- AI大模型如何赋能电商行业,引领变革
虞书欣的C
人工智能开发语言
•个性化推荐:利用机器学习算法分析用户的历史购买记录、浏览行为和喜好,生成个性化的产品推荐列表,提升用户的购买意愿和满意度。•优化用户体验:•智能搜索引擎:运用自然语言处理技术,优化搜索引擎,让用户能够通过自然语言进行搜索。•虚拟客服:通过聊天机器人和语音助手,提供24/7的客户支持,快速解答用户咨询。•图像识别:利用计算机视觉技术,用户可以通过拍照识别商品,快速找到相似商品或进行排版搭配推荐。•
- python爬虫 短视频平台数据抓取:抓取视频和评论
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python爬虫音视频网络爬虫开发语言
随着短视频平台如抖音、快手、TikTok等的兴起,越来越多的内容创作者和观众通过短视频平台分享和观看视频内容。短视频平台包含了丰富的数据,如视频内容、评论、点赞数、分享数等,这些数据对市场分析、用户行为分析、视频推荐算法等方面具有重要意义。抓取这些数据可以帮助我们获取平台的动态信息,为数据分析提供基础。本文将详细介绍如何使用Python编写爬虫抓取短视频平台上的视频和评论数据,包括技术栈选择、爬虫
- pythonsvm模型优化_Python进化算法工具箱的使用(三)用进化算法优化SVM参数
weixin_39878698
pythonsvm模型优化
前言自从上两篇博客详细讲解了Python遗传和进化算法工具箱及其在带约束的单目标函数值优化中的应用以及利用遗传算法求解有向图的最短路径之后,我经过不断学习工具箱的官方文档以及对源码的研究,更加掌握如何利用遗传算法求解更多有趣的问题了。与前面的文章不同,本篇采用差分进化算法来优化SVM中的参数C和Gamma。(用遗传算法也可以,下面会给出效果比较)首先简单回顾一下Python高性能实用型遗传和进化算
- 差分进化算法_Python进化算法工具箱的使用(三)用进化算法优化SVM参数
weixin_39747075
差分进化算法
前言自从上两篇博客详细讲解了Python遗传和进化算法工具箱及其在带约束的单目标函数值优化中的应用以及利用遗传算法求解有向图的最短路径之后,我经过不断学习工具箱的官方文档以及对源码的研究,更加掌握如何利用遗传算法求解更多有趣的问题了。与前面的文章不同,本篇采用差分进化算法来优化SVM中的参数C和Gamma。(用遗传算法也可以,下面会给出效果比较)首先简单回顾一下Python高性能实用型遗传和进化算
- 径向基函数网络(RBF):让数据“点亮”神经网络的“灯塔”
ningaiiii
机器学习与深度学习神经网络php人工智能
径向基函数网络(RBF):让数据“点亮”神经网络的“灯塔”1.引言径向基函数网络(RadialBasisFunctionNetwork,RBF)是一种特殊的前馈神经网络,它的核心思想是通过“灯塔”来照亮数据的分布。RBF网络使用径向基函数(如高斯函数)作为隐层神经元的激活函数,能够快速学习数据的局部特征,特别适合分类和函数逼近问题。2.算法原理2.1网络结构RBF网络的基本组成包括:输入层:接收原
- 差分进化算法DE
DroidMind
智能算法与机器学习差分进化算法
差分进化算法DE属于进化算法,这里算法还包括依次遗传算法、进化策略、进化规划。差分进化算法包括三个基本的操作:变异操作、交叉(重组)操作和选择操作。一、算法建模:1、假设我们希望得到函数f(x)的最优解,这个函数有D个解。2、为函数f(x)设置一个解的组数N,N至少为4。3、这样我们就得到了N组并且每组解的个数为D的集合,它可以使用N个D维参数向量来表示。因为它类似于遗传算法进化一样,是一代一代的
- 【机器学习:二十六、决策树】
KeyPan
机器学习机器学习决策树人工智能算法深度学习数据挖掘
1.决策树概述决策树是一种基于树状结构的监督学习算法,既可以用于分类任务,也可以用于回归任务。其主要通过递归地将数据划分为子集,从而生成一个具有条件结构的树模型。核心概念节点(Node):每个节点表示一个特定的决策条件。根节点(RootNode):树的起点,包含所有样本。分支(Branch):每个分支代表一个条件划分的结果。叶节点(LeafNode):终止节点,表示最终的决策结果。优点直观可解释:
- 差分进化算法(Differential evolution,DE)(附详细注释的Python代码)
XijueJa
算法python开发语言
概念与基本原理差分进化算法(DifferentialEvolution,简称DE)是一种基于种群的随机优化算法,由Storm和Price在1995年提出。它主要应用于解决非线性、非凸、连续和离散的优化问题。DE算法以其简单性、鲁棒性和高效性而受到广泛关注。差分进化算法的基本思想是通过模拟自然进化过程中的遗传和变异机制来寻找问题的最优解,类似于遗传算法。通过变异、交叉与选择,使得初始化的种群不断朝最
- “AI 自动化效能评估系统:开启企业高效发展新征程
上海拔俗网络
java团队开发
在当今数字化飞速发展的时代,企业面临着日益激烈的市场竞争,如何提升效率、降低成本成为了企业生存与发展的关键。AI自动化效能评估系统应运而生,它如同一把智能钥匙,为企业开启了高效发展的新征程。AI自动化效能评估系统,简单来说,就是利用人工智能技术对企业的各项业务流程、生产环节以及员工工作表现等进行全方位、自动化的评估。它能够快速收集海量的数据,并通过先进的算法模型对这些数据进行深度分析,从而精准地判
- 力扣刷题之——旋转矩阵
say-input
矩阵leetcode算法
给你一幅由N×N矩阵表示的图像,其中每个像素的大小为4字节。请你设计一种算法,将图像旋转90度。不占用额外内存空间能否做到?示例1:给定matrix=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]],原地旋转输入矩阵,使其变为:[[7,4,1],[8,5,2],[9,6,3]]作者:力扣(LeetCode)链接:https://leetcode.cn/leetbook/read/array-an
- 大模型系列-GPT算法
樨潮
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https://blog.csdn.net/None_Pan/article/details/106392965
- LeetCode 1426 题:数元素解题全解析
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LeetCode1426题:数元素解题全解析在算法的世界里,每一道题目都是一次挑战与探索。今天,我们来深入剖析LeetCode上的一道有趣题目——1426.数元素。一、题目剖析给定一个整数数组arr,这里有着独特的计数规则:对于元素x,唯有当x+1也在数组arr中时,这个x才能被记为1个数。特别要注意的是,若数组arr中有重复的数,每个重复的数都要单独依据此规则进行计算。比如,示例1中输入arr=
- 2807. 在链表中插入最大公约数
不玩return的马可乐
链表数据结构leetcode算法职场和发展c++
在本篇博客文章中,我们将探讨如何实现一个算法,该算法可以在链表中相邻节点之间插入一个新的节点,新节点的值为相邻两个节点值的最大公约数(GCD)。这个问题是LeetCode上的一个中等难度问题,涉及到链表操作和最大公约数的计算。问题描述解题思路理解问题首先,我们需要理解问题的核心:在链表的相邻节点之间插入新节点,新节点的值为相邻节点值的最大公约数。计算最大公约数我们需要一个函数来计算两个数的最大公约
- leetcode 215.数组中的第K个最大元素
嘤国大力士
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LeetCode第215题“数组中的第K个最大元素”要求找到未排序数组中第k个最大的元素。通常有几种常见的解决方案,包括使用排序、使用最小堆或快速选择算法。以下是这三种方法的详细C++实现:方法一:使用排序这种方法最为直观,先对数组进行排序,然后返回第k个最大的元素。#include#include#includeusingnamespacestd;classSolution{public:int
- matlab实现一个雷达信号处理的程序,涉及到对原始图像的模拟、加权、加噪以及通过迭代算法对图像进行恢复和优化处理
max500600
MATLAB算法算法matlab信号处理
clcclearcloseallloadscene3.mat%加载原始图像,自己设计设计为一个300*400的矩阵300是距离向长度,400是方位向长度Map_ori=scene3;[M,N_K]=size(Map_ori);figureimagesc(scene3)v=100;%机载速度,单位m/sbandwidth=30*1e6;%信号带宽,决定距离分辨率,单位Hzc=3*1e8;%光速R_R
- 海外抖音技术深度解析:算法、AI与全球化的挑战
神探阿航
计算机产业科普与思考算法人工智能机器学习数据挖掘深度学习
引言2025年1月19日,在美国宣布暂停服务,这一事件引发了全球用户的广泛关注。作为全球最受欢迎的短视频平台之一,其成功离不开其强大的技术支撑,尤其是其个性化推荐算法和AI驱动的创作工具。然而,随着全球市场环境的变化,它面临的技术与运营挑战也日益凸显。本文将深入分析其技术核心、全球化运营中的挑战及其未来发展方向。核心:个性化推荐引擎其算法是其成功的关键,其核心在于个性化推荐引擎。该引擎采用深度学习
- 如何使用Java爬虫获取阿里巴巴热卖商品推荐:代码示例与实践指南
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在电商领域,获取热卖商品推荐对于商家和开发者来说至关重要。阿里巴巴提供了热卖商品推荐API接口,能够根据消费者的购买历史、浏览行为、搜索习惯等数据,自动推荐符合其需求的商品。以下将详细介绍如何使用Java爬虫获取阿里巴巴热卖商品推荐,并提供相关的代码示例。一、阿里巴巴热卖商品推荐API接口简介阿里巴巴热卖商品推荐API接口是一种基于人工智能算法的推荐系统,能够根据消费者的购买历史、浏览行为、搜索习
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AI架构设计之禅
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YOLOv8与Transformer:探索目标检测的新架构关键词:目标检测,深度学习,YOLOv8,Transformer,计算机视觉,卷积神经网络摘要:目标检测是计算机视觉领域的一项重要任务,其目标是从图像或视频中识别和定位特定对象。近年来,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法以其高精度和高速度成为目标检测领域的佼佼者。最新版本的YOLOv8引入了Transformer架构,进一步
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大雨淅淅
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目录一、框架简介二、核心功能三、学习环境配置四、学习资源五、实践与应用六、常见问题与解决方案七、深入理解强化学习概念八、构建自己的强化学习环境九、调试与优化十、参与社区与持续学习一、框架简介PyTorch-RL是一个基于PyTorch框架的深度强化学习项目。它充分利用了PyTorch的强大功能,提供了易于使用且高效的深度强化学习算法实现。该项目的主要编程语言是Python,旨在帮助开发者快速实现和
- 蓝桥杯备赛笔记(九)动态规划(一)
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1.动态规划基础(1)线性DP1)什么是DP(动态规划)DP(动态规划)全称DynamicProgramming,是运筹学的一个分支,是一种将复杂问题分解成很多重叠的子问题,并通过子问题的解得到整个问题的解的算法。在动态规划中有一些概念:状态:就是形如dp[i][j]=val的取值,其中i,j为下标,也是用于描述、确定状态所需的变量,val为状态值。状态转移:状态与状态之间的转移关系,一般可以表示
- 两万字探讨时间轮算法
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1.引言1.1背景介绍随着分布式系统、微服务架构的流行以及高并发场景的广泛应用,系统中处理延时任务的需求变得愈发重要。延时任务的常见场景包括:任务调度:某些任务需要按照预定时间执行,比如每天的定时数据备份。超时控制:网络连接的超时检测、数据库锁的释放延迟等。缓存管理:缓存数据的过期清理策略。事件驱动场景:如日志系统中,只有当所有日志接收完毕并经过一定延迟后才能触发归档。延时任务的本质是系统需要管理
- 人工智能伦理:技术发展背后的思考
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近年来,人工智能技术呈爆发式发展,在医疗、交通、金融等诸多领域取得惊人成果,但与此同时,人工智能伦理问题日益凸显,引发广泛关注。数据隐私与安全首当其冲。AI系统依赖海量数据训练,这些数据包含个人信息、医疗记录等敏感内容。若数据保护不当,极易引发数据泄露风险,侵犯个人隐私。例如,某些智能健康APP,若未能加密传输用户健康数据,一旦遭受黑客攻击,用户的隐私将暴露无遗。算法偏见也是一大痛点。AI算法基于
- 基于区块链的云上数据访问控制模型研究
XLYcmy
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论⽂选择理由:汉语论⽂,对于新⼿⼊⼿阅读相对容易之前,进⾏过区块链⽅⾯的研究,有⼀定基础⽅便理解论⽂通读情况:①基本掌握论⽂所提出背景和要解决的问题②⼤致理解论⽂所提出的⽅案和优势收获:⼤致梳理出⼀篇做的架构:(我的理解)背景→现有⽅案不⾜→预备免识→提出⽅案→⽅案核⼼设计与算法→与其他⽅案对比→设计实验环境与实验指标进⾏⽅案验证→总结与展望
- 【Java数据结构】二叉树相关算法
回响N
算法数据结构java开发语言链表
第一题:获取二叉树中结点个数得到二叉树结点个数,如果结点为空则返回0,然后再用递归计算左树结点个数+根结点(1个)+右树结点个数。publicintnodeSize(Noderoot){if(root==null)return0;returnnodeSize1(root.left)+nodeSize1(root.right)+1;}第二题:获取叶子结点的个数得到叶子结点个数和结点总数的做法相同,也
- 华为OD机试E卷 --热点网站统计--24年OD统一考试(Java & JS & Python & C & C++)
飞码创造者
最新华为OD机试题库2024华为odjavajavascriptpythonc++c语言
文章目录题目描述输入描述输出描述用例题目解析JS算法源码Java算法源码python算法源码c算法源码c++算法源码题目描述企业路由器的统计页面,有一个功能需要动态统计公司访问最多的网页URLtopN。请设计一个算法,可以高效动态统计TopN的页面。输入描述每一行都是一个URL或一个数字•如果是URL,代表一段时间内的网页访问•如果是一个数字N,代表本次需要输出的TopN个URL输入约束:总访问网
- 实战千问2大模型第五天——VLLM 运行 Qwen2-VL-7B(多模态)
学术菜鸟小晨
千问多模型qwen2vl
一、简介VLLM是一种高效的深度学习推理库,通过PagedAttention算法有效管理大语言模型的注意力内存,其特点包括24倍的吞吐提升和3.5倍的TGI性能,无需修改模型结构,专门设计用于加速大规模语言模型(LLM)的推理过程。它通过优化显存管理、支持大模型的批处理推理以及减少不必要的内存占用,来提高多GPU环境下的推理速度和效率。VLLM的核心特点包括:显存高效性:VLLM能够动态管理显存,
- 【经典算法】LeetCode 66. 加一(Java/C/Python3实现含注释说明,简单)
天天学长爱编程
LeetCode算法leetcode
题目描述给定一个由整数组成的非空数组所表示的非负整数,在该数的基础上加一。最高位数字存放在数组的首位,数组中每个元素只存储单个数字。你可以假设除了整数0之外,这个整数不会以零开头。示例1:输入:[1,2,3]输出:[1,2,4]解释:输入数组表示数字123。示例2:输入:[4,3,2,1]输出:[4,3,2,2]解释:输入数组表示数字4321。思路及实现方式一:反转数组后逐位相加思路首先,将数组反
- 【LGR-196-Div.4】洛谷入门赛 #26 题A - H 详细题解--优化思路简洁代码(C++,Python语言描述)
多思考少编码
洛谷入门赛题解算法c++python开发语言
前言:觉得这个比赛很有意思的,都是暴力题,涉及一些细节,难度比较适合刚学编程语言的,可以很好的锻炼基础还有手速,最后两题也是比较有意思,之后也准备更新atc的比赛题解和洛谷的一些高质量比赛题解(算法网瘾就是想参加各种比赛)如果觉得有帮助,或者觉得我写的好,可以点个赞或关注,也可以看看我的一些其他文章,我之后也会更新一些基础算法详细解释比赛链接:【LGR-196-Div.4】洛谷入门赛#26-洛谷|
- 简单线性插值去马赛克算法的Python实现
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在图像处理领域中,去马赛克(Demosaicing)是一项关键技术,用于从单色彩滤波阵列(CFA)图像恢复全彩图像。本文将介绍一种简单的线性插值去马赛克算法,并将其从MATLAB代码转换为Python代码。最终结果将展示如何从Bayer格式的图像数据恢复出RGB全彩图像。什么是马赛克图像?马赛克图像是一种通过在传感器上覆盖彩色滤光片阵列(CFA)生成的单通道图像。最常见的CFA模式是Bayer模式
- GAN在图像增强中的应用实战指南
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:图像增强技术通过算法改善图像质量,GAN作为一种生成对抗网络,在此领域具有重要应用。通过生成器和判别器的对抗性训练,GAN可以生成逼真图像、修复低质量图像、扩增数据集并进行风格迁移。本项目将介绍如何使用Python及其相关库实现GAN图像增强,包括模型的构建、训练和评估。通过项目案例学习,你可以掌握GAN在图像增强中的实际应用,提高图像处理和深度学习的技能。1
- redis学习笔记——不仅仅是存取数据
Everyday都不同
returnSourceexpire/delincr/lpush数据库分区redis
最近项目中用到比较多redis,感觉之前对它一直局限于get/set数据的层面。其实作为一个强大的NoSql数据库产品,如果好好利用它,会带来很多意想不到的效果。(因为我搞java,所以就从jedis的角度来补充一点东西吧。PS:不一定全,只是个人理解,不喜勿喷)
1、关于JedisPool.returnSource(Jedis jeids)
这个方法是从red
- SQL性能优化-持续更新中。。。。。。
atongyeye
oraclesql
1 通过ROWID访问表--索引
你可以采用基于ROWID的访问方式情况,提高访问表的效率, , ROWID包含了表中记录的物理位置信息..ORACLE采用索引(INDEX)实现了数据和存放数据的物理位置(ROWID)之间的联系. 通常索引提供了快速访问ROWID的方法,因此那些基于索引列的查询就可以得到性能上的提高.
2 共享SQL语句--相同的sql放入缓存
3 选择最有效率的表
- [JAVA语言]JAVA虚拟机对底层硬件的操控还不完善
comsci
JAVA虚拟机
如果我们用汇编语言编写一个直接读写CPU寄存器的代码段,然后利用这个代码段去控制被操作系统屏蔽的硬件资源,这对于JVM虚拟机显然是不合法的,对操作系统来讲,这样也是不合法的,但是如果是一个工程项目的确需要这样做,合同已经签了,我们又不能够这样做,怎么办呢? 那么一个精通汇编语言的那种X客,是否在这个时候就会发生某种至关重要的作用呢?
&n
- lvs- real
男人50
LVS
#!/bin/bash
#
# Script to start LVS DR real server.
# description: LVS DR real server
#
#. /etc/rc.d/init.d/functions
VIP=10.10.6.252
host='/bin/hostname'
case "$1" in
sta
- 生成公钥和私钥
oloz
DSA安全加密
package com.msserver.core.util;
import java.security.KeyPair;
import java.security.PrivateKey;
import java.security.PublicKey;
import java.security.SecureRandom;
public class SecurityUtil {
- UIView 中加入的cocos2d,背景透明
374016526
cocos2dglClearColor
要点是首先pixelFormat:kEAGLColorFormatRGBA8,必须有alpha层才能透明。然后view设置为透明glView.opaque = NO;[director setOpenGLView:glView];[self.viewController.view setBackgroundColor:[UIColor clearColor]];[self.viewControll
- mysql常用命令
香水浓
mysql
连接数据库
mysql -u troy -ptroy
备份表
mysqldump -u troy -ptroy mm_database mm_user_tbl > user.sql
恢复表(与恢复数据库命令相同)
mysql -u troy -ptroy mm_database < user.sql
备份数据库
mysqldump -u troy -ptroy
- 我的架构经验系列文章 - 后端架构 - 系统层面
agevs
JavaScriptjquerycsshtml5
系统层面:
高可用性
所谓高可用性也就是通过避免单独故障加上快速故障转移实现一旦某台物理服务器出现故障能实现故障快速恢复。一般来说,可以采用两种方式,如果可以做业务可以做负载均衡则通过负载均衡实现集群,然后针对每一台服务器进行监控,一旦发生故障则从集群中移除;如果业务只能有单点入口那么可以通过实现Standby机加上虚拟IP机制,实现Active机在出现故障之后虚拟IP转移到Standby的快速
- 利用ant进行远程tomcat部署
aijuans
tomcat
在javaEE项目中,需要将工程部署到远程服务器上,如果部署的频率比较高,手动部署的方式就比较麻烦,可以利用Ant工具实现快捷的部署。这篇博文详细介绍了ant配置的步骤(http://www.cnblogs.com/GloriousOnion/archive/2012/12/18/2822817.html),但是在tomcat7以上不适用,需要修改配置,具体如下:
1.配置tomcat的用户角色
- 获取复利总收入
baalwolf
获取
public static void main(String args[]){
int money=200;
int year=1;
double rate=0.1;
&
- eclipse.ini解释
BigBird2012
eclipse
大多数java开发者使用的都是eclipse,今天感兴趣去eclipse官网搜了一下eclipse.ini的配置,供大家参考,我会把关键的部分给大家用中文解释一下。还是推荐有问题不会直接搜谷歌,看官方文档,这样我们会知道问题的真面目是什么,对问题也有一个全面清晰的认识。
Overview
1、Eclipse.ini的作用
Eclipse startup is controlled by th
- AngularJS实现分页功能
bijian1013
JavaScriptAngularJS分页
对于大多数web应用来说显示项目列表是一种很常见的任务。通常情况下,我们的数据会比较多,无法很好地显示在单个页面中。在这种情况下,我们需要把数据以页的方式来展示,同时带有转到上一页和下一页的功能。既然在整个应用中这是一种很常见的需求,那么把这一功能抽象成一个通用的、可复用的分页(Paginator)服务是很有意义的。
&nbs
- [Maven学习笔记三]Maven archetype
bit1129
ArcheType
archetype的英文意思是原型,Maven archetype表示创建Maven模块的模版,比如创建web项目,创建Spring项目等等.
mvn archetype提供了一种命令行交互式创建Maven项目或者模块的方式,
mvn archetype
1.在LearnMaven-ch03目录下,执行命令mvn archetype:gener
- 【Java命令三】jps
bit1129
Java命令
jps很简单,用于显示当前运行的Java进程,也可以连接到远程服务器去查看
[hadoop@hadoop bin]$ jps -help
usage: jps [-help]
jps [-q] [-mlvV] [<hostid>]
Definitions:
<hostid>: <hostname>[:
- ZABBIX2.2 2.4 等各版本之间的兼容性
ronin47
zabbix更新很快,从2009年到现在已经更新多个版本,为了使用更多zabbix的新特性,随之而来的便是升级版本,zabbix版本兼容性是必须优先考虑的一点 客户端AGENT兼容
zabbix1.x到zabbix2.x的所有agent都兼容zabbix server2.4:如果你升级zabbix server,客户端是可以不做任何改变,除非你想使用agent的一些新特性。 Zabbix代理(p
- unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
brotherlamp
unity自学unity教程unity视频unity资料unity
unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
问:unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
答:首先目前来看unity视频教程因为是3d引擎,目前对2d支持并不完善,unity 3d 目前做2d普遍两种思路,一种是正交相机,3d画面2d视角,另一种是通过一些插件,动态创建mesh来绘制图形单元目前用的较多的是2d toolkit,ex2d,smooth moves,sm2,
- 百度笔试题:一个已经排序好的很大的数组,现在给它划分成m段,每段长度不定,段长最长为k,然后段内打乱顺序,请设计一个算法对其进行重新排序
bylijinnan
java算法面试百度招聘
import java.util.Arrays;
/**
* 最早是在陈利人老师的微博看到这道题:
* #面试题#An array with n elements which is K most sorted,就是每个element的初始位置和它最终的排序后的位置的距离不超过常数K
* 设计一个排序算法。It should be faster than O(n*lgn)。
- 获取checkbox复选框的值
chiangfai
checkbox
<title>CheckBox</title>
<script type = "text/javascript">
doGetVal: function doGetVal()
{
//var fruitName = document.getElementById("apple").value;//根据
- MySQLdb用户指南
chenchao051
mysqldb
原网页被墙,放这里备用。 MySQLdb User's Guide
Contents
Introduction
Installation
_mysql
MySQL C API translation
MySQL C API function mapping
Some _mysql examples
MySQLdb
- HIVE 窗口及分析函数
daizj
hive窗口函数分析函数
窗口函数应用场景:
(1)用于分区排序
(2)动态Group By
(3)Top N
(4)累计计算
(5)层次查询
一、分析函数
用于等级、百分点、n分片等。
函数 说明
RANK() &nbs
- PHP ZipArchive 实现压缩解压Zip文件
dcj3sjt126com
PHPzip
PHP ZipArchive 是PHP自带的扩展类,可以轻松实现ZIP文件的压缩和解压,使用前首先要确保PHP ZIP 扩展已经开启,具体开启方法就不说了,不同的平台开启PHP扩增的方法网上都有,如有疑问欢迎交流。这里整理一下常用的示例供参考。
一、解压缩zip文件 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11
- 精彩英语贺词
dcj3sjt126com
英语
I'm always here
我会一直在这里支持你
&nb
- 基于Java注解的Spring的IoC功能
e200702084
javaspringbeanIOCOffice
- java模拟post请求
geeksun
java
一般API接收客户端(比如网页、APP或其他应用服务)的请求,但在测试时需要模拟来自外界的请求,经探索,使用HttpComponentshttpClient可模拟Post提交请求。 此处用HttpComponents的httpclient来完成使命。
import org.apache.http.HttpEntity ;
import org.apache.http.HttpRespon
- Swift语法之 ---- ?和!区别
hongtoushizi
?swift!
转载自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_71715bf80102ux3v.html
Swift语言使用var定义变量,但和别的语言不同,Swift里不会自动给变量赋初始值,也就是说变量不会有默认值,所以要求使用变量之前必须要对其初始化。如果在使用变量之前不进行初始化就会报错:
var stringValue : String
//
- centos7安装jdk1.7
jisonami
jdkcentos
安装JDK1.7
步骤1、解压tar包在当前目录
[root@localhost usr]#tar -xzvf jdk-7u75-linux-x64.tar.gz
步骤2:配置环境变量
在etc/profile文件下添加
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_75
export CLASSPATH=/usr/java/jdk1.7.0_75/lib
- 数据源架构模式之数据映射器
home198979
PHP架构数据映射器datamapper
前面分别介绍了数据源架构模式之表数据入口、数据源架构模式之行和数据入口数据源架构模式之活动记录,相较于这三种数据源架构模式,数据映射器显得更加“高大上”。
一、概念
数据映射器(Data Mapper):在保持对象和数据库(以及映射器本身)彼此独立的情况下,在二者之间移动数据的一个映射器层。概念永远都是抽象的,简单的说,数据映射器就是一个负责将数据映射到对象的类数据。
&nb
- 在Python中使用MYSQL
pda158
mysqlpython
缘由 近期在折腾一个小东西须要抓取网上的页面。然后进行解析。将结果放到
数据库中。 了解到
Python在这方面有优势,便选用之。 由于我有台
server上面安装有
mysql,自然使用之。在进行数据库的这个操作过程中遇到了不少问题,这里
记录一下,大家共勉。
python中mysql的调用
百度之后能够通过MySQLdb进行数据库操作。
- 单例模式
hxl1988_0311
java单例设计模式单件
package com.sosop.designpattern.singleton;
/*
* 单件模式:保证一个类必须只有一个实例,并提供全局的访问点
*
* 所以单例模式必须有私有的构造器,没有私有构造器根本不用谈单件
*
* 必须考虑到并发情况下创建了多个实例对象
* */
/**
* 虽然有锁,但是只在第一次创建对象的时候加锁,并发时不会存在效率
- 27种迹象显示你应该辞掉程序员的工作
vipshichg
工作
1、你仍然在等待老板在2010年答应的要提拔你的暗示。 2、你的上级近10年没有开发过任何代码。 3、老板假装懂你说的这些技术,但实际上他完全不知道你在说什么。 4、你干完的项目6个月后才部署到现场服务器上。 5、时不时的,老板在检查你刚刚完成的工作时,要求按新想法重新开发。 6、而最终这个软件只有12个用户。 7、时间全浪费在办公室政治中,而不是用在开发好的软件上。 8、部署前5分钟才开始测试。