz+d=0ax+by+cz+d=0平面法向量:n=
- 前沿交叉:Fluent与深度学习驱动的流体力学计算体系
m0_75133639
流体力学深度学习人工智能航空航天fluent流体力学材料科学CFD
基础模块流体力学方程求解1、不可压缩N-S方程数值解法(有限差分/有限元/伪谱法)·Fluent工业级应用:稳态/瞬态流、两相流仿真(圆柱绕流、入水问题)·Tecplot流场可视化与数据导出2、CFD数据的AI预处理·基于PCA/SVD的流场数据降维·特征值分解与时空特征提取深度学习核心3.物理机理嵌入的神经网络架构·物理信息神经网络(PINN):将N-S方程嵌入损失函数(JAX框架实现)·神经常
- 【力扣(LeetCode)】数据挖掘面试题0003: 356. 直线镜像
文章大纲题目描述**坐标变化规律**解题方案题目描述在一个二维平面空间中,给你n个点的坐标。问,是否能找出一条平行于y轴的直线,让这些点关于这条直线成镜像排布?平行于y轴的直线(即垂直于x轴的直线,其方程形式为(x=a),其中(a)为常数)的对称点具有以下显著特点:坐标变化规律设直线为(x=a),平面内任意一点(P(x,y))关于该直线的对称点为(P’(x’,y’)),则两者坐标满足:纵坐标不变:
- GO语言中二次插值算法 实现预测
基础介绍:给定给定区间,函数连续且,那么根据介值定理,函数必然在区间内有根。二分法:将区间不断二分,使端点不断逼近零点。下一次迭代的区间为或,其中。割线法(线性插值):基本思想是用弦的斜率近似代替目标函数的切线斜率,并用割线与横轴交点的横坐标作为方程式的根的近似。即给定两个点,。其割线方程为,那么令,x的值即为下一次迭代的结果。逆二次插值法:为割线法的进化版本。使用三个点确定一个二次函数,二次函数
- 深入DP!!!!!!!!!!!!!!-----------------------“DP就像人生:你的当前状态由过去的选择决定,而你的选择将影响未来状态。定义好你的状态转移方程,找到最优的人生路径!“
zwenqiyu
算法
"动态规划不是魔法,而是将大问题拆解成小问题的艺术"——一位ACMer的深夜顿悟暑假集训我们过关斩将,来到了线性动态规划和前缀优化这里,不好,是让人心惊胆战的DP!!!不同于其他题解,我们在详说DP之前,我们先说说记忆化搜索。什么是记忆化搜索?记忆化搜索(Memoization)是一种优化递归算法的技术,通过存储已计算的子问题结果,避免重复计算。它是自顶向下的动态规划实现方式。模板题斐波那契数列问
- 结构方程模型(SEM)高阶应用系列
梦想的初衷~
结构方程生态环境python开发语言结构方程
结构方程模型(StructuralEquationModeling)是分析多变量间因果关系的利器,在众多学科领域具有巨大应用潜力。我们前期推出的《基于R语言结构方程模型》通过结构方程原理介绍、结构方程全局和局域估计、模型构建和调整、潜变量分析、复合变量分析及结构方程贝叶斯方法实现等一系列专题的介绍及大量案例讲解,由浅入深地系统介绍了结构方程模型的建立、拟合、评估、筛选和结果展示全过程,得到学员广泛
- 机器学习的数学基础-线性代数
本文用于复习并记录机器学习中的相关数学基础,仅供学习参考。很多总结和例子来源于mml项目(mml-book.github.io)十分感谢这本书的作者,PS:这本书目前没有中文版。线性代数线性方程组矩阵矩阵的加法与乘法矩阵加法矩阵乘法单位矩阵与标量相乘逆与转置逆转置解决线性方程组特解与通解高斯消元法初级变换应用:“-1”trick应用:求逆总结-如何解决线性方程组?向量空间群向量空间向量子空间线性独
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文章目录题目描述方法一:动态规划状态转移方程:状态转移公式:代码实现:使用滚动数组优化空间方法二:中心扩展法核心思想算法步骤代码实现复杂度分析方法三:马拉车算法算法思路代码实现复杂度分析三种方法对比回文子串是字符串处理中的经典问题,本文将通过动态规划、中心扩展和马拉车算法三种方法,详细解析如何高效求解最长回文子串,并对比各方法的优劣。题目描述方法一:动态规划我们定义一个二维布尔数组dp,其中:dp
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力扣第70题:爬楼梯问题(ClimbingStairs)一、题目描述假设你正在爬楼梯,需要爬到第nnn级台阶。每次可以爬111或222级台阶。有多少种不同的方法可以爬到楼顶?输入:一个正整数nnn。输出:一个整数,表示不同的方法数。二、解题思路这个问题可以用递归+记忆化的方式解决,本质是一个动态规划问题。1.状态定义定义dp[i]dp[i]dp[i]表示爬到第iii级台阶的方法数。2.状态转移方程
- [驱动开发篇] PWM驱动开发 - 原理解析篇
车载操作系统---攻城狮
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[驱动开发篇]PWM驱动原理解析一.PWM(脉冲宽度调制)通用原理详解1.1、PWM基础原理1.1.1.PWM波形结构1.1.2.核心控制方程1.2、通用实现原理(硬件无关)1.2.1.PWM生成基本组件1.2.2.参数关系公式1.2.3.计数模式(所有芯片通用)1.3、PWM控制机制(通用模型)1.3.1.开环控制(基础模式)1.3.2.闭环控制(高级模式)1.4、通用应用原理1.4.1.功率控
- C++二分查找入门指南
一、二分法概述二分查找(BinarySearch)是一种在有序数组中查找特定元素的高效算法。它的基本思想是通过不断将搜索范围减半来快速定位目标元素,时间复杂度为O(logn),远优于线性查找的O(n)。二分法不仅用于查找,还广泛应用于求解各种数学和计算问题,如求方程的近似解、寻找最优解等。在计算机科学中,二分查找是最基础且最重要的算法之一,几乎所有程序员都需要熟练掌握。二、二分查找的基本原理二
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mjfztms
leetcode算法
应用牛顿迭代法求解方程近似解,收敛速度很快牛顿迭代法求解平方根给你一个非负整数x,计算并返回x的算术平方根n,结果只保留整数部分。算法流程图由题意得,n2=xn^2=xn2=x,即为对f(n)=n2−xf(n)=n^2-xf(n)=n2−x求解。第一步:易得:x2−x1=0−f(x1)f′(x1)x_2-x_1=\frac{0-f(x_1)}{f'(x_1)}x2−x1=f′(x1)0−f(x1)
- 机器人动力学模型及其线性化阻抗控制模型
机器人动力学模型机器人动力学模型描述了机器人的运动与所受力和力矩之间的关系。这个模型考虑了机器人的质量、惯性、关节摩擦、重力等多种因素,用于预测和解释机器人在给定输入下的动态行为。动力学模型是设计机器人控制器的基础,它可以帮助我们理解机器人如何响应控制指令,并优化机器人的运动性能。具体来说,机器人动力学模型通常由一组微分方程组成,这些方程描述了机器人各关节的加速度、速度和位置与施加在关节上的力和力
- 【Python】simulink与python联合仿真
1.1Simulink的边界:事件驱动、算法复杂性与AI集成瓶颈Simulink的核心优势在于其强大的微分方程求解器和对连续时间系统、离散时间系统的精确描述能力。其基于“信号流”和“框图”的建模范式,使得工程师可以直观地构建与物理现实高度对应的数学模型。然而,这种优势也带来了其天然的局限性:基于时间的驱动核心(Time-BasedCoreEngine):Simulink的“心脏”是一个时间驱动的仿
- 区间动态规划
Luther coder
动态规划算法
目录一.区间dp简介二.模板代码三.典型例题(1)P4170[CQOI2007]涂色-洛谷三.总结一.区间dp简介区间dp:就是对于区间的一种动态规划,它将问题划分为若干个子区间,并通过定义状态和状态转移方程来求解每个子区间的最优解,最终得到整个区间的最优解。对于某个区间,它的合并方式可能有很多种,我们需要去枚举所有的方式,通常是去枚举区间的分割点,找到最优的方式(一般是找最少消耗)。例如:对于区
- python实现多元线性回归算法 (附完整源码)
源代码大师
python算法完整教程算法python线性回归
python实现多元线性回归算法1.使用正规方程实现多元线性回归代码说明运行结果示例2.使用梯度下降法实现多元线性回归代码说明运行结果示例进一步优化与注意事项下面是使用Python从头实现多元线性回归算法的完整源码。这个实现利用了numpy进行矩阵运算,并展示了如何训练模型、进行预测以及评估模型性能。为了更全面,代码中还包含了一个使用梯度下降法(GradientDescent)优化参数的实现。多元
- LabVIEW MathScript薄板热流模拟
LabVIEW开发
LabVIEW参考程序LabVIEW知识LabVIEW知识LabVIEW程序LabVIEW功能labview
热流模拟是热设计关键环节,传统工具精准但开发周期长,本VI利用LabVIEW优势,面向工程师快速验证需求,在初步方案迭代、教学演示等场景更具效率,为热分析提供轻量化替代路径,后续可结合专业工具,先通过本VI快速定性分析,再用传统工具精准求解,提升研发流程效率。此VI用于模拟单点热源下薄板的热流,求解带周期边界条件的椭圆型偏微分方程,借助LabVIEWMathScriptNode实现自定义函数,结合
- 逻辑结构学派一(五个基础理论)
刘海东刘海东
人工智能
逻辑结构学派一(五个基础理论)作者:刘海东,中国广东技术师范大学摘要本篇论文通过《逻辑结构学派的宗旨》、《逻辑结构学》、《逻辑工程学》、《逻辑方程结构图理论》、《仿生逻辑理论》五个领域的研究提出《逻辑结构学派的宗旨》、《主观能动性结构》、《主观能动性结构工程》、《赋予生命的逻辑方程结构图》、《仿生逻辑》五个基础经典理论,让人工智能、机器人、智能社会三个主体的基础研究有了方向、方法和判断标准。关键词
- 科学的第五范式:人工智能如何重塑发现之疆
田园Coder
人工智能科普人工智能科普
在人类探索未知的壮阔史诗中,科学方法的演进如同照亮迷雾的灯塔。从基于经验的第一范式(描述自然现象),到以理论推演为核心的第二范式(牛顿定律、麦克斯韦方程),再到以计算机模拟为标志的第三范式(气候模型、分子动力学),直至以大数据挖掘为驱动的第四范式(基因组学、高能物理),每一次范式跃迁都极大地拓展了认知的疆界。如今,我们正站在一个更恢弘转折的门槛上——第五范式:人工智能驱动的科学(AIforScie
- 代码随想录算法训练营第四十四天|动态规划part11
1143.最长公共子序列题目链接:1143.最长公共子序列-力扣(LeetCode)文章讲解:代码随想录思路:其实就是求两个字符串的最长公共子序列的长度与公共子数组的区别是可以不连续,顺序对就可以状态转移方程不一样定义dp[i][j]表示text1的0到i-1与text2的0到j-1的最长公共子序列的长度text1[i-1]==text2[j-1]dp[i][j]=dp[i-1][j-1]+1否则
- 逻辑回归详解:从原理到实践
在机器学习的广阔领域中,逻辑回归(LogisticRegression)虽名为“回归”,实则是一种用于解决二分类(0或1)问题的有监督学习算法。它凭借简单易懂的原理、高效的计算性能以及出色的解释性,在数据科学、医学诊断、金融风控等诸多领域中得到了广泛应用。接下来,我们将从多个维度深入剖析逻辑回归,带你揭开它的神秘面纱。一、逻辑回归的基本概念在回归分析中,线性回归是通过构建线性方程来预测连续值,例如
- 人形机器人运动控制技术演进:从强化学习到神经微分方程的前沿解析
1.引言:人形运动控制的挑战与范式迁移人形机器人需在非结构化环境中实现双足行走、跑步、跳跃等复杂动作,其核心问题可归结为高维连续状态-动作空间的实时优化。传统方法(如基于模型的预测控制MPC)依赖精确的动力学建模,但在实际系统中面临以下瓶颈:模型失配:复杂接触动力学(如足-地交互)难以显式建模;计算瓶颈:高维非线性优化难以满足实时性需求;环境扰动敏感:传统控制器对未知干扰的鲁棒性不足。近年来,以强
- MIT 6.S184 Lec01 Flow and Diffusion Models
克斯维尔的明天_
机器学习人工智能
MIT6.S184Lec01FlowandDiffusionModels本节中,我们将描述如何通过模拟一个适当构造的微分方程来获得所需的转换。例如,流匹配和扩散模型分别涉及模拟常微分方程(ODE)和随机微分方程(SDE)。因此,本节的目标是定义和构建这些生成模型。具体来说,我们首先定义ODE和SDE,并讨论它们的模拟。其次,我们描述如何使用深度神经网络对ODE/SDE进行参数化。从中推导出流模型和
- 强化学习贝尔曼方程推导
愤怒的可乐
强化学习人工智能概率论机器学习算法
引言强化学习中贝尔曼方程的重要性就不说了,本文利用高中生都能看懂的数学知识推导贝尔曼方程。回报折扣回报GtG_tGt的定义为:Gt=Rt+1+γRt+2+γ2Rt+3+⋯=∑k=0∞γkRt+k+1(1)G_t=R_{t+1}+\gammaR_{t+2}+\gamma^2R_{t+3}+\cdots=\sum_{k=0}^\infty\gamma^kR_{t+k+1}\tag1Gt=Rt+1+γR
- 求解偏微分方程的Fourier展开式
解答:(1)求解的Fourier展开式考虑边值问题:∂2u∂t2=∂∂x((cosx+2)∂u∂x)−(sinπxl)u,(x,t)∈(0,l)×(0,T),\frac{\partial^2u}{\partialt^2}=\frac{\partial}{\partialx}\left((\cosx+2)\frac{\partialu}{\partialx}\right)-\left(\sin\
- 函数在球内恒为零的证明
weixin_30777913
算法
设函数u(x)u(x)u(x)在闭球B(0,1)={x∈Rn:∣x∣≤1}B(0,1)=\{x\in\mathbb{R}^n:|x|\leq1\}B(0,1)={x∈Rn:∣x∣≤1}内满足方程Δu=λu\Deltau=\lambdauΔu=λu,其中λ<0\lambda<0λ<0为常数,且在半径为δ\deltaδ的开球B(0,δ)={x∈Rn:∣x∣<δ}B(0,\delta)=\{x\in\m
- 强化学习【chapter0】-学习路线图
明朝百晓生
算法人工智能机器学习
前言:主要总结一下西湖大学赵老师的课程【强化学习的数学原理】课程:从零开始到透彻理解(完结)_哔哩哔哩_bilibili1️⃣基础阶段(Ch1-Ch7):掌握表格型算法,理解TD误差与贝尔曼方程2️⃣进阶阶段(Ch8-Ch9):动手实现DQN/策略梯度,熟悉PyTorch/TensorFlow3️⃣前沿阶段(Ch10:阅读论文(OpenAISpinningUp/RLlib文档)Chapter1:基
- #19ACM第三次周赛补题赛de题解呐#
桦hua呐
秃头hua的题解
我真的太low了,谁能教教我C.D.E.?A.我是个签到题!这题的确签到,一共y/n两种情况,运气不好WA一次,运气好直接过,但相信聪明的你们,一定去探索了方程式的规律,才不会像我一样盲猜n就对了,嘿嘿,看题↓描述:判断x^4+y^4=z^4,x,y,z是否存在正整数解输入:无输出:存在输出“YES”,不存在输出"NO"直接送上hua的无脑代码↓#includeintmain(){printf("
- 零基础学土壤物理建模|Hydrus2D、Hydrus3D实操教程+参数设置技巧
weixin_贾
地下水土壤软件合集Hydrus3D模型HYDRUS2D模型
一、Hydrus简介发展历史HYDRUS2D/3D界面和功能介绍二、土壤物理基础知识1、土壤水流土壤物理性质土壤水的能量状态土壤水分特征曲线饱和土壤中的水流非饱和土壤中的水流Richards方程土壤水力学特性的缩放土壤水分入渗土壤水分蒸发滞后现象根系吸水水分胁迫和盐分胁迫双孔隙度/双渗透率模型2、溶质运移土壤溶质及其迁移转化形式对流弥散方程(CDE)土壤溶质穿透曲线溶质在土壤中的反应非吸附溶质的迁
- tomcat基础与部署发布
暗黑小菠萝
Tomcat java web
从51cto搬家了,以后会更新在这里方便自己查看。
做项目一直用tomcat,都是配置到eclipse中使用,这几天有时间整理一下使用心得,有一些自己配置遇到的细节问题。
Tomcat:一个Servlets和JSP页面的容器,以提供网站服务。
一、Tomcat安装
安装方式:①运行.exe安装包
&n
- 网站架构发展的过程
ayaoxinchao
数据库应用服务器网站架构
1.初始阶段网站架构:应用程序、数据库、文件等资源在同一个服务器上
2.应用服务和数据服务分离:应用服务器、数据库服务器、文件服务器
3.使用缓存改善网站性能:为应用服务器提供本地缓存,但受限于应用服务器的内存容量,可以使用专门的缓存服务器,提供分布式缓存服务器架构
4.使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力:使用负载均衡调度服务器,将来自客户端浏览器的访问请求分发到应用服务器集群中的任何
- [信息与安全]数据库的备份问题
comsci
数据库
如果你们建设的信息系统是采用中心-分支的模式,那么这里有一个问题
如果你的数据来自中心数据库,那么中心数据库如果出现故障,你的分支机构的数据如何保证安全呢?
是否应该在这种信息系统结构的基础上进行改造,容许分支机构的信息系统也备份一个中心数据库的文件呢?
&n
- 使用maven tomcat plugin插件debug关联源代码
商人shang
mavendebug查看源码tomcat-plugin
*首先需要配置好'''maven-tomcat7-plugin''',参见[[Maven开发Web项目]]的'''Tomcat'''部分。
*配置好后,在[[Eclipse]]中打开'''Debug Configurations'''界面,在'''Maven Build'''项下新建当前工程的调试。在'''Main'''选项卡中点击'''Browse Workspace...'''选择需要开发的
- 大访问量高并发
oloz
大访问量高并发
大访问量高并发的网站主要压力还是在于数据库的操作上,尽量避免频繁的请求数据库。下面简
要列出几点解决方案:
01、优化你的代码和查询语句,合理使用索引
02、使用缓存技术例如memcache、ecache将不经常变化的数据放入缓存之中
03、采用服务器集群、负载均衡分担大访问量高并发压力
04、数据读写分离
05、合理选用框架,合理架构(推荐分布式架构)。
- cache 服务器
小猪猪08
cache
Cache 即高速缓存.那么cache是怎么样提高系统性能与运行速度呢?是不是在任何情况下用cache都能提高性能?是不是cache用的越多就越好呢?我在近期开发的项目中有所体会,写下来当作总结也希望能跟大家一起探讨探讨,有错误的地方希望大家批评指正。
1.Cache 是怎么样工作的?
Cache 是分配在服务器上
- mysql存储过程
香水浓
mysql
Description:插入大量测试数据
use xmpl;
drop procedure if exists mockup_test_data_sp;
create procedure mockup_test_data_sp(
in number_of_records int
)
begin
declare cnt int;
declare name varch
- CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
agevs
JavaScriptUI框架Ajaxcss
CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
(一)常用的CSS命名规则
头:header
内容:content/container
尾:footer
导航:nav
侧栏:sidebar
栏目:column
页面外围控制整体布局宽度:wrapper
左右中:left right
- 全局数据源
AILIKES
javatomcatmysqljdbcJNDI
实验目的:为了研究两个项目同时访问一个全局数据源的时候是创建了一个数据源对象,还是创建了两个数据源对象。
1:将diuid和mysql驱动包(druid-1.0.2.jar和mysql-connector-java-5.1.15.jar)copy至%TOMCAT_HOME%/lib下;2:配置数据源,将JNDI在%TOMCAT_HOME%/conf/context.xml中配置好,格式如下:&l
- MYSQL的随机查询的实现方法
baalwolf
mysql
MYSQL的随机抽取实现方法。举个例子,要从tablename表中随机提取一条记录,大家一般的写法就是:SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1。但是,后来我查了一下MYSQL的官方手册,里面针对RAND()的提示大概意思就是,在ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数,因为这样会导致数据列被多次扫描。但是在MYSQL 3.23版本中,
- JAVA的getBytes()方法
bijian1013
javaeclipseunixOS
在Java中,String的getBytes()方法是得到一个操作系统默认的编码格式的字节数组。这个表示在不同OS下,返回的东西不一样!
String.getBytes(String decode)方法会根据指定的decode编码返回某字符串在该编码下的byte数组表示,如:
byte[] b_gbk = "
- AngularJS中操作Cookies
bijian1013
JavaScriptAngularJSCookies
如果你的应用足够大、足够复杂,那么你很快就会遇到这样一咱种情况:你需要在客户端存储一些状态信息,这些状态信息是跨session(会话)的。你可能还记得利用document.cookie接口直接操作纯文本cookie的痛苦经历。
幸运的是,这种方式已经一去不复返了,在所有现代浏览器中几乎
- [Maven学习笔记五]Maven聚合和继承特性
bit1129
maven
Maven聚合
在实际的项目中,一个项目通常会划分为多个模块,为了说明问题,以用户登陆这个小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块:
1. 模型和数据持久化层user-core,
2. 业务逻辑层user-service以
3. web展现层user-web,
user-service依赖于user-core
user-web依赖于user-core和use
- 【JVM七】JVM知识点总结
bit1129
jvm
1. JVM运行模式
1.1 JVM运行时分为-server和-client两种模式,在32位机器上只有client模式的JVM。通常,64位的JVM默认都是使用server模式,因为server模式的JVM虽然启动慢点,但是,在运行过程,JVM会尽可能的进行优化
1.2 JVM分为三种字节码解释执行方式:mixed mode, interpret mode以及compiler
- linux下查看nginx、apache、mysql、php的编译参数
ronin47
在linux平台下的应用,最流行的莫过于nginx、apache、mysql、php几个。而这几个常用的应用,在手工编译完以后,在其他一些情况下(如:新增模块),往往想要查看当初都使用了那些参数进行的编译。这时候就可以利用以下方法查看。
1、nginx
[root@361way ~]# /App/nginx/sbin/nginx -V
nginx: nginx version: nginx/
- unity中运用Resources.Load的方法?
brotherlamp
unity视频unity资料unity自学unityunity教程
问:unity中运用Resources.Load的方法?
答:Resources.Load是unity本地动态加载资本所用的方法,也即是你想动态加载的时分才用到它,比方枪弹,特效,某些实时替换的图像什么的,主张此文件夹不要放太多东西,在打包的时分,它会独自把里边的一切东西都会集打包到一同,不论里边有没有你用的东西,所以大多数资本应该是自个建文件放置
1、unity实时替换的物体即是依据环境条件
- 线段树-入门
bylijinnan
java算法线段树
/**
* 线段树入门
* 问题:已知线段[2,5] [4,6] [0,7];求点2,4,7分别出现了多少次
* 以下代码建立的线段树用链表来保存,且树的叶子结点类似[i,i]
*
* 参考链接:http://hi.baidu.com/semluhiigubbqvq/item/be736a33a8864789f4e4ad18
* @author lijinna
- 全选与反选
chicony
全选
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">
<html>
<head>
<title>全选与反选</title>
- vim一些简单记录
chenchao051
vim
mac在/usr/share/vim/vimrc linux在/etc/vimrc
1、问:后退键不能删除数据,不能往后退怎么办?
答:在vimrc中加入set backspace=2
2、问:如何控制tab键的缩进?
答:在vimrc中加入set tabstop=4 (任何
- Sublime Text 快捷键
daizj
快捷键sublime
[size=large][/size]Sublime Text快捷键:Ctrl+Shift+P:打开命令面板Ctrl+P:搜索项目中的文件Ctrl+G:跳转到第几行Ctrl+W:关闭当前打开文件Ctrl+Shift+W:关闭所有打开文件Ctrl+Shift+V:粘贴并格式化Ctrl+D:选择单词,重复可增加选择下一个相同的单词Ctrl+L:选择行,重复可依次增加选择下一行Ctrl+Shift+L:
- php 引用(&)详解
dcj3sjt126com
PHP
在PHP 中引用的意思是:不同的名字访问同一个变量内容. 与C语言中的指针是有差别的.C语言中的指针里面存储的是变量的内容在内存中存放的地址 变量的引用 PHP 的引用允许你用两个变量来指向同一个内容 复制代码代码如下:
<?
$a="ABC";
$b =&$a;
echo
- SVN中trunk,branches,tags用法详解
dcj3sjt126com
SVN
Subversion有一个很标准的目录结构,是这样的。比如项目是proj,svn地址为svn://proj/,那么标准的svn布局是svn://proj/|+-trunk+-branches+-tags这是一个标准的布局,trunk为主开发目录,branches为分支开发目录,tags为tag存档目录(不允许修改)。但是具体这几个目录应该如何使用,svn并没有明确的规范,更多的还是用户自己的习惯。
- 对软件设计的思考
e200702084
设计模式数据结构算法ssh活动
软件设计的宏观与微观
软件开发是一种高智商的开发活动。一个优秀的软件设计人员不仅要从宏观上把握软件之间的开发,也要从微观上把握软件之间的开发。宏观上,可以应用面向对象设计,采用流行的SSH架构,采用web层,业务逻辑层,持久层分层架构。采用设计模式提供系统的健壮性和可维护性。微观上,对于一个类,甚至方法的调用,从计算机的角度模拟程序的运行情况。了解内存分配,参数传
- 同步、异步、阻塞、非阻塞
geeksun
非阻塞
同步、异步、阻塞、非阻塞这几个概念有时有点混淆,在此文试图解释一下。
同步:发出方法调用后,当没有返回结果,当前线程会一直在等待(阻塞)状态。
场景:打电话,营业厅窗口办业务、B/S架构的http请求-响应模式。
异步:方法调用后不立即返回结果,调用结果通过状态、通知或回调通知方法调用者或接收者。异步方法调用后,当前线程不会阻塞,会继续执行其他任务。
实现:
- Reverse SSH Tunnel 反向打洞實錄
hongtoushizi
ssh
實際的操作步驟:
# 首先,在客戶那理的機器下指令連回我們自己的 Server,並設定自己 Server 上的 12345 port 會對應到幾器上的 SSH port
ssh -NfR 12345:localhost:22
[email protected]
# 然後在 myhost 的機器上連自己的 12345 port,就可以連回在客戶那的機器
ssh localhost -p 1
- Hibernate中的缓存
Josh_Persistence
一级缓存Hiberante缓存查询缓存二级缓存
Hibernate中的缓存
一、Hiberante中常见的三大缓存:一级缓存,二级缓存和查询缓存。
Hibernate中提供了两级Cache,第一级别的缓存是Session级别的缓存,它是属于事务范围的缓存。这一级别的缓存是由hibernate管理的,一般情况下无需进行干预;第二级别的缓存是SessionFactory级别的缓存,它是属于进程范围或群集范围的缓存。这一级别的缓存
- 对象关系行为模式之延迟加载
home198979
PHP架构延迟加载
形象化设计模式实战 HELLO!架构
一、概念
Lazy Load:一个对象,它虽然不包含所需要的所有数据,但是知道怎么获取这些数据。
延迟加载貌似很简单,就是在数据需要时再从数据库获取,减少数据库的消耗。但这其中还是有不少技巧的。
二、实现延迟加载
实现Lazy Load主要有四种方法:延迟初始化、虚
- xml 验证
pengfeicao521
xmlxml解析
有些字符,xml不能识别,用jdom或者dom4j解析的时候就报错
public static void testPattern() {
// 含有非法字符的串
String str = "Jamey친ÑԂ
- div设置半透明效果
spjich
css半透明
为div设置如下样式:
div{filter:alpha(Opacity=80);-moz-opacity:0.5;opacity: 0.5;}
说明:
1、filter:对win IE设置半透明滤镜效果,filter:alpha(Opacity=80)代表该对象80%半透明,火狐浏览器不认2、-moz-opaci
- 你真的了解单例模式么?
w574240966
java单例设计模式jvm
单例模式,很多初学者认为单例模式很简单,并且认为自己已经掌握了这种设计模式。但事实上,你真的了解单例模式了么。
一,单例模式的5中写法。(回字的四种写法,哈哈。)
1,懒汉式
(1)线程不安全的懒汉式
public cla