- 程序化广告行业(11/89):洗牌期与成熟期的变革及行业生态解析
lilye66
程序化广告kafkaflink时序数据库
程序化广告行业(11/89):洗牌期与成熟期的变革及行业生态解析大家好!一直以来,我都在钻研程序化广告行业,在学习过程中积累了不少干货,特别想和大家分享,一起学习进步。这篇文章接着上一篇,深入剖析程序化广告行业在洗牌期和成熟期的发展变化,以及整个行业生态的构成。一、洗牌期的行业变革2017-2018年,程序化广告行业进入洗牌期,这是行业发展过程中自我调整、去伪存真的关键阶段。在前期的燥热发展中,行
- 白话设计模式之(53):迭代器模式——数据遍历的“百变魔方”
一杯年华@编程空间
白话设计模式设计模式迭代器模式
白话设计模式之(53):迭代器模式——数据遍历的“百变魔方”大家好!在软件开发的学习过程中,我们都在不断探索如何让代码更加高效、灵活且易于维护。设计模式作为编程领域的关键知识,为我们解决各种复杂问题提供了有力的工具。今天,咱们继续深入研究迭代器模式,它就像一个“百变魔方”,不仅能实现基本的数据遍历功能,还能通过各种扩展和变化,满足不同场景下的数据访问需求。希望通过这篇博客,能和大家一起更全面地理解
- Java面向对象编程进阶:深入理解static、单例模式与继承
shy2005_5_31
Java全栈开发学习java单例模式开发语言
在面向对象编程(OOP)中,掌握高级特性是提升代码质量和设计能力的关键。本文基于Java语言,深入探讨static关键字、单例设计模式、继承等核心概念,并结合实际应用场景与深度思考,帮助读者构建系统化的知识体系。一、static关键字:共享与效率的基石1.静态变量vs实例变量静态变量:用static修饰,属于类,内存中仅一份,被所有对象共享。应用场景:全局计数器、配置参数。publicclassU
- PyWavelets(pywt)安装与使用指南
贾雁冰
PyWavelets(pywt)安装与使用指南项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pyw/pywtPyWavelets是一个用于离散小波变换(DiscreteWaveletTransform,DWT)和连续小波变换(ContinuousWaveletTransform,CWT)的Python库。该库广泛应用于信号处理、图像分析以及数据压缩等领域。以下是基于提供的
- C语言数据结构——变长数组(柔性数组)
Iawfy22
数据结构c语言柔性数组
前言这是一位即将大二的大学生(卷狗)在暑假预习数据结构时的一些学习笔记,供大家参考学习。水平有限,如有错误,还望多多指正。本文主要介绍了如何手动实现一个变长数组,以及实现其部分功能(如删除、查找、添加、排序等)变长数组介绍变长数组又可以叫柔性数组,与一般数组不同,它是一个动态的数组,具体表现为可以根据数组里面元素个数的多少而自动的进行扩容,以便达到变长(柔性)的特点。预备知识为了实现自动边长扩容这
- 2024年Flutter从入门到精通全网最全学习路线指南
高级技术工程师
flutterflutterflutter中文网flutter中文官方文档
随着移动开发技术的快速发展,Flutter作为Google推出的跨平台开发框架,以其高效的热重载、统一的UI开发体验和卓越的性能表现,正逐渐成为众多开发者青睐的首选工具。为了帮助广大编程爱好者及职业开发者在2024年更好地掌握Flutter技术,本文将为您呈现一套全面且深度的Flutter学习路线图。flutter中文网flutterflutter中文官方文档第一阶段:基础入门与环境配置了解Flu
- 2025年Python后端开发指南:从基础到云原生实践
ctrl_cv工程师¥
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在2025年,Python后端开发已全面进入云原生与智能化时代。开发者不仅需要掌握传统后端技术栈,还需融合容器化、AI辅助编程等新兴技术。本文基于行业最新趋势与最佳实践,系统梳理Python后端开发的核心要点与进阶方向,涵盖开发环境、架构设计、性能优化等关键领域。一、开发环境与工具链1.环境配置标准化Python版本:推荐Python3.12+,支持模式匹配(PatternMatching)和更优
- Vue3 + TypeScript 实战经验:2025年高效开发指南
ctrl_cv工程师¥
typescriptjavascript前端
在2024年的前端工程化浪潮中,Vue3与TypeScript已成为企业级应用的黄金组合。本文将基于多个真实项目经验,从工程规范、类型安全、性能优化三个维度,分享实战技巧与避坑指南。一、工程配置:构建坚如磐石的基础1.脚手架选择与优化1.1推荐方案:使用Vite+create-vue初始化项目(2024年默认模板已集成TypeScript)关键配置://vite.config.tsexportde
- ollama官方安装包
哈拉少12
人工智能
一、官方安装包基本信息最新版本Windows版:v0.6.0.0(国内镜像版,大小999.8M)Linux版:v0.6.0(官方版,大小1.59G)macOS版:支持通过官网直接下载(版本号与Windows/Linux同步)支持平台桌面端:Windows(Win7及以上)、Linux(x86_64/ARM64)、macOS容器化部署:支持Docker(需配合DockerDesktop)
- C语言从入门到精通
李鲶鱼
c++学习python
主要内容1.基础知识C语言概述:介绍C语言的历史、特点和发展。数据类型:讲解基本数据类型、常量、变量及其存储类别。运算符与表达达:涵盖赋值、算术、关系、逻辑等运算符和表达式。输入输出函数:介绍字符、字符串和格式化的输入输出方法。2.核心技术控制语句:包括选择结构(if、switch)和循环结构(while、for)。数组与指针:详细讲解一维数组、二维数组、字符数组和指针的使用。函数:函数的定义、声
- Rust Web开发常用库
cci497
后端rust开发语言后端
本集合中所有库都是在开源项目中广泛使用且在2024年积极维护的库,排名靠前的库是当前使用比较广泛的,不全面但够用Rust异步运行时tokio:异步运行时async_std:与标准库兼容性较强的运行时monoio:字节开源smol:一个小型快速的运行时RustWeb框架&网络通信其他Web框架见https://juejin.cn/post/7406997325715554315axum:注重人体工程
- 数据挖掘技术介绍
柒柒钏
数据挖掘数据挖掘人工智能
数据挖掘技术介绍分类聚类关联规则挖掘预测异常检测特征选择与降维文本挖掘序列模式挖掘深度学习集成学习数据挖掘(DataMining)是一种从大量数据中提取有用信息和模式的技术,旨在从数据中发现隐藏的规律、趋势或关系,从而为决策提供支持。分类定义:是一种监督学习方法,用于将数据分为不同的类别。功能:根据已标记的训练数据,学习一个模型,用于预测新数据的类别。方法:决策树、支持向量机、神经网络、逻辑回归、
- 第01课:什么是微服务?
Wei_Cui_csdn
从零开始掌握微服务软件测试微服务测试DevOps
微服务的由来微服务的前身是PeterRodgers博士在2005年度云端运算博览会上提出的微Web服务(Micro-Web-Service)。微软的JuvalLöwy随后也提出了类似的想法,并提议将其作为微软下一阶段最主要的软件架构。2014年,MartinFowler与JamesLewis共同提出了微服务的概念,给出了微服务的具体定义:从本质上来说,微服务是一种架构模式。它是面向服务型架构(SO
- LoRa无线技术解析
wmq163
物联网lora
一、Lora技术基础与特点1、LoRa是一种低功耗广域网通信(LPWAN)技术中的一种,是Semtech公司采用和推广的一种基于扩频技术的超远距离无线传输技术。比sigfox的FSK技术更加灵敏,传送距离更远,更节能。2、LoRa是物理层(PHY)协议,能被应用在几乎所有的网络技术中。3、LoRa模块主要在全球免费频段运行,频率范围从137MHz-1050MHz,常见的主要是433MHz、868M
- 【PyTorch】torch.nn.functional.cross_entropy() 函数:分类任务的交叉熵损失函数
彬彬侠
PyTorch基础cross_entropy交叉熵损失函数分类pytorchpython深度学习
torch.nn.functional.cross_entropytorch.nn.functional.cross_entropy是PyTorch中用于分类任务的交叉熵损失函数,用于衡量预测概率分布与真实类别分布之间的差异,常用于多分类任务(multi-classclassification)。1.交叉熵损失的数学公式对于单个样本,交叉熵损失的计算公式为:L=−∑i=1Cyilog(yi^)\
- Spring Cloud 与微服务学习总结(14)—— 云原生时代,如何从 Java 开发者转型微服务?
一杯甜酒
SpringCloud与微服务java云原生springcloud微服务微服务架构
前言根据维基百科定义,微服务不是整体应用程序中的一个层。相反,微服务是一个独立的业务功能,具有清晰的接口,并且可以通过内部组件实现分层架构。从战略角度来看,微服务架构基本上遵循“做一件事,就要做得好”的Unix哲学。为了应对传统单体架构的缺陷,微服务架构被企业广泛应用。然而,实践之前有很多问题都需要提前考虑清楚,比如Java背景的开发者是否更有优势?微服务、容器化、DevOps和CI/CD之间的关
- 《基于单片机的交通灯设计与实现(附论文+源代码)》
Blossom.118
单片机课程设计系列单片机嵌入式硬件单片机课程设计51单片机工科软硬件技术stm32c++
1、项目背景交通灯控制系统是城市交通管理的重要组成部分,其作用是合理分配道路资源,缓解交通拥堵,保障行人和车辆的安全。传统的交通灯系统多为固定时长控制,而基于单片机的交通灯控制系统可以通过编程实现更灵活的控制逻辑,例如根据车流量调整信号时长,甚至实现智能交通管理。2、设计思想交通灯设计是以单片机AT89C51芯片作为核心原件,LED灯、八段数码管等构成交通灯显示系统,利用单片机的电源电路、时钟电路
- 深度学习在医疗影像诊断中的应用与实现
Evaporator Core
#DeepSeek快速入门人工智能#深度学习深度学习人工智能
引言随着人工智能技术的快速发展,深度学习在医疗领域的应用日益广泛,尤其是在医疗影像诊断方面。医疗影像数据量大、复杂度高,传统的诊断方法往往依赖于医生的经验,容易受到主观因素的影响。而深度学习通过自动学习特征,能够从海量数据中提取出有用的信息,辅助医生进行更精准的诊断。本文将探讨深度学习在医疗影像诊断中的应用,并通过代码示例展示如何实现一个简单的医疗影像分类模型。深度学习在医疗影像诊断中的应用1.图
- PINN物理信息网络 | 基于物理信息神经网络PINN求解Burger方程
算法如诗
物理信息网络(PINN)神经网络人工智能深度学习物理信息网络
基于物理信息神经网络(PINN)求解Burger方程的研究背景源于对非线性偏微分方程(PDE)求解方法的不断探索和改进。传统的数值方法,如有限差分法和有限元法,通常需要进行网格离散化和迭代求解,对于复杂的非线性问题计算成本较高。因此,研究人员开始探索基于机器学习和神经网络的新方法来求解PDEs。神经网络在近年来取得了显著的发展,能够通过学习大量数据来建立输入和输出之间的复杂映射关系。然而,将神经网
- TPAMI 2025 | Glissando-Net: 基于单视图的类别级姿态估计与3D重建
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论文解读IEEETPAMI3d深度学习论文解读顶刊论文IEEETPAMI
论文信息Glissando-Net:DeepSinglevIewCategoryLevelPoseeStimationANd3DReconstructionGlissando-Net:基于单视图的类别级姿态估计与3D重建作者:BoSun;HaoKang;LiGuan;HaoxiangLi;PhilipposMordohai;GangHua论文创新点联合估计3D形状和6D姿态:Glissando-N
- 图神经网络学习笔记—高级小批量处理(专题十四)
AI专题精讲
图神经网络入门到精通人工智能
小批量(mini-batch)的创建对于让深度学习模型的训练扩展到海量数据至关重要。与逐条处理样本不同,小批量将一组样本组合成一个统一的表示形式,从而可以高效地并行处理。在图像或语言领域,这一过程通常通过将每个样本缩放或填充为相同大小的形状来实现,然后将样本在一个额外的维度中分组。该维度的长度等于小批量中分组的样本数量,通常称为batch_size。由于图是能够容纳任意数量节点或边的最通用的数据结
- 1985-2024年地级市人工智能专利数据
经管数据库
人工智能
《地级市人工智能专利数据(1985-2024)》于2025年1月完成最新更新。数据聚焦于中国各地级市,时间跨度设定为1985年至2024年。在数据整理过程中,参照《关键数字技术专利分类体系(2023)》,依据其中“人工智能”类技术的专利分类号,结合国家知识产权局所提供的信息,对各地每年的专利申请展开搜索与匹配。在此基础上,从众多专利申请中精准筛选出属于“人工智能”类别的专利,并进行数量统计,数据涵
- Rust语言基础知识详解【八】
学习两年半的Javaer
rustrust
继上一章对rust复合类型中的数组和元组讲解之后,接下来对结构体进行详细的介绍。结构体跟之前讲过的元组有些相像:都是由多种类型组合而成。但是与元组不同的是,结构体可以为内部的每个字段起一个富有含义的名称。因此结构体更加灵活更加强大,你无需依赖这些字段的顺序来访问和解析它们。结构体语法天下无敌的剑士往往也因为他有一柄无双之剑,既然结构体这么强大,那么我们就需要给它配套一套强大的语法,让用户能更好的驾
- 【零基础JavaScript入门 | Day1】从“消费记账“案例学编程基础 ⭐表格制作+数据类型转换全解析
helbyYoung
JavaScrip学习javascript学习
【零基础JavaScript入门|Day1】从"消费记账"案例学编程基础⭐表格制作+数据类型转换全解析今日学习重点:✅数据与现实的映射关系→网页表格如何承载生活数据✅变量容器的本质→用let管理三大消费支出✅隐式类型转换技巧→+prompt()输入处理的妙用✅模板字符串实战→动态生成消费报表案例亮点:1️⃣用户交互三部曲:通过prompt()实现饮食/交通/娱乐费用的分步输入2️⃣自动统计系统:t
- LLM推理和优化(1):基本概念介绍
AndrewHZ
AI算法工程师面试指北算法LLM语言模型推理优化KVCacheDeepSeek注意力机制
一、LLM推理的核心过程:自回归生成LLM(如DeepSeek、ChatGPT、LLaMA系列等)的推理本质是自回归生成:从初始输入(如[CLS]或用户prompt)开始,逐token预测下一个词,直到生成结束符(如[EOS])。其核心分为两个阶段:1.Initialization阶段(初始化)目标:准备第一个token的生成条件。关键步骤:输入编码:将初始prompt转换为token序列(如[C
- Deepseek:物理神经网络PINN入门教程
天一生水water
神经网络人工智能深度学习
一、物理信息网络(PINN)的概念与原理1.定义与来源物理信息网络(Physics-InformedNeuralNetworks,PINN)是一种将物理定律(如偏微分方程、守恒定律等)嵌入神经网络训练过程的深度学习方法。其核心思想是通过神经网络同时拟合观测数据并满足物理约束,从而解决传统数值方法难以处理的高维、噪声数据或复杂边界条件问题。来源:PINN起源于对传统数值方法局限性的改进需求(如网格生
- 工程化与框架系列(32)--前端测试实践指南
一进制ᅟᅠ
前端工程化与框架前端
前端测试实践指南引言前端测试是保证应用质量的重要环节。本文将深入探讨前端测试的各个方面,包括单元测试、集成测试、端到端测试等,并提供实用的测试工具和最佳实践。测试概述前端测试主要包括以下类型:单元测试:测试独立组件和函数集成测试:测试多个组件的交互端到端测试:模拟用户行为的完整测试性能测试:测试应用性能指标快照测试:UI组件的视觉回归测试测试工具实现测试运行器//测试运行器类classTestRu
- 网络安全还值得学习吗?
黑客呀
计算机网络安全网络工程师web安全学习安全
在信息化时代,网络安全行业备受关注,可谓是万人瞩目。而且网络安全也被贴上了前景好、需求大、潜力广、就业好、薪资高等标签,那么网络安全真的值得学习吗?我们一起来看看吧。答案是肯定的,网络安全是非常值得学习的技术。市场需求:随着互联网的普及和数字化转型的加速,网络安全问题日益凸显。企业、政府和个人对网络安全的需求不断增长,这导致了网络安全专业人才的稀缺。因此,从市场需求的角度来看,网络安全专业具有较大
- 【Rust指南】快速入门 开发环境 hello world_rust开发是啥
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rust开发语言后端
文章目录前言一、Rust语言的背景和特点1、为什么要用Rust?2、与其他编程语言相比较3、Rust特别擅长的领域4、Rust的用户和案例5、Rust的优缺点二、Rust的安装与开发工具1、安装Rust2、开发工具三、编写helloworld1、从零到一打印helloworld2、代码与运行过程分析前言本篇博客是Rust语言系列的开篇之作,以后有关Ru
- Python一键搞定Word与PDF文档批量转换
Selina .a
python教程pythonwordpdf
在日常工作中,我们经常需要将Word文档(.docx)转换为PDF格式,或者反过来操作。手动进行这种转换不仅费时费力,还容易出错。为此,我们可以利用Python编写一个批量转换工具,一键搞定Word与PDF文档的转换。本文将详细介绍如何实现这一目标,并提供源码和工具。所需库的安装首先,我们需要安装一些Python库来实现这个功能。推荐使用以下两个库:python-docx:用于处理Word文件内容
- apache 安装linux windows
墙头上一根草
apacheinuxwindows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装,另外一种就是通过yum 安装,此中安装方式,需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1,安装 apr 下载地址:htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1)fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展,以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
2) wrap_conte
- 网页自适应设计
天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起,更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小,需要设计几套css样式,用js脚本判断窗口大小,选择加载。结构臃肿,加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习,有所心得,故分享于此,加强交流,共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
- ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说,学过一两门编程语言的就知道,需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来,比如声明一个字符串类型的数组:String str[]=new String[10]; 但是问题就来了,每次都是大小确定的数组,我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢? 动态数组就这样应运而生,龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组,并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
.net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号:大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包,主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音,功能强悍,下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具,效果不理想,现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美,
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念,这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图(Model, View and Diagram)
&
- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID:ProcessDefinitionId,当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID:ProcessInstanceId,当开始一个具体的流程时就会产生,也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId,每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和(ActivityImpl activityId
- 从省市区多重级联想到的,react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select,比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省,点击省加载市,点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景,如果我们使用jquery来实现,要考虑很多的问题,数据部分,以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区,这时候我切换省,要把市重新初始化数据,然后区域的部分要从页面
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用: vName(params);
函数定义时自发调用:(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
1. Some操作
在下面的代码中,使用了Some操作:if (self.partitioner == Some(partitioner)),那么Some(partitioner)表示什么含义?首先partitioner是方法combineByKey传入的变量,
Some的文档说明:
/** Class `Some[A]` represents existin
- java 匿名内部类
BlueSkator
java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类,就是提供了一个快捷方便的手段,令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用,当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解,但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成,而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热,苹果的东西不值得买,win应该不用
ljy325
游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序!貌似显卡跑游戏发热一样,按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机,发热量很小,运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
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/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示(GoF)
* 个人理解:
* 构建一个复杂的对象,对于创建者(Builder)来说,一是要有数据来源(rawData),二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上,这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包,解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
- 常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲,在工作中常常遇到一些实际问题,而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题,那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具,而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法,仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来,并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据,使用标量变量
单行多列数据,使用记录
单列多行数据,使用集合(。。。)
*集合:类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表(pl/sql table)、嵌套表(Nested Table)、变长数组(VARRAY)等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz(截止2015-7-13),从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby,通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中,有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组,如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体: struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest,即使加了-f也是不能强行覆盖的,这时怎么回事的呢?一两个文件还好说,就输几个yes吧,但是要是n多文件怎么办,那还不输死人呢?下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令,看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存,分布式缓存中的佼佼者当属memcached,它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中,而获取的时候也到相同的服务器中获取,由于不需要做集群同步,也就省去了集群间同步的开销和延迟,所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用,具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端,我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
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JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的:
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下:p满足
(1),对任意的x1,x2,y,如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x,y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题:
给定满足1的数组p和一个整数k,求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析:
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数,知道有两种方法可以使用,但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚,看到一篇文章是关于的,觉得写的还挺不错的,原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式:
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索,这些著作均为PDF文件,不使用现有的框架如lucene,自己实现的方法如下:
1、从PDF文件中提取文本,这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本,一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件,这样,每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词,建立倒排表,倒排表的格式为:词=包含该词的总行数N=行号