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观熵
国产NPU×Android推理优化人工智能架构android
QualcommHexagonDSP与AIEngine架构深度分析:从微架构原理到Android部署实战关键词QualcommHexagon、AIEngine、HTA、HVX、HMX、Snapdragon、DSP推理加速、AIC、QNNSDK、Tensor编排、AndroidNNAPI、异构调度摘要HexagonDSP架构是QualcommSnapdragonSoC平台中长期演进的异构计算核心之一
- 美团辟谣「30万本科生送外卖」;微软裁员再引争议,员工未归属股票被全部回收;传OpenAI“开放权重模型”最快下周上线|极客头条
极客日报
microsoft
「极客头条」——技术人员的新闻圈!CSDN的读者朋友们好,「极客头条」来啦,快来看今天都有哪些值得我们技术人关注的重要新闻吧。(投稿或寻求报道:
[email protected])整理|苏宓出品|CSDN(ID:CSDNnews)一分钟速览新闻点!美团辟谣「30万本科生送外卖」传字节跳动旗下沐瞳科技已收购杭州心光流美2025福布斯中国最佳CEO榜单揭晓:马化腾、雷军、王传福排名前三武汉大学集成电路学
- 【论文阅读】Meta-SE: A Meta-Learning Framework for Few-Shot Speech Enhancement
Bosenya12
论文阅读
这篇文章介绍了一个名为Meta-SE的元学习框架,专门用于少样本(few-shot)语音增强问题。文章的核心目标是解决在实际应用中,由于训练样本有限而导致传统深度神经网络(DNN)模型性能受限的问题。Meta-SE通过元学习的方法,利用先验的元知识快速适应新的任务和噪声类型,即使只有少量训练样本也能表现出色。背景知识与研究动机语音增强技术旨在从带噪语音信号中恢复目标语音,提升语音质量和可懂度。深度
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一、安装jetpack组件和安装CUDA/cuDNN可以参考下面这个博客「解析」JetsonOrinNX安装CUDA/cuDNN_jetsoncuda-CSDN博客二、安装Pytorch和torchaudio可以直接看官方给的步骤https://pytorch.org/audio/main/build.jetson.html
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下载指定版本的cudnnhttps://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive#a-collapse804-111安装sudodpkg-icudnn-local-repo-ubuntu2204-8.9.7.29_1.0-1_amd64.deb根据上步提示:sudocp/var/cudnn-local-repo-ubuntu2204-8.9.7.29/cudnn
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- DeepSeek 部署中的常见问题及解决方案
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技术文章大纲:DeepSeek部署中的常见问题及解决方案引言简要介绍DeepSeek及其应用场景,说明部署过程中可能遇到的挑战。环境配置问题硬件兼容性问题:GPU型号、驱动版本不匹配的解决方案。依赖库冲突:Python版本、CUDA/cuDNN不兼容的排查方法。虚拟环境配置:Anaconda或Docker环境的最佳实践。模型加载与初始化问题预训练模型下载失败:网络代理设置、手动下载替代方案。显存不
- Flutter 稳定版支持 Windows,开发者还学的动吗?
以下文章来源于code小生,关注每日干货及时送达整理|郭露责编|张红月出品|CSDN(ID:CSDNnews)Flutter是由谷歌开发的开源移动UI框架,可快速在不同平台上构建高质量原生用户界面。Flutter支持现有的所有代码,在世界各地受到越来越多开发者的追捧。到目前为止,全球已发布了近50万个使用Flutter的应用程序,其中包括来自字节跳动等大型公司的应用程序,以及谷歌三十个团队的应用程
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正则化代价函数(RegularizedCostFunction)详解正则化代价函数是机器学习中用于防止模型过拟合的核心技术,通过在原始代价函数中添加惩罚项,约束模型参数的大小,从而提高泛化能力。以下是系统化的解析:1.为什么需要正则化?过拟合问题:当模型过于复杂(如高阶多项式回归、深度神经网络)时,可能完美拟合训练数据但泛化性能差。解决方案:在代价函数中增加对参数的惩罚,抑制不重要的特征权重。2.
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DeepFM(DeepFactorizationMachine)是一种结合了因子分解机(FactorizationMachines,FM)和深度神经网络(DNN)的混合模型,主要用于处理高维稀疏数据(如推荐系统中的点击率预测)。其核心思想是同时捕捉低阶(线性)和高阶(非线性)特征交互。1.算法原理模型结构如下:FM部分:负责捕捉低阶特征交互(如一阶和二阶特征组合)。一阶项:线性特征权重。二阶项:通
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村北头的码农
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烨川南
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一、DDPG是什么?1.1核心概念DDPG=Deep+Deterministic+PolicyGradientDeep:使用深度神经网络和类似DQN的技术(经验回放、目标网络)Deterministic:输出确定的动作(而不是概率分布)PolicyGradient:基于策略梯度的方法,优化策略以最大化累积奖励1.2算法特点特性说明连续动作空间直接输出连续动作值(如方向盘角度、机器人关节扭矩)离线学
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文章目录一、安装前准备工作查看GPU和型号查看GCC版本*下载gcc12*检查驱动二、安装CUDAToolkit*安装驱动三、安装后的工作必要操作推荐的操作开启守护进程模式删除本地下载安装包四、验证删除CUDA常见问题及解决方案还需要安装cuDNN吗?nvcc:Nosuchfileordirectory“errorwhileloadingsharedlibraries::cannotopensha
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快乐的笨笨
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当前安装的电脑配置:电脑名称:暗影精灵5系统名称:Ubuntu22.04.4LTS操作系统类型:64位内存:8.0Gib处理器:Intel®Core™
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MIT6.S184Lec01FlowandDiffusionModels本节中,我们将描述如何通过模拟一个适当构造的微分方程来获得所需的转换。例如,流匹配和扩散模型分别涉及模拟常微分方程(ODE)和随机微分方程(SDE)。因此,本节的目标是定义和构建这些生成模型。具体来说,我们首先定义ODE和SDE,并讨论它们的模拟。其次,我们描述如何使用深度神经网络对ODE/SDE进行参数化。从中推导出流模型和
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为什么我认为当前AI方法无法实现真正的人工智能?随着大模型的发展日新月异,越来越多的人开始相信我们正在接近通用人工智能(AGI)。然而,作为一名人工智能领域的算法工程师,我反而越来越确信:现有的技术路径——以Transformer为核心的深度神经网络,可能已经达到了它的能力上限。我们或许正站在一个新时代的门槛上:真正的强人工智能将不会诞生于现有的范式中,而需要一条全新的算法路径。Transform
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推荐文章:探索深度学习的不确定性边界——SDE-Net开源项目解析SDE-NetCodeforpaper:SDE-Net:EquippingDeepNeuralnetworkwithUncertaintyEstimates项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sd/SDE-Net在当今的人工智能领域,深度神经网络(DNN)已经成为推动技术创新的基石。然而,其预测的
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一、引言在当今数字化转型的浪潮中,程序设计与分析能力已成为高职教育中不可或缺的核心竞争力。作为编程语言的基础,C语言不仅训练学生的计算思维,还培养其算法实现能力。然而,当前高职院校的C语言教学面临诸多挑战,如实践环节薄弱、学生创新能力不足等。DeepSeek等新一代智能编码支持系统的出现,为这一现状带来了转机。该系统融合了深度神经网络与语义解析技术,能够智能生成代码、优化缺陷检测、解构程序逻辑,并
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DQN雅达利Breakout强化学习实验要求明确实验目的:学习和实现深度Q学习(DQN),这是一种结合了Q学习和深度神经网络的强化学习算法,用于解决复杂的决策问题。清楚实验原理:1、深度Q学习(DeepQ-Network)将卷积神经网络与Q学习结合,解决高维视觉输入的强化学习问题:2、经验回放:将状态转换存储到缓冲区,打破数据相关性,稳定训练。3、目标网络:定期更新目标Q值计算网络,减少训练中的目
- 大语言模型(LLM)笔记
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一、什么是大语言模型(LLM)?LLM(LargeLanguageModel)是基于Transformer架构构建,并在海量文本语料上训练出的具备自然语言理解和生成能力的深度神经网络模型。其本质任务是**预测下一个token(词/字/符号)**的概率分布,但通过大规模参数和数据的支持,表现出类人智能的行为。二、核心架构:Transformer由Google在2017年提出,是目前LLM的主流架构。
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一、Milvus简介Milvus是一个开源的向量数据库,专为AI应用和向量相似度搜索而设计,以加速非结构化数据的检索。自2019年创建以来,Milvus专注于存储、索引和管理由深度神经网络和其他机器学习模型生成的海量嵌入向量。其能够处理万亿级别的向量索引任务。Milvus的核心优势在于其高效的索引机制,它支持多种索引类型,包括FLAT、IVF_FLAT、IVF_SQ8、IVF_PQ和HNSW等。这
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神经网络人工智能深度学习
一、软件介绍文末提供程序和源码下载众所周知,用于监督标记问题的深度神经网络(DNN)可以在各种学习任务中产生准确的结果。但是,当准确性是唯一目标时,DNN经常会做出过于自信的预测,并且无论测试数据是否属于任何已知标签,它们也总是进行标签预测。EQUINEwascreatedtosimplifytwokindsofuncertaintyquantificationforsupervisedlabel
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高维表示人工智能深度学习
在机器学习和深度学习领域,特别是在处理音频和自然语言处理(NLP)任务时,"层的表示"(layerrepresentations)通常是指神经网络不同层在处理输入数据时生成的特征或嵌入。这些表示捕获了输入数据的不同层次的信息。1.层的表示(layerrepresentations)为了更好地理解这一概念,我们可以从以下几个方面进行解释:1.深度神经网络结构深度神经网络(DNN)通常由多个层组成,每
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ResNet(ResidualNetwork)是深度学习中一种经典的卷积神经网络(CNN)架构,由微软研究院的KaimingHe等人在2015年提出。它通过引入残差连接(SkipConnection)解决了深度神经网络中的梯度消失问题,使得网络可以训练极深的模型(如上百层),并在图像分类、目标检测、语义分割等任务中取得了突破性成果。以下是ResNet的详细介绍:一、核心思想ResNet的核心创新是
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VLLM:虚拟大型语言模型(VirtualLargeLanguageModel)VLLM指的是一种基于云计算的大型语言模型的虚拟实现。它通常是指那些由多个服务器组成的分布式计算环境中的复杂机器学习模型,这些模型能够处理和理解大量的文本数据。VLLM的核心是“大型语言模型”,这是一种通过深度神经网络训练的算法,能够在理解和生成人类语言方面表现出极高的能力。解释:虚拟:意味着这个模型不是在单个物理设备
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OpenMMLab(mmsegmentation、mmdetection、mmpose)环境配置OpenMMLab简介优势:一、Windows/Linux下环境配置(以mmsegmentationv1.2.2(最新版)为例)0.确认安装版本信息1)确认电脑显卡版本2)确认mmcv对应版本3)确认版本1.安装CUDA和cuDNN2.创建conda环境,下载pytorch3.安装mmcv4.安装MMS
- Pytorch血泪安装史好吗(GPU版本+cuda12.1+python3.9.13)
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1.安装cuda首先看下自己电脑是CPU还是GPU,看自己电脑对应的cuda版本看右下角英伟达标识,点击组件,我的cuda版本是12.3,但最后发现安12.1比较好2.安装12.1cuda版本对应的cudnn前两步可以看参考:Pytorch的安装,有点繁琐但是很详细,保姆级教程不信你安装不成功(Cuda+Cudnn+Anaconda+Pytorch)_pytorch安装-CSDN博客3.anaco
- torch-gpu版本 anaconda配置教程
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服务器安装指南一、安装系统二、磁盘挂载2.1磁盘分区2.2磁盘格式化2.3磁盘挂载三、显卡驱动安装(容易bug)3.1参考目录3.2常见错误3.3正确安装步骤四、Cuda安装五、显卡压力测试六、Cudnn安装七、Conda安装八、用户添加与删除九、关闭图形界面十、其他问题一、安装系统制作ubuntu18.04的启动盘二、磁盘挂载磁盘挂载主要是把硬盘分区后挂载在某个目录下,之后存储在这个目录下的东西
- 智能志愿辅助填报系统数据库设计
ctrl_7
python
项目地址:https://gitee.com/Sosdnnd/xlswk一、项目背景与数据库需求随着高考志愿填报的个性化需求日益增强,我们开发了一款面向全国考生的智能志愿辅助填报系统,目标是基于用户成绩、兴趣、职业倾向、地域偏好等因素,借助AI模型与数据分析,为考生提供个性化的志愿推荐方案。数据库作为系统核心,需要满足以下特性:1.结构清晰,模块对应2.支持大数据分析、智能推荐、实时导出3.易扩展
- JVM StackMapTable 属性的作用及理解
lijingyao8206
jvm字节码Class文件StackMapTable
在Java 6版本之后JVM引入了栈图(Stack Map Table)概念。为了提高验证过程的效率,在字节码规范中添加了Stack Map Table属性,以下简称栈图,其方法的code属性中存储了局部变量和操作数的类型验证以及字节码的偏移量。也就是一个method需要且仅对应一个Stack Map Table。在Java 7版
- 回调函数调用方法
百合不是茶
java
最近在看大神写的代码时,.发现其中使用了很多的回调 ,以前只是在学习的时候经常用到 ,现在写个笔记 记录一下
代码很简单:
MainDemo :调用方法 得到方法的返回结果
- [时间机器]制造时间机器需要一些材料
comsci
制造
根据我的计算和推测,要完全实现制造一台时间机器,需要某些我们这个世界不存在的物质
和材料...
甚至可以这样说,这种材料和物质,我们在反应堆中也无法获得......
 
- 开口埋怨不如闭口做事
邓集海
邓集海 做人 做事 工作
“开口埋怨,不如闭口做事。”不是名人名言,而是一个普通父亲对儿子的训导。但是,因为这句训导,这位普通父亲却造就了一个名人儿子。这位普通父亲造就的名人儿子,叫张明正。 张明正出身贫寒,读书时成绩差,常挨老师批评。高中毕业,张明正连普通大学的分数线都没上。高考成绩出来后,平时开口怨这怨那的张明正,不从自身找原因,而是不停地埋怨自己家庭条件不好、埋怨父母没有给他创造良好的学习环境。
- jQuery插件开发全解析,类级别与对象级别开发
IT独行者
jquery开发插件 函数
jQuery插件的开发包括两种: 一种是类级别的插件开发,即给
jQuery添加新的全局函数,相当于给
jQuery类本身添加方法。
jQuery的全局函数就是属于
jQuery命名空间的函数,另一种是对象级别的插件开发,即给
jQuery对象添加方法。下面就两种函数的开发做详细的说明。
1
、类级别的插件开发 类级别的插件开发最直接的理解就是给jQuer
- Rome解析Rss
413277409
Rome解析Rss
import java.net.URL;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import com.sun.syndication.feed.synd.SyndCategory;
import com.sun.syndication.feed.synd.S
- RSA加密解密
无量
加密解密rsa
RSA加密解密代码
代码有待整理
package com.tongbanjie.commons.util;
import java.security.Key;
import java.security.KeyFactory;
import java.security.KeyPair;
import java.security.KeyPairGenerat
- linux 软件安装遇到的问题
aichenglong
linux遇到的问题ftp
1 ftp配置中遇到的问题
500 OOPS: cannot change directory
出现该问题的原因:是SELinux安装机制的问题.只要disable SELinux就可以了
修改方法:1 修改/etc/selinux/config 中SELINUX=disabled
2 source /etc
- 面试心得
alafqq
面试
最近面试了好几家公司。记录下;
支付宝,面试我的人胖胖的,看着人挺好的;博彦外包的职位,面试失败;
阿里金融,面试官人也挺和善,只不过我让他吐血了。。。
由于印象比较深,记录下;
1,自我介绍
2,说下八种基本类型;(算上string。楼主才答了3种,哈哈,string其实不是基本类型,是引用类型)
3,什么是包装类,包装类的优点;
4,平时看过什么书?NND,什么书都没看过。。照样
- java的多态性探讨
百合不是茶
java
java的多态性是指main方法在调用属性的时候类可以对这一属性做出反应的情况
//package 1;
class A{
public void test(){
System.out.println("A");
}
}
class D extends A{
public void test(){
S
- 网络编程基础篇之JavaScript-学习笔记
bijian1013
JavaScript
1.documentWrite
<html>
<head>
<script language="JavaScript">
document.write("这是电脑网络学校");
document.close();
</script>
</h
- 探索JUnit4扩展:深入Rule
bijian1013
JUnitRule单元测试
本文将进一步探究Rule的应用,展示如何使用Rule来替代@BeforeClass,@AfterClass,@Before和@After的功能。
在上一篇中提到,可以使用Rule替代现有的大部分Runner扩展,而且也不提倡对Runner中的withBefores(),withAfte
- [CSS]CSS浮动十五条规则
bit1129
css
这些浮动规则,主要是参考CSS权威指南关于浮动规则的总结,然后添加一些简单的例子以验证和理解这些规则。
1. 所有的页面元素都可以浮动 2. 一个元素浮动后,会成为块级元素,比如<span>,a, strong等都会变成块级元素 3.一个元素左浮动,会向最近的块级父元素的左上角移动,直到浮动元素的左外边界碰到块级父元素的左内边界;如果这个块级父元素已经有浮动元素停靠了
- 【Kafka六】Kafka Producer和Consumer多Broker、多Partition场景
bit1129
partition
0.Kafka服务器配置
3个broker
1个topic,6个partition,副本因子是2
2个consumer,每个consumer三个线程并发读取
1. Producer
package kafka.examples.multibrokers.producers;
import java.util.Properties;
import java.util.
- zabbix_agentd.conf配置文件详解
ronin47
zabbix 配置文件
Aliaskey的别名,例如 Alias=ttlsa.userid:vfs.file.regexp[/etc/passwd,^ttlsa:.:([0-9]+),,,,\1], 或者ttlsa的用户ID。你可以使用key:vfs.file.regexp[/etc/passwd,^ttlsa:.: ([0-9]+),,,,\1],也可以使用ttlsa.userid。备注: 别名不能重复,但是可以有多个
- java--19.用矩阵求Fibonacci数列的第N项
bylijinnan
fibonacci
参考了网上的思路,写了个Java版的:
public class Fibonacci {
final static int[] A={1,1,1,0};
public static void main(String[] args) {
int n=7;
for(int i=0;i<=n;i++){
int f=fibonac
- Netty源码学习-LengthFieldBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
先看看LengthFieldBasedFrameDecoder的官方API
http://docs.jboss.org/netty/3.1/api/org/jboss/netty/handler/codec/frame/LengthFieldBasedFrameDecoder.html
API举例说明了LengthFieldBasedFrameDecoder的解析机制,如下:
实
- AES加密解密
chicony
加密解密
AES加解密算法,使用Base64做转码以及辅助加密:
package com.wintv.common;
import javax.crypto.Cipher;
import javax.crypto.spec.IvParameterSpec;
import javax.crypto.spec.SecretKeySpec;
import sun.misc.BASE64Decod
- 文件编码格式转换
ctrain
编码格式
package com.test;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.io.OutputStream;
- mysql 在linux客户端插入数据中文乱码
daizj
mysql中文乱码
1、查看系统客户端,数据库,连接层的编码
查看方法: http://daizj.iteye.com/blog/2174993
进入mysql,通过如下命令查看数据库编码方式: mysql> show variables like 'character_set_%'; +--------------------------+------
- 好代码是廉价的代码
dcj3sjt126com
程序员读书
长久以来我一直主张:好代码是廉价的代码。
当我跟做开发的同事说出这话时,他们的第一反应是一种惊愕,然后是将近一个星期的嘲笑,把它当作一个笑话来讲。 当他们走近看我的表情、知道我是认真的时,才收敛一点。
当最初的惊愕消退后,他们会用一些这样的话来反驳: “好代码不廉价,好代码是采用经过数十年计算机科学研究和积累得出的最佳实践设计模式和方法论建立起来的精心制作的程序代码。”
我只
- Android网络请求库——android-async-http
dcj3sjt126com
android
在iOS开发中有大名鼎鼎的ASIHttpRequest库,用来处理网络请求操作,今天要介绍的是一个在Android上同样强大的网络请求库android-async-http,目前非常火的应用Instagram和Pinterest的Android版就是用的这个网络请求库。这个网络请求库是基于Apache HttpClient库之上的一个异步网络请求处理库,网络处理均基于Android的非UI线程,通
- ORACLE 复习笔记之SQL语句的优化
eksliang
SQL优化Oracle sql语句优化SQL语句的优化
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2097999
SQL语句的优化总结如下
sql语句的优化可以按照如下六个步骤进行:
合理使用索引
避免或者简化排序
消除对大表的扫描
避免复杂的通配符匹配
调整子查询的性能
EXISTS和IN运算符
下面我就按照上面这六个步骤分别进行总结:
- 浅析:Android 嵌套滑动机制(NestedScrolling)
gg163
android移动开发滑动机制嵌套
谷歌在发布安卓 Lollipop版本之后,为了更好的用户体验,Google为Android的滑动机制提供了NestedScrolling特性
NestedScrolling的特性可以体现在哪里呢?<!--[if !supportLineBreakNewLine]--><!--[endif]-->
比如你使用了Toolbar,下面一个ScrollView,向上滚
- 使用hovertree菜单作为后台导航
hvt
JavaScriptjquery.nethovertreeasp.net
hovertree是一个jquery菜单插件,官方网址:http://keleyi.com/jq/hovertree/ ,可以登录该网址体验效果。
0.1.3版本:http://keleyi.com/jq/hovertree/demo/demo.0.1.3.htm
hovertree插件包含文件:
http://keleyi.com/jq/hovertree/css
- SVG 教程 (二)矩形
天梯梦
svg
SVG <rect> SVG Shapes
SVG有一些预定义的形状元素,可被开发者使用和操作:
矩形 <rect>
圆形 <circle>
椭圆 <ellipse>
线 <line>
折线 <polyline>
多边形 <polygon>
路径 <path>
- 一个简单的队列
luyulong
java数据结构队列
public class MyQueue {
private long[] arr;
private int front;
private int end;
// 有效数据的大小
private int elements;
public MyQueue() {
arr = new long[10];
elements = 0;
front
- 基础数据结构和算法九:Binary Search Tree
sunwinner
Algorithm
A binary search tree (BST) is a binary tree where each node has a Comparable key (and an associated value) and satisfies the restriction that the key in any node is larger than the keys in all
- 项目出现的一些问题和体会
Steven-Walker
DAOWebservlet
第一篇博客不知道要写点什么,就先来点近阶段的感悟吧。
这几天学了servlet和数据库等知识,就参照老方的视频写了一个简单的增删改查的,完成了最简单的一些功能,使用了三层架构。
dao层完成的是对数据库具体的功能实现,service层调用了dao层的实现方法,具体对servlet提供支持。
&
- 高手问答:Java老A带你全面提升Java单兵作战能力!
ITeye管理员
java
本期特邀《Java特种兵》作者:谢宇,CSDN论坛ID: xieyuooo 针对JAVA问题给予大家解答,欢迎网友积极提问,与专家一起讨论!
作者简介:
淘宝网资深Java工程师,CSDN超人气博主,人称“胖哥”。
CSDN博客地址:
http://blog.csdn.net/xieyuooo
作者在进入大学前是一个不折不扣的计算机白痴,曾经被人笑话过不懂鼠标是什么,