- 单片机病房呼叫系统设计
01单片机设计
单片机单片机嵌入式硬件
单片机病房呼叫系统设计摘要:一般来说,病房呼叫系统是方便于病人患者与医护人员灵活沟通的一种呼叫系统,是解决医护人员与病人患者之间信息反馈的一种手段。病床呼叫系统的好坏直接关系到病人患者的生命安危,像今年的新冠型肺炎,没有一个灵活可靠的医疗系统真的不行。本课题的任务是设计出基于STM32单片机的病床呼叫系统以及对它的各项功能进行控制的控制系统。系统设计包括矩阵键盘,LCD12864液晶显示器显示电路
- 关于uniapp+vue2 升级 Vue3 后无法获取 query的问题
代码简单说
2025开发必备(限时特惠)uni-appvue2迁移到vue3获取不到query小程序获取不到querymp获取不到路由路由参数获取url参数获取
关于uniapp+vue2升级Vue3后无法获取query的问题tag:vue3迁移、uniapp兼容性、$mp变更、vue2升级、前端坑点记录在升级公司项目的时候,从uniapp+Vue2迁移到uniapp+Vue3,想着应该是个平滑过渡,没成想,一个小小的$mp把我绊了一脚。事情是这样的项目中有这么一段代码,用于判断当前页面的路由参数:onLoad(){constscene=this.
- 用Tensorflow进行线性回归和逻辑回归(十)
lishaoan77
tensorflow线性回归tensorboard可视化
用TensorBoard可视化线性回归模型TensorBoard是一种可视化工具,用于了解、调试和优化模型训练过程。它使用在执行程序时编写的摘要事件。上面定义的模型使用tf.summary.FileWriter来写日志到日志目录/tmp/lr-train.我们可以用命令调用日志目录的TensorBoard,见Example3-13(TensorBoard已黙认安装与TensorFlow一起).Ex
- embedding模型有哪些?如何选择合适的embedding模型?
行云流水AI笔记
embedding
embedding模型是一种将数据映射到低维空间的模型,常用于自然语言处理、推荐系统、图像识别等领域。以下是一些常见的embedding模型:Word2Vec:CBOW(ContinuousBag-of-Words):通过上下文预测中心词。Skip-Gram:通过中心词预测上下文。GloVe(GlobalVectorsforWordRepresentation):结合了词频统计和Word2Vec的
- 【DeepSeek实战】3、Ollama实战指南:LobeChat+多网关架构打造高可用大模型集群
无心水
Ollama实战指南LobeChat实战DeepSeek实战DeepSeek全栈应用开发AI入门大模型CSDN技术干货
一、企业级大模型集群架构全景解析在人工智能落地应用的过程中,大模型服务的高可用性、成本控制和灵活扩展能力成为企业关注的核心痛点。本方案通过LobeChat前端、AI网关层和Ollama模型集群的三层架构设计,实现了无需复杂运维即可部署的生产级大模型服务体系。该架构不仅支持负载均衡、故障转移和模型热切换等企业级特性。还通过量化技术将硬件成本降低60%以上,为中小企业提供了与商业云服务相当的性能体验。
- pdf 不是扫描件,但却无法搜索关键词【问题尝试解决未果记录】
Lauren_Lu
pdf
一、不是扫描件但不能搜索的原因1.情况一:文字被转成了“图形文字”有些PDF文件虽然看起来像是文字,其实是图片或者矢量图格式,不能直接搜索。2.情况二:PDF被加密有些PDF设置了“内容复制/提取”权限受限,即使你能阅读,但不能搜索、复制或选择文字。这通常是加密的一种表现。3.情况三:PDF嵌入了字体,但不是真正的文本有时PDF作者用的特殊软件或字体,会让文字显示正常,但实际上是不可识别的字符二、
- 鸿蒙开发:资讯项目实战之项目框架设计
前言本项目API>=13写了那么多的文章,总感觉缺少点什么,沉下心来细细一想,原来是没有把相关知识应用于实战,对于我们这些开发过项目,有过项目经验的人来说,项目开发小菜一点,但是对于刚接触鸿蒙的开发者而言,确实需要一个从0到1的项目进行磨炼一下,授人以鱼不如授人以渔,说干就干,那么接下来的一段时间,我会时不时的进行穿插项目实战的文章,当然了其他的技术文章也会不间断更新。关于项目实战,选来选去,最终
- 中国地图分幅编号计算工具
红衣大叔
gisjavascript分幅
fenfu中国地图分幅编号计算工具,符合GB/T13989-2012国家标准。支持单点计算和范围查询,适用于测绘、GIS开发、城市规划等场景。特性✅支持8种比例尺(100万至5000)✅单点坐标转图幅编号✅矩形范围批量图幅查询✅自动处理高纬度特殊分幅规则✅输入验证与错误处理✅TypeScript类型支持安装npminstallfenfu#或yarnaddfenfu使用示例1.单点计算constMa
- 浏览器移动端html右边有一点白_手机端页面在项目中遇到的一些问题及解决办法...
weixin_39804335
1.解决页面使用overflow:scroll在iOS上滑动卡顿的问题?首先你可能会给页面的html和body增加了height:100%,然后就可能造成IOS上页面滑动的卡顿问题。解决方案是:(1)看是否能把body和html的height:100%去除掉。(2)在滚动的容器中增加:-webkit-overflow-scrolling:touch或者给body增加:body{overflow-x
- C# 与串口通信:解决常见问题的调试技巧与实用建议
威哥说编程
c#单片机stm32
串口通信作为一种经典的通信方式,在很多领域中仍然广泛应用,尤其是在嵌入式系统、工业自动化、测控系统等场景中。通过串口接口,可以实现设备间的短距离、低速数据传输。C#提供了强大的System.IO.Ports.SerialPort类来支持串口通信的开发,但在实际开发中,开发者常常遇到一些问题,比如数据丢失、串口冲突、波特率不匹配等。本文将深入探讨如何使用C#进行串口通信,结合调试技巧和实用建议,帮助
- Objective-C面向对象编程:类、对象、方法详解(保姆级教程)
帅次
iOSObj-Cobjective-ciosiphonesafariswiftmacosflutter
目录一、核心概念二、类的定义(分.h和.m文件)1.头文件(.h)——公开声明2.实现文件(.m)——具体实现3.属性特性解析原子性所有权语义(ARC环境下)读写控制三、对象创建与内存管理1.创建对象的两种方式2.关键步骤解析3.instancetype四、方法调用(消息传递机制)1.基本语法2.关键概念五、self与super关键字六、动手实践:完整工作流1.创建Person对象并调用方法2.项
- 大模型RLHF强化学习笔记(一):强化学习基础梳理Part1
Gravity!
大模型笔记大模型LLM算法机器学习强化学习人工智能
【如果笔记对你有帮助,欢迎关注&点赞&收藏,收到正反馈会加快更新!谢谢支持!】一、强化学习基础1.1Intro定义:强化学习是一种机器学习方法,需要智能体通过与环境交互学习最优策略基本要素:状态(State):智能体在决策过程中需要考虑的所有相关信息(环境描述)动作(Action):在环境中可以采取的行为策略(Policy):定义了在给定状态下智能体应该选择哪个动作,目标是最大化智能体的长期累积奖
- 【k近邻】 K-Nearest Neighbors算法原理及流程
F_D_Z
机器学习方法数理算法学习机器学习k近邻算法k-近邻算法
【k近邻】K-NearestNeighbors算法原理及流程【k近邻】K-NearestNeighbors算法距离度量选择与数据维度归一化【k近邻】K-NearestNeighbors算法k值的选择【k近邻】Kd树的构造与最近邻搜索算法【k近邻】Kd树构造与最近邻搜索示例k近邻算法(K-NearestNeighbors,简称KNN)是一种常用的监督学习算法,可以用于分类和回归问题。在OpenCV中
- java spi 好处_Java SPI 实战
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javaspi好处
SPI全称为(ServiceProviderInterface),是JDK内置的一种服务提供发现机制,可以轻松实现面向服务的注册与发现,完成服务提供与使用的解耦,并且可以实现动态加载SPI能做什么利用SPI机制,sdk的开发者可以为使用者提供扩展点,使用者无需修改源码,有点类似Spring@ConditionalOnMissingBean的意思动手实现一个SPI例如我们要正在开发一个sdk其中有一
- 【iOS越狱开发】iOS越狱步骤1之环境搭建
JR_Wang2491
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这段时间都是研究iOS越狱事情,如今我会一点一点的把自己学到的遇到的问题会陆续编写出来,让大家一起讨论,也让做逆向的朋友有个交流平台机会,废话不多说!!一、学习条件至少1~2年iOS开发经验基本UI界面操作多线程网络基本操作数据储存基本操作一台苹果手机,建议至少iPhone5S(因为从5S开始支持arm64架构)或者至少是iPadAir、iPadmini2等支持arm64架构的设备系统至少iOS8
- iphone se 一代 不完美越狱 14.6 视频壁纸教程(踩坑笔记)
YANG_301
iosiphone
iphonese一代不完美越狱14.6加视频壁纸教程-踩坑笔记越狱流程1.爱思助手制作启动u盘坑点:2.越狱好后视频壁纸软件1.源2.软件安装越狱流程1.爱思助手制作启动u盘https://www.i4.cn/news_detail_42302.html此网址为具体流程,但要注意!!!坑点:下图中最后一排quickmode应被勾选(勾选后是×(´ཀ`」∠))进入options后不禁要勾选allow
- ubuntu切换目录命令
Joel Jin
ubuntuubuntulinux
UbuntuLinux命令查看目录信息1.切换目录命令的使用cd~效果:cd..效果:cd.效果cd-效果1.切换目录命令的使用命令说明cd目录切换到指定目录cd~切换到当前用户的主目录cd…两个点切换到上一级目录cd.切换到当前目录cd-切换到上一次目录cd~效果:root@root1:~#cd/etc/acpiroot@root1:/etc/acpi#cd~root@root1:~#cd…效果
- linux服务器上创建一个文件需要授权一次的问题根源:umask
qq_30024063
linux运维服务器
umask命令用于设置文件的默认权限掩码。文件的权限掩码决定了新建文件的默认权限。umask命令的语法如下:umask[-S][模式]其中,-S选项用于以符号方式显示当前的权限掩码。模式表示要设置的新的权限掩码,可以使用八进制或者符号两种方式。在Linux系统中,每个文件都有三个属性:所有者权限、所属组权限和其他用户权限。每个属性有读、写和执行三个权限,分别用r、w和x表示。对于每一个属性,权限可
- 【LlamaIndex核心组件指南 | 模型篇】一文通晓 LlamaIndex 模型层:LLM、Embedding 及多模态应用全景解析
Langchain系列文章目录01-玩转LangChain:从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块:四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain:从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain:从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain:深度评估问答系统的三种高效方法(示例生成、手
- computed()、watch() 与 watchEffect()
前端岳大宝
前端框架Vuevue.jsjavascript前端
下面,我们来系统的梳理关于computed、watch与watchEffect的基本知识点:一、核心概念与响应式基础1.1响应式依赖关系Vue的响应式系统基于依赖收集和触发更新的机制:响应式数据依赖收集创建依赖关系数据变更触发更新执行副作用1.2三大API对比特性computedwatchwatchEffect返回值Ref对象停止函数停止函数依赖收集自动手动指定自动执行时机惰性求值响应变化立即执行
- ref() 与 reactive()
前端岳大宝
前端框架Vuejavascript前端vue.js
下面,我们来系统的梳理关于ref()与reactive()的基本知识点:一、响应式编程核心概念1.1什么是响应式编程?响应式编程是一种声明式编程范式,它使数据变化能够自动传播到依赖它的代码部分。在Vue中,响应式系统实现了:数据驱动视图:数据变化自动更新DOM依赖追踪:自动跟踪数据依赖关系高效更新:最小化不必要的DOM操作1.2Vue响应式系统演进版本响应式实现特点Vue2Object.defin
- 用 Python 开发文字冒险游戏:从零开始的教程
晓天天天向上
pythonmicrosoft开发语言
文字冒险游戏(Text-basedAdventureGame)是一种经典的游戏类型,玩家通过输入文字指令与游戏世界互动。这种游戏不依赖复杂的图形界面,非常适合初学者学习编程逻辑和用户交互。在本篇博客中,我们将用Python开发一个简单的文字冒险游戏,体验游戏开发的乐趣。1.游戏设计思路游戏背景玩家醒来发现自己身处一个神秘的地下城,需要探索房间、收集物品、战胜敌人并找到出口。核心机制房间导航:玩家可
- 常见的会话劫持攻击是指什么?
wanhengidc
安全网络web安全
会话劫持攻击是一种常见的网络安全攻击,恶意攻击者通过窃取用户的会话标识符号来接管用户的会话,当攻击者或者有效的会话标识符,那么就可以借取正常用户的数据信息,来访问目标用户的账号,并进行各种操作,来修改或者盗取重要的数据信息,以此来给用户造成巨大的经济损失。所以企业对于会话劫持攻击,可以选择定期更新和修补系统漏洞来保护用户的数据安全,及时更新操作系统、应用程序和安全组件,以此来修复已知的服务器安全漏
- 高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)
不想秃头的程序
神经网络语音识别人工智能深度学习网络
高斯混合模型(GaussianMixtureModel,GMM)是一种概率模型,用于表示数据点由多个高斯分布(GaussianDistribution)混合生成的过程。它广泛应用于聚类分析、密度估计、图像分割、语音识别等领域,尤其适合处理非球形簇或多模态数据。以下是GMM的详细介绍:一、核心思想GMM假设数据是由多个高斯分布混合生成的,每个高斯分布代表一个簇(Cluster),并引入隐变量(Lat
- 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)
不想秃头的程序
神经网络语音识别人工智能深度学习网络卷积神经网络
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种专门用于处理图像、视频等网格数据的深度学习模型。它通过卷积层自动提取数据的特征,并利用空间共享权重和池化层减少参数量和计算复杂度,成为计算机视觉领域的核心技术。以下是CNN的详细介绍:一、核心思想CNN的核心目标是从图像中自动学习层次化特征,并通过空间共享权重和平移不变性减少参数量和计算成本。其关键组件包括:卷积层(
- ResNet(Residual Network)
不想秃头的程序
神经网络语音识别人工智能深度学习网络残差网络神经网络
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
- 《现代通信原理与技术》模拟调制与解调—FM 调制实验报告
不想秃头的程序
人工智能matlab信息与通信信号处理
摘要本实验旨在通过MATLAB软件进行模拟调制与解调的实践,加深对频率调制(FrequencyModulation,FM)原理的理解,并掌握FM调制与解调的实现方法。关键词:MATLAB引言在现代通信系统中,调制技术是实现信息传输的核心方法之一。频率调制(FrequencyModulation,FM)作为一种重要的模拟调制方式,通过改变载波信号的频率来传递信息,广泛应用于广播、电视、无线通信等领域
- P25:LSTM实现糖尿病探索与预测
?Agony
lstm人工智能rnn
本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊一、相关技术1.LSTM基本概念LSTM(长短期记忆网络)是RNN(循环神经网络)的一种变体,它通过引入特殊的结构来解决传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题,特别适合处理序列数据。结构组成:遗忘门:决定丢弃哪些信息,通过sigmoid函数输出0-1之间的值,表示保留或遗忘的程度。输入门:决定更新哪些信息,同样通过sigmoid函数控制更新
- 什么是 QueryGPT?智能查询工具如何重塑信息检索的未来?
镜舟科技
StarRocksQueryGPT数据查询数据分析多模态交互
从客户行为数据到供应链信息,从市场趋势到内部运营指标,这些数据蕴含着巨大的商业价值。然而,数据量的激增也带来了前所未有的检索挑战:如何在海量信息中快速定位所需数据?如何确保查询结果的准确性和时效性?据统计,75%的企业正受困于低效的查询工具,这已成为阻碍企业数字化转型的关键痛点。传统的数据查询方式主要依赖SQL语句或特定的查询语言,这要求用户具备专业的编程知识和对数据结构的深入理解。即使对于数据分
- Python的一点基础教程------文件读写
卡提西亚
python开发语言
最近在看大佬写的Python教程自学,但是感觉有点头痛,因为大佬讲了一些底层的结构和原理,但是又没那么详细,然后作为一个初学者自学的情况下,看的很费劲.看完就有感而发,想写一篇更基础的教程,教会大家怎么去用它,尽量少的去讲原理.但是当然,你也需要有一定的编程语言基础,了解基本的语法和函数等功能.正所谓师傅领进门,修行在个人,有时候我们学了一个东西,如果觉得很有趣,自然就会去了解关于它的更多信息,但
- apache 安装linux windows
墙头上一根草
apacheinuxwindows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装,另外一种就是通过yum 安装,此中安装方式,需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1,安装 apr 下载地址:htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1)fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展,以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
2) wrap_conte
- 网页自适应设计
天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起,更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小,需要设计几套css样式,用js脚本判断窗口大小,选择加载。结构臃肿,加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习,有所心得,故分享于此,加强交流,共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
- ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说,学过一两门编程语言的就知道,需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来,比如声明一个字符串类型的数组:String str[]=new String[10]; 但是问题就来了,每次都是大小确定的数组,我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢? 动态数组就这样应运而生,龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组,并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
.net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号:大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包,主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音,功能强悍,下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具,效果不理想,现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美,
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念,这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图(Model, View and Diagram)
&
- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID:ProcessDefinitionId,当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID:ProcessInstanceId,当开始一个具体的流程时就会产生,也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId,每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和(ActivityImpl activityId
- 从省市区多重级联想到的,react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select,比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省,点击省加载市,点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景,如果我们使用jquery来实现,要考虑很多的问题,数据部分,以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区,这时候我切换省,要把市重新初始化数据,然后区域的部分要从页面
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用: vName(params);
函数定义时自发调用:(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
1. Some操作
在下面的代码中,使用了Some操作:if (self.partitioner == Some(partitioner)),那么Some(partitioner)表示什么含义?首先partitioner是方法combineByKey传入的变量,
Some的文档说明:
/** Class `Some[A]` represents existin
- java 匿名内部类
BlueSkator
java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类,就是提供了一个快捷方便的手段,令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用,当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解,但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成,而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热,苹果的东西不值得买,win应该不用
ljy325
游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序!貌似显卡跑游戏发热一样,按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机,发热量很小,运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
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/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示(GoF)
* 个人理解:
* 构建一个复杂的对象,对于创建者(Builder)来说,一是要有数据来源(rawData),二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上,这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包,解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
- 常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲,在工作中常常遇到一些实际问题,而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题,那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具,而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法,仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来,并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据,使用标量变量
单行多列数据,使用记录
单列多行数据,使用集合(。。。)
*集合:类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表(pl/sql table)、嵌套表(Nested Table)、变长数组(VARRAY)等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz(截止2015-7-13),从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby,通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中,有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组,如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体: struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest,即使加了-f也是不能强行覆盖的,这时怎么回事的呢?一两个文件还好说,就输几个yes吧,但是要是n多文件怎么办,那还不输死人呢?下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令,看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存,分布式缓存中的佼佼者当属memcached,它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中,而获取的时候也到相同的服务器中获取,由于不需要做集群同步,也就省去了集群间同步的开销和延迟,所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用,具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端,我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- CentOS安装JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的:
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下:p满足
(1),对任意的x1,x2,y,如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x,y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题:
给定满足1的数组p和一个整数k,求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析:
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数,知道有两种方法可以使用,但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚,看到一篇文章是关于的,觉得写的还挺不错的,原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式:
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索,这些著作均为PDF文件,不使用现有的框架如lucene,自己实现的方法如下:
1、从PDF文件中提取文本,这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本,一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件,这样,每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词,建立倒排表,倒排表的格式为:词=包含该词的总行数N=行号