- 清华大学提出Pointformer:基于Transformer的3D目标检测
Amusi(CVer)
计算机视觉论文速递Transformer3D目标检测深度学习计算机视觉机器学习人工智能自动驾驶
没错!Transformer的"魔爪"已经伸向3D目标检测了。Pointformer:用于3D点云的特征学习backbone,可结合并提高现有的3D点云目标检测网络性能,如VoteNet、PointRCNN和CBGS等。注:文末附【Transformer】和【3D目标检测】学习交流群Transformer最近在3D点云方向应用的工作可以看一下:牛津大学等提出:PointTransformer清华大
- 动态规划与一维数组
debug_running_Hu
动态规划算法
动态规划与一维数组的结合主要用于解决那些状态可以由单个变量表示的问题。这通常意味着问题具有某种线性或单调递增的性质。一维数组dp[i]存储的是到达状态i的最优解。状态i的最优解通常依赖于它之前状态(0到i-1)的最优解。让我们通过几个例子来详细讲解:1.斐波那契数列:这是动态规划中最经典的例子之一。斐波那契数列的第n项定义为前两项之和:F(n)=F(n-1)+F(n-2),其中F(0)=0,F(1
- Python3 字典:解锁高效数据存储的钥匙
李智 - 重庆
Python精讲精练-从入门到实战python经验分享编程实战趣味编程编程技巧
Python3字典:解锁高效数据存储的钥匙内容简介本系列文章是为Python3学习者精心设计的一套全面、实用的学习指南,旨在帮助读者从基础入门到项目实战,全面提升编程能力。文章结构由5个版块组成,内容层层递进,逻辑清晰。基础速通:n个浓缩提炼的核心知识点,夯实编程基础;经典范例:10个贴近实际的应用场景,深入理解Python3的编程技巧和应用方法;避坑宝典:10个典型错误解析,提供解决方案,帮助读
- ESP32-C3入门教程 环境篇③——VS Code IDE快速入门
小康师兄
ESP32-C3入门教程VSCodeESP32-C3ESP32嵌入式物联网
文章目录一、安装VisualStudioCode二、安装扩展三、配置ESP-IDF插件四、创建工程五、配置工程5.1选择目标芯片5.2项目配置方法一方法二六、编译工程6.1方法一6.2方法二七、固件分析八、固件下载8.1方法一8.2方法二8.3方法三九、串口日志9.1方法一9.2方法二十、遇到问题及解决10.1restartVisualStudioCodeandrunthiswizardagain
- 网络传输中的三张表,MAC地址表、ARP缓存表以及路由表
h490516509
网络编程
一:MAC地址表详解说到MAC地址表,就不得不说一下交换机的工作原理了,因为交换机是根据MAC地址表转发数据帧的。在交换机中有一张记录着局域网主机MAC地址与交换机接口的对应关系的表,交换机就是根据这张表负责将数据帧传输到指定的主机上的。交换机的工作原理交换机在接收到数据帧以后,首先、会记录数据帧中的源MAC地址和对应的接口到MAC表中,接着、会检查自己的MAC表中是否有数据帧中目标MAC地址的信
- 在 Windows 系统上,将 Ubuntu 从 C 盘 迁移到 D 盘
YiHanXii
windowsubuntupostgresql
在Windows系统上,如果你使用的是WSL(WindowsSubsystemforLinux)并安装了Ubuntu,你可以将Ubuntu从C盘迁移到D盘。迁移过程涉及导出当前的Ubuntu发行版,然后将其导入到D盘的目标目录。以下是详细的步骤:1.导出Ubuntu发行版首先,你需要将Ubuntu发行版从当前的C盘导出为.tar文件。打开PowerShell(管理员权限):按Win+X,选择Win
- 【深度学习】常见模型-卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)
IT古董
人工智能深度学习机器学习深度学习cnn人工智能
卷积神经网络(CNN)概念简介卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是一种专门用于处理数据具有网格状拓扑结构(如图像、语音)的深度学习模型。它通过卷积操作从输入数据中提取局部特征,并逐层构建更复杂的特征表示,广泛应用于图像分类、目标检测、语音识别等领域。关键组成部分卷积层(ConvolutionalLayer)使用卷积核(滤波器)在输入上滑动,提取局部特征。
- 航空客户价值的数据挖掘与分析(numpy+pandas+matplotlib+scikit-learn)
Want595
Python数据分析数据挖掘numpypandas
文章目录航空客户价值的数据挖掘与分析(numpy+pandas+matplotlib+scikit-learn)写在前面背景与挖掘目标1.1需求背景1.2挖掘目标1.3项目概述项目分析方法规划2.1RFM模型2.2LRFMC模型指标2.3分析总体流程图数据抽取探索及预处理3.1数据抽取3.2数据探索分析3.3数据预处理3.3.1数据清洗3.3.2属性规约3.3.3数据变换数据建模&应用4.1模型构
- Intersection Observer实现图片懒加载
廊坊吴彦祖
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IntersectionObserver实现图片懒加载IntersectionObserver的概念和用法IntersectionObserverAPI提供了一种异步检测目标元素与祖先元素或viewport相交情况变化的方法,可以自动“观察”元素是否可见,可见的本质是目标元素与视口产生一个交叉区域,所以这个API叫做“交叉观察器”IntersectionObserverAPI允许你配置一个回调函数
- python中shutil.copyfile的用法_python shutil.copy()用法
weixin_39678103
shutil.copyfile(src,dst):复制文件内容(不包含元数据)从src到dst。DST必须是完整的目标文件名;如果src和dst是同一文件,就会引发错误shutil.Error。dst必须是可写的,否则将引发异常IOError。如果dst已经存在,它会被替换。特殊文件,例如字符或块设备和管道不能使用此功能,因为copyfile会打开并阅读文件。src和dst的是字符串形式的路径名。
- [E题成品文章发布]2025美赛数学建模E题35页成品论文+每小问配套py+matlab代码+完整数据集+高清可视化结果图
2025数学建模资料汇总
2025美赛数学建模E题数学建模matlab开发语言
基于生态模型的有机农业管理策略研究:除草剂移除与物种引入的生态影响分析摘要随着全球农业可持续性需求的增加,减少化学品使用并提高农业生态系统的稳定性成为关键目标。本研究基于农业生态系统中的物种互动模型,探讨了不同农业管理方式对生态系统稳定性、害虫控制和成本效益的影响。完整版获取如下地址:点击加入【2025美国大学生数学建模竞赛】:http://qm.qq.com/cgi-bin/qm/qr?_wv=
- YOLOV11改进1-检测头篇
~啥也不会~
YOLO人工智能目标检测神经网络深度学习
文章目录前言一、YAML修改二、模型训练1.数据集准备2.环境准备3.训练3.1原结构训练3.2更改后的模型三.效果对比1.原始结构2.修改后的结果3.详细对比总结前言 目标检测领域里,小目标一直是一个难点问题,虽然我们可以用YOLO+SAHI的方式进行滑动窗口推理以提升准确率,但是他的耗时会线性增强,毕竟一张大图会被切成很多小图去推理,所以在很多场景下无法得到应用。这里,我们从探测头入手,
- 四级单词大全o-z
路溪非溪
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oakəukn.栎属植物栎木橡树橡木adj.橡木制的oarɔ:n.浆橹划手v.划行obeyə'beivt.顺从vi.服从听从object'ɔbdʒiktn.物物体目的目标宾语v.反对提出...作为反对的理由抱反感objectionəb'dʒekʃənn.反对异议不喜欢objectiveəb'dʒektivadj.客观的目标的无偏见的n.目标目的物镜=objectivecase宾语单词注音释义obl
- OpenIPC开源FPV之重要源码包
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DIYDronesLinux开源单片机嵌入式硬件
OpenIPC开源FPV之重要源码包1.源由2.分析2.1功能角度2.2数据角度3.软件包3.1wfb-ng3.1.1目标板配置3.1.2软件版配置3.1.3视频数据发送&接收3.2datalink3.2.1目标板配置3.2.2软件版配置3.2.3数据发送&接收3.3*mavfwd3.3.1目标板配置3.3.2软件版配置3.3.3MAVLink数据采集&接收3.4*mavlink-router3.
- C# 调用 origin 批量作图
angliaokantang0683
c#runtime
C#调用origin批量作图质谱数据处理软件中,需要批量粘贴Origin的矢量图到Word和PPT中,由于出图量大,需要用代码生成。代码参考了Origin9.2中自带的AutomationServer示例代码。本文涉及两部分内容,如何通过C#调用Origin.dll和interop.word对word的读写操作。目标:文件是一个.opj文件,内容如下。我们通过C#调用相关接口来修改数据和标签。并且
- 北工大计算机网络95分复习——【第五章 网络层】
秋千的千秋
北工大计算机网络95分复习计算机网络网络智能路由器
Networklayer网络层:responsiblefordeliveringpacketsbetweenendpointsovermultiplelinks。负责通过多条链路在端点之间传递数据包。将数据包从源机器路由到目标机器。Hop跳:一个中间路由器。5.1网络层的设计问题P125交换——电路交换(电话网)、包交换/分组交换(数据交换网中的主流交换方式)5.1.1存储转发数据包交换
- WGAN - 瓦萨斯坦生成对抗网络
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生成对抗网络人工智能神经网络
1.背景与问题生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GANs)是由IanGoodfellow等人于2014年提出的一种深度学习模型。它包括两个主要部分:生成器(Generator)和判别器(Discriminator),两者通过对抗训练的方式,彼此不断改进,生成器的目标是生成尽可能“真实”的数据,而判别器的目标是区分生成的数据和真实数据。虽然传统GAN在多个领域
- 架构蓝图:驱动企业数字化转型的关键路径
The Open Group
数字化转型大数据分布式人工智能微服务
在全球范围内,数字化转型已经成为企业获取竞争优势、提升运营效率的战略核心。无论是传统企业还是新兴行业,都必须通过深入的技术应用来重新定义业务模式和客户价值。然而,成功的数字化转型并非仅仅依赖于新技术的引入,更取决于企业能否构建并实施有效的架构蓝图(ArchitectureBlueprint)。这种蓝图为企业提供了从战略到执行的全景视图,确保技术和业务目标的有机结合。本篇文章将从企业如何利用架构蓝图
- python广告点击率预测_常见计算广告点击率预估算法总结
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欢迎大家前往腾讯云技术社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~作者:导语:本文讨论了CTR预估模型,包括工业界使用比较广的比较经典模型和学术界最新的结合DeepLearning的一些工作。前言谈到CTR,都多多少少有些了解,尤其在互联网广告这块,简而言之,就是给某个网络服务使用者推送一个广告,该广告被点击的概率,这个问题难度简单到街边算命随口告诉你今天适不适合娶亲、适不适合搬迁一样,也可以复杂到拿到
- (旋转数组的)二分查找算法
「已注销」
涨知识二分查找旋转数组
二分查找算法(BinarySearch)是一种高效的、应用广泛的查找算法。它是一种采用分治策略的算法。基本二分查找算法二分查找是针对顺序存储的有序序列的;二分查找的基本思想是:将目标元素与序列中位数比较,如果大于中位数则在右半段序列查找,反之在左半段查找。为了能够方便表示(以升序序列为例),设置两个索引值start,end表示查找范围即下图中的两个灰色箭头,设置一个标记mid表示当前范围的中间位置
- 端口扫描、拒绝服务和缓冲区溢出
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端口扫描1、扫描三步曲一个完整的网络安全扫描分为三个阶段:第一阶段:发现目标主机或网络(端口扫描)第二阶段:发现目标后进一步搜集目标信息,包括操作系统类型、运行的服务以及服务软件的版本等。如果目标是一个网络,还可以进一步发现该网络的拓扑结构、路由设备以及各主机的信息(目标信息识别)第三阶段:根据收集到的信息判断或者进一步测试系统是否存在安全漏洞(漏洞扫描)2、端口扫描技术当确定了目标主机活跃后,就
- 数据可视化期末复习-简答题
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信息可视化数据分析数据挖掘计算机视觉数据可视化期末大学生
数据可视化的标准实用性完整性真实性艺术性交互性数据可视化的目标通过数据可视化有效呈现数据中的重要特征通过数据可视化揭示事物内部的规律和数据之间的内在联系通过数据可视化辅助人们理解事物的概念和过程通过数据可视化对模拟和测量进行质量监控通过数据可视化提高科研开发效率数据可视化的过程1.通过仪器采样、调查记录、模拟计算等方法进行数据采集2.对采集来的数据进行处理和变换,提高数据的质量3.把不同数据之间的
- NCNN推理
呆呆珝
推理框架c++人工智能
1.前言ncnn是一个高性能的神经网络前向计算框架,专门针对移动设备和嵌入式设备设计。它由腾讯优图实验室开发,旨在提供高效的神经网络推理能力,特别是在资源受限的环境中,如智能手机和嵌入式系统。ncnn被广泛应用于移动端和嵌入式设备上的各种深度学习应用,包括但不限于:图像分类/目标检测/语义分割/人脸识别/图像生成与处理2.NCNN的CMakeLists.txt编写ncnn的头文件,链接文件,静态链
- 基于深度学习的鸟类识别系统详解(UI界面 + YOLOv10 + 数据集)
2025年数学建模美赛
深度学习uiYOLO人工智能python计算机视觉
引言鸟类识别是计算机视觉领域中一个独具挑战性的任务,尤其是在复杂的自然环境中,识别不同种类的鸟类需要非常强大的模型和丰富的数据集。随着深度学习技术的发展,基于YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型的目标检测系统展现了卓越的性能,特别是在速度和精度上的平衡方面。本博客将详细讲解如何利用YOLOv10模型来构建一个基于深度学习的鸟类识别系统。该系统会结合自定义鸟类数据集,设计一个简洁直观的
- 目标检测实践过程中,遇到“No module named ‘torch._six’”报错的一个快速解决方案(无需重装PyTorch)
Cold_Rain02
深度学习Python目标检测人工智能计算机视觉
很多人在按照网络、书籍教程中的流程尝试自己实现一个基于Faster-RCNN的目标检测模型时,如果调用了PyTorch官方github上的文件时,coco_eval.py文件中会触发报错。1.报错原因PyTorch在2.0之后的版本中移除了_six,导致在coco_eval.py中调用torch._six失败2.解决方案(1)直接根据代码内容修改代码我们仔细观察coco_eval.py的代码,发现
- 软件架构师的秘密武器:23个经典案例助你轻松驾驭复杂系统
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设计模式
设计模式的重要性设计模式,听起来挺高大上的,但其实它就是一些解决常见编程问题的“套路”或“模板”。想象一下你在做饭,有时候你会按照某个固定的步骤来做一道菜,这样既能保证味道好,又省时省力。设计模式在编程中也是这样的作用。设计模式提供了一套经过验证的解决方案,可以在不同的项目中复用,减少重复劳动。通过设计模式,软件可以更容易地适应未来的变化,比如添加新功能或修改现有功能。遵循设计模式的代码通常结构更
- C语言青蛙跳台阶问题
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c语言
在算法学习中,青蛙跳台阶问题是一个经典的递归和动态规划入门案例。它通过简单的场景,揭示了复杂的算法思想,非常适合初学者理解递归与动态规划的核心概念。一、问题描述一只青蛙要跳上n级台阶,每次它可以跳1级或者2级台阶。那么,青蛙跳上n级台阶总共有多少种不同的跳法呢?二、解题思路递归思路:-对于第n级台阶,青蛙到达它的方式要么是从第n-1级台阶跳1级上来,要么是从第n-2级台阶跳2级上来。-所以,跳上n
- 分享一个基于.NET6包含DDD,ES,CQRS等概念的开源项目
寒冰屋
ASP.NETCORE.net6dddCQRS
当你在学习DDD、CQRS或时间溯源时,除了大量的学习资源(比如书籍和文章)之外,你还接触到了许多概念,这些资源只是在讨论理论问题。这很好,我们知道他们在说什么,但我们如何在一个真正的项目中使用他们呢?我们如何实现这些目标呢?当您试图获取一些代码示例时,通常会发现一些简单的示例通过在仅包含一个实体的域中移动来演示这些复杂的概念,而该域通常包含一个实体,而该实体通常是消费者。这些都是很好的例子,但是
- 2023年数学建模动态规划算法在最短路径问题中的应用:以Floyd算法为例
人工智能_SYBH
算法matlab数据结构动态规划
订阅专栏后9月比赛期间会分享思路及Matlab代码数学建模是将实际问题抽象化为数学问题,并采用数学工具和技巧进行求解的过程。在实际应用中,数学建模是解决问题的一种有效方法。本文将介绍Floyd算法在数学建模中的应用。Floyd算法是解决最短路径问题的一种经典动态规划算法。最短路径问题是指在一个加权有向图中,从一个源节点到其他各节点的最短路径问题。在实际应用中,最短路径问题广泛应用于交通运输、通信网
- 前端力扣刷题 | 1:Hot100之 哈希
酒酿泡芙1217
力扣hot100哈希算法leetcode前端
1.两数之和给定一个整数数组nums和一个整数目标值target,请你在该数组中找出和为目标值target的那两个整数,并返回它们的数组下标。你可以假设每种输入只会对应一个答案,并且你不能使用两次相同的元素。你可以按任意顺序返回答案。示例:输入:nums=[2,7,11,15],target=9输出:[0,1]解释:因为nums[0]+nums[1]==9,返回[0,1]。法一:暴力解法vartw
- ViewController添加button按钮解析。(翻译)
张亚雄
c
<div class="it610-blog-content-contain" style="font-size: 14px"></div>// ViewController.m
// Reservation software
//
// Created by 张亚雄 on 15/6/2.
- mongoDB 简单的增删改查
开窍的石头
mongodb
在上一篇文章中我们已经讲了mongodb怎么安装和数据库/表的创建。在这里我们讲mongoDB的数据库操作
在mongo中对于不存在的表当你用db.表名 他会自动统计
下边用到的user是表明,db代表的是数据库
添加(insert):
- log4j配置
0624chenhong
log4j
1) 新建java项目
2) 导入jar包,项目右击,properties—java build path—libraries—Add External jar,加入log4j.jar包。
3) 新建一个类com.hand.Log4jTest
package com.hand;
import org.apache.log4j.Logger;
public class
- 多点触摸(图片缩放为例)
不懂事的小屁孩
多点触摸
多点触摸的事件跟单点是大同小异的,上个图片缩放的代码,供大家参考一下
import android.app.Activity;
import android.os.Bundle;
import android.view.MotionEvent;
import android.view.View;
import android.view.View.OnTouchListener
- 有关浏览器窗口宽度高度几个值的解析
换个号韩国红果果
JavaScripthtml
1 元素的 offsetWidth 包括border padding content 整体的宽度。
clientWidth 只包括内容区 padding 不包括border。
clientLeft = offsetWidth -clientWidth 即这个元素border的值
offsetLeft 若无已定位的包裹元素
- 数据库产品巡礼:IBM DB2概览
蓝儿唯美
db2
IBM DB2是一个支持了NoSQL功能的关系数据库管理系统,其包含了对XML,图像存储和Java脚本对象表示(JSON)的支持。DB2可被各种类型的企 业使用,它提供了一个数据平台,同时支持事务和分析操作,通过提供持续的数据流来保持事务工作流和分析操作的高效性。 DB2支持的操作系统
DB2可应用于以下三个主要的平台:
工作站,DB2可在Linus、Unix、Windo
- java笔记5
a-john
java
控制执行流程:
1,true和false
利用条件表达式的真或假来决定执行路径。例:(a==b)。它利用条件操作符“==”来判断a值是否等于b值,返回true或false。java不允许我们将一个数字作为布尔值使用,虽然这在C和C++里是允许的。如果想在布尔测试中使用一个非布尔值,那么首先必须用一个条件表达式将其转化成布尔值,例如if(a!=0)。
2,if-els
- Web开发常用手册汇总
aijuans
PHP
一门技术,如果没有好的参考手册指导,很难普及大众。这其实就是为什么很多技术,非常好,却得不到普遍运用的原因。
正如我们学习一门技术,过程大概是这个样子:
①我们日常工作中,遇到了问题,困难。寻找解决方案,即寻找新的技术;
②为什么要学习这门技术?这门技术是不是很好的解决了我们遇到的难题,困惑。这个问题,非常重要,我们不是为了学习技术而学习技术,而是为了更好的处理我们遇到的问题,才需要学习新的
- 今天帮助人解决的一个sql问题
asialee
sql
今天有个人问了一个问题,如下:
type AD value
A  
- 意图对象传递数据
百合不是茶
android意图IntentBundle对象数据的传递
学习意图将数据传递给目标活动; 初学者需要好好研究的
1,将下面的代码添加到main.xml中
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<LinearLayout xmlns:android="http:/
- oracle查询锁表解锁语句
bijian1013
oracleobjectsessionkill
一.查询锁定的表
如下语句,都可以查询锁定的表
语句一:
select a.sid,
a.serial#,
p.spid,
c.object_name,
b.session_id,
b.oracle_username,
b.os_user_name
from v$process p, v$s
- mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 二进制文件[tar.gz]
征客丶
mysqlosx
场景:在 mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 的二进制文件。
环境:mac osx 10.10、mysql 5.6 的二进制文件
步骤:[所有目录请从根“/”目录开始取,以免层级弄错导致找不到目录]
1、下载 mysql 5.6 的二进制文件,下载目录下面称之为 mysql5.6SourceDir;
下载地址:http://dev.mysql.com/downl
- 分布式系统与框架
bit1129
分布式
RPC框架 Dubbo
什么是Dubbo
Dubbo是一个分布式服务框架,致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案,以及SOA服务治理方案。其核心部分包含: 远程通讯: 提供对多种基于长连接的NIO框架抽象封装,包括多种线程模型,序列化,以及“请求-响应”模式的信息交换方式。 集群容错: 提供基于接
- 那些令人蛋痛的专业术语
白糖_
springWebSSOIOC
spring
【控制反转(IOC)/依赖注入(DI)】:
由容器控制程序之间的关系,而非传统实现中,由程序代码直接操控。这也就是所谓“控制反转”的概念所在:控制权由应用代码中转到了外部容器,控制权的转移,是所谓反转。
简单的说:对象的创建又容器(比如spring容器)来执行,程序里不直接new对象。
Web
【单点登录(SSO)】:SSO的定义是在多个应用系统中,用户
- 《给大忙人看的java8》摘抄
braveCS
java8
函数式接口:只包含一个抽象方法的接口
lambda表达式:是一段可以传递的代码
你最好将一个lambda表达式想象成一个函数,而不是一个对象,并记住它可以被转换为一个函数式接口。
事实上,函数式接口的转换是你在Java中使用lambda表达式能做的唯一一件事。
方法引用:又是要传递给其他代码的操作已经有实现的方法了,这时可以使
- 编程之美-计算字符串的相似度
bylijinnan
java算法编程之美
public class StringDistance {
/**
* 编程之美 计算字符串的相似度
* 我们定义一套操作方法来把两个不相同的字符串变得相同,具体的操作方法为:
* 1.修改一个字符(如把“a”替换为“b”);
* 2.增加一个字符(如把“abdd”变为“aebdd”);
* 3.删除一个字符(如把“travelling”变为“trav
- 上传、下载压缩图片
chengxuyuancsdn
下载
/**
*
* @param uploadImage --本地路径(tomacat路径)
* @param serverDir --服务器路径
* @param imageType --文件或图片类型
* 此方法可以上传文件或图片.txt,.jpg,.gif等
*/
public void upload(String uploadImage,Str
- bellman-ford(贝尔曼-福特)算法
comsci
算法F#
Bellman-Ford算法(根据发明者 Richard Bellman 和 Lester Ford 命名)是求解单源最短路径问题的一种算法。单源点的最短路径问题是指:给定一个加权有向图G和源点s,对于图G中的任意一点v,求从s到v的最短路径。有时候这种算法也被称为 Moore-Bellman-Ford 算法,因为 Edward F. Moore zu 也为这个算法的发展做出了贡献。
与迪科
- oracle ASM中ASM_POWER_LIMIT参数
daizj
ASMoracleASM_POWER_LIMIT磁盘平衡
ASM_POWER_LIMIT
该初始化参数用于指定ASM例程平衡磁盘所用的最大权值,其数值范围为0~11,默认值为1。该初始化参数是动态参数,可以使用ALTER SESSION或ALTER SYSTEM命令进行修改。示例如下:
SQL>ALTER SESSION SET Asm_power_limit=2;
- 高级排序:快速排序
dieslrae
快速排序
public void quickSort(int[] array){
this.quickSort(array, 0, array.length - 1);
}
public void quickSort(int[] array,int left,int right){
if(right - left <= 0
- C语言学习六指针_何谓变量的地址 一个指针变量到底占几个字节
dcj3sjt126com
C语言
# include <stdio.h>
int main(void)
{
/*
1、一个变量的地址只用第一个字节表示
2、虽然他只使用了第一个字节表示,但是他本身指针变量类型就可以确定出他指向的指针变量占几个字节了
3、他都只存了第一个字节地址,为什么只需要存一个字节的地址,却占了4个字节,虽然只有一个字节,
但是这些字节比较多,所以编号就比较大,
- phpize使用方法
dcj3sjt126com
PHP
phpize是用来扩展php扩展模块的,通过phpize可以建立php的外挂模块,下面介绍一个它的使用方法,需要的朋友可以参考下
安装(fastcgi模式)的时候,常常有这样一句命令:
代码如下:
/usr/local/webserver/php/bin/phpize
一、phpize是干嘛的?
phpize是什么?
phpize是用来扩展php扩展模块的,通过phpi
- Java虚拟机学习 - 对象引用强度
shuizhaosi888
JAVA虚拟机
本文原文链接:http://blog.csdn.net/java2000_wl/article/details/8090276 转载请注明出处!
无论是通过计数算法判断对象的引用数量,还是通过根搜索算法判断对象引用链是否可达,判定对象是否存活都与“引用”相关。
引用主要分为 :强引用(Strong Reference)、软引用(Soft Reference)、弱引用(Wea
- .NET Framework 3.5 Service Pack 1(完整软件包)下载地址
happyqing
.net下载framework
Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1(完整软件包)
http://www.microsoft.com/zh-cn/download/details.aspx?id=25150
Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1 是一个累积更新,包含很多基于 .NET Framewo
- JAVA定时器的使用
jingjing0907
javatimer线程定时器
1、在应用开发中,经常需要一些周期性的操作,比如每5分钟执行某一操作等。
对于这样的操作最方便、高效的实现方式就是使用java.util.Timer工具类。
privatejava.util.Timer timer;
timer = newTimer(true);
timer.schedule(
newjava.util.TimerTask() { public void run()
- Webbench
流浪鱼
webbench
首页下载地址 http://home.tiscali.cz/~cz210552/webbench.html
Webbench是知名的网站压力测试工具,它是由Lionbridge公司(http://www.lionbridge.com)开发。
Webbench能测试处在相同硬件上,不同服务的性能以及不同硬件上同一个服务的运行状况。webbench的标准测试可以向我们展示服务器的两项内容:每秒钟相
- 第11章 动画效果(中)
onestopweb
动画
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/
- windows下制作bat启动脚本.
sanyecao2314
javacmd脚本bat
java -classpath C:\dwjj\commons-dbcp.jar;C:\dwjj\commons-pool.jar;C:\dwjj\log4j-1.2.16.jar;C:\dwjj\poi-3.9-20121203.jar;C:\dwjj\sqljdbc4.jar;C:\dwjj\voucherimp.jar com.citsamex.core.startup.MainStart
- Java进行RSA加解密的例子
tomcat_oracle
java
加密是保证数据安全的手段之一。加密是将纯文本数据转换为难以理解的密文;解密是将密文转换回纯文本。 数据的加解密属于密码学的范畴。通常,加密和解密都需要使用一些秘密信息,这些秘密信息叫做密钥,将纯文本转为密文或者转回的时候都要用到这些密钥。 对称加密指的是发送者和接收者共用同一个密钥的加解密方法。 非对称加密(又称公钥加密)指的是需要一个私有密钥一个公开密钥,两个不同的密钥的
- Android_ViewStub
阿尔萨斯
ViewStub
public final class ViewStub extends View
java.lang.Object
android.view.View
android.view.ViewStub
类摘要: ViewStub 是一个隐藏的,不占用内存空间的视图对象,它可以在运行时延迟加载布局资源文件。当 ViewSt