潇潇夜雨宁
潇潇夜雨宁

李煜词集六十六 兰花（一名玉楼春、春晓曲、惜春容）

兰花

[唐] 李煜

晓妆初了明肌雪，

春殿嫔娥鱼贯列。

凤箫声断水云闲，

重按霓裳歌遍彻。

临风谁更飘香屑，

醉拍阑干情未切。

归时休放烛花红，

待蹋马蹄清夜月。

你可能感兴趣的:(李煜词集六十六 兰花（一名玉楼春、春晓曲、惜春容）)

  • 气候变化和人类活动对中国植被固碳的贡献量化数据（2001-2018） 树谷-胡老师 资源arcgis
    气候变化和人类活动对中国植被固碳的贡献量化数据（2001-2018）数据分享：气候变化和人类活动对中国植被固碳的贡献量化数据（2001-2018）该数据集包括中国2001~2018年月尺度或年尺度的地表短波波段反照率、植被光合有效辐射吸收比、叶面积指数、森林覆盖度和非森林植被覆盖度、地表温度、地表净辐射、地表蒸散发、地上部分自养呼吸、地下部分自养呼吸、总初级生产力和净初级生产力。空间分辨率为0.1
  • 数据处理和分析之数据降维：t-SNE：使用t-SNE进行数据可视化实践 kkchenkx 数据挖掘信息可视化算法聚类均值算法数据挖掘机器学习
    数据处理和分析之数据降维：t-SNE：使用t-SNE进行数据可视化实践数据降维简介降维技术的重要性在数据科学和机器学习领域，数据降维是一种关键的技术，用于减少数据集的维度，同时保留数据的结构和重要信息。降维不仅可以帮助我们更有效地存储和处理数据，还能在高维数据中发现潜在的模式和结构，这对于数据可视化和模型训练尤为重要。高维数据往往难以直观理解，通过降维，我们可以将其转换为二维或三维空间，便于可视化
  • 基于ASP.NET校园二手交易网站设计与实现 汐泽学园 asp.net后端
    摘要校园二手交易市场伴随互联网技术的迅猛发展以及校园内资源共享需求的增长而逐渐兴起。基于ASP.NET开发的校园二手交易网站，目的在于为高校师生打造一个便捷、安全且高效的二手物品交易平台。此网站借助ASP.NET技术开展开发工作，并且结合SQLServer数据库来存储数...关键词ASP.NET；校园二手交易；网站设计AbstractWiththerapiddevelopmentofInterne
  • mybatis一对多结果集,主表分页查询,子表条件查询 寂寞旅行 MybatisMPmybatistomcatjava
    文章目录前言一、举个栗子二、如何解决这个问题1.嵌套查询2.嵌套结果集查询根据如上思路,这里做些伪代码方便大家理解总结太复杂了,有更简单的前言一对多查询mybatis中一对多的查询一般分为两种:嵌套查询:主表查询过程中,再次调用一个查询,取查询子表数据嵌套结果集查询:一次性查询主表关联出子表,通过结果集封装,将自己封装为一个集合,返回一个一对多的结果今天要说的是当:做了一对多查询后,还要对多的子表
  • MyBatis高级查询：一对多查询详解 蓝天资源分享 mybatistomcatjava
    MyBatis高级查询：一对多查询详解MyBatis是一个优秀的持久层框架，它支持定制化SQL、存储过程以及高级映射。MyBatis免除了几乎所有的JDBC代码和手动设置参数以及获取结果集的工作。MyBatis可以使用简单的XML或注解用于配置和原始映射，将接口和Java的POJOs（PlainOldJavaObjects，普通的Java对象）映射成数据库中的记录。本文将深入探讨MyBatis中的
  • Python 爬虫实战：电影评论数据抓取与自然语言处理 西攻城狮北 python爬虫开发语言
    引言作为一名对电影数据和自然语言处理感兴趣的内容创作者，我决定利用Python爬虫技术抓取IMDb上的电影评论数据，并进行自然语言处理分析。这不仅可以帮助我们了解观众对电影的反馈，还能为电影制作方提供有价值的参考。一、项目背景IMDb（互联网电影数据库）是全球最大的电影数据库，用户可以在上面查看电影信息和用户评论。本项目旨在爬取IMDb上的电影评论，并对评论进行自然语言处理（NLP），以提取情感、
  • 计算机系统04 - Unicode 和 UTF-8 是小崔啊 #计算机组成原理计算机组成原理
    Unicode和UTF-8文章目录Unicode和UTF-8什么是字符编码什么是字符？什么是字符集认识Unicode字符集为什么要使用Unicode字符集Unicode编码标准Unicode编码格式UTF-8编码UTF的字节序问题总结什么是字符编码什么是字符？字符（Character）是对文字和符号的总称，例如汉字、拉丁字母、emoji都是字符。在计算机中，一个字符由2部分组成：1、字符的编码：字
  • #PyCharm 2024.1新增功能 Dingdangr pycharmidepython
    PyCharm2024.1作为JetBrains专为Python开发者设计的集成开发环境（IDE）的最新版本，带来了众多令人兴奋的新增功能，旨在提升开发者的编程效率和体验。以下是对这些新增功能的详细解析：一、智能编码辅助HuggingFace模型和数据集文档预览PyCharm2024.1引入了HuggingFace模型和数据集的快速文档预览功能。开发者可以直接在PyCharm内部快速获取Huggi
  • 正则表达式全解析 + Java常用示例 我真的不想做程序员 算法javajava后端开发语言算法正则表达式
    目录一、正则表达式基础（一）元字符（二）字符集（三）量词二、正则表达式常用示例（一）验证邮箱格式（二）验证电话号码格式（三）提取网页中的链接（四）验证日期格式（五）验证URL格式三、正则表达式在Java中的应用（一）匹配操作（二）替换操作（三）分割操作四、总结一、正则表达式基础正则表达式是一种用于匹配字符串的强大工具。它使用特定的语法来定义匹配模式，可以在文本处理、表单验证、数据提取等场景中发挥重
  • 孪生网络模型，当训练集与测试集共用一个数据集时，训练准确率为100%，而测试准确率仍在50%左右浮动 bug菌¹ 全栈Bug调优(实战版)pytorch机器学习
    本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，主要记录项目实战过程中所遇到的Bug或因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！持续更新中，up！up！up！！问题描述【问题】孪生网络模型，测试效果异常：当训练集与测试集共用一个数据集（样本、标签完全相同）时，训练准确率为100%，而测试准确率仍在50%左右浮动（正常来说测试的都
  • 《数据挖掘导论》 第二章数据 爱吃草莓的西瓜酱 数据挖掘导论数据挖掘
    第二章数据数据类型数据质量数据预处理相似度测量数据Collectionofdataobjectsandtheirattributes特征值数值型的或者描述性的（男/女-->0/1）特征和特征值之间的区别：相同的属性可能被赋予不同的特征值，如身高的单位可能是米或者英尺不同的属性可以映射到相同的值集，如ID是无界的，age有最大值和最小值1.特征的类型Nominal（标称）Examples:IDnum
  • 思特奇实践项目入选2024年“数据要素×”大赛优秀项目案例集 资讯分享周 科技
    2024年“数据要素×”大赛是国内首个聚焦数据要素开发应用的全国性大赛,由国家数据局联合有关部门主办,活动围绕《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》部署的工业制造、现代农业、文化旅游等12个行业领域对应设置12个赛道,旨在遴选出一批应用成效显著、创新性强、引领效应好的数据要素开发利用解决方案,带动相关技术产业发展。首届“数据要素×”大赛吸引了来自政产研学用等领域的近2万支队伍、10
  • 在MATLAB中进行并行计算和GPU加速？ 琛哥的程序 网络服务器人工智能
    在MATLAB中进行并行计算和GPU加速是提升计算性能和处理大规模数据集的重要手段。下面将详细介绍如何在MATLAB中实现这些技术。一、并行计算MATLAB提供了并行计算的功能，可以充分利用多核处理器和分布式计算资源，显著提高代码执行效率。在MATLAB中进行并行计算的主要工具有ParallelComputingToolbox和parfor循环。ParallelComputingToolboxPa
  • LangChain深度解析以及主要应用场景 小Rr langchainpythondjangonumpy
    文章目录LangChain是什么？LangChain的核心组件（1）PromptTemplates（提示模板）原理代码实例应用场景提示词优化策略（2）LLMs（大语言模型）原理代码实例应用场景调优策略（3）Chains（多步任务链）原理代码实例应用场景优化策略（4）Memory（记忆）原理代码实例应用场景优化策略（5）Agents（智能代理）原理代码实例应用场景优化策略案例分享案例1：电商智能客服
  • 基于时间序列预测的推理服务弹性扩缩容实战指南：（行业案例+数学推导+源码解析） 燃灯工作室 Ai计算机视觉语音识别目标检测机器学习人工智能
    技术原理（数学公式）整体架构请求量预测→扩缩容决策→资源配置动态调整三阶段闭环，周期为5-30分钟核心预测模型（时间序列预测）LSTM预测公式（CSDN兼容格式）：$$h_t=\text{LSTM}(x_t,h_{t-1})\\\hat{y}_{t+1}=W_h\cdoth_t+b_h$$其中Wh∈Rd×1W_h\in\mathbb{R}^{d\times1}Wh∈Rd×1为权重矩阵，ddd为隐藏
  • 【深度学习与大模型基础】第3章-张量 lynn-66 深度学习与大模型基础深度学习人工智能
    大家好！今天我们来聊聊张量（Tensor）。别被这个词吓到，其实它没那么复杂。什么是张量？简单来说，张量就是一个多维数组。你可以把它看作是一个装数据的容器，数据的维度可以是一维、二维，甚至更高。标量（0维张量）：就是一个单独的数字，比如3。向量（1维张量）：一串数字，比如[1,2,3]。矩阵（2维张量）：一个表格，比如[[1,2],[3,4]]。更高维张量：比如[[[1,2],[3,4]],[[5
  • MySQL 全文搜索 (FULLTEXT) vs 合并字段模糊查询 (LIKE) 对比 曹天骄 mysql数据库
    在MySQL中，使用FULLTEXT索引通常比将多个字段合并到一个新字段（如search_text）中进行模糊查询更快，尤其是在数据量较大时。以下是详细对比：1.FULLTEXT索引的优势专门优化：FULLTEXT索引是为全文搜索设计的，能够高效处理文本匹配。分词搜索：FULLTEXT支持分词搜索（基于空格或特定字符），可以快速定位关键词。性能更好：对于大文本字段或多字段联合搜索，FULLTEXT
  • 算法笔记（七）——哈希表 闪电麦昆️ 算法算法笔记哈希c++
    文章目录两数之和判定是否互为字符重排存在重复元素存在重复元素II字母异位词分组哈希表：一种存储数据的容器；可以快速查找某个元素，时间复杂度O(1)；当频繁查找某一个数时，我们可以使用哈希表创建一个容器（unordered_map）用数组模拟一个简易哈希表容器数据结构unordered_mapmapunorded_setset实现机理hashRBThashRBT元素格式key+valuekey+va
  • 从人工智能窥见网络安全的重要性 He_Donglin 人工智能web安全网络
    “人工智能”一词在上世纪五十年代被提出，在当时，计算机正处于萌芽阶段，同时期的人类第一台电子计算机“ENIAC”诞生了，但是埃尼亚克有很多缺点：庞大的占地面积、庞大的质量、单一的功能、较小的内存等，这主要受制于其他领域的发展，但当时的人们对计算机寄予厚望，希望在未来某一天它能够拥有足够强大的“power”，帮助人们解决诸多问题。于是乎，经过无数科学家数十年来的努力，计算机“长大了”，它的功能不再单
  • 大模型工程师学习日记（十五）：Hugging Face 模型微调训练（基于 BERT 的中文评价情感分析） MMMMMMMay Love Code 学习bert人工智能深度学习自然语言处理全量微调
    1.datasets库核心方法1.1.列出数据集使用datasets库，你可以轻松列出所有HuggingFace平台上的数据集：fromdatasetsimportlist_datasets#列出所有数据集all_datasets=list_datasets()print(all_datasets)1.2.加载数据集你可以通过load_dataset方法加载任何数据集：fromdatasetsim
  • Transformer动画讲解 - 工作原理 ghx3110 transformer深度学习人工智能
    Transformer模型在多模态数据处理中扮演着重要角色，其能够高效、准确地处理包含不同类型（如图像、文本、音频、视频等）的多模态数据。Transformer工作原理四部曲：Embedding（向量化）、Attention（注意力机制）、MLPs（多层感知机）和Unembedding（模型输出）。阶段一：Embedding（向量化）“Embedding”在字面上的翻译是“嵌入”，但在机器学习和自
  • **ResNet-SE + MFCC** 训练框架，包括 **数据加载、训练流程**，以及 **混淆矩阵** 可视化示例 大霸王龙 系统分析业务矩阵python线性代数人工智能机器学习深度学习
    1.依赖库安装如果你还没安装相关库，请先执行：pipinstalltorchtorchaudiotorchvisionscikit-learnmatplotlibtqdm2.数据加载这里假设你有一个音频分类数据集，其文件结构如下：dataset/│──train/│├──class_0/││├──audio_0.wav││├──audio_1.wav│├──class_1/││├──audio_0
  • max_samples，batch_size，gradient_accumulation_steps这三个分别的联系和区别 背太阳的牧羊人 模型微调batch机器学习人工智能
    这三个参数都是控制训练数据如何被处理的，它们的作用和区别如下：1.max_samples（最大样本数）定义：限制每个数据集最多使用多少条数据。作用：控制总共参与训练的数据量，减少max_samples可以加快训练速度。你的代码示例：max_samples=300#每个数据集最多用300条样本解释：假设你的dataset里包含：identity数据集有10,000条数据alpaca_en_demo数
  • LLM之Colossal-LLaMA-2：源码解读(init_tokenizer.py文件)实现基于源词表的扩展、(init_model.py文件)实现过计算均值扩展模型、(prepare_pretr 一个处女座的程序猿 CaseCodeNLP/LLMs精选(人工智能)-中级ColossalLLaMA-2自然语言处理
    LLM之Colossal-LLaMA-2：源码解读(init_tokenizer.py文件)实现基于jsonl文件中读取新词列表(新中文词汇)→for循环去重实现词表的扩展(中文标记的新词汇)→保存新的分词模型、(init_model.py文件)实现过计算均值来扩展模型的嵌入层以适应新的词汇表，然后保存扩展后的模型、(prepare_pretrain_dataset.py文件)将原始数据集进行处理
  • LLMs之Colossal-LLaMA-2：源码解读(train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插 一个处女座的程序猿 NLP/LLMs精选(人工智能)-中级Colossal-AILLaMA-2大语言模型自然语言处理
    LLMs之Colossal-LLaMA-2：源码解读(train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插件)→数据预处理(初始化分词器+数据处理器+数据加载器)→模型训练(初始化模型/优化器/学习率调度器/梯度检查点/Flash-Attention/设置数据类型/是否加载预训练模型/从上一次训练点继续训
  • 【大一新生必收藏系列】❤机器学习7大方面，30个数据集。纯干货分享❤ .Boss. 机器学习人工智能python算法开发语言笔记#大一新生
    .记住了就可以跟同学装起来了嗷....目录.纯干货回归问题分类问题图像分类文本情感分析自然语言处理自动驾驶金融类...........纯干货..................在刚刚开始学习算法的时候，大家有没有过这种感觉，最最重要的那必须是算法本身！其实在一定程度上忽略了数据的重要性。而事实上一定是，质量高的数据集可能是最重要的！数据集在机器学习算法项目中具有非常关键的重要性，数据集的大小、质量
  • 深入理解cocotb的Timing Model (一) 数据库github
    写在前面达坦科技即将开源的100GRDMARTL代码采用cocotb对其功能进行验证。因此，本文预先介绍一些cocotb验证框架相关的内容，希望以此抛砖引玉，引起大家对基于cocotb的敏捷验证的相关讨论交流。关于Cocotb的话题，会有一系列文章进行讨论，本篇是此系列的第一篇，欢迎大家关注达坦科技公众号，第一时间阅读最新文章。01、抛出问题在使用cocotb编写测试脚本时，大家肯定对类似awai
  • python 基于混合式推荐算法的学术论文投稿系统 mosquito_lover1 python知识图谱
    基于混合式推荐算法的学术论文投稿系统是一个结合多种推荐技术（如基于内容的推荐、协同过滤、知识图谱等）来为研究者推荐合适期刊或会议投稿的系统。以下是实现该系统的关键步骤和Python代码示例。系统设计思路1.数据收集与预处理：-收集论文数据（标题、摘要、关键词、作者信息等）。-收集期刊/会议数据（领域、主题、影响因子、投稿要求等）。-对文本数据进行预处理（分词、去停用词、向量化等）。2.推荐算法设计
  • 探究Visual Studio中的乱码问题 L-Super 杂记visualstudioide
    关于乱码，没遇到皆大欢喜，遇到了头痛不已。在VisualStudio中程序遇到乱码，需要明确三个概念，那么问题就好解决了。三个字符集概念源码字符集MSVC中/source-charset即源代码文本文件的字符集，NodePad++、记事本、VSCode这样类似的文本编辑器，可以打开源文件看一下你的字符集（文件编码）。源代码文本文件是以二进制的形式存在硬盘里的，无论中文英文都一样，当你输入一个汉字后
  • llm数据存储基础设施 galileo2016 人工智能
    链接:https://i68.ltd/notes/posts/20250310-llm-db/infinity专为LLM应用程序构建的AI原生数据库，可提供对密集向量、稀疏向量、张量（多向量）和全文的快速混合搜索项目仓库:https://github.com/infiniflow/infinity关键特性令人难以置信的快在百万级矢量数据集上实现0.1毫秒查询延迟和15K+QPS在33M文档的全文搜
  • Algorithm 香水浓 javaAlgorithm
    冒泡排序 public static void sort(Integer[] param) { for (int i = param.length - 1; i > 0; i--) { for (int j = 0; j < i; j++) { int current = param[j]; int next = param[j + 1];
  • mongoDB 复杂查询表达式 开窍的石头 mongodb
    1:count    Pg: db.user.find().count();    统计多少条数据 2:不等于$ne    Pg: db.user.find({_id:{$ne:3}},{name:1,sex:1,_id:0});    查询id不等于3的数据。 3：大于$gt $gte(大于等于) &n
  • Jboss Java heap space异常解决方法, jboss OutOfMemoryError : PermGen space 0624chenhong jvmjboss
    转自 http://blog.csdn.net/zou274/article/details/5552630 解决办法： window->preferences->java->installed jres->edit jre 把default vm arguments 的参数设为-Xms64m -Xmx512m ----------------
  • 文件上传 下载 解析 相对路径 不懂事的小屁孩 文件上传
    有点坑吧，弄这么一个简单的东西弄了一天多，身边还有大神指导着，网上各种百度着。 下面总结一下遇到的问题： 文件上传，在页面上传的时候，不要想着去操作绝对路径，浏览器会对客户端的信息进行保护，避免用户信息收到攻击。 在上传图片，或者文件时，使用form表单来操作。 前台通过form表单传输一个流到后台，而不是ajax传递参数到后台，代码如下: <form action=&
  • 怎么实现qq空间批量点赞 换个号韩国红果果 qq
    纯粹为了好玩！！ 逻辑很简单 1 打开浏览器console；输入以下代码。 先上添加赞的代码 var tools={}; //添加所有赞 function init(){ document.body.scrollTop=10000; setTimeout(function(){document.body.scrollTop=0;},2000);//加
  • 判断是否为中文 灵静志远 中文
    方法一： public class Zhidao { public static void main(String args[]) { String s = "sdf灭礌 kjl d{';\fdsjlk是"; int n=0; for(int i=0; i<s.length(); i++) { n = (int)s.charAt(i); if((
  • 一个电话面试后总结 a-john 面试
    今天，接了一个电话面试，对于还是初学者的我来说，紧张了半天。 面试的问题分了层次，对于一类问题，由简到难。自己觉得回答不好的地方作了一下总结：   在谈到集合类的时候，举几个常用的集合类，想都没想，直接说了list,map。   然后对list和map分别举几个类型：   list方面：ArrayList,LinkedList。在谈到他们的区别时，愣住了
  • MSSQL中Escape转义的使用 aijuans MSSQL
    IF OBJECT_ID('tempdb..#ABC') is not null drop table tempdb..#ABC create table #ABC ( PATHNAME NVARCHAR(50) ) insert into #ABC SELECT N'/ABCDEFGHI' UNION ALL SELECT N'/ABCDGAFGASASSDFA' UNION ALL
  • 一个简单的存储过程 asialee mysql存储过程构造数据批量插入
               今天要批量的生成一批测试数据，其中中间有部分数据是变化的，本来想写个程序来生成的，后来想到存储过程就可以搞定，所以随手写了一个，记录在此：            DELIMITER $$ DROP PROCEDURE IF EXISTS inse
  • annot convert from HomeFragment_1 to Fragment 百合不是茶 android导包错误
    创建了几个类继承Fragment, 需要将创建的类存储在ArrayList<Fragment>中; 出现不能将new 出来的对象放到队列中,原因很简单;     创建类时引入包是:import android.app.Fragment;      创建队列和对象时使用的包是:import android.support.v4.ap
  • Weblogic10两种修改端口的方法 bijian1013 weblogic端口号配置管理config.xml
    一.进入控制台进行修改    1.进入控制台:  http://127.0.0.1:7001/console     2.展开左边树菜单         域结构->环境->服务器-->点击AdminServer(管理) &
  • mysql 操作指令 征客丶 mysql
    一、连接mysql 进入 mysql 的安装目录； $ bin/mysql -p [host IP 如果是登录本地的mysql 可以不写 -p 直接 -u] -u [userName] -p 输入密码，回车，接连； 二、权限操作［如果你很了解mysql数据库后，你可以直接去修改系统表，然后用 mysql> flush privileges; 指令让权限生效］ 1、赋权 mys
  • 【Hive一】Hive入门 bit1129 hive
    Hive安装与配置 Hive的运行需要依赖于Hadoop，因此需要首先安装Hadoop2.5.2，并且Hive的启动前需要首先启动Hadoop。   Hive安装和配置的步骤   1. 从如下地址下载Hive0.14.0   http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/    2.解压hive，在系统变
  • ajax 三种提交请求的方法 BlueSkator Ajaxjqery
    1、ajax 提交请求 $.ajax({ type:"post", url : "${ctx}/front/Hotel/getAllHotelByAjax.do", dataType : "json", success : function(result) { try { for(v
  • mongodb开发环境下的搭建入门 braveCS 运维
      linux下安装mongodb 1）官网下载mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz 2）linux 解压  gzip -d mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz; mv mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4 mongodb-linux-x86_64-rhel62-
  • 编程之美-最短摘要的生成 bylijinnan java数据结构算法编程之美
    import java.util.HashMap; import java.util.Map; import java.util.Map.Entry; public class ShortestAbstract { /** * 编程之美 最短摘要的生成 * 扫描过程始终保持一个[pBegin,pEnd]的range,初始化确保[pBegin,pEnd]的ran
  • json数据解析及typeof chengxuyuancsdn jstypeofjson解析
    // json格式 var people='{"authors": [{"firstName": "AAA","lastName": "BBB"},' +' {"firstName": "CCC&
  • 流程系统设计的层次和目标 comsci 设计模式数据结构sql框架脚本
                                  流程系统设计的层次和目标  
  • RMAN List和report 命令 daizj oraclelistreportrman
    LIST 命令 使用RMAN LIST 命令显示有关资料档案库中记录的备份集、代理副本和映像副本的 信息。使用此命令可列出： • RMAN 资料档案库中状态不是AVAILABLE 的备份和副本 • 可用的且可以用于还原操作的数据文件备份和副本 • 备份集和副本，其中包含指定数据文件列表或指定表空间的备份 • 包含指定名称或范围的所有归档日志备份的备份集和副本 • 由标记、完成时间、可
  • 二叉树:红黑树 dieslrae 二叉树
        红黑树是一种自平衡的二叉树,它的查找,插入,删除操作时间复杂度皆为O(logN),不会出现普通二叉搜索树在最差情况时时间复杂度会变为O(N)的问题.     红黑树必须遵循红黑规则,规则如下     1、每个节点不是红就是黑。     2、根总是黑的  &
  • C语言homework3，7个小题目的代码 dcj3sjt126com c
    1、打印100以内的所有奇数。 # include <stdio.h> int main(void) { int i; for (i=1; i<=100; i++) { if (i%2 != 0) printf("%d ", i); } return 0; }  2、从键盘上输入10个整数，
  • 自定义按钮, 图片在上, 文字在下, 居中显示 dcj3sjt126com 自定义
    #import <UIKit/UIKit.h> @interface MyButton : UIButton -(void)setFrame:(CGRect)frame ImageName:(NSString*)imageName Target:(id)target Action:(SEL)action Title:(NSString*)title Font:(CGFloa
  • MySQL查询语句练习题，测试足够用了 flyvszhb sqlmysql
    http://blog.sina.com.cn/s/blog_767d65530101861c.html 1.创建student和score表 CREATE  TABLE  student ( id  INT(10)  NOT NULL  UNIQUE  PRIMARY KEY  , name  VARCHAR
  • 转：MyBatis Generator 详解 happyqing mybatis
      MyBatis Generator 详解 http://blog.csdn.net/isea533/article/details/42102297   MyBatis Generator详解 http://git.oschina.net/free/Mybatis_Utils/blob/master/MybatisGeneator/MybatisGeneator.
  • 让程序员少走弯路的14个忠告 jingjing0907 工作计划学习
      无论是谁，在刚进入某个领域之时，有再大的雄心壮志也敌不过眼前的迷茫：不知道应该怎么做，不知道应该做什么。下面是一名软件开发人员所学到的经验，希望能对大家有所帮助   1.不要害怕在工作中学习。 只要有电脑，就可以通过电子阅读器阅读报纸和大多数书籍。如果你只是做好自己的本职工作以及分配的任务，那是学不到很多东西的。如果你盲目地要求更多的工作，也是不可能提升自己的。放
  • nginx和NetScaler区别 流浪鱼 nginx
    NetScaler是一个完整的包含操作系统和应用交付功能的产品，Nginx并不包含操作系统，在处理连接方面，需要依赖于操作系统，所以在并发连接数方面和防DoS攻击方面，Nginx不具备优势。 2.易用性方面差别也比较大。Nginx对管理员的水平要求比较高，参数比较多，不确定性给运营带来隐患。在NetScaler常见的配置如健康检查，HA等，在Nginx上的配置的实现相对复杂。 3.策略灵活度方
  • 第11章 动画效果（下） 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/
  • FAQ - SAP BW BO roadmap blueoxygen BOBW
    http://www.sdn.sap.com/irj/boc/business-objects-for-sap-faq   Besides, I care that how to integrate tightly.   By the way, for BW consultants, please just focus on Query Designer which i
  • 关于java堆内存溢出的几种情况 tomcat_oracle javajvmjdkthread
    【情况一】： 　　 java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space：这种是java堆内存不够，一个原因是真不够，另一个原因是程序中有死循环； 　　如果是java堆内存不够的话，可以通过调整JVM下面的配置来解决： 　　<jvm-arg>-Xms3062m</jvm-arg> 　　<jvm-arg>-Xmx
  • Manifest.permission_group权限组 阿尔萨斯 Permission
    结构 继承关系 public static final class Manifest.permission_group extends Object java.lang.Object android. Manifest.permission_group 常量 ACCOUNTS 直接通过统计管理器访问管理的统计 COST_MONEY可以用来让用户花钱但不需要通过与他们直接牵涉的权限 D
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他