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ん贤
蓝桥杯算法数据结构
(致酷德与热爱算法、编程的小伙伴们)在查阅了相当多的资料后,发现没有那篇博客、文章很符合我们备战蓝桥杯的学习路径。所以,干脆自己整理一篇,欢迎大家补充!一、蓝桥必备高频考点我们以此为重点学习方向:1.基础算法枚举模拟贪心递归分治构造前缀和差分2.搜索与排序线性搜索二分法BFSDFS回溯剪枝深搜优化记忆化搜索位运算冒泡排序归并排序快速排序桶排序3.动态规划编辑距离最长不重复子串整数背包矩阵连乘最长公
- Linux学习笔记 - 3
Norvyn_7
Linux学习linux学习笔记
Linux学习笔记-3本篇将介绍which、find、grep、echo、less、tail以及管道符|的使用。1.查看命令的程序文件1.1which查看命令的程序文件语法:which[命令]用于查找某个命令的程序文件路径。示例:whichcd会显示cd命令的实际路径。2.查找文件2.1find查找文件语法:find[查找路径][-name]["要查找的文件名"]-name:按文件名查找,支持通配
- Linux学习笔记 - 6
Norvyn_7
Linux学习linux学习笔记
Linux学习笔记-6本篇将介绍网络配置、传输工具、端口管理、进程管理、主机监控及环境变量相关命令。1.IP地址和主机名1.1IP地址作用:用于计算机之间的网络通信。IPv4格式:a.b.c.d(每个数字范围0~255),例如192.168.1.1。查看本机IP:ifconfig#需先安装net-toolsipaddr#无需安装,推荐使用安装ifconfig:CentOS:yum-yinstall
- 大学生HTML期末大作业——HTML+CSS+JavaScript学校网站(成都大学)
无·糖
Web前端期末大作业html课程设计css大学生前端javascript大学生大作业
HTML+CSS+JS【学校网站】网页设计期末课程大作业web前端开发技术web课程设计网页规划与设计文章目录一、网站题目二、网站描述三、网站介绍四、网站效果五、️网站代码六、️如何学习进步七、☠️更多干货文章目录一、网站题目学校网站(成都大学)6页含JQ二、网站描述总结了一些学生网页制作的经验:一般的网页需要融入以下知识点:div+css布局、浮动、定位、高级css、表格、表单及验证、js轮
- 高斯混合模型(GMM)与K均值算法(K-means)算法的异同
路野yue
人工智能机器学习聚类
高斯混合模型(GaussianMixtureModel,GMM)和K均值(K-Means)算法都是常用于聚类分析的无监督学习方法,虽然它们的目标都是将数据分成若干个类别或簇,但在实现方法、假设和适用场景上有所不同。1.模型假设K均值(K-Means):假设每个簇的样本点在簇中心附近呈均匀分布,通常是球形的(即每个簇的数据点彼此之间的距离相对均匀,具有相同的方差)。每个簇通过一个中心点来表示(即质心
- 初识pytorch
m0_73286250
pytorch人工智能python
一、AI发展史二、什么是深度学习深度学习是机器学习的一个子集。为了更好地理解这种关系,我们可以将它们放在人工智能(AI)的大框架中来看。机器学习是实现人工智能的一种途径,深度学习是机器学习的一个子集,也就是说深度学习是实现机器学习的一种方法。与机器学习算法的主要区别如下图所示:三、扩展1.使用场景1)图像识别和处理2)自然语言处理(NLP)3)音频处理4)视频分析5)游戏和仿真6)自动驾驶汽车7)
- NVIDIA B200:高性能 AI 计算的未来
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程人工智能nvidiab200
简介对于一直关注人工智能和机器学习快速发展的人来说,新硬件的发布总是备受期待。每一代新处理器和加速器都有可能极大地改变我们开发和部署大规模机器学习模型的方式。NVIDIA长期处于人工智能硬件开发的最前沿,它再次凭借由Blackwell架构驱动的B200提高了标准。最近的MLPerf基准测试提供了B200的首批可靠数据,结果非常出色。在Llama270B型号上运行推理时,B200每秒可处理11,26
- Java部署机器学习模型:方案二(基于DJL)
iiilloi
机器学习springspringboot
DJL(DeepJavaLibrary)是由亚马逊公司开发的一款开源的深度学习框架,它旨在为Java开发人员提供一个简单而强大的API,使得在Java中使用深度学习变得更加容易。DJL有以下几个方面优势:支持多个底层引擎DJL支持多个底层引擎,包括MXNet、TensorFlow和PyTorch等。这使得DJL可以在多个平台上使用,包括Java、Android、iOS和RaspberryPi等。易
- 【matlab】采用傅立叶变换空间载波法从强度分布恢复相位分布
鱼弦
人工智能时代matlab开发语言
采用傅立叶变换空间载波法从强度分布恢复相位分布介绍傅立叶变换空间载波法是一种从强度分布恢复相位分布的技术,广泛应用于光学测量、干涉测量、表面形貌测量等领域。该方法通过分析空间上呈正弦分布的光强信息,利用傅立叶变换提取相位信息,从而恢复波面的相位分布。应用使用场景光学测量:用于测量光学元件的表面形貌和波前误差。干涉测量:用于干涉仪中的相位恢复和表面形貌测量。生物医学成像:用于相位对比显微镜中的相位恢
- 【MATLAB例程】虚拟长基线校正INS,代码实现
MATLAB卡尔曼
matlab开发语言
实现水下航行器(AUV)的惯性导航(SINS)与虚拟长基线(VLBL)融合校正,抑制导航误差累积。文章目录惯性导航核心算法误差模型改进运行结果:代码代码总结核心功能技术亮点应用场景结果验证扩展建议代码依赖与运行创新点总结惯性导航核心算法采用四元数法进行姿态更新(如搜索结果3所述),解决大角度旋转问题实现速度/位置力学编排(参考搜索结果14的机械编排流程)虚拟长基线校正:模拟4个海底信标的测距数据(
- 专栏简介:从入门到精通 JavaScript 1000例实战开发
小蘑菇二号
入门到精通JavaScript1000例实战开发JavaScript开发语言
目录专栏简介:从入门到精通JavaScript1000例实战开发专栏特色目标受众学习收获专栏目录:从入门到精通JavaScript1000例实战开发第一部分:JavaScript基础篇第二部分:JavaScript核心进阶篇第三部分:前端框架与库篇第四部分:高级实战篇第五部分:前沿技术篇附录专栏简介:从入门到精通JavaScript1000例实战开发本专栏旨在为开发者提供一套系统化的学习路径,帮助
- Python MoviePy库:视频处理与编辑的强大工具
程序员喵哥
python音视频开发语言
更多Python学习内容:ipengtao.com随着视频内容的广泛应用,视频编辑和处理的需求不断增长。传统的非线性编辑软件功能强大,但对于自动化处理和批量操作来说,程序化的处理显得更为高效。MoviePy是一个基于Python的视频编辑库,它提供了丰富的视频处理功能,支持对视频的剪辑、合并、特效添加以及音频处理等操作。MoviePy的易用性和灵活性使得它成为开发者和数据科学家进行视频编辑的利器。
- Vue 3最新组件解析与实践指南:提升开发效率的利器
Aic山鱼
vue.js前端javascript
目录引言一、Vue3核心组件特性解析1.CompositionAPI与组件逻辑复用2.内置组件与生命周期优化3.新一代UI组件库推荐二、高级组件开发技巧1.插件化架构设计2.跨层级组件通信三、性能优化实战1.惰性计算与缓存策略2.虚拟滚动与列表优化3.TreeShaking与按需引入四、总结作者:Aic山鱼|2025年2月17日作者推荐:"近期我偶然邂逅了一个极为出色的人工智能学习平台,它不仅内容
- 机器学习的模型类型(Model Types)
路野yue
人工智能机器学习
1.传统机器学习模型线性模型(LinearModels):线性回归(LinearRegression):用于回归任务,拟合线性关系。逻辑回归(LogisticRegression):用于分类任务,输出概率值。岭回归(RidgeRegression)和Lasso回归(LassoRegression):带正则化的线性回归。树模型(Tree-basedModels):决策树(DecisionTree):
- 【网络安全】零基础入门网络安全劝退指北
网络安全指导员
程序员黑客网络安全web安全安全
作为从16年接触网络安全的小白,谈谈零基础如何入门网络安全,有不对的地方,请多多指教。这些年最后悔的事情莫过于没有把自己学习的东西积累下来形成一个知识体系。后续我也会陆续的整理网络安全的相关学习资料及文章,与大家一起探讨学习。1.如何入门简单了解网络安全网络安全就是指的确保网络系统中的数据不被别人破坏,而网安工程师就是涉及程序来维护网络安全。网安方向有很多职位,比如安全产品工程师,安全分析师,数据
- 机器学习课程的常见章节结构
zhangfeng1133
机器学习分类学习
以下是机器学习课程的常见章节结构,结合了搜索结果中的信息:1.机器学习基础知识机器学习的定义与分类监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习机器学习的产生与发展机器学习的历史与现代应用经验误差与过拟合过拟合与欠拟合的概念及解决方案评估方法与性能度量交叉验证、准确率、召回率、F1分数等偏差与方差偏差-方差权衡及其对模型的影响2.经典机器学习算法2.1线性模型一元线性回归与多元线性回归梯度下降算法(批
- Spring全面详解:架构体系演变及其入门(学习总结)
小夕Coding
大数据系列springjava大数据javabeanspringboot
文章目录架构体系演变背景单一应用架构垂直应用架构分布式服务架构流动计算架构入门配置文件yaml语法快速入门基本格式要求对象数组常量一些特殊符号使用yaml进行配置注解学习反射获取注解配置文件优先级存放目录Application属性文件,按优先级排序,位置高的将覆盖位置读取顺序web开发嵌入式Servlet容器支持扫描Servlet,过滤器和listeners1、springboot整合servle
- 机器学习_19 集成学习知识点总结
数据媛
机器学习集成学习人工智能pythonscikit-learnnumpyscipy
集成学习(EnsembleLearning)是一种强大的机器学习范式,通过组合多个模型的预测结果来提高整体性能和泛化能力。它在分类、回归和特征选择等任务中表现出色,广泛应用于各种实际问题。今天,我们就来深入探讨集成学习的原理、实现和应用。一、集成学习的基本概念1.1集成学习的定义集成学习通过组合多个学习器(通常称为“弱学习器”)的预测结果,构建一个更强的模型(“强学习器”)。其核心思想是利用多个模
- 机器学习_18 K均值聚类知识点总结
数据媛
机器学习均值算法聚类pythonscikit-learnpandasnumpy
K均值聚类(K-meansClustering)是一种经典的无监督学习算法,广泛应用于数据分组、模式识别和降维等领域。它通过将数据划分为K个簇,使得簇内相似度高而簇间相似度低。今天,我们就来深入探讨K均值聚类的原理、实现和应用。一、K均值聚类的基本概念1.1K均值聚类的目标K均值聚类的目标是将数据集划分为K个簇,使得每个簇内的数据点尽可能接近,而不同簇之间的数据点尽可能远离。具体来说,K均值聚类最
- 深度学习归一化与正则化
鱼儿也有烦恼
深度学习深度学习
文章目录深度学习归一化与正则化1.归一化(Normalization)2.正则化(Regularization)深度学习归一化与正则化1.归一化(Normalization)定义:归一化是指通过某种算法将输入数据或神经网络层的激活值处理后限制在我们需要的特定范围内。它的目的是为了方便后续的数据处理,并加快程序的收敛速度。归一化的主要作用是统一样本的统计分布。在0到1之间的归一化代表的是概率分布,而
- 机器学习—逻辑回归
60岁的程序猿
1024程序员节机器学习逻辑回归人工智能算法
本内容是博主自学机器学习总结的。由于博主水平有限,内容可能有些许错误。如有错误,请发在评论区。目录1、基础概念1.1、什么是逻辑回归1.2、逻辑回归与线性回归的区别1.3应用场景2、逻辑回归模型2.1、模型定义2.2、Sigmoid函数2.3、决策边界2.4、概率解释3、模型训练3.1、损失函数3.2、梯度下降法3.3、牛顿法3.4、拟牛顿法3.4、正则化3.5、总结4、多分类问题4.1、一对多(
- Linux升级openssl解决方案
爱编程的喵喵
Linux解决方案linuxopenssl升级openssl解决方案
大家好,我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业,现担任全栈工程师一职,热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳,不仅形成深入且独到的理解,而且能够帮助新手快速入门。 本文主要介绍了Linux升级openssl解决方案
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机器学习机器学习线性回归人工智能
向量化使得简单线性回归性能提升一、摘要二、向量化运算概述三、向量化运算在简单线性回归中的应用四、性能测试与结果分析一、摘要本文主要讲述了向量化运算在简单线性回归算法中的应用。通过回顾传统for循环方式实现的简单线性回归算法,介绍了如何通过最小二乘法计算a的值。然而,这种方式在计算性能上存在效率较低的问题。为了提高性能,视频引入了向量化运算的概念,即将计算过程从循环方式转变为向量之间的计算。通过向量
- 深度学习探索-基础篇-正则化篇
神仙盼盼
深度学习入门篇深度学习人工智能
文章目录一、正则化介绍1.1正则化的简介1.2正则化的方法介绍1.3正则化的用途二、正则化的详细介绍2.1L1正则化2.2L2正则化2.2.1L2正则化的工作原理2.2.2如何在训练中应用L2正则化2.2.3L2正则化的效果2.3WeightDecay2.4Dropout一、正则化介绍1.1正则化的简介在深度学习领域中,正则化是一种用于防止过拟合的技术。过拟合是指模型在训练数据上表现良好,但在未见
- 跨越感官鸿沟:AGI多模态融合技术解析
.猫的树
AGI-通用人工智能多模态学习AGI深度学习
文章目录引言:当AGI开始拥有"五感"一、多模态认知的理论基础1.1人类感官系统的启示1.2多模态表示学习的数学框架二、多模态融合的核心技术2.1跨模态对齐架构Transformer-based模型2.2动态模态融合2.3多模态自监督学习三、关键技术挑战与突破3.1模态差异鸿沟3.2多模态时序同步3.3认知一致性维护四、AGI多模态系统的实现路径4.1感知-认知-决策闭环4.2世界模型构建4.3具
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刘同学Python学习日记
学习记录Pandas大数据人工智能学习pythonpandas
DataFrame是Pandas中最重要的数据结构之一,它类似于电子表格或SQL表,但具有更强大的功能。DataFrame是由行和列组成的二维标签数据结构,可以存储许多不同类型的数据,并且可以轻松地处理缺失值和执行数据操作。简单点说DataFrame就像是一个Excel表格或者数据库中的一张表,你可以把它想象成一个二维的数据容器,有行和列。每一行代表数据的一个样本,每一列代表一种属性或特征。举个例
- Openssl与网络安全
Sallyyym
知识openssl网络安全
openssl一openssl简史二openssl组成三openssl优缺点四openssl功能一openssl简史openssl是一个开放源代码的SSL协议的产品实现,采用C语言作为开发语言,具备了跨系统的性能。Openssl最早版本在1995年发布的,1998年后开始由openssl项目组维护和开发。openssl的源代码库可以从官网链接:https://www.openssl.org/.支持
- Netty学习 - 编译Netty4.2
wisfy_21
Netty学习
编译Netty4.2版本遇到一些问题:首先是缺失io.netty.util.collection.IntObjectHashMap这类collection包。这个问题的原因是,在netty-common下,这些是需要根据模板生成类,所以需要先编译打包netty-common。在netty-common下执行package的时候,会遇到另一个错误io.netty:netty-dev-tools:ja
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gis工程师threejsthreejsBasicMaterial基本网格材质
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- 【深度学习】Unet的基础介绍
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U-Net是一种用于图像分割的深度学习模型,特别适合医学影像和其他需要分割细节的任务。如图:Unet论文原文为什么叫U-Net?U-Net的结构像字母“U”,所以得名。它的结构由两个主要部分组成:下采样(编码器):图像逐渐被缩小并且提取特征。上采样(解码器):逐渐恢复图像的尺寸,并通过“跳跃连接”将高分辨率的特征与低分辨率的特征结合,以保持细节。网络结构U-Net通常包括以下几部分:(1)下采样(
- 戴尔笔记本win8系统改装win7系统
sophia天雪
win7戴尔改装系统win8
戴尔win8 系统改装win7 系统详述
第一步:使用U盘制作虚拟光驱:
1)下载安装UltraISO:注册码可以在网上搜索。
2)启动UltraISO,点击“文件”—》“打开”按钮,打开已经准备好的ISO镜像文
- BeanUtils.copyProperties使用笔记
bylijinnan
java
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
两者最大的区别是:
BeanUtils.copyProperties会进行类型转换,而PropertyUtils.copyProperties不会。
既然进行了类型转换,那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
- MyEclipse中文乱码问题
0624chenhong
MyEclipse
一、设置新建常见文件的默认编码格式,也就是文件保存的格式。
在不对MyEclipse进行设置的时候,默认保存文件的编码,一般跟简体中文操作系统(如windows2000,windowsXP)的编码一致,即GBK。
在简体中文系统下,ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下,ANSI 编码代表 JIS 编码。
Window-->Preferences-->General -
- 发送邮件
不懂事的小屁孩
send email
import org.apache.commons.mail.EmailAttachment;
import org.apache.commons.mail.EmailException;
import org.apache.commons.mail.HtmlEmail;
import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
- 动画合集
换个号韩国红果果
htmlcss
动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程
1 transition 制作鼠标滑过图片时的放大效果
css
.wrap{
width: 340px;height: 340px;
position: absolute;
top: 30%;
left: 20%;
overflow: hidden;
bor
- 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入
蓝儿唯美
sql注入
NTT研究表明,尽管SQL注入(SQLi)型攻击记录详尽且为人熟知,但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。
信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明,目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的,要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析,指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中,SQLi攻击占
- java笔记2
a-john
java
类的封装:
1,java中,对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节(尤其是私有数据)
2,目的:使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据(如属性),从而使软件错误能够局部化,减少差错和排错的难度。
3,简单来说,“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。
4,封装的特性:
4.1设置
- [Andengine]Error:can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx”
aijuans
学习Android遇到的错误
最开始遇到这个错误是很早以前了,以前也没注意,只当是一个不理解的bug,因为所有的texture,textureregion都没有问题,但是就是提示错误。
昨天和美工要图片,本来是要背景透明的png格式,可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改,因为没有png这个保存选项。
我就看了一下,和她要了psd的文件,还好我有一点
- 自己写的一个繁体到简体的转换程序
asialee
java转换繁体filter简体
今天调研一个任务,基于java的filter实现繁体到简体的转换,于是写了一个demo,给各位博友奉上,欢迎批评指正。
实现的思路是重载request的调取参数的几个方法,然后做下转换。
- android意图和意图监听器技术
百合不是茶
android显示意图隐式意图意图监听器
Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递
显式意图:调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图,显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。
隐式意图;不指明调用的名称,根据设
- spring3中新增的@value注解
bijian1013
javaspring@Value
在spring 3.0中,可以通过使用@value,对一些如xxx.properties文件中的文件,进行键值对的注入,例子如下:
1.首先在applicationContext.xml中加入:
<beans xmlns="http://www.springframework.
- Jboss启用CXF日志
sunjing
logjbossCXF
1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties:
<system-properties> <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
- 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码
bit1129
centos
编译必需的软件
Firebugs3.0.0
Maven3.2.3
Ant
JDK1.7.0_67
protobuf-2.5.0
Hadoop 2.5.2源码包
Firebugs3.0.0
http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
- struts2验证框架的使用和扩展
白糖_
框架xmlbeanstruts正则表达式
struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验,通常有两种方式:
1、在Action类中通过validatexx方法验证,这种方式很简单,在此不再赘述;
2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证,当用户提交表单请求后,struts会优先执行xml文件,如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。
本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
- 记录-感悟
braveCS
感悟
再翻翻以前写的感悟,有时会发现自己很幼稚,也会让自己找回初心。
2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了;
2. 要改变自己,不能这样一直在原来区域,要突破安全区舒适区,才能提高自己,往好的方面发展;
3. 多反省多思考;要会用工具,而不是变成工具的奴隶;
4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
- 编程之美-数组中最长递增子序列
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class LongestAccendingSubSequence {
/**
* 编程之美 数组中最长递增子序列
* 书上的解法容易理解
* 另一方法书上没有提到的是,可以将数组排序(由小到大)得到新的数组,
* 然后求排序后的数组与原数
- 读书笔记5
chengxuyuancsdn
重复提交struts2的token验证
1、重复提交
2、struts2的token验证
3、用response返回xml时的注意
1、重复提交
(1)应用场景
(1-1)点击提交按钮两次。
(1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作,导致重复提交表单。
(1-3)刷新页面
(1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。
(1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。
(2)解决方法
(2-1)禁掉提交按钮
(2-2)
- [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性
comsci
二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验
至今给我们大家留下很多迷团.....
关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了
在这里,我的意思是,现在
- easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符
daizj
oracleORA-12154
用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误,如下:
C:\Users\Administrator>sqlplus username/pwd@192.168.0.5:1521/orcl
SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012
Copyright (c) 198
- 简单排序:归并排序
dieslrae
归并排序
public void mergeSort(int[] array){
int temp = array.length/2;
if(temp == 0){
return;
}
int[] a = new int[temp];
int
- C语言中字符串的\0和空格
dcj3sjt126com
c
\0 为字符串结束符,比如说:
abcd (空格)cdefg;
存入数组时,空格作为一个字符占有一个字节的空间,我们
- 解决Composer国内速度慢的办法
dcj3sjt126com
Composer
用法:
有两种方式启用本镜像服务:
1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中(系统全局配置)。见“例1”
2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中(针对单个项目配置)。见“例2”
为了避免安装包的时候都要执行两次查询,切记要添加禁用 packagist 的设置,如下 1 2 3 4 5
- 高效可伸缩的结果缓存
shuizhaosi888
高效可伸缩的结果缓存
/**
* 要执行的算法,返回结果v
*/
public interface Computable<A, V> {
public V comput(final A arg);
}
/**
* 用于缓存数据
*/
public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
- 三点定位的算法
haoningabc
c算法
三点定位,
已知a,b,c三个顶点的x,y坐标
和三个点都z坐标的距离,la,lb,lc
求z点的坐标
原理就是围绕a,b,c 三个点画圆,三个圆焦点的部分就是所求
但是,由于三个点的距离可能不准,不一定会有结果,
所以是三个圆环的焦点,环的宽度开始为0,没有取到则加1
运行
gcc -lm test.c
test.c代码如下
#include "stdi
- epoll使用详解
jimmee
clinux服务端编程epoll
epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中,很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中,有了一种替换它的机制,就是epoll。相比于select,epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中,它是采用轮询来处理的,轮询的fd数目越多,自然耗时越多。并且,在linu
- Hibernate对Enum的映射的基本使用方法
linzx0212
enumHibernate
枚举
/**
* 性别枚举
*/
public enum Gender {
MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2);
private Gender(int i) {
this.i = i;
}
private int i;
public int getI
- 第10章 高级事件(下)
onestopweb
事件
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/
- 孙子兵法
roadrunners
孙子兵法
始计第一
孙子曰:
兵者,国之大事,死生之地,存亡之道,不可不察也。
故经之以五事,校之以计,而索其情:一曰道,二曰天,三曰地,四曰将,五
曰法。道者,令民于上同意,可与之死,可与之生,而不危也;天者,阴阳、寒暑
、时制也;地者,远近、险易、广狭、死生也;将者,智、信、仁、勇、严也;法
者,曲制、官道、主用也。凡此五者,将莫不闻,知之者胜,不知之者不胜。故校
之以计,而索其情,曰
- MySQL双向复制
tomcat_oracle
mysql
本文包括:
主机配置
从机配置
建立主-从复制
建立双向复制
背景
按照以下简单的步骤:
参考一下:
在机器A配置主机(192.168.1.30)
在机器B配置从机(192.168.1.29)
我们可以使用下面的步骤来实现这一点
步骤1:机器A设置主机
在主机中打开配置文件 ,
- zoj 3822 Domination(dp)
阿尔萨斯
Mina
题目链接:zoj 3822 Domination
题目大意:给定一个N∗M的棋盘,每次任选一个位置放置一枚棋子,直到每行每列上都至少有一枚棋子,问放置棋子个数的期望。
解题思路:大白书上概率那一张有一道类似的题目,但是因为时间比较久了,还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子,并且消耗k步的概率(k≤i∗j),因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上,同理