- Python中的 redis keyspace 通知_python 操作redis psubscribe(‘__keyspace@0__ ‘)
2301_82243733
程序员python学习面试
最后Python崛起并且风靡，因为优点多、应用领域广、被大牛们认可。学习Python门槛很低，但它的晋级路线很多，通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据，CS等更加高级的领域。Python可以做网络应用，可以做科学计算，数据分析，可以做网络爬虫，可以做机器学习、自然语言处理、可以写游戏、可以做桌面应用…Python可以做的很多，你需要学好基础，再选择明确的方向。这里给大家分享一份全套的Pytho
- 知识图谱的作用及其更新方式
甜瓜瓜哥
面试人工智能知识图谱人工智能
知识图谱的作用及其更新方式简介作用1.语义理解和推理2.信息检索3.推荐系统4.自然语言处理5.智能对话系统更新知识图谱的过程1.数据收集2.数据清洗和处理3.知识抽取4.知识融合5.验证和评估6.部署和应用总结简介知识图谱是一种以图形结构表示知识的方法，它包含了实体（如人物、地点、事物）以及它们之间的关系。知识图谱可以用于帮助计算机理解和处理自然语言，进行信息检索，进行推荐系统等多种应用。作用1
- 机器学习·文本数据读写处理
AAA顶置摸鱼
python深度学习机器学习人工智能数据处理
前言在自然语言处理的第一步，需要面对的是各种各样以不同形式表现的文本数据，比如，txt、Excel中的表格数据，还有无法直接打开的pkl文件等。针对这些不同类型的数据，可以基于Python中的基本功能函数或者调用某些库进行读写以及作一些基本的处理。一、文本数据读写方法1.读写TXT文件读取方法：read()：读取整个文件，返回字符串。readline()：逐行读取，返回字符串。readlines(
- AI编剧系统深度解析：从算法架构到影视工业化应用实战
Coderabo
DeepSeekR1模型企业级应用人工智能算法
媒体娱乐行业革命：AI编剧创意辅助系统架构解析与实战应用一、行业背景与技术架构在流媒体内容需求激增的当下，传统编剧模式面临产能瓶颈。AI编剧创意辅助系统通过自然语言处理（NLP）、生成对抗网络（GAN）和知识图谱技术，构建了包含剧本生成、情节优化、角色塑造等模块的智能创作平台。核心架构分为：知识图谱层：整合影视剧本数据库（IMSDb）、维基百科等结构化数据NLP处理层：基于Transformer的
- DeepSeek使用中的问题及解决方案（部分）
WeiLai1112
DeepSeek人工智能
1.模型部署与配置问题问题1：环境依赖冲突现象：安装模型依赖库时出现版本不兼容（如Python、PyTorch版本冲突）。解决方案：使用虚拟环境（如conda或venv）隔离依赖。严格按照官方文档的版本要求安装依赖，例如：condacreate-ndeepseekpython=3.9condaactivatedeepseekpipinstalltorch==2.0.1transformers==4
- 基于Python的搜索引擎的设计与实现
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
搜索引擎,Python,爬虫,自然语言处理,信息检索,索引,算法,数据库1.背景介绍在信息爆炸的时代，海量数据无处不在，高效地获取所需信息变得至关重要。搜索引擎作为信息获取的桥梁，扮演着不可或缺的角色。传统的搜索引擎往往依赖于庞大的服务器集群和复杂的算法，对资源消耗较大，且难以满足个性化搜索需求。基于Python的搜索引擎设计，则凭借Python语言的易学易用、丰富的第三方库和强大的社区支持，为开
- TensorFlow LiteRT 概览
姚家湾
tensorflow人工智能python
LiteRT（简称LiteRuntime，以前称为TensorFlowLite）是Google面向设备端AI的高性能运行时。您可以找到适用于各种机器学习/AI任务的LiteRT就绪模型，也可以使用AIEdge转换和优化工具将TensorFlow、PyTorch和JAX模型转换为TFLite格式并运行。主要特性针对设备端机器学习进行了优化：LiteRT解决了五项关键的ODML约束条件：延迟时间（无需
- 机器学习（1）安装Pytorch
CoderIsArt
机器学习与深度学习机器学习pytorch人工智能
1.安装命令pip3installtorchtorchvisiontorchaudio--index-urlhttps://download.pytorch.org/whl/cu1182.安装过程Log：Lookinginindexes:https://download.pytorch.org/whl/cu118CollectingtorchDownloadinghttps://download.
- 【拥抱AI】如何实现AI外呼通话，并与客户达成确认
奔跑草-
人工智能人工智能
实现AI外呼通话并与客户达成确认涉及多个技术组件和步骤。以下是一个基本的流程和技术方案，仅供参考。1.技术选型与准备主要技术组件语音识别（ASR）：将客户的语音转换为文本。自然语言处理（NLP）：理解和生成自然语言对话。语音合成（TTS）：将文本转换为客户可以听到的语音。呼叫平台/API：用于发起和管理电话呼叫。数据库：存储客户信息、通话记录等数据。业务逻辑层：处理对话管理和决策逻辑。2.系统架构
- 探索Vearch：高效的深度学习向量相似度搜索系统
scaFHIO
深度学习人工智能python
Vearch是一个可扩展的分布式系统，用于高效搜索深度学习向量的相似度。在本文中，我们将介绍Vearch的技术背景及其核心原理，演示如何使用VearchPythonSDK进行安装和设置，并分析一些实际应用场景，最后提供一些实战建议。技术背景介绍随着深度学习技术的发展，向量相似度搜索在各类应用中变得越来越重要。从图像识别、推荐系统到自然语言处理，向量搜索可以极大地提升系统的性能。然而，随着数据量的增
- 华为的云端训练算力与迭代效率
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型与大数据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
华为云、云端训练、算力、迭代效率、人工智能、深度学习、模型训练、分布式训练、优化算法1.背景介绍人工智能（AI）技术近年来发展迅速，深度学习作为其核心驱动力，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展。然而，深度学习模型的训练需要海量数据和强大的计算资源，这成为AI技术发展面临的瓶颈之一。云计算作为一种新型的计算模式，为深度学习提供了强大的算力支持。华为云作为国内领先的云计算平台，在
- AI外呼机器人：营销新利器还是骚扰电话的升级版？
yoloGina
客户管理外呼系统电话外呼人工智能机器人
"您好，这里是XX房产，最近有购房需求吗？""您好，您最近有种牙需求吗？"相信很多人都接到过类似的营销电话，而电话那头，很可能已经不是真人，而是AI外呼机器人。近年来，AI外呼系统凭借其高效率、低成本的优势，迅速在电销行业普及，成为企业营销的"新宠"。据统计，2022年中国AI外呼市场规模已达50亿元，预计2025年将突破100亿元。AI外呼系统的核心技术是语音识别和自然语言处理。通过深度学习海量
- 使用Cohere进行文本生成: 从安装到实战
shuoac
python开发语言
Cohere是一家加拿大初创公司，提供自然语言处理模型，帮助企业提升人机交互体验。本文将详细介绍如何使用Cohere进行文本生成，包括环境配置、核心原理、代码演示和实际应用场景分析。1.技术背景介绍随着自然语言处理技术的快速发展，基于大模型的文本生成应用在各行各业中展现出了巨大的潜力。Cohere提供了高效、易用的API，使得开发者能够快速集成高质量的文本生成能力。本文将带你一步步实现这些功能。2
- Pytorch实现之利用特征分布的差异来指导GAN的训练
这张生成的图像能检测吗
优质GAN模型训练自己的数据集GAN系列pytorch生成对抗网络人工智能神经网络深度学习计算机视觉机器学习
简介简介：FIDGAN通过将FID损失引入GAN的训练过程，显著提升了生成图像的质量。其核心思想是利用特征分布的差异来指导生成器的训练，同时通过使用轻量级的MobileNet-v3提高了计算效率。这种方法在图像生成任务中具有广泛的应用前景。论文题目：FIDGAN:AGenerativeAdversarialNetworkwithAnInceptionDistance（FIDGAN：具有初始距离的生
- Pytorch实现论文之利用多生成器来预防模式崩溃
这张生成的图像能检测吗
GAN系列优质GAN模型训练自己的数据集人工智能python生成对抗网络机器学习pytorch深度学习计算机视觉
简介简介：一般来说，生成器相比判别器要完成的任务更加困难，前者需要完成数据概率密度的拟合，而后者只需要判别真伪，影响GAN性能的一个问题就是模式奔溃。而采用多生成器可以缓解这个问题。论文中主要设计了多生成器的架构和一个对于鉴别器的新损失设计来缓解这个问题。模型结构采用DCGAN的框架，原始损失基于WGAN-GP的设计理念。论文题目：StudyofPreventionofModeCollapsein
- 【深度学习pytorch-93】Transformer 相比 RNN 的优势
华东算法王
DL-pytorch深度学习pytorchtransformer
Transformer相比RNN的优势Transformer和RNN（循环神经网络）都是自然语言处理（NLP）领域的重要架构，但它们的工作原理和应用方式有很大不同。Transformer由于其独特的结构和机制，在多个方面优于RNN。以下是Transformer相比RNN的主要优势：1.并行计算能力RNN的局限性RNN是按顺序处理输入的，即每个时间步的输出都依赖于前一个时间步的输出。这意味着，在训练
- 深度学习模型中的知识蒸馏是如何工作的?
c++服务器开发
深度学习人工智能
深度学习模型在多个领域，特别是计算机视觉和自然语言处理中，已经取得了革命性的进展。然而，随着模型复杂性和资源需求的不断攀升，如何将这些庞大模型的知识浓缩为更紧凑、更高效的形式，成为了当前研究的热点。知识蒸馏，作为一种将知识从复杂模型转移到更简单模型的策略，已经成为实现这一目标的有效工具。在本文中，我们将深入探究深度学习模型中知识蒸馏的概念、原理及其在各领域的应用，以期为读者提供一个全面而严谨的视角
- 模型保存、训练与验证
钰见梵星
小土堆PyTorch深度学习深度学习人工智能
模型保存、训练与验证网络模型的保存与读取在PyTorch中，模型的保存与加载有两种主要方式：保存&加载完整模型（包括网络结构和参数）只保存&加载模型参数（推荐方式）可以直接跳过看最后几行。PyTorch提供torch.save()方法来保存模型，可以选择保存整个模型结构或只保存参数。保存整个模型importtorchfromtorchvisionimportmodels#加载VGG16模型（未使用
- python中的深度学习框架TensorFlow 和 PyTorch 有什么区别？
大懒猫软件
python深度学习tensorflowpytorch
TensorFlow和PyTorch是目前最流行的两个深度学习框架，它们在设计理念、使用方式和社区支持等方面存在一些显著的区别。以下是它们的主要区别：1.设计理念TensorFlow：静态计算图：TensorFlow使用静态计算图，即在运行模型之前需要先定义整个计算图。这使得TensorFlow在大规模分布式训练和部署时具有优势，但调试和动态修改模型时可能不够灵活。功能全面：TensorFlow提
- 怎么使用DeepSeek？DeepSeek使用教程
轻创思维
网络
1.简介DeepSeek是一款基于人工智能技术的智能搜索引擎和信息检索工具。它能够通过自然语言处理技术理解用户的查询需求，并提供精准、全面的搜索结果。无论您是想查找信息、解答问题还是进行创意写作，DeepSeek都能为您提供高效的支持。2.主要功能智能搜索：支持自然语言输入，快速获取精准结果。多语言支持：支持中文、英文及其他多种语言的输入和输出。知识库覆盖：整合海量互联网信息，覆盖百科、新闻、学术
- 自然语言处理NLP 01语言转换&语言模型
伊一大数据&人工智能学习日志
自然语言处理自然语言处理人工智能语言模型nlp机器学习深度学习
目录语言转化方式1.数据预处理（DataPreprocessing）(1)文本清理(2)分词(3)语言特殊处理2.特征提取（FeatureExtraction）(1)词袋模型（BagofWords,BoW）(2)TF-IDF(3)词嵌入（WordEmbedding）3.模型输入（ModelInput）(1)序列编码(2)预训练模型输入4.模型推理（ModelInference）(1)使用传统模型(
- DeepSeek底层揭秘——多跳推理
9命怪猫
AI人工智能大模型深度学习ai神经网络
1.多跳推理(1)定义多跳推理（Multi-hopReasoning）是一种复杂的推理技术，指模型在回答问题或解决任务时，需要跨越多个信息片段或知识点，逐步推导出最终答案，而不是直接从单一信息源中获取结果。每一次跨越称为一个“跳跃”（hop），多跳推理通常需要模型具备逻辑推理能力、上下文理解能力以及信息整合能力。例如，在自然语言处理（NLP）中，多跳推理任务可能需要模型从多个段落中提取相关信息，并
- PyTorch与TensorFlow的对比：哪个框架更适合你的项目？
木觞清
pytorchtensorflow人工智能
在机器学习和深度学习领域，PyTorch和TensorFlow是最流行的两个框架。它们各有特点，适用于不同的开发需求和场景。本文将详细对比这两个框架，帮助你根据项目需求选择最合适的工具。一、概述PyTorch和TensorFlow都是深度学习框架，它们为构建、训练和部署神经网络提供了强大的工具。尽管它们的最终目标相同，但其设计哲学和实现方式有所不同。PyTorch：由Facebook的人工智能研究
- PyTorch使用教程(10)-torchinfo.summary网络结构可视化详细说明
深图智能
深度学习教程深度学习pythonpytorch人工智能
1、基本介绍torchinfo是一个为PyTorch用户量身定做的开源工具，其核心功能之一是summary函数。这个函数旨在简化模型的开发与调试流程，让模型架构一目了然。通过torchinfo的summary函数，用户可以快速获取模型的详细结构和统计信息，如模型的层次结构、输入/输出维度、参数数量、多加操作(Mult-Adds)等关键信息。2、安装首先，你需要安装torchinfo库。可以通过pi
- 基于 HanLP 的句子结构分析与关系抽取
梦落青云
知识图谱javaHanLP
一、引言自然语言处理（NLP）是人工智能领域的重要分支，旨在让计算机理解和处理人类语言。句子结构分析和关系抽取是NLP中的关键任务，它们可以帮助我们理解句子的语法结构和语义关系。HanLP是一款功能强大的中文自然语言处理工具包，提供了丰富的功能，包括分词、词性标注、依存句法分析等。本文将介绍如何使用HanLP进行句子结构分析与关系抽取。二、HanLP简介HanLP是由汉语言技术实验室开发的开源中文
- 本地部署Deepseek：从零开始，打造你的私人AI助手！
软件求生
#工作建议架构微服务云原生java开发语言
大家好，我是小米，一个31岁、热爱技术的“技术宅”。今天我要和大家分享一个超级酷炫的技术——本地部署Deepseek！如果你对AI感兴趣，或者想拥有一个属于自己的私人AI助手，那这篇文章绝对不容错过！Deepseek是什么？在开始之前，我们先来聊聊Deepseek到底是什么。简单来说，Deepseek是一个基于深度学习的AI模型，它可以帮助你完成各种任务，比如自然语言处理、图像识别、数据分析等等。
- 服务器与环境配置——Ubuntu22.04杂记
Osiria
服务器pythonubuntu
服务器与环境配置——Ubuntu22.04杂记系统配置apt/apt-getProxy配置修改主机名用户权限文件复制一些容易出错的python库安装Pytorch3D(0.7.5)psbody-mesh4.0([link](https://github.com/MPI-IS/mesh))其它系统配置apt/apt-getProxy配置sudonano/etc/apt/apt.conf.d/prox
- AI人工智能代理工作流AI Agent WorkFlow：自然语言处理在工作流中的应用
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型与大数据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
AI人工智能代理工作流AIAgentWorkFlow：自然语言处理在工作流中的应用关键词：AI代理工作流管理自然语言处理业务流程自动化交互式AI助手1.背景介绍1.1问题的由来随着数字化转型的深入，企业对提高运营效率的需求日益迫切。传统的业务流程处理方式，如手工操作、邮件交流等，既耗费时间又容易出错。为了解决这些问题，企业开始探索利用自动化技术来提高业务流程的效率和准确性。自然语言处理（NLP）技
- anaconda，Python，cuda,pytorch 下载安装
三希
pythonpytorch开发语言
以下是Anaconda、Python、CUDA和PyTorch的下载安装步骤：一、Anaconda下载访问Anaconda官方网站：DownloadAnacondaDistribution|Anaconda。根据您的操作系统（Windows、macOS或Linux）选择合适的版本进行下载。例如，对于Windows系统，选择对应的.exe安装文件。安装Windows：双击下载的.exe文件。按照安装
- 用deepseek学大模型08-长短时记忆网络 (LSTM)
wyg_031113
lstm人工智能rnn
deepseek.com从入门到精通长短时记忆网络(LSTM),着重介绍的目标函数，损失函数，梯度下降标量和矩阵形式的数学推导，pytorch真实能跑的代码案例以及模型,数据，模型应用场景和优缺点，及如何改进解决及改进方法数据推导。从入门到精通长短时记忆网络(LSTM)参考：长短时记忆网络（LSTM）在序列数据处理中的优缺点分析1.LSTM核心机制LSTM通过门控机制（遗忘门、输入门、输出门）和细
- 异常的核心类Throwable
无量
java源码异常处理exception
java异常的核心是Throwable，其他的如Error和Exception都是继承的这个类 里面有个核心参数是detailMessage，记录异常信息，getMessage核心方法，获取这个参数的值，我们可以自己定义自己的异常类，去继承这个Exception就可以了，方法基本上，用父类的构造方法就OK，所以这么看异常是不是很easy
package com.natsu;
- mongoDB 游标（cursor） 实现分页 迭代
开窍的石头
mongodb
上篇中我们讲了mongoDB 中的查询函数，现在我们讲mongo中如何做分页查询
如何声明一个游标
var mycursor = db.user.find({_id:{$lte:5}});
迭代显示游标数
- MySQL数据库INNODB 表损坏修复处理过程
0624chenhong
tomcatmysql
最近mysql数据库经常死掉，用命令net stop mysql命令也无法停掉，关闭Tomcat的时候，出现Waiting for N instance(s) to be deallocated 信息。查了下，大概就是程序没有对数据库连接释放，导致Connection泄露了。因为用的是开元集成的平台，内部程序也不可能一下子给改掉的，就验证一下咯。启动Tomcat,用户登录系统，用netstat -
- 剖析如何与设计人员沟通
不懂事的小屁孩
工作
最近做图烦死了，不停的改图，改图……。烦，倒不是因为改，而是反反复复的改，人都会死。很多需求人员不知该如何与设计人员沟通，不明白如何使设计人员知道他所要的效果，结果只能是沟通变成了扯淡，改图变成了应付。
那应该如何与设计人员沟通呢？
我认为设计人员与需求人员先天就存在语言障碍。对一个合格的设计人员来说，整天玩的都是点、线、面、配色，哪种构图看起来协调；哪种配色看起来合理心里跟明镜似的，
- qq空间刷评论工具
换个号韩国红果果
JavaScript
var a=document.getElementsByClassName('textinput');
var b=[];
for(var m=0;m<a.length;m++){
if(a[m].getAttribute('placeholder')!=null)
b.push(a[m])
}
var l
- S2SH整合之session
灵静志远
springAOPstrutssession
错误信息：
Caused by: org.springframework.beans.factory.BeanCreationException: Error creating bean with name 'cartService': Scope 'session' is not active for the current thread; consider defining a scoped
- xmp标签
a-john
标签
今天在处理数据的显示上遇到一个问题：
var html = '<li><div class="pl-nr"><span class="user-name">' + user
+ '</span>' + text + '</div></li>';
ulComme
- Ajax的常用技巧（2）---实现Web页面中的级联菜单
aijuans
Ajax
在网络上显示数据，往往只显示数据中的一部分信息，如文章标题，产品名称等。如果浏览器要查看所有信息，只需点击相关链接即可。在web技术中，可以采用级联菜单完成上述操作。根据用户的选择，动态展开，并显示出对应选项子菜单的内容。 在传统的web实现方式中，一般是在页面初始化时动态获取到服务端数据库中对应的所有子菜单中的信息，放置到页面中对应的位置，然后再结合CSS层叠样式表动态控制对应子菜单的显示或者隐
- 天-安-门，好高
atongyeye
情感
我是85后，北漂一族，之前房租1100，因为租房合同到期，再续，房租就要涨150。最近网上新闻，地铁也要涨价。算了一下，涨价之后，每次坐地铁由原来2块变成6块。仅坐地铁费用，一个月就要涨200。内心苦痛。
晚上躺在床上一个人想了很久，很久。
我生在农
- android 动画
百合不是茶
android透明度平移缩放旋转
android的动画有两种 tween动画和Frame动画
tween动画;,透明度,缩放,旋转,平移效果
Animation 动画
AlphaAnimation 渐变透明度
RotateAnimation 画面旋转
ScaleAnimation 渐变尺寸缩放
TranslateAnimation 位置移动
Animation
- 查看本机网络信息的cmd脚本
bijian1013
cmd
@echo 您的用户名是：%USERDOMAIN%\%username%>"%userprofile%\网络参数.txt"
@echo 您的机器名是：%COMPUTERNAME%>>"%userprofile%\网络参数.txt"
@echo ___________________>>"%userprofile%\
- plsql 清除登录过的用户
征客丶
plsql
tools---preferences----logon history---history 把你想要删除的删除
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若有其他凝问或文中有错误，请及时向我指出，
我好及时改正，同时也让我们一起进步。
email ： binary_spac
- 【Pig一】Pig入门
bit1129
pig
Pig安装
1.下载pig
wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/pig/pig-0.14.0/pig-0.14.0.tar.gz
2. 解压配置环境变量
如果Pig使用Map/Reduce模式，那么需要在环境变量中，配置HADOOP_HOME环境变量
expor
- Java 线程同步几种方式
BlueSkator
volatilesynchronizedThredLocalReenTranLockConcurrent
为何要使用同步？ java允许多线程并发控制，当多个线程同时操作一个可共享的资源变量时（如数据的增删改查）， 将会导致数据不准确，相互之间产生冲突，因此加入同步锁以避免在该线程没有完成操作之前，被其他线程的调用， 从而保证了该变量的唯一性和准确性。 1.同步方法&
- StringUtils判断字符串是否为空的方法（转帖）
BreakingBad
nullStringUtils“”
转帖地址：http://www.cnblogs.com/shangxiaofei/p/4313111.html
public static boolean isEmpty(String str)
判断某字符串是否为空，为空的标准是 str==
null
或 str.length()==
0
- 编程之美-分层遍历二叉树
bylijinnan
java数据结构算法编程之美
import java.util.ArrayList;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
public class LevelTraverseBinaryTree {
/**
* 编程之美 分层遍历二叉树
* 之前已经用队列实现过二叉树的层次遍历，但这次要求输出换行，因此要
- jquery取值和ajax提交复习记录
chengxuyuancsdn
jquery取值ajax提交
// 取值
// alert($("input[name='username']").val());
// alert($("input[name='password']").val());
// alert($("input[name='sex']:checked").val());
// alert($("
- 推荐国产工作流引擎嵌入式公式语法解析器-IK Expression
comsci
java应用服务器工作Excel嵌入式
这个开源软件包是国内的一位高手自行研制开发的，正如他所说的一样，我觉得它可以使一个工作流引擎上一个台阶。。。。。。欢迎大家使用，并提出意见和建议。。。
----------转帖---------------------------------------------------
IK Expression是一个开源的（OpenSource），可扩展的（Extensible），基于java语言
- 关于系统中使用多个PropertyPlaceholderConfigurer的配置及PropertyOverrideConfigurer
daizj
spring
1、PropertyPlaceholderConfigurer
Spring中PropertyPlaceholderConfigurer这个类，它是用来解析Java Properties属性文件值，并提供在spring配置期间替换使用属性值。接下来让我们逐渐的深入其配置。
基本的使用方法是：(1)
<bean id="propertyConfigurerForWZ&q
- 二叉树:二叉搜索树
dieslrae
二叉树
所谓二叉树,就是一个节点最多只能有两个子节点,而二叉搜索树就是一个经典并简单的二叉树.规则是一个节点的左子节点一定比自己小,右子节点一定大于等于自己(当然也可以反过来).在树基本平衡的时候插入,搜索和删除速度都很快,时间复杂度为O(logN).但是,如果插入的是有序的数据,那效率就会变成O(N),在这个时候,树其实变成了一个链表.
tree代码:
- C语言字符串函数大全
dcj3sjt126com
cfunction
C语言字符串函数大全
函数名: stpcpy
功 能: 拷贝一个字符串到另一个
用 法: char *stpcpy(char *destin, char *source);
程序例:
#include <stdio.h>
#include <string.h>
int main
- 友盟统计页面技巧
dcj3sjt126com
技巧
在基类调用就可以了, 基类ViewController示例代码
-(void)viewWillAppear:(BOOL)animated
{
[super viewWillAppear:animated];
[MobClick beginLogPageView:[NSString stringWithFormat:@"%@",self.class]];
- window下在同一台机器上安装多个版本jdk，修改环境变量不生效问题处理办法
flyvszhb
javajdk
window下在同一台机器上安装多个版本jdk，修改环境变量不生效问题处理办法
本机已经安装了jdk1.7，而比较早期的项目需要依赖jdk1.6，于是同时在本机安装了jdk1.6和jdk1.7.
安装jdk1.6前，执行java -version得到
C:\Users\liuxiang2>java -version
java version "1.7.0_21&quo
- Java在创建子类对象的同时会不会创建父类对象
happyqing
java创建子类对象父类对象
1.在thingking in java 的第四版第六章中明确的说了，子类对象中封装了父类对象，
2."When you create an object of the derived class, it contains within it a subobject of the base class. This subobject is the sam
- 跟我学spring3 目录贴及电子书下载
jinnianshilongnian
spring
一、《跟我学spring3》电子书下载地址：
《跟我学spring3》 （1-7 和 8-13） http://jinnianshilongnian.iteye.com/blog/pdf
跟我学spring3系列 word原版 下载
二、
源代码下载
最新依
- 第12章 Ajax（上）
onestopweb
Ajax
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/
- BI and EIM 4.0 at a glance
blueoxygen
BO
http://www.sap.com/corporate-en/press.epx?PressID=14787
有机会研究下EIM家族的两个新产品~~~~
New features of the 4.0 releases of BI and EIM solutions include:
Real-time in-memory computing –
- Java线程中yield与join方法的区别
tomcat_oracle
java
长期以来，多线程问题颇为受到面试官的青睐。虽然我个人认为我们当中很少有人能真正获得机会开发复杂的多线程应用(在过去的七年中，我得到了一个机会)，但是理解多线程对增加你的信心很有用。之前，我讨论了一个wait()和sleep()方法区别的问题，这一次，我将会讨论join()和yield()方法的区别。坦白的说，实际上我并没有用过其中任何一个方法，所以，如果你感觉有不恰当的地方，请提出讨论。
&nb
- android Manifest.xml选项
阿尔萨斯
Manifest
结构
继承关系
public final class Manifest extends Objectjava.lang.Objectandroid.Manifest
内部类
class Manifest.permission权限
class Manifest.permission_group权限组
构造函数
public Manifest () 详细 androi
- Oracle实现类split函数的方
zhaoshijie
oracle
关键字：Oracle实现类split函数的方
项目里需要保存结构数据，批量传到后他进行保存，为了减小数据量，子集拼装的格式，使用存储过程进行保存。保存的过程中需要对数据解析。但是oracle没有Java中split类似的函数。从网上找了一个，也补全了一下。
CREATE OR REPLACE TYPE t_split_100 IS TABLE OF VARCHAR2(100);
cr
