gavinren01
gavinren01

【华为OD机试真题python实现】面试【2022Q4200分】

题目：【面试】

某公司组织一场公开招聘活动，假设由于人数和场地的限制，每人每次面试的时长不等，并已经安排给定，用(S1,E1)、 (S2,E2)、 (Sj,Ej)…(Si < Ei，均为非负整数)表示每场面试的开始和结束时间。

面试采用一对一的方式，即一名面试官同时只能面试一名应试者，一名面试官完成一次面试后可以立即进行下一场面试，且每个面试官的面试人次不超过 m。

为了支撑招聘活动高效顺利进行，请你计算至少需要多少名面试官。

输入描述

输入的第一行为面试官的最多面试人次 m，第二行为当天总的面试场次 n，

你可能感兴趣的:(数据结构,算法)

  • 0315_算法22级1班实验2（递归分治策略）
    目录ProblemA众数问题题目描述输入输出样例输入样例输出思路分析代码实现思路优化ProblemB半数集问题题目描述输入输出样例输入样例输出思路分析代码实现ProblemC查找数组拐点题目描述输入输出样例输入样例输出思路分析代码实现思路优化ProblemA众数问题题目描述所谓众数，就是对于给定的含有N个元素的多重集合，每个元素在S中出现次数最多的成为该元素的重数，多重集合S重的重数最大的元素成为
  • 0301_算法22级1班实验1
    目录ProblemA统计数字问题1.题目描述2.思路分析3.代码实现ProblemB字典序问题1.题目描述2.思路分析3.代码实现ProblemC最多约数问题1.题目描述2.思路分析3.代码实现ProblemA统计数字问题1.题目描述题目描述问题描述：一本书的页码从自然数1开始顺序编码直到自然数n。书的页码按照通常的习惯编排，每个页码都不含多余的前导数字0。例如，第6页用数字6表示，而不是06或0
  • OpenCV中常用特征提取算法（SURF、ORB、SIFT和AKAZE）用法示例（C++和Python） 点云SLAM 图形图像处理opencv算法ORB算法SIFT算法SURF算法AKAZE算法计算机视觉
    OpenCV中提供了多种常用的特征提取算法，广泛应用于图像匹配、拼接、SLAM、物体识别等任务。以下是OpenCV中几个主流特征提取算法的用法总结与代码示例，涵盖C++和Python两个版本。常用特征提取算法列表算法特点是否需额外模块SIFT（尺度不变特征）稳定性强、可旋转缩放xfeatures2d模块SURF（加速稳健特征）快速但专利保护xfeatures2d模块ORB（OrientedFAST
  • 【AI 赋能：Python 人工智能应用实战】5. 梯度下降家族：SGD/Adam优化器对比实验与选择策略 AI_DL_CODE 人工智能python梯度下降优化器SGDAdamPyTorch
    摘要：本文系统解析梯度下降优化器的核心原理与演进脉络，构建从理论到实战的完整知识体系。理论部分梳理优化器发展里程碑，从1951年的SGD到2018年的AdamW，揭示技术迭代逻辑；通过数学公式对比SGD、Momentum、Adam等核心算法的更新机制，解析动量加速、自适应学习率的创新点。结合损失曲面分析，阐释Momentum如何逃离鞍点、Adam如何处理悬崖梯度。实战模块基于PyTorch在MNI
  • 脱岗离岗逃岗监测识别软件系统平台 标检测算法#YOLO
    值班脱岗智能监测识别系统是一种利用AI视频智能分析技术的智能化系统，能够对办公工作岗位区域、岗亭、值班室、生产线岗位等进行7*24小时不间断实时监测。该系统的出现，有助于提高工作效率，确保工作秩序的正常运行，同时也能有效避免值班人员脱岗、懈怠等现象的发生。该系统的工作原理是通过高清摄像头捕捉实时画面，然后利用AI视频智能分析技术对画面进行实时分析，识别出是否有人脱岗、懈怠或者有其他异常情况发生。当
  • 颠覆未来：创新代码引领人工智能与量子计算深度融合 金枝玉叶9 程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3人工智能量子计算
    摘要在信息时代飞速演进的背景下，人工智能与量子计算正以前所未有的速度互相融合，推动着科技边界的不断拓展。本文回顾了经典算法的智慧，展示了前沿深度学习模型的构建，并通过量子电路设计探讨了创新代码的可能性，为探索未来科技变革提供了全新视角。1.引言当前，科技创新正处于高速迭代的关键阶段，传统计算方法与新型技术的交汇处正成为研究热点。人工智能的发展已渗透到各行各业，而量子计算的崛起则为解决复杂计算问题提
  • 智界R7智驾功能和性能评价 TheWanderers 智能驾驶智界
    一、智驾行车能力标题硬件配置与系统架构感知硬件：Max/Ultra版搭载1个192线激光雷达、3个毫米波雷达（含1个4D成像雷达）、12个超声波雷达、11个高清摄像头（含前向800万像素双目+鱼眼镜头）。Pro版未配备激光雷达，但保留3个毫米波雷达和10个摄像头。核心算法：HUAWEIADS3.0系统，基于端到端架构，整合感知、决策与控制模块，支持全场景目标识别（如非标准障碍物、夜间行人）。算力支
  • 人工智能视频分析系统人员离岗报警设计方案 liuhu21 人工智能云计算运维
    一、方案概述近几年安防监控技术不断的进步，特别是在人工智能推出之后。安防监控系统结合人工智能算法做到了许多以前无法做到的事情。就比如我们今天要说的离岗检测报警监控系统。以前我们只能通过人工值守监控室的方式，通过人的判断去观看现场人员在岗情况。如今有了离岗检测监控系统，系统可以自动监测现场人员是否在岗、离岗时间以及离岗人数等等。这样，大大减少了监控室值班人员的工作量，同时相较人工监管提升了工作效率。
  • 睡岗离岗检测算法 Python 燧机科技SuiJi 人工智能python算法深度学习神经网络
    睡岗离岗检测算法的核心在于实时监控和智能分析，睡岗离岗检测算法通过安装在关键区域的监控摄像头，系统能够捕捉到员工的活动画面。当系统检测到人体位置长时间未发生变化时，将启动睡姿分类器。该分类器能够识别多种睡姿，如趴在桌子上睡、坐在凳子上后仰睡等。一旦识别为睡姿，系统将立即触发告警机制。这可以通过向管理人员发送警报信号，或通过语音提醒员工的方式实现。睡岗离岗检测算法在多种场景下均有广泛应用。该算法能够
  • 微算法科技技术创新，将量子图像LSQb算法与量子加密技术相结合，构建更加安全的量子信息隐藏和传输系统
    随着信息技术的发展，数据的安全性变得尤为重要。在传统计算模式下，即便采用复杂的加密算法，也难以完全抵御日益增长的网络攻击威胁。量子计算技术的出现为信息安全带来了新的解决方案。然而，量子图像处理领域仍面临复杂度高、效率低的问题。微算法科技通过将量子图像LSQb算法与量子加密技术相结合，提出了一种全新的信息隐藏和传输方案，旨在构建更加安全高效的数据保护机制。LSQb算法，即量子图像的最小有效量子比特算
  • 5万人流挤地铁如何追踪？陌讯算法实战FPS飙升300%
    开篇痛点在智慧城市安防场景中，传统视觉算法常面临“三难困境”：低光照漏检率飙升（夜间误报率超30%）、人群遮挡ID切换混乱（MOTA指标＜50%）、硬件资源吃紧（1080P视频流处理＞200ms）。某省会交警平台曾反馈：“雨雾天车牌识别准确率骤降至65%，追踪目标平均5分钟丢失1次”。技术解析：动态多目标蒸馏网络陌讯视觉算法创新性融合多任务蒸馏架构与时空注意力机制，攻克复杂场景泛化难题。核心公式创
  • 3步实现安防高精度检测：陌讯算法夜间监控落地实战 2501_92474745 目标跟踪人工智能计算机视觉算法目标检测视觉检测
    开篇痛点：安防监控系统在实时目标检测中常面临严峻挑战。实测数据显示，传统算法在低光、遮挡或动态场景下，泛化能力不足，导致平均误报率高达15%（数据来源：安防行业报告）。尤其在夜间或拥挤环境下，系统卡顿、漏检频发，不仅降低响应效率，还增加安全隐患。例如，某城市交通监控中心反馈，其开源模型在高密度人流中出现每秒帧率（FPS）骤降至20帧以下，引发报警延迟问题。这些问题根源在于算法鲁棒性和实时性不足，亟
  • PyTorch的基础概念和复杂模型的基本使用 香蕉可乐荷包蛋 AI大模型项目中的使用pytorch人工智能python
    文章目录一、PyTorch基础概念二、复杂模型的学习使用一、PyTorch基础概念张量（Tensor）操作：张量是PyTorch中的基本数据结构，类似于NumPy的数组，但支持GPU加速常见操作包括创建张量、张量运算、索引、切片等importtorch#创建张量x=torch.randn(3,4)y=torch.zeros(3,4)#张量运算z=x+y自动求导（Autograd）：PyTorch的
  • 离岗误报率 20%？陌讯时序算法实测降 90% 2501_92474711 算法计算机视觉目标跟踪机器学习人工智能边缘计算
    开篇：工业安防中的"隐形漏洞"在制造业车间、变电站等关键场景，离岗检测是保障生产安全的核心环节。传统监控系统依赖人工巡检，存在85%的漏检率；而普通视觉算法在光照变化、人员遮挡场景下，误报率常高达20%以上[实测数据显示]。某汽车零部件厂曾因离岗检测失效导致设备空转2小时，直接损失超12万元。这种"看得见的监控，防不住的风险"困境，凸显了传统视觉方案在复杂工业场景中的局限性。技术解析：从单帧检测到
  • 雨天障碍物漏检？陌讯多模态算法实测 98% 准确率 2501_92474711 算法目标跟踪人工智能计算机视觉
    开篇痛点：自动驾驶视觉系统的“暗礁”在自动驾驶感知层，路面障碍物识别堪称“生命线工程”。传统视觉算法在复杂场景下常面临三重困境：雨天水雾导致特征模糊时漏检率高达25%，逆光环境下小目标（如碎石、井盖）检出率不足60%，而追求高精度又会导致帧率跌破20FPS，难以满足实时性要求[1]。某车企实测数据显示，传统YOLOv8在城郊混合路况中，因障碍物识别延迟引发的决策偏差占测试事故的37%，这些问题成为
  • 打造智能资讯引擎：基于 Python 的新闻数据爬取与个性化推荐系统实战全流程解析 程序员威哥 最新爬虫实战项目python开发语言
    前言：数据时代的信息洪流，如何做到“千人千面”？在信息爆炸的时代，每天都有成千上万条新闻资讯涌现。如何从海量内容中挖掘出用户感兴趣的资讯？这不仅仅是爬虫技术的问题，更是数据建模与智能推荐算法的落地挑战。本篇文章将带你从零出发，构建一个具有实际应用价值的“个性化新闻阅读推荐系统”，从数据采集（爬虫）、文本处理（NLP）、兴趣建模（TF-IDF/协同过滤/Embedding）到推荐展示，覆盖整个推荐系
  • 题解 | #使用join查询找出没有分类的电影id以及名称# 愤怒的小青春 java
    58同城java后端一面凉经主流的哈希算法有哪几种？帮闺蜜们找靠谱男票hc多多光彩积云是什么企业，查不到有用信息太抽象了！培训班装公司招聘阿里巴巴前端暑期实习——无语八面挂怎么写自我介绍|自我介绍保姆级教学灵犀互娱客户端一面面经(求过啊)24找运维实习，这简历可行吗拓竹科技测试开发面经（25届暑期实习）分享一波攒了整个秋招的NLP算法岗面经腾讯广告暑期实习面试1、JVM垃圾回收机制2、syncho
  • 【算法题解】部分洛谷题解(下) 日月星辰cmc 算法分析与设计算法
    前言本篇为我做过的洛谷题的部分题解，大多是我认为比较具有代表性的或者比较有意思的题目，包含我自己的思考过程和想法。[NOIP2001提高组]一元三次方程求解题目描述有形如：ax3+bx2+cx+d=0ax^3+bx^2+cx+d=0ax3+bx2+cx+d=0这样的一个一元三次方程。给出该方程中各项的系数（a,b,c,da,b,c,da,b,c,d均为实数），并约定该方程存在三个不同实根（根的范围
  • 你还在用 JSON？Protobuf 才是高效通信的王者！ IsLand1314~ #ProtocolBuffersjson数据库mysql
    一、基本特点Protobuf是一个跨平台的协议，具有语言无关的特性。其核心设计目标是高效的数据传输，因此对数据类型的设计尤为关键。ProtoBuf官方文档1.序列化定义：序列化是将数据结构或对象转换成二进制字节流的过程。特点：Protobuf针对不同的字段类型采用不同的编码方式和数据存储方式，以确保得到高效紧凑的数据压缩。序列化过程判断每个字段是否有设置值，有值才进行编码。根据字段标识号与数据类型
  • LeetCode - 3274. Check if Two Chessboard Squares Have the Same Color 阿蒙Armon LeetCodeleetcode算法职场和发展
    LeetCode-3274.CheckifTwoChessboardSquaresHavetheSameColor在LeetCode的算法题库中，有许多有趣的题目将实际场景与编程逻辑相结合，LeetCode3274题CheckifTwoChessboardSquaresHavetheSameColor便是其中之一。这道题以国际象棋棋盘为背景，要求我们判断给定的两个方格颜色是否相同。通过解决这道题，
  • 算法竞赛备考冲刺必刷题（C++） | 洛谷 P1024 一元三次方程求解 热爱编程的通信人 c++算法开发语言
    本文分享的必刷题目是从蓝桥云课、洛谷、AcWing等知名刷题平台精心挑选而来，并结合各平台提供的算法标签和难度等级进行了系统分类。题目涵盖了从基础到进阶的多种算法和数据结构，旨在为不同阶段的编程学习者提供一条清晰、平稳的学习提升路径。欢迎大家订阅我的专栏：算法题解：C++与Python实现！附上汇总贴：
  • 监控漏检频发？陌讯YOLOv7实时优化方案召回率提升25% 2501_92489016 目标跟踪人工智能计算机视觉算法目标检测视觉检测智慧城市
    一、开篇痛点在安防监控领域，传统目标检测模型面临三重困境：实时性差：1080P视频流处理普遍低于20FPS（VGG16仅15FPS）漏检率高：密集场景下小目标召回率常低于60%（COCO-val实测数据）部署成本高：ResNet-101需8GB显存，难以边缘化部署某智慧园区项目显示：夜间误报率高达34%，运维成本激增300%二、技术解析：陌讯SlimYOLO架构创新针对上述痛点，陌讯视觉算法提出三
  • JAVA刷题记录: 专题十五 BFS解决FloodFill算法 用屁屁笑 宽度优先算法
    733.图像渲染-力扣（LeetCode）classSolution{int[]dx={0,0,-1,1};int[]dy={1,-1,0,0};publicint[][]floodFill(int[][]image,intsr,intsc,intcolor){intprev=image[sr][sc];if(color==prev)returnimage;Queueq=newLinkedList
  • ZooKeeper学习专栏（一）：分布式协调的核心基石 快乐肚皮 Zookeeper分布式zookeeper学习
    文章目录前言一、ZooKeeper是什么？二、为什么需要分布式协调服务？三、核心数据模型：ZNode3.1树形命名空间：分布式世界的文件系统3.2ZNode类型3.3ZNode数据结构：数据+元数据的完美融合Stat核心字段解析3.4ZNode操作3.5ZNode设计哲学3.6实战代码总结前言在分布式系统蓬勃发展的时代，我们享受着高并发、高可用的服务，却鲜少思考背后的协调艺术。当数百个服务节点部署
  • 14.优化算法之BFS解决FloodFill算法1 muyierfly 算法题算法宽度优先深度优先
    0.FloodFill简介dfs：深度优先遍历（红色）bfs：宽度优先遍历1.图像渲染算法原理classSolution{int[]dx={0,0,1,-1};int[]dy={1,-1,0,0};publicint[][]floodFill(int[][]image,intsr,intsc,intcolor){intprev=image[sr][sc];//统计刚开始的颜⾊if(prev==co
  • BFS 解决 FloodFill 算法(C++) lim 鹏哥 刷题算法宽度优先c++
    文章目录前言一、概念二、岛屿数量1.题目链接2.算法原理3.代码编写三、被围绕的区域1.题目链接2.算法原理3.代码编写总结前言一、概念BFS就是广度优先遍历，也就是层序遍历。FloodFill是指在数组中找出性质相同的连通块，并根据题目进行操作。二、岛屿数量1.题目链接200.岛屿数量2.算法原理遍历整个矩阵，每找到一块陆地，记录一次。我们怎末知道我们是否已经遍历过这个地方了呢？？方法1：如果遍
  • BFS-FloodFill 算法 解决最短路问题 多源 解决拓扑排序 penguin_bark #BFS算法宽度优先leetcode
    文章目录一、FloodFill算法[733.图像渲染](https://leetcode.cn/problems/flood-fill/description/)2.思路3.代码[200.岛屿数量](https://leetcode.cn/problems/number-of-islands/description/)2.思路3.代码[LCR105.岛屿的最大面积](https://leetcod
  • 头盔识别误报率高？陌讯YOLOv7优化方案实测准确率达99%！
    开篇痛点：算法失效的致命时刻在智慧交通领域，电动车头盔识别长期面临三大痛点：漏检危机：行人遮挡、雨天反光导致传统算法漏检率高达15%（某头部车企实测数据）误报泛滥：相似物体（背包、安全帽）误识别率超20%实时性缺陷：开源模型在1080P视频流中处理延时＞200ms，无法满足实时预警需求技术解析：陌讯算法三重创新架构graphTDA[双路输入]-->B[多尺度特征融合模块]B-->C[空间注意力机制
  • Unity中常用数据结构的特点，优缺点，实例
    Unity中常用的数据结构有一下几种：Array，ArrayList，List，LinkedList，Queue，Stack，Dictionary；一，数组（Array）特点：数组属于线性结构，在内存中是连续存放的。数组的元素类型必须相同。数组可以直接通过下标访问。数组的查找速度非常快，新增和删除速度慢。数组在初始化时要指定数组长度。优缺点：优：存储在连续内存上；内容都是相同类型；可以通过下标访问
  • 「感恩日语」2021-303篇，吸渣体质 能学多少学多少
    学习感悟，避免成为“吸渣”体质很重要，“环境”能改变人，学会甄别那些“书籍”、那些“文章”（论文）对自己成长有利，而非“奶头乐”系统算法之类推送的让自己无法自拔的内容，个人每天、每周、每月、每年、一生总时间是有限的，缩小到每天，计算一下每天浪费有多少，真正发挥价值时间效力有多少，简单做个记录，会发现很可怕。同时找到了为什么每天进步一点点的重要性，只跟昨天的自己，前天的自己比较一下，很重要，多做对自
  • [黑洞与暗粒子]没有光的世界 comsci
         无论是相对论还是其它现代物理学,都显然有个缺陷,那就是必须有光才能够计算      但是,我相信,在我们的世界和宇宙平面中,肯定存在没有光的世界....      那么,在没有光的世界,光子和其它粒子的规律无法被应用和考察,那么以光速为核心的 &nbs
  • jQuery Lazy Load 图片延迟加载 aijuans jquery
    基于 jQuery 的图片延迟加载插件，在用户滚动页面到图片之后才进行加载。 对于有较多的图片的网页，使用图片延迟加载，能有效的提高页面加载速度。 版本： jQuery v1.4.4+ jQuery Lazy Load v1.7.2 注意事项： 需要真正实现图片延迟加载，必须将真实图片地址写在 data-original 属性中。若 src
  • 使用Jodd的优点 Kai_Ge jodd
    1.  简化和统一 controller ，抛弃 extends SimpleFormController ，统一使用 implements Controller 的方式。 2.  简化 JSP 页面的 bind, 不需要一个字段一个字段的绑定。 3.  对 bean 没有任何要求，可以使用任意的 bean 做为 formBean。   使用方法简介
  • jpa Query转hibernate Query 120153216 Hibernate
    public List<Map> getMapList(String hql, Map map) { org.hibernate.Query jpaQuery = entityManager.createQuery(hql); if (null != map) { for (String parameter : map.keySet()) { jp
  • Django_Python3添加MySQL/MariaDB支持 2002wmj mariaDB
    现状 首先，[email protected] 中默认的引擎为 django.db.backends.mysql 。但是在Python3中如果这样写的话，会发现 django.db.backends.mysql 依赖 MySQLdb[5] ，而 MySQLdb 又不兼容 Python3 于是要找一种新的方式来继续使用MySQL。 MySQL官方的方案 首先据MySQL文档[3]说，自从MySQL
  • 在SQLSERVER中查找消耗IO最多的SQL 357029540 SQL Server
    返回做IO数目最多的50条语句以及它们的执行计划。 select top 50   (total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,  (total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,  (tot
  • spring UnChecked 异常 官方定义！ 7454103 spring
      如果你接触过spring的 事物管理！那么你必须明白 spring的 非捕获异常！ 即 unchecked 异常！ 因为 spring 默认这类异常事物自动回滚！！ public static boolean isCheckedException(Throwable ex) { return !(ex instanceof RuntimeExcep
  • mongoDB 入门指南、示例 adminjun javamongodb操作
    一、准备工作 1、 下载mongoDB 下载地址：http://www.mongodb.org/downloads 选择合适你的版本 相关文档：http://www.mongodb.org/display/DOCS/Tutorial 2、 安装mongoDB A、 不解压模式： 将下载下来的mongoDB-xxx.zip打开，找到bin目录，运行mongod.exe就可以启动服务，默
  • CUDA 5 Release Candidate Now Available aijuans CUDA
    The CUDA 5 Release Candidate is now available at http://developer.nvidia.com/<wbr></wbr>cuda/cuda-pre-production. Now applicable to a broader set of algorithms, CUDA 5 has advanced fe
  • Essential Studio for WinRT网格控件测评 Axiba JavaScripthtml5
    Essential Studio for WinRT界面控件包含了商业平板应用程序开发中所需的所有控件，如市场上运行速度最快的grid 和chart、地图、RDL报表查看器、丰富的文本查看器及图表等等。同时，该控件还包含了一组独特的库，用于从WinRT应用程序中生成Excel、Word以及PDF格式的文件。此文将对其另外一个强大的控件——网格控件进行专门的测评详述。 网格控件功能 1、
  • java 获取windows系统安装的证书或证书链 bewithme windows
          有时需要获取windows系统安装的证书或证书链，比如说你要通过证书来创建java的密钥库  。 有关证书链的解释可以查看此处 。   public static void main(String[] args) { SunMSCAPI providerMSCAPI = new SunMSCAPI(); S
  • NoSQL数据库之Redis数据库管理(set类型和zset类型) bijian1013 redis数据库NoSQL
    4.sets类型         Set是集合，它是string类型的无序集合。set是通过hash table实现的，添加、删除和查找的复杂度都是O(1)。对集合我们可以取并集、交集、差集。通过这些操作我们可以实现sns中的好友推荐和blog的tag功能。         sadd：向名称为key的set中添加元
  • 异常捕获何时用Exception，何时用Throwable bingyingao
    用Exception的情况 try {        //可能发生空指针、数组溢出等异常         } catch (Exception e) {          
  • 【Kafka四】Kakfa伪分布式安装 bit1129 kafka
    在http://bit1129.iteye.com/blog/2174791一文中，实现了单Kafka服务器的安装，在Kafka中，每个Kafka服务器称为一个broker。本文简单介绍下，在单机环境下Kafka的伪分布式安装和测试验证   1. 安装步骤   Kafka伪分布式安装的思路跟Zookeeper的伪分布式安装思路完全一样，不过比Zookeeper稍微简单些(不
  • Project Euler bookjovi haskell
    Project Euler是个数学问题求解网站，网站设计的很有意思，有很多problem，在未提交正确答案前不能查看problem的overview，也不能查看关于problem的discussion thread，只能看到现在problem已经被多少人解决了，人数越多往往代表问题越容易。     看看problem 1吧： Add all the natural num
  • Java-Collections Framework学习与总结-ArrayDeque BrokenDreams Collections
            表、栈和队列是三种基本的数据结构，前面总结的ArrayList和LinkedList可以作为任意一种数据结构来使用，当然由于实现方式的不同，操作的效率也会不同。         这篇要看一下java.util.ArrayDeque。从命名上看
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-装饰模式-Decorator bylijinnan java设计模式
    声明： 本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ import java.io.BufferedOutputStream; import java.io.DataOutputStream; import java.io.FileOutputStream; import java.io.Fi
  • Maven学习(一) chenyu19891124 Maven私服
        学习一门技术和工具总得花费一段时间，5月底6月初自己学习了一些工具，maven+Hudson+nexus的搭建，对于maven以前只是听说，顺便再自己的电脑上搭建了一个maven环境，但是完全不了解maven这一强大的构建工具，还有ant也是一个构建工具，但ant就没有maven那么的简单方便，其实简单点说maven是一个运用命令行就能完成构建，测试，打包，发布一系列功
  • [原创]JWFD工作流引擎设计----节点匹配搜索算法(用于初步解决条件异步汇聚问题) 补充 comsci 算法工作PHP搜索引擎嵌入式
    本文主要介绍在JWFD工作流引擎设计中遇到的一个实际问题的解决方案，请参考我的博文"带条件选择的并行汇聚路由问题"中图例A2描述的情况(http://comsci.iteye.com/blog/339756),我现在把我对图例A2的一个解决方案公布出来，请大家多指点 节点匹配搜索算法(用于解决标准对称流程图条件汇聚点运行控制参数的算法) 需要解决的问题：已知分支
  • Linux中用shell获取昨天、明天或多天前的日期 daizj linuxshell上几年昨天获取上几个月
    在Linux中可以通过date命令获取昨天、明天、上个月、下个月、上一年和下一年 # 获取昨天 date -d 'yesterday'  # 或 date -d 'last day' # 获取明天 date -d 'tomorrow'   # 或 date -d 'next day' # 获取上个月 date -d 'last month' #
  • 我所理解的云计算 dongwei_6688 云计算
          在刚开始接触到一个概念时，人们往往都会去探寻这个概念的含义，以达到对其有一个感性的认知，在Wikipedia上关于“云计算”是这么定义的，它说：        Cloud computing is a phrase used to describe a variety of computing co
  • YII CMenu配置 dcj3sjt126com yii
    Adding id and class names to CMenu We use the id and htmlOptions to accomplish this. Watch. //in your view $this->widget('zii.widgets.CMenu', array( 'id'=>'myMenu', 'items'=>$this-&g
  • 设计模式之静态代理与动态代理 come_for_dream 设计模式
    静态代理与动态代理        代理模式是java开发中用到的相对比较多的设计模式，其中的思想就是主业务和相关业务分离。所谓的代理设计就是指由一个代理主题来操作真实主题，真实主题执行具体的业务操作，而代理主题负责其他相关业务的处理。比如我们在进行删除操作的时候需要检验一下用户是否登陆，我们可以删除看成主业务，而把检验用户是否登陆看成其相关业务
  • 【转】理解Javascript 系列 gcc2ge JavaScript
    理解Javascript_13_执行模型详解 摘要: 在《理解Javascript_12_执行模型浅析》一文中,我们初步的了解了执行上下文与作用域的概念，那么这一篇将深入分析执行上下文的构建过程，了解执行上下文、函数对象、作用域三者之间的关系。函数执行环境简单的代码:当调用say方法时，第一步是创建其执行环境，在创建执行环境的过程中，会按照定义的先后顺序完成一系列操作:1.首先会创建一个
  • Subsets II hcx2013 set
    Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets. Note: Elements in a subset must be in non-descending order. The solution set must not conta
  • Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强 jinnianshilongnian spring4
    目录 Spring4.1新特性——综述 Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他 Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强 Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理 Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化 Spring4.1新特性——Spring MVC增强 Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
  • shell嵌套expect执行命令 liyonghui160com
        一直都想把expect的操作写到bash脚本里,这样就不用我再写两个脚本来执行了,搞了一下午终于有点小成就,给大家看看吧.   系统:centos 5.x   1.先安装expect yum -y install expect   2.脚本内容: cat auto_svn.sh   #!/bin/bash
  • Linux实用命令整理 pda158 linux
    0. 基本命令 　　linux 基本命令整理 　 　1. 压缩 解压 　　tar -zcvf a.tar.gz a   #把a压缩成a.tar.gz 　　tar -zxvf a.tar.gz     #把a.tar.gz解压成a 　 　2. vim小结 　　2.1 vim替换 　　:m,ns/word_1/word_2/gc  
  • 独立开发人员通向成功的29个小贴士 shoothao 独立开发
    概述：本文收集了关于独立开发人员通向成功需要注意的一些东西,对于具体的每个贴士的注解有兴趣的朋友可以查看下面标注的原文地址。 明白你从事独立开发的原因和目的。 保持坚持制定计划的好习惯。 万事开头难，第一份订单是关键。 培养多元化业务技能。 提供卓越的服务和品质。 谨小慎微。 营销是必备技能。 学会组织，有条理的工作才是最有效率的。 “独立
  • JAVA中堆栈和内存分配原理 uule java
    1、栈、堆 1.寄存器：最快的存储区, 由编译器根据需求进行分配,我们在程序中无法控制.2. 栈：存放基本类型的变量数据和对象的引用，但对象本身不存放在栈中，而是存放在堆（new 出来的对象）或者常量池中（字符串常量对象存放在常量池中。）3. 堆：存放所有new出来的对象。4. 静态域：存放静态成员（static定义的）5. 常量池：存放字符串常量和基本类型常量（public static f
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他