- 算法竞赛备赛——【数据结构】二叉树
Aurora_wmroy
算法竞赛备赛算法数据结构c++蓝桥杯
二叉树二叉树的问题大多基于递归实现(面试较多力扣的二叉树的题会多一些竞赛遇到的较少)n个节点x个度为0的节点有x-1个度为2的节点(线的总数2n2+n1=n2+n1+n0-1)n0=n2+1有一个先序序列1234,有___棵树二叉树满足这个先序序列:卡特兰数:C2nn/(n+1)C^{n}_{2n}/(n+1)C2nn/(n+1)先序+中序可以确定一棵树先序对应入栈中序对应出栈顺序用卡特兰数可求L
- 数字图像处理 -- 霍夫曼编码(无损压缩)练习
_安晓
数字图像处理图像处理计算机视觉人工智能
算法的设计说明目标对彩色图像进行压缩,使用霍夫曼编码方法对图像的每个像素进行编码,从而减少其存储空间。解码时,能够恢复图像的原始像素数据,确保图像在经过压缩和解压后与原图像一致。输入原始图像(以RGB格式存储)霍夫曼编码的输入是图像的像素数据(RGB元组),每个像素表示为一个(R,G,B)的三元组输出霍夫曼编码后的图像数据(以二进制字符串形式存储)解码后的图像(还原为原始的RGB图像)算法设计1.
- Python----机器学习(基于PyTorch的线性回归)
蹦蹦跳跳真可爱589
Pytroch机器学习Python机器学习pythonpytorch人工智能线性回归
一、自求导线性回归与PyTorch的区别自求导线性回归:需要手动定义参数ww(权重)和bb(偏置)。通过数学公式求导,以便在反向传播中更新参数,通常使用梯度下降法来降低损失值。PyTorch实现:自动处理梯度计算和参数更新。使用框架内置的自动微分机制,简化实现过程。主要精力放在准备数据、定义模型以及选择损失函数和优化器上。二、数据准备和模型定义在使用PyTorch实现线性回归算法时,我们需要准备好
- squarified算法
淬渊阁
算法算法c++qt数据结构前端
其他参考资料:https://www.docin.com/p-1509919023.htmlSquarifiedTreemaps论文算法复现_squarified算法-CSDN博客手绘草图,发觉之前网上很多的图都会误导大家去理解算法前处理1首先对输入数据进行排序2对数据数据总和和窗口面积进行等比换手。算法基本思路:原始数据:{6,6,4,3,2,2,1}step1:首先确认最短边,将第一个元素6放
- JobFit AI-帮你找到合适的工作
数据分析能量站
机器学习人工智能
JobFitAI是一个全面的简历分析项目,旨在通过人工智能技术优化招聘流程和人才匹配。核心功能简历解析与评估:利用先进的自然语言处理(NLP)和机器学习技术,JobFitAI能够快速解析简历内容,提取关键信息,如工作经历、教育背景、技能等,并对简历的整体质量进行评估。岗位匹配算法:基于大量的岗位数据和人才画像,JobFitAI通过智能匹配算法,将候选人的简历与岗位要求进行精准匹配,帮助招聘人员快速
- FEDGLOSS算法BEYOND LOCAL SHARPNESS:COMMUNICATION-EFFICIENT GLOBALSHARPNESS-AWARE MINIMIZATIONFOR
还不秃顶的计科生
联邦学习人工智能
第一部分:解决的问题数据异构性:客户端数据分布差异导致本地和全局损失地形(losslandscape)不一致,本地优化可能收敛到尖锐最小值,影响全局模型的泛化。现有方法的局限性:如FEDSAM在客户端使用SAM优化本地尖锐性,但无法保证全局平坦性;FEDSMOO引入全局信息但通信开销翻倍。第二部分:论文idea解决客户端更新与全局模型不一致的问题。(1)全局锐度优化在服务器端,使用SAM技术来寻找
- 真正适合小白的机器学习入门(python基础小白也能行)
一心向上的小奥
机器学习入门机器学习python人工智能
算法一Kmeans聚类原理:K-Means是一种非常经典的聚类算法,其基本思想是:基于给定的数据点集合,通过迭代过程寻找k个聚类中心,使得各数据点到其最近聚类中心的距离之和最小。方法概述:初始化:随机选择k个数据点作为初始的聚类中心。分配:将每个数据点分配给最近的聚类中心。更新:根据分配的结果,重新计算每个聚类的中心。重复:重复步骤2和步骤3,直到聚类中心不再改变或达到最大迭代次数代码实现impo
- 卡尔曼滤波算法--C语言实现
海歌也疯狂
PID算法浅尝C语言卡尔曼滤波噪声处理测量误差滤波效果动态响应
/*********************************************************************************@brief卡尔曼滤波器函数*@paraminData-输入值*@return滤波后的值*@noter值固定,q值越大,代表越信任测量值,q值无穷大,代表只用测量值。*q值越小,代表越信任模型预测值,q值为0,代表只用模型预测值。*q:
- RAG优化:Python从零实现强化学习RL增强
AI仙人掌
python开发语言RAGLLM人工智能算法
大家好,欢迎来到今天的“AI相亲大会”!今天的主角是我们的老朋友——RAG(检索增强生成),以及它的新搭档——RL(强化学习)。这两位AI界的“单身贵族”即将在Python的舞台上展开一场精彩的“相亲”之旅。我们将从零开始编写所有代码,包括RL算法,不使用任何RAG框架。通过自建的RL奖励系统来提升RAG,将查询的检索质量提高到84%。当RAG遇上RL:一场“双向奔赴”的优化之旅那么,当RAG遇上
- C语言与数据库内核开发:存储引擎设计、事务处理与索引算法实现(一)
JJJ69
学习C语言吧c语言数据库开发语言
目录一、引言1.1C语言在系统级软件开发中的地位与优势二、C语言在存储引擎设计中的应用2.1存储引擎架构解析数据文件管理缓冲区管理日志系统2.2数据结构与文件操作2.3内存管理和缓存机制一、引言1.1C语言在系统级软件开发中的地位与优势C语言作为一门历史悠久且历久弥新的编程语言,凭借其独特的特性在系统级软件开发领域占据不可动摇的地位。其显著优势包括:贴近硬件:C语言的语法简洁、紧凑,编译后的代码与
- 全国算力网驱动数字基座高效跃迁
智能计算研究中心
其他
内容概要全国算力网作为数字经济的核心基座,正通过"东数西算"工程实现跨区域算力资源的高效配置。该网络以异构计算与边缘计算融合为技术支点,结合智能算力调度与绿色低碳技术,构建覆盖工业互联网、元宇宙、生物计算等多元场景的协同体系。通过芯片架构创新与算法优化,算力可扩展性显著提升,超算中心与云服务平台的资源调度效率优化了30%以上。与此同时,量子计算、神经形态计算等前沿技术突破,为金融风险评估、医疗影像
- 智能算法安全优化与多领域应用实践
智能计算研究中心
其他
内容概要在智能算法快速渗透产业核心场景的背景下,安全优化与多领域协同应用成为技术落地的关键命题。当前研究聚焦于构建算法全生命周期的安全防护体系,通过联邦学习实现数据隐私保护与跨机构协作的平衡,借助可解释性算法增强医疗影像分析、金融风控等场景的模型透明度。同时,生成对抗网络在自动驾驶感知系统优化与数据增强中的应用,需同步解决对抗攻击防御与生成样本可信度验证问题。技术实践中,特征工程与超参数优化直接影
- 算力生态协同驱动多域智能升级
智能计算研究中心
其他
内容概要当前算力生态正经历从单一技术突破向多维度协同演进的范式转变。以异构计算架构为技术底座,边缘计算节点与量子计算单元形成互补性布局,构建起覆盖云端、终端及边缘侧的三层算力网络。通过跨地域资源调度平台与智能编排系统,工业互联网场景中的实时控制需求与元宇宙高并发渲染任务得以实现动态适配。在此过程中,算法层面的模型压缩技术与数据治理体系持续优化算力使用效率,而芯片架构创新则从存算一体、光子计算等方向
- GESP认证C++编程真题解析 | P11963 [GESP202503 六级] 环线
热爱编程的通信人
c++开发语言
欢迎大家订阅我的专栏:算法题解:C++与Python实现!本专栏旨在帮助大家从基础到进阶,逐步提升编程能力,助力信息学竞赛备战!专栏特色1.经典算法练习:根据信息学竞赛大纲,精心挑选经典算法题目,提供清晰的代码实现与详细指导,帮助您夯实算法基础。2.系统化学习路径:按照算法类别和难度分级,从基础到进阶,循序渐进,帮助您全面提升编程能力与算法思维。适合人群:准备参加蓝桥杯、GESP、CSP-J、CS
- GESP认证C++编程真题解析 | B4263 [GESP202503 四级] 荒地开垦
热爱编程的通信人
c++算法开发语言
欢迎大家订阅我的专栏:算法题解:C++与Python实现!本专栏旨在帮助大家从基础到进阶,逐步提升编程能力,助力信息学竞赛备战!专栏特色1.经典算法练习:根据信息学竞赛大纲,精心挑选经典算法题目,提供清晰的代码实现与详细指导,帮助您夯实算法基础。2.系统化学习路径:按照算法类别和难度分级,从基础到进阶,循序渐进,帮助您全面提升编程能力与算法思维。适合人群:准备参加蓝桥杯、GESP、CSP-J、CS
- GESP认证C++编程真题解析 | B4259 [GESP202503 二级] 等差矩阵
热爱编程的通信人
c++矩阵算法
欢迎大家订阅我的专栏:算法题解:C++与Python实现!本专栏旨在帮助大家从基础到进阶,逐步提升编程能力,助力信息学竞赛备战!专栏特色1.经典算法练习:根据信息学竞赛大纲,精心挑选经典算法题目,提供清晰的代码实现与详细指导,帮助您夯实算法基础。2.系统化学习路径:按照算法类别和难度分级,从基础到进阶,循序渐进,帮助您全面提升编程能力与算法思维。适合人群:准备参加蓝桥杯、GESP、CSP-J、CS
- Spark
薇晶晶
大数据
Spark简介Spark的特点运行速度快:使用DAG执行引擎以支持循环数据流与内存计算容易使用:支持使用Scala、Java、Python和R语言进行编程,可以通过SparkShell进行交互式编程通用性:Spark提供了完整而强大的技术栈,包括SQL查询、流式计算、机器学习和图算法组件运行模式多样:可运行于独立的集群模式中,可运行于Hadoop中,也可运行于AmazonEC2等云环境中,并且可以
- AI诗歌写作平台:AnKo智能创作的诗歌之光!
zhongken259
人工智能AI编程AI写作AI聚合AI智能化AI平台AI网站
AI诗歌写作平台:AnKo智能创作的诗歌之光!AI诗歌写作平台,AnKo,作为一款领先的AI创作工具,正在改变诗歌写作方式。AI诗歌写作平台让创作者体验智能灵感,AnKo提供高效便捷的诗歌生成。随着AI诗歌写作平台的进步,AnKo成为诗人们的得力助手!AI诗歌写作平台:触手可及AI诗歌写作平台,AnKo,通过智能算法分析诗歌结构,让创作者更轻松获取灵感。AI诗歌写作平台的多模型AI聚合能力,使An
- 【嵌入式学习3】信息安全 - SSH协议
XYN5114
嵌入式学习学习服务器linux笔记ssh
目录1、对称加密技术2、非对称加密技术①加密模型:②认证模型:代表算法RSA③数字签名:3、SSH协议SSH协议层次:由三个层次组成SSH加密机制SSH工作原理SSH协议应用场景本地端口转发:远程端口转发:SSH协议特点Ubantu中SSH安装通过哪些软件连接到搭载ssh的云端/计算机中1、对称加密技术适用于大量明文加密,易推导,加密解密使用相同密钥。代表算法AES(基于排列和置换算法)。2、非对
- 罗马数字 java_Java算法练习——整数转罗马数字
馍菌
罗马数字java
题目描述罗马数字包含以下七种字符:I,V,X,L,C,D和M。字符数值I1V5X10L50C100D500M1000例如,罗马数字2写做II,即为两个并列的1。12写做XII,即为X+II。27写做XXVII,即为XX+V+II。通常情况下,罗马数字中小的数字在大的数字的右边。但也存在特例,例如4不写做IIII,而是IV。数字1在数字5的左边,所表示的数等于大数5减小数1得到的数值4。同样地,数字
- SparkMLlib未来发展趋势:展望未来
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战计算计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
SparkMLlib未来发展趋势:展望未来1.背景介绍1.1什么是SparkMLlib?ApacheSparkMLlib是ApacheSpark中的机器学习库,提供了多种机器学习算法的实现。它基于Spark的分布式内存计算框架,可以高效地处理大规模数据集,并且具有良好的扩展性和容错性。1.2SparkMLlib的优势相较于其他机器学习框架,SparkMLlib具有以下优势:高性能:基于内存计算,避
- Python3的100多个Python挑战性编程练习题【收藏就对了】
梦想python
python开发语言pygamepycharmdjango
1.等级说明1级初学者初学者是指刚刚完成Python入门课程的人。他可以使用1或2个Python类或函数解决一些问题。通常,答案可以直接在教科书中找到。2级中级中级是指刚刚学习过Python,但已经具有相对较强的编程背景的人。他应该能够解决可能涉及3或3个Python类或函数的问题。答案不能直接在教科书中找到。3级高级。他应该使用Python通过更丰富的库函数,数据结构和算法来解决更复杂的问题。他
- 力扣 Hot 100 刷题记录 - 搜索二维矩阵 II
a李兆洋
leetcode矩阵算法
力扣Hot100刷题记录-搜索二维矩阵II(240)题目描述编写一个高效算法来搜索mxn矩阵中的目标值target。该矩阵具有以下特性:每行元素从左到右升序排列每列元素从上到下升序排列示例:输入:matrix=[[1,4,7,11,15],[2,5,8,12,19],[3,6,9,16,22],[10,13,14,17,24],[18,21,23,26,30]],target=5输出:true如果
- SSM考研信息志愿采集与推荐系统r53k4 智能分类
CK3031
考研java数据库
本系统(程序+源码+数据库+调试部署+开发环境)带论文文档1万字以上,文末可获取,系统界面在最后面。系统程序文件列表系统内容:用户,学校,学院,专业分类,志愿报名,学校推荐,考试通知,个人简历开题报告内容一、课题来源及研究背景随着考研热的持续升温,考生对高效、精准的考研信息获取和志愿推荐系统的需求日益迫切。当前市场上虽已存在部分相关系统,但大多存在信息更新不及时、推荐算法不够智能等问题。因此,开发
- 图像识别技术第二课
哈哈~156
scikit-learn
一、机器学习机器学习是一类强大的可以从经验中学习的技术。通常采用观测数据或与环境交互的形式,机器学习算法会积累更多的经验,其性能也会逐步提高。机器学习可分为监督学习、无监督学习和强化学习。到目前为止,不管是监督学习还是无监督学习,我们都会预先获取大量数据,然后启动模型,不再与环境交互。这⾥所有学习都是在算法与环境断开后进行的,被称为离线学习。优点是,我们可以孤⽴地进行模式识别,而不必分心于其他问题
- 图像识别技术与应用近期总结
哈哈~156
scikit-learn人工智能python
一、人工智能1、人类工业文明的发展历经机械化、电气化、信息化时代,如今已步入人工智能时代。2、人工智能概述:阐述人工智能是在机器上实现的智能,是研究相关理论、方法等的技术科学,介绍了其在生活方式上的转变,在日常生活中多个领域都有应用。二、机器学习1、机器学习主要包含数据、模型、目标函数和优化算法这几个关键组件。2、机器学习可分为监督学习、无监督学习和强化学习。三、深度学习1、深度学习发展:介绍了发
- 算法 | 灰狼优化算法原理,公式,应用,算法改进研究综述,matlab完整代码
单北斗SLAMer
智能优化算法算法优化算法matlab
灰狼优化算法(GWO)综述:原理、应用与改进研究摘要灰狼优化算法(GreyWolfOptimizer,GWO)是一种基于灰狼群体捕食行为的元启发式算法,自2014年提出以来,因其结构简单、参数少且收敛性能优异,被广泛应用于工程优化、人工智能和工业控制等领域。本文系统阐述了GWO的生物学原理、数学模型及核心公式,总结了算法在参数自适应、混合策略、混沌初始化等方面的改进研究,并提供了完整的MATLAB
- 多传感器数据融合算法---9轴惯性传感器
hmmwjs
九轴传感器-传感器
#传感器的原理加速度计:加速度计—我们可以把它想作一个圆球在一个方盒子中。假定这个盒子不在重力场中或者其他任何会影响球的位置的场中,球处于盒子的正中央。你可以想象盒子在外太空中,或远在航天飞机中,离任何天体,一切东西都处于无重力状态。在图中你可以看到我们给每个轴分配了一对墙(我们移除了Y+以此来观察里面的情况)。设想每面墙都能感测压力。如果我们突然把盒子向左移动(加速度为1g=9.8m/s^2),
- 《信息学奥赛一本通》提高版题单
A_F_O
第一部分基础算法第1章贪心算法#10000「一本通1.1例1」活动安排#10001「一本通1.1例2」种树#10002「一本通1.1例3」喷水装置#10003「一本通1.1例4」加工生产调度#10004「一本通1.1例5」智力大冲浪#10005「一本通1.1练习1」数列极差#10006「一本通1.1练习2」数列分段#10007「一本通1.1练习3」线段#10008「一本通1.1练习4」家庭作业#1
- 基于大模型的不稳定性心绞痛预测与临床决策系统技术文档
LCG元
大模型医疗研究-技术方向医疗研究技术
目录1.引言1.1研究背景1.2技术目标2.系统架构概览2.1整体架构图2.2技术栈3.核心模块实现细节3.1多模态数据预处理系统3.1.1流程图3.1.2关键算法3.2多模态融合预测模型3.2.1模型架构图3.2.2核心伪代码3.3术中实时预警系统3.3.1实时处理流程图3.3.2边缘计算伪代码4.验证与可解释性4.1模型验证方案4.2SHAP可解释性示例1.引言1.1研究背景不稳定性心绞痛(U
- 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