- jQuery 入门到精通
abments
前端jquery前端javascript
jQuery入门到精通:详尽指南目录jQuery简介jQuery基础安装jQueryjQuery选择器DOM操作事件处理jQuery进阶动画效果AJAX插件项目实践简单的待办事项列表获取和显示API数据高级技巧性能优化调试技巧资源和总结1.jQuery简介jQuery是一个快速、小巧且功能丰富的JavaScript库,它使HTML文档的遍历和操作、事件处理、动画以及AJAX交互更简单。jQuery
- ODE卷-宜居星球改造计划-(200分)
春秋招笔试突围
华为OD刷题笔记E+D卷华为OD刷题笔记E卷华为
专栏订阅->赠送OJ在线评测宜居星球改造计划问题描述2XXX年,人类成功对火星大气进行了宜居改造分析,使火星在理论上具备了人类宜居的条件。然而,由于技术限制,无法一次性改造整个火星大气,只能通过局部处理的方式逐步进行。假设将火星待改造的区域划分为row×co
- 新手小白是否值得入坑PCDN
Mogu_cloud
网络云计算边缘计算
PCDN行业是闲置宽带给大厂(某大厂)做数据及视频分发。俗称节点。什么是节点呢?打个比方:家里的闲置宽带,用自己电脑或服务器挂个某心,某派,某dian心等公司的os系统,进行业务的部署,然后某厂家给该节点进行存储数据的分发,在从该节点分发到最近的节点。就好比接力形式的传递。节点也分大节点与小节点。小节点,在某心,某点心。都是较好的,收益也是较高的。大节点的话,大家还是不要参与,如果你是想赚的话,一
- 蚂蚁集团可转正实习算法岗内推-自然语言
飞300
业界资讯自然语言处理
具备极佳的工程实现能力,精通C/C++、Java、Pvthon、Perl等至少一门语言:对目前主流的深度学习平台:tensorflow、pytorch、mxnet等,至少对其中一个有上手经验;熟悉深度学习以及常见机器学习算法的原理与算法,能熟练运用聚类、分类、回归、排序等模型解决有挑战性的问题,有大数据处理的实战经验;有强烈求知欲,对人工智能领域相关技术有热情,内推链接:https://u.ali
- 【北上广深杭大厂AI算法面试题】深度学习篇...MobileNet 系列网络发展与高效性分析(附代码)(二)
努力毕业的小土博^_^
AI算法题库人工智能算法深度学习卷积神经网络
【北上广深杭大厂AI算法面试题】深度学习篇…MobileNet系列网络发展与高效性分析(附代码)(二)【北上广深杭大厂AI算法面试题】深度学习篇…MobileNet系列网络发展与高效性分析(附代码)(二)文章目录【北上广深杭大厂AI算法面试题】深度学习篇...MobileNet系列网络发展与高效性分析(附代码)(二)MobileNet系列网络发展与高效性分析(附代码)4.MobileNetV2(2
- ”天下第一神数“——紫微斗数的JAVA实现!紫微玄机速run~
钮钴禄·爱因斯晨
赛博算命JAVA实现javapython开发语言
各位佬儿们好呀~~互三必回哦~更多精彩:个人主页赛博算命精彩文章:梅花易数的java实现赛博算命系列文章不作溢美之词,不作浮夸文章,此文与功名进取毫不相关也!与各位共勉!!文章目录#前言:一、紫微斗数简介二、紫微斗数的数学原理1.**命盘构建规则**2.**星曜分布算法**3.**运势推导逻辑**三、Java实现步骤1.代码分布实现1.1**数据结构设计**1.2**命盘构建算法实现**1.3**
- Mybatis的映射文件中,不同的映射文件,id是否可以重复
欣欣爱吃香菜
mybatis
首先如果xml映射文件中配置了namespace,那么id可以重复,如果没有配置namespace,id不可以重复;原因是namespace+id是作为Map的key使用的,如果没有namespace,只有id,那么id重复会导致数据相互覆盖;有了namespace,id也就可以重复,namespace+id自然也就不同。
- Redis
任璐
redis数据库缓存
1.Redis简介简单来说redis就是一个数据库,不过与传统数据库不同的是redis的数据是存在内存中的,所以存写速度非常快,因此redis被广泛应用于缓存方向。另外,redis也经常用来做分布式锁。redis提供了多种数据类型来支持不同的业务场景。除此之外,redis支持事务、持久化、LUA脚本、LRU驱动事件、多种集群方案。2.我们为什么要用redis/为什么要用缓存呢?主要从“高性能”和“
- 大模型最新面试题系列:训练篇之模型监控与调试
人肉推土机
大模型最新面试题集锦大全面试人工智能pytorchAI编程语言模型
1.训练过程中需要监控哪些关键指标?如何设置报警阈值?关键指标损失函数值:包括训练损失和验证损失,反映模型在训练和验证数据上的拟合程度。准确率:分类任务中的预测正确样本占总样本的比例,评估模型的预测能力。召回率和F1值:在二分类或多分类任务中,用于更全面地评估模型性能,特别是在正负样本不均衡的情况下。学习率:监控学习率的变化,确保其处于合适的范围,避免学习率过大导致模型不稳定或过小导致训练收敛过慢
- 基于TableStore的海量气象格点数据解决方案实战
阿里云云栖号
数据存储与数据库exceptionJava核心技术
前言气象数据是一类典型的大数据,具有数据量大、时效性高、数据种类丰富等特点。气象数据中大量的数据是时空数据,记录了时间和空间范围内各个点的各个物理量的观测量或者模拟量,每天产生的数据量常在几十TB到上百TB的规模,且在爆发性增长。如何存储和高效的查询这些气象数据越来越成为一个难题。传统的方案常常采用关系型数据库加文件系统的方式实现这类气象数据的存储和实时查询,这种方案在可扩展性、可维护性和性能上都
- 【MATLAB源码-第164期】基于matlab的轴承故障三种谱图:细化谱,功率谱,倒谱对比分析仿真。
Matlab程序猿小助手
通信原理matlab开发语言算法机器人人工智能机器学习计算机视觉
操作环境:MATLAB2022a1、算法描述轴承故障分析是一种重要的维护和监控手段,能够帮助工程师及时发现和解决轴承在运行中可能遇到的各种问题。在轴承故障诊断中,通常会使用到三种谱图分析方法:细化谱(FineSpectrum)、功率谱(PowerSpectrum)和倒谱(Cepstrum)分析。这三种方法各有特点,适用于不同的故障类型和分析场景。以下是对这三种谱图的详细描述。细化谱分析理论基础细化
- 【华为OD机试真题E卷】54、统一限载货物数最小值 | 机试真题+思路参考+代码解析(C++、Java、Py)
KFickle
JavaPy)华为odc++java华为OD机试真题统一限载货物数最小值
文章目录一、题目题目描述输入输出样例1样例2二、代码与思路参考C++代码Java代码Python代码订阅本专栏后即可解锁在线OJ刷题权限个人博客首页:KFickle专栏介绍:最新的华为OD机试真题D、E卷,每题都使用C++,Java,Python语言进行解答,每个题目的思路分析都非常详细,持续更新,支持在线OJ刷题,订阅后评论获取权限,有代码问题随时解答,代码仅供学习参考一、题目题目描述火车站附近
- 【MATLAB源码-第128期】基于matlab的雷达系统回波信号仿真,输出脉压,MTI,MTD等图像。
Matlab_猿助手
调制解调通信原理MATLABmatlab开发语言信息与通信
操作环境:MATLAB2022a1、算法描述雷达(RadioDetectionandRanging)是一种使用无线电波来探测和定位物体的系统。它的基本原理是发射无线电波,然后接收这些波从目标物体上反射回来的信号。通过分析这些反射波,雷达能够确定物体的位置、速度、方向和其他特性。历史背景雷达技术起源于20世纪初。最初的发展动机主要是军事上的需求,特别是在第二次世界大战期间,雷达在侦测敌机和舰船上发挥
- 地球科学数据学习笔记---流向与风向、浪向
fried-ghost
地球科学数据学习笔记学习笔记数据分析
一、流向(current)流向一般指流体前进的方向、去向,一般以正北方向为正,例如流体从南流向北,则流向为0°,其示意图如下二、风向与浪向风向与浪向一般都指来向,与流向相反,例如风从南吹向北,则为南风,风向为180°。气象数据中一般会将风速数据存成u、v两个分量(雷达数据除外),u分量表示纬向风,v分量表示经向风。u为正,表示西风,风向为270°;v为正,表示南风,风向为180°。示意图如下所示,
- 量子计算对区块链技术的影响:革新与挑战
Echo_Wish
前沿技术人工智能量子计算区块链
量子计算对区块链技术的影响:革新与挑战大家好,我是你们的技术伙伴Echo_Wish。今天我们来探讨一个颇具前沿性的话题——量子计算对区块链技术的影响。量子计算作为新一代计算技术,其强大的计算能力为各个领域带来了革新。然而,量子计算的崛起也对区块链技术提出了新的挑战和机遇。本文将详细分析量子计算对区块链技术的潜在影响,并通过代码示例说明具体问题,希望能引发你的深思。一、量子计算的基本概念量子计算是一
- 大数据与物联网(IoT)的完美融合:驱动智能新时代
Echo_Wish
大数据高阶实战秘籍大数据物联网python人工智能
大数据与物联网(IoT)的完美融合:驱动智能新时代大家好,我是你们的大数据探索者Echo_Wish。今天,我们将深入探讨大数据与物联网(IoT)整合的重要性及其在现代科技中的应用。物联网通过连接大量智能设备,生成海量数据;而大数据技术则赋予我们从这些数据中提取有价值信息的能力。当两者结合在一起时,能够为各行各业带来革命性的变化,推动智能时代的到来。一、大数据与物联网的基本概念1.物联网(IoT)物
- 基于NLP的客户意见分析:从数据到洞察
Echo_Wish
Python算法Python笔记自然语言处理人工智能
友友们好!我的新专栏《Python进阶》正式启动啦!这是一个专为那些渴望提升Python技能的朋友们量身打造的专栏,无论你是已经有一定基础的开发者,还是希望深入挖掘Python潜力的爱好者,这里都将是你不可错过的宝藏。在这个专栏中,你将会找到:●深入解析:每一篇文章都将深入剖析Python的高级概念和应用,包括但不限于数据分析、机器学习、Web开发等。●实战案例:通过丰富的实战案例,带你一步步实现
- 使用Python构建去中心化社交网络:打破信息垄断的新思维
Echo_Wish
Python!实战!python去中心化网络
使用Python构建去中心化社交网络:打破信息垄断的新思维大家好,我是你们的技术伙伴Echo_Wish。今天,我们来探讨如何使用Python构建一个去中心化的社交网络。在这个以数据为王的时代,中心化平台掌控着大量用户数据,这不仅对隐私保护带来挑战,也容易形成信息垄断。而去中心化的社交网络,通过分布式技术,将数据的控制权交还用户,打破信息垄断,提升隐私安全性。本文将详细介绍如何使用Python实现这
- 集团公司数字化转型及数据资源中心建设方案:蓝图规划、总体流程、数据模型设计、数据区定位与数据模型设计流程、基础区数据模型设计、用户标签数据模型设计、数据开发体系框架、数据统一调度管理、ETL调度平台
数智化领地
数字化转型数据治理主数据数据仓库etl数据仓库
集团公司数字化转型及数据资源中心建设方案集团公司数字化转型及数据资源中心建设方案蓝图规划数字化转型战略目标数据资源中心定位与功能整体架构与技术选型实施路径与时间表总体流程业务流程梳理与优化数据流程规划与设计技术实施步骤与要点风险评估与应对措施数据模型设计概念数据模型构建逻辑数据模型转换物理数据模型实现模型验证与优化方法数据区定位与数据模型设计流程数据区划分原则及策略各类数据区功能定义数据模型设计流
- python数据集_保存和使用python绘制多个数据集
weixin_39640085
python数据集
Iraninonemoreproblem-Ihavemultiplefileswiththefollowingformat:FreqAB10001.20.00141001.20.00013101.20.0012allfilesareinthesamefolder;uptonowIamabletoreadallfiles,dothecalculationsIwant,andthensaveonela
- 深入理解Kettle:ETL工具的学习与实践
未知方程 无解
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:Kettle(Spoon)是Pentaho公司开发的开源ETL工具,用于数据整合和数据仓库建设。本学习笔记着重于Kettle的核心——转换引擎,详细探讨其数据处理的各个步骤,包括数据的输入、转换、输出以及工作原理,提供了一系列的学习资源和实践操作指南,旨在帮助学习者深入理解并掌握Kettle的转换引擎,从而提升数据处理能力。1.Kettle(Spoon)简介与
- 具身智能行业
[shenhonglei]
具身觉醒:智能进化的未来之路人工智能机器人
具身智能行业综合分析资源下载-具身智能导图.xmind资源下载-具身智能导图.xmind一、行业概况定义与核心特征具身智能(EmbodiedAI)指通过物理实体(如机器人、自动驾驶设备等)与环境的动态交互,实现感知、认知和行动控制的智能系统。其核心特征是“知行合一”,强调通过实际交互提升智能水平,而非仅依赖数据训练。技术融合:结合人工智能(AI)、机器人技术、多模态大模型
- LLMs之Llama-3:基于Colab平台(免费T4-GPU)利用LLaMA-Factory的GUI界面(底层采用unsloth优化框架【加速训练5~30倍+减少50%的内存占用】)对llama-3
一个处女座的程序猿
NLP/LLMs成长书屋大语言模型unslothLLaMA-3LoRA
LLMs之Llama-3:基于Colab平台(免费T4-GPU)利用LLaMA-Factory的GUI界面(底层采用unsloth优化框架【加速训练5~30倍+减少50%的内存占用】)对llama-3-8b-Instruct-bnb-4bit模型采用alpaca数据集【instruction-input-output】实现CLI方式/GUI傻瓜可视化方式,进配置微调→参数行LoRA指令微调→模型推
- 数据集/API 笔记:湿球黑球温度(WBGT)观测数据
UQI-LIUWJ
数据集笔记
data.gov.sgWBGT是一个综合指标,考虑了气温、湿度、风速和太阳辐射,与气温不同。报告的WBGT是过去15分钟内的平均值,每15分钟更新一次。API调用curl--requestGET\--urlhttps://api-open.data.gov.sg/v2/real-time/api/weather调用结果
- 数据集/API 笔记:新加坡最新的停车场可用车位信息 & 停车场信息
UQI-LIUWJ
笔记
数据每分钟更新一次使用date_time参数可获取特定时间点的最新停车场可用车位信息调用接口curl--requestGET\--urlhttps://api.data.gov.sg/v1/transport/carpark-availability调用结果API返回的查询时间"2025-03-04T09:10:36+08:00"代表的是API查询的时间,但每个停车场的update_datetim
- PCL 最小二乘拟合空间曲线
点云侠
点云进阶算法c++计算机视觉3d开发语言
目录一、曲线拟合1、算法原理2、参考文献二、代码实现三、结果展示四、测试数据本文由CSDN点云侠原创,原文链接。如果你不是在点云侠的博客中看到该文章,那么此处便是不要脸的爬虫与GPT。博客长期更新,最近一次更新时间为:2024年7月14日。①代码在PCL1.14.1中运行;②完善代码;③新增标准测试数据一、曲线拟合1、算法原理 电力线三维重建指将提取得到的单根电力线进行精确矢量化。在理想情况下,
- 分布式基本理论 - CAP,BASE 和 RAFT 算法
Yellow明
算法分布式
分布式基本理论-CAP,BASE和RAFT算法1.分布式基本理论1.1CAP理论在理论计算机科学中,CAP定理(CAPtheorem),又被称作布鲁尔定理(Brewer’stheorem),它指出对于一个分布式计算系统来说,不可能同时满足以下三点:[1][2]一致性(Consistency)(等同于所有节点访问同一份最新的数据副本)可用性(Availability)(每次请求都能获取到非错的响应—
- Python数据可视化 Pyecharts 制作 Scatter3D 3D散点图
Mr数据杨
Python数据可视化数据可视化python数据分析echarts
三维散点图是展示具有三个维度数据的有效工具,通过对数据点在三维空间中的分布进行可视化,可以直观地观察数据间的关系与趋势。借助pyecharts库的Scatter3D类,用户能够快速生成3D散点图,并自定义图表的各项参数,使图表更加符合展示需求。结合强大的视觉映射和交互功能,三维散点图不仅提升了数据分析的精度,还增强了用户与数据之间的互动性。文章目录Scatter3D:3D散点图Demo总结Scat
- 存储性能调优:掌握I/O性能调优和缓存策略配置
Morris只会敲命令
缓存
引言在数字化转型加速的今天,数据已成为企业核心资产,而存储系统的性能直接影响业务响应速度、用户体验和IT基础设施的总体效率。无论是高并发交易系统、实时分析平台,还是AI训练场景,存储I/O瓶颈和缓存策略配置不当都可能引发性能雪崩。本文将从硬件层到软件层,系统性地解析存储性能调优的核心技术,并提供可落地的优化策略。1.1存储介质特性与选型HDDvs.SSDvs.NVMeHDD的机械寻道延迟(平均5-
- AdaBoost算法
Mr终游
机器学习算法决策树
目录一、核心原理:二、算法步骤三、关键优势:四.局限与解决五、代码示例(鸢尾花数据集)AdaBoost(AdaptiveBoosting)是一种经典的集成学习算法,通过组合多个弱分类器(如决策树)来构建强分类器。其核心思想是通过迭代优化残差(错误)和动态调整样本权重,逐步提升模型性能。以下是对AdaBoost的简明总结和关键要点:一、核心原理:提升法:通过顺序训练多个弱分类器,每轮专注修正前一个模
- 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