- 【python】利用 GridSearchCV 和 SVM 进行学生成绩预测
码银
支持向量机机器学习人工智能
在机器学习领域,寻找最优模型参数是一个重要的步骤,它直接影响模型的泛化能力和预测准确性。本文将通过一个具体案例介绍如何使用支持向量机(SVM)和网格搜索(GridSearchCV)来预测学生的成绩,并通过调整参数来优化模型性能。数据集:公众号“码银学编程”后台回复:学生成绩-SVM前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家:前言–人工智能教程引言学生的成绩预测
- Codeforces Round 974 (Div. 3) H题 Robin Hood Archery(基础莫队,随机异或哈希)
Auto114514
Codeforces哈希算法散列表算法c++数据结构
题目链接CodeforcesRound974(Div.3)H题RobinHoodArchery思路1因为警长是后手,按照最优的策略,只有每一种数的个数是偶数个的时候,警长会平局,否则警长会输。随着询问区间端点的变化,答案的转移是O(1)O(1)O(1)的。因此,我们可以使用基础莫队进行离线求解。代码1#pragmaGCCoptimize("O2")#pragmaGCCoptimize("O3")#
- 【华为OD-E卷 - 连续出牌数量 100分(python、java、c++、js、c)】
CodeClimb
算法题华为od(A+B+C+D+E卷)收录分享华为odpythonjavac++javascript
【华为OD-E卷-连续出牌数量100分(python、java、c++、js、c)】题目有这么一款单人卡牌游戏,牌面由颜色和数字组成,颜色为红、黄、蓝、绿中的一种,数字为0-9中的一个。游戏开始时玩家从手牌中选取一张卡牌打出,接下来如果玩家手中有和他上一次打出的手牌颜色或者数字相同的手牌,他可以继续将该手牌打出,直至手牌打光或者没有符合条件可以继续打出的手牌。现给定一副手牌,请找到最优的出牌策略,
- 对线性回归的补充——正规方程法
梦醒沉醉
数学基础线性回归机器学习
目录1.引言2.单变量线性回归的解析解3.多变量线性回归的解析解参考1.引言 在单变量线性回归和多变量线性回归中,参数的更新都使用了梯度下降算法进行迭代,但是线性回归的参数最优值可以直接得到解析解。2.单变量线性回归的解析解 模型:f(x)=wx+b\Largef(x)=wx+bf(x)=wx+b 优化目标:(w∗,b∗)=arg minw∗,b∗∑i=1m[yi−f(xi)]2=arg
- 机试题——连续出牌数量
指针从不空
#hw机试题算法c++
题目描述有这么一款单人卡牌游戏,牌面由颜色和数字组成,颜色为红、黄、蓝、绿中的一种,数字为0-9中的一个。游戏开始时玩家从手牌中选取一张卡牌打出,接下来如果玩家手中有和他上一次打出的手牌颜色或者数字相同的手牌,他可以继续将该手牌打出,直至手牌打光或者没有符合条件可以继续打出的手牌。现给定一副手牌,请找到最优的出牌策略,使打出的手牌最多。输入描述输入为两行:第一行是手牌的数字,每张卡牌的数字由空格分
- 跨平台物联网漏洞挖掘算法评估框架设计与实现申报书上
XLYcmy
漏洞挖掘网络安全漏洞挖掘物联网项目申报跨架构静态分析固件
本研究的研究目的主要有以下两个:1、基于此领域的相关方法,通过实验找出各个架构的最优方法2、通过设计实验,比较跨架构解决方案和各架构最优方法组合解决方案在函数识别、漏洞挖掘上的优劣性一、项目技术路线(1)构建统一规范全面的多架构物联网设备二进制程序数据集(2)针对跨架构下的二进制程序,利用逆向工具提取为图、抽象语法树等中间语言,对于不同中间语言,选择合适的深度学习方法提取出中间语言数据结构的特征,
- 在Ubuntu 24上优雅地安装VMware Tools的终极指南
黑金IT
服务器运维
在Ubuntu24上优雅地安装VMwareTools的终极指南摘要:VMwareTools的安装对于虚拟机的性能和稳定性至关重要。本文将指导您如何在Ubuntu24系统上通过命令行优雅地安装VMwareTools,解决常见的安装问题,并确保系统的最优性能。正文:引言在虚拟化的世界里,VMwareTools是连接虚拟机与主机操作系统的桥梁,它提供了更好的性能和更多的功能。然而,安装过程中可能会遇到一
- 「分块」数列分块入门1 – 9 by hzwer 解题记录
GA_PK
出处学习蓝书的时候感觉书上关于分块的题目太少了.而且都是难度较大的一些分块题目,想巩固一下分块方面的知识,就找到了hzwer大佬的分块入门知识介绍.用这篇博客记录一下.从树状数组到线段树再到分块.都是对区间信息的快速处理来达到想要的效果.树状数组效率最优,可是拓展性实在不高.线段树效率稍微差一点但是拓展性较好,可是在信息不满足区间可加性的情况下代码难度会高很多.而分块效率上最差但是可以接受,且拓展
- 基于麻雀搜索算法SSA求解最优目标
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人工智能python算法Matlab
基于麻雀搜索算法SSA求解最优目标麻雀搜索算法(SparrowSearchAlgorithm,SSA)是一种启发式优化算法,灵感来自于麻雀的群体行为。该算法模拟了麻雀在寻找食物时的搜索过程,通过合作和竞争来找到最佳解决方案。在本文中,我们将介绍如何使用SSA算法来求解最优目标,并提供相应的MATLAB源代码。首先,我们需要定义问题的目标函数。假设我们要求解的目标是最小化一个连续的优化问题。那么,我
- 贪心算法相关知识
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目录基础定义工作原理步骤一:分解问题步骤二:确定贪心策略步骤三:求解子问题步骤四:合并结果适用场景活动安排问题找零问题哈夫曼编码局限性高级与动态规划的对比决策方式最优性保证时间复杂度和空间复杂度算法实现要点贪心策略的证明数据结构的选择更多的实际应用示例资源分配问题文件压缩中的行程长度编码(RLE)改进股票买卖问题(简单情况)贪心算法的优化方向贪心算法的挑战与应对贪心算法的未来发展趋势进阶贪心算法的
- 【PHP】Laravel 介绍 史上最优雅的 PHP 框架
Ustinian_310
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1.Laravel介绍Laravel是一个开源的PHPWeb应用框架,由TaylorOtwell创建并于2011年6月首次发布。它遵循模型-视图-控制器(MVC)架构模式,旨在简化Web开发的任务,提供了一套丰富的功能,帮助开发者快速构建安全、可扩展的Web应用程序。附注:文末附有Laravel的社区入口,感兴趣的小伙伴可以去社区寻找更多学习资料以下是Laravel的一些主要特点和组件:核心特点M
- 粒子群算法原理的示例介绍
12abxd
算法模板算法粒子群算法数学建模python
一:粒子群优化算法的介绍粒子群优化算法(PSO)是一种基于群体智能的优化算法,于1995年提出。它受到鸟群狩猎行为的启发,通过模拟鸟群或鱼群的社会行为来进行问题的求解。基本原理粒子群算法中,每个解决问题的潜在解被视为搜索空间中的一个“粒子”,每个粒子代表了问题的一个可能解。粒子在搜索空间中飞行,通过跟踪两个“极值”来更新自己的位置和速度:1.个体极值:粒子自身所经历的最优位置。2.全局极值:整个粒
- 动态规划——01背包问题
一位不愿透露姓名的程序猿
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写在前面:做题博客仅为思路描述自己使用,想到哪写哪。题目:有N件物品和一个容量是V的背包。每件物品只能使用一次(01背包)。第i件物品的体积是vi,价值是wi。求解将哪些物品装入背包,可使这些物品的总体积不超过背包容量,且总价值最大。输出最大价值。分析:选定状态数组:dp[i][j]定义为前i个物品在背包总体积为j时的最优装载方法。填dp因为有top_down和bottom_up,所以要按顺序填进
- MYSQL 数据库
草莓不吃熊
mysql数据库java
MySql数据库特点1、开源数据库,不需要支付额外费用,项目上云首选;2、关系型数据库,支持多条件场景查询;3、支持多种存储引擎;MySql数据库语句执行步骤1)创建连接,验证用户是否可进行数据库操作2)查询缓存,若sql语句存在缓存则直接返回缓存结果3)当不存在缓存结果时,分析sql语句语法,4)优化sql语句,寻找最优的查询方案4)查询数据返回结果MySql数据库select语句执行顺序第一步
- 生成树生成森林c语言中文网,生成树协议(STP)基本知识及实验(使用eNSP)
飞翔的十号
生成树生成森林c语言中文网
1、基本知识--摘至《网络之路--交换专题》(1)生成树的作用:在链路层消除环路上可能出现的广播风暴。(2)生成树的工作由三部分组成:选举过程、拓扑计算、端口行为确定。选举过程:在二层网络中选举一个网桥作为根桥,用于指挥整网设备协同工作。根桥只是负责统一计算的规则。根桥统一网络中所有网桥的行为准则的原理:通过在某个恰当位置阻塞端口来阻止环路的发生。从一台网桥的角度来说,它通过这样的法则进行判断,如
- 【Java】已解决:`java.lang.NoClassDefFoundError`
屿小夏
java开发语言
个人简介:某不知名博主,致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验!文末获取免费IT学习资料!文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径,对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书,并在评论区抽取随机粉丝,书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新,涵盖机器学习、深度学习、自然
- 【Java】已解决java.lang.NoSuchMethodException异常
屿小夏
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- 基于Matlab的秃鹰算法求解最优目标问题
代码编织匠人
算法matlab开发语言Matlab
基于Matlab的秃鹰算法求解最优目标问题秃鹰算法是一种基于仿生学原理的优化算法,灵感来源于秃鹰在捕食过程中的搜索策略。该算法通过模拟秃鹰的捕食行为,寻找最优解决方案。在本文中,我们将使用Matlab实现秃鹰算法,并利用该算法解决一个最优目标问题。首先,让我们定义要解决的最优目标问题。假设我们有一个函数f(x),其中x是一个向量,表示优化问题的变量。我们的目标是找到使函数f(x)取得最小值的x值。
- 所有指标全面领先!图像-点云配准最新SOTA!CoFiI2P详细介绍!
3D视觉工坊
3D视觉从入门到精通SLAM自动驾驶3D视觉
作者:大森林|来源:3D视觉工坊在公众号「3D视觉工坊」后台,回复「原论文」可获取论文pdf。添加微信:dddvisiona,备注:3D点云,拉你入群。文末附行业细分群。1.笔者总结本文介绍了CoFiI2P,这是一种新颖的图像到点云(I2P)配准网络。传统的I2P配准方法通常在点到像素级别估计对应关系,但忽略了全局关系,这往往导致陷入局部最优解。为了解决这个问题,CoFiI2P采用分层的方式提取对
- Llama 3:开源大模型的里程碑式突破
XianxinMao
llama开源
标题:Llama3:开源大模型的里程碑式突破文章信息摘要:Meta通过Llama3展现了开源LLM的重大突破:采用超大规模训练数据和多阶段训练方法(SFT、rejectionsampling、PPO和DPO),突破了传统的Chinchilla最优比例法则。在产品策略上,针对8B和70B两种规模采用不同的训练数据截止日期,实现差异化定位。即将发布的400B模型有望达到GPT-4级别性能,但同时也凸显
- C语言经典贪心算法之加油站问题(详解)
鸿蒙Next
C语言算法算法c语言贪心算法数据结构程序人生
文章目录一、贪心算法二、加油站问题一、贪心算法贪心算法暗示一种不追求最优解,只希望找到较为满意解的方法。贪心算法省去了为找最优解要穷尽所有可能而必须耗费大量时间,因此它一般可以快速得到较为满意的答案。贪心算法常常以当前情况为基础做最优选择,而不考虑各种的整体情况,所以贪心算法不需要回溯。二、加油站问题1、问题一辆汽车加满油后可以行驶n千米,旅途中有若干个加油站(加油站是已经确定好的),为了使沿途加
- 代码随想录算法训练营day32:动态规划01
树懒爱沙发
算法动态规划leetcode数据结构
动态规划理论基础动态规划刷题大纲适用范围:某一问题有很多重叠子问题,使用动态规划是最有效的。所以动态规划中每一个状态一定是由上一个状态推导出来的,这一点就区分于贪心,贪心没有状态推导,而是从局部直接选最优的。套路:dp数组,下标的含义——定义一维或者二维的状态转移数组递推公式:当前状态是怎么被上一个状态决定出来的dp数组如何初始化遍历顺序打印dp数组——来check算法是否正确509.斐波那契数力
- 国科大-算法中的最优化方法-林
手板心里煎鱼吃
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2024国科大-算法中的最优化方法-林刚考完,把复习资料也发出来,学弟学妹可以参考学习一下。总的来说不是很难,由于开卷转闭卷的原因,大部分都是原题,在ppt以及网上都能找到。考过内容汇总:A前面是几个填空题,主要考察凸函数,拟凸函数,单峰函数这些的图像判断,以及通过等高线图找到梯度方向(第一个ppt上的最后一页的那个图)。填空题主要就是考察这些基本概念。第二大题给了4个题目,让判断是属于哪种规划(
- 《深度剖析Q-learning中的Q值:解锁智能决策的密码》
人工智能深度学习
在人工智能的飞速发展进程中,强化学习作为一个关键领域,为智能体与环境交互并学习最优行为策略提供了有效框架。其中,Q-learning算法凭借其独特的魅力,在机器人控制、自动驾驶、游戏AI等众多领域大放异彩。而Q-learning中的Q值,更是理解这一算法的核心关键,它如同智能体的“智慧密码”,指导着智能体在复杂环境中做出最优决策。Q值的直观定义:行为价值的“预言家”从直观层面理解,Q值代表着智能体
- 大模型部署工具 llama.cpp 介绍与安装使用
大模型柳儿
llama服务器人工智能web安全linux安全
1.大模型部署工具llama.cpp大模型的研究分为训练和推理两个部分。训练的过程,实际上就是在寻找模型参数,使得模型的损失函数最小化,推理结果最优化的过程。训练完成之后,模型的参数就固定了,这时候就可以使用模型进行推理,对外提供服务。llama.cpp(https://github.com/ggerganov/llama.cpp)主要解决的是推理过程中的性能问题。主要有两点优化:llama.cp
- 【图像超分】论文复现:万字长文!Pytorch实现EDSR!代码修改无报错!踩坑全记录!适合各种深度学习新手!帮助你少走弯路!附修改后的代码和PSNR最优的模型权重文件!
十小大
超分辨率重建(理论+实战科研+应用)深度学习pytorch人工智能超分辨率重建图像处理计算机视觉图像超分
第一次来请先看这篇文章:【超分辨率(Super-Resolution)】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明,包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等)修改后代码和权重文件下载见文末链接!!!包含制作好的h5数据集和最优性能权重文件,可直接用于测试。本文亮点:讲解细致,EDSR流程全通,代码注释丰富,适合新手入门阅读深度思考,踩坑报错全
- 华为OD机试 - 最优高铁城市修建方案 - 并查集、Kruskal算法(Python/JS/C/C++ 2024 E卷 200分)
哪 吒
华为od算法python
华为OD机试2024E卷题库疯狂收录中,刷题点这里专栏导读本专栏收录于《华为OD机试真题(Python/JS/C/C++)》。刷的越多,抽中的概率越大,私信哪吒,备注华为OD,加入华为OD刷题交流群,每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景,发现新题目,随时更新,全天CSDN在线答疑。一、题目描述高铁城市圈对人们的出行、经济的拉动效果明显
- 华为OD机试 - 田忌赛马 - 贪心思维(Python/JS/C/C++ 2024 E卷 200分)
哪 吒
华为odpythonjavascript
大家还是得多刷题,这个小伙伴,考的三道,全是原题,图库都有一、题目描述给定两个只包含数字的数组a、b,调整数组b里面数字的排列顺序,使得尽可能多的a[i]>b[i]。数组a和b中的数字各不相同。输出所有可以达到最优结果的a数组组数量二、输入描述输入的第一行是数组a中的数字,其中只包含数字,每两个数字之间相隔一个空格,a数组大小不超过10。输入的第一行是数组b中的数字,其中只包含数字,每两个数字之间
- 空间权重矩阵总结
Wency(王斯-CUEB)
#空间计量经济统计矩阵算法机器学习
前言建立空间计量模型的前提,一般要引入空间权重矩阵WWW来表达nnn个位置的空间区域邻近关系。但空间权重矩阵的构造一直是备受争议的,理论是不存在最优的空间矩阵,那么在实证分析中,通常用一个词总结试一试。下文总结了目前研究中所有的空间权重矩阵。1.邻接矩阵空间矩阵的常规设定有两种,一个是简单二进制邻接矩阵,按照国际响起规则,顾名思义相邻(共边)为1,反之为0.W[i][j]=1W[i][j]=1W[
- MarsCode算法题之补给站最优花费问题
xiao--xin
豆包MarsCode算法题算法java动态规划MarsCode
1.问题描述小U计划进行一场从地点A到地点B的徒步旅行,旅行总共需要M天。为了在旅途中确保安全,小U每天都需要消耗一份食物。在路程中,小U会经过一些补给站,这些补给站分布在不同的天数上,且每个补给站的食物价格各不相同。小U需要在这些补给站中购买食物,以确保每天都有足够的食物。现在她想知道,如何规划在不同补给站的购买策略,以使她能够花费最少的钱顺利完成这次旅行。M:总路程所需的天数。N:路上补给站的
- Java序列化进阶篇
g21121
java序列化
1.transient
类一旦实现了Serializable 接口即被声明为可序列化,然而某些情况下并不是所有的属性都需要序列化,想要人为的去阻止这些属性被序列化,就需要用到transient 关键字。
- escape()、encodeURI()、encodeURIComponent()区别详解
aigo
JavaScriptWeb
原文:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4586764e0101khi0.html
JavaScript中有三个可以对字符串编码的函数,分别是: escape,encodeURI,encodeURIComponent,相应3个解码函数:,decodeURI,decodeURIComponent 。
下面简单介绍一下它们的区别
1 escape()函
- ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移
Cb123456
添加矢量数据对地图的放大、缩小和平移Engine
ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移:
个人觉得是平移,不过网上的都是漫游,通俗的说就是把一个地图对象从一边拉到另一边而已。就看人说话吧.
具体实现:
一、引入命名空间
using ESRI.ArcGIS.Geometry;
using ESRI.ArcGIS.Controls;
二、代码实现.
- Java集合框架概述
天子之骄
Java集合框架概述
集合框架
集合框架可以理解为一个容器,该容器主要指映射(map)、集合(set)、数组(array)和列表(list)等抽象数据结构。
从本质上来说,Java集合框架的主要组成是用来操作对象的接口。不同接口描述不同的数据类型。
简单介绍:
Collection接口是最基本的接口,它定义了List和Set,List又定义了LinkLi
- 旗正4.0页面跳转传值问题
何必如此
javajsp
跳转和成功提示
a) 成功字段非空forward
成功字段非空forward,不会弹出成功字段,为jsp转发,页面能超链接传值,传输变量时需要拼接。接拼接方式list.jsp?test="+strweightUnit+"或list.jsp?test="+weightUnit+&qu
- 全网唯一:移动互联网服务器端开发课程
cocos2d-x小菜
web开发移动开发移动端开发移动互联程序员
移动互联网时代来了! App市场爆发式增长为Web开发程序员带来新一轮机遇,近两年新增创业者,几乎全部选择了移动互联网项目!传统互联网企业中超过98%的门户网站已经或者正在从单一的网站入口转向PC、手机、Pad、智能电视等多端全平台兼容体系。据统计,AppStore中超过85%的App项目都选择了PHP作为后端程
- Log4J通用配置|注意问题 笔记
7454103
DAOapachetomcatlog4jWeb
关于日志的等级 那些去 百度就知道了!
这几天 要搭个新框架 配置了 日志 记下来 !做个备忘!
#这里定义能显示到的最低级别,若定义到INFO级别,则看不到DEBUG级别的信息了~!
log4j.rootLogger=INFO,allLog
# DAO层 log记录到dao.log 控制台 和 总日志文件
log4j.logger.DAO=INFO,dao,C
- SQLServer TCP/IP 连接失败问题 ---SQL Server Configuration Manager
darkranger
sqlcwindowsSQL ServerXP
当你安装完之后,连接数据库的时候可能会发现你的TCP/IP 没有启动..
发现需要启动客户端协议 : TCP/IP
需要打开 SQL Server Configuration Manager...
却发现无法打开 SQL Server Configuration Manager..??
解决方法: C:\WINDOWS\system32目录搜索framedyn.
- [置顶] 做有中国特色的程序员
aijuans
程序员
从出版业说起 网络作品排到靠前的,都不会太难看,一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型,而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因,是因为网络作品都是让人先白看的,看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了,排行榜靠前的,有好作品,也有垃圾。 许多大牛都是写了博客,后来出了书。这些书也都不次,可能有人让为不好,是因为技术书不像小说,小说在读故事,技术书是在学知识或温习知识,有些技术书读得可
- document.domain 跨域问题
avords
document
document.domain用来得到当前网页的域名。比如在地址栏里输入:javascript:alert(document.domain); //www.315ta.com我们也可以给document.domain属性赋值,不过是有限制的,你只能赋成当前的域名或者基础域名。比如:javascript:alert(document.domain = "315ta.com");
- 关于管理软件的一些思考
houxinyou
管理
工作好多看年了,一直在做管理软件,不知道是我最开始做的时候产生了一些惯性的思维,还是现在接触的管理软件水平有所下降.换过好多年公司,越来越感觉现在的管理软件做的越来越乱.
在我看来,管理软件不论是以前的结构化编程,还是现在的面向对象编程,不管是CS模式,还是BS模式.模块的划分是很重要的.当然,模块的划分有很多种方式.我只是以我自己的划分方式来说一下.
做为管理软件,就像现在讲究MVC这
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(String类型和hash类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.Redis的数据类型
1.String类型及操作
String是最简单的类型,一个key对应一个value,string类型是二进制安全的。Redis的string可以包含任何数据,比如jpg图片或者序列化的对象。
Set方法:设置key对应的值为string类型的value
- Tomcat 一些技巧
征客丶
javatomcatdos
以下操作都是在windows 环境下
一、Tomcat 启动时配置 JAVA_HOME
在 tomcat 安装目录,bin 文件夹下的 catalina.bat 或 setclasspath.bat 中添加
set JAVA_HOME=JAVA 安装目录
set JRE_HOME=JAVA 安装目录/jre
即可;
二、查看Tomcat 版本
在 tomcat 安装目
- 【Spark七十二】Spark的日志配置
bit1129
spark
在测试Spark Streaming时,大量的日志显示到控制台,影响了Spark Streaming程序代码的输出结果的查看(代码中通过println将输出打印到控制台上),可以通过修改Spark的日志配置的方式,不让Spark Streaming把它的日志显示在console
在Spark的conf目录下,把log4j.properties.template修改为log4j.p
- Haskell版冒泡排序
bookjovi
冒泡排序haskell
面试的时候问的比较多的算法题要么是binary search,要么是冒泡排序,真的不想用写C写冒泡排序了,贴上个Haskell版的,思维简单,代码简单,下次谁要是再要我用C写冒泡排序,直接上个haskell版的,让他自己去理解吧。
sort [] = []
sort [x] = [x]
sort (x:x1:xs)
| x>x1 = x1:so
- java 路径 配置文件读取
bro_feng
java
这几天做一个项目,关于路径做如下笔记,有需要供参考。
取工程内的文件,一般都要用相对路径,这个自然不用多说。
在src统计目录建配置文件目录res,在res中放入配置文件。
读取文件使用方式:
1. MyTest.class.getResourceAsStream("/res/xx.properties")
2. properties.load(MyTest.
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-简单工厂模式
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/
package design.pattern;
/*
* 个人理解:简单工厂模式就是IOC;
* 客户端要用到某一对象,本来是由客户创建的,现在改成由工厂创建,客户直接取就好了
*/
interface IProduct {
- SVN与JIRA的关联
chenyu19891124
SVN
SVN与JIRA的关联一直都没能装成功,今天凝聚心思花了一天时间整合好了。下面是自己整理的步骤:
一、搭建好SVN环境,尤其是要把SVN的服务注册成系统服务
二、装好JIRA,自己用是jira-4.3.4破解版
三、下载SVN与JIRA的插件并解压,然后拷贝插件包下lib包里的三个jar,放到Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB-INF\lib下,再
- JWFDv0.96 最新设计思路
comsci
数据结构算法工作企业应用公告
随着工作流技术的发展,工作流产品的应用范围也不断的在扩展,开始进入了像金融行业(我已经看到国有四大商业银行的工作流产品招标公告了),实时生产控制和其它比较重要的工程领域,而
- vi 保存复制内容格式粘贴
daizj
vi粘贴复制保存原格式不变形
vi是linux中非常好用的文本编辑工具,功能强大无比,但对于复制带有缩进格式的内容时,粘贴的时候内容错位很严重,不会按照复制时的格式排版,vi能不能在粘贴时,按复制进的格式进行粘贴呢? 答案是肯定的,vi有一个很强大的命令可以实现此功能 。
在命令模式输入:set paste,则进入paste模式,这样再进行粘贴时
- shell脚本运行时报错误:/bin/bash^M: bad interpreter 的解决办法
dongwei_6688
shell脚本
出现原因:windows上写的脚本,直接拷贝到linux系统上运行由于格式不兼容导致
解决办法:
1. 比如文件名为myshell.sh,vim myshell.sh
2. 执行vim中的命令 : set ff?查看文件格式,如果显示fileformat=dos,证明文件格式有问题
3. 执行vim中的命令 :set fileformat=unix 将文件格式改过来就可以了,然后:w
- 高一上学期难记忆单词
dcj3sjt126com
wordenglish
honest 诚实的;正直的
argue 争论
classical 古典的
hammer 锤子
share 分享;共有
sorrow 悲哀;悲痛
adventure 冒险
error 错误;差错
closet 壁橱;储藏室
pronounce 发音;宣告
repeat 重做;重复
majority 大多数;大半
native 本国的,本地的,本国
- hibernate查询返回DTO对象,DTO封装了多个pojo对象的属性
frankco
POJOhibernate查询DTO
DTO-数据传输对象;pojo-最纯粹的java对象与数据库中的表一一对应。
简单讲:DTO起到业务数据的传递作用,pojo则与持久层数据库打交道。
有时候我们需要查询返回DTO对象,因为DTO
- Partition List
hcx2013
partition
Given a linked list and a value x, partition it such that all nodes less than x come before nodes greater than or equal to x.
You should preserve the original relative order of th
- Spring MVC测试框架详解——客户端测试
jinnianshilongnian
上一篇《Spring MVC测试框架详解——服务端测试》已经介绍了服务端测试,接下来再看看如果测试Rest客户端,对于客户端测试以前经常使用的方法是启动一个内嵌的jetty/tomcat容器,然后发送真实的请求到相应的控制器;这种方式的缺点就是速度慢;自Spring 3.2开始提供了对RestTemplate的模拟服务器测试方式,也就是说使用RestTemplate测试时无须启动服务器,而是模拟一
- 关于推荐个人观点
liyonghui160com
推荐系统关于推荐个人观点
回想起来,我也做推荐了3年多了,最近公司做了调整招聘了很多算法工程师,以为需要多么高大上的算法才能搭建起来的,从实践中走过来,我只想说【不是这样的】
第一次接触推荐系统是在四年前入职的时候,那时候,机器学习和大数据都是没有的概念,什么大数据处理开源软件根本不存在,我们用多台计算机web程序记录用户行为,用.net的w
- 不间断旋转的动画
pangyulei
动画
CABasicAnimation* rotationAnimation;
rotationAnimation = [CABasicAnimation animationWithKeyPath:@"transform.rotation.z"];
rotationAnimation.toValue = [NSNumber numberWithFloat: M
- 自定义annotation
sha1064616837
javaenumannotationreflect
对象有的属性在页面上可编辑,有的属性在页面只可读,以前都是我们在页面上写死的,时间一久有时候会混乱,此处通过自定义annotation在类属性中定义。越来越发现Java的Annotation真心很强大,可以帮我们省去很多代码,让代码看上去简洁。
下面这个例子 主要用到了
1.自定义annotation:@interface,以及几个配合着自定义注解使用的几个注解
2.简单的反射
3.枚举
- Spring 源码
up2pu
spring
1.Spring源代码
https://github.com/SpringSource/spring-framework/branches/3.2.x
注:兼容svn检出
2.运行脚本
import-into-eclipse.bat
注:需要设置JAVA_HOME为jdk 1.7
build.gradle
compileJava {
sourceCompatibilit
- 利用word分词来计算文本相似度
yangshangchuan
wordword分词文本相似度余弦相似度简单共有词
word分词提供了多种文本相似度计算方式:
方式一:余弦相似度,通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度
实现类:org.apdplat.word.analysis.CosineTextSimilarity
用法如下:
String text1 = "我爱购物";
String text2 = "我爱读书";
String text3 =