- Python学习Day14
m0_64472246
python学习开发语言
学习来源:@浙大疏锦行SHAP(SHapleyAdditiveexPlanations)库是一个用于解释机器学习模型预测结果的开源Python库。**一、核心概念**1.**Shapley值***它来源于合作博弈论。在机器学习模型解释的语境下,可以这样理解:对于一个模型的预测结果,每个特征都看作是一个“玩家”,模型的输出是这些“玩家”合作的结果。Shapley值表示每个特征对预测结果的平均边际贡献
- 博弈论概述
C7211BA
博弈论
博弈论(GameTheory)是研究理性决策者在策略互动中如何行动和决策的数学理论。它广泛应用于经济学、政治学、生物学、计算机科学等领域。以下是博弈论的主要思想和核心概念:1.核心思想博弈论的核心是分析多个参与者(玩家)在相互依赖的情境中如何做出最优决策,即每个人的收益不仅取决于自己的选择,还取决于他人的选择。主要特点包括:策略互动:玩家的决策相互影响。理性假设:玩家追求自身利益最大化(理性人假设
- python训练day14 shap图绘制
小暖星
python训练python开发语言人工智能
SHAP原理目标:理解复杂机器学习模型(尤其是“黑箱”模型,如随机森林、梯度提升树、神经网络等)为什么会对特定输入做出特定预测。SHAP提供了一种统一的方法来解释模型的输出。核心思想:合作博弈论中的Shapley值SHAP(SHapleyAdditiveexPlanations)的核心基于博弈论中的Shapley值概念。想象一个合作游戏:1.玩家(Players)::模型的特征(Features)
- 搜索引擎蜘蛛的智能抓取策略:技术解构与动态博弈的深层逻辑
我爱学习558
搜索引擎蜘蛛2搜索引擎pythonjavascript
搜索引擎蜘蛛的抓取过程远非简单的页面下载,而是一场融合了计算机科学、博弈论和信息经济学的复杂系统工程。其技术实现中暗藏着搜索引擎对网络空间认知范式的根本性转变。###一、多模态解析引擎的量子化演进现代蜘蛛的解析引擎已突破传统HTML解析的局限,形成多模态感知架构:**1.时空感知型解析器**-**视觉权重建模**:通过卷积神经网络(CNN)分析页面视觉热区,将首屏内容权重提升37%-**交互深度预
- 井字棋 AI-Python
1.介绍程序中的算法:MinMax算法,也称为极小化极大算法,是一种在博弈论中广泛应用的算法,用于在两个竞争者之间进行零和博弈时,找出最优策略。该算法适用于井字棋、象棋等游戏,旨在为玩家提供最佳决策。其基本思想是假设对手不会犯错误,从而在最坏情况下保证自己的最大利益。Minimax算法的核心在于构建一个博弈树,这个树展示了所有可能的游戏状态和双方的决策路径。每个节点代表一种游戏状态,边代表从一种状
- 双生算法:栈与队列的时空博弈论
司铭鸿
算法java开发语言职场和发展生活哈希算法
凌晨三点的硅谷,工程师Alex同时收到两条警报:游戏服务器因星号解析崩溃,支付系统因请求洪峰瘫痪。当他发现两个看似无关的故障竟能用同一套数据结构思想解决时,咖啡杯在半空凝固——原来算法世界存在着如此精妙的镜像对称...正文一、星号消除:栈的完美狩猎场给定一个包含若干星号*的字符串s,在一步操作中,可以选择一个星号,移除其左侧最近的非星号字符,并移除该星号自身。返回移除所有星号后的字符串。问题本质:
- 图解GAN:生成对抗网络的原理与代码实现
layneyao
ai生成对抗网络人工智能神经网络
图解GAN:生成对抗网络的原理与代码实现系统化学习人工智能网站(收藏):https://www.captainbed.cn/flu文章目录图解GAN:生成对抗网络的原理与代码实现摘要引言1.GAN基础原理与数学推导1.1博弈论视角1.2训练流程图1.3原始GAN代码实现(PyTorch)2.GAN经典变体解析2.1DCGAN:卷积化GAN2.2WGAN:Wasserstein距离替代JSD2.3C
- 数学建模之入门篇
沐硕
计算机专业基础数学建模软件工程
目录什么是数学建模建模、编程、写作一、初步建模选择模型二、进阶熟练掌握1.数学模型线性规划图与网络模型及方法插值与拟合灰色预测动态规划层次分析法AHP整数规划目标规划模型偏最小二乘回归微分方程模型博弈论/对策论排队论模型存储论模糊数学模型2.统计模型3.机器学习/数据挖掘模型4.深度学习模型三.模型求解与优化一、团队篇,组建你的团队二、工具篇,提高你的效率三、建模篇,怎么建模三、零碎的知识点篇如何
- 基于深度学习的多智能体系统:AI人工智能前沿技术解析
AI天才研究院
ChatGPT计算AI大模型应用入门实战与进阶人工智能深度学习ai
基于深度学习的多智能体系统:AI人工智能前沿技术解析关键词:深度学习、多智能体系统、强化学习、分布式算法、博弈论、协作机制、智能决策摘要:本文深入解析基于深度学习的多智能体系统(MAS)核心技术,涵盖架构设计、算法原理、数学模型及实战应用。通过融合深度学习的表征能力与多智能体系统的协作机制,揭示复杂场景下智能体的交互决策原理。结合博弈论、强化学习等理论,构建分布式协同框架,并通过具体代码案例演示多
- Day 14 训练
Nina_717
python打卡训练营python
Day14训练SHAP(SHapleyAdditiveexPlanations)1.创建解释器2.将特征贡献可视化第一部分:绘制SHAP特征重要性条形图第二部分:绘制SHAP特征重要性蜂巢图SHAP(SHapleyAdditiveexPlanations)旨在解释复杂机器学习模型(如随机森林、梯度提升树、神经网络等“黑箱”模型)对特定输入的预测原因。其核心基于合作博弈论中的Shapley值。将模型
- 【蓝桥杯】 高僧斗法 (C++)(博弈论问题)
@江上雨
在解决高僧斗法(博弈论问题)之前我们要了解下什么是***平等组合游戏***1.平等组合游戏两人游戏。两人轮流走步。有一个状态集,而且通常是有限的。有一个终止状态,到达终止状态后游戏结束。游戏可以在有限的步数内结束。规定好了哪些状态转移是合法的。所有规定对于两人是一样的。2.当确定这是一个平等组合游戏的问题之后,我们就可以使用博弈论的结论来解决了。在解决这个问题之前,我们通过一个经典的博弈论问题来看
- 蓝桥杯-算法提高(博弈论):高僧斗法(尼姆博奕-奇异局势)
QiaoXz_CN
Java蓝桥杯-算法提高NIMJava
问题描述:问题描述古时丧葬活动中经常请高僧做法事。仪式结束后,有时会有“高僧斗法”的趣味节目,以舒缓压抑的气氛。节目大略步骤为:先用粮食(一般是稻米)在地上“画”出若干级台阶(表示N级浮屠)。又有若干小和尚随机地“站”在某个台阶上。最高一级台阶必须站人,其它任意。(如图1所示)两位参加游戏的法师分别指挥某个小和尚向上走任意多级的台阶,但会被站在高级台阶上的小和尚阻挡,不能越过。两个小和尚也不能站在
- 第16届蓝桥杯备赛
起不来名字明天再换
算法深度优先蓝桥杯
第一题异或运算(1)^=//是按位异或赋值运算符。相同位得0,不同位得1.a=2,b=1,c=a^b;c=3;(2)注意:每次操作时都可以选择对Alice或者Bob操作。无论操作的人是谁。(3)思路:最终结果的判断从二进制的高位开始。高位为1者胜。每次异或,只观察翻转的从高到低的某一位。异或的特征:0和a异或为a,1和a异或a翻转。本题就属于博弈论的问题。(4)博弈论的特征:回合制;有限步终止;胜
- 第十二届蓝桥杯 2021年省赛真题 (Java 大学A组) 第一场
肖有量
java蓝桥杯算法
蓝桥杯2021年省赛真题(Java大学A组)#A相乘朴素解法同余方程#B直线直线方程集合分式消除误差平面几何#C货物摆放暴力搜索缩放质因子#D路径搜索单源最短路径#E回路计数记忆化搜索#F最少砝码变种三进制#G左孩子右兄弟树形DP#H异或数列博弈论#I双向排序去冗操作填数游戏ChthollyTree#J分果果动态规划Placeholder#A相乘本题总分:555分问题描述 小蓝发现,他将111至
- 语言策略的博弈论新境界:从对话到平衡——大语言模型的博弈解构与前瞻
步子哥
AGI通用人工智能语言模型人工智能自然语言处理
在人工智能日新月异的发展中,我们常见到一台台大语言模型(LLM)在聊天、问答与创作中大放异彩。然而,在这些机智回答的背后,却隐藏着一个尚未充分挖掘的秘密:对话不仅仅是文字的堆砌,更是一场复杂的多主体战略博弈。最新研究《StatesasStringsasStrategies:SteeringLanguageModelswithGame-TheoreticSolvers》正是尝试将对话过程映射为博弈论
- 【人工智能】博弈搜索(极小极大值、α-β剪枝)
zjx...
机器学习深度学习人工智能
1.极小极大值算法 人工智能中“博弈”通常专指博弈论专家们称为有完整信息的、确定性的、轮流行动的、两个游戏者的零和游戏(如国际象棋)。术语中,这是指在确定的、完全可观察的环境中两个Agent必须轮流行动,在游戏结束时效用值总是相等并且符号相反。例如下国际象棋,一个棋手贏了,则对手一定是输了。正是Agent之间效用函数的对立导致了环境是对抗的。博弈的游戏通常被AI作为一个好的问题来进行研究主要是因
- 实战--SHAP机器学习黑箱解释模型
SsummerC
机器学习机器学习人工智能
模型介绍SHAP(SHapleyAdditiveexPlanation,沙普利加和解释)是由经济学家LloydShapley提出的博弈论概念,属于模型事后解释的方法。它的核心思想是计算特征对模型输出的边际贡献,再从全局和局部两个层面对“黑盒模型”进行解释。SHAP实际是将输出值归因到每一个特征的shapely值上,换句话说,就是计算每一个特征的shapley值,依此来衡量特征对最终输出值的影响。实
- 蓝桥杯python练习第十四天|蛋糕游戏
xiongmaodaxia_z7
python蓝桥杯小白游戏蓝桥杯算法python
题目思路本题运用到了博弈论的知识,通过分析知道两头牛吃到蛋糕的数量是固定的b=(N//2)+1e=(N//2)-1所以只需要让e吃到两边最大的那一个蛋糕,直到吃完他最多能吃的个数,剩下的就是b吃的了利用前缀和方便计算初始代码N=int(input())A=list(map(int,input().split()))b=(N//2)+1e=(N//2)-1ee=0s=[0]*(N+1)foriinr
- Codeforces Round 920 (Div. 3) (A,B,C,D,E,F,G)
邪神与厨二病
CodeForcesc语言算法c++
比赛链接这把前ABC比较简单,中间两道DE很有难度,很有意思。上把刚掉分(打了两题就跑了,没想到掉了那么多),这把状态比较好,大概八十分钟写完前五个,润了。赛后看了一下FG题解,发现可做,顺手给补掉了。C是个简单的贪心。D需要证明一些结论,之后暴力枚举。E是博弈论,把局面分类讨论即可。F是个根号分治,准备两种暴力手段,一个带权前缀和,一个直接暴力模拟。G也是个前缀和,难点在于坐标的计算和动态开辟空
- 海盗分金 (博弈论-思维)【面试】
我也念过晚霞
面经android
海盗分金题目描述5个海盗(编号1-5)需要分配100枚金币。规则如下:从1号到5号依次提出分配方案,所有存活海盗(包括提议者)对方案投票。若方案获半数及以上同意(如5人时需至少3票),则通过;否则提议者被处决,由下一顺位海盗提出新方案。海盗遵循理性原则:优先保命,其次追求金币最大化。若收益相同,倾向于杀死更多海盗。问题1:只剩3、4、5号时,3号的最优分配分析过程:3号需至少2票(自己+1人)。若
- 去中心化固定利率协议
倒霉男孩
DeFi去中心化区块链
核心机制与分类协议类型:借贷协议(如Yield、Notional):通过零息债券模型(如fyDai、fCash)锁定固定利率。收益聚合器(如Saffron、BarnBridge):通过风险分级或博弈论竞价分割收益,实现"类固定"利率。利率实现方式:债券代币化:将未来现金流转化为可交易代币(如Yield的fyDai)。风险分级:划分资金池优先级(如Saffron的A/AA/S档),高风险层为低风险层
- 罚得越狠,Al 作弊就越隐蔽
调皮的芋头
深度学习人工智能python
第1层:现象层(表面数据验证)核心命题:惩罚强度与作弊隐蔽性呈指数相关实验证据:OpenAI的hide-and-seek实验中,惩罚力度提高30%导致AI作弊率上升400%,但作弊行为检测率下降78%矛盾证据:DeepMind的AlphaStar在惩罚强化后策略透明度反而提升闭环解释:惩罚存在「行为压缩阈值」,超过临界值后AI会启用高维策略空间规避监控第2层:博弈论层(策略空间畸变)核心命题:严厉
- SHAP:模型可解释性的核心工具
徐福记c
机器学习
随着机器学习技术的广泛应用,越来越多的场景需要对模型的预测结果进行深入分析和解释。SHAP(SHapleyAdditiveexPlanations)正是为满足这一需求而设计的。它提供了一种基于博弈论的方法,用于量化每个特征对模型预测结果的贡献,从而帮助开发者更好地理解模型的行为。在本文中,我们将深入探讨SHAP的核心功能,并为开发者提供详细的使用指导。无论您是初学者还是资深数据科学家,都可以通过本
- 模型可解释性:基于博弈论的SHAP值计算与特征贡献度分析(附PyTorch/TensorFlow实现)
燃灯工作室
Aipytorchtensorflow人工智能
一、技术原理与数学推导(含典型案例)1.1Shapley值基础公式SHAP值基于合作博弈论中的Shapley值,计算公式为:ϕi=∑S⊆F∖{i}∣S∣!(∣F∣−∣S∣−1)!∣F∣![f(S∪{i})−f(S)]\phi_i=\sum_{S\subseteqF\setminus\{i\}}\frac{|S|!(|F|-|S|-1)!}{|F|!}[f(S\cup\{i\})-f(S)]ϕi=S
- GAN生成对抗网络小记
文弱_书生
乱七八糟生成对抗网络人工智能神经网络
生成对抗网络(GAN)深入解析:数学原理与优化生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)是一个基于博弈论的深度学习框架,通过生成器(G)和判别器(D)之间的对抗训练,生成高度逼真的数据。其核心思想是让GGG生成伪造数据以欺骗DDD,而DDD则努力分辨真实数据与伪造数据。GAN在理论上可以看作一个极小极大(Minimax)优化问题。1.GAN的数学公式1.1生成
- 程序员读点微观经济学
猿脑2.0
python
微观经济学学习路径、核心内容、数据来源、实际作用及案例实践的系统性总结:一、微观经济学学习框架1.核心知识模块模块关键内容基础理论-供需理论(均衡价格、弹性分析)-消费者行为(效用最大化、无差异曲线)-生产者行为(成本曲线、利润最大化)市场结构-完全竞争市场-垄断与寡头(价格歧视、博弈论)-垄断竞争(产品差异化)市场失灵与政策-外部性(污染、补贴)-公共物品与搭便车问题-信息不对称(逆向选择、道德
- 关于博弈论
总思霖
概率论论文笔记
最近看了一本书叫《消失的凶手》,里面的侦探邓教授在某一次探案中与未实施犯罪的凶手玩了读数游戏运用到博弈论,阻止了一场悲剧的发生,借此我了解了一些关于博弈论的知识。博弈论有许多种,如:零和博弈&非零和博弈:博弈双方的收益总和为零,一方的利益的增加就意味着另一方利益的减少;博弈双方的收益总和不为零,可以存在双赢的情况。顺序博弈&同时博弈:博弈双方的行动是依次进行的,每个人的行动都受之前人的行动所影响;
- 【算法】经典博弈论问题——威佐夫博弈 python
查理零世
算法python开发语言
目录威佐夫博弈(WythoffGame)【模板】威佐夫博弈(WythoffGame)有两堆石子,数量任意,可以不同,游戏开始由两个人轮流取石子游戏规定,每次有两种不同的取法1)在任意的一堆中取走任意多的石子2)可以在两堆中同时取走相同数量的石子最后把石子全部取完者为胜者现在给出初始的两堆石子的数目,返回先手能不能获胜结论:小!=(大-小)*黄金分割比例,先手赢小=(大-小)*黄金分割比例,后手赢证
- 【算法】经典博弈论问题——斐波那契博弈 + Zeckendorf 定理 python
查理零世
算法python数据结构
目录斐波那契博弈(FibonacciNim)齐肯多夫(Zeckendorf)定理示例分析实战演练斐波那契博弈(FibonacciNim)先说结论:当初始石子数目n是斐波那契数时,先手必败;否则,先手有策略获胜。证明概要:当n=2时,先手只能取1颗石子,后手直接取剩下的1颗石子获胜,因此先手必败。假设对于所有小于等于某个斐波那契数f[k]的情况,结论都成立。归纳:对于f[k+1]=f[k]+f[k-
- 蓝桥杯Python组最后几天冲刺———吐血总结,练题总结,很管用我学会了
晚风时亦鹿
学习笔记Python算法笔记python
一、重要知识要点1、穷举法2、枚举法3、动态规划4、回溯法5、图论6、深度优先搜索(DFS)7、广度优先搜索(BFS)8、二叉树9、递归10、分治法、矩阵法11、排列组合12、素数、质数、水仙花数13、欧几里得定理gcd14、求最大公约数、最小公倍数15、海伦公式(求三角形面积)16、博弈论17、贪心18、二分查找法19、hash表20、日期计算21、矩形快速幂22、树形DP23、最短路径24、最
- jquery实现的jsonp掉java后台
知了ing
javajsonpjquery
什么是JSONP?
先说说JSONP是怎么产生的:
其实网上关于JSONP的讲解有很多,但却千篇一律,而且云里雾里,对于很多刚接触的人来讲理解起来有些困难,小可不才,试着用自己的方式来阐释一下这个问题,看看是否有帮助。
1、一个众所周知的问题,Ajax直接请求普通文件存在跨域无权限访问的问题,甭管你是静态页面、动态网页、web服务、WCF,只要是跨域请求,一律不准;
2、
- Struts2学习笔记
caoyong
struts2
SSH : Spring + Struts2 + Hibernate
三层架构(表示层,业务逻辑层,数据访问层) MVC模式 (Model View Controller)
分层原则:单向依赖,接口耦合
1、Struts2 = Struts + Webwork
2、搭建struts2开发环境
a>、到www.apac
- SpringMVC学习之后台往前台传值方法
满城风雨近重阳
springMVC
springMVC控制器往前台传值的方法有以下几种:
1.ModelAndView
通过往ModelAndView中存放viewName:目标地址和attribute参数来实现传参:
ModelAndView mv=new ModelAndView();
mv.setViewName="success
- WebService存在的必要性?
一炮送你回车库
webservice
做Java的经常在选择Webservice框架上徘徊很久,Axis Xfire Axis2 CXF ,他们只有一个功能,发布HTTP服务然后用XML做数据传输。
是的,他们就做了两个功能,发布一个http服务让客户端或者浏览器连接,接收xml参数并发送xml结果。
当在不同的平台间传输数据时,就需要一个都能解析的数据格式。
但是为什么要使用xml呢?不能使json或者其他通用数据
- js年份下拉框
3213213333332132
java web ee
<div id="divValue">test...</div>测试
//年份
<select id="year"></select>
<script type="text/javascript">
window.onload =
- 简单链式调用的实现技术
归来朝歌
方法调用链式反应编程思想
在编程中,我们可以经常遇到这样一种场景:一个实例不断调用它自身的方法,像一条链条一样进行调用
这样的调用你可能在Ajax中,在页面中添加标签:
$("<p>").append($("<span>").text(list[i].name)).appendTo("#result");
也可能在HQ
- JAVA调用.net 发布的webservice 接口
darkranger
webservice
/**
* @Title: callInvoke
* @Description: TODO(调用接口公共方法)
* @param @param url 地址
* @param @param method 方法
* @param @param pama 参数
* @param @return
* @param @throws BusinessException
- Javascript模糊查找 | 第一章 循环不能不重视。
aijuans
Way
最近受我的朋友委托用js+HTML做一个像手册一样的程序,里面要有可展开的大纲,模糊查找等功能。我这个人说实在的懒,本来是不愿意的,但想起了父亲以前教我要给朋友搞好关系,再加上这也可以巩固自己的js技术,于是就开始开发这个程序,没想到却出了点小问题,我做的查找只能绝对查找。具体的js代码如下:
function search(){
var arr=new Array("my
- 狼和羊,该怎么抉择
atongyeye
工作
狼和羊,该怎么抉择
在做一个链家的小项目,只有我和另外一个同事两个人负责,各负责一部分接口,我的接口写完,并全部测联调试通过。所以工作就剩下一下细枝末节的,工作就轻松很多。每天会帮另一个同事测试一些功能点,协助他完成一些业务型不强的工作。
今天早上到公司没多久,领导就在QQ上给我发信息,让我多协助同事测试,让我积极主动些,有点责任心等等,我听了这话,心里面立马凉半截,首先一个领导轻易说
- 读取android系统的联系人拨号
百合不是茶
androidsqlite数据库内容提供者系统服务的使用
联系人的姓名和号码是保存在不同的表中,不要一下子把号码查询来,我开始就是把姓名和电话同时查询出来的,导致系统非常的慢
关键代码:
1, 使用javabean操作存储读取到的数据
package com.example.bean;
/**
*
* @author Admini
- ORACLE自定义异常
bijian1013
数据库自定义异常
实例:
CREATE OR REPLACE PROCEDURE test_Exception
(
ParameterA IN varchar2,
ParameterB IN varchar2,
ErrorCode OUT varchar2 --返回值,错误编码
)
AS
/*以下是一些变量的定义*/
V1 NUMBER;
V2 nvarc
- 查看端号使用情况
征客丶
windows
一、查看端口
在windows命令行窗口下执行:
>netstat -aon|findstr "8080"
显示结果:
TCP 127.0.0.1:80 0.0.0.0:0 &
- 【Spark二十】运行Spark Streaming的NetworkWordCount实例
bit1129
wordcount
Spark Streaming简介
NetworkWordCount代码
/*
* Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
* contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
- Struts2 与 SpringMVC的比较
BlueSkator
struts2spring mvc
1. 机制:spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter,这样就导致了二者的机制不同。 2. 性能:spring会稍微比struts快。spring mvc是基于方法的设计,而sturts是基于类,每次发一次请求都会实例一个action,每个action都会被注入属性,而spring基于方法,粒度更细,但要小心把握像在servlet控制数据一样。spring
- Hibernate在更新时,是可以不用session的update方法的(转帖)
BreakingBad
Hibernateupdate
地址:http://blog.csdn.net/plpblue/article/details/9304459
public void synDevNameWithItil()
{Session session = null;Transaction tr = null;try{session = HibernateUtil.getSession();tr = session.beginTran
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-观察者模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Observable;
import java.util.Observer;
/**
* “观
- 重置MySQL密码
chenhbc
mysql重置密码忘记密码
如果你也像我这么健忘,把MySQL的密码搞忘记了,经过下面几个步骤就可以重置了(以Windows为例,Linux/Unix类似):
1、关闭MySQL服务
2、打开CMD,进入MySQL安装目录的bin目录下,以跳过权限检查的方式启动MySQL
mysqld --skip-grant-tables
3、新开一个CMD窗口,进入MySQL
mysql -uroot
 
- 再谈系统论,控制论和信息论
comsci
设计模式生物能源企业应用领域模型
再谈系统论,控制论和信息论
偶然看
- oracle moving window size与 AWR retention period关系
daizj
oracle
转自: http://tomszrp.itpub.net/post/11835/494147
晚上在做11gR1的一个awrrpt报告时,顺便想调整一下AWR snapshot的保留时间,结果遇到了ORA-13541这样的错误.下面是这个问题的发生和解决过程.
SQL> select * from v$version;
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- Python版B树
dieslrae
python
话说以前的树都用java写的,最近发现python有点生疏了,于是用python写了个B树实现,B树在索引领域用得还是蛮多了,如果没记错mysql的默认索引好像就是B树...
首先是数据实体对象,很简单,只存放key,value
class Entity(object):
'''数据实体'''
def __init__(self,key,value)
- C语言冒泡排序
dcj3sjt126com
算法
代码示例:
# include <stdio.h>
//冒泡排序
void sort(int * a, int len)
{
int i, j, t;
for (i=0; i<len-1; i++)
{
for (j=0; j<len-1-i; j++)
{
if (a[j] > a[j+1]) // >表示升序
- 自定义导航栏样式
dcj3sjt126com
自定义
-(void)setupAppAppearance
{
[[UILabel appearance] setFont:[UIFont fontWithName:@"FZLTHK—GBK1-0" size:20]];
[UIButton appearance].titleLabel.font =[UIFont fontWithName:@"FZLTH
- 11.性能优化-优化-JVM参数总结
frank1234
jvm参数性能优化
1.堆
-Xms --初始堆大小
-Xmx --最大堆大小
-Xmn --新生代大小
-Xss --线程栈大小
-XX:PermSize --永久代初始大小
-XX:MaxPermSize --永久代最大值
-XX:SurvivorRatio --新生代和suvivor比例,默认为8
-XX:TargetSurvivorRatio --survivor可使用
- nginx日志分割 for linux
HarborChung
nginxlinux脚本
nginx日志分割 for linux 默认情况下,nginx是不分割访问日志的,久而久之,网站的日志文件将会越来越大,占用空间不说,如果有问题要查看网站的日志的话,庞大的文件也将很难打开,于是便有了下面的脚本 使用方法,先将以下脚本保存为 cutlog.sh,放在/root 目录下,然后给予此脚本执行的权限
复制代码代码如下:
chmo
- Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
jinnianshilongnian
springspring4泛型式依赖注入
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- centOS安装GCC和G++
liuxihope
centosgcc
Centos支持yum安装,安装软件一般格式为yum install .......,注意安装时要先成为root用户。
按照这个思路,我想安装过程如下:
安装gcc:yum install gcc
安装g++: yum install g++
实际操作过程发现,只能有gcc安装成功,而g++安装失败,提示g++ command not found。上网查了一下,正确安装应该
- 第13章 Ajax进阶(上)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- How to determine BusinessObjects service pack and fix pack
blueoxygen
BO
http://bukhantsov.org/2011/08/how-to-determine-businessobjects-service-pack-and-fix-pack/
The table below is helpful. Reference
BOE XI 3.x
12.0.0.
y BOE XI 3.0 12.0.
x.
y BO
- Oracle里的自增字段设置
tomcat_oracle
oracle
大家都知道吧,这很坑,尤其是用惯了mysql里的自增字段设置,结果oracle里面没有的。oh,no 我用的是12c版本的,它有一个新特性,可以这样设置自增序列,在创建表是,把id设置为自增序列
create table t
(
id number generated by default as identity (start with 1 increment b
- Spring Security(01)——初体验
yang_winnie
springSecurity
Spring Security(01)——初体验
博客分类: spring Security
Spring Security入门安全认证
首先我们为Spring Security专门建立一个Spring的配置文件,该文件就专门用来作为Spring Security的配置