- [Yocto] stm32mp1 Linux系统构建
山猫Show
Yoctoyocto
硬件需求我将尝试解释这些教程中每个步骤发生的情况,以便您可以将说明推广到几乎任何单板计算机(假设构建系统支持该板)。但是,对于演示,我将使用以下平台:STM32MP157D-DK1您还需要一张SD卡。STM32MP157D-DK1套件应随附一张SD卡。此外,您还需要一个能够提供5V、3A的USB-C电源。软件需求这个项目需要Linux,因为我们使用的所有工具都必须在Linux中运行。我将展示在Ub
- Python 使用 Tkinter库 设置 tkinter ttk 框架的背景颜色
小蜜蜂vs码农
pythonpycharm
Tkinter设置tkinterttk框架的背景颜色在本文中,我们将介绍如何使用Tkinter在tkinterttk框架中设置背景颜色。Tkinter是Python中常用的GUI工具包,ttk则是Tkinter中的一个模块,提供了一套更加现代化的控件。Tkinter简介Tkinter是Python中内置的GUI工具包,提供了一套方便使用的用户界面组件。它基于Tcl/Tk,允许创建漂亮而交互性强的应
- 前端面试100问!!
一只松
javascriptes6
面试造火箭,工作拧螺丝!在技术圈毕竟只有百分之一的人能进入BAT,百分之九九的小伙伴只能在普通公司做这普通的事情,厌烦哪些标题党,我们抛开那些高大上的台词,回归到面试的本质。本课程帮助小伙伴们快速梳理知识,不会涉及到具体的很细节的知识点,关注面试本身。公司一般会从以下5个方面考察一个人的能力,本课程的100问是总结了最近2-3年常问的面试题,适合初中级前端工程师。1、HTML(5)和CSS3方面1
- AI 进阶指南:携手DeepSeek从小白到行业先锋的跃迁之路
轻口味
大模型实战人工智能deepseek大模型
AI进阶指南:携手DeepSeek从小白到行业先锋的跃迁之路在当今数字化浪潮汹涌澎湃的时代,人工智能(AI)宛如一颗璀璨的明星,照亮了各个领域的创新与发展道路。然而,面对AI这一庞大而复杂的体系,许多人往往感到迷茫无措,不知自己处于何种水平,更不知如何迈向更高的层次。尤其是DeepSeek的出圈,AI的热度更加火爆。无论是普通用户还是AI从业者也变得很迷茫,不知如何应对AI的崛起。本文将依据AI应
- 6.20CSIG腾讯云后台开发实习一面面经 C++50min
han_xue_feng
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腾讯许愿OC零零总总已经面了9场腾讯了,身心俱疲hr面完了一整天都是链接状态不知道有没有戏,感觉凉了AjokenevergainsaAjokenevergainsanenemybutoftenlosesafrie我在牛客笔试训练营第4天今天的元器件训练完成,继续加油~#牛客社群专项训练训练营#终于毕业啦~学生时代的青春岁月转眼将逝,职业生涯的精彩华章即将开篇。在快手实习了整整一年,终于要正式入职开
- 基于RF随机森林机器学习算法的回归预测模型MATLAB代码实现了一个回归任务的决策树集成模型。
qq924711725
仿真模型机器学习算法随机森林
基于RF随机森林机器学习算法的回归预测模型MATLAB代码实现了一个回归任务的决策树集成模型。首先从Excel文件中导入数据集,并将数据划分为训练集和测试集。然后,对数据进行归一化处理并转置以适应模型的要求。文章目录MATLAB代码实现说明:MATLAB代码实现说明:运行代码前的注意事项:示例输出:MATLAB代码实现说明:示例输出:以下是一个基于随机森林(RF,RandomForest)机器学习
- 终端应用开发沉思录
焦糖酒
科技分享javascript前端框架
前言以下所有分析皆是从我的视角出发,探讨下我现行局势下觉得最有可能的实现且有未来发展前景的技术方案。由于本人没有啥开发经验,所以多是纸上谈兵,仅仅记录和分享下我个人想法。移动App的开发模式:在技术选型上,其实好久没这么犹豫过了,最近几天学到ReactNative,但迟迟没有全身心投入,就是在疑虑其和市面上的其他技术相比是否值得学习。目前移动应用开发有以下三条主要道路(原生H5混合)外加一个国内特
- 数学建模(6)——预测类模型目录
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数学建模
预测模型是一类通过分析和建模历史数据来预测未来结果的算法或模型。这些模型广泛应用于各种领域,包括金融、医疗、市场营销、气象、制造业等。以下是一些常见的预测模型:1.回归模型线性回归(LinearRegression):用于预测连续变量,通过拟合一个线性方程来最小化预测值和实际值之间的误差。多元线性回归(MultipleLinearRegression):扩展线性回归模型,使用多个特征进行预测。岭回
- WPS office根目录在哪?_WPS加载项深入开发代码解析-2
weixin_39942726
WPSoffice根目录在哪?
这个系列的上一篇是一个不短的视频,是我们财应同学的出镜,这一篇我找个比较典型的场景从代码层面讲讲怎么利用ribbon控制WPS加载项和WPS自身功能。ribbon是什么Ribbon是一种以面板及标签页为架构的用户界面,原先出现在MicrosoftOffice2007后续版本的Word、Excel和PowerPoint等组件中,后来也被运用到Windows7的一些附加组件等其它软件中,如画图和写字板
- 互联网医院实时数据监测智能分析系统设计概述(上)
Allen_LVyingbo
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研究背景近年来,随着互联网技术的飞速发展,互联网医疗作为一种新兴的医疗模式,正逐渐改变着传统的医疗服务方式。互联网医疗借助互联网、大数据、人工智能等技术手段,实现了医疗服务的线上化、智能化和便捷化,为患者提供了更加高效、优质的医疗服务。根据中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的报告显示,我国互联网医疗用户规模达4.18亿人,较2023年12月增长372万人,占网民整体的37.7%,这表明互联网医
- 腾讯混元文生图大模型(Hunyuan-DiT)与Stable Diffusion(SD)对比分析
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腾讯混元文生图大模型(Hunyuan-DiT)与StableDiffusion(SD)对比分析腾讯混元文生图大模型(Hunyuan-DiT)与StableDiffusion(SD)作为当前文生图领域的两大代表模型,各自在技术架构、应用场景和生态支持上展现出了独特的优势。以下是对这两个模型关键维度的对比分析:1.技术架构与性能维度腾讯混元(Hunyuan-DiT)StableDiffusion(SD
- 深度学习-【完整代码+数据集】逻辑回归预测乳腺癌检测案例
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人工智能学习专栏深度学习逻辑回归人工智能癌症预测
作者主页:编程千纸鹤作者简介:Java、前端、Python开发多年,做过高程,项目经理,架构师主要内容:Java项目开发、Python项目开发、大学数据和AI项目开发、单片机项目设计、面试技术整理、最新技术分享收藏点赞不迷路关注作者有好处文末获得源码机器学习分为:有监督学习:数据带有标签无监督学习:数据没有标签,根据属性聚类在机器学习有监督学习中大致可以分为两大任务,一种是回归任务,一种是分类任务
- ubuntu 安全策略(等保)
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windows三个帐号屏保设置组策略,密码超时次数/审计记录;linux应具有登录失败处理功能,应配置并启用结束会话、限制非法登录次数和当登录连接超时自动退出等相关措施。1、在系统中新建测试用户,使用此用户登录时多次输入错误密码,核查登录失败处理功能是否成功启用;2、以root权限账户登录系统,使用命令#cat/etc/pam.d/system-auth(或#cat/etc/pam.d/sshd)
- 游戏任务系统的设计要素、理念
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任务系统的设计要素以下属于个人看法,可能有不妥之处。关于任务设计,我个人认为应包含以下两个方面,也就是任务的事件结构和逻辑结构。而任务系统的基本流程包括:触发任务、接受任务、进行任务、完成任务,共四个阶段组成。任务的事件结构就如同记叙文一般,包含其中各方面的要素,即时间、地点、人物、事件、结果等。时间:何时发生、何时结束、有无任务完成时间限制等。地点:什么地方接的任务、去什么地方完成任务,完成任务
- matlab中im2double、im2uint8的python实现
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matlab中im2double、im2uint8的python实现im2double源码验证im2double源码验证im2doubleim2double的核心功能是将图像数据转换为双精度浮点数并归一化到[0,1]范围。对于uint8类型,除以255,uint16除以65535,当输入已经是浮点型时,如果值已经在0-1之间,会保持原样索引图像不适用该函数。应先转换为真彩图像再继续源码defim2
- Aloudata 正式发布 NoETL 数据工程架构与三款创新产品,率先实现 Data Fabric 在中国的最佳实践
12月15日,国内领先的自动化数据管理软件提供商Aloudata(大应科技)在线举办了「NoETL!重构数据生产力」战略与产品发布会,AloudataCEO周卫林携创始团队正式发布面向未来的NoETL数据工程架构,并发布AloudataAIR逻辑数据平台、AloudataBIG主动元数据平台和AloudataCAN自动化指标平台三款颠覆性创新产品,为企业解决数字化转型中的难点、痛点提供了全新的思路
- PMP冲刺每日一题(18)答案解析
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试题1标题:项目团队正在评估促销活动应外包还是应在内部进行,项目团队实施的是哪一个过程?规划采购管理内容https://www.pmcainiao.cn/#11-2选项A:产品分析分析结论:产品分析是把高层级的产品描述转变为有形的可交付成果的技术,旨在明确产品范围,侧重于对产品本身的特性、功能等进行分析,与评估促销活动是外包还是内部进行的决策过程不相关。选项B:规划沟通管理分析结论:规划沟通管理是
- 【llm对话系统】大模型源码分析之 LLaMA 模型的 Masked Attention
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llama人工智能AIGCchatgptpython
在大型语言模型(LLM)中,注意力机制(AttentionMechanism)是核心组成部分。然而,在自回归(autoregressive)模型中,例如LLaMA,我们需要对注意力进行屏蔽(Masking),以防止模型“偷看”未来的信息。本文将深入探讨LLaMA模型中MaskedAttention的实现逻辑,并对比其他类型大模型中常用的MaskedAttention方案。1.什么是MaskedAt
- 【Docker】Linux部署web版Firefox
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秉着万物皆可docker的原则,浏览器能否docker呢?有一天,lz想下载某个插件时发现打不开网址,一看发现原来是google的地址。浏览器打不开谷歌。很正常对吧,但是这个正常的事件发生在我这个不正常的人身上,这本身就不正常。于是为了让它回归正常,命运的齿轮开始转动~这篇博文的标题又叫:如何正确下载google插件1.创建外部挂载目录mkdir -p /data/firefox/config2.
- 解锁机器学习核心算法 | K -近邻算法:机器学习的神奇钥匙
紫雾凌寒
AI炼金厂#机器学习算法算法机器学习近邻算法KNNk-近邻算法pythonscikit-learn
一、引言今天我们继续学习机器学习核心算法——K-近邻(K-NearestNeighbors,简称KNN)算法。它就像是一位经验丰富的“老江湖”,以其简单而又强大的方式,在众多机器学习任务中占据着不可或缺的地位。K-近邻算法,作为机器学习中的一种基本分类与回归方法,以其独特的“基于邻居投票”策略而闻名。它的核心思想简单易懂,就如同我们在生活中判断一个人可能的兴趣爱好时,会参考他身边最常接触的朋友们的
- 支持向量机(Support Vector Machine,SVM)详细解释(带示例)
浪九天
人工智能理论支持向量机算法机器学习
目录基本概念线性可分情况线性不可分情况工作原理示例Python案例代码解释基本概念支持向量机是一种有监督的机器学习算法,可用于分类和回归任务。在分类问题中,SVM的目标是找到一个最优的超平面,将不同类别的样本分隔开来,并且使得两类样本到该超平面的间隔最大。这个超平面被称为最大间隔超平面,而那些离超平面最近的样本点被称为支持向量,它们决定了超平面的位置和方向。线性可分情况当数据是线性可分的,即存在一
- 【AI论文】SongGen:用于文本到歌曲生成的单阶段自回归Transformer模型
东临碣石82
人工智能回归transformer
摘要:文本到歌曲生成任务,即根据文本输入创作歌词和伴奏,由于领域复杂性和数据稀缺性,面临着重大挑战。现有方法通常采用多阶段生成流程,导致训练和推理过程繁琐。在本文中,我们提出了SongGen,一个完全开源的单阶段自回归Transformer模型,专为可控歌曲生成而设计。该模型能够对多种音乐属性进行细粒度控制,包括歌词、乐器描述、流派、情绪和音色等文本信息,同时还提供可选的三秒参考片段用于声音克隆。
- Android性能测试总结
软件测试android
1.性能测试目的优化应用程序,提高用户使用体验2.性能测试指标CPU主要关注CPU使用率,CPU使用率过高会导致ANR、Crash、设备发热等问题长时间情况下,CPU占有率应≤85%GPU主要关注GPU是否过度绘制,通常有如下情况:一个像素点绘制了多次,过度绘制会影响动画性能,使其不流畅主线程中执行了太多任务,UI渲染跟不上Sync信号而导致掉帧、卡顿App响应时间常见指标如下:优秀:0~0.4s
- Ubuntu中 json 打包数据的使用
猫猫的小茶馆
嵌入式软件开发ubuntujsonlinux服务器网络mcu
1.JSON的概念和作用为了避免不同平台下的字节对齐、类型大小不统一的问题,json库把数据封装成具有一定格式的字符流数据,进行传输。json格式:把数据与键值一一对应,数据传输双方约定好同一键值,使用接口API根据键值操作json对象(json_object)存储或取得数据。一般使用:数据-->(封装)json对象-->String格式-->...传输。。。-->String格式-->(解析)j
- 后端开发技巧:提升代码质量与系统性能
wenbin_java
javaspringbootmavenmybatis
引言后端开发是构建高效、稳定应用的核心环节。无论是处理复杂的业务逻辑,还是优化系统性能,后端开发者都需要掌握一系列技巧和最佳实践。本文将分享一些实用的后端开发技巧,帮助你提升代码质量、优化系统性能并确保应用的安全性。1.提升代码质量的技巧1.1遵循编码规范统一风格:使用工具(如Checkstyle、ESLint)确保代码风格一致。命名规范:变量、函数、类名应具有描述性,避免使用缩写。1.2模块化与
- AI加速回归测试:如何用大模型预测哪些模块最容易出问题
测试者家园
人工智能测试开发和测试质量效能人工智能质量效能软件测试软件研发大模型预测回归测试风险预测
用ChatGPT做软件测试回归测试是软件开发过程中必不可少的环节,尤其是在持续集成和快速迭代的开发环境下。随着软件系统变得日益复杂,传统的回归测试面临着显著的挑战:测试覆盖面广、执行周期长、资源消耗大,而测试人员又常常无法准确预测哪些模块会出现问题。为了提高回归测试的效率和精准性,AI,特别是大模型技术的引入,为回归测试的智能化提供了前所未有的机遇。通过大模型的预测能力,测试团队能够更加高效地识别
- 主成分回归(PCR)与特征值因子筛选:从理论到MATLAB实战
青橘MATLAB学习
多元分析回归matlab线性代数数学建模算法
内容摘要:本文深入解析主成分回归(PCR)的原理与MATLAB实现,结合Hald水泥数据案例对比PCR与普通回归的性能差异。详细讲解特征值筛选策略(累积贡献率、交叉验证),并提供单参数估计优化方法。通过完整代码与可视化结果,助力读者掌握高维数据建模与多重共线性处理技巧。关键词:主成分回归特征值筛选多重共线性MATLAB实现交叉验证—1.主成分回归(PCR)概述主成分回归(PrincipalComp
- 使用Python或R语言重新拟合模型
pk_xz123456
python算法pythonr语言开发语言
以下分别给出使用Python和R语言完成该任务的示例代码,假设我们有一个包含被试编号、实验条件和反应时的数据,并且要拟合一个线性回归模型。Python实现importpandasaspdimportnumpyasnpimportstatsmodels.apiassm#生成示例数据data={'subject':np.repeat(range(1,11),5),'condition':np.tile
- 无住之境:“灵魂“概念的消解与超越
109702008
杂谈人工智能
引言在《金刚经》的般若智慧中,"应无所住而生其心"犹如划破无明的闪电,揭示了超越一切执着的修行真谛。当现代人试图用"灵魂"概念解读这句话时,实则触及了佛教哲学最深层的认知革命。本文将深入剖析佛教"无住"智慧与"灵魂"概念的深刻对峙,揭示其背后完整的哲学体系。一、佛教认知革命:对灵魂实体的解构五蕴和合论的解剖刀佛教以"色受想行识"五蕴理论,将所谓灵魂解构为动态的意识流。就像拆解钟表发现没有"钟表灵魂
- AI探索笔记:浅谈人工智能算法分类
安意诚Matrix
机器学习笔记人工智能笔记
人工智能算法分类这是一张经典的图片,基本概况了人工智能算法的现状。这张图片通过三个同心圆展示了人工智能、机器学习和深度学习之间的包含关系,其中人工智能是最广泛的范畴,机器学习是其子集,专注于数据驱动的算法改进,而深度学习则是机器学习中利用多层神经网络进行学习的特定方法。但是随着时代的发展,这张图片表达得也不是太全面了。我更喜欢把人工智能算法做如下的分类:传统机器学习算法-线性回归、逻辑回归、支持向
- 解读Servlet原理篇二---GenericServlet与HttpServlet
周凡杨
javaHttpServlet源理GenericService源码
在上一篇《解读Servlet原理篇一》中提到,要实现javax.servlet.Servlet接口(即写自己的Servlet应用),你可以写一个继承自javax.servlet.GenericServletr的generic Servlet ,也可以写一个继承自java.servlet.http.HttpServlet的HTTP Servlet(这就是为什么我们自定义的Servlet通常是exte
- MySQL性能优化
bijian1013
数据库mysql
性能优化是通过某些有效的方法来提高MySQL的运行速度,减少占用的磁盘空间。性能优化包含很多方面,例如优化查询速度,优化更新速度和优化MySQL服务器等。本文介绍方法的主要有:
a.优化查询
b.优化数据库结构
- ThreadPool定时重试
dai_lm
javaThreadPoolthreadtimertimertask
项目需要当某事件触发时,执行http请求任务,失败时需要有重试机制,并根据失败次数的增加,重试间隔也相应增加,任务可能并发。
由于是耗时任务,首先考虑的就是用线程来实现,并且为了节约资源,因而选择线程池。
为了解决不定间隔的重试,选择Timer和TimerTask来完成
package threadpool;
public class ThreadPoolTest {
- Oracle 查看数据库的连接情况
周凡杨
sqloracle 连接
首先要说的是,不同版本数据库提供的系统表会有不同,你可以根据数据字典查看该版本数据库所提供的表。
select * from dict where table_name like '%SESSION%';
就可以查出一些表,然后根据这些表就可以获得会话信息
select sid,serial#,status,username,schemaname,osuser,terminal,ma
- 类的继承
朱辉辉33
java
类的继承可以提高代码的重用行,减少冗余代码;还能提高代码的扩展性。Java继承的关键字是extends
格式:public class 类名(子类)extends 类名(父类){ }
子类可以继承到父类所有的属性和普通方法,但不能继承构造方法。且子类可以直接使用父类的public和
protected属性,但要使用private属性仍需通过调用。
子类的方法可以重写,但必须和父类的返回值类
- android 悬浮窗特效
肆无忌惮_
android
最近在开发项目的时候需要做一个悬浮层的动画,类似于支付宝掉钱动画。但是区别在于,需求是浮出一个窗口,之后边缩放边位移至屏幕右下角标签处。效果图如下:
一开始考虑用自定义View来做。后来发现开线程让其移动很卡,ListView+动画也没法精确定位到目标点。
后来想利用Dialog的dismiss动画来完成。
自定义一个Dialog后,在styl
- hadoop伪分布式搭建
林鹤霄
hadoop
要修改4个文件 1: vim hadoop-env.sh 第九行 2: vim core-site.xml <configuration> &n
- gdb调试命令
aigo
gdb
原文:http://blog.csdn.net/hanchaoman/article/details/5517362
一、GDB常用命令简介
r run 运行.程序还没有运行前使用 c cuntinue 
- Socket编程的HelloWorld实例
alleni123
socket
public class Client
{
public static void main(String[] args)
{
Client c=new Client();
c.receiveMessage();
}
public void receiveMessage(){
Socket s=null;
BufferedRea
- 线程同步和异步
百合不是茶
线程同步异步
多线程和同步 : 如进程、线程同步,可理解为进程或线程A和B一块配合,A执行到一定程度时要依靠B的某个结果,于是停下来,示意B运行;B依言执行,再将结果给A;A再继续操作。 所谓同步,就是在发出一个功能调用时,在没有得到结果之前,该调用就不返回,同时其它线程也不能调用这个方法
多线程和异步:多线程可以做不同的事情,涉及到线程通知
&
- JSP中文乱码分析
bijian1013
javajsp中文乱码
在JSP的开发过程中,经常出现中文乱码的问题。
首先了解一下Java中文问题的由来:
Java的内核和class文件是基于unicode的,这使Java程序具有良好的跨平台性,但也带来了一些中文乱码问题的麻烦。原因主要有两方面,
- js实现页面跳转重定向的几种方式
bijian1013
JavaScript重定向
js实现页面跳转重定向有如下几种方式:
一.window.location.href
<script language="javascript"type="text/javascript">
window.location.href="http://www.baidu.c
- 【Struts2三】Struts2 Action转发类型
bit1129
struts2
在【Struts2一】 Struts Hello World http://bit1129.iteye.com/blog/2109365中配置了一个简单的Action,配置如下
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configurat
- 【HBase十一】Java API操作HBase
bit1129
hbase
Admin类的主要方法注释:
1. 创建表
/**
* Creates a new table. Synchronous operation.
*
* @param desc table descriptor for table
* @throws IllegalArgumentException if the table name is res
- nginx gzip
ronin47
nginx gzip
Nginx GZip 压缩
Nginx GZip 模块文档详见:http://wiki.nginx.org/HttpGzipModule
常用配置片段如下:
gzip on; gzip_comp_level 2; # 压缩比例,比例越大,压缩时间越长。默认是1 gzip_types text/css text/javascript; # 哪些文件可以被压缩 gzip_disable &q
- java-7.微软亚院之编程判断俩个链表是否相交 给出俩个单向链表的头指针,比如 h1 , h2 ,判断这俩个链表是否相交
bylijinnan
java
public class LinkListTest {
/**
* we deal with two main missions:
*
* A.
* 1.we create two joined-List(both have no loop)
* 2.whether list1 and list2 join
* 3.print the join
- Spring源码学习-JdbcTemplate batchUpdate批量操作
bylijinnan
javaspring
Spring JdbcTemplate的batch操作最后还是利用了JDBC提供的方法,Spring只是做了一下改造和封装
JDBC的batch操作:
String sql = "INSERT INTO CUSTOMER " +
"(CUST_ID, NAME, AGE) VALUES (?, ?, ?)";
- [JWFD开源工作流]大规模拓扑矩阵存储结构最新进展
comsci
工作流
生成和创建类已经完成,构造一个100万个元素的矩阵模型,存储空间只有11M大,请大家参考我在博客园上面的文档"构造下一代工作流存储结构的尝试",更加相信的设计和代码将陆续推出.........
竞争对手的能力也很强.......,我相信..你们一定能够先于我们推出大规模拓扑扫描和分析系统的....
- base64编码和url编码
cuityang
base64url
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.PrintWriter;
import java.io.StringWriter;
import java.io.UnsupportedEncodingException;
- web应用集群Session保持
dalan_123
session
关于使用 memcached 或redis 存储 session ,以及使用 terracotta 服务器共享。建议使用 redis,不仅仅因为它可以将缓存的内容持久化,还因为它支持的单个对象比较大,而且数据类型丰富,不只是缓存 session,还可以做其他用途,一举几得啊。1、使用 filter 方法存储这种方法比较推荐,因为它的服务器使用范围比较多,不仅限于tomcat ,而且实现的原理比较简
- Yii 框架里数据库操作详解-[增加、查询、更新、删除的方法 'AR模式']
dcj3sjt126com
数据库
public function getMinLimit () { $sql = "..."; $result = yii::app()->db->createCo
- solr StatsComponent(聚合统计)
eksliang
solr聚合查询solr stats
StatsComponent
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2169134
http://eksliang.iteye.com/ 一、概述
Solr可以利用StatsComponent 实现数据库的聚合统计查询,也就是min、max、avg、count、sum的功能
二、参数
- 百度一道面试题
greemranqq
位运算百度面试寻找奇数算法bitmap 算法
那天看朋友提了一个百度面试的题目:怎么找出{1,1,2,3,3,4,4,4,5,5,5,5} 找出出现次数为奇数的数字.
我这里复制的是原话,当然顺序是不一定的,很多拿到题目第一反应就是用map,当然可以解决,但是效率不高。
还有人觉得应该用算法xxx,我是没想到用啥算法好...!
还有觉得应该先排序...
还有觉
- Spring之在开发中使用SpringJDBC
ihuning
spring
在实际开发中使用SpringJDBC有两种方式:
1. 在Dao中添加属性JdbcTemplate并用Spring注入;
JdbcTemplate类被设计成为线程安全的,所以可以在IOC 容器中声明它的单个实例,并将这个实例注入到所有的 DAO 实例中。JdbcTemplate也利用了Java 1.5 的特定(自动装箱,泛型,可变长度
- JSON API 1.0 核心开发者自述 | 你所不知道的那些技术细节
justjavac
json
2013年5月,Yehuda Katz 完成了JSON API(英文,中文) 技术规范的初稿。事情就发生在 RailsConf 之后,在那次会议上他和 Steve Klabnik 就 JSON 雏形的技术细节相聊甚欢。在沟通单一 Rails 服务器库—— ActiveModel::Serializers 和单一 JavaScript 客户端库——&
- 网站项目建设流程概述
macroli
工作
一.概念
网站项目管理就是根据特定的规范、在预算范围内、按时完成的网站开发任务。
二.需求分析
项目立项
我们接到客户的业务咨询,经过双方不断的接洽和了解,并通过基本的可行性讨论够,初步达成制作协议,这时就需要将项目立项。较好的做法是成立一个专门的项目小组,小组成员包括:项目经理,网页设计,程序员,测试员,编辑/文档等必须人员。项目实行项目经理制。
客户的需求说明书
第一步是需
- AngularJs 三目运算 表达式判断
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境众观千象AngularJS
事件回顾:由于需要修改同一个模板,里面包含2个不同的内容,第一个里面使用的时间差和第二个里面名称不一样,其他过滤器,内容都大同小异。希望杜绝If这样比较傻的来判断if-show or not,继续追究其源码。
var b = "{{",
a = "}}";
this.startSymbol = function(a) {
- Spark算子:统计RDD分区中的元素及数量
superlxw1234
sparkspark算子Spark RDD分区元素
关键字:Spark算子、Spark RDD分区、Spark RDD分区元素数量
Spark RDD是被分区的,在生成RDD时候,一般可以指定分区的数量,如果不指定分区数量,当RDD从集合创建时候,则默认为该程序所分配到的资源的CPU核数,如果是从HDFS文件创建,默认为文件的Block数。
可以利用RDD的mapPartitionsWithInd
- Spring 3.2.x将于2016年12月31日停止支持
wiselyman
Spring 3
Spring 团队公布在2016年12月31日停止对Spring Framework 3.2.x(包含tomcat 6.x)的支持。在此之前spring团队将持续发布3.2.x的维护版本。
请大家及时准备及时升级到Spring
- fis纯前端解决方案fis-pure
zccst
JavaScript
作者:zccst
FIS通过插件扩展可以完美的支持模块化的前端开发方案,我们通过FIS的二次封装能力,封装了一个功能完备的纯前端模块化方案pure。
1,fis-pure的安装
$ fis install -g fis-pure
$ pure -v
0.1.4
2,下载demo到本地
git clone https://github.com/hefangshi/f