- 决策树的核心思想
code 旭
AI人工智能学习决策树算法机器学习
一、决策树的核心思想本质:通过特征判断对数据集递归划分,形成树形结构。目标:生成一组“若-则”规则,使数据划分到叶子节点时尽可能纯净。关键流程:特征选择:选择最佳分裂特征(如信息增益最大)。节点分裂:根据特征取值划分子节点。停止条件:节点样本纯度过高或样本数过少时终止。二、数学公式与理论1.信息熵(InformationEntropy)衡量数据集的混乱程度:H(D)=−∑k=1Kpklog2pk
- 卡尔曼滤波算法从理论到实践:在STM32中的嵌入式实现
DOMINICHZL
STM32算法stm32嵌入式硬件
摘要:卡尔曼滤波(KalmanFilter)是传感器数据融合领域的经典算法,在姿态解算、导航定位等嵌入式场景中广泛应用。本文将从公式推导、代码实现、参数调试三个维度深入解析卡尔曼滤波,并给出基于STM32硬件的完整工程案例。一、卡尔曼滤波核心思想1.1什么是卡尔曼滤波?卡尔曼滤波是一种最优递归估计算法,通过融合预测值(系统模型)与观测值(传感器数据),在噪声干扰环境下实现对系统状态的动态估计。其核
- 深度学习:马氏距离
壹十壹
深度学习深度学习人工智能
马氏距离(MahalanobisDistance)是一种用于计算不同维度数据点之间距离的度量方法。它考虑了数据的协方差结构,因此在处理具有相关性的多维数据时更加有效。与欧氏距离不同,马氏距离不仅考虑了各个变量的量纲,还考虑了它们之间的相关性。公式马氏距离计算两个向量(x)和(y)之间的距离,定义为:DM(x,y)=(x−y)TS−1(x−y)\D_M(x,y)=\sqrt{(x-y)^TS^{-1
- 太翌氏文化产业: AGI架构部署
太翌修仙笔录
deepseek第三代人工智能agi架构人工智能
在之前RGOA-重力算法等基础上,分析春秋历日盘排盘驱动行为的ai模式,是否达到AGI标准春秋历日盘排盘驱动行为的AI模式与AGI标准的对比分析一、RGOA-重力算法与春秋历日盘排盘的核心逻辑RGOA算法原理RGOA(GravitationalSearchAlgorithm)是一种基于物理引力定律的优化算法,通过模拟粒子在引力场中的运动来寻找最优解。其核心公式为:Fij=GmimjRij2+ϵ和a
- 【贪心算法2】
m0_46150269
贪心算法算法
力扣122.买卖股票最佳时机Ⅱ链接:link思路要求最大利润,可以分解成子问题求解,在最低价格买入,最高价格卖出。假如第0天价格最低,第3天价格最高,利润=prices[3]-pricnes[0],可以将利润公式拆解成(prices[3]-prices[2])+(prices[2]-prices[1])+(prices[1]-prices[0])最终变成了求相邻两天的利润,所以可以得到一个关于利润
- 神经网络中梯度计算求和公式求导问题
serve the people
日常琐问神经网络机器学习算法
以下是公式一推导出公式二的过程。表达式一∂E∂wjk=−2(tk−ok)⋅sigmoid(∑jwjk⋅oj)⋅(1−sigmoid(∑jwjk⋅oj))⋅∂∂wjk(∑jwjk⋅oj)\frac{\partialE}{\partialw_{jk}}=-2(t_k-o_k)\cdot\text{sigmoid}\left(\sum_jw_{jk}\cdoto_j\right)\cdot(1-\tex
- 【Latex】latex公式手册||积分公式表示||极限表达||矩阵的各种表达
zjoy_2233
效率技巧栏矩阵线性代数Latex数学高等数学学习python
为了能够更好地写数学讲义【费曼学习法,故学习Latex的记录】文章目录如何插入公式基础格式:基础符号上标理解:“^”下标:“_”根式分式①简单分式②多层分式多层分式的第二种写法(斜着的除法写法):函数表达对数绝对值积分不定积分定积分多重积分极限①一般极限②左右极限复杂极限练习求和和求积①求和②求积矩阵表示①无括号矩阵②圆括号矩阵③中括号矩阵④大括号⑤单竖线⑥双竖线分段函数(分类讨论需要)集合语言关
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一、索引的本质与价值:双刃剑的深层解析数据库索引的本质是通过B+Tree、Hash等数据结构实现的快速检索机制,其核心价值在于将时间复杂度从O(n)降为O(logn)。但索引的维护成本常常被低估:写操作成本倍增:每次INSERT操作需更新所有相关索引,某电商平台实测显示,每增加一个索引,TPS下降8-12%存储空间占用指数增长:复合索引的存储需求遵循组合数公式C(n,k),当字段数n增加时,空间消
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- 【深度学习】Adam(Adaptive Moment Estimation)优化算法
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机器学习--深度学习深度学习算法人工智能Adampytorchpython
概述Adam算法结合了动量法(Momentum)和RMSProp的思想,能够自适应调整每个参数的学习率。通过动态调整每个参数的学习率,在非平稳目标(如深度神经网络的损失函数)中表现优异目录基本原理和公式笼统说明:为什么Adam算法可以帮助模型找到更好的参数基本概念动量(Momentum):跟踪梯度的指数衰减平均(一阶矩),加速收敛并减少震荡。自适应学习率:跟踪梯度平方的指数衰减平均(二阶矩),调整
- 技术人实测 | 如何用AI工具2分钟突破知网AIGC检测线
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最近在GitHub发现个有意思的本地化算法工具,其核心是通过对抗式语义重组技术重构文本逻辑链。测试时发现:将GPT生成的论文导入后,系统会保留原始参考文献格式,同时用学术同义词替换引擎重写表达结构。实测数据:某985实验室的AI生成稿经处理,知网AIGC率从38%→9.7%(检测截图已脱敏),维普重复率从24%→8.3%。工具最实用的三个细节:保留公式编号和图表位置不变支持LaTeX源码级修改追踪
- 大话机器学习三大门派:监督、无监督与强化学习
安意诚Matrix
机器学习笔记机器学习人工智能
以武侠江湖为隐喻,系统阐述了机器学习的三大范式:监督学习(少林派)凭借标注数据精准建模,擅长图像分类等预测任务;无监督学习(逍遥派)通过数据自组织发现隐藏规律,在生成对抗网络(GAN)等场景大放异彩;强化学习(明教)依托动态环境交互优化策略,驱动AlphaGo、自动驾驶等突破性应用。文章融合技术深度与江湖趣味,既解析了CNN、PCA、Q-learning等核心算法的"武功心法"(数学公式与代码实现
- <RTL设计的艺术> DDR带宽计算公式
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目录一、问题背景二、计算公式三、公式解释四、举例说明五、总结一、问题背景给出一个DDR访问latency,以及主频等信息,怎么计算用户可以拿到的带宽?二、计算公式Bandwidth=Outstanding*(TransSize*Bus_Frequence)/Latency三、公式解释Bandwidth:带宽(单位:MBps)TransSize=BurstLength*BurstSize(单位:By
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随机森林(RandomForest)是一种强大的集成学习算法,通过构建多棵决策树并结合投票或平均预测提升模型性能。本文深入探讨了随机森林的理论基础,包括决策树的构建、Bagging方法和特征随机选择机制,并通过LaTeX公式推导其偏差-方差分解和误差分析。接着,我们详细描述了随机森林的算法流程,分析其在分类和回归任务中的适用性。文章还通过实验对比随机森林与单一决策树及其他算法(如SVM)的性能,探
- 带宽计算公式
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带宽=时钟频率*数据位宽带宽的定义就是单位时间(每秒)内传输的数据量假设我们有一个数据传输系统,其时钟频率为f(单位:Hz),这意味着每秒钟会有f个时钟周期。数据位宽为n(单位:bit),即在每个时钟周期内,可以传输n位的数据。那么在一秒钟内,由于有f个时钟周期,每个周期传输n位数据,所以总共传输的数据量就是f×n位。例如,一个系统的时钟频率为100MHz(即100×106Hz),数据位宽为32位
- C语言------指针从入门到精通
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第一部分:前言:本篇文章主要划分为两大部分:第一部分适合零基础的同学,主要学习了解指针的概念,对指针大概有个概念。如果你已经有基础,即可跳过第一部分的内容。第二部分主要是分解指针的实现逻辑,通过19个例子,再结合代码公式把不同类型的指针及指针的应用详细解析。指针是干啥用的?指针是一个特殊的变量,它里面存储的数值被解释成为内存里的一个地址。要想了解一个指针就需要理解指针的四方面的内容:指针的类型、指
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前言:业务分析能力考察重点在数据分析岗位面试中,业务分析能力是区分初级与中高级候选人的核心要素。本篇将从指标设计、异常分析、用户增长三大模块,解析业务分析能力提升路径。一、指标设计:用数据定义业务价值1.1用户留存分析体系留存率计算模型定义公式:次日留存率=第2天活跃用户数/首日新增用户数×100%7日留存率=第8天活跃用户数/首日新增用户数×100%SQL计算模板:WITHfirst_login
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、为什么不直接用大模型去解析文档?在文档、票据结构化识别这个赛道上,大语言模型存在天然的局限性:1.结构化数据生成效率低大模型在处理表格、公式等结构化内容时,需消耗大量计算资源,生成速度慢且成本高昂。例如,生成复杂表格可能导致响应延迟或格式错误。2.幻觉与准确性不足大模型可能虚据(如编造表格内容)或偏离文档原意,尤其在处理专业领域文档时,缺乏对上下文和实体关系的精准把控。3.格式兼容性差大模型难以
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Markdown语法目录Markdown语法一、基础语法1.标题2.字体3.列表4.分割线二、高级功能1.表格制作2.公式3.流程图4.代码一、基础语法1.标题#号与文字之间要有一个空格#一级标题##二级标题###三级标题####四级标题2.字体斜体文本或斜体文本删除线文本高亮文本*斜体文本*或_斜体文本_~~删除线文本~~==高亮文本==3.列表无序列表项1无序列表项2*无序列表项1*无序列表
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- Mistral 发布 Mistral OCR,号称「世界上最好的 OCR 模型」
自不量力的A同学
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Mistral发布的MistralOCR号称“世界上最好的OCR模型”,以下是对它的详细介绍:产品概述MistralOCR是一种光学字符识别API,以图像和PDF作为输入,可从有序交错的文本和图像中提取内容,能理解文档的每个元素,包括媒体、文本、表格、公式等,可与RAG系统结合,处理多模式文档。核心优势顶尖的复杂文档理解能力:可精准识别科学论文、技术文献中的图表、公式(含LaTeX)、表格及混合排
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一、分析(一)接口处的信号要先过ESD/TVS管,然后拉到被保护器件;建个ESD电路发生器的模型,代入到我们的电路中去分析:继电器实现这两个“开关”,并且还会感应出一些额外的RLC寄生。ESD的频谱是宽带的(指的是各种频率分量都有),频率范围大概是几十MHz到500MHz,ESD波形具有0.7~1ns的上升沿,通过上升沿跟最大带宽的计算公式0.35/tr,可得最大带宽约为:0.35/0.7ns=0
- 《职场趣事:“懂哥”的电脑乌龙记》
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系列文章目录文章目录系列文章目录引子一、懂哥强行认机二、又又又打脸的懂哥总结引子在职场这片满是公式的“神秘丛林”里,“懂哥”宛如一个独特的“神奇变数”,总能凭借那些令人啼笑皆非的“神操作”,为平淡如水的工作日常添上一抹别样的“魔幻色彩”。上次硬盘闹剧刚华丽落幕,最近,一场电脑乌龙事件又在“懂哥”这位“超级导演”的精心策划下,精彩开场,简直像一部永不停歇的荒诞喜剧。一、懂哥强行认机那天清晨,在我正一
- 【更新至2024年】1978-2024年全国GDP平减指数、实际GDP测算数据(可任意调整基期)
m0_71334485
数据#全国GDP平减指数实际GDP
1978-2024年全国GDP平减指数、实际GDP测算数据(可任意调整基期)1、时间:1978-2024年2、来源:国家统计局、统计年鉴3、指标:名义GDP、实际GDP、国内生产总值指数、GDP平减指数4、数据内含原始数据计算公式代码,可以给定基期,自动计算平减指数和实际GDP。可根据需要任意调整基期5、计算说明:GDP平减指数=名义GDP/实际GDP。6、范围:全国层面7、指标解释:GDP平减指
- QT/C++获取电脑CPU实时占用率
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qtc++单片机
在计算CPU的占用率时,我们首先了解一下CPU使用率的计算方式,无论是单个进程cpu占用率还是系统整个cpu使用率,都是一样的计算公式:1、cpu使用率=运行时间/间隔时间2、运行时间=内核时间+用户时间-空闲时间3、间隔时间=内核时间+用户时间因此,根据上述公式的原理,在计算CPU使用率时需要阻塞/等待线程若干时间。由于需要阻塞线程,所以计算CPU使用率的函数是绝对不能写在主线程里的,因此另开一
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获取CPU占用率windows平台在Windows系统下使用C++获取CPU占用率,常见方法可分为系统整体占用率和特定进程占用率两类。以下是具体实现方法及核心代码示例:一、获取系统整体CPU占用率方法1:基于GetSystemTimes函数原理:通过计算两次采样的系统空闲时间、内核时间和用户时间差值,结合公式得出整体CPU使用率。#include#includedoubleGetCpuUsage(
- BMI值(Body Mass Index,简称BMI),是指身高体重指数,是国际上常用的衡量人体肥胖程度和是否健康的重要标准,BMI的计算公式是:体重指数(BMI)=体重(kg)÷身高2(m)。
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#includevoidisFit(){intkg;doubleBMI,m;printf("请输入体重:");scanf("%d",&kg);printf("请输入身高:");scanf("%lf",&m);BMI=kg/(m*m);if(BMI24){printf("超重");}}intmain(){isFit();}
- 【面经&八股】搜广推方向:面试记录(九)
秋冬无暖阳°
搜广推等—算法面经面试职场和发展
【面经&八股】搜广推方向:面试记录(九)文章目录【面经&八股】搜广推方向:面试记录(九)1.自我介绍2.科研-项目经历问答3.实习经历问答4.八股5.编程题6.反问1.自我介绍。。。。。。2.科研-项目经历问答挑了我的论文,一直揪着问,建议一定要熟悉自己的工作。3.实习经历问答这个基本上没问。4.八股写一下LR—逻辑回归损失公式:当y=1时,损失函数等于y_hat的负对数,即越接近1,损失越小;越
- 8.6 “6.7GB→3.9GB!“Facebook OPT模型4-bit量化实战:显存狂降85%教程
少林码僧
掌握先机!从0起步实战AI大模型微调打造核心竞争力语言模型人工智能gpt
6.7GB→3.9GB!FacebookOPT模型4-bit量化实战:显存狂降85%教程实战FacebookOPT模型量化模型量化原理与技术选型在模型量化实战前,我们需要理解OPT模型的显存占用特点。以OPT-6.7B模型为例,其参数量为6.7B,每个参数默认使用FP32(4字节)存储时,显存占用计算公式为:显存占用=参数量×数据类型字节数=6.7B×4B=26.8GB当前主流的量化技术路线对比如
- 2025最新Transformer模型及深度学习前沿技术应用
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PythonMATLABpython深度学习MATLAB编程深度学习模型图神经网络自编码物理信息神经网络目标检测大语言模型
第一章、注意力(Attention)机制1、注意力机制的背景和动机(为什么需要注意力机制?注意力机制的起源和发展里程碑)。2、注意力机制的基本原理(什么是注意力机制?注意力机制的数学表达与基本公式、用机器翻译任务带你了解Attention机制、如何计算注意力权重?)3、注意力机制的主要类型:键值对注意力机制(Key-ValueAttention)、自注意力(Self-Attention)与多头注意
- ASM系列四 利用Method 组件动态注入方法逻辑
lijingyao8206
字节码技术jvmAOP动态代理ASM
这篇继续结合例子来深入了解下Method组件动态变更方法字节码的实现。通过前面一篇,知道ClassVisitor 的visitMethod()方法可以返回一个MethodVisitor的实例。那么我们也基本可以知道,同ClassVisitor改变类成员一样,MethodVIsistor如果需要改变方法成员,注入逻辑,也可以
- java编程思想 --内部类
百合不是茶
java内部类匿名内部类
内部类;了解外部类 并能与之通信 内部类写出来的代码更加整洁与优雅
1,内部类的创建 内部类是创建在类中的
package com.wj.InsideClass;
/*
* 内部类的创建
*/
public class CreateInsideClass {
public CreateInsideClass(
- web.xml报错
crabdave
web.xml
web.xml报错
The content of element type "web-app" must match "(icon?,display-
name?,description?,distributable?,context-param*,filter*,filter-mapping*,listener*,servlet*,s
- 泛型类的自定义
麦田的设计者
javaandroid泛型
为什么要定义泛型类,当类中要操作的引用数据类型不确定的时候。
采用泛型类,完成扩展。
例如有一个学生类
Student{
Student(){
System.out.println("I'm a student.....");
}
}
有一个老师类
- CSS清除浮动的4中方法
IT独行者
JavaScriptUIcss
清除浮动这个问题,做前端的应该再熟悉不过了,咱是个新人,所以还是记个笔记,做个积累,努力学习向大神靠近。CSS清除浮动的方法网上一搜,大概有N多种,用过几种,说下个人感受。
1、结尾处加空div标签 clear:both 1 2 3 4
.div
1
{
background
:
#000080
;
border
:
1px
s
- Cygwin使用windows的jdk 配置方法
_wy_
jdkwindowscygwin
1.[vim /etc/profile]
JAVA_HOME="/cgydrive/d/Java/jdk1.6.0_43" (windows下jdk路径为D:\Java\jdk1.6.0_43)
PATH="$JAVA_HOME/bin:${PATH}"
CLAS
- linux下安装maven
无量
mavenlinux安装
Linux下安装maven(转) 1.首先到Maven官网
下载安装文件,目前最新版本为3.0.3,下载文件为
apache-maven-3.0.3-bin.tar.gz,下载可以使用wget命令;
2.进入下载文件夹,找到下载的文件,运行如下命令解压
tar -xvf apache-maven-2.2.1-bin.tar.gz
解压后的文件夹
- tomcat的https 配置,syslog-ng配置
aichenglong
tomcathttp跳转到httpssyslong-ng配置syslog配置
1) tomcat配置https,以及http自动跳转到https的配置
1)TOMCAT_HOME目录下生成密钥(keytool是jdk中的命令)
keytool -genkey -alias tomcat -keyalg RSA -keypass changeit -storepass changeit
- 关于领号活动总结
alafqq
活动
关于某彩票活动的总结
具体需求,每个用户进活动页面,领取一个号码,1000中的一个;
活动要求
1,随机性,一定要有随机性;
2,最少中奖概率,如果注数为3200注,则最多中4注
3,效率问题,(不能每个人来都产生一个随机数,这样效率不高);
4,支持断电(仍然从下一个开始),重启服务;(存数据库有点大材小用,因此不能存放在数据库)
解决方案
1,事先产生随机数1000个,并打
- java数据结构 冒泡排序的遍历与排序
百合不是茶
java
java的冒泡排序是一种简单的排序规则
冒泡排序的原理:
比较两个相邻的数,首先将最大的排在第一个,第二次比较第二个 ,此后一样;
针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个
例题;将int array[]
- JS检查输入框输入的是否是数字的一种校验方法
bijian1013
js
如下是JS检查输入框输入的是否是数字的一种校验方法:
<form method=post target="_blank">
数字:<input type="text" name=num onkeypress="checkNum(this.form)"><br>
</form>
- Test注解的两个属性:expected和timeout
bijian1013
javaJUnitexpectedtimeout
JUnit4:Test文档中的解释:
The Test annotation supports two optional parameters.
The first, expected, declares that a test method should throw an exception.
If it doesn't throw an exception or if it
- [Gson二]继承关系的POJO的反序列化
bit1129
POJO
父类
package inheritance.test2;
import java.util.Map;
public class Model {
private String field1;
private String field2;
private Map<String, String> infoMap
- 【Spark八十四】Spark零碎知识点记录
bit1129
spark
1. ShuffleMapTask的shuffle数据在什么地方记录到MapOutputTracker中的
ShuffleMapTask的runTask方法负责写数据到shuffle map文件中。当任务执行完成成功,DAGScheduler会收到通知,在DAGScheduler的handleTaskCompletion方法中完成记录到MapOutputTracker中
- WAS各种脚本作用大全
ronin47
WAS 脚本
http://www.ibm.com/developerworks/cn/websphere/library/samples/SampleScripts.html
无意中,在WAS官网上发现的各种脚本作用,感觉很有作用,先与各位分享一下
获取下载
这些示例 jacl 和 Jython 脚本可用于在 WebSphere Application Server 的不同版本中自
- java-12.求 1+2+3+..n不能使用乘除法、 for 、 while 、 if 、 else 、 switch 、 case 等关键字以及条件判断语句
bylijinnan
switch
借鉴网上的思路,用java实现:
public class NoIfWhile {
/**
* @param args
*
* find x=1+2+3+....n
*/
public static void main(String[] args) {
int n=10;
int re=find(n);
System.o
- Netty源码学习-ObjectEncoder和ObjectDecoder
bylijinnan
javanetty
Netty中传递对象的思路很直观:
Netty中数据的传递是基于ChannelBuffer(也就是byte[]);
那把对象序列化为字节流,就可以在Netty中传递对象了
相应的从ChannelBuffer恢复对象,就是反序列化的过程
Netty已经封装好ObjectEncoder和ObjectDecoder
先看ObjectEncoder
ObjectEncoder是往外发送
- spring 定时任务中cronExpression表达式含义
chicony
cronExpression
一个cron表达式有6个必选的元素和一个可选的元素,各个元素之间是以空格分隔的,从左至右,这些元素的含义如下表所示:
代表含义 是否必须 允许的取值范围 &nb
- Nutz配置Jndi
ctrain
JNDI
1、使用JNDI获取指定资源:
var ioc = {
dao : {
type :"org.nutz.dao.impl.NutDao",
args : [ {jndi :"jdbc/dataSource"} ]
}
}
以上方法,仅需要在容器中配置好数据源,注入到NutDao即可.
- 解决 /bin/sh^M: bad interpreter: No such file or directory
daizj
shell
在Linux中执行.sh脚本,异常/bin/sh^M: bad interpreter: No such file or directory。
分析:这是不同系统编码格式引起的:在windows系统中编辑的.sh文件可能有不可见字符,所以在Linux系统下执行会报以上异常信息。
解决:
1)在windows下转换:
利用一些编辑器如UltraEdit或EditPlus等工具
- [转]for 循环为何可恨?
dcj3sjt126com
程序员读书
Java的闭包(Closure)特征最近成为了一个热门话题。 一些精英正在起草一份议案,要在Java将来的版本中加入闭包特征。 然而,提议中的闭包语法以及语言上的这种扩充受到了众多Java程序员的猛烈抨击。
不久前,出版过数十本编程书籍的大作家Elliotte Rusty Harold发表了对Java中闭包的价值的质疑。 尤其是他问道“for 循环为何可恨?”[http://ju
- Android实用小技巧
dcj3sjt126com
android
1、去掉所有Activity界面的标题栏
修改AndroidManifest.xml 在application 标签中添加android:theme="@android:style/Theme.NoTitleBar"
2、去掉所有Activity界面的TitleBar 和StatusBar
修改AndroidManifes
- Oracle 复习笔记之序列
eksliang
Oracle 序列sequenceOracle sequence
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098859
1.序列的作用
序列是用于生成唯一、连续序号的对象
一般用序列来充当数据库表的主键值
2.创建序列语法如下:
create sequence s_emp
start with 1 --开始值
increment by 1 --増长值
maxval
- 有“品”的程序员
gongmeitao
工作
完美程序员的10种品质
完美程序员的每种品质都有一个范围,这个范围取决于具体的问题和背景。没有能解决所有问题的
完美程序员(至少在我们这个星球上),并且对于特定问题,完美程序员应该具有以下品质:
1. 才智非凡- 能够理解问题、能够用清晰可读的代码翻译并表达想法、善于分析并且逻辑思维能力强
(范围:用简单方式解决复杂问题)
- 使用KeleyiSQLHelper类进行分页查询
hvt
sql.netC#asp.nethovertree
本文适用于sql server单主键表或者视图进行分页查询,支持多字段排序。KeleyiSQLHelper类的最新代码请到http://hovertree.codeplex.com/SourceControl/latest下载整个解决方案源代码查看。或者直接在线查看类的代码:http://hovertree.codeplex.com/SourceControl/latest#HoverTree.D
- SVG 教程 (三)圆形,椭圆,直线
天梯梦
svg
SVG <circle> SVG 圆形 - <circle>
<circle> 标签可用来创建一个圆:
下面是SVG代码:
<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" version="1.1">
<circle cx="100" c
- 链表栈
luyulong
java数据结构
public class Node {
private Object object;
private Node next;
public Node() {
this.next = null;
this.object = null;
}
public Object getObject() {
return object;
}
public
- 基础数据结构和算法十:2-3 search tree
sunwinner
Algorithm2-3 search tree
Binary search tree works well for a wide variety of applications, but they have poor worst-case performance. Now we introduce a type of binary search tree where costs are guaranteed to be loga
- spring配置定时任务
stunizhengjia
springtimer
最近因工作的需要,用到了spring的定时任务的功能,觉得spring还是很智能化的,只需要配置一下配置文件就可以了,在此记录一下,以便以后用到:
//------------------------定时任务调用的方法------------------------------
/**
* 存储过程定时器
*/
publi
- ITeye 8月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的8月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
8月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2102830
本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《跨终端Web》
gleams:http