- 数据集格式转换——json2txt、xml2txt、txt2json【复制就能用】
kay_545
YOLO11改进有效涨点python人工智能机器学习
秋招面试专栏推荐：深度学习算法工程师面试问题总结【百面算法工程师】——点击即可跳转本专栏所有程序均经过测试，可成功执行专栏地址：YOLO11入门+改进涨点——点击即可跳转欢迎订阅目录json2txt脚本xml2txttxt2json
- 量子计算+AI：未来AI Agent的计算范式
AI天才研究院
计算ChatGPTDeepSeekRL强化学习agentagi推理模型智能驾驶
量子计算+AI：未来AIAgent的计算范式关键词：量子计算，人工智能，AIAgent，量子算法，量子机器学习，量子优化，量子数据处理摘要：量子计算和人工智能（AI）的结合正在改变AIAgent的计算范式。通过量子计算的超强算力和独特性质，AIAgent在数据处理、算法优化和决策能力方面展现出巨大潜力。本文将详细探讨量子计算与AI结合的核心概念、算法原理、系统架构，并通过实际案例展示量子AIAge
- AI人工智能深度学习算法：在量子计算中的应用
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战AI大模型应用入门实战与进阶DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型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
1.背景介绍随着科技的不断发展，人工智能和量子计算成为了当今世界的热门话题。人工智能的深度学习算法在处理大规模数据和复杂任务方面取得了显著的成果，而量子计算则具有强大的并行计算能力和高效的信息处理能力。将人工智能与量子计算相结合，为解决一些具有挑战性的问题提供了新的思路和方法。本文将探讨人工智能深度学习算法在量子计算中的应用，包括其背景、意义和应用场景。2.核心概念与联系在人工智能中，深度学习是一
- Android第四次面试总结（基础算法篇）
每次的天空
android面试算法
一、反转链表//定义链表节点类classListNode{//节点存储的值intval;//指向下一个节点的引用ListNodenext;//构造函数，用于初始化节点的值ListNode(intx){val=x;}}classSolution{//反转链表的方法publicListNodereverseList(ListNodehead){//初始化前一个节点为nullListNodeprev=n
- 芒格的“清晰思考“方法在量子计算商业模式设计中的应用
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeek量子计算网络运维ai
芒格的"清晰思考"方法在量子计算商业模式设计中的应用关键词：芒格、清晰思考方法、量子计算、商业模式设计、应用策略摘要：本文聚焦于将芒格的“清晰思考”方法应用于量子计算商业模式设计。首先介绍了背景信息，包括目的范围、预期读者等。接着阐述了核心概念，如“清晰思考”方法和量子计算商业模式的原理及联系，并给出相应示意图和流程图。详细讲解了核心算法原理及操作步骤，结合数学模型和公式进行说明。通过项目实战案例
- MATLAB 控制系统设计与仿真 - 28
东雁西飞
MATLAB控制系统设计与仿真matlab算法开发语言机器人自动控制AI算法
MATLAB状态空间控制系统分析-极点配置就受控系统的控制律的设计而言，由状态反馈极点配置和输出反馈极点配置。状态反馈极点配置问题就是：通过状态反馈矩阵K的选取，使闭环系统的极点，即(A-BK)的特征值恰好处于所希望的一组给定闭环极点的位置。另外，线性定常系统可以用状态反馈任意配置极点的充分必要条件是：该系统必须是完全能控的。所以，在实现极点的任意配置前，必须判别受控系统的能控性。下面结合例子介绍
- 分块查找算法
1haooo
算法java算法开发语言数据结构
分块的原则前一块的最大数据，小于后一窥啊中所有的数据（块内无序，块间有序）块数数量一般等于数字的个数开根号。比如：16个数字一般分为4块左右。publicclassblockSearch{publicstaticvoidmain(String[]args){int[]arr={16,5,9,12,21,18,32,23,37,26,45,34,50,48,61,52,73,66};//共18个元素
- C语言：哈希表
%KT%
C/C++算法数据结构c语言散列表开发语言
1、文章声明：本文是基于链地址法建立的哈希表。文章中若存在错误，欢迎各路大佬指正。本文涉及二级指针，链表等内容。该方面的知识点，可以参考文章：数据结构：单链表的相关操作-CSDN博客C语言：利用二级指针动态创建二维矩阵-CSDN博客2、哈希表的介绍：哈希表其实可以理解成一种映射，通过映射关系来存储数据，有点类似于Python中的字典。常见的如数组，链表等存储结构，他们查询数据都有一个特点，往往需要
- AI人工智能深度学习算法：搭建可拓展的深度学习模型架构
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
深度学习、模型架构、可拓展性、神经网络、机器学习1.背景介绍深度学习作为人工智能领域最前沿的技术之一，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性的进展。深度学习模型的成功离不开其强大的学习能力和可拓展性。本文将深入探讨深度学习算法的原理、模型架构设计以及可拓展性的关键要素，并通过代码实例和实际应用场景，帮助读者理解如何搭建可拓展的深度学习模型架构。2.核心概念与联系深度学习的核心概念是人
- 通俗的方式解释“零钱兑换”问题
程序员龙一
C++C/C++每日一问leetcodec++零钱兑换
“零钱兑换”是一道经典的算法题目，其主要问题是：给定不同面额的硬币和一个总金额，求出凑成总金额所需的最少硬币个数。如果没有任何一种硬币组合能组成总金额，返回-1。解题思路动态规划：使用动态规划是解决零钱兑换问题的常用方法。定义一个数组dp，其中dp[i]表示凑成金额i所需的最少硬币个数。状态转移方程：对于每个金额i，遍历所有硬币面额coin，如果i>=coin，则dp[i]=min(dp[i],d
- 【加密】常用加密算法
llzcxdb
java开发语言
非对称加密非对称加密是一种加密技术，也称为公钥加密。它使用一对密钥：公钥和私钥。公钥可以向任何人公开，用于加密信息，而私钥则是保密的，用于解密信息。这种加密方法确保了数据的安全传输，因为只有拥有对应私钥的人才能解密通过公钥加密的信息。非对称加密的一个主要特点是，即使公钥被他人获取，他们也无法解密密文，因为缺乏与之配对的私钥。常见的非对称加密算法包括RSA、椭圆曲线加密（ECC）和数字签名算法（DS
- 基于改进ISODATA算法的负荷场景曲线聚类（matlab代码）
电力程序小学童
聚类matlabISODATA算法风电光伏
目录1主要内容聚类中心选取步骤核方法2部分代码3程序结果4程序链接1主要内容程序复现文献《基于机器学习的短期电力负荷预测和负荷曲线聚类研究》第三章《基于改进ISODATA算法的负荷场景曲线聚类》模型，该方法不止适用于负荷聚类，同样适用于风光等可再生能源聚类，只需要改变聚类的数据即可，该方法的通用性和可创新性强。该代码实现一种基于改进ISODATA算法的负荷场景曲线聚类方法，代码中，主要做了四种聚类
- 基于STM32单片机的人脸识别电子密码锁RFID刷卡门禁锁设计+红外避障检测人流量液晶显示设计DIY25-147
通旺科技
单片机stm32嵌入式硬件
STM32单片机+红外人流量统计+人脸识别(管理)+RFID刷卡+密码可设+TFT屏+舵机+蜂鸣器+矩阵按键本系统由STM32F103C8T6单片机核心板、1.44寸TFT彩屏、红外避障传感器、人脸识别模块、RFID射频卡读写模块、舵机驱动电路、蜂鸣器报警电路、矩阵按键电路及电源组成。【1】设备识别到已录入的人脸信息、已录入的RFID卡号信息、输入密码正确，则进行舵机控制，打开门禁；同时液晶能够显
- 《基于机器学习的负荷曲线聚类算法对比与改进：K-L-isodata的创新性研究》
TWHiwhjig
机器学习算法聚类
基于机器学习的负荷曲线聚类包括kmeansisodata和改进的L-isodata以及在其基础上再次进行改进的K-L-isodata(有创新性)，四者通过评价指标进行了对比精品代码可修改性极高有参考文献ID:93150688324967700自律的电气人基于机器学习的负荷曲线聚类是一种基于数据分析和模式识别的技术，它可以帮助我们对系统的负荷变化进行分类和理解。在负荷曲线聚类的研究中，K-means
- 百度站群收录2025最新：实战策略与趋势解读
SEO黑猫
百度dubbo
引言：重新认识站群生态最近接触到一个跨境电商案例：某服饰企业通过搭建15个行业细分站群，在2024年百度收录量同比提升380%。这不禁让人思考——2025年的站群运营，究竟需要哪些创新策略？一、2024实战案例拆解案例背景：某母婴用品品牌通过「三级站群矩阵」实现收录突破：1个品牌主站（权重培育）5个地域分站（长尾词覆盖）9个产品专题站（精准流量捕获）RewriteRule^(.*)/product
- 动态规划-第4篇
藤椒味的火腿肠真不错
动态规划算法
19.最⼤⼦数组和（medium）1.题⽬链接：53.最大子数组和-力扣（LeetCode）2..解法（动态规划）：算法思路：1.状态表⽰：对于线性dp，我们可以⽤「经验+题⽬要求」来定义状态表⽰：i.以某个位置为结尾，巴拉巴拉；ii.以某个位置为起点，巴拉巴拉。这⾥我们选择⽐较常⽤的⽅式，以「某个位置为结尾」，结合「题⽬要求」，定义⼀个状态表⽰：dp[i]表⽰：以i位置元素为结尾的「所有⼦数组」
- 光学工程师中年危机
光学设计培训
激光雷达光学设计zemax光学光学工程
一、技术能力突围：向高价值领域迁移瞄准增量市场激光雷达与自动驾驶：将光学设计经验迁移至激光雷达光路优化（如VCSEL阵列准直算法）、热稳定性补偿算法（解决车载环境温度漂移问题）15。AR/VR光学模组：参与超表面透镜（Metasurface）设计，结合波导与全息技术提升显示效率，掌握LightTools或LucidShape光场仿真37。强化算法能力光学-算法交叉技能：从
- P11451 [USACO24DEC] It‘s Mooin‘ Time B（枚举算法）
爱干饭的boy
算法竞赛题目超详细解析算法c语言c++青少年编程贪心算法推荐算法
题目描述FarmerJohn正在试图向Elsie描述他最喜欢的USACO竞赛，但她很难理解为什么他这么喜欢它。他说「竞赛中我最喜欢的部分是Bessie说『现在是哞哞时间』并在整个竞赛中一直哞哞叫」。Elsie仍然不理解，所以FarmerJohn将竞赛以文本文件形式下载，并试图解释他的意思。竞赛被定义为一个长度为$N$（$3≤N≤20000$）的小写字母字符串。一种哞叫一般地定义为子串$c_ic_j
- 高亮动态物体——前景提取与动态物体检测器（opencv实现）
WenJGo
AI学习之路Python之路opencv计算机视觉人工智能深度学习神经网络
目录代码说明1.导入库2.创建背景建模对象3.打开视频源4.逐帧处理视频5.应用背景建模获得前景掩码6.形态学操作去除噪声6.1定义形态学核6.2开运算去除噪点6.3膨胀操作填补前景区域空洞7.轮廓检测识别动态物体8.绘制轮廓和边界框9.显示处理结果10.退出控制与资源释放整体代码效果展示代码说明主要功能是通过背景建模检测视频中的运动目标。其工作流程如下：读取视频帧；利用MOG2算法生成前景掩码；
- 蓝桥杯Python赛道备赛——Day8：动态规划（基础）案例分析
SKY YEAM
蓝桥杯备赛蓝桥杯python动态规划
本博客就上一期中讨论的蓝桥杯动态规划基础问题（包括：递推、记忆化搜索、最长公共子序列和最长上升子序列），给出了六个常见的案例问题。每一个问题都给出了其求解方法的示例代码，以供低年级师弟师妹们学习和练习。如有不懂，欢迎在评论区提问。前序知识：（1）Python基础语法（2）Day1：基础算法（3）Day7：动态规划（基础）动态规划（基础）案例分析一、递推应用：爬楼梯问题二、递推应用：零钱兑换三、记忆
- 思维链在可控核聚变等离子体控制中的应用：AI驱动的能源革命
AI大模型应用之禅
DeepSeek人工智能能源ai
概述《思维链在可控核聚变等离子体控制中的应用：AI驱动的能源革命》旨在探讨AI技术在可控核聚变等离子体控制中的实际应用，以及如何通过思维链实现能源革命。本文将从以下几个方面展开讨论：核聚变等离子体控制背景、思维链技术介绍、AI在等离子体控制中的应用、算法原理与实现、系统设计与实现、项目实战以及最佳实践与展望。一、核聚变等离子体控制背景核聚变是一种通过将轻原子核在高温高压下聚合成更重的原子核，释放出
- AI 创业团队：技术人才与商业人才的完美搭配
yaxin0765
人工智能
目录一、技术人才的核心价值二、商业人才的关键作用三、实现完美搭配的策略在AI创业的赛道上，一个优秀的团队是决定企业成败的关键因素。而在这个团队中，技术人才与商业人才的完美搭配，如同鸟之双翼、车之两轮，缺一不可。他们各自发挥独特优势，相互协作，共同推动AI创业企业驶向成功的彼岸。一、技术人才的核心价值奠定技术根基：技术人才是AI创业企业的技术基石。他们精通各类AI算法、编程语言和开发框架，能够搭建起
- 使用 CryptoJS 实现 AES 解密：动态数据解密示例
木觞清
javascript
在现代加密应用中，AES（高级加密标准）是一种广泛使用的对称加密算法。它的安全性高、效率好，适合用于各种加密任务。今天，我们将通过一个实际的示例，展示如何使用CryptoJS实现AES解密，解密动态数据。CryptoJS是一个基于JavaScript的加密库，它支持AES、DES等多种常见的加密算法。本文将详细介绍如何使用CryptoJS解密AES加密的数据。1.引入CryptoJS库首先，确保你
- MySQL算法篇（一）
先睡
算法
Hash算法，也称为哈希算法或散列算法，是一种将任意长度的输入（如文本、图片等）通过某种规则转换成固定长度的输出的算法。这个输出通常被称为哈希值、哈希码或哈希摘要。以下是一些关于哈希算法的关键点：不可逆性：理论上，从哈希值不能逆向推导出原始输入数据。确定性：对于同一个输入，无论何时何地使用相同的哈希算法，都会得到相同的哈希值。快速计算：哈希算法通常设计得非常高效，可以快速计算出哈希值。抗冲突性：不
- 基于生成对抗网络（GAN）的图像超分辨率实战：从SRGAN到ESRGAN
Evaporator Core
#深度学习强化学习生成模型生成对抗网络人工智能神经网络
图像超分辨率（ImageSuper-Resolution）是一种通过算法将低分辨率图像转换为高分辨率图像的技术，广泛应用于医学影像、卫星图像和视频增强等领域。生成对抗网络（GAN）是图像超分辨率的经典方法，而增强型超分辨率生成对抗网络（ESRGAN）则通过引入残差网络和感知损失进一步提升了图像质量。本文将通过一个完整的实战案例，展示如何使用SRGAN和ESRGAN进行图像超分辨率，并提供详细的代码
- 我的创作纪念日
Eqwaak00
微服务
一周年的技术创作之旅：从「挖钻石」到探索未知的星辰大海一年前的今天，我在键盘上敲下了第一篇技术博客——《我的世界》钻石挑战，用代码教会AI挖矿。那时的心情，像极了游戏中第一次挥动镐子的新手：既兴奋又忐忑。如今回望这365天，技术创作早已成为我生活中不可或缺的一部分，它不仅是记录，更是成长的见证。技术成长：从工具人到造物者这一年，我从一个只会调用API的“工具人”，逐渐蜕变为能设计算法、优化系统的开
- PyTorch 深度学习实战（12）：Actor-Critic 算法与策略优化
进取星辰
PyTorch深度学习实战深度学习pytorch算法
在上一篇文章中，我们介绍了强化学习的基本概念，并使用深度Q网络（DQN）解决了CartPole问题。本文将深入探讨Actor-Critic算法，这是一种结合了策略梯度（PolicyGradient）和值函数（ValueFunction）的强化学习方法。我们将使用PyTorch实现Actor-Critic算法，并应用于经典的CartPole问题。一、Actor-Critic算法基础Actor-Cri
- PyTorch 深度学习实战（17）：Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) 算法与并行训练
进取星辰
PyTorch深度学习实战深度学习pytorch算法
在上一篇文章中，我们深入探讨了SoftActor-Critic(SAC)算法及其在平衡探索与利用方面的优势。本文将介绍强化学习领域的重要里程碑——AsynchronousAdvantageActor-Critic(A3C)算法，并展示如何利用PyTorch实现并行化训练来加速学习过程。一、A3C算法原理A3C算法由DeepMind于2016年提出，通过异步并行的多个智能体（Worker）与环境交互
- 数据结构——二叉树的层序遍历
s.wy
数据结构队列二叉树数据结构c语言
算法设计二叉树的层序遍历用到的是队列，创建二叉树时用的是递归的方法。在层序遍历时用队列来存储结点。层序遍历二叉树：首先，让根结点入队，然后执行一个循环，条件是：队列不为空。也就是队列不为空时，令一个结点出队，然后输出该结点的data中的数据，并判断该结点的左右孩子是否存在，若存在，则将它们分别入队。再次执行该循环，直到队列为空，结束。代码：#include"stdio.h"#include"std
- 【数据结构】——二叉树的遍历算法
忽现忽隐
数据结构二叉树队列数据结构算法c++
题目要求编写程序，用先序递归遍历法（或输入先序及中序递归遍历结点访问序列）建立二叉树的二叉链表存储结构，计算并输出二叉树的结点总数以及树的高度；然后输出其先序、中序、后序以及层次遍历结点访问次序。其中层次遍历的实现需使用循环队列。二叉树结点数据类型建议选用字符类型。数据结构设计采用C++的模板类，创建队列。每个队列对象中，elem指针用来建立长度为n的数组，n表示队列的容量，front表示队头指针
- Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件：HtmlExtractor
yangshangchuan
信息抽取HtmlExtractor精准抽取信息采集
HtmlExtractor是一个Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件，本身并不包含爬虫功能，但可被爬虫或其他程序调用以便更精准地对网页结构化信息进行抽取。
HtmlExtractor是为大规模分布式环境设计的，采用主从架构，主节点负责维护抽取规则，从节点向主节点请求抽取规则，当抽取规则发生变化，主节点主动通知从节点，从而能实现抽取规则变化之后的实时动态生效。
如
- java编程思想 -- 多态
百合不是茶
java多态详解
一: 向上转型和向下转型
面向对象中的转型只会发生在有继承关系的子类和父类中（接口的实现也包括在这里）。父类：人 子类：男人向上转型： Person p = new Man() ; //向上转型不需要强制类型转化向下转型： Man man =
- [自动数据处理]稳扎稳打,逐步形成自有ADP系统体系
comsci
dp
对于国内的IT行业来讲,虽然我们已经有了"两弹一星",在局部领域形成了自己独有的技术特征,并初步摆脱了国外的控制...但是前面的路还很长....
首先是我们的自动数据处理系统还无法处理很多高级工程...中等规模的拓扑分析系统也没有完成,更加复杂的
- storm 自定义 日志文件
商人shang
stormclusterlogback
Storm中的日志级级别默认为INFO，并且，日志文件是根据worker号来进行区分的，这样，同一个log文件中的信息不一定是一个业务的，这样就会有以下两个需求出现：
1. 想要进行一些调试信息的输出
2. 调试信息或者业务日志信息想要输出到一些固定的文件中
不要怕，不要烦恼，其实Storm已经提供了这样的支持，可以通过自定义logback 下的 cluster.xml 来输
- Extjs3 SpringMVC使用 @RequestBody 标签问题记录
21jhf
springMVC使用 @RequestBody(required = false) UserVO userInfo
传递json对象数据，往往会出现http 415，400,500等错误，总结一下需要使用ajax提交json数据才行，ajax提交使用proxy，参数为jsonData，不能为params；另外，需要设置Content-type属性为json，代码如下：
（由于使用了父类aaa
- 一些排错方法
文强chu
方法
1、java.lang.IllegalStateException: Class invariant violation
at org.apache.log4j.LogManager.getLoggerRepository(LogManager.java:199)at org.apache.log4j.LogManager.getLogger(LogManager.java:228)
at o
- Swing中文件恢复我觉得很难
小桔子
swing
我那个草了！老大怎么回事，怎么做项目评估的？只会说相信你可以做的，试一下，有的是时间！
用java开发一个图文处理工具，类似word，任意位置插入、拖动、删除图片以及文本等。文本框、流程图等，数据保存数据库，其余可保存pdf格式。ok,姐姐千辛万苦，
- php 文件操作
aichenglong
PHP读取文件写入文件
1 写入文件
@$fp=fopen("$DOCUMENT_ROOT/order.txt", "ab");
if(!$fp){
echo "open file error" ;
exit;
}
$outputstring="date:"." \t tire:".$tire."
- MySQL的btree索引和hash索引的区别
AILIKES
数据结构mysql算法
Hash 索引结构的特殊性，其 检索效率非常高，索引的检索可以一次定位，不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样多次的IO访问，所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。
可能很多人又有疑问了，既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多，为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢
- JAVA的抽象--- 接口 --实现
百合不是茶
抽象 接口 实现接口
//抽象 类 ,方法
//定义一个公共抽象的类 ,并在类中定义一个抽象的方法体
抽象的定义使用abstract
abstract class A 定义一个抽象类 例如：
//定义一个基类
public abstract class A{
//抽象类不能用来实例化，只能用来继承
//
- JS变量作用域实例
bijian1013
作用域
<script>
var scope='hello';
function a(){
console.log(scope); //undefined
var scope='world';
console.log(scope); //world
console.log(b);
- TDD实践（二）
bijian1013
javaTDD
实践题目：分解质因数
Step1：
单元测试：
package com.bijian.study.factor.test;
import java.util.Arrays;
import junit.framework.Assert;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import com.bijian.
- [MongoDB学习笔记一]MongoDB主从复制
bit1129
mongodb
MongoDB称为分布式数据库，主要原因是1.基于副本集的数据备份， 2.基于切片的数据扩容。副本集解决数据的读写性能问题，切片解决了MongoDB的数据扩容问题。
事实上，MongoDB提供了主从复制和副本复制两种备份方式，在MongoDB的主从复制和副本复制集群环境中，只有一台作为主服务器，另外一台或者多台服务器作为从服务器。 本文介绍MongoDB的主从复制模式，需要指明
- 【HBase五】Java API操作HBase
bit1129
hbase
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor;
import org.apache.ha
- python调用zabbix api接口实时展示数据
ronin47
zabbix api接口来进行展示。经过思考之后，计划获取如下内容： 1、 获得认证密钥 2、 获取zabbix所有的主机组 3、 获取单个组下的所有主机 4、 获取某个主机下的所有监控项
- jsp取得绝对路径
byalias
绝对路径
在JavaWeb开发中，常使用绝对路径的方式来引入JavaScript和CSS文件，这样可以避免因为目录变动导致引入文件找不到的情况，常用的做法如下：
一、使用${pageContext.request.contextPath}
代码” ${pageContext.request.contextPath}”的作用是取出部署的应用程序名，这样不管如何部署，所用路径都是正确的。
- Java定时任务调度：用ExecutorService取代Timer
bylijinnan
java
《Java并发编程实战》一书提到的用ExecutorService取代Java Timer有几个理由，我认为其中最重要的理由是：
如果TimerTask抛出未检查的异常，Timer将会产生无法预料的行为。Timer线程并不捕获异常，所以 TimerTask抛出的未检查的异常会终止timer线程。这种情况下，Timer也不会再重新恢复线程的执行了;它错误的认为整个Timer都被取消了。此时，已经被
- SQL 优化原则
chicony
sql
一、问题的提出
在应用系统开发初期，由于开发数据库数据比较少，对于查询SQL语句，复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣，但是如果将应用系统提交实际应用后，随着数据库中数据的增加，系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据，劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍，可见对于一个系统
- java 线程弹球小游戏
CrazyMizzz
java游戏
最近java学到线程，于是做了一个线程弹球的小游戏，不过还没完善
这里是提纲
1.线程弹球游戏实现
1.实现界面需要使用哪些API类
JFrame
JPanel
JButton
FlowLayout
Graphics2D
Thread
Color
ActionListener
ActionEvent
MouseListener
Mouse
- hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
daizj
hadoopjps
hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
jps时出现如下信息：
3019 -- process information unavailable3053 -- process information unavailable2985 -- process information unavailable2917 --
- PHP图片水印缩放类实现
dcj3sjt126com
PHP
<?php
class Image{
private $path;
function __construct($path='./'){
$this->path=rtrim($path,'/').'/';
}
//水印函数，参数：背景图，水印图，位置，前缀,TMD透明度
public function water($b,$l,$pos
- IOS控件学习：UILabel常用属性与用法
dcj3sjt126com
iosUILabel
参考网站：
http://shijue.me/show_text/521c396a8ddf876566000007
http://www.tuicool.com/articles/zquENb
http://blog.csdn.net/a451493485/article/details/9454695
http://wiki.eoe.cn/page/iOS_pptl_artile_281
- 完全手动建立maven骨架
eksliang
javaeclipseWeb
建一个 JAVA 项目 ：
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=App
[-Dversion=0.0.1-SNAPSHOT]
[-Dpackaging=jar]
建一个 web 项目 ：
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=web-a
- 配置清单
gengzg
配置
1、修改grub启动的内核版本
vi /boot/grub/grub.conf
将default 0改为1
拷贝mt7601Usta.ko到/lib文件夹
拷贝RT2870STA.dat到 /etc/Wireless/RT2870STA/文件夹
拷贝wifiscan到bin文件夹，chmod 775 /bin/wifiscan
拷贝wifiget.sh到bin文件夹，chm
- Windows端口被占用处理方法
huqiji
windows
以下文章主要以80端口号为例，如果想知道其他的端口号也可以使用该方法..........................1、在windows下如何查看80端口占用情况?是被哪个进程占用?如何终止等. 这里主要是用到windows下的DOS工具,点击"开始"--"运行",输入&
- 开源ckplayer 网页播放器， 跨平台(html5, mobile)，flv, f4v, mp4, rtmp协议. webm, ogg, m3u8 ！
天梯梦
mobile
CKplayer，其全称为超酷flv播放器，它是一款用于网页上播放视频的软件，支持的格式有：http协议上的flv,f4v,mp4格式，同时支持rtmp视频流格 式播放，此播放器的特点在于用户可以自己定义播放器的风格，诸如播放/暂停按钮，静音按钮，全屏按钮都是以外部图片接口形式调用，用户根据自己的需要制作 出播放器风格所需要使用的各个按钮图片然后替换掉原始风格里相应的图片就可以制作出自己的风格了，
- 简单工厂设计模式
hm4123660
java工厂设计模式简单工厂模式
简单工厂模式（Simple Factory Pattern）属于类的创新型模式，又叫静态工厂方法模式。是通过专门定义一个类来负责创建其他类的实例，被创建的实例通常都具有共同的父类。简单工厂模式是由一个工厂对象决定创建出哪一种产品类的实例。简单工厂模式是工厂模式家族中最简单实用的模式，可以理解为是不同工厂模式的一个特殊实现。
- maven笔记
zhb8015
maven
跳过测试阶段：
mvn package -DskipTests
临时性跳过测试代码的编译：
mvn package -Dmaven.test.skip=true
maven.test.skip同时控制maven-compiler-plugin和maven-surefire-plugin两个插件的行为，即跳过编译，又跳过测试。
指定测试类
mvn test
- 非mapreduce生成Hfile，然后导入hbase当中
Stark_Summer
maphbasereduceHfilepath实例
最近一个群友的boss让研究hbase，让hbase的入库速度达到5w+/s，这可愁死了，4台个人电脑组成的集群，多线程入库调了好久，速度也才1w左右，都没有达到理想的那种速度，然后就想到了这种方式，但是网上多是用mapreduce来实现入库，而现在的需求是实时入库，不生成文件了，所以就只能自己用代码实现了，但是网上查了很多资料都没有查到，最后在一个网友的指引下，看了源码，最后找到了生成Hfile
- jsp web tomcat 编码问题
王新春
tomcatjsppageEncode
今天配置jsp项目在tomcat上，windows上正常，而linux上显示乱码，最后定位原因为tomcat 的server.xml 文件的配置，添加 URIEncoding 属性：
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1"
connectionTi
