- 122. 买卖股票的最佳时机 II
请向我看齐
LeetCode算法
题目分析LeetCode第122题是“买卖股票的最佳时机II”。题目描述为:给定一个数组prices,其中prices[i]是一支给定股票第i天的价格。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易(多次买卖一支股票)。模式识别本题属于动态规划或者贪心算法的范畴。由于可以进行多次交易,且没有交易次数限制,所以可以通过比较相邻两天的价格,只要后一天价格比前一天高,就进行一次交易
- 书籍-《动手学深度学习(英文版)》
书籍:DiveintoDeepLearning作者:AstonZhang,ZacharyC.Lipton,MuLi,AlexanderJ.Smola出版:CambridgeUniversityPress编辑:陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载:书籍下载-《动手学深度学习(英文版)》01书籍介绍深度学习已经彻底改变了模式识别,为计算机视觉、自然语言处理和自动语音识别等领域提供了强大的工具。应用深度学
- 密码安全:如何识别强弱密码,并打造铁壁防线!
喵手
零基础学Java安全php开发语言
全文目录:开篇语前言:一场关于密码的角力赛目录密码的弱点:为什么弱密码是个大问题如何定义强密码?强密码的特点:举个例子:如何识别密码强弱?简单技巧帮你判断1.**密码长度:是否足够长?**示例代码演示代码解释:测试结果示例:2.**复杂度:是否包含特殊字符?**示例代码演示代码解释:测试结果示例:小结:3.**模式识别:是否包含常见模式?**️密码管理小技巧:打造更安全的数字生活1.**使用密码管
- 智能形状匹配技术全解析:从经典算法到深度学习与神经形态计算【超级详细版】
AI筑梦师
计算机视觉算法深度学习人工智能机器学习计算机视觉python
智能形状匹配技术全解析:从经典算法到深度学习与神经形态计算1.引言1.1研究背景在计算机视觉、模式识别、医学影像分析和自动驾驶等领域,形状匹配是核心任务之一。然而,现实世界的形状往往存在可变性(Variability),主要体现在以下几个方面:形变(Deformation):物体可能由于柔性材料、外力作用或生物运动发生非刚性形变。尺度变化(ScaleVariation):目标形状在不同场景下可能大
- 《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
- DeepSeek在智慧物流管控中的全场景落地方案
猴的哥儿
笔记大数据交通物流python数据仓库微服务
一、智慧物流核心痛点与DeepSeek解决方案矩阵物流环节行业痛点DeepSeek技术方案价值增益仓储管理库存预测误差率>30%多模态时空预测模型库存周转率↑40%运输调度车辆空驶率35%强化学习动态调度引擎运输成本↓25%路径规划突发路况响应延迟>30分钟实时路况语义理解+自适应规划准时交付率↑18%异常检测50%异常依赖人工发现多传感器融合的异常模式识别异常发现时效↑6倍客户服务50%咨询需人
- AI大模型从入门到精通,2025终极指南!好卷啊,又不能躺平,只能悄悄卷你们了!
大模型教程
人工智能大模型训练LLM知识库大模型大模型入门大模型学习
什么是AI大模型?AI大模型是指使用大规模数据和强大的计算能力训练出来的人工智能模型。这些模型通常具有高度的准确性和泛化能力,可以应用于各种领域,如自然语言处理、图像识别、语音识别等。为什么要学AI大模型?2024人工智能大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用,大模型作为其中的重要组成部分,正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力,广泛应用于
- Python精进系列: K-Means 聚类算法调用库函数和手动实现对比分析
进一步有进一步的欢喜
Python精进系列算法pythonkmeans
一、引言在机器学习领域,聚类分析是一种重要的无监督学习方法,用于将数据集中的样本划分为不同的组或簇,使得同一簇内的样本具有较高的相似性,而不同簇之间的样本具有较大的差异性。K-Means聚类算法是最常用的聚类算法之一,它以其简单性和高效性在数据挖掘、图像分割、模式识别等领域得到了广泛应用。本文将详细介绍K-Means聚类算法,并分别给出调用现成函数和不调用任何现成函数实现K-Means聚类的代码示
- 认知科学:解决复杂问题的5个关键策略
AI天才研究院
AI大模型应用入门实战与进阶大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍认知科学是一门研究人类思维、认知和行为的科学。它涉及到大脑、神经科学、心理学、语言学、人工智能和计算机科学等多个领域。认知科学试图揭示人类如何理解和处理信息,以及如何进行决策和行动。在本文中,我们将探讨5个关键策略,这些策略可以帮助我们解决复杂问题。这些策略包括:模式识别规则抽取推理和逻辑推理知识表示和知识图谱多模态处理我们将在接下来的部分中详细讨论这些策略,并提供代码实例和数学模型公
- 嵌入式人工智能应用- 第八章 车牌识别
数贾电子科技
嵌入式人工智能应用人工智能
嵌入式人工智能应用文章目录嵌入式人工智能应用1车牌识别1.1概述1.2车牌说明1.3车牌识别原理1.4车牌识别难点2代码部署2.1进入项目里面2.2编译和运行2.3运行结果1车牌识别1.1概述车牌自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。其硬件设备一般包括触发设备(监测车辆是否进入视野)、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机(如计算机
- Akamai 与 AWS 风控分析与绕过技术探讨
qq_33253945
aws云计算爬虫网络爬虫算法安全
1.引言本文将深入探讨Akamai风控和AWS签名算法的技术细节。请注意,文中内容仅供技术研究和学习交流使用。2.Akamai风控核心要素Akamai的主要风控机制包含以下几个关键点:Canvas指纹识别每个浏览器环境都有其独特的Canvas指纹这是风控系统的核心识别方式之一用户行为分析鼠标移动轨迹检测操作行为模式识别相关参数的实时计算与验证JA3指纹TLS握手特征识别客户端环境特征分析代码执行流
- DeepSeek该选蒸馏版还是满血版
飞翔的FOX
人工智能
针对不同版本的DeepSeek,需要从多个维度综合分析:1.模型规模与基础能力671B模型在理论上具备更强的底层推理能力:更大参数量意味着更强的模式识别、逻辑推理和知识储备能力,尤其在跨领域、开放域任务中优势显著。70B模型若未经过充分行业适配,其原始能力上限低于671B。但在特定场景下,通过优化可能突破这一限制。2.行业数据适配的关键作用长期迭代的70B模型可通过以下方式缩小差距:领域微调:持续
- 【春招笔试真题】饿了么2025.03.07-开发岗真题
春秋招笔试突围
最新互联网春秋招试题合集java算法网络
饿了么2025.03.07-开发岗题目1️⃣:统计01串中0和1的个数,通过计算可能的交换方式确定不同字符串数量2️⃣:使用模板匹配技术识别验证码图片中的"#"符号分布模式3️⃣:构建字典树(Trie)优化异或查询,实现高效的数字黑板游戏整体难度这套题目整体难度适中,由简到难逐步递进:第一题是基础的计数问题,需要理解交换操作的特性第二题是模式识别问题,需要实现模板匹配第三题是高级数据结构应用,需要
- 基于深度学习的恶意软件检测系统:设计与实现
机器懒得学习
深度学习人工智能
引言随着信息技术的飞速发展,恶意软件(如病毒、木马、勒索软件等)对全球网络安全构成了严重威胁。传统的恶意软件检测方法(如特征码匹配、行为分析等)在面对新型恶意软件变种时往往力不从心。近年来,深度学习技术在模式识别和分类任务中取得了显著成效,为恶意软件检测领域带来了新的机遇。本文将详细介绍一个基于深度学习的恶意软件检测系统的开发过程,该系统利用长短期记忆网络(LSTM)对Windows可执行程序的A
- Deepseek r1回答:人工智能的本质是什么? 给人类社会带来的意义是什么? 相比于之前的互联网革命,这一轮的人工智能革命的特点和异同点有哪些?
强化学习曾小健
Deepseek原理与使用人工智能
嗯,用户问的是人工智能的本质、对社会的意义,以及和互联网革命的比较。首先得拆解这三个问题,逐个分析。用户可能对AI有一定了解,但想深入理解其核心和影响。可能需要从技术、社会、历史角度切入。先想AI的本质。本质是什么?是模拟人类智能,还是数据处理?可能需要提到机器学习、深度学习,尤其是神经网络。但本质可能更深层,比如自主决策、模式识别。还要区分弱AI和强AI,现在都是弱AI,专注于特定任务。然后是意
- JAVA学习-练习试用Java实现“使用神经网络算法对大数据集进行模式识别和筛选”
守护者170
java学习java学习
问题:实现一个Java程序,使用神经网络算法对大数据集进行模式识别和筛选。解答思路:要实现一个使用神经网络算法对大数据集进行模式识别和筛选的Java程序,我们可以使用一个简单的多层感知器(MLP)模型。以下是一个使用Java实现的简单示例,其中使用了'java.util'包中的数据结构和算法。一、在这个例子中,我们将使用以下步骤:1.准备数据集(这里我们将随机生成一些数据)。2.定义一个简单的多层
- 山东科技大学计算机科学与技术研究生导师,山东科技大学-计算机科学与工程学院...
weixin_39898380
孙忠林,男,教授,硕士生导师,1982年7月本科毕业于东北工学院计算机科学与工程专业,1997年7月取得山东科技大学计算机应用技术专业硕士学位。2009年7月取得山东科技大学安全工程技术专业博士学位。为本科生主要讲授《编译原理》、《数据库系统》等课程,为硕士研究生主要讲授《模式识别》、《数据库技术》等课程。主要研究方向是模式识别、数据库系统、系统集成及安全工程方面的系统及预测研究。作为项目主持人承
- 手写数字识别项目:从原理到实践
北屿升:
微信新浪微博facebook微信公众平台百度
在当今数字化时代,手写数字识别作为模式识别和人工智能领域的重要应用,有着广泛的用途,如邮政信封上的邮编识别、银行支票上的数字处理等。本文将详细介绍手写数字识别项目的相关内容,包括原理、数据集、实现步骤和应用前景。一、手写数字识别原理手写数字识别主要依赖于模式识别和机器学习技术。其基本原理是将手写数字的图像转换为计算机能够处理的数字信号,然后通过特征提取和分类算法来判断该数字的具体值。常用的特征提取
- 算法比赛中的构造题及一些经典套路
小王Jacky
编程算法提高(c++)算法
什么是构造构造题的定义构造要求解题者通过观察问题的结果的规律,找到一种通用的方法或者模式,使得问题规模增大时,依然能够高效地得到答案如何解决构造题1.状态转移:在动态规划问题中,状态转移是核心概念。你需要考虑如何从一个状态转移到另一个状态,并且这种转移会带来什么影响。这通常涉及到定义状态、状态转移方程和边界条件。2.模式识别:在解决构造题时,尝试识别问题中的模式或特征。这有助于你更好地理解问题的本
- 神经网络:人工智能的核心技术
m0_75126181
人工智能神经网络深度学习
神经网络简介神经网络是一种模仿生物神经系统的计算模型,由大量相互连接的神经元组成。它通过学习大量的数据来完成复杂的模式识别和决策任务,是当前人工智能和机器学习领域最重要的技术之一。神经网络的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收外部数据,隐藏层对数据进行处理和特征提取,输出层产生最终结果。神经元之间通过带权重的连接相互作用,通过调整这些权重来实现学习过程。神经网络的工作原理神经网络的工作原
- AI大模型教程入门到精通,非常详细收藏我这一篇就够了!AI大模型零基础入门教程(适合小白)
AGI大模型学习
人工智能大模型应用大模型AI产品经理学习AI大模型大模型教程
什么是AI大模型?AI大模型是指使用大规模数据和强大的计算能力训练出来的人工智能模型。这些模型通常具有高度的准确性和泛化能力,可以应用于各种领域,如自然语言处理、图像识别、语音识别等。为什么要学AI大模型?2024人工智能大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用,大模型作为其中的重要组成部分,正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力,广泛应用于
- 【数据挖掘】Matplotlib
dundunmm
数据挖掘数据挖掘人工智能matplotlibpython
Matplotlib是Python最常用的数据可视化库之一,在数据挖掘过程中,主要用于数据探索(EDA)、趋势分析、模式识别和结果展示。1.Matplotlib基础1.1安装&导入#如果未安装Matplotlib,请先安装#pipinstallmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp1.2基本绘图x=np.linspace(0,10
- [Github推荐]CVPR2019录用论文下载及可视化论文网站
spearhead_cai
计算机视觉深度学习科研论文CVPRGithub计算机视觉深度学习
简介CVPR是IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition的缩写,即IEEE国际计算机视觉与模式识别会议。该会议是由IEEE举办的计算机视觉和模式识别领域的顶级会议。它是IEEE一年一度的学术性会议,会议的主要内容是计算机视觉与模式识别技术。CVPR是世界顶级的计算机视觉会议(三大顶会之一,另外两个是ICCV和ECCV),本会议每年都会有固
- 模式识别课程设计:人脸识别 背景与问题引入之问题描述
XLYcmy
模式识别网络安全人工智能课程设计模式识别人脸识别PCALLM
1.2问题描述通过之前的背景介绍可以知道人脸识别技术作为计算机视觉和模式识别领域的重要研究方向,已广泛应用于身份验证、安全监控、智能家居等多个领域。随着计算机硬件性能的不断提升和深度学习技术的成熟,人脸识别的精度和应用场景不断扩展。本研究设计了一种基于主成分分析(PCA)[7]和K-L变换的人脸识别系统,利用ORL人脸数据库作为数据源,对输入的人脸图像进行识别,并输出与其特征最相似的人脸。该系统的
- KNN 算法性能跃升秘籍:优化实战,打造高效分类利器!
清水白石008
开发语言学习笔记人工智能算法分类机器学习
KNN算法性能跃升秘籍:优化实战,打造高效分类利器!今天,我想和大家深入探讨一种经典而实用的机器学习算法——K近邻(K-NearestNeighbors,KNN)。KNN算法以其原理简单、易于实现、无需显式训练等特点,在模式识别、分类、回归等领域得到了广泛应用。然而,正如任何算法一样,基础的KNN算法也存在着性能瓶颈,尤其是在处理大规模数据集和高维度特征时,其计算效率和预测精度都可能受到挑战。你是
- 基于Matlab实现汽车远近光灯识别的详细步骤及代码示例
go5463158465
matlab算法机器学习matlab汽车开发语言
以下是一个基于Matlab实现汽车远近光灯识别的详细步骤及代码示例,主要通过图像处理技术来区分远光灯和近光灯。整体思路图像预处理:包括读取图像、灰度化、去噪等操作,以提高后续处理的准确性。边缘检测:找出图像中的边缘信息,有助于定位灯光区域。特征提取:提取灯光区域的特征,如亮度、面积、形状等。模式识别:根据提取的特征,利用阈值或机器学习方法进行远近光灯的分类。代码实现%读取图像image=imrea
- DeepSeek颠覆传统教育:揭秘AI作业批改如何实现秒级反馈与精准提升
Coderabo
DeepSeekR1模型企业级应用人工智能
DeepSeek智能教育新突破:基于深度学习的作业批改与个性化反馈系统详解一、研究背景与意义在教育数字化转型的浪潮中,DeepSeek研发团队基于自研大语言模型,构建了新一代智能作业批改系统。该系统通过深度学习技术实现作业的自动化评分与个性化反馈,有效解决了传统教育中教师工作负荷大、反馈周期长、个性化不足等痛点。二、系统架构设计核心模块组成文本预处理模块深度学习评分引擎错误模式识别模块个性化反馈生
- BP算法的python实现 + 男女生分类器
乐宝不是酒
机器学习机器学习神经网络算法
模式识别课上学习了BP算法,并用BP算法实现了男女生分类器,之前因为时间匆忙只是简单记录了一下代码实现,现在重温一下发现代码中还是存在着一些问题,于是修改了一下Bug,也当做是复习吧。本文完整代码和数据集可以到这里:BP算法的python实现获得。BP算法是神经网络中十分经典的算法之一,要把它解释清楚实在需要很多时间,我只想重点讲一下基于BP算法的男女生分类器python实现,理论方面推荐看知乎大
- OpenAI 助力数据分析中的模式识别与趋势预测
山海青风
#OpenAI数据分析信息可视化数据挖掘
数据分析师的日常工作中,发现数据中的隐藏模式和预测未来趋势是非常重要的一环。借助OpenAI的强大语言模型(如GPT-4),我们可以轻松完成这些任务,无需深厚的编程基础,也能快速上手。在本文中,我们将通过一个简单的例子,展示如何利用OpenAI模型帮助数据分析师识别模式和预测趋势,尤其是在时间序列预测(如销售、流量等)中的实际应用,并加入数据可视化来更直观地展示分析结果。一、模式识别与趋势预测的重
- Prompt:创造性的系统分析者
大道归简
Promotprompt
分享的提示词:你是一个创造性的系统分析者,作为咨询师,你具有以下特质:基础能力:深入理解我的系统性模式识别模式间的隐藏联系发现出人意料的关联提供令人惊讶的洞见工作方式:在每次回应中至少提供一个让我意外的观察大胆预测我尚未觉察的模式联系建立跨领域的独特连接揭示隐藏的系统性真相特别要求:不满足于表面的系统性分析积极寻找意想不到的角度提供创造性的新视角创造"啊哈时刻"核心原则:每次对话都要带来新的惊喜让
- java短路运算符和逻辑运算符的区别
3213213333332132
java基础
/*
* 逻辑运算符——不论是什么条件都要执行左右两边代码
* 短路运算符——我认为在底层就是利用物理电路的“并联”和“串联”实现的
* 原理很简单,并联电路代表短路或(||),串联电路代表短路与(&&)。
*
* 并联电路两个开关只要有一个开关闭合,电路就会通。
* 类似于短路或(||),只要有其中一个为true(开关闭合)是
- Java异常那些不得不说的事
白糖_
javaexception
一、在finally块中做数据回收操作
比如数据库连接都是很宝贵的,所以最好在finally中关闭连接。
JDBCAgent jdbc = new JDBCAgent();
try{
jdbc.excute("select * from ctp_log");
}catch(SQLException e){
...
}finally{
jdbc.close();
- utf-8与utf-8(无BOM)的区别
dcj3sjt126com
PHP
BOM——Byte Order Mark,就是字节序标记 在UCS 编码中有一个叫做"ZERO WIDTH NO-BREAK SPACE"的字符,它的编码是FEFF。而FFFE在UCS中是不存在的字符,所以不应该出现在实际传输中。UCS规范建议我们在传输字节流前,先传输 字符"ZERO WIDTH NO-BREAK SPACE"。这样如
- JAVA Annotation之定义篇
周凡杨
java注解annotation入门注释
Annotation: 译为注释或注解
An annotation, in the Java computer programming language, is a form of syntactic metadata that can be added to Java source code. Classes, methods, variables, pa
- tomcat的多域名、虚拟主机配置
g21121
tomcat
众所周知apache可以配置多域名和虚拟主机,而且配置起来比较简单,但是项目用到的是tomcat,配来配去总是不成功。查了些资料才总算可以,下面就跟大家分享下经验。
很多朋友搜索的内容基本是告诉我们这么配置:
在Engine标签下增面积Host标签,如下:
<Host name="www.site1.com" appBase="webapps"
- Linux SSH 错误解析(Capistrano 的cap 访问错误 Permission )
510888780
linuxcapistrano
1.ssh -v
[email protected] 出现
Permission denied (publickey,gssapi-keyex,gssapi-with-mic,password).
错误
运行状况如下:
OpenSSH_5.3p1, OpenSSL 1.0.1e-fips 11 Feb 2013
debug1: Reading configuratio
- log4j的用法
Harry642
javalog4j
一、前言: log4j 是一个开放源码项目,是广泛使用的以Java编写的日志记录包。由于log4j出色的表现, 当时在log4j完成时,log4j开发组织曾建议sun在jdk1.4中用log4j取代jdk1.4 的日志工具类,但当时jdk1.4已接近完成,所以sun拒绝使用log4j,当在java开发中
- mysql、sqlserver、oracle分页,java分页统一接口实现
aijuans
oraclejave
定义:pageStart 起始页,pageEnd 终止页,pageSize页面容量
oracle分页:
select * from ( select mytable.*,rownum num from (实际传的SQL) where rownum<=pageEnd) where num>=pageStart
sqlServer分页:
 
- Hessian 简单例子
antlove
javaWebservicehessian
hello.hessian.MyCar.java
package hessian.pojo;
import java.io.Serializable;
public class MyCar implements Serializable {
private static final long serialVersionUID = 473690540190845543
- 数据库对象的同义词和序列
百合不是茶
sql序列同义词ORACLE权限
回顾简单的数据库权限等命令;
解锁用户和锁定用户
alter user scott account lock/unlock;
//system下查看系统中的用户
select * dba_users;
//创建用户名和密码
create user wj identified by wj;
identified by
//授予连接权和建表权
grant connect to
- 使用Powermock和mockito测试静态方法
bijian1013
持续集成单元测试mockitoPowermock
实例:
package com.bijian.study;
import static org.junit.Assert.assertEquals;
import java.io.IOException;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import or
- 精通Oracle10编程SQL(6)访问ORACLE
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*访问ORACLE
*/
--检索单行数据
--使用标量变量接收数据
DECLARE
v_ename emp.ename%TYPE;
v_sal emp.sal%TYPE;
BEGIN
select ename,sal into v_ename,v_sal
from emp where empno=&no;
dbms_output.pu
- 【Nginx四】Nginx作为HTTP负载均衡服务器
bit1129
nginx
Nginx的另一个常用的功能是作为负载均衡服务器。一个典型的web应用系统,通过负载均衡服务器,可以使得应用有多台后端服务器来响应客户端的请求。一个应用配置多台后端服务器,可以带来很多好处:
负载均衡的好处
增加可用资源
增加吞吐量
加快响应速度,降低延时
出错的重试验机制
Nginx主要支持三种均衡算法:
round-robin
l
- jquery-validation备忘
白糖_
jquerycssF#Firebug
留点学习jquery validation总结的代码:
function checkForm(){
validator = $("#commentForm").validate({// #formId为需要进行验证的表单ID
errorElement :"span",// 使用"div"标签标记错误, 默认:&
- solr限制admin界面访问(端口限制和http授权限制)
ronin47
限定Ip访问
solr的管理界面可以帮助我们做很多事情,但是把solr程序放到公网之后就要限制对admin的访问了。
可以通过tomcat的http基本授权来做限制,也可以通过iptables防火墙来限制。
我们先看如何通过tomcat配置http授权限制。
第一步: 在tomcat的conf/tomcat-users.xml文件中添加管理用户,比如:
<userusername="ad
- 多线程-用JAVA写一个多线程程序,写四个线程,其中二个对一个变量加1,另外二个对一个变量减1
bylijinnan
java多线程
public class IncDecThread {
private int j=10;
/*
* 题目:用JAVA写一个多线程程序,写四个线程,其中二个对一个变量加1,另外二个对一个变量减1
* 两个问题:
* 1、线程同步--synchronized
* 2、线程之间如何共享同一个j变量--内部类
*/
public static
- 买房历程
cfyme
2015-06-21: 万科未来城,看房子
2015-06-26: 办理贷款手续,贷款73万,贷款利率5.65=5.3675
2015-06-27: 房子首付,签完合同
2015-06-28,央行宣布降息 0.25,就2天的时间差啊,没赶上。
首付,老婆找他的小姐妹接了5万,另外几个朋友借了1-
- [军事与科技]制造大型太空战舰的前奏
comsci
制造
天气热了........空调和电扇要准备好..........
最近,世界形势日趋复杂化,战争的阴影开始覆盖全世界..........
所以,我们不得不关
- dateformat
dai_lm
DateFormat
"Symbol Meaning Presentation Ex."
"------ ------- ------------ ----"
"G era designator (Text) AD"
"y year
- Hadoop如何实现关联计算
datamachine
mapreducehadoop关联计算
选择Hadoop,低成本和高扩展性是主要原因,但但它的开发效率实在无法让人满意。
以关联计算为例。
假设:HDFS上有2个文件,分别是客户信息和订单信息,customerID是它们之间的关联字段。如何进行关联计算,以便将客户名称添加到订单列表中?
&nbs
- 用户模型中修改用户信息时,密码是如何处理的
dcj3sjt126com
yii
当我添加或修改用户记录的时候对于处理确认密码我遇到了一些麻烦,所有我想分享一下我是怎么处理的。
场景是使用的基本的那些(系统自带),你需要有一个数据表(user)并且表中有一个密码字段(password),它使用 sha1、md5或其他加密方式加密用户密码。
面是它的工作流程: 当创建用户的时候密码需要加密并且保存,但当修改用户记录时如果使用同样的场景我们最终就会把用户加密过的密码再次加密,这
- 中文 iOS/Mac 开发博客列表
dcj3sjt126com
Blog
本博客列表会不断更新维护,如果有推荐的博客,请到此处提交博客信息。
本博客列表涉及的文章内容支持 定制化Google搜索,特别感谢 JeOam 提供并帮助更新。
本博客列表也提供同步更新的OPML文件(下载OPML文件),可供导入到例如feedly等第三方定阅工具中,特别感谢 lcepy 提供自动转换脚本。这里有导入教程。
- js去除空格,去除左右两端的空格
蕃薯耀
去除左右两端的空格js去掉所有空格js去除空格
js去除空格,去除左右两端的空格
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>&g
- SpringMVC4零配置--web.xml
hanqunfeng
springmvc4
servlet3.0+规范后,允许servlet,filter,listener不必声明在web.xml中,而是以硬编码的方式存在,实现容器的零配置。
ServletContainerInitializer:启动容器时负责加载相关配置
package javax.servlet;
import java.util.Set;
public interface ServletContainer
- 《开源框架那些事儿21》:巧借力与借巧力
j2eetop
框架UI
同样做前端UI,为什么有人花了一点力气,就可以做好?而有的人费尽全力,仍然错误百出?我们可以先看看几个故事。
故事1:巧借力,乌鸦也可以吃核桃
有一个盛产核桃的村子,每年秋末冬初,成群的乌鸦总会来到这里,到果园里捡拾那些被果农们遗落的核桃。
核桃仁虽然美味,但是外壳那么坚硬,乌鸦怎么才能吃到呢?原来乌鸦先把核桃叼起,然后飞到高高的树枝上,再将核桃摔下去,核桃落到坚硬的地面上,被撞破了,于是,
- JQuery EasyUI 验证扩展
可怜的猫
jqueryeasyui验证
最近项目中用到了前端框架-- EasyUI,在做校验的时候会涉及到很多需要自定义的内容,现把常用的验证方式总结出来,留待后用。
以下内容只需要在公用js中添加即可。
使用类似于如下:
<input class="easyui-textbox" name="mobile" id="mobile&
- 架构师之httpurlconnection----------读取和发送(流读取效率通用类)
nannan408
1.前言.
如题.
2.代码.
/*
* Copyright (c) 2015, S.F. Express Inc. All rights reserved.
*/
package com.test.test.test.send;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream
- Jquery性能优化
r361251
JavaScriptjquery
一、注意定义jQuery变量的时候添加var关键字
这个不仅仅是jQuery,所有javascript开发过程中,都需要注意,请一定不要定义成如下:
$loading = $('#loading'); //这个是全局定义,不知道哪里位置倒霉引用了相同的变量名,就会郁闷至死的
二、请使用一个var来定义变量
如果你使用多个变量的话,请如下方式定义:
. 代码如下:
var page
- 在eclipse项目中使用maven管理依赖
tjj006
eclipsemaven
概览:
如何导入maven项目至eclipse中
建立自有Maven Java类库服务器
建立符合maven代码库标准的自定义类库
Maven在管理Java类库方面有巨大的优势,像白衣所说就是非常“环保”。
我们平时用IDE开发都是把所需要的类库一股脑的全丢到项目目录下,然后全部添加到ide的构建路径中,如果用了SVN/CVS,这样会很容易就 把
- 中国天气网省市级联页面
x125858805
级联
1、页面及级联js
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%>
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN">
&l