- 【优选算法】10----无重复字符的最长子串
Rhzkp
算法c++leetcode
---------------------------------------begin---------------------------------------题目解析:看到这一类题目,有没有那种一眼就感觉时要用到滑动窗口的感觉,铁子们?讲解算法原理:方法一:暴力解法:简单粗暴的地毯式搜索暴力解法就像一个没有什么技巧的探险家,直接把所有可能的子串都找出来,然后一个一个检查是不是有重复字符,最
- 【第四天】零基础入门刷题Python-算法篇-数据结构与算法的介绍-两种常见的递归算法(持续更新)
Long_poem
python算法开发语言
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、Python数据结构与算法的详细介绍1.Python中的常用的搜索算法2.两种常见的递归算法3.两种详细的递归算法代码1)斐波那契数列2)阶乘总结前言提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:第一天Python数据结构与算法的详细介绍第二天五种常见的排序算法第三天两种常见的搜索算法第四天两种常见的递归算法第五天一种常见的
- AlphaFold2的思路总结(十五)
xiaofengzihhh
蛋白质结构预测深度学习人工智能神经网络
2021SC@SDUSC这学期的代码分析工作接近尾声了,我想简单总结一下AlphaFold2的总体思路 具体来看,AlphaFold2主要利用多序列比对(MSA),把蛋白质的结构和生物信息整合到了深度学习算法中。它主要包括两个部分:神经网络EvoFormer和结构模块(Structuremodule)。一、EvoFormer 在EvoFormer中,主要是将图网络(Graphnetworks)
- python机器学习
方安乐
pythonpython机器学习人工智能
Python机器学习是当前最为热门的机器学习领域之一,其简洁、易用、高效的特点,让越来越多的开发者开始探索其应用。本文将从以下几个方面介绍Python机器学习的基础知识和实践案例,帮助读者更好地理解和应用机器学习技术。前提Python机器学习的应用领域A.图像识别和计算机视觉B.自然语言处理和文本分析C.数据挖掘和推荐系统深度学习A.神经网络的基本原理B.常用的深度学习框架和算法C.深度学习在图像
- 基于Python的豆瓣电影爬虫数据分析可视化设计与实现
计算机软件程序设计
Python爬虫Python程序设计数据分析python爬虫
【1】系统介绍1.研究背景随着互联网的快速发展,电影产业已经成为全球文化产业的重要组成部分。观众对电影的需求和兴趣日益增长,而在线电影平台如豆瓣电影(DoubanMovie)成为了用户获取电影信息、发表评论和评分的主要渠道之一。豆瓣电影不仅提供了丰富的电影资料,还拥有庞大的用户群体,这些用户生成的内容(UGC)为电影市场分析提供了宝贵的数据资源。然而,尽管豆瓣电影平台提供了大量的公开数据,但这些数
- Python实现itemCF协同过滤推荐算法并计算召回率、准确率、F1分数和覆盖率
计算机软件程序设计
机器学习python推荐算法开发语言
一个完整的Python实现,包括ItemCF协同过滤算法的实现以及召回率、准确率、F1分数和覆盖率等评估指标的计算。将使用Pandas进行数据处理,Scikit-learn进行相似度计算,并编写函数来生成推荐列表和评估模型性能。1.数据准备首先,需要准备数据。假设有一个用户-物品评分矩阵(可以是显式评分或隐式反馈),表示用户对不同酒店的喜好程度。这里可以使用Pandas来处理数据。importpa
- 情感分析常见算法与模型及实现步骤
计算机软件程序设计
知识科普算法情感分析机器学习
【1】常见算法与模型情感分析(SentimentAnalysis)是一种自然语言处理(NLP)技术,用于识别和提取文本中的主观信息,如情绪、态度和意见。常见的算法和模型包括以下几种:传统机器学习方法朴素贝叶斯(NaiveBayes)基于贝叶斯定理,假设特征之间相互独立。计算简单,适用于大规模数据集。常用于文本分类任务。支持向量机(SVM)通过寻找最优超平面来划分不同的类别。在高维空间中表现良好,适
- LeetCode 21. 合并两个有序链表 链表合并 Java实现
Lentr0py
LeetCode算法题leetcode链表java算法数据结构
21.合并两个有序链表21.合并两个有序链表题目来源题目分析题目难度题目标签题目限制解题思路思路:核心算法步骤迭代法代码实现代码解读性能分析复杂度结果测试用例扩展讨论优化写法其他实现总结21.合并两个有序链表题目来源21.合并两个有序链表题目分析将两个升序链表合并为一个新的升序链表并返回。新链表是通过拼接给定的两个链表的所有节点组成的。题目难度难度:简单题目标签标签:链表题目限制两个链表的节点数目
- 2025-1-21-sklearn学习(43) 使用 scikit-learn 介绍机器学习 楼上阑干横斗柄,寒露人远鸡相应。
汤姆和佩琦
sklearn机器学习sklearn学习python人工智能scikit-learn
文章目录sklearn学习(43)使用scikit-learn介绍机器学习43.1机器学习:问题设置43.2加载示例数据集43.3学习和预测43.4模型持久化43.4规定43.4.1类型转换43.4.2再次训练和更新参数43.4.3多分类与多标签拟合sklearn学习(43)使用scikit-learn介绍机器学习文章参考网站:https://sklearn.apachecn.org/和https
- 通过Python编程语言实现“机器学习”小项目教程案例
胡萝卜不甜
机器学习python机器学习开发语言
1.Python与机器学习概述1.1Python语言特点Python是一种广泛使用的高级编程语言,具有简洁、易读、易学的特点,这使得它成为初学者和专业人士的首选语言之一。简洁性:Python的语法简洁明了,减少了代码量,提高了开发效率。例如,与其他语言相比,Python可以用更少的代码实现相同的功能,这使得代码更容易编写和维护。易读性:Python的代码风格类似于英语,易于理解和阅读。这种易读性使
- redis原理
小哲会嘿魔法
redis数据库缓存
文章目录redis客户端-认识RESP持久化持久化具体实现1.RDB(RedisDataBase)2.AOF(AppendOnlyFile)事务相关命令主从复制拓扑结构同步过程部分复制实时复制哨兵(Sentinel)哨兵选取主节点流程集群数据分片主节点宕机集群扩容缓存缓存更新缓存预热、缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿分布式锁过期时间校验IdLua脚本watchdog(看门狗)Redlock算法redi
- OpenCV实战技术应用
yzx991013
OpenCV基础全集opencv人工智能计算机视觉
10.0角点检测应用技术实现,使用SIFT算法进行特征点检测并绘制。结果:实现过程:解析过程:1.导入模块:importcv2:导入opencv库,用于图像处理操作,包括图像读取、特征提取、图像绘制、匹配等。importnumpyasnp:导入numpy库,用于处理数组数据,在特征描述符的存储和处理中可能会用到。2.函数定义:sift_tz():功能:使用SIFT算法进行特征点检测并绘制。实现:i
- 周报管理系统
大霸王龙
行业+领域+业务场景=定制pythonmicrosoftascii文本处理
代码仓库产品名称:智汇周报管理系统主要功能:自动化报告生成:智汇周报管理系统能够自动收集项目进展、任务完成情况、团队成员工作日志等关键数据,基于预设模板或用户自定义模板,一键生成周报。支持多格式导出(如Word、PDF、Excel),满足不同场景下的报告需求。智能数据分析与可视化:系统内置强大的数据分析引擎,能够自动对收集到的数据进行统计分析,如任务完成率、进度延误情况、成员工作负荷等,并通过图表
- 怎么利用商品详情 API 接口实现数据获取与应用?
前端后端运维数据挖掘api
在电商蓬勃发展的时代,数据成为了驱动业务增长的关键要素。对于电商从业者、开发者以及数据分析爱好者而言,获取商品详情数据并加以有效应用,是实现精准营销、优化用户体验、提升运营效率的重要途径。商品详情API接口就像是一把钥匙,为我们打开了获取海量商品数据的大门。本文将深入探讨如何利用商品详情API接口实现数据的获取与应用,并通过丰富的代码示例,帮助大家更好地理解和实践。一、理解商品详情API接口API
- 「Py」基础语法篇 之 Python缩进规则
何曾参静谧
「Py」Python程序设计数据库
✨博客主页何曾参静谧的博客(✅关注、点赞、⭐收藏、转发)全部专栏(专栏会有变化,以最新发布为准)「Win」Windows程序设计「IDE」集成开发环境「UG/NX」BlockUI集合「C/C++」C/C++程序设计「DSA」数据结构与算法「UG/NX」NX二次开发「QT」QT5程序设计「File」数据文件格式「UG/NX」NX定制开发「Py」Python程序设计「Math」探秘数学世界「PK」Pa
- 【2024校招总结帖】数据分析、面试经验、心得体会分享
huaxinjiayou
java
首航新能源,一进来就开始大批裁员工作节奏比较快,公司对员工的加班要求也比较严格,而且没有加班费,缺乏福利待遇。另外,公司裁员频繁,而阿里国际一面面经吹爆阿里国际面试官,比某些自以为是的面试官好太多了,面试还不开摄像头。写题的时候,我问他要开摄像头吗鼠人传(第五十二集,2024/4/30)刷题:补昨天的C、MinimizingtheSum,定义dp[i][j]为长度i,使用最多j次可2024西山居S
- 基于Python的开源量化交易框架:构建你的量化投资策略
ShAutoit
python开发语言
量化投资是一种利用数学和统计模型来进行投资决策的方法,它将大量的金融数据与算法相结合,以识别交易机会并执行交易。Python作为一种功能强大且易于使用的编程语言,为开发和实施量化交易策略提供了很好的支持。本文将介绍基于Python的开源量化交易框架,帮助你构建自己的量化投资策略。数据获取和处理在量化投资中,数据是至关重要的。你需要获取和处理市场数据,包括股票价格、指数数据、财务数据等。在Pytho
- 使用Python实现并行计算算法:效率提升的利器
Echo_Wish
Python进阶python算法开发语言
在处理大规模数据和计算密集型任务时,单线程的处理方式往往显得力不从心。并行计算作为一种提升计算效率的重要手段,能够充分利用多核处理器的优势,加速任务的完成。Python作为一种灵活且功能强大的编程语言,提供了丰富的并行计算工具。本文将详细介绍如何使用Python实现并行计算算法,并通过具体代码示例展示其实现过程。项目概述本项目旨在通过Python实现一个并行计算算法,展示如何利用Python的多线
- Kafka 消息存储与销毁机制
AI天才研究院
大数据AI人工智能计算kafkawpf分布式
Kafka消息存储与销毁机制文章目录Kafka消息存储与销毁机制1.背景介绍1.1什么是Kafka1.2Kafka的基本概念解释2.核心概念与联系2.1消息存储机制2.2消息销毁机制2.3分区与副本机制3.核心算法原理具体操作步骤3.1消息存储过程3.2消息消费过程3.3消息销毁过程3.4分区副本同步过程4.数学模型和公式详细讲解举例说明4.1消息存储模型4.2消息销毁模型4.3分区副本同步模型5
- ROS 实时修改动态参数的方法
jucat
ROS机器人自动驾驶linux
参考HokuyoLaser动态参数设置wikiipa覆盖算法源码背景工作中需要在C++程序运行过程中,根据场景开关costmap2d的障碍物感知图层以及膨胀图层。在yaml启动参数配置中加载障碍物层插件和膨胀层插件,但是关闭它们的更新,大概如下:global_costmap:global_frame:maprobot_base_frame:base_footprint...plugins:-{na
- 计算机视觉:卷积核
每天五分钟玩转人工智能
计算机视觉计算机视觉深度学习人工智能机器学习卷积神经网络
本文重点卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种深度学习模型,广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。在卷积神经网络中,卷积核是网络的核心组件之一。通过不断堆叠卷积层和池化层,可以逐渐提取出更高级别的特征,从而实现更复杂的任务。卷积神经网络中的卷积核可以通过反向传播算法进行训练和优化,使其能够自适应地学习输入数据中的特征。因此,卷积神经网络在图像
- 【Python】红旗超市线下缴电费用户数据分析及可视化(pandas+pyecharts)
风度78
百度人工智能python机器学习数据分析
场景分析:一部分用户习惯在红旗超市线下进行缴电费,电力公司希望了解哪些用户喜欢到线下缴费,具体分布在哪里,才能有针对性地宣传掌上电力app引导用户体验更高效的线上缴费方式,提升用户满意度。需求分析:首先要拿到红旗超市线下缴费清单数据,对所有数据进行隐私化处理,数据预览如图所示:可以看出台区名称为本项目的核心字段,通过台区匹配到经纬度信息,然后利用经纬度信息进行线下缴费热力图展示。同时可以提供分析报
- 浅谈人群扩展(lookalike)模型
eso1983
算法
Lookalike主要用于广告或者推荐系统中,找到与种子用户相似的人群。常用的算法应该包括协同过滤、基于标签的相似度计算,还有一些机器学习模型,比如逻辑回归、随机森林,以及深度学习的模型,比如DNN或者Embedding方法。这里简单介绍一下Lookalike人群扩展(相似人群扩展)中常用算法模型的解析,涵盖原理、数学公式、实现步骤、优缺点及适用场景。1.基于标签的相似度匹配原理通过用户标签(兴趣
- P3978 [TJOI2015] 概率论
洛谷之蒟蒻
概率论
题目描述为了提高智商,ZJY开始学习概率论。有一天,她想到了这样一个问题:对于一棵随机生成的n个结点的有根二叉树(所有互相不同构的形态等概率出现),它的叶子节点数的期望是多少呢?判断两棵树是否同构的伪代码如下:算法1Check(T1,T2)Require:两棵树的节点ifT1=nullorT2=nullthenreturnT1=nullandT2=nullelsereturnCheck(T1→le
- 华为OD机试E卷 --连续字母长度--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2024javapython华为odjavascriptc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++算法源码题目描述给定一个字符串,只包含大写字母,求在包含同一字母的子串中,长度第k长的子串的长度,相同字母只取最长的那个子串。输入描述第一行有一个子串(1<长度<=100),只包含大写字母。第二行为k的值输出描述输出连续出现次数第k多的字母的次数。用例输入AAAAHHHBBCDHHHH3输出
- Python 深度学习实战:生成对抗网络
AI天才研究院
深度学习实战AI实战AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)是近年来较火热的深度学习模型之一,其在图像合成、视频生成、文本数据生成等领域均取得了不俗的效果。与传统的机器学习模型不同,GAN可以生成真实有效的数据,无需人工标注数据。它由两部分组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器通过学习,根据噪声或随机变量(latentvar
- ECharts:数据可视化的魔法师,偶尔也会“皮”一下
Python私教
Web使用Vue3进行前端开发Vue信息可视化echarts前端
在数据爆炸的时代,如何从海量数据中提取有价值的信息,并将其清晰易懂地呈现出来,成为了各行各业面临的共同挑战。数据可视化作为一种有效的信息传递手段,应运而生,并逐渐成为数据分析领域不可或缺的一部分。而在众多数据可视化工具中,ECharts凭借其强大的功能、灵活的配置和丰富的图表类型,脱颖而出,成为了众多开发者的首选利器。一、ECharts:数据可视化的利器ECharts是一个由百度开源的可视化图表库
- Feed流
baiyinaaaaa
后端
是一种呈现内容给用户并持续更新的方式,用户可以选择订阅多个资源,网站提供feed地址,用户将feed网址等级到阅读器中,在阅读器里形成的聚合页就是feed流。现在流行的feed类似NewsFeed:订阅源不再是某个内容,而是生产内容的人或团体内容不严格按照timeline,广泛使用智能feed排序,新的feed流可以不在需要主动搜索,而是主动根据推送算法呈现内容,极大的增加了用户粘性和使用时间,F
- 【Java】常用工具类方法:树形结构、获取IP、对象拷贝、File相关、雪花算法等
PlanOne_A
java算法
1、生成子孙树/***生成子孙树**@paramdataArray遍历所有数据,每个数据加到其父节点下*@return子孙树json*/publicstaticJSONArraymakeTree(JSONArraydataArray){List>data=newArrayListmap=newHashMap>res=newArrayList>map=newHashMapvo:data){map.p
- oracle 替代方案,oracle – PL/SQL或替代方案的数值优化
寂寂若离
oracle替代方案
我们需要做一些计算繁重的工作来连接Oracle数据库.到目前为止,我们已经在PL/sql中进行了数值计算,并且很大程度上缺乏性能.我用三种语言实现了部分算法:Fortran(90-2008符合gfortran),Excel中的VBA和PL/sql,并围绕它进行了一百万次调用测试循环.即使使用binary_double数据类型和使用PLsql_CODE_TYPE=NATIVE的本机编译(两者都会导致
- 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