- TDengine 入坑
xijieyu
tdenginedockerlinux
的最近想折腾一个时序数据库,所以入坑了TDengine我的环境是WIN10+虚拟机ubuntu,开发语言是C#。在虚拟机里一开始使用docker来拉取TDengine镜像,后来发现docker的网络配置不熟,所以干脆直接在宿主机上安装TDengine直接使用。安装完了后,taos怎么都连接不上,显示"Unabletoestablishconnection",根据官方教程中的解释,一步一步排除各类连
- 利用AI与MySQL提升工业物联网健康监测的智慧水平——构建预测性维护的新纪元
墨夶
数据库学习资料1人工智能mysql物联网
在工业4.0和智能制造的大背景下,如何确保生产设备的高效稳定运行成为企业竞争力的核心要素之一。传统的事后维修方式已经难以满足现代制造业的需求,而基于人工智能(AI)的预测性维护系统则为这一挑战提供了全新的解决方案。今天,我们将深入探讨如何结合AI技术和MySQL数据库,打造一个智能、高效的工业物联网(IIoT)健康监测平台,助力企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。一、为什么选择AI+MySQL?1.A
- MySQL中基于机器学习的自适应缓存热点识别优化策略——开启数据库性能新纪元
墨夶
数据库学习资料1数据库mysql机器学习
在数据驱动的世界里,数据库的性能直接影响到整个应用系统的响应速度和用户体验。随着业务量的增长和技术的发展,传统的缓存机制逐渐暴露出局限性。如何更智能地识别并利用热点数据进行缓存优化,成为提升数据库性能的关键所在。今天,我们将深入探讨一种创新的方法——基于机器学习的自适应缓存热点识别优化策略,并分享其在MySQL中的具体实现方案。为什么选择机器学习?传统上,开发者们依赖于手动配置或预设规则来决定哪
- Open3D 点云DBSCAN聚类算法
MelaCandy
算法聚类numpy计算机视觉图像处理3d
目录一、DBSCAN基本原理二、代码实现2.1关键函数2.2完整代码三、实现效果3.1原始点云3.2聚类后点云Open3D点云算法汇总及实战案例汇总的目录地址:Open3D点云算法与点云深度学习案例汇总(长期更新)-CSDN博客一、DBSCAN基本原理DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)是一种基于密度的聚类算法,
- 密码学,算法在人工智能的实战利用
china—hbaby
人工智能密码学
在人工智能(AI)的快速发展中,数据安全和隐私保护成为了核心议题。密码学,作为保护信息安全的基石,其在AI领域的应用显得尤为重要。本文将探讨密码学在AI中的利用,并提供一些代码示例来展示其实际应用。密码学的概述即常用加密方式密码学(Cryptography)是数学和计算机科学的一个分支,它涉及保护信息的安全性和隐私性。密码学的主要目标是确保信息在传输过程中不被未授权的第三方读取或篡改,以及确保信息
- 【人工智能时代】-人工智能发展史:1900~2023
xiaoli8748_软件开发
人工智能时代人工智能搜索引擎
第一阶段:人工智能发展历史:1900-19591909年西班牙工程师LeonardoTorresyQuevedo发明了“Occultus”,这是一个可以自动执行国际象棋对弈的机器,预示了未来的计算智能。
- 2024年第五届MathorCup数学应用挑战赛--大数据竞赛思路、代码更新中.....
宇哥预测优化代码学习
1024程序员节
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️研赛及概况一、竞赛背景与目的二、组织机构与参赛对象三、竞赛时间与流程四、竞赛要求与规则五、奖项设置与奖励六、研究文档撰写建议七、参考资料与资源1找程序网站推荐2公式编辑器、流程图、论文排版324年研赛资源下载4思路、Python、Matlab代码分享......⛳
- 目标检测领域总结:从传统方法到 Transformer 时代的革新
DoYangTan
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目标检测领域总结:从传统方法到Transformer时代的革新目标检测是计算机视觉领域的一个核心任务,它的目标是从输入图像中识别并定位出目标物体。随着深度学习的兴起,目标检测方法已经取得了显著的进展。从最早的传统方法到现如今基于Transformer的先进算法,目标检测的发展经历了多个重要的阶段。本文将详细总结目标检测领域的演进,涵盖传统方法、两阶段检测方法、单阶段检测方法和基于Transform
- 2024MathorCup数学建模之——MathorCup奖杯”获得者经验思路分享
美赛数学建模
数学建模
一、经验分享1.工具选择:顺手即可。Matlab和Python都是比较主流的选择,二者的应用场合各有不同。Python在数据分析、深度学习方面的优势愈发明显,而Matlab更适合进行物理仿真和数值计算。不过随着Python社区不断发展,其功能也愈发全面与强大,因此我们比较推荐学有余力的情况下可以更早接触Python。2.模型算法:多多益善。不一定要精通所有的算法,但是手上至少要准备一些常用的算法(
- 开发语言漫谈-groovy
大道不孤,众行致远
技术杂谈开发语言
groovy是一门脚本语言,在前期的脚本语言中简单介绍了下。现在再深入介绍下,因为它是本平台上选用的脚本语言。所谓脚本语言就是不用编译,直接执行。这种特色非常适合做嵌入编程,即编即用。我们知道平台后台的业务开发语言是Java,开发人员都熟悉Java。那么使用groovy就是自然而然的事情,因为groovy最大特点就是和Java兼容。然后做了最有意义的改造:1、可以解释执行;2、增加动态类型。发明人
- AI人工智能软件开发方案:开启智能时代的创新钥匙
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一、引言:AI浪潮下的软件开发新机遇近年来,人工智能(AI)技术的迅猛发展如同一股汹涌澎湃的浪潮,席卷了全球各个领域。从最初的概念提出到如今的广泛应用,AI历经了漫长的发展历程,终于迎来了属于它的黄金时代。回首过去,AI的发展并非一帆风顺,早期由于计算能力和算法的限制,经历了多次起伏。但随着大数据、云计算、机器学习、深度学习等技术的不断突破,AI迎来了爆发式增长。如今,AI已经深入到人们生活和工作
- 深度学习框架PyTorch——从入门到精通(6.2)自动微分机制
Fansv587
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本节自动微分机制是上一节自动微分的扩展内容自动微分是如何记录运算历史的保存张量非可微函数的梯度在本地设置禁用梯度计算设置requires_grad梯度模式(GradModes)默认模式(梯度模式)无梯度模式推理模式评估模式(`nn.Module.eval()`)自动求导中的原地操作原地操作的正确性检查多线程自动求导CPU上的并发不确定性计算图保留自动求导节点的线程安全性C++钩子函数不存在线程安全
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欢迎来到《深度学习保姆教程》系列的第九篇!在前面的几篇中,我们已经介绍了Python、numpy及pytorch的基本使用,进行了梯度及神经网络的实践并学习了激活函数和激活函数,在上一个教程中我们学习了优化算法。今天,我们将开始使用pytorch构建我们自己的神经网络。欢迎订阅专栏进行系统学习:深度学习保姆教程_tRNA做科研的博客-CSDN博客目录1.理解nn模块:(1)使用nn.Sequent
- 【机器学习】算法分类
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什么?!是机器学习!!机器学习算法有监督学习无监督学习半监督学习强化学习
1、有监督学习1.1定义使用带标签的数据训练模型。有监督学习是机器学习中最常见的一种类型,它利用已知的输入特征和对应的输出标签来训练模型,使模型能够学习到特征与标签之间的映射关系。在训练过程中,模型会不断地调整自身的参数,以最小化预测值与真实标签之间的误差,从而提高预测的准确性。1.2回归问题1.2.1目标预测连续值。回归问题的目标是预测一个连续的数值结果,模型的输出是一个实数值。1.2.2解释回
- Radiance Fields from VGGSfM和Mast3r:两种先进3D重建方法的比较与分析
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VGGSfM和Mast3r:3D场景重建的新方向在计算机视觉和3D重建领域,如何从2D图像重建3D场景一直是一个充满挑战的研究课题。近年来,随着深度学习技术的发展,一些新的方法被提出并取得了显著的进展。本文将重点介绍两种最新的基于深度学习的3D重建方法:VGGSfM和Mast3r,并通过GaussianSplatting技术对它们的性能进行全面比较和分析。VGGSfM:基于视觉几何的深度结构运动恢
- 基于 PyTorch 的 MNIST 手写数字分类模型
欣然~
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一、概述本代码使用PyTorch框架构建了一个简单的神经网络模型,用于解决MNIST手写数字分类任务。代码主要包括数据的加载与预处理、神经网络模型的构建、损失函数和优化器的定义、模型的训练、评估以及最终模型的保存等步骤。二、依赖库torch:PyTorch深度学习框架的核心库,提供了张量操作、自动求导等功能。torch.nn:PyTorch的神经网络模块,包含了各种神经网络层、损失函数等。torc
- 使用 Baseten 部署和运行机器学习模型的指南
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随着机器学习模型在各个行业中的广泛应用,如何高效地部署和运行这些模型成为一个关键问题。本文将介绍如何使用Baseten平台来部署和服务机器学习模型。Baseten是LangChain生态系统中的一个重要提供者,它提供了所需的基础设施来高效地运行模型。无论是开源模型如Llama2和Mistral,还是专有或经过微调的模型,Baseten都能在专用GPU上运行。技术背景介绍Baseten提供了一种不同
- 探索Google AI聊天模型的集成和使用
qahaj
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随着人工智能的飞速发展,GoogleAI的聊天模型提供了强大的自然语言处理能力,可以应用于多种场景中。本文将为你介绍如何通过GoogleAI和LangChain库来使用这些聊天模型。技术背景介绍GoogleAI提供了一系列强大的聊天模型,这些模型具备不同的功能和参数设置。它们不仅可以通过GoogleAI服务访问,还可以通过GoogleCloudVertexAI以企业级功能使用。在本文中,我们将重点
- 手把手教你完成 MATLAB 的下载安装与激活(详细图文教程)
徐浪老师
徐浪老师大讲堂matlab开发语言
引言MATLAB是当前最流行的科学计算软件之一,被广泛应用于工程、数学、金融等多个领域。对于新用户而言,下载安装MATLAB可能会遇到一些困惑。本文将以详细步骤、清晰截图的形式,为您介绍MATLAB的下载、安装及激活的完整过程。一、下载安装前的准备工作在开始下载安装之前,请确保以下事项已准备妥当:1.系统需求MATLAB对系统配置有一定要求,具体包括:操作系统:Windows10或更新版本,mac
- “租赁业务ERP+deepseek”模式的应用
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汽车DeepSeek汽车租赁系统
汽车租赁业务从上世纪90年代发展至今,从传统的人工管理到软件辅助,随着互联网的发展,业务公司对汽车租赁系统提出了更高的要求,比如自助订单,业务推广、客户资质评估,车辆风控,风险预警等,又随着近期人工智能的出现,业务公司对业务系统的期望更高,期望都节约更多人工成本,让管理变得简单快捷高效和智能。所以就引发人们新的启发:“业务系统ERP+deepseek”,但业务系统ERP+deepseek能否满足业
- 高效快速教你DeepSeek如何进行本地部署并且可视化对话
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科技文章:高效快速教你DeepSeek如何进行本地部署并且可视化对话摘要:随着自然语言处理(NLP)技术的进步,DeepSeek作为一款基于深度学习的语义搜索技术,广泛应用于文本理解、对话系统及信息检索等多个领域。本文将探讨如何高效快速地在本地部署DeepSeek,并结合可视化工具实现对话过程的监控与分析。通过详尽的步骤、案例分析与代码示例,帮助开发者更好地理解和应用DeepSeek技术。同时,本
- 机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归(自用)
代码的建筑师
模型学习模型训练机器学习机器学习分类回归正则化项LASSORidge朴素
纠正自己的误区:机器学习是一个大范围,并不是一个小的方向,比如:线性回归预测、卷积神经网络和强化学都是机器学习算法在不同场景的应用。机器学习最为关键的是要有数据,也就是数据集名词解释:数据集中的一行叫一条样本或者实例,列名称为特征或者属性。样本的数量称为数据量,特征的数量称为特征维度机器学习常用库:Numpy和sklearn朴素的意思是特征的各条件都是相互独立的机器学习(模型、策略、算法)损失函数
- 量化交易系统中如何处理机器学习模型的训练和部署?
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量化交易系统开发机器学习人工智能量化交易
microPythonPython最小内核源码解析NI-motion运动控制c语言示例代码解析python编程示例系列python编程示例系列二python的Web神器Streamlit如何应聘高薪职位量化交易系统中,机器学习模型的训练和部署需要遵循一套严密的流程,以确保模型的可靠性、性能和安全性。以下是详细描述以及相关的示例:1.数据收集和预处理数据收集在量化交易中,数据是最重要的资产。收集的数
- 不懂英语可以学编程吗?,不懂英文可以学编程吗
P5688346
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大家好,给大家分享一下英语不好能学python编程吗,很多人还不知道这一点。下面详细解释一下。现在让我们来看看!Sourcecodedownload:本文相关源码提到人工智能,就不得不提Python编程语言,大多数人觉得编程语言肯定会涉及到很多代码,满屏的英文字母,想想就头疼,觉得自己不会英语,肯定学不好Python,但是不会英语到底能不能够学习Python呢,下面小编给大家分析分析。其实各位想要
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【Matlab光伏功率预测】基于RF随机森林算法的多变量光伏功率预测(附MATLAB代码)文章目录【Matlab光伏功率预测】基于RF随机森林算法的多变量光伏功率预测(附MATLAB代码)文章介绍基本步骤代码分享运行结果参考资料文章介绍随机森林可以应用于光伏功率预测,这是一项重要的任务,旨在估计光伏发电系统的输出功率。光伏功率预测在可再生能源管理、电网调度和能源计划等领域具有广泛的应用。随机森林回
- Python基于深度学习的动物图片识别技术的研究与实现
Java老徐
Python毕业设计python深度学习开发语言深度学习的动物图片识别技术Python动物图片识别技术
博主介绍:✌程序员徐师兄、7年大厂程序员经历。全网粉丝12w+、csdn博客专家、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌文末获取源码联系精彩专栏推荐订阅不然下次找不到哟2022-2024年最全的计算机软件毕业设计选题大全:1000个热门选题推荐✅Java项目精品实战案例《100套》Java微信小程序项目实战《100套》感兴趣的可以先收藏起来,还有大家
- 【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解
lynn-66
深度学习与大模型基础算法机器学习人工智能
一、特征分解特征分解(EigenDecomposition)是线性代数中的一种重要方法,广泛应用于计算机行业的多个领域,如机器学习、图像处理和数据分析等。特征分解将一个方阵分解为特征值和特征向量的形式,帮助我们理解矩阵的结构和性质。1.特征分解的定义对于一个n×n的方阵A,如果存在一个非零向量v和一个标量λ,使得:则称λ为矩阵A的特征值,v为对应的特征向量。特征分解将矩阵A分解为:其中:Q是由特征
- 《当人工智能遇上广域网:跨越地理距离的通信变革》
程序猿阿伟
人工智能
在数字化时代,广域网作为连接全球信息的纽带,让数据能够在不同地区的网络之间流动。然而,地理距离给广域网数据传输带来诸多挑战,如高延迟、低带宽、信号衰减和不稳定等问题。幸运的是,飞速发展的人工智能技术为解决这些难题提供了新的方向,开启了广域网传输的新篇章。广域网传输面临的地理挑战广域网覆盖范围极为广泛,可连接不同城市、国家甚至跨越洲际,这使得数据传输要跨越漫长的地理距离。以跨国公司的广域网为例,其总
- 【论文阅读】Persistent Homology Captures the Generalization of Neural Networks Without A Validation Set
开心星人
论文阅读论文阅读
将神经网络表征为加权的无环图,直接根据模型的权重矩阵构造PD。计算相邻batch的权重矩阵PD之间的距离。比较同调收敛性与神经网络的验证精度变化趋势摘要机器学习从业者通常通过监控模型的某些指标来估计其泛化误差,并在训练数值收敛之前停止训练,以防止过拟合。通常,这种误差度量或任务相关的指标是通过一个验证集(holdoutset)来计算的。因为这些数据没有直接用于更新模型参数,通常假设模型在验证集上的
- 震惊! “深度学习”都在学习什么
扉间798
深度学习学习人工智能
常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器,给予分类错误样本更高权重,使得后续弱分类器更关注这些样本,然后将这些弱分类器线性组合成强分类器,提高整体分类性能。(一)投票机制投票是一种直观且常用的算法融合策略。在多分类问题中,假设有多个分类器对同一数据进行分类判断。每个分类器
- C/C++Win32编程基础详解视频下载
择善Zach
编程C++Win32
课题视频:C/C++Win32编程基础详解
视频知识:win32窗口的创建
windows事件机制
主讲:择善Uncle老师
学习交流群:386620625
验证码:625
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- Guava Cache使用笔记
bylijinnan
javaguavacache
1.Guava Cache的get/getIfPresent方法当参数为null时会抛空指针异常
我刚开始使用时还以为Guava Cache跟HashMap一样,get(null)返回null。
实际上Guava整体设计思想就是拒绝null的,很多地方都会执行com.google.common.base.Preconditions.checkNotNull的检查。
2.Guava
- 解决ora-01652无法通过128(在temp表空间中)
0624chenhong
oracle
解决ora-01652无法通过128(在temp表空间中)扩展temp段的过程
一个sql语句后,大约花了10分钟,好不容易有一个结果,但是报了一个ora-01652错误,查阅了oracle的错误代码说明:意思是指temp表空间无法自动扩展temp段。这种问题一般有两种原因:一是临时表空间空间太小,二是不能自动扩展。
分析过程:
既然是temp表空间有问题,那当
- Struct在jsp标签
不懂事的小屁孩
struct
非UI标签介绍:
控制类标签:
1:程序流程控制标签 if elseif else
<s:if test="isUsed">
<span class="label label-success">True</span>
</
- 按对象属性排序
换个号韩国红果果
JavaScript对象排序
利用JavaScript进行对象排序,根据用户的年龄排序展示
<script>
var bob={
name;bob,
age:30
}
var peter={
name;peter,
age:30
}
var amy={
name;amy,
age:24
}
var mike={
name;mike,
age:29
}
var john={
- 大数据分析让个性化的客户体验不再遥远
蓝儿唯美
数据分析
顾客通过多种渠道制造大量数据,企业则热衷于利用这些信息来实现更为个性化的体验。
分析公司Gartner表示,高级分析会成为客户服务的关键,但是大数据分析的采用目前仅局限于不到一成的企业。 挑战在于企业还在努力适应结构化数据,疲于根据自身的客户关系管理(CRM)系统部署有效的分析框架,以及集成不同的内外部信息源。
然而,面对顾客通过数字技术参与而产生的快速变化的信息,企业需要及时作出反应。要想实
- java笔记4
a-john
java
操作符
1,使用java操作符
操作符接受一个或多个参数,并生成一个新值。参数的形式与普通的方法调用不用,但是效果是相同的。加号和一元的正号(+)、减号和一元的负号(-)、乘号(*)、除号(/)以及赋值号(=)的用法与其他编程语言类似。
操作符作用于操作数,生成一个新值。另外,有些操作符可能会改变操作数自身的
- 从裸机编程到嵌入式Linux编程思想的转变------分而治之:驱动和应用程序
aijuans
嵌入式学习
笔者学习嵌入式Linux也有一段时间了,很奇怪的是很多书讲驱动编程方面的知识,也有很多书将ARM9方面的知识,但是从以前51形式的(对寄存器直接操作,初始化芯片的功能模块)编程方法,和思维模式,变换为基于Linux操作系统编程,讲这个思想转变的书几乎没有,让初学者走了很多弯路,撞了很多难墙。
笔者因此写上自己的学习心得,希望能给和我一样转变
- 在springmvc中解决FastJson循环引用的问题
asialee
循环引用fastjson
我们先来看一个例子:
package com.elong.bms;
import java.io.OutputStream;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import co
- ArrayAdapter和SimpleAdapter技术总结
百合不是茶
androidSimpleAdapterArrayAdapter高级组件基础
ArrayAdapter比较简单,但它只能用于显示文字。而SimpleAdapter则有很强的扩展性,可以自定义出各种效果
ArrayAdapter;的数据可以是数组或者是队列
// 获得下拉框对象
AutoCompleteTextView textview = (AutoCompleteTextView) this
- 九封信
bijian1013
人生励志
有时候,莫名的心情不好,不想和任何人说话,只想一个人静静的发呆。有时候,想一个人躲起来脆弱,不愿别人看到自己的伤口。有时候,走过熟悉的街角,看到熟悉的背影,突然想起一个人的脸。有时候,发现自己一夜之间就长大了。 2014,写给人
- Linux下安装MySQL Web 管理工具phpMyAdmin
sunjing
PHPInstallphpMyAdmin
PHP http://php.net/
phpMyAdmin http://www.phpmyadmin.net
Error compiling PHP on CentOS x64
一、安装Apache
请参阅http://billben.iteye.com/admin/blogs/1985244
二、安装依赖包
sudo yum install gd
- 分布式系统理论
bit1129
分布式
FLP
One famous theory in distributed computing, known as FLP after the authors Fischer, Lynch, and Patterson, proved that in a distributed system with asynchronous communication and process crashes,
- ssh2整合(spring+struts2+hibernate)-附源码
白糖_
eclipsespringHibernatemysql项目管理
最近抽空又整理了一套ssh2框架,主要使用的技术如下:
spring做容器,管理了三层(dao,service,actioin)的对象
struts2实现与页面交互(MVC),自己做了一个异常拦截器,能拦截Action层抛出的异常
hibernate与数据库交互
BoneCp数据库连接池,据说比其它数据库连接池快20倍,仅仅是据说
MySql数据库
项目用eclipse
- treetable bug记录
braveCS
table
// 插入子节点删除再插入时不能正常显示。修改:
//不知改后有没有错,先做个备忘
Tree.prototype.removeNode = function(node) {
// Recursively remove all descendants of +node+
this.unloadBranch(node);
// Remove
- 编程之美-电话号码对应英语单词
bylijinnan
java算法编程之美
import java.util.Arrays;
public class NumberToWord {
/**
* 编程之美 电话号码对应英语单词
* 题目:
* 手机上的拨号盘,每个数字都对应一些字母,比如2对应ABC,3对应DEF.........,8对应TUV,9对应WXYZ,
* 要求对一段数字,输出其代表的所有可能的字母组合
- jquery ajax读书笔记
chengxuyuancsdn
jQuery ajax
1、jsp页面
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="GBK"%>
<%
String path = request.getContextPath();
String basePath = request.getScheme()
- JWFD工作流拓扑结构解析伪码描述算法
comsci
数据结构算法工作活动J#
对工作流拓扑结构解析感兴趣的朋友可以下载附件,或者下载JWFD的全部代码进行分析
/* 流程图拓扑结构解析伪码描述算法
public java.util.ArrayList DFS(String graphid, String stepid, int j)
- oracle I/O 从属进程
daizj
oracle
I/O 从属进程
I/O从属进程用于为不支持异步I/O的系统或设备模拟异步I/O.例如,磁带设备(相当慢)就不支持异步I/O.通过使用I/O 从属进程,可以让磁带机模仿通常只为磁盘驱动器提供的功能。就好像支持真正的异步I/O 一样,写设备的进程(调用者)会收集大量数据,并交由写入器写出。数据成功地写出时,写入器(此时写入器是I/O 从属进程,而不是操作系统)会通知原来的调用者,调用者则会
- 高级排序:希尔排序
dieslrae
希尔排序
public void shellSort(int[] array){
int limit = 1;
int temp;
int index;
while(limit <= array.length/3){
limit = limit * 3 + 1;
- 初二下学期难记忆单词
dcj3sjt126com
englishword
kitchen 厨房
cupboard 厨柜
salt 盐
sugar 糖
oil 油
fork 叉;餐叉
spoon 匙;调羹
chopsticks 筷子
cabbage 卷心菜;洋白菜
soup 汤
Italian 意大利的
Indian 印度的
workplace 工作场所
even 甚至;更
Italy 意大利
laugh 笑
m
- Go语言使用MySQL数据库进行增删改查
dcj3sjt126com
mysql
目前Internet上流行的网站构架方式是LAMP,其中的M即MySQL, 作为数据库,MySQL以免费、开源、使用方便为优势成为了很多Web开发的后端数据库存储引擎。MySQL驱动Go中支持MySQL的驱动目前比较多,有如下几种,有些是支持database/sql标准,而有些是采用了自己的实现接口,常用的有如下几种:
http://code.google.c...o-mysql-dri
- git命令
shuizhaosi888
git
---------------设置全局用户名:
git config --global user.name "HanShuliang" //设置用户名
git config --global user.email "
[email protected]" //设置邮箱
---------------查看环境配置
git config --li
- qemu-kvm 网络 nat模式 (四)
haoningabc
kvmqemu
qemu-ifup-NAT
#!/bin/bash
BRIDGE=virbr0
NETWORK=192.168.122.0
GATEWAY=192.168.122.1
NETMASK=255.255.255.0
DHCPRANGE=192.168.122.2,192.168.122.254
TFTPROOT=
BOOTP=
function check_bridge()
- 不要让未来的你,讨厌现在的自己
jingjing0907
生活 奋斗 工作 梦想
故事one
23岁,他大学毕业,放弃了父母安排的稳定工作,独闯京城,在家小公司混个小职位,工作还算顺手,月薪三千,混了混,混走了一年的光阴。 24岁,有了女朋友,从二环12人的集体宿舍搬到香山民居,一间平房,二人世界,爱爱爱。偶然约三朋四友,打扑克搓麻将,日子快乐似神仙; 25岁,出了几次差,调了两次岗,薪水涨了不过百,生猛狂飙的物价让现实血淋淋,无力为心爱银儿购件大牌
- 枚举类型详解
一路欢笑一路走
enum枚举详解enumsetenumMap
枚举类型详解
一.Enum详解
1.1枚举类型的介绍
JDK1.5加入了一个全新的类型的”类”—枚举类型,为此JDK1.5引入了一个新的关键字enum,我们可以这样定义一个枚举类型。
Demo:一个最简单的枚举类
public enum ColorType {
RED
- 第11章 动画效果(上)
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/
- Eclipse中jsp、js文件编辑时,卡死现象解决汇总
ljf_home
eclipsejsp卡死js卡死
使用Eclipse编辑jsp、js文件时,经常出现卡死现象,在网上百度了N次,经过N次优化调整后,卡死现象逐步好转,具体那个方法起到作用,不太好讲。将所有用过的方法罗列如下:
1、取消验证
windows–>perferences–>validation
把 除了manual 下面的全部点掉,build下只留 classpath dependency Valida
- MySQL编程中的6个重要的实用技巧
tomcat_oracle
mysql
每一行命令都是用分号(;)作为结束
对于MySQL,第一件你必须牢记的是它的每一行命令都是用分号(;)作为结束的,但当一行MySQL被插入在PHP代码中时,最好把后面的分号省略掉,例如:
mysql_query("INSERT INTO tablename(first_name,last_name)VALUES('$first_name',$last_name')");
- zoj 3820 Building Fire Stations(二分+bfs)
阿尔萨斯
Build
题目链接:zoj 3820 Building Fire Stations
题目大意:给定一棵树,选取两个建立加油站,问说所有点距离加油站距离的最大值的最小值是多少,并且任意输出一种建立加油站的方式。
解题思路:二分距离判断,判断函数的复杂度是o(n),这样的复杂度应该是o(nlogn),即使常数系数偏大,但是居然跑了4.5s,也是醉了。 判断函数里面做了3次bfs,但是每次bfs节点最多