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小牛笔记
自然语言处理人工智能自然语言处理
HuggingFace教程1.引言在当今数字化时代,自然语言处理(NLP)在各个领域中扮演着重要角色。从文本分类、情感分析到机器翻译和对话系统,NLP技术的应用日益广泛。在NLP领域,HuggingFace是一个备受欢迎的开源工具库,提供了丰富的预训练模型和强大的工具,帮助开发者快速构建和部署NLP应用。2.HuggingFace简介HuggingFace是一个专注于NLP的开源组织,致力于提供易
- Datawhale AI夏令营第五期魔搭-CV竞赛方向Task1笔记--初识yolo模型
切记 我是一个 温柔的 刀客
YOLO目标检测机器学习
DatawhaleAI夏令营第五期魔搭-CV竞赛方向Task1笔记–初识yolo模型作者:福州大学我是一个温柔的刀客2024/8/221.赛题简介本赛题最终目标是开发一套智能识别系统,能够自动检测和分类城市管理中的违规行为。该系统应利用先进的图像处理和计算机视觉技术,通过对摄像头捕获的视频进行分析,自动准确识别违规行为,并及时向管理部门发出告警,以实现更高效的城市管理。本质上是属于CV中的目标检测
- SLAM中常用的库
wq_151
人工智能SLAM计算机视觉人工智能机器学习slam
SLAM中常用的库关于库关于库Pangolin是一个用于OpenGL显示/交互以及视频输入的一个轻量级、快速开发库,下面是Pangolin的Github网址:githubEigen是一个高层次的C++库,有效支持线性代数,矩阵和矢量运算,数值分析及其相关的算法。pagenanoflann是一个c++11标准库,用于构建具有不同拓扑(R2,R3(点云),SO(2)和SO(3)(2D和3D旋转组))的
- 【Threejs学习】材质灯光投影
Mae_cpski
前端学习笔记学习前端3d
一、光源分类环境光(AmbientLight):会均匀的照亮场景中的所有物体。无方向,不能投射阴影。平行光(DirectionalLight):沿特定方向散发的光,发出的光线都是平行的。例如太阳光,可投射阴影。点光源(PointLight):从一个点向各个方向发散的光源。例如火柴、灯泡,可投射阴影。聚光灯(SpotLight):光线从一个点沿一个方向射出,例如顶灯、手电筒,可投射阴影。……以下三种
- 机器人笛卡尔空间轨迹规划原理与MATLAB实现
FL17171314
机器人matlab算法
机器人笛卡尔空间轨迹规划是指在给定的笛卡尔坐标系(通常是三维空间坐标系)中规划机器人的末端执行器(如抓手、焊枪等)的移动路径。这种规划方式直观且易于理解,因为它直接关联到任务空间中机器人的位置和姿态。下面将介绍机器人笛卡尔空间轨迹规划的基本原理,并提供一个简化的MATLAB实现示例。原理定义起始点和目标点:在笛卡尔坐标系中定义机器人的起始位置(x0,y0,z0)和目标位置(xf,yf,zf),以及
- MATLAB机器人常用代码程序(以UR5e机器人为例)
FL17171314
机器人
需要一个UR5e的机器人模型。MATLAB的RoboticsToolbox或者RoboticsSystemToolbox提供了创建和模拟机器人模型的功能。UR5e=importrobot('universalUR5e.urdf');show(UR5e)showdetails(UR5e)figure(Name="InteractiveGUI")gui=interactiveRigidBodyTree
- 线性代数-MIT 18.06-6(a)
儒雅的钓翁
数学基础线性代数矩阵机器学习
文章目录26.对称矩阵及正定性对称矩阵对称矩阵的特性:矩阵分解(谱定理)定理证明和复数推广对称矩阵和投影矩阵正定性性质1性质227.复数矩阵和快速傅里叶变换复数向量复数矩阵对称性正交性傅里叶矩阵快速傅里叶变换本文在学习《麻省理工公开课线性代数MIT18.06LinearAlgebra》总结反思形成视频链接:MITB站视频笔记部分:总结参考子实26.对称矩阵及正定性对称矩阵对称矩阵的特性:特征值为实
- 求任意两顶点间最短路算法及其matlab程序详解
夏天天天天天天天#
图论算法图论matlab
#################本文为学习《图论算法及其MATLAB实现》的学习笔记#################算法用途图中任意两点间最短路的求法算法思想利用求最短路的Floyd算法的思想。首先,求得最短距离矩阵;然后,求任意给定两个顶点间的最短路所包含的顶点。程序参数说明W:图的权值矩阵k1:始点k2:终点P:k1,k2之间的最短路,顶点以经过次序排列u:最短路的距离算法的matlab程
- 稀疏矩阵的常用存储格式(COO、CSR、CSC)
每天学一点吧
推荐系统数据结构稀疏矩阵存储格式图论
图结构数据图是用于描述对象间关系的基本结构,顶点表示对象,边表示连接关系。根据连接关系的紧密可以将图分为稀疏图和稠密图,两者是相对的概念,并不存在明确的划分界限。稀疏图可以理解为仅有少部分对象间存在关联,稠密图反之。实际应用中的图往往都是稀疏图。采用直观的办法来存储图往往会造成极大的空间浪费,如邻接矩阵(稀疏图对应的邻接矩阵中绝大部分的元素为零,无实际意义)。因此需要考虑寻求其它格式来进行高效存储
- 文件操作(打开--操作--关闭)
奋斗的小花生
c语言开发语言
概述文件保存于外存储器上(磁盘、U盘、移动硬盘)的数据集合。文件操作文件内容的读取、写入(视为对文件输入输出操作,像流一样,称为文件流);c语言采用“文件缓冲机制”,系统为文件创建“文件缓冲区”;文件的分类按存储方式划分:文本文件(ASCII文件)和二进制文件文件标识文件系统中:路径+文件名,举例:d:/aaa/bbb/cccc语言程序中:文件指针,语法:FILE*指针变量名文件操作步骤打开文件文
- Python中sklearn实现随机森林RF回归与变量重要性影响程度排序分析
疯狂学习GIS
本文详细介绍在Python中,实现随机森林(RandomForest,RF)回归与变量重要性分析、排序的代码编写与分析过程。其中,关于基于MATLAB实现同样过程的代码与实战,大家可以点击查看这篇博客1(https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/114806478)。 本文分为两部分,第一部分为代码的分段讲解,第二部分为完
- MATLAB生成COE文件
梦梦梦梦子~
matlab人工智能算法
MATLAB代码%参数设置N=4096;%数据点数量t=linspace(0,2*pi,N);%时间向量width=12;%位宽%正弦波,幅度在0到5之间sine_wave=2.5*sin(t)+2.5;%三角波,幅度在0到5之间tri_wave=5*(1-abs(mod(t/(2*pi)*4,2)-1));%方波,幅度在0到5之间square_wave=2.5*(square(t)+1);%将范
- MATLAB中save_system的用法
jk_101
Simulinkmatlabjava开发语言
目录语法说明示例保存命名模型用另一个名称保存模型名称存在时返回错误带选项保存模型不改变模型名称保存模型并使用选项save_system的功能是保存Simulink模型。语法filename=save_systemfilename=save_system(sys)filename=save_system(sys,newsys)filename=save_system(sys,Name,Value)f
- 19类商标注册的内容是什么呢?
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19类商标注册的内容是什么呢?商标19类是指按照国际商标分类标准,将商标商品和服务分为19个类别的系统。每一类商标商品和服务都有自己的分类码,这些分类码由数字和字母组成,比如“9”表示电子设备,“25”表示服装和鞋类,“35”表示商业服务等。下面尚标知识产权小编为大家详细介绍一下。商标19类包括什么?商标19类包括以下内容:第一类:化学制品、肥料和矿物制品(分类码1)第二类:金属材料(分类码2)第
- Ansible自动化运维实战:打造高效、可靠的系统管理方案!
疾风终究没有归途
运维自动化运维配置管理应用部署
Ansible是一个在自动化运维领域广泛使用的工具,它基于Python开发,能够实现批量系统配置、程序部署和运行命令等功能。以下将详细解析Ansible自动化运维项目的构建与应用:项目结构设计ansible.cfg:这是Ansible的主配置文件。inventory:定义要管理的主机,通常按组分类,如生产和测试环境。playbooks:包含site.yml、webservers.yml、dbser
- 茶叶的分类有哪些,你知道吗?
夏了夏天茗茶
上期有朋友问到了茶叶的类型,这次我们就来说一下,茶叶的分类有哪些。我们中国茶叶源远流长,中国的茶叶品种繁多,据不完全统计有6000多个品种,其中大部分为绿茶,下面介绍一下具体的茶叶分类。按制作原理(茶多酚的氧化程度)分类,我们中国茶叶分为六大类,即绿茶,红茶,黄茶,白茶,青茶,黑茶,后来又有一些再加工的茶类,如花茶等,其实都是在六大茶叶分类的基础上发展起来的,严格来说,也是算在这六大类中,伴随现代
- 基于multisim的fm调制解调_基于SDR的FM调制与解调器的实现
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张博,李少阳,刘宇本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/201907/402132.htm(西安邮电大学电子工程学院,陕西省西安市710121)摘要:提出了一种基于SDR的FM调制解调器的实现方案,此方案采用ZYNQ平台和AD9361射频收发芯片搭建。首先介绍ZYNQ+AD9361的SDR硬件平台的设计,其次对FM调制解调的原理分析并结合MATLAB进行算法仿
- day-46 旋转图像
菜-卷
算法
思路不能使用辅助数组,所以关键在于弄清楚旋转后坐标的变化规律。当矩阵的大小n为偶数时,以n/2行和n/2列的元素为起点,当矩阵的大小n为奇数时,以n/2行和(n+1)/2列的元素为起点解题过程关键:旋转过程中互相交换的四个元素的坐标为:1.matrix[i][j]2.matrix[n-1-j][i]3.matrix[n-1-i][n-1-j]4.matrix[j][n-1-i]CodeclassS
- 佳明表盘 c语言开发的吗,Garmin MonkeyC的写法和经验
Boa波雅
佳明表盘c语言开发的吗
避免通过eclipse可以方便创建garmin项目,但是要注意一点,app/face/widget/data模板都不一样,中途切换会导致程序错误或者api权限不够,想创建什么类型APP提前选择好类型背景色不要设置成复杂的贴图纹理,这样叠加图层时将渲染成非透明不混合方式以优化手表性能和耗电量分类当你用中文手表app的时候,会列出来这几项,下面进行一一对应和说明(按键以forrunner235为例)中
- 如何开发针对不平衡分类的成本敏感神经网络 python
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不平衡学习分类神经网络python
如何开发针对不平衡分类的成本敏感神经网络深度学习神经网络是一类灵活的机器学习算法,可以在各种问题上表现良好。神经网络使用误差反向传播算法进行训练,该算法涉及计算模型在训练数据集上产生的误差,并根据这些误差的比例更新模型权重。这种训练方法的局限性在于,每个类别的示例都被视为相同,对于不平衡的数据集,这意味着模型对一个类别的适应性要强得多,而对另一个类别的适应性则弱得多。反向传播算法可以更新,以根据类
- 如何校准不平衡分类的概率
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如何校准不平衡分类的概率许多机器学习模型能够预测一个概率或概率类成员的分数。可能性为评估和比较模型提供了所需的粒度水平,特别是在诸如工具弧度曲线用于解释预测,并使用ROC等标准来比较模型性能,两者都使用概率。不幸的是,许多模型预测的概率或概率都没有校准。这意味着他们在某些情况下可能过于自信,而在其他情况下则缺乏信心。更糟糕的是,分类任务中存在的严重倾斜的分类分布,可能会导致预测概率的更大偏差,因为
- 对机器学习中Fbeta指标的简介
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对机器学习的Fbeta指标的概括介绍Fbeta指标是一种可配置的单得分度量,用于基于对正类的预测来评价二元分类模型。用精确度和回收率计算出Fbeta测量值。精密是用来计算正类正确预测的百分比的度量。回忆从所有可以作出的正预测中计算出正类的正确预测的百分比。精确度最大化将最小化错误,而最大化回忆将最小化错误。…F尺寸按精确度和回收率的调和平均值计算,给予相同的权重。它允许使用单评分来评估模型,同时考
- 大肠杆菌数据集的不平衡多类分类 Python
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大肠杆菌数据集的不平衡多类分类关注博主学习更多内容关注vxGZH:多目标优化与学习Lab教程概述本教程分为五个部分;他们是:大肠杆菌数据集探索数据集模型测试和基线结果评估模型评估机器学习算法评估数据过采样对新数据进行预测大肠杆菌数据集在这个项目中,我们将使用一个标准的不平衡机器学习数据集,称为“大肠杆菌”数据集,也称为“蛋白质定位位点”数据集。该数据集描述了利用细胞定位位点的氨基酸序列对大肠杆菌蛋
- Linux之shell脚本正则
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linux服务器运维
正则表达式用于搭配脚本或者命令使用极大的丰富了脚本的功能,所以在这里我们把它也归·为shell脚本的一部分(作者个人为了方便大家看才这么分类的)。正则表达式就是通过特殊的符号或者命令来对需要处理数据进行筛选或者加工。类型含义示例说明^匹配行首^abc以abc开头的行$匹配行为$abc以abc结尾的行^$空行.单个字符.除了换行(\n)外的任意字符5+最少匹配一次a+一个或多个a?最多匹配一次a?0
- 遥感影像-语义分割数据集:GID数据集详细介绍及训练样本处理流程
GIS潮流
计算机视觉人工智能机器学习
GID数据集:大规模高分卫星土地覆盖数据集原始数据集详情简介:GID是基于我国Gaofen-2卫星数据而构建的大规模高分辨率遥感图像土地覆盖数据集。GID数据集分为大规模分类集(GID-5)和精细土地覆盖集(GID-15)两个部分。大规模分类集(GID-5)包含建筑、农田、森林、草地和水域等5个土地覆盖类别,共计150景像素级标注的Gaofen-2卫星遥感图像。其中,训练集为120景图像,验证集为
- fpga图像处理实战-均值滤波
梦梦梦梦子~
OV5640+图像处理图像处理fpga开发均值算法
均值滤波均值滤波是一种简单的图像处理技术,主要用于平滑图像,去除噪声。它通过用当前像素邻域的平均值代替该像素值,从而实现图像的平滑处理。这种滤波器在图像处理中被广泛用于减少图像中的随机噪声。算法原理均值滤波的基本思想是使用一个固定大小的滑动窗口(通常为方形,如3x3或5x5窗口),逐个遍历图像中的每个像素点。对于每个像素点,计算其邻域像素值的平均值,并用这个平均值替代该像素点的原始值。MATLAB
- 【matlab】数组操作:寻找最大值和最小值及其位置ind2sub函数
弹伦琴的雷登
数字图像处理matlab系列matlabandroid数据结构
【matlab】数组操作:寻找最大值和最小值及其位置ind2sub函数本文将介绍如何在MATLAB环境中使用内置函数来创建数组,以及如何找到数组中的最大值和最小值及其对应的位置。通过示例代码,我们将一步步展示这一过程,帮助读者更好地理解数组索引和相关函数的使用。%创建一个示例数组A=rand(70,1019);%使用随机数填充示例数组%找到最大值及其位置[maxValue,linearIndexM
- 机器学习中的数学——线性代数笔记
a_marker
机器学习机器学习线性代数
线性代数笔记1.1矩阵基本概念矩阵Hadamard乘积:矩阵对应元素的乘积,表示为C=AC=AC=A向量的点积:向量的行列数相同,行向量乘以列向量。用以求解两向量的夹角。a∙b=∣a∣∣b∣cosθa\bulletb=|a||b|cos\thetaa∙b=∣a∣∣b∣cosθ单位矩阵:保持n维向量不变的单位矩阵记做InI_nIn。形式上,In∈Rn×n\boldsymbolI_n\inR^{n\t
- 【常用公式】三维空间直角坐标与极坐标转换公式
litterfinger
数学公式算法几何学
三维空间直角坐标与极坐标转换公式坐标符号直角坐标转极坐标极坐标转直角坐标MATLAB程序代码坐标符号直角坐标:(x,y,z)(x,y,z)(x,y,z)极坐标:(r,θ,ϕ)(r,\theta,\phi)(r,θ,ϕ)注:rrr表示极径的长度;θ\thetaθ表示直角坐标系中向量(x,y,z)(x,y,z)(x,y,z)与ZZZ轴正向的夹角;ϕ\phiϕ表示向量(x,y,z)(x,y,z)(x,y
- 力扣基础速攻题单(排位刷分适用)
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leetcode算法职场和发展
Leetcode速攻题单一部分:1.算法入门100讲系列,C语言入门系列算法零基础100讲1.2的幂2.3的幂3.4的幂4.斐波那契数5.第N个泰波那契数6.剑指offer.求1+2+…+n7.单调数列8.最富有客户的资产总量9.二进制矩阵中的特殊位置10.翻转图像11.旋转图像12.转置矩阵13.将一维数组转变为二维数组14.判断矩阵经轮转后是否一致15.二维网络迁移16.杨辉三角17.杨辉三角
- tomcat基础与部署发布
暗黑小菠萝
Tomcat java web
从51cto搬家了,以后会更新在这里方便自己查看。
做项目一直用tomcat,都是配置到eclipse中使用,这几天有时间整理一下使用心得,有一些自己配置遇到的细节问题。
Tomcat:一个Servlets和JSP页面的容器,以提供网站服务。
一、Tomcat安装
安装方式:①运行.exe安装包
&n
- 网站架构发展的过程
ayaoxinchao
数据库应用服务器网站架构
1.初始阶段网站架构:应用程序、数据库、文件等资源在同一个服务器上
2.应用服务和数据服务分离:应用服务器、数据库服务器、文件服务器
3.使用缓存改善网站性能:为应用服务器提供本地缓存,但受限于应用服务器的内存容量,可以使用专门的缓存服务器,提供分布式缓存服务器架构
4.使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力:使用负载均衡调度服务器,将来自客户端浏览器的访问请求分发到应用服务器集群中的任何
- [信息与安全]数据库的备份问题
comsci
数据库
如果你们建设的信息系统是采用中心-分支的模式,那么这里有一个问题
如果你的数据来自中心数据库,那么中心数据库如果出现故障,你的分支机构的数据如何保证安全呢?
是否应该在这种信息系统结构的基础上进行改造,容许分支机构的信息系统也备份一个中心数据库的文件呢?
&n
- 使用maven tomcat plugin插件debug关联源代码
商人shang
mavendebug查看源码tomcat-plugin
*首先需要配置好'''maven-tomcat7-plugin''',参见[[Maven开发Web项目]]的'''Tomcat'''部分。
*配置好后,在[[Eclipse]]中打开'''Debug Configurations'''界面,在'''Maven Build'''项下新建当前工程的调试。在'''Main'''选项卡中点击'''Browse Workspace...'''选择需要开发的
- 大访问量高并发
oloz
大访问量高并发
大访问量高并发的网站主要压力还是在于数据库的操作上,尽量避免频繁的请求数据库。下面简
要列出几点解决方案:
01、优化你的代码和查询语句,合理使用索引
02、使用缓存技术例如memcache、ecache将不经常变化的数据放入缓存之中
03、采用服务器集群、负载均衡分担大访问量高并发压力
04、数据读写分离
05、合理选用框架,合理架构(推荐分布式架构)。
- cache 服务器
小猪猪08
cache
Cache 即高速缓存.那么cache是怎么样提高系统性能与运行速度呢?是不是在任何情况下用cache都能提高性能?是不是cache用的越多就越好呢?我在近期开发的项目中有所体会,写下来当作总结也希望能跟大家一起探讨探讨,有错误的地方希望大家批评指正。
1.Cache 是怎么样工作的?
Cache 是分配在服务器上
- mysql存储过程
香水浓
mysql
Description:插入大量测试数据
use xmpl;
drop procedure if exists mockup_test_data_sp;
create procedure mockup_test_data_sp(
in number_of_records int
)
begin
declare cnt int;
declare name varch
- CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
agevs
JavaScriptUI框架Ajaxcss
CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
(一)常用的CSS命名规则
头:header
内容:content/container
尾:footer
导航:nav
侧栏:sidebar
栏目:column
页面外围控制整体布局宽度:wrapper
左右中:left right
- 全局数据源
AILIKES
javatomcatmysqljdbcJNDI
实验目的:为了研究两个项目同时访问一个全局数据源的时候是创建了一个数据源对象,还是创建了两个数据源对象。
1:将diuid和mysql驱动包(druid-1.0.2.jar和mysql-connector-java-5.1.15.jar)copy至%TOMCAT_HOME%/lib下;2:配置数据源,将JNDI在%TOMCAT_HOME%/conf/context.xml中配置好,格式如下:&l
- MYSQL的随机查询的实现方法
baalwolf
mysql
MYSQL的随机抽取实现方法。举个例子,要从tablename表中随机提取一条记录,大家一般的写法就是:SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1。但是,后来我查了一下MYSQL的官方手册,里面针对RAND()的提示大概意思就是,在ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数,因为这样会导致数据列被多次扫描。但是在MYSQL 3.23版本中,
- JAVA的getBytes()方法
bijian1013
javaeclipseunixOS
在Java中,String的getBytes()方法是得到一个操作系统默认的编码格式的字节数组。这个表示在不同OS下,返回的东西不一样!
String.getBytes(String decode)方法会根据指定的decode编码返回某字符串在该编码下的byte数组表示,如:
byte[] b_gbk = "
- AngularJS中操作Cookies
bijian1013
JavaScriptAngularJSCookies
如果你的应用足够大、足够复杂,那么你很快就会遇到这样一咱种情况:你需要在客户端存储一些状态信息,这些状态信息是跨session(会话)的。你可能还记得利用document.cookie接口直接操作纯文本cookie的痛苦经历。
幸运的是,这种方式已经一去不复返了,在所有现代浏览器中几乎
- [Maven学习笔记五]Maven聚合和继承特性
bit1129
maven
Maven聚合
在实际的项目中,一个项目通常会划分为多个模块,为了说明问题,以用户登陆这个小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块:
1. 模型和数据持久化层user-core,
2. 业务逻辑层user-service以
3. web展现层user-web,
user-service依赖于user-core
user-web依赖于user-core和use
- 【JVM七】JVM知识点总结
bit1129
jvm
1. JVM运行模式
1.1 JVM运行时分为-server和-client两种模式,在32位机器上只有client模式的JVM。通常,64位的JVM默认都是使用server模式,因为server模式的JVM虽然启动慢点,但是,在运行过程,JVM会尽可能的进行优化
1.2 JVM分为三种字节码解释执行方式:mixed mode, interpret mode以及compiler
- linux下查看nginx、apache、mysql、php的编译参数
ronin47
在linux平台下的应用,最流行的莫过于nginx、apache、mysql、php几个。而这几个常用的应用,在手工编译完以后,在其他一些情况下(如:新增模块),往往想要查看当初都使用了那些参数进行的编译。这时候就可以利用以下方法查看。
1、nginx
[root@361way ~]# /App/nginx/sbin/nginx -V
nginx: nginx version: nginx/
- unity中运用Resources.Load的方法?
brotherlamp
unity视频unity资料unity自学unityunity教程
问:unity中运用Resources.Load的方法?
答:Resources.Load是unity本地动态加载资本所用的方法,也即是你想动态加载的时分才用到它,比方枪弹,特效,某些实时替换的图像什么的,主张此文件夹不要放太多东西,在打包的时分,它会独自把里边的一切东西都会集打包到一同,不论里边有没有你用的东西,所以大多数资本应该是自个建文件放置
1、unity实时替换的物体即是依据环境条件
- 线段树-入门
bylijinnan
java算法线段树
/**
* 线段树入门
* 问题:已知线段[2,5] [4,6] [0,7];求点2,4,7分别出现了多少次
* 以下代码建立的线段树用链表来保存,且树的叶子结点类似[i,i]
*
* 参考链接:http://hi.baidu.com/semluhiigubbqvq/item/be736a33a8864789f4e4ad18
* @author lijinna
- 全选与反选
chicony
全选
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">
<html>
<head>
<title>全选与反选</title>
- vim一些简单记录
chenchao051
vim
mac在/usr/share/vim/vimrc linux在/etc/vimrc
1、问:后退键不能删除数据,不能往后退怎么办?
答:在vimrc中加入set backspace=2
2、问:如何控制tab键的缩进?
答:在vimrc中加入set tabstop=4 (任何
- Sublime Text 快捷键
daizj
快捷键sublime
[size=large][/size]Sublime Text快捷键:Ctrl+Shift+P:打开命令面板Ctrl+P:搜索项目中的文件Ctrl+G:跳转到第几行Ctrl+W:关闭当前打开文件Ctrl+Shift+W:关闭所有打开文件Ctrl+Shift+V:粘贴并格式化Ctrl+D:选择单词,重复可增加选择下一个相同的单词Ctrl+L:选择行,重复可依次增加选择下一行Ctrl+Shift+L:
- php 引用(&)详解
dcj3sjt126com
PHP
在PHP 中引用的意思是:不同的名字访问同一个变量内容. 与C语言中的指针是有差别的.C语言中的指针里面存储的是变量的内容在内存中存放的地址 变量的引用 PHP 的引用允许你用两个变量来指向同一个内容 复制代码代码如下:
<?
$a="ABC";
$b =&$a;
echo
- SVN中trunk,branches,tags用法详解
dcj3sjt126com
SVN
Subversion有一个很标准的目录结构,是这样的。比如项目是proj,svn地址为svn://proj/,那么标准的svn布局是svn://proj/|+-trunk+-branches+-tags这是一个标准的布局,trunk为主开发目录,branches为分支开发目录,tags为tag存档目录(不允许修改)。但是具体这几个目录应该如何使用,svn并没有明确的规范,更多的还是用户自己的习惯。
- 对软件设计的思考
e200702084
设计模式数据结构算法ssh活动
软件设计的宏观与微观
软件开发是一种高智商的开发活动。一个优秀的软件设计人员不仅要从宏观上把握软件之间的开发,也要从微观上把握软件之间的开发。宏观上,可以应用面向对象设计,采用流行的SSH架构,采用web层,业务逻辑层,持久层分层架构。采用设计模式提供系统的健壮性和可维护性。微观上,对于一个类,甚至方法的调用,从计算机的角度模拟程序的运行情况。了解内存分配,参数传
- 同步、异步、阻塞、非阻塞
geeksun
非阻塞
同步、异步、阻塞、非阻塞这几个概念有时有点混淆,在此文试图解释一下。
同步:发出方法调用后,当没有返回结果,当前线程会一直在等待(阻塞)状态。
场景:打电话,营业厅窗口办业务、B/S架构的http请求-响应模式。
异步:方法调用后不立即返回结果,调用结果通过状态、通知或回调通知方法调用者或接收者。异步方法调用后,当前线程不会阻塞,会继续执行其他任务。
实现:
- Reverse SSH Tunnel 反向打洞實錄
hongtoushizi
ssh
實際的操作步驟:
# 首先,在客戶那理的機器下指令連回我們自己的 Server,並設定自己 Server 上的 12345 port 會對應到幾器上的 SSH port
ssh -NfR 12345:localhost:22
[email protected]
# 然後在 myhost 的機器上連自己的 12345 port,就可以連回在客戶那的機器
ssh localhost -p 1
- Hibernate中的缓存
Josh_Persistence
一级缓存Hiberante缓存查询缓存二级缓存
Hibernate中的缓存
一、Hiberante中常见的三大缓存:一级缓存,二级缓存和查询缓存。
Hibernate中提供了两级Cache,第一级别的缓存是Session级别的缓存,它是属于事务范围的缓存。这一级别的缓存是由hibernate管理的,一般情况下无需进行干预;第二级别的缓存是SessionFactory级别的缓存,它是属于进程范围或群集范围的缓存。这一级别的缓存
- 对象关系行为模式之延迟加载
home198979
PHP架构延迟加载
形象化设计模式实战 HELLO!架构
一、概念
Lazy Load:一个对象,它虽然不包含所需要的所有数据,但是知道怎么获取这些数据。
延迟加载貌似很简单,就是在数据需要时再从数据库获取,减少数据库的消耗。但这其中还是有不少技巧的。
二、实现延迟加载
实现Lazy Load主要有四种方法:延迟初始化、虚
- xml 验证
pengfeicao521
xmlxml解析
有些字符,xml不能识别,用jdom或者dom4j解析的时候就报错
public static void testPattern() {
// 含有非法字符的串
String str = "Jamey친ÑԂ
- div设置半透明效果
spjich
css半透明
为div设置如下样式:
div{filter:alpha(Opacity=80);-moz-opacity:0.5;opacity: 0.5;}
说明:
1、filter:对win IE设置半透明滤镜效果,filter:alpha(Opacity=80)代表该对象80%半透明,火狐浏览器不认2、-moz-opaci
- 你真的了解单例模式么?
w574240966
java单例设计模式jvm
单例模式,很多初学者认为单例模式很简单,并且认为自己已经掌握了这种设计模式。但事实上,你真的了解单例模式了么。
一,单例模式的5中写法。(回字的四种写法,哈哈。)
1,懒汉式
(1)线程不安全的懒汉式
public cla