- Python实现图像处理的快速傅里叶变换(FFT)或离散余弦变换(DCT)
闲人编程
图像处理图像处理python计算机视觉FFTDCT傅里叶离散余弦变换
目录Python实现图像处理的快速傅里叶变换(FFT)或离散余弦变换(DCT)一、引言1.1图像处理简介1.2快速傅里叶变换与离散余弦变换简介1.3本文目标与结构二、理论背景与数学原理2.1快速傅里叶变换(FFT)介绍2.2离散余弦变换(DCT)介绍2.3两者的应用领域与区别三、算法实现3.1快速傅里叶变换(FFT)实现3.1.1使用Python实现FFT3.1.2图像的频域处理3.2离散余弦变换
- 历史轨迹组件性能优化方案
欧阳天羲
性能优化前端
针对历史轨迹组件的性能优化,可从数据处理、渲染策略、内存管理和交互优化四个方面入手。以下是具体的优化方向和实现方案:一、数据处理优化1.轨迹数据抽稀算法原理:在不影响轨迹整体形状的前提下,减少轨迹点数量实现方案:采用Douglas-Peucker算法实现轨迹抽稀提供抽稀精度参数,根据地图缩放级别动态调整示例代码://轨迹抽稀函数exportconstsimplifyTrajectory=(poin
- 云原生SLO与AIOps的完美结合:智能运维新趋势
AI云原生与云计算技术学院
云原生ai
云原生SLO与AIOps的完美结合:智能运维新趋势关键词:云原生、SLO、AIOps、智能运维、服务等级目标、自动化运维、机器学习摘要:本文深入探讨云原生环境下服务等级目标(SLO)与智能运维(AIOps)的融合实践。通过解析SLO的核心原理与AIOps的技术架构,揭示两者在指标定义、异常检测、自动化修复等环节的协同机制。结合具体算法实现、数学模型分析与项目实战案例,展示如何通过数据驱动的智能运维
- 深入Python:实现FFT与DFT
weixin_42668301
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- 一套基于粒子群优化(PSO)算法的天线波束扫描MATLAB实现方案
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MATLAB深度学习算法算法matlab人工智能制造开发语言分类
以下是一套基于粒子群优化(PSO)算法的天线波束扫描MATLAB实现方案,包含完整代码、数学原理和详细注释。该方案针对均匀线性阵列(ULA)的波束方向图优化,通过调整阵元相位实现主瓣指向目标方向并抑制旁瓣。%%天线波束扫描的PSO算法实现%作者:DeepSeek%创建日期:2025-06-21%功能:使用PSO优化均匀线性阵列的相位分布,实现波束扫描和旁瓣抑制clc;clear;closeall;
- 机器学习算法-逻辑回归模型在交通领域的应用
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提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档逻辑回归模型在交通领域的应用:车流数量和平均速度之间的关系前言结果分析代码分析逻辑回归可视化:交通拥堵预测的动态建模过程一、交通数据生成与预处理二、逻辑回归核心算法实现三、动态可视化:决策边界的演变过程四、特征标准化与模型评估五、实验结果与模型解读六、拓展思考:逻辑回归的局限性结语:从代码到交通智能前言紧接上文的逻辑回归原理分析讲一讲
- 马斯克YC技术核弹全拆解:Neuralink信号编译器架构·星舰着陆AI代码·AGI防御协议(附可复现算法核心/开源替代方案/中国技术对标路径)
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一、Neuralink技术栈深度剖析▶神经信号编译架构(基于已公开专利US20220369936)关键算法实现:#运动意图解码核心(简化版)importnumpyasnpfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierclassNeuralDecoder:def__init__(self):self.model=RandomForestClassif
- 在Simulink中进行基于蚁群算法优化滤波器带宽的智能控制系统仿真
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目录一、背景介绍二、所需工具和环境三、步骤详解步骤1:定义问题与目标示例:定义优化目标步骤2:准备数据集或模拟环境示例:生成测试信号步骤3:设计并实现蚁群算法示例:简单的蚁群算法实现步骤4:创建Simulink模型步骤5:添加滤波器模块示例:添加FIR滤波器步骤6:集成蚁群算法结果示例:MATLABFunctionBlock代码步骤7:设置仿真参数步骤8:运行仿真并分析结果四、总结蚁群算法(Ant
- 2025 年焊接相机十大品牌测评:抗光耐高温解决方案深度解析
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一、引言在工业焊接领域,焊接相机作为实现智能化焊接的核心装备,正成为提升焊接质量、提高生产效率的关键工具。这类设备通过实时采集焊接过程中的图像信息,结合智能算法实现焊接轨迹引导、缺陷检测和质量监控,极大地提升了焊接自动化水平。本文聚焦全球主流的10款焊接相机,从技术参数、实战应用、性价比等维度进行深度测评,为汽车制造、航空航天、船舶制造等行业提供专业选型指南。二、国产领军品牌:迁移科技EpicEy
- 无线通信中的多智能体强化学习:基于CTDE-MAPPO的功率控制优化
pk_xz123456
仿真模型深度学习算法算法人工智能制造
无线通信中的多智能体强化学习:基于CTDE-MAPPO的功率控制优化摘要本文提出了一种基于集中训练分布式执行(CTDE)框架的多智能体近端策略优化(MAPPO)算法,用于解决无线通信网络中的分布式功率控制问题。通过将多个基站建模为协作智能体,我们设计了一个多智能体强化学习系统,能够在复杂动态环境中实现全局网络效用的优化。本文详细介绍了系统架构、算法实现、实验设置以及性能评估,展示了MAPPO在5G
- Node.js 后端开发实战:项目搭建与优化
AI大模型应用实战
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Node.js后端开发实战:项目搭建与优化关键词:Node.js、后端开发、项目搭建、性能优化、Express框架、MongoDB、RESTfulAPI摘要:本文深入探讨Node.js后端开发的实战技巧,从项目搭建到性能优化的完整流程。我们将从基础架构设计开始,逐步深入到核心算法实现、数据库优化策略,最后分享实际项目中的性能调优经验。通过本文,读者将掌握构建高性能Node.js后端服务的关键技术和
- 分类树/装袋法/随机森林算法的R语言实现
廖致君
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原文首发于简书于[2018.06.12]本文是我自己动手用R语言写的实现分类树的代码,以及在此基础上写的袋装法(bagging)和随机森林(randomforest)的算法实现。全文的结构是:分类树基本知识predginisplitrulesplitrule_bestsplitrule_randomsplittingbuildTreepredict装袋法与随机森林基本知识baggingpredic
- 【大数据】Multi-Paxos算法
大雨淅淅
大数据算法大数据分布式人工智能
目录一、Multi-Paxos算法概述二、Multi-Paxos算法优缺点和改进2.1Multi-Paxos算法优点2.2Multi-Paxos算法缺点2.3Multi-Paxos算法改进三、Multi-Paxos算法实现3.1Multi-Paxos算法C语言实现3.2Multi-Paxos算法JAVA实现3.3Multi-Paxos算法python实现四、Multi-Paxos算法应用4.1Mu
- Java使用DFA算法实现敏感词过滤
宇宙超级勇猛无敌暴龙战神
java开发语言敏感词过滤DFA
架构SpringBoot+mysql+mybatils-plus依赖就懒得提供了sql初始化一下敏感词表DROPTABLEIFEXISTS`filter`;CREATETABLE`filter`(`ID`int(0)NOTNULLAUTO_INCREMENTCOMMENT'主键ID',`NAME`varchar(255)CHARACTERSETutf8mb4COLLATEutf8mb4_0900_
- Python 算法及其架构设计详解
conkl
python知识python算法开发语言
文章目录一、算法基础与架构概述二、经典算法实现与分析1.排序算法-快速排序2.搜索算法-二分查找3.图算法-广度优先搜索(BFS)三、算法架构设计模式1.策略模式(StrategyPattern)2.管道-过滤器模式(Pipeline-FilterPattern)四、Python算法优化与性能分析1.使用内置数据结构和库2.性能分析工具3.算法优化示例五、总结在计算机科学领域,算法是解决特定问题的
- 【大数据】分布式文件系统算法
大雨淅淅
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目录一、分布式文件系统算法概述二、分布式文件系统算法分类三、分布式文件系统算法实现3.1分布式文件系统算法C语言实现3.2分布式文件系统算法JAVA实现四、分布式文件系统算法应用五、分布式文件系统算法发展趋势一、分布式文件系统算法概述分布式文件系统是一种允许通过网络将物理上分散存储的文件系统资源逻辑上集中管理的系统。它通过将文件数据分布在多个服务器上,提高了数据的可用性、可靠性和扩展性。二、分布式
- C语言:排序算法
C羊驼
C语言学习排序算法c语言算法
一、排序算法分类1.按时间复杂度分类O(n²)算法:冒泡排序、选择排序、插入排序O(nlogn)算法:快速排序、归并排序、堆排序O(n)算法:计数排序、桶排序、基数排序(线性排序,有特定条件)2.按稳定性分类稳定排序:冒泡、插入、归并、计数、桶、基数不稳定排序:选择、快速、堆3.按空间复杂度分类原地排序:冒泡、选择、插入、快速、堆非原地排序:归并、计数、桶、基数二、基础排序算法实现与解析1.冒泡排
- 基于大模型的尿毒症预测及综合治疗方案技术方案
LCG元
大模型医疗研究-技术方向技术方案机器学习深度学习人工智能
目录一、算法实现伪代码1.尿毒症风险预测模型(基于多模态融合Transformer)2.动态治疗方案生成算法二、系统模块流程图1.尿毒症智能预测系统流程2.治疗方案生成子系统流程三、系统集成方案1.系统架构设计2.数据流说明四、系统部署拓扑图1.生产环境拓扑2.高可用设计要点五、关键技术指标一、算法实现伪代码1.尿毒症风险预测模型(基于多模态融合Transformer)#数据预处理模块defpre
- 从代码学习深度强化学习 - REINFORCE 算法 PyTorch版
飞雪白鹿€
深度强化学习pytorch版pytorchDRL
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- 手把手教你用Python实现高可用人脸识别系统:从理论到实战全解析
AI_DL_CODE
AI赋能:Python人工智能应用实战人工智能基础:AI基石python人脸识别人工智能OpenCV计算机视觉特征提取图像识别
摘要:本博文围绕计算机视觉领域热门的人脸识别技术,深入阐述如何基于Python结合OpenCV、face_recognition等开源库,构建一个完整且实用的人脸识别系统。从环境搭建、数据采集与预处理,到核心算法实现、多场景应用,再到系统优化与挑战分析,均进行了细致讲解,并辅以丰富代码示例与运行效果展示。旨在帮助读者深入理解人脸识别技术原理,掌握实际开发技能,同时为进一步优化和拓展系统功能提供思路
- 用Zynq实现脉冲多普勒雷达信号处理:架构、算法与实现详解
神经网络15044
算法仿真模型python信号处理架构算法
用Zynq实现脉冲多普勒雷达信号处理:架构、算法与实现详解脉冲多普勒(PD)雷达是现代雷达系统的核心技术之一,广泛应用于机载火控、气象监测、交通监控等领域。其核心优势在于能在强杂波背景下检测运动目标,并精确测量其径向速度。本文将深入探讨如何利用XilinxZynqSoC(FPGA+ARM)平台高效实现PD雷达的信号处理链,涵盖理论基础、系统架构设计、关键算法实现及优化策略。一、脉冲多普勒雷达基础原
- OPENPPP2 内置 SIMD-AES-128-CFB 算法实现分析及优化路线
liulilittle
MarkdownExtensionC/C++算法网络协议AES安全密码学网络通信
引用源:OPENPPP2/simd_aes_128_cfb.cpp核心组件结构图AES-128-CFB加密系统密钥扩展CFB加密CFB解密加载初始密钥10轮密钥扩展使用aeskeygenassist字节移位与异或初始化反馈寄存器处理完整块处理部分块初始化反馈寄存器处理完整块处理部分块块加密块加密AES加密核心初始轮密钥加9轮AESENC最终轮AESENCLAST详细流程分析一、密钥扩展流程(aes
- 梯度下降路径平滑算法详解(C++)
自动驾驶小卡
规划算法梯度下降平滑算法c++
算法概述:梯度下降平滑算法是一种常用的路径后处理方法,用于优化通过路径规划算法(如混合A*)得到的初始路径。其基本思想是将路径看作一系列点,然后通过迭代调整这些点的位置,使得路径同时满足平滑性(如曲率小)和安全(远离障碍物)的要求。算法实现关键步骤:1.目标函数:定义一个包含三个部分的目标函数:平滑项:相邻三个点形成的两个向量的夹角变化小(即路径曲率小)紧致项:调整后的点不要偏离原始点太远障碍物项
- Python凸包算法实现条形码检测——利用OpenCV和凸包算法进行条形码识别
程序员杨弋
Python全栈工程师学习指南opencvpython算法
在图像处理中,条形码检测是一个重要的应用场景。本文将介绍如何利用Python的OpenCV库以及凸包算法来实现条形码的检测。第一步是导入必要的库:importcv2importnumpyasnp接着读入需要处理的图像,并将其转化为灰度图像:image=cv2.imread('barcode.jpg')gray=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)然后对灰度图
- Python机器学习小项目实战:随机森林算法实现信用卡欺诈检测
码上研习
Python机器学习小项目实战机器学习算法python
1.引言在之前的机器学习之旅中,我们已经探索了许多强大的算法,例如逻辑回归、支持向量机、决策树等等。每种算法都有其独特的优势和适用场景,但它们也存在一些共同的局限性。单个模型往往难以完美地捕捉复杂的数据模式,容易受到过拟合或欠拟合的影响,并且在面对噪声数据时显得脆弱。想象一下,你正在尝试预测股票价格的涨跌。你可以使用逻辑回归,但是逻辑回归假设特征之间是线性相关的,这可能无法捕捉股票市场中的复杂非线
- 从理论到实践:情感分析如何提升量化价值投资收益率?
量化价值投资入门到精通
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从理论到实践:情感分析如何提升量化价值投资收益率?关键词:情感分析、量化价值投资、自然语言处理、投资组合优化、收益率提升、金融文本分析、量化策略摘要:本文系统解析情感分析技术在量化价值投资中的理论基础与实践路径。首先构建情感分析与价值投资的理论关联模型,揭示金融文本情感数据对资产定价的影响机制。其次通过数学建模和算法实现,演示如何将情感得分嵌入经典量化模型(如CAPM、Black-Litterma
- 2D盖子驱动腔流使用SIMPLE算法求解:二维流体动力学的MATLAB实现
乔钥曼
2D盖子驱动腔流使用SIMPLE算法求解:二维流体动力学的MATLAB实现【下载地址】2D盖子驱动腔流使用SIMPLE算法求解本项目提供了一个基于MATLAB的二维盖子驱动腔流求解示例,采用经典的SIMPLE算法实现速度-压力耦合。通过设置明确的边界条件,利用交错网格对速度场进行离散化,并结合Jacobi方法迭代更新解。项目中详细介绍了压力修正的技巧,帮助用户优化求解精度和收敛速度。无论是学习计算
- ks滑块验证码逆向分析与python识别
吴秋霖
反爬虫与风控对抗python算法滑动验证码
文章目录1.写在前面3.接口分析3.算法实现【作者主页】:吴秋霖【作者介绍】:擅长爬虫与JS加密逆向分析!Python领域优质创作者、CSDN博客专家、阿里云博客专家、华为云享专家。一路走来长期坚守并致力于Python与爬虫领域研究与开发工作!【作者推荐】:对爬虫领域以及JS逆向分析感兴趣的朋友可以关注《爬虫JS逆向实战》《深耕爬虫领域》未来作者会持续更新所用到、学到、看到的技术知识!包括但不限于
- BOLL指标
函数指针
股票指标区块链
目录一.什么是BOLL指标二.核心算法实现1.基础构成(三轨系统)2.关键数学原理三、六大核心交易信号1.通道边缘反转(经典策略)2.中轨趋势判断3.带宽收缩突破(高盈亏比机会)4.通道内震荡交易5.三轨同向(强趋势信号)6.M顶/W底形态识别三、量化实战进阶技巧1.动态参数优化(波动率适配)2.多周期共振策略3.结合订单流(机构级策略)四、风控模块设计五、参数敏感度测试(黄金参数区间)六、失效场
- 云原生领域控制器模式的应用场景与案例分析
AI云原生与云计算技术学院
C云原生ai
云原生领域控制器模式的应用场景与案例分析关键词:云原生、领域控制器模式、ReconcileLoop、微服务治理、多集群管理、自定义资源、Operator框架摘要:本文深入解析云原生领域控制器模式的核心原理,通过架构设计、算法实现、数学模型和实战案例,揭示其在微服务治理、多集群管理、Serverless架构等场景的应用价值。结合Kubernetes控制器模式与领域驱动设计思想,详细阐述如何通过自定义
- 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