- 通过MATLAB/Simulink平台,使用时域分析法评估一个典型控制系统的响应速度性能指标
xiaoheshang_123
MATLAB开发项目实例1000例专栏手把手教你学MATLAB专栏simulinkmatlab
目录基于Simulink的时域分析法评估系统的响应速度性能指标1.背景介绍1.1项目背景1.2系统描述1.3应用场景2.系统架构设计2.1系统框图2.2数学模型3.Simulink仿真模型步骤3.1创建Simulink模型3.2添加模块3.2.1阶跃输入模块3.2.2系统模型模块3.2.3输出显示模块3.2.4数据记录模块3.3连接模块3.4设置仿真参数3.5运行仿真4.响应速度性能指标计算5.参
- 深入了解与全面使用DeepSeek:从基础到高级应用
一位卑微的码农
人工智能大数据java-eespringboot
引言随着AI技术的发展,DeepSeek作为一款先进的智能助手,为用户提供了强大的文本生成、代码分析、数学公式处理等能力。本文将详细介绍DeepSeek的基础知识、安装配置、API调用方法以及高级应用技巧,帮助你充分挖掘这一工具的潜力。一、认识DeepSeek1.1DeepSeek简介DeepSeek是由深度求索公司开发的人工智能平台,它支持三种主要模式:基础模型(V3)、深度思考(R1)和联网搜
- 量子计算机:未来科技革命的引擎
百态老人
人工智能笔记
量子计算机的基本概念和优势量子计算机是一种遵循量子力学规律进行高速数学和逻辑运算、存储及处理量子信息的物理装置。与传统计算机相比,量子计算机的主要优势在于其使用量子比特(qubit)作为信息处理的基本单位,能够同时处于多个状态的叠加,以及量子比特之间的纠缠现象,这使得量子计算机在处理某些特定问题时具有潜在的指数级加速能力。量子计算机的计算基础是量子比特,它通过量子态的演化进行信息的传递与加工。量子
- 机器学习 - 学习线性模型的重要性
谦亨有终
跟着AI向前走机器学习学习人工智能
在接下来的博文中,我们将重点学习线性模型的回归模型和分类模型,在学习之前,让我们来了解一下学习线性模型的重要性,以及如何入门学习。一、作为初学者如何学习线性模型?作为初学者,要高效学习机器学习以及其中的线性模型,可以遵循以下几个步骤和建议:(一)、机器学习的整体学习策略打好数学基础线性代数:理解向量、矩阵、线性变换等,这些是理解模型表示(如y=w^Tx+b)和算法优化的基础。微积分:掌握导数、梯度
- 常见解题方法(位运算、双指针、前缀和)
wibkb
java排序算法快速排序
目录位运算双指针前缀和对于自己刷题过程中遇到的一些常见简单解题方法进行了一个总结:数组在数据结构中是线性表的一种,在算法题中常常以整数数组和字符串等形式展现,其实数组中包含有更多的数据类型,这一段主要说明整数数组的一些常见问题解法;数组的一个特点,可以通过下标对于数据进行一个快速访问,即a[i]=xx;位运算本质上应该算在数学系算法的一大类,通过数组中的各个数进行一个位运算来获得最终的结果。位运算
- 谭浩强C语言程序设计(第五版)知识点总结(1)
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C语言c语言开发语言
第一章程序设计和C语言1.1什么是计算机程序程序的定义:程序是一组计算机能识别和执行的指令,每条指令对应一个特定的操作。1.2什么是计算机语言1、计算机语言发展三阶段及特点对比维度机器语言(低级语言)汇编语言(低级语言)高级语言表现形式二进制代码(0/1组合)助记符(如ADD/SUB)自然语言+数学表达式(如PRINT*语句)硬件依赖性完全依赖特定机器强依赖特定机器弱依赖,跨平台执行效率最高(直接
- OpenCV:人脸检测与Haar级联分类器(十三)
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一、Haar级联检测深度解析1.1Haar特征数学建模Haar特征的本质是通过矩形区域对比捕捉局部特征,其数学形式可扩展为四元组表示:特征定义:Haar(f)=(t,x,y,w,h)×s\text{Haar}(f)=(t,x,y,w,h)\timessHaar(f)=(t,x,y,w,h)×s其中:ttt表示特征类型(共14种基础变体)(x,y)(x,y)(x,y)为特征锚点坐标(w,h)(w,h
- AI大模型的技术突破与传媒行业变革
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性能与成本:AI大模型的“双轮驱动”过去几年,AI大模型的发展经历了从实验室到产业化的关键转折。2025年初,以DeepSeekR1为代表的模型在数学推理、代码生成等任务中表现超越国际头部产品,而训练成本仅为传统模型的几十分之一。这一突破的核心在于三大技术创新:MoE架构升级:通过部署256个细粒度专家网络,减少知识冗余,提升模型效率;MLA注意力机制:动态压缩推理过程中的缓存需求,降低GPU内存
- 基于遗传算法求解带有时间窗、车载容量限制、多车辆、单配送中心路径优化VRPTW(多约束)matlab代码
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1数学模型(1)有关模型的说明和假设1)模型中的已知量有:各需求点的位置坐标、各需求点的物料需求数量,各需求点的物料的到达时间要求,配送中心到各需求点的最短行驶距离,各需求点互相之间的最短运输距离。2)现场调查发现,需要配送的物料是可以混装在同一物料架上的,且各需求点需要的物料数量小于物料仓库的库存量。3)忽略在配送过程中车辆遇到的拥挤排队等不利于生产进行的外界因素,也就是说整个装配车间正常运行。
- 浅谈幂等设计
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浅谈幂等设计最近笔者在做一个幂等方面的需求,把开发过程中的一些心得,分享给大家,主要是围绕着幂等的一些理念的辩证与思考,如有错误请指正!什么是幂等幂等性原本是一个数学领域的概念:对于函数f(x),若满足f(f(x))=f(x),则称该函数具有幂等性。在计算机领域,则指多次执行同一操作对系统状态的改变与仅执行一次是相同的。核心是对于系统资源状态的修改,不管执行一次还是执行多次,最终资源状态的终态是一
- 【Stable Diffusion部署至GNU/Linux】安装流程
星星点点洲
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以下是安装StableDiffusion的步骤,以Ubuntu22.04LTS为例子。显卡与计算架构介绍CUDA是NVIDIAGPU的专用并行计算架构技术层级说明CUDAToolkit提供GPU编译器(nvcc)、数学库(cuBLAS)等开发工具cuDNN深度神经网络加速库(需单独下载)GPU驱动包含CUDADriver(需与CUDAToolkit版本匹配)CUDA与NIDIA:硬件指令集绑定:N
- 读算法简史:从美索不达米亚到人工智能时代15读后总结与感想兼导读
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1.基本信息算法简史:从美索不达米亚到人工智能时代克里斯·布利克利著中信出版集团股份有限公司,2024年9月出版1.1.读薄率书籍总字数18.6万字,笔记总字数51653字。读薄率51653÷186000≈27.77%1.2.读厚方向当我点击时,算法在想什么?算法霸权极简算法史:从数学到机器的故事算法的陷阱:超级平台、算法垄断与场景欺骗天才与算法:人脑与AI的数学思维算法图解1.3.笔记--章节对
- spiking neural network概念学习
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我们认为,SNNs最大的优势在于其能够充分利用基于时空事件的信息。今天,我们有相当成熟的神经形态传感器,来记录环境实时的动态改变。这些动态感官数据可以与SNNs的时间处理能力相结合,以实现超低能耗的计算。在此类传感器中使用SNNs主要受限于缺乏适当的训练算法,从而可以有效地利用尖峰神经元的时间信息。实际上就精度而言,在大多数学习任务中SNNs的效果仍落后于第二代的深度学习。很明显,尖峰神经元可以实
- 掌握高级Stamp编程技术:实时时钟、浮点运算与脉冲计数
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掌握高级Stamp编程技术:实时时钟、浮点运算与脉冲计数背景简介本文基于《TheNutsandVoltsofBASICStamps》一书中的第36章节内容,探讨了高级Stamp编程技术,包括如何在不具备实时时钟的BASICStamp上实现时钟功能,进行浮点数学的简单模拟,以及在多个引脚上同时计数脉冲。这些高级技巧对于开发复杂的Stamp应用程序至关重要。实时时钟的实现BASICStamp不具备内置
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一、数学牢笼中的困兽:人工智能的0-1本质人工智能的底层逻辑是数学暴力的具象化演绎。晶体管开关的物理震荡被抽象为布尔代数的0-1序列,冯·诺依曼架构将思维简化为存储器与运算器的机械对话。即使深度神经网络看似模拟人脑突触,其本质仍是矩阵乘法的迭代游戏——波士顿动力机器人的空翻动作不过是微分方程求解的物理引擎呈现,AlphaGo的围棋神话只是蒙特卡洛树搜索的概率统计。这种基于有限离散数学的架构,注定人
- 2025年美赛数学建模 ICM 问题 F: 网络安全强大吗?
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2025年美赛MCM/ICM数学建模2025年数学建模美赛2025美赛F题网络安全强大吗思路代码F题
全部都是公开资料,不代写论文,请勿盲目订阅)2025年数学建模美赛期间,会发布思路和代码,赛前半价,赛前会发布往年美赛的经典案例,赛题会结合最新款的chatgpto1pro分析,会根据赛题难度,选择合适的题目着重分析,没有代写论文服务,只会发布思路和代码,因为赛制要求,不会回复私信。内容可能达不到大家预期,请不要盲目订阅。已开通200美元/月的chatgptpro会员,会充分利用chatgpto1
- 【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
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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
- 全国通用初中数学《50大几何模型精讲》免费分享!
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自取链接:https://pan.baidu.com/s/1Mj_nJitAqNnYdX7gWvN_qA?pwd=Qx6a提取码:Qx6a【涵盖中考必考模型】手把手教你吃透初中几何!✅8字型旋转妙解✅将军饮马最短路✅截长补短技巧大全✅手拉手模型全拆解......(共50种核心解题模板)【为什么你需要这份资料?】❶全网独家中考高频模型合集❷图解+口诀记忆零基础也能开窍❸附赠典型例题详解拒绝一听就会一
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DeepSeek在编写脚本方面的能力非常强大,尤其在编程、推理和数学计算方面展现出了超越普通AI的能力。DeepSeek的核心优势在于其编程能力的显著提高,能够轻松应对前端脚本和后端逻辑的编写,大大降低了程序员编写代码的难度。今天我们就对比下deepseek、豆包、通义千问、文心一言这四个进行一下对比,对比的题目为:《帮我写一个处理excel数据的python脚本,要求:100万条数据,去除重
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伽马函数(Gammafunction),记作\(\Gamma(z)\),是一个重要的特殊函数,广泛应用于数学、物理学和工程学。它是阶乘函数的推广,定义在复数域上。本文将详细介绍伽马函数的极点及其其他重要性质。一.伽马函数的定义伽马函数的积分定义为:\[\Gamma(z)=\int_0^\inftyt^{z-1}e^{-t}\,dt\]这个定义在复平面上除了非正整数点以外的所有地方都有效。二.伽马函
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AI大模型学习在当前技术环境下,AI大模型学习不仅要求研究者具备深厚的数学基础和编程能力,还需要对特定领域的业务场景有深入的了解。通过不断优化模型结构和算法,AI大模型学习能够不断提升模型的准确性和效率,为人类生活和工作带来更多便利。系统化理论知识建构:对于AI大模型的学习,首要任务是对基础理论进行全面而深入的理解。这意味着需要投入大量的时间去研读经典的机器学习和深度学习教材,包括但不限于《统计学
- DeepSeek-R1-Zero 与 DeepSeek-R1 的异同与优劣分析
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DeepSeek-R1-Zero与DeepSeek-R1的异同与优劣分析一、相同点核心训练方法:两者均基于强化学习(RL),采用GroupRelativePolicyOptimization(GRPO)算法,通过组内样本的奖励相对比较优化策略模型。目标均为提升语言模型的复杂推理能力(如数学、代码、科学推理)。基础模型:均以DeepSeek-V3-Base作为初始模型,共享相同的架构
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本文重点本文我们将讲解线性空间的知识,它不仅是数学中非常重要的知识点,它在机器学习和深度学习中的价值也是非常重要的,在机器学习和深度学习中是可以通过线性空间来进行解释的。线性空间的直观理解线性空间可以看作是一个多维的“宇宙”,其中的“点”由向量表示,而“运动”则通过向量的加法和数乘来实现。这个宇宙中的每一个向量都可以看作是从原点出发到该点的一条有向线段,而线性空间的维度则决定了这个宇宙的大小和复杂
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青少年编程与数学02-009Django5Web编程06课题、模型定义一、模型二、定义模型1.导入模型类2.定义模型类3.定义字段4.添加元数据(可选)5.定义模型方法(可选)6.迁移模型三、模型字段字符字段数字字段日期和时间字段布尔字段关系字段文件字段其他字段四、主键和索引添加主键添加索引注意事项五、外键定义外键字段`on_delete`参数其他参数示例六、关系1.一对一关系(One-to-On
- python中set的用法_Python中set的用法
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python中set的用法
python的集合类型和其他语言类似,是一个无序不重复元素集,我在之前学过的其他的语言好像没有见过这个类型,基本功能包括关系测试和消除重复元素.集合对象还支持union(联合),intersection(交),difference(差)和sysmmetricdifference(对称差集)等数学运算,和我们初中数学学的集合的非常的相似。1先看下python集合类型的不重复性,这方面做一些去重处理非
- 基本数据类型和引用类型的初始值
3213213333332132
java基础
package com.array;
/**
* @Description 测试初始值
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午10:31:53
*/
public class ArrayTest {
ArrayTest at;
String str;
byte bt;
short s;
int i;
long
- 摘抄笔记--《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》
白糖_
高质量代码
记得3年前刚到公司,同桌同事见我无事可做就借我看《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》这本书,当时看了几页没上心就没研究了。到上个月在公司偶然看到,于是乎又找来看看,我的天,真是非常多的干货,对于我这种静不下心的人真是帮助莫大呀。
看完整本书,也记了不少笔记
- 【备忘】Django 常用命令及最佳实践
dongwei_6688
django
注意:本文基于 Django 1.8.2 版本
生成数据库迁移脚本(python 脚本)
python manage.py makemigrations polls
说明:polls 是你的应用名字,运行该命令时需要根据你的应用名字进行调整
查看该次迁移需要执行的 SQL 语句(只查看语句,并不应用到数据库上):
python manage.p
- 阶乘算法之一N! 末尾有多少个零
周凡杨
java算法阶乘面试效率
&n
- spring注入servlet
g21121
Spring注入
传统的配置方法是无法将bean或属性直接注入到servlet中的,配置代理servlet亦比较麻烦,这里其实有比较简单的方法,其实就是在servlet的init()方法中加入要注入的内容:
ServletContext application = getServletContext();
WebApplicationContext wac = WebApplicationContextUtil
- Jenkins 命令行操作说明文档
510888780
centos
假设Jenkins的URL为http://22.11.140.38:9080/jenkins/
基本的格式为
java
基本的格式为
java -jar jenkins-cli.jar [-s JENKINS_URL] command [options][args]
下面具体介绍各个命令的作用及基本使用方法
1. &nb
- UnicodeBlock检测中文用法
布衣凌宇
UnicodeBlock
/** * 判断输入的是汉字 */ public static boolean isChinese(char c) { Character.UnicodeBlock ub = Character.UnicodeBlock.of(c);
- java下实现调用oracle的存储过程和函数
aijuans
javaorale
1.创建表:STOCK_PRICES
2.插入测试数据:
3.建立一个返回游标:
PKG_PUB_UTILS
4.创建和存储过程:P_GET_PRICE
5.创建函数:
6.JAVA调用存储过程返回结果集
JDBCoracle10G_INVO
- Velocity Toolbox
antlove
模板toolboxvelocity
velocity.VelocityUtil
package velocity;
import org.apache.velocity.Template;
import org.apache.velocity.app.Velocity;
import org.apache.velocity.app.VelocityEngine;
import org.apache.velocity.c
- JAVA正则表达式匹配基础
百合不是茶
java正则表达式的匹配
正则表达式;提高程序的性能,简化代码,提高代码的可读性,简化对字符串的操作
正则表达式的用途;
字符串的匹配
字符串的分割
字符串的查找
字符串的替换
正则表达式的验证语法
[a] //[]表示这个字符只出现一次 ,[a] 表示a只出现一
- 是否使用EL表达式的配置
bijian1013
jspweb.xmlELEasyTemplate
今天在开发过程中发现一个细节问题,由于前端采用EasyTemplate模板方法实现数据展示,但老是不能正常显示出来。后来发现竟是EL将我的EasyTemplate的${...}解释执行了,导致我的模板不能正常展示后台数据。
网
- 精通Oracle10编程SQL(1-3)PLSQL基础
bijian1013
oracle数据库plsql
--只包含执行部分的PL/SQL块
--set serveroutput off
begin
dbms_output.put_line('Hello,everyone!');
end;
select * from emp;
--包含定义部分和执行部分的PL/SQL块
declare
v_ename varchar2(5);
begin
select
- 【Nginx三】Nginx作为反向代理服务器
bit1129
nginx
Nginx一个常用的功能是作为代理服务器。代理服务器通常完成如下的功能:
接受客户端请求
将请求转发给被代理的服务器
从被代理的服务器获得响应结果
把响应结果返回给客户端
实例
本文把Nginx配置成一个简单的代理服务器
对于静态的html和图片,直接从Nginx获取
对于动态的页面,例如JSP或者Servlet,Nginx则将请求转发给Res
- Plugin execution not covered by lifecycle configuration: org.apache.maven.plugin
blackproof
maven报错
转:http://stackoverflow.com/questions/6352208/how-to-solve-plugin-execution-not-covered-by-lifecycle-configuration-for-sprin
maven报错:
Plugin execution not covered by lifecycle configuration:
- 发布docker程序到marathon
ronin47
docker 发布应用
1 发布docker程序到marathon 1.1 搭建私有docker registry 1.1.1 安装docker regisry
docker pull docker-registry
docker run -t -p 5000:5000 docker-registry
下载docker镜像并发布到私有registry
docker pull consol/tomcat-8.0
- java-57-用两个栈实现队列&&用两个队列实现一个栈
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
/*
* Q 57 用两个栈实现队列
*/
public class QueueImplementByTwoStacks {
private Stack<Integer> stack1;
pr
- Nginx配置性能优化
cfyme
nginx
转载地址:http://blog.csdn.net/xifeijian/article/details/20956605
大多数的Nginx安装指南告诉你如下基础知识——通过apt-get安装,修改这里或那里的几行配置,好了,你已经有了一个Web服务器了。而且,在大多数情况下,一个常规安装的nginx对你的网站来说已经能很好地工作了。然而,如果你真的想挤压出Nginx的性能,你必
- [JAVA图形图像]JAVA体系需要稳扎稳打,逐步推进图像图形处理技术
comsci
java
对图形图像进行精确处理,需要大量的数学工具,即使是从底层硬件模拟层开始设计,也离不开大量的数学工具包,因为我认为,JAVA语言体系在图形图像处理模块上面的研发工作,需要从开发一些基础的,类似实时数学函数构造器和解析器的软件包入手,而不是急于利用第三方代码工具来实现一个不严格的图形图像处理软件......
&nb
- MonkeyRunner的使用
dai_lm
androidMonkeyRunner
要使用MonkeyRunner,就要学习使用Python,哎
先抄一段官方doc里的代码
作用是启动一个程序(应该是启动程序默认的Activity),然后按MENU键,并截屏
# Imports the monkeyrunner modules used by this program
from com.android.monkeyrunner import MonkeyRun
- Hadoop-- 海量文件的分布式计算处理方案
datamachine
mapreducehadoop分布式计算
csdn的一个关于hadoop的分布式处理方案,存档。
原帖:http://blog.csdn.net/calvinxiu/article/details/1506112。
Hadoop 是Google MapReduce的一个Java实现。MapReduce是一种简化的分布式编程模式,让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行。就如同ja
- 以資料庫驗證登入
dcj3sjt126com
yii
以資料庫驗證登入
由於 Yii 內定的原始框架程式, 採用綁定在UserIdentity.php 的 demo 與 admin 帳號密碼: public function authenticate() { $users=array( &nbs
- github做webhooks:[2]php版本自动触发更新
dcj3sjt126com
githubgitwebhooks
上次已经说过了如何在github控制面板做查看url的返回信息了。这次就到了直接贴钩子代码的时候了。
工具/原料
git
github
方法/步骤
在github的setting里面的webhooks里把我们的url地址填进去。
钩子更新的代码如下: error_reportin
- Eos开发常用表达式
蕃薯耀
Eos开发Eos入门Eos开发常用表达式
Eos开发常用表达式
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2014年8月18日 15:03:35 星期一
&
- SpringSecurity3.X--SpEL 表达式
hanqunfeng
SpringSecurity
使用 Spring 表达式语言配置访问控制,要实现这一功能的直接方式是在<http>配置元素上添加 use-expressions 属性:
<http auto-config="true" use-expressions="true">
这样就会在投票器中自动增加一个投票器:org.springframework
- Redis vs Memcache
IXHONG
redis
1. Redis中,并不是所有的数据都一直存储在内存中的,这是和Memcached相比一个最大的区别。
2. Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据,同时还提供list,set,hash等数据结构的存储。
3. Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。
4. Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保持在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。
Red
- Python - 装饰器使用过程中的误区解读
kvhur
JavaScriptjqueryhtml5css
大家都知道装饰器是一个很著名的设计模式,经常被用于AOP(面向切面编程)的场景,较为经典的有插入日志,性能测试,事务处理,Web权限校验, Cache等。
原文链接:http://www.gbtags.com/gb/share/5563.htm
Python语言本身提供了装饰器语法(@),典型的装饰器实现如下:
@function_wrapper
de
- 架构师之mybatis-----update 带case when 针对多种情况更新
nannan408
case when
1.前言.
如题.
2. 代码.
<update id="batchUpdate" parameterType="java.util.List">
<foreach collection="list" item="list" index=&
- Algorithm算法视频教程
栏目记者
Algorithm算法
课程:Algorithm算法视频教程
百度网盘下载地址: http://pan.baidu.com/s/1qWFjjQW 密码: 2mji
程序写的好不好,还得看算法屌不屌!Algorithm算法博大精深。
一、课程内容:
课时1、算法的基本概念 + Sequential search
课时2、Binary search
课时3、Hash table
课时4、Algor
- C语言算法之冒泡排序
qiufeihu
c算法
任意输入10个数字由小到大进行排序。
代码:
#include <stdio.h>
int main()
{
int i,j,t,a[11]; /*定义变量及数组为基本类型*/
for(i = 1;i < 11;i++){
scanf("%d",&a[i]); /*从键盘中输入10个数*/
}
for
- JSP异常处理
wyzuomumu
Webjsp
1.在可能发生异常的网页中通过指令将HTTP请求转发给另一个专门处理异常的网页中:
<%@ page errorPage="errors.jsp"%>
2.在处理异常的网页中做如下声明:
errors.jsp:
<%@ page isErrorPage="true"%>,这样设置完后就可以在网页中直接访问exc