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一水鉴天
人工语言智能制造软件智能架构人工智能开发语言
本篇继续讨论通用编程语言。说明:本阶段的所有讨论都是围绕这一主题展开的,但前面的讨论分成了三个大部分(后面列出了这一段的讨论题目的归属关系)-区别distinguish(各别):文化和习俗。知识表征,思维导图及观察者效应,Chance:偶然和适配,符号学芭比等逻辑和平台。视觉及其工作原理,圣灵三角形和Checker,数据及其意义等实体和神经元。智能语义网络,记忆矩阵等。只有“核心技术:Cognit
- 【论文笔记】3DGS压缩相关工作2篇
AndrewHZ
深度学习新浪潮论文阅读3DGS计算机图形学算法三维高斯飞溅压缩方法
1.背景介绍:NVS神经辐射场(NeRFs)引入了一种基于多层感知机(MLP)的新型隐式场景表示方法,它将体密度编码作为几何形状和方向辐射的代理量。渲染通过光线行进的方式来执行。这一解决方案为新视图合成(NVS)带来了前所未有的视觉质量,但代价是训练多层感知机的优化过程极为耗时,且渲染速度很慢。有几种方法加速了训练和渲染过程,通常是利用空间数据结构或者像哈希这样的编码方式,不过牺牲了视觉质量。近期
- 深入理解 Transformer:用途、原理和示例
范吉民(DY Young)
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深入理解Transformer:用途、原理和示例一、Transformer是什么Transformer是一种基于注意力机制(AttentionMechanism)的深度学习架构,在2017年的论文“AttentionIsAllYouNeed”中惊艳登场。它打破了传统循环神经网络(RNN)按顺序处理序列、难以并行计算以及卷积神经网络(CNN)在捕捉长距离依赖关系上的局限,另辟蹊径地采用多头注意力机制
- 深度学习算法模型:从原理到未来
YDH_AlwaysRunning
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近年来,人工智能(AI)技术以前所未有的速度改变着人类生活,而深度学习的崛起无疑是这场技术革命的核心驱动力。从手机中的语音助手到医学影像的智能诊断,从自动驾驶汽车到生成式AI创作的诗歌和画作,深度学习算法模型正逐渐渗透到社会的每个角落。本文将从基本原理出发,解析典型模型的运作机制,探讨其应用现状与发展趋势,带您全面认识这一改变世界的技术。一、深度学习的基本原理:让机器学会"思考"1.1神经网络的生
- AI 芯片全解析:定义、市场趋势与主流芯片对比
嵌入式Jerry
AI人工智能物联网嵌入式硬件服务器运维
1.引言:什么是AI芯片?随着人工智能(AI)的快速发展,AI计算的需求不断增长,从云计算到边缘计算,AI芯片成为推动智能化时代的核心动力。那么,什么样的芯片才算AI芯片?与普通处理器(如CPU、GPU)相比,AI芯片有什么不同?本文将详细解析AI芯片的定义、核心特性、市场上的流行产品(国内外),以及AI芯片的定位与发展趋势。2.什么才算AI芯片?2.1AI芯片的核心特性AI芯片专为神经网络计算、
- 多层感知机 (Multilayer Perceptron, MLP)
ALGORITHM LOL
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多层感知机(MultilayerPerceptron,MLP)通俗易懂算法多层感知机(MultilayerPerceptron,MLP)是一种前馈人工神经网络。它的主要特点是由多层神经元(或节点)组成,包括至少一个隐藏层。MLP是监督学习的模型,常用于分类和回归问题。组成部分输入层(InputLayer):接收输入数据的特征。例如,如果我们有一个特征向量x=[x1,x2,…,xn]\mathbf{
- 清单(Manifest)——Adaptive AUTOSAR模型配置规范
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APAUTOSAR#APAUTOSAR新标准解读系列AUTOSAR
在智能汽车软件开发中,AUTOSAR自适应平台(AP)如同汽车的“数字神经系统”,而**清单(Manifest)**则是这个系统的核心“配置蓝图”。它通过分层、分阶段的精细化管理,确保从软件设计到硬件部署的每一步都精准可控。本文将用通俗语言与技术视角,解析四大清单的分类、作用及落地实践。一、为什么需要清单?——解决汽车软件开发的三大痛点复杂度爆炸:现代汽车软件模块超500个,传统开发模式易失控跨平
- 计算机视觉|ConvNeXt:CNN 的复兴,Transformer 的新对手
紫雾凌寒
AI炼金厂#计算机视觉#深度学习机器学习计算机视觉人工智能transformerConvNeXt动态网络神经网络
一、引言在计算机视觉领域,卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,简称CNN)长期以来一直是核心技术,自诞生以来,它在图像分类、目标检测、语义分割等诸多任务中都取得了令人瞩目的成果。然而,随着VisionTransformer(ViT)的出现,计算机视觉领域的格局发生了重大变化。ViT通过自注意力机制,打破了传统卷积神经网络的局部感知局限,能够捕捉长距离依赖关系,在图
- 基于PyTorch的深度学习2——Numpy与Tensor
Wis4e
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Tensor自称为神经网络界的Numpy,它与Numpy相似,二者可以共享内存,且之间的转换非常方便和高效。不过它们也有不同之处,最大的区别就是Numpy会把ndarray放在CPU中进行加速运算,而由Torch产生的Tensor会放在GPU中进行加速运算。1.创建创建Tensor的方法有很多,可以从列表或ndarray等类型进行构建,也可根据指定的形状构建。importtorch#根据list数
- 图像识别技术与应用课后总结(12)
一元钱面包
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全局平均池化(GlobalAveragePooling)1.导入库和设备配置importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFdevice=torch.device("cuda:0"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")-importtorch.nnasnn:导入PyTorch的神经网络模块,用于构建神经网络层。-imp
- Neurlps2024论文解析|Understanding Representation of Deep Equilibrium Models from Neural Collapse
SJ_HP
论文合集深度均衡模型神经坍缩隐式神经网络不平衡数据集特征收敛自对偶性质
论文标题UnderstandingRepresentationofDeepEquilibriumModelsfromNeuralCollapsePerspective从神经坍缩视角理解深度均衡模型的表示论文链接UnderstandingRepresentationofDeepEquilibriumModelsfromNeuralCollapsePerspective论文下载论文作者Haixiang
- 神经网络之CNN文本识别
邪恶的贝利亚
神经网络cnn人工智能
1.参考我的第一篇文章了解CNN概念神经网络之CNN图像识别(torchapi调用)-CSDN博客2.框架目前对NLP的研究分析应用最多的就是RNN系列的框架,比如RNN,GRU,LSTM等等,再加上Attention,基本可以认为是NLP的标配套餐了。但是在文本分类问题上,相比于RNN,CNN的构建和训练更为简单和快速,并且效果也不差,所以仍然会有一些研究。那么,CNN到底是怎么应用到NLP上的
- Word2Vec的使用,一些思考,含示例——包括使用预训练Word2Vec模型和自训练Word2Vec模型
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词嵌入模型(WordEmbeddings)——Word2Vec简介:Word2Vec是由Google团队提出的一种词嵌入方法,通过神经网络模型将词语映射到一个低维的连续向量空间中。你可以直接通过它训练生成词向量,也就是一个新的Word2Vec,也可以使用预训练好的词向量,也就是那里直接用。它有两种模型结构:CBOW(ContinuousBagofWords)和Skip-Gram。CBOW(连续词袋
- DiNN学习笔记1-理论部分
瓜皮37
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DiNN学习笔记1-理论部分背景知识机器学习即服务MLaaS中的全同态加密神经网络Fhe-DiNN中的默认设定Fhe-DiNN方案神经元中的计算离散神经网络DiNN评估步骤自举的引入激活函数的同态评估对TFHE的改进明文的打包密钥转换的前置动态变化的消息空间优化盲旋步骤DiNN方案的整体流程参考资料背景知识机器学习即服务机器学习即服务(MachineLearningasaService,MLaaS
- AI大模型知识图谱和学习路线!
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23年AI大模型技术狂飙一年后,24年AI大模型的应用已经在爆发,因此掌握好AI大模型的应用开发技术就变成如此重要,那么如何才能更好地掌握呢?一份AI大模型详细的知识图谱和学习路线就变得非常重要!一、大模型全套的学习路线学习大型人工智能模型,如GPT-3、BERT或任何其他先进的神经网络模型,需要系统的方法和持续的努力。既然要系统的学习大模型,那么学习路线是必不可少的,下面的这份路线能帮助你快速梳
- 【深度学习·命运-27】NAS四部曲end-NASNet
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深度学习·命运深度学习人工智能
NASNet(NeuralArchitectureSearchNetwork)是由GoogleBrain团队提出的另一种神经架构搜索(NAS)方法,它通过自动化搜索神经网络的结构,找到了具有竞争力的神经网络架构,尤其在计算机视觉任务(如图像分类)中表现非常优秀。NASNet是基于进化算法的架构搜索方法,与其他NAS方法相比,它具有更高的效率,并且能够生成更加优化的网络架构。1.NASNet的背景与
- 【数学建模】基于matlab模拟无人车泊车问题仿真
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✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机物理应用机器学习内容介绍无人驾驶汽车技术近年来取得了飞速发展,其中自动泊车功能是关键技术之一。本文将重点讨论无
- 数学建模:MATLAB极限学习机解决回归问题
DesolateGIS
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一、简述极限学习机是一种用于训练单隐层前馈神经网络的算法,由输入层、隐藏层、输出层组成。基本原理:输入层接受传入的样本数据。在训练过程中随机生成从输入层到隐藏层的所有连接权重以及每个隐藏层神经元的偏置值,这些参数在整个训练过程中不会被修改。前向传播:输入数据通过已设定的权重和偏置传递给隐藏层,经过激活函数处理后产生隐藏层的输出。在得到隐藏层输出后,需找到从隐藏层到输出层的最佳权重。隐藏层到输出层的
- 神经进化算法(Neuroevolution) 原理与代码实例讲解
AI大模型应用之禅
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神经进化算法,Neuroevolution,进化算法,深度学习,机器学习,遗传算法,神经网络,代码实例1.背景介绍在机器学习领域,神经网络凭借其强大的学习能力和泛化能力,在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了显著的成就。然而,传统的神经网络训练方法通常依赖于人工设计的网络结构和参数初始化,这往往需要大量的经验和试错,并且难以找到最优的网络结构和参数。神经进化算法(Neuroevolutio
- 神经架构搜索 原理与代码实例讲解
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大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
神经架构搜索:原理与代码实例讲解作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习的快速发展,神经网络在各个领域取得了显著的成果。然而,设计一个高效、通用的神经网络架构仍然是一个具有挑战性的问题。手动设计网络架构需要大量的专业知识和经验,而且往往效率低下。因此,神经架构搜索(NeuralArchitectureS
- NLP自然语言处理:文本表示总结 - 上篇word embedding(基于降维、基于聚类、CBOW 、Skip-gram、 NNLM 、TF-ID、GloVe )
陈宸-研究僧
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文本表示分类(基于表示方法)离散表示one-hot表示词袋模型与TF-ID分布式表示基于矩阵的表示方法降维的方法聚类的方法基于神经网络的表示方法NNLMCBOWSkip-gramGloVeELMoGPTBERT目录一、文本离散表示1.1文本离散表示:one-hot1.2文本离散表示:词袋模型与TF-IDF1.2.1词袋模型(bagofwords)1.2.2对词袋模型的改进:TF-IDF二、文本分布
- 围术期肿瘤风险因子及多维度应对策略研究报告
LCG元
围术期危险因子预测模型研究信息系统vue.js信息系统人工智能
一、引言1.1研究背景与意义在肿瘤治疗领域,手术作为关键手段,其围术期管理对患者的治疗效果、康复进程及长期预后影响深远。围术期涉及术前、术中、术后等多个阶段,各阶段均存在诸多风险因子,这些因子不仅影响手术的顺利实施,还与并发症的发生、患者的生存质量及远期预后紧密相关。深入研究围术期肿瘤风险因子,精准识别并有效干预,对于降低手术风险、减少并发症发生率、提升患者生存率及生活质量具有重要意义。大量临床实
- 【WOA-CNN-LSTM】基于鲸鱼算法优化深度学习预测模型的超参数研究(Matlab代码实现)
然哥爱编程
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欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述摘要:深度学习模型的超参数选择对模型的性能和泛化能力具有重要影响。本文提出了一种基于鲸鱼算法(WOA)优化长短期记忆神经网络(LSTM)模型的超参数选择方法。首先,我们介绍了LSTM模型的结构和训练过程。然后,我们
- 基于大模型的脂肪栓塞综合征风险预测与综合治疗方案研究报告
LCG元
围术期危险因子预测模型研究人工智能算法机器学习
目录一、引言1.1研究背景与意义1.2国内外研究现状1.3研究目的与方法二、脂肪栓塞综合征概述2.1定义与发病机制2.2病因与危险因素2.3临床表现与分类2.4诊断标准与方法三、大模型在脂肪栓塞综合征预测中的应用3.1大模型简介3.2数据收集与预处理3.3模型训练与验证3.4预测结果分析四、基于预测结果的手术方案制定4.1术前评估4.2手术方式选择4.3手术注意事项五、基于预测结果的麻醉方案制定5
- 25年第二本书【你的生存本能正在杀死你】
刺客-Andy
杂谈其他
与本能和解:一场现代心灵的进化之旅——读《你的生存本能正在杀死你》一、当原始代码撞上数字文明在非洲草原上,我们的祖先依靠敏锐的生存本能躲过剑齿虎的利齿;而今天,同样的神经警报却在午夜被手机屏幕的蓝光频繁触发。马克·舍恩的《你的生存本能正在杀死你》像一把锋利的手术刀,剖开了现代人最隐秘的生存悖论:那些曾让我们活下来的本能反应,正在以焦虑、失眠和慢性疾病的方式,缓慢地谋杀我们的生命质量。书中揭示的真相
- 反向传播(Backpropagation)直觉理解
忍者算法
算法机器学习人工智能深度学习
反向传播(Backpropagation)直觉理解1.为什么要有反向传播?想象你在练习投篮,目标是让篮球进框。但你一开始投的方向可能偏左、偏右,或者力道过大、过小。每次投篮后,你会观察球偏离篮筐的情况,并调整投篮方式,让下次投得更准。神经网络的学习过程就像练习投篮:投篮→神经网络做出预测观察偏差(进没进)→计算误差调整投篮方式→调整神经网络的参数但问题是:你怎么知道该往哪个方向调整?你怎么知道该调
- Herpotrichone A:神经保护的新星,解锁铁死亡之谜
试剂界的爱马仕
人工智能科技机器学习算法AI写作
近日,一项来自中国西北农林科技大学的研究团队揭示了HerpotrichoneA(He-A)这一天然产物在缓解铁死亡(ferroptosis)方面的潜力,为神经保护提供了新的视角。研究背景:神经退行性疾病与铁死亡的纠葛神经退行性疾病,如阿尔茨海默病(AD)和帕金森病(PD),以其进行性的神经元丧失为特征,严重影响了患者的生活质量。这些疾病的发病机制复杂多样,但氧化应激和铁死亡被认为是其中的关键因素。
- 《Operating System Concepts》阅读笔记:p177-p178
操作系统
《OperatingSystemConcepts》学习第18天,p177-p178总结,总计2页。一、技术总结1.implicitthreadAprogrammingmodelthattransfersthecreationandmanagementofthreadingfromapplicationdeveloperstocompilersandrun-timelibraries.2.threa
- Tomcat 8 安装包下载
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面试学习路线阿里巴巴tomcatjava
Tomcat8安装包下载【下载地址】Tomcat8安装包下载本仓库提供了一个包含Windows和Linux版本的Tomcat8安装包,方便用户快速下载并部署Tomcat8服务器[这里是图片001]项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/fda7c简介本仓库提供了一个包含Windows和Linux版本的Tomcat8安装包,方便用户快速下载并部署To
- Transformer 代码剖析7 - 词元嵌入(TokenEmbedding) (pytorch实现)
lczdyx
Transformer代码剖析transformerpytorch深度学习人工智能python
一、类定义与继承关系剖析1.1代码结构图示神经网络基础模块词嵌入基类自定义词元嵌入构造函数定义基类初始化词汇量参数维度参数填充标识参数1.2代码实现精讲"""@author:Hyunwoong@when:2019-10-22@homepage:https://github.com/gusdnd852"""fromtorchimportnnclassTokenEmbedding(nn.Embeddi
- C/C++Win32编程基础详解视频下载
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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
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- 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
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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