- 手写机器学习算法系列——K-Means聚类算法(一)
木有鱼丸223
手写机器学习算法系列机器学习算法聚类
代码仓库(数字空间项目,GN可上)不想看的话,我也将代码上传到本博客中。1.聚类算法简介在数据科学和机器学习领域,聚类(Clustering)算法是一种无监督学习方法,它将相似的对象分到同一个组,而不同的对象则被分到不同的组。这种算法的主要目标是根据数据的特征进行分组,以此找出数据的内在结构。聚类算法的一个核心特点就是它并不需要预先知道数据的类别,而是通过算法自动进行分组。在实际应用中,我们常见的
- 【AI论文】TPDiff:时序金字塔视频扩散模型
东临碣石82
人工智能算法
摘要:视频扩散模型的发展揭示了一个重大挑战:巨大的计算需求。为了缓解这一挑战,我们注意到扩散的反向过程具有内在的熵减少特性。鉴于视频模态中的帧间冗余,在高熵阶段保持全帧率是不必要的。基于这一洞见,我们提出了TPDiff,一个统一的框架,用于提高训练和推理效率。通过将扩散过程分为几个阶段,我们的框架在扩散过程中逐步增加帧率,仅在最后阶段采用全帧率,从而优化计算效率。为了训练多阶段扩散模型,我们引入了
- python 获取鼠标在屏幕上的具体位置以及动作,判断鼠标是否在浏览器内
计算机辅助工程
python计算机外设开发语言
python获取鼠标在屏幕上的具体位置以及动作,判断鼠标是否在浏览器内在Python中,要获取鼠标在屏幕上的具体位置以及动作,并判断鼠标是否在浏览器内,我们可以使用pyautogui库。pyautogui是一个非常强大的库,可以用来模拟鼠标操作、屏幕截图、获取屏幕尺寸和分辨率等。安装pyautogui首先,确保你已经安装了pyautogui。如果还没有安装,可以通过pip安装:pipinstall
- 芒格的双轨分析:结合定性和定量的投资方法
SuperAGI2025
DeepSeekai
芒格的"双轨分析":结合定性和定量的投资方法关键词:芒格、双轨分析、定性分析、定量分析、投资方法、系统分析摘要:芒格的“双轨分析”是一种结合定性和定量分析的投资方法,旨在通过综合分析企业的内在价值和市场趋势,帮助投资者做出更科学的投资决策。本文将详细介绍双轨分析的背景、核心概念、算法原理、系统架构及实际应用,帮助读者全面理解并掌握这一方法。第一部分:芒格的双轨分析基础第1章:投资分析的演变与双轨分
- 深度学习核心技术深度解析
月落星还在
深度学习深度学习人工智能
一、深度学习的本质与核心思想定义:通过多层非线性变换,自动学习数据层次化表征的机器学习方法核心突破:表征学习:自动发现数据的内在规律,无需人工设计特征端到端学习:直接从原始输入到最终输出,消除中间环节的信息损失分布式表示:通过神经元激活模式的组合,指数级提升表达能力数学本质:f(x)=WLσ(WL−1σ(...σ(W1x+b1)...)+bL−1)+bLf(x)=W_{L}σ(W_{L-1}σ(.
- 数学建模与图形建模资源全解析
点我头像干啥
Ai数学建模人工智能python深度学习数据挖掘分类
引言在当今的数据驱动时代,数学建模与图形建模已成为解决复杂问题、揭示数据内在规律的重要工具。无论是科学研究、工程设计,还是商业分析、决策支持,建模技术都发挥着举足轻重的作用。本文旨在为数学建模与图形建模的初学者及进阶者提供一份详尽的资源指南,涵盖软件工具、学习资料、在线课程、社区论坛等多个方面,帮助大家更好地掌握这些技能。一、数学建模资源概览1.数学建模软件工具数学建模离不开强大的软件支持。以下是
- leetcode 贪心算法
gufly-
leetcode贪心算法算法
刷题记录以局部最优推出整体最优,且想不到反例,则可以尝试贪心算法455.分发饼干从后向前遍历孩子数组,用大饼干满足胃口大,并统计满足小孩数量classSolution(object):deffindContentChildren(self,g,s):g.sort()s.sort()res=0ind=len(s)-1foriinrange(len(g)-1,-1,-1):ifind>=0ands[i
- “面面俱到”!人脸活体检测让应用告别假面攻击
harmonyos
随着人脸识别技术在金融、医疗等多个领域的加速落地,网络安全、信息泄露等问题愈为突出,用户对应用稳定性和安全性的要求也更为严格。HarmonyOSSDK场景化视觉服务(VisionKit)提供人脸动作活体检测能力,增强对于非活体攻击的防御能力和活体通过率。在投资理财、在线支付等高风险金融服务场景中,通过检测用户的组合动作等来验证用户为真实活体操作,抵御攻击,提高安全性,降低业务风险,全方位保障用户体
- CM311-1a刷armbian全纪录
godfrey1108
androidadb
小孩上小学了,难免要打印东西,但是新的打印机又太贵,淘了个400块的兄弟打印机,只有USB连接那种老式的,想到S905lsade芯片又很多种玩法,可以刷armbian,自己心热也买了一个来玩,结果没想到买了就入坑,网上各种资料搜不到,经常只是下班来搞一下,断断续续搞了一个月才搞定,大佬勿喷啊,纯属自己玩儿,自己摸索,而且也是偶尔搞一下,所以很慢。1、下载ophub大佬的armbian系统,一定要下
- 研究发现,LLM基于数据的内在含义进行表示,并以其主导语言推理
新加坡内哥谈技术
人工智能自然语言处理语言模型深度学习copilot
每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗?订阅我们的简报,深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同,从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会,成为AI领域的领跑者。点击订阅,与未来同行!订阅:https://rengongzhineng.io/【本周AI新闻:Deepseek崛起背后:AI智能代理时代正式到来?】https://w
- 征程 6 工具链 BEVPoolV2 算子使用教程 1 - BEVPoolV2 算子详解
算法自动驾驶
1.引言当前,地平线征程6工具链已经全面支持了BEVPoolingV2算子,并与mmdetection3d的实现完成了精准对齐。然而,需要注意的是,此算子因其内在的复杂性以及相关使用示例的稀缺,致使部分用户在实际运用过程中遭遇了与预期不符的诸多问题。在这样的背景下,本文首先会对BEVPoolingV2的实现进行全方位、细致入微的剖析讲解,,让复杂的原理变得清晰易懂。随后,还会通过代表性的示例,来进
- 美股数据:历史高频分钟回测的获取与深度分析20250305
level2Tick
美股分钟高频历史行情金融大数据数据库
美股数据:历史高频分钟回测的获取与深度分析20250305在金融分析和投资决策的复杂领域中,美股历史分钟高频数据发挥着不可替代的作用。这些数据以其详尽性,记录了股票每分钟的价格和成交量等关键信息,使投资者能够深入挖掘市场动态和价格波动的内在规律。通过对这些高频数据的深入分析,投资者不仅能够更准确地判断市场走势,还能及时发现并利用潜在的交易机会,从而制定出更具针对性和实效性的交易策略。此外,分钟数据
- 两个栈模拟实现队列
苦逼工科男
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用两个栈模拟实现一个队列,如果栈的容量分别是O和P(O>P),那么模拟实现的队列最大容量是()?A:2O+1B:O+PC:2O-1D:2P+1正确答案:D两个栈模拟实现队列_Hey小孩的博客-CSDN博客_两个栈模拟队列记stack1的容量是O,stack2的容量是P,(O>P),将stack1作为存储空间,stack2作为输出的缓冲空间。入队:1、将P个元素push到stack1中;2、再将该P
- 人生必读书籍《高效能人士的七个习惯》
Hello kele
经验分享
最近研读了史蒂芬・柯维的《高效能人士的七个习惯》,这本书犹如一盏明灯,照亮了我在个人成长与自我管理道路上前行的方向,让我收获颇丰。这七个习惯层层递进,构建起了高效能人士的底层逻辑,以下是对每个习惯的含义介绍及案例分析。积极主动:意味着个人要为自己的选择和行为负责,从内在驱动自己去应对生活和工作,而不是被外界因素所左右。它不仅是一种态度,更是一种基于个人价值观和原则的行动选择。例如埃隆・马斯克,他不
- Python循环else逆天操作!90%程序员竟不知?
筱涵哥
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你是不是经常遇到这样的场景?问题1:在循环里查找元素,没找到时想提示“未找到”,但代码写得像“俄罗斯套娃”。问题2:处理完一堆任务后,想执行“收尾操作”,却不得不加一个全局变量当“信号灯”。问题3:文件检查、数据分析时,想优雅地输出“一切正常”,结果代码比问题还复杂。传统写法要么冗长,要么逻辑混乱,像个“迷路的小孩”一、作死现场:else引发的数据灵异事件1.用户失踪谜案#想找VIP用户,找不到就
- LangChain —— 多模态大模型的 prompt template
Miyazaki_Hayao
LangChainlangchainprompt
文章目录一、如何直接将多模态数据传输给模型二、如何使用mutimodalprompts一、如何直接将多模态数据传输给模型 在这里,我们演示了如何将多模式输入直接传递给模型。对于其他的支持多模态输入的模型提供者,langchain在类中提供了内在逻辑来转化为期待的格式。 传入图像最常用的方法是将其作为字节字符串传入。这应该适用于大多数模型集成。importbase64importhttpximage
- 梯度下降法(Gradient Descent) -- 现代机器学习的血液
AOIWB
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梯度下降法(GradientDescent)–现代机器学习的血液梯度下降法是现代机器学习最核心的优化引擎。本文从数学原理、算法变种、应用场景到实践技巧,用三维可视化案例和代码实现揭示其内在逻辑,为你构建完整的认知体系。优化算法一、梯度下降法的定义与核心原理定义:梯度下降法是一种通过迭代更新参数来最小化目标函数的优化算法,其核心思想是沿着当前点的负梯度方向逐步逼近函数最小值。数学表达:参数更新公式为
- 指纹识别系统架构
mickey0380
生物识别系统架构人工智能指纹识别模式识别
目录1.系统架构1.1指纹采集模块1.2指纹处理模块1.3指纹登记模块1.4指纹识别模块1.5指纹识别决策模块1.6管理模块1.6.1存储管理1.6.2传输管理1.6.3安全管理1.7应用开放功能1.7.1指纹登记功能1.7.2指纹验证功能1.7.3指纹辨识功能2.工作流程2.1指纹登记2.2指纹验证2.3指纹辨识3.系统安全3.1系统内在限制3.2系统外部攻击1.系统架构《GB∕T37076-2
- 读心术思维导图
胡西风_foxww
#思维导图读心术思维导图模板markdown
读心术思维导图把自己变成他人贴近对方的肢体行为模仿姿势延迟动作不要过于精确模仿对方的声音模仿面部表情同样的速度和节奏配合对方的精神状态注意对方的精力值,让精力充沛起来的练习言行一致,情绪状态看懂他人,语言、思维方式视觉记忆视觉记忆听觉记忆动觉记忆EAC模型视觉创建视觉回忆听觉创建听觉回忆动觉记忆自言自语(内在的推理者)听觉记忆为主导的人语习惯与思维方式语速快慢节奏行话惯语口头禅听觉词汇(听、叫、问
- GPS用CN0而不是SNR来表示接收机解调出的卫星信号的强弱
超能力MAX
fpga开发
CN0定义为载波噪声功率谱密度比,载波功率是指2.046MHz带宽内的总功率,而噪声功率谱密度比(不考虑系统引入噪声)为每Hz的热噪声,常温为常数-174dBm/Hz。CN0+10log(带宽)=SNR,这是两者之间的内在联系。从上述公式可以看出,CN0跟带宽没关系,而SNR跟带宽有关系。由于CN0跟带宽没关系,因此利用CN0可以直接比较不同带宽的系统的性能。例如,对于GPSC码,扩频码速率是1.
- 格雷厄姆的价格与价值区分:市场先生的教训
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeek大数据人工智能物联网ai
格雷厄姆的价格与价值区分:市场先生的教训关键词:格雷厄姆,价格与价值,市场先生,价值投资,内在价值,安全边际,投资策略摘要:本文深入探讨了格雷厄姆的价值投资理论,重点分析了价格与价值的区分方法,结合市场先生的比喻,揭示了市场波动与投资者心理的关系。通过数学模型、算法原理和系统设计,本文详细讲解了如何在实际投资中应用格雷厄姆的理论,并提供了实战案例和最佳实践建议。第一部分:引言第1章:引言1.1本书
- GIS地图、轨道交通与智能驾驶UI设计:未来交通的智能化探索
UI设计兰亭妙微
ui界面设计
随着科技的飞速发展,我们正迎来一个高度智能化的未来。在这个时代背景下,GIS(地理信息系统)、轨道交通以及智能驾驶UI设计正逐步成为推动交通行业变革的重要力量。本文将深入探讨这三者之间的内在联系及其在未来交通系统中的应用前景。GIS地图:交通信息的智能化集成GIS地图是一种集成了空间数据管理和分析功能的技术系统,它能够实现对地理分布数据的采集、储存、管理、运算、分析、显示和描述。在轨道交通领域,G
- 当你给大模型一段输入之后,它是怎么得到答案的
牛不才
000-大模型chatgptAIGC文心一言gptllamaagiprompt
1.先把问题“嚼碎”(输入处理)比如你问:“太阳为什么东升西落?”切分知识点:模型会把这句话拆解成词汇单元(比如:“太阳”“为什么”“东”“升”“西”“落”),就像你背单词时先拆解句子。2.动用毕生所学(模型“回想”知识)大模型并不是真有一个“数据库”,而是依靠训练时海量的知识联结:(类似人类的经验积累)内在规律:从上学过的教材、论文、百科中记住过“地球自转导致太阳视运动”这个常识。猜测套路:统计
- 【项目日记】仿RabbitMQ实现消息队列 --- 模块设计
叫我龙翔
我的项目rabbitmq分布式c++运维网络http服务器
你要的答案不在书本里,也不能靠别人来解决,除非你想一辈子当小孩。你必须在自我内部找到答案,感受到该做的正确事情。---《献给阿尔吉侬的花束》---仿RabbitMQ实现消息队列1数据管理模块1.1交换机数据管理模块1.2队列数据管理模块1.3绑定数据管理模块1.4消息数据管理模块1.5虚拟机数据管理模块2功能模块2.1路由匹配模块2.2消费者管理模块2.3信道管理模块2.4连接管理模块3服务器模块
- [译] .NET 8 中的硬件内在函数(支持 Wasm 和 AVX-512)
zyl910
SIMDc#.netSIMDwasm
原文链接:https://devblogs.microsoft.com/dotnet/dotnet-8-hardware-intrinsics/HardwareIntrinsicsin.NET8TannerGooding[MSFT]December11th,2023译文:.NET8中的硬件内在函数坦纳·古丁[MSFT]2023年12月11日.NET在通过JIT编译器本质上理解的API提供对附加硬件
- 深度学习模型:原理、架构与应用
一ge科研小菜菜
工具深度学习
深度学习(DeepLearning)是机器学习中的一个分支,基于人工神经网络的发展,尤其是多层神经网络的研究,使其在语音识别、图像处理、自然语言处理等领域取得了显著进展。深度学习的核心是通过大量数据的训练,学习到数据的内在结构和模式,并且具备自动从复杂的输入中提取特征的能力。本文将从深度学习的基本原理、常见模型、训练技巧、应用领域及其面临的挑战等方面进行详细探讨,帮助理解深度学习模型如何在现代科技
- JAVA:享元模式(Flyweight Pattern)的技术指南
拾荒的小海螺
设计模式java享元模式开发语言
1、简述享元模式(FlyweightPattern)是一种结构型设计模式,旨在通过共享对象来减少内存的使用和对象的创建,从而提高程序的性能。设计模式样例:https://gitee.com/lhdxhl/design-pattern-example.git2、什么是享元模式享元模式通过共享对象来支持大量细粒度对象的复用,避免对象的大量创建。它通过将可共享的状态外部化,把内在状态封装到享元对象中,从
- 神经网络新手入门(2)基础认知:神经网络发展简史
caridle
神经元网络神经网络人工智能深度学习
第一阶段:基础认知:神经网络发展简史让我们用武侠小说的方式打开这段科技史,你会发现神经网络的发展史比金庸江湖还要精彩:第一章:江湖初现(1943-1958)1943年,两位奇侠麦卡洛克和皮茨在《神经活动中内在思想的逻辑演算》中打造了江湖第一把"宝剑"——M-P神经元模型。这把剑虽然简陋(只能做简单的逻辑运算),却奠定了整个武林的基础,就像武侠世界里最早的内功心法。1943年,两位奇侠麦卡洛克和皮茨
- 手机对小孩的影响及应对措施探究
China_Mr_Huang
智能手机
在信息技术日新月异的当下,手机早已超脱了单纯通讯工具的范畴,深度融入现代生活的每一处细节,成为人们日常生活中不可或缺的存在。对于正处于身心快速发展关键阶段的小孩而言,手机犹如一把双刃剑,一方面为他们打开了知识的宝库,提供了便捷获取信息、拓展视野的渠道,另一方面,也在不知不觉中埋下了诸多潜在风险的隐患。因此,深入且全面地剖析手机对小孩成长所产生的影响,并探寻切实可行、行之有效的应对举措,无疑具有极其
- (九万字)面向2025年BOSS直聘人工智能算法工程师高频面试题解析
快撑死的鱼
人工智能回归pythonpytorch
面向2025年BOSS直聘人工智能算法工程师高频面试题解析1.机器学习(ML)理论解析机器学习是让计算机从数据中学习规律的一套方法论,包含监督学习、无监督学习和强化学习等范式。在监督学习中,给定带标签的数据,算法尝试学习从输入到输出的映射关系;无监督学习则在缺乏标签的情况下挖掘数据内在结构;强化学习则让智能体通过与环境交互、依据奖赏反馈来改进策略(Q-learning-Wikipedia)。机器学
- 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
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- 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
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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
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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
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- C语言homework3,7个小题目的代码
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c
1、打印100以内的所有奇数。
# include <stdio.h>
int main(void)
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for (i=1; i<=100; i++)
{
if (i%2 != 0)
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}
return 0;
}
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- 自定义按钮, 图片在上, 文字在下, 居中显示
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自定义
#import <UIKit/UIKit.h>
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-(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
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1.创建student和score表
CREATE TABLE student (
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- 转:MyBatis Generator 详解
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- 让程序员少走弯路的14个忠告
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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