北京国畅园文化艺术
北京国畅园文化艺术

怎样训练舞感.?

怎样训练舞感..国畅园艺术教育

舞蹈感觉比较难训练，很多孩子跳了很多年的舞蹈，训练了很多年，跳舞仍然没有感觉。原因如下：

️力。不会用，蛮劲很多，巧劲没有。

️气。不会用，憋气很多，气体两分离。

️控。不会用，不懂控制，末梢神经没有管。

️注。不会用，不专注，神体分离，行尸走肉。

舞感，没有以上四点，就是跳上百遍一万遍，也是虾条.......

你可能感兴趣的:(怎样训练舞感.?)

  • 【深度学习】DeepSeek模型介绍与部署 Nerous_ 深度学习深度学习人工智能
    原文链接：DeepSeek-V31.介绍DeepSeek-V3，一个强大的混合专家(MoE)语言模型，拥有671B总参数，其中每个token激活37B参数。为了实现高效推理和成本效益的训练，DeepSeek-V3采用了多头潜在注意力(MLA)和DeepSeekMoE架构，这些架构在DeepSeek-V2中得到了充分验证。此外，DeepSeek-V3首次提出了无辅助损失的负载平衡策略，并设置了多to
  • 【nnUnetv2】Code复现 是Winky啊 #项目nnUnet人工智能深度学习
    作者提出一种nnUNet（no-new-Net）框架，基于原始的UNet（很小的修改），不去采用哪些新的结构，如相残差连接、dense连接、注意力机制等花里胡哨的东西。相反的，把重心放在：预处理（resampling和normalization）、训练（loss，optimizer设置、数据增广）、推理（patch-based策略、test-time-augmentations集成和模型集成等）、
  • 决策树算法及其python实例 m0_74831463 算法决策树python
    一、决策数的概念什么是决策树算法呢？决策树（DecisionTree）是一种基本的分类与回归方法，本文主要讨论分类决策树。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对数据进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合。每个内部节点表示在属性上的一个测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别二、决策树的构造1、决策树的构造步骤输入：训练集D={(21,11),(z2,32),
  • 大模型在冠心病风险预测及临床方案制定中的应用研究 LCG元 围术期危险因子预测模型研究人工智能机器学习python
    目录一、引言1.1研究背景与目的1.2国内外研究现状1.3研究方法与创新点二、大模型预测冠心病风险原理与方法2.1数据收集与预处理2.1.1数据来源2.1.2数据清洗与整理2.2特征工程2.2.1特征提取2.2.2特征选择与优化2.3模型选择与训练2.3.1常用模型介绍2.3.2模型训练过程三、术前风险预测与手术方案制定3.1术前风险预测指标与模型应用3.2基于风险预测的手术方案制定3.3案例分析
  • 怎样修改下面HTML中存在的错误？ 2301_79698214 htmljavascript前端
    functiongetTime(){vardate=newDate();vartime=date.toLocaleDateString();vartime1=date.toLocaleTimeString();vartime2=time+''+time1span.innerHTML=time2;}window.setInterval("getTime()",1000)window.alert("这
  • 目标检测中归一化的目的？ 林语微光 kaggle目标检测目标跟踪人工智能
    在目标检测任务中，归一化坐标和尺寸时需要除以图像的宽度和高度，主要有以下几个原因：1.统一尺度不同图像可能具有不同的宽度和高度。通过将坐标和尺寸除以图像的宽度和高度，可以将所有图像的标注信息统一到相同的尺度范围（[0,1]）。这使得模型在训练和推理时能够处理任意尺寸的图像，而不需要关心图像的具体像素尺寸。2.位置和尺寸的相对性归一化后的坐标和尺寸是相对于图像尺寸的，而不是绝对像素值。这种相对性使得
  • 关于神经网络中的正则化 文弱_书生 乱七八糟神经网络人工智能深度学习
    神经网络训练中的正则化正则化（Regularization）是神经网络训练中的一个关键技术，主要用于防止模型过拟合（overfitting），提高泛化能力。1.为什么需要正则化？在神经网络训练过程中，模型的目标是找到能在训练数据上表现良好的参数，同时也能泛化到未见过的数据。如果一个模型过于复杂（如参数过多、层数过深），它可能会记住训练数据中的噪声，而不是学习数据的本质模式。这种情况称为过拟合（ov
  • 一、大语言模型微调 vs. 大语言模型应用 AI Echoes 深度学习人工智能deepseek机器学习算法
    一、大语言模型微调vs.大语言模型应用1.微调（Fine-Tuning）的含义与特点定义与作用微调指在预训练好（通用）的基础模型上，通过在特定领域或任务的数据集上进一步训练来调整模型参数，使其在该领域任务中获得更优表现。这种方法可以使通用模型“定制化”，更好地理解专业术语和领域知识，从而提升准确性和响应质量。例如，为医疗、法律、金融等垂直领域构建专属模型，往往需要在预训练模型基础上进行微调。特点参
  • ollama 基本使用教程 海上彼尚 AIai前端
    目录1.安装OllamamacOS或LinuxWindows(WSL2)2.基础命令启动与停止更新Ollama3.模型管理下载预训练模型运行模型查看已安装模型删除模型从Modelfile创建自定义模型4.高级功能服务器模式与API多会话管理环境变量配置5.常见问题与技巧加速模型下载查看日志模型参数调整模型导出与分享Ollama是一个开源的大型语言模型服务工具，能够帮助用户在本地运行大模型。通过简单
  • 在Windows系统上测试safari浏览器的兼容性 大汉堡玩测试 safari前端功能测试
    文章目录前言手机端的safari浏览器能替代PC端吗在Windows上测试safari浏览器的兼容性的方法利用云服务使用虚拟机在Windows上下载虚拟机遇到的问题以及解决思路总结前言在测试网站的兼容性时需要用到safari浏览器，在没有Mac的情况下，又不想麻烦同事，那该怎样在Windows系统上使用safari浏览器呢？手机端的safari浏览器能替代PC端吗答案是不能，主要是因为以下几点：屏
  • Hugging Face预训练GPT微调ChatGPT（微调入门！新手友好！） y江江江江 机器学习大模型gptchatgpt
    HuggingFace预训练GPT微调ChatGPT（微调入门！新手友好！）在实战中，⼤多数情况下都不需要从0开始训练模型，⽽是使⽤“⼤⼚”或者其他研究者开源的已经训练好的⼤模型。在各种⼤模型开源库中，最具代表性的就是HuggingFace。HuggingFace是⼀家专注于NLP领域的AI公司，开发了⼀个名为Transformers的开源库，该开源库拥有许多预训练后的深度学习模型，如BERT、G
  • Open-Sora - 为所有人实现高效的视频制作大众化 小众AI AI开源音视频人工智能AI编程
    GitHub：https://github.com/hpcaitech/Open-Sora更多AI开源软件：发现分享好用的AI工具、AI开源软件、AI模型、AI变现-小众AI这是一款开源的SOTA（State-of-the-Art）视频生成模型，仅用20万美元（224张GPU）就能训练出商业级11B参数的视频生成大模型。它采用Python语言和PyTorch深度学习框架开发，具有生成速度快、资源消
  • 机器学习课堂4线性回归模型+特征缩放 木尘152132 机器学习线性回归python
    一、实验2-2，线性回归模型，计算模型在训练数据集和测试数据集上的均方根误差代码：#2-2线性回归模型importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#参数设置iterations=3000#迭代次数learning_rate=0.0001#学习率m_train=3000#训练样本的数量flag_plot_lines=False
  • 风控算法（一）——数据测试 月亮月亮要去太阳 机器学习人工智能
    下面的内容都是针对数据源测试的一些可能得问题：1、请描述你在开发和执行数据测试流程时的具体步骤。确定样本（对齐样本与时间，去除假样本）——确定特征（确认目前特征）——数据信息（返回的数据字典、收费方式、底层数据：特征、分数）——数据清洗（缺失值替换）——数据训练形成报告。2、如何确定数据产品在风险模型中的潜在价值和适用性的？AUC、IV、相关性、性价比、数据产品背景和领域3、请详细描述你负责的10
  • Adam-mini：深度学习内存效率新突破 XianxinMao 人工智能深度学习人工智能
    标题：Adam-mini：深度学习内存效率新突破文章信息摘要：Adam-mini优化器在深度学习领域展现出突破性潜力，尤其在内存效率和计算性能上表现卓越。相比AdamW，Adam-mini将内存效率提升了一倍，并通过减少学习率数量显著降低了内存消耗，同时保持了与AdamW相当甚至更好的性能。在训练十亿参数级别的大语言模型（LLM）时，Adam-mini实现了49.6%的吞吐量提升，并减少了33%的
  • 【机器学习】模型拟合 CH3_CH2_CHO 什么？！是机器学习！！机器学习人工智能欠拟合过拟合
    1、欠拟合1.1现象欠拟合是机器学习和统计建模中的一种常见问题，表现为模型无法充分捕捉数据中的潜在规律和模式。无论是训练数据还是测试数据，模型的预测误差都居高不下。在实际应用中，欠拟合的模型往往显得过于简单和粗糙，无法对数据进行有效的拟合和描述。1.2原因模型过于简单是导致欠拟合的主要原因：例如，使用直线去拟合具有明显曲线趋势的数据，或者使用低阶多项式去拟合高阶的复杂函数关系。这种情况下，模型的表
  • 一文梳理清楚Vsync/Choreographer/SurfaceFlinger/Surface/SurfaceHolder/硬件刷新频率关系 lpftobetheone android
    在Android应用开发中，流畅的UI体验是用户感知的核心。为了实现这一点，Android系统构建了一套复杂的图形渲染架构，涉及垂直同步信号（VSync）、编舞者（Choreographer）、硬件刷新频率、SurfaceFlinger、Surface和SurfaceHolder等多个关键组件。本文将深入解析这些组件的关系与工作流程，帮助你全面理解Android图形渲染的核心机制。总结起来，整个流
  • 笔记：代码随想录算法训练营day57：99.岛屿数量 深搜、岛屿数量 广搜、100.岛屿的最大面积 jingjingjing1111 深度优先算法笔记
    学习资料：代码随想录注：文中含大模型生成内容99.岛屿数量卡码网题目链接（ACM模式）先看深搜方法：找到未标标记过的说明找到一片陆地的或者一片陆地的一个角落，dfs搜索是寻找相连接的陆地其余部分并做好标记#include#includeusingnamespacestd;intdirection[4][2]={0,1,-1,0,0,-1,1,0};voiddfs(constvector>&B612
  • 笔记：代码随想录算法训练营day56:图论理论基础、深搜理论基础、98. 所有可达路径、广搜理论基础 jingjingjing1111 笔记
    学习资料：代码随想录连通图是给无向图的定义，强连通图是给有向图的定义朴素存储：二维数组邻接矩阵邻接表：list基础知识：C++容器类|菜鸟教程深搜是沿着一个方向搜到头再不断回溯，转向；广搜是每一次搜索要把当前能够得到的方向搜个遍深搜三部曲：传入参数、终止条件、处理节点+递推+回溯98.所有可达路径卡码网题目链接（ACM模式）先是用邻接矩阵，矩阵的x,y表示从x到y有一条边主要还是用回溯方法遍历整个
  • 群体智能优化算法-粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO，含Matlab源代码） HR Zhou 算法matlab智能优化算法优化
    摘要（Abstract）粒子群优化（PSO）是一种基于群体智能的优化算法，受鸟群觅食行为的启发。PSO通过模拟粒子（个体）在搜索空间中的运动来寻找最优解。每个粒子根据自身的历史最优位置（pBest）和全局最优位置（gBest）动态调整速度和位置，从而在全局搜索和局部搜索之间取得平衡。PSO具有收敛速度快、实现简单、计算复杂度低等优点，广泛应用于函数优化、神经网络训练、工程优化等领域。算法介绍1.主
  • IsaacLab最新2025教程(3)-搭建训练场景 Calm_dw 机器人人工智能AI编程pythonvisualstudiocode深度学习
    前言本文将详细介绍如何使用IsaacLab进行场景搭建与物理仿真，为后续的训练打下基础。文章以IsaacLab官方tutorial为基础，从环境搭建开始，逐步实现一个包含多种物体的仿真场景，并分享开发过程中的经验。官方连接：Tutorials—IsaacLabDocumentation开发环境IsaacLab/IsaacSim4.5.0(Ubuntu22.04)代码解析这篇文章包含了前三个tuto
  • 高性能计算:GPU加速与分布式训练 AI天才研究院 DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战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.背景介绍随着人工智能技术的飞速发展，深度学习模型的规模和复杂度不断提升，对计算能力的需求也越来越高。传统的CPU架构已经难以满足深度学习模型训练的需求，因此，GPU加速和分布式训练成为了高性能计算领域的研究热点。1.1.深度学习与计算挑战深度学习模型通常包含数百万甚至数十亿个参数，训练过程需要进行大量的矩阵运算和梯度更新，对计算资源的需求非常高。传统的CPU架构虽然具有较强的通用性，但其并行计
  • LLM(7)：文本分词 token 化 CS创新实验室 大模型人工智能深度学习LLM
    下面讨论如何将输入文本分割成独立的token，这是为LLM创建嵌入所需的预处理步骤。这些tokens要么是单独的词语，要么是特殊字符，包括标点符号，如图2.4所示。图2.4显示了在LLM背景下文本处理步骤的视图。这里，我们将输入文本分割成独立的token，这些tokens要么是词语，要么是特殊字符，如标点符号。此处用于训练LLM的文本是伊迪斯·沃顿的短篇小说《TheVerdict》，该作品已进入公
  • 基于Python的智能决策支持系统：实现智能化决策的关键要素 AI天才研究院 DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
    文章目录基于Python的智能决策支持系统：实现智能化决策的关键要素11.背景介绍2.核心概念与联系数据收集与预处理模型构建与训练决策规则生成与优化决策结果评估与反馈3.核心算法原理具体操作步骤数据挖掘算法机器学习算法优化算法4.数学模型和公式详细讲解举例说明线性回归模型最小二乘法5.项目实践：代码实例和详细解释说明6.实际应用场景金融领域医疗领域供应链管理智能制造7.工具和资源推荐编程语言和开发
  • 代码随想录算法训练营第三十五天（20250303） |01背包问题 二维，01背包问题 一维，416. 分割等和子集 -[补卡20250316] ZXZ_13 算法
    01背包问题二维链接遍历物品没有大小顺序要求重点是模拟，推导出递推公式#include#includeintmain(){intm,n;std::cin>>m>>n;std::vectorweight(m,0),value(m,0);for(inti{0};i>weight[i];}for(inti{0};i>value[i];}std::vector>dp(m,std::vector(n+1,0
  • 32.代码随想录算法训练营第三十二天|509. 斐波那契数,70. 爬楼梯，746. 使用最小花费爬楼梯 白鹭鸣鸣！ 算法javadp
    32.代码随想录算法训练营第三十二天|509.斐波那契数,70.爬楼梯，746.使用最小花费爬楼梯DP数组的定义以及下标的含义递推公式动态规划的初始化是很重要的遍历顺序打印数组509.斐波那契数-力扣（LeetCode）斐波那契数（通常用F(n)表示）形成的序列称为斐波那契数列。该数列由0和1开始，后面的每一项数字都是前面两项数字的和。也就是：F(0)=0，F(1)=1F(n)=F(n-1)+F(
  • NLU-预训练模型-2018：Bert（二）【“Masked LM”缺点：①预训练与微调不一致；②忽略了掩码位置间的依赖关系】【复杂度：O(n^2·d)；n：输入序列长度（规定最长512）】 u013250861 #NLP/词向量_预训练模型bert人工智能深度学习
    五、BERT中的词嵌入1、为什么要使用BERT的嵌入使用BERT从文本数据中提取特征，即单词和句子的嵌入向量。我们可以用这些词和句子的嵌入向量做什么？首先，这些嵌入对于关键字/搜索扩展、语义搜索和信息检索非常有用。例如，如果你希望将客户的问题或搜索与已经回答的问题或文档化的搜索相匹配，这些表示将帮助准确的检索匹配客户意图和上下文含义的结果，即使没有关键字或短语重叠。其次，或许更重要的是，这些向量被
  • 大模型微调 归一码字 人工智能
    文章目录前言一、使用的库二、数据预处理1.引入库2.读入数据3.对数据进行预处理4.转换为json格式文件三，使用算子分析数据并进行数据处理四，划分训练集和测试集五，编写训练脚本开始训练六，进行模型推理人工评估总结前言这是使用知乎评论进行模型微调，让模型输出更加通畅接近人的使用语言一、使用的库modelscope：提供模型、数据集下载能力data-juicer：提供数据集处理能力ms-swift：
  • AI 大模型应用数据中心的数据迁移架构 AGI大模型与大数据研究院 DeepSeekR1&大数据AI人工智能javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    AI大模型、数据中心、数据迁移、架构设计、迁移策略、性能优化、安全保障1.背景介绍随着人工智能（AI）技术的飞速发展，大规模AI模型的应用日益广泛，涵盖了自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域。这些AI模型通常需要海量的数据进行训练和推理，因此数据中心作为AI应用的基础设施，显得尤为重要。然而，随着AI模型规模的不断扩大，数据中心面临着新的挑战：数据规模庞大:AI模型的训练和推理需要海量数据
  • 区块链驱动金融第二章 —— 探秘比特币的去中心化之路 小DuDu 区块链技术驱动金融区块链
    在当今数字化时代，比特币作为一种新兴的数字货币，其去中心化的特性备受关注。它打破了传统金融体系中对中心化机构的依赖，构建起一个独特的信任机制。这背后究竟隐藏着怎样的奥秘？让我们一同深入揭开比特币去中心化的神秘面纱。比特币去中心化的多面剖析去中心化的概念辨析在探讨比特币如何去中心化之前，我们需要明确去中心化的概念。去中心化并非比特币所独有，在互联网、电子邮件等领域都有体现。并且，没有一个系统是完全中
  • C/C++Win32编程基础详解视频下载 择善Zach 编程C++Win32
    课题视频：C/C++Win32编程基础详解 视频知识：win32窗口的创建                   windows事件机制 主讲：择善Uncle老师 学习交流群：386620625 验证码：625 --
  • Guava Cache使用笔记 bylijinnan javaguavacache
    1.Guava Cache的get/getIfPresent方法当参数为null时会抛空指针异常 我刚开始使用时还以为Guava Cache跟HashMap一样，get(null)返回null。 实际上Guava整体设计思想就是拒绝null的，很多地方都会执行com.google.common.base.Preconditions.checkNotNull的检查。 2.Guava
  • 解决ora-01652无法通过128（在temp表空间中） 0624chenhong oracle
    解决ora-01652无法通过128（在temp表空间中）扩展temp段的过程 一个sql语句后，大约花了10分钟，好不容易有一个结果，但是报了一个ora-01652错误，查阅了oracle的错误代码说明：意思是指temp表空间无法自动扩展temp段。这种问题一般有两种原因：一是临时表空间空间太小，二是不能自动扩展。 分析过程：    既然是temp表空间有问题，那当
  • Struct在jsp标签 不懂事的小屁孩 struct
    非UI标签介绍： 控制类标签： 1：程序流程控制标签   if   elseif    else <s:if test="isUsed"> <span class="label label-success">True</span> </
  • 按对象属性排序 换个号韩国红果果 JavaScript对象排序
    利用JavaScript进行对象排序，根据用户的年龄排序展示 <script> var bob={ name;bob, age:30 } var peter={ name;peter, age:30 } var amy={ name;amy, age:24 } var mike={ name;mike, age:29 } var john={
  • 大数据分析让个性化的客户体验不再遥远 蓝儿唯美 数据分析
    顾客通过多种渠道制造大量数据，企业则热衷于利用这些信息来实现更为个性化的体验。 分析公司Gartner表示，高级分析会成为客户服务的关键，但是大数据分析的采用目前仅局限于不到一成的企业。 挑战在于企业还在努力适应结构化数据，疲于根据自身的客户关系管理（CRM）系统部署有效的分析框架，以及集成不同的内外部信息源。 然而，面对顾客通过数字技术参与而产生的快速变化的信息，企业需要及时作出反应。要想实
  • java笔记4 a-john java
    操作符 1，使用java操作符       操作符接受一个或多个参数，并生成一个新值。参数的形式与普通的方法调用不用，但是效果是相同的。加号和一元的正号（+）、减号和一元的负号（-）、乘号（*）、除号（/）以及赋值号（=）的用法与其他编程语言类似。       操作符作用于操作数，生成一个新值。另外，有些操作符可能会改变操作数自身的
  • 从裸机编程到嵌入式Linux编程思想的转变------分而治之：驱动和应用程序 aijuans 嵌入式学习
        笔者学习嵌入式Linux也有一段时间了，很奇怪的是很多书讲驱动编程方面的知识，也有很多书将ARM9方面的知识，但是从以前51形式的（对寄存器直接操作，初始化芯片的功能模块）编程方法，和思维模式，变换为基于Linux操作系统编程，讲这个思想转变的书几乎没有，让初学者走了很多弯路，撞了很多难墙。     笔者因此写上自己的学习心得，希望能给和我一样转变
  • 在springmvc中解决FastJson循环引用的问题 asialee 循环引用fastjson
              我们先来看一个例子：           package com.elong.bms; import java.io.OutputStream; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import co
  • ArrayAdapter和SimpleAdapter技术总结 百合不是茶 androidSimpleAdapterArrayAdapter高级组件基础
    ArrayAdapter比较简单，但它只能用于显示文字。而SimpleAdapter则有很强的扩展性，可以自定义出各种效果   ArrayAdapter;的数据可以是数组或者是队列        // 获得下拉框对象 AutoCompleteTextView textview = (AutoCompleteTextView) this
  • 九封信 bijian1013 人生励志
            有时候，莫名的心情不好，不想和任何人说话，只想一个人静静的发呆。有时候，想一个人躲起来脆弱，不愿别人看到自己的伤口。有时候，走过熟悉的街角，看到熟悉的背影，突然想起一个人的脸。有时候，发现自己一夜之间就长大了。         2014，写给人
  • Linux下安装MySQL Web 管理工具phpMyAdmin sunjing PHPInstallphpMyAdmin
    PHP http://php.net/ phpMyAdmin http://www.phpmyadmin.net Error compiling PHP on CentOS x64   一、安装Apache 请参阅http://billben.iteye.com/admin/blogs/1985244   二、安装依赖包 sudo yum install gd
  • 分布式系统理论 bit1129 分布式
    FLP One famous theory in distributed computing, known as FLP after the authors Fischer, Lynch, and Patterson, proved that in a distributed system with asynchronous communication and process crashes,
  • ssh2整合(spring+struts2+hibernate)-附源码 白糖_ eclipsespringHibernatemysql项目管理
    最近抽空又整理了一套ssh2框架，主要使用的技术如下： spring做容器，管理了三层(dao,service,actioin)的对象 struts2实现与页面交互(MVC)，自己做了一个异常拦截器，能拦截Action层抛出的异常 hibernate与数据库交互 BoneCp数据库连接池，据说比其它数据库连接池快20倍，仅仅是据说 MySql数据库   项目用eclipse
  • treetable bug记录 braveCS table
    // 插入子节点删除再插入时不能正常显示。修改： //不知改后有没有错，先做个备忘 Tree.prototype.removeNode = function(node) { // Recursively remove all descendants of +node+ this.unloadBranch(node); // Remove
  • 编程之美-电话号码对应英语单词 bylijinnan java算法编程之美
    import java.util.Arrays; public class NumberToWord { /** * 编程之美 电话号码对应英语单词 * 题目： * 手机上的拨号盘，每个数字都对应一些字母，比如2对应ABC，3对应DEF.........，8对应TUV，9对应WXYZ， * 要求对一段数字，输出其代表的所有可能的字母组合
  • jquery ajax读书笔记 chengxuyuancsdn jQuery ajax
    1、jsp页面 <%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="GBK"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()
  • JWFD工作流拓扑结构解析伪码描述算法 comsci 数据结构算法工作活动J#
      对工作流拓扑结构解析感兴趣的朋友可以下载附件，或者下载JWFD的全部代码进行分析   /*  流程图拓扑结构解析伪码描述算法         public java.util.ArrayList DFS(String graphid, String stepid, int j)
  • oracle I/O 从属进程 daizj oracle
    I/O 从属进程 　　I/O从属进程用于为不支持异步I/O的系统或设备模拟异步I/O.例如，磁带设备(相当慢)就不支持异步I/O.通过使用I/O 从属进程，可以让磁带机模仿通常只为磁盘驱动器提供的功能。就好像支持真正的异步I/O 一样，写设备的进程(调用者)会收集大量数据，并交由写入器写出。数据成功地写出时，写入器(此时写入器是I/O 从属进程，而不是操作系统)会通知原来的调用者，调用者则会
  • 高级排序:希尔排序 dieslrae 希尔排序
    public void shellSort(int[] array){ int limit = 1; int temp; int index; while(limit <= array.length/3){ limit = limit * 3 + 1;
  • 初二下学期难记忆单词 dcj3sjt126com englishword
    kitchen 厨房 cupboard 厨柜 salt 盐 sugar 糖 oil 油 fork 叉；餐叉 spoon 匙；调羹 chopsticks 筷子 cabbage 卷心菜；洋白菜 soup 汤 Italian 意大利的   Indian 印度的 workplace  工作场所 even 甚至；更 Italy 意大利 laugh 笑 m
  • Go语言使用MySQL数据库进行增删改查 dcj3sjt126com mysql
    目前Internet上流行的网站构架方式是LAMP，其中的M即MySQL, 作为数据库，MySQL以免费、开源、使用方便为优势成为了很多Web开发的后端数据库存储引擎。MySQL驱动Go中支持MySQL的驱动目前比较多，有如下几种，有些是支持database/sql标准，而有些是采用了自己的实现接口,常用的有如下几种: http://code.google.c...o-mysql-dri
  • git命令 shuizhaosi888 git
    ---------------设置全局用户名： git config --global user.name "HanShuliang" //设置用户名 git config --global user.email "[email protected]" //设置邮箱 ---------------查看环境配置 git config --li
  • qemu-kvm 网络 nat模式 (四) haoningabc kvmqemu
    qemu-ifup-NAT #!/bin/bash BRIDGE=virbr0 NETWORK=192.168.122.0 GATEWAY=192.168.122.1 NETMASK=255.255.255.0 DHCPRANGE=192.168.122.2,192.168.122.254 TFTPROOT= BOOTP= function check_bridge()
  • 不要让未来的你，讨厌现在的自己 jingjing0907 生活 奋斗 工作 梦想
     故事one 　23岁，他大学毕业，放弃了父母安排的稳定工作，独闯京城，在家小公司混个小职位，工作还算顺手，月薪三千，混了混，混走了一年的光阴。　　　　24岁，有了女朋友，从二环12人的集体宿舍搬到香山民居，一间平房，二人世界，爱爱爱。偶然约三朋四友，打扑克搓麻将，日子快乐似神仙；　　　　25岁，出了几次差，调了两次岗，薪水涨了不过百，生猛狂飙的物价让现实血淋淋，无力为心爱银儿购件大牌
  • 枚举类型详解 一路欢笑一路走 enum枚举详解enumsetenumMap
    枚举类型详解 一.Enum详解      1.1枚举类型的介绍   JDK1.5加入了一个全新的类型的”类”—枚举类型，为此JDK1.5引入了一个新的关键字enum,我们可以这样定义一个枚举类型。      Demo:一个最简单的枚举类   public enum ColorType { RED
  • 第11章 动画效果（上） onestopweb 动画
    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/
  • Eclipse中jsp、js文件编辑时，卡死现象解决汇总 ljf_home eclipsejsp卡死js卡死
    使用Eclipse编辑jsp、js文件时，经常出现卡死现象，在网上百度了N次，经过N次优化调整后，卡死现象逐步好转，具体那个方法起到作用，不太好讲。将所有用过的方法罗列如下：   1、取消验证 windows–>perferences–>validation 把 除了manual 下面的全部点掉，build下只留 classpath dependency Valida
  • MySQL编程中的6个重要的实用技巧 tomcat_oracle mysql
    每一行命令都是用分号(;)作为结束 对于MySQL，第一件你必须牢记的是它的每一行命令都是用分号(;)作为结束的，但当一行MySQL被插入在PHP代码中时，最好把后面的分号省略掉，例如： mysql_query("INSERT INTO tablename(first_name,last_name)VALUES('$first_name',$last_name')");
  • zoj 3820 Building Fire Stations(二分+bfs) 阿尔萨斯 Build
    题目链接：zoj 3820 Building Fire Stations 题目大意：给定一棵树，选取两个建立加油站，问说所有点距离加油站距离的最大值的最小值是多少，并且任意输出一种建立加油站的方式。 解题思路：二分距离判断，判断函数的复杂度是o(n)，这样的复杂度应该是o(nlogn)，即使常数系数偏大，但是居然跑了4.5s，也是醉了。 判断函数里面做了3次bfs，但是每次bfs节点最多
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他