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武帝为此
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牛不才
000-大模型langchainjava前端AIGCchatgpt人工智能gpt
消息类型1.SystemMessage(系统消息)作用:设定AI的基础行为模式或对话背景,通常在对话开始时通过此消息定义角色。它对整个对话流程有指导性影响,但不会显式出现在对话历史中。特点:仅有一条生效(如多次发送会覆盖之前的设定)不参与多轮对话的内容传递2.HumanMessage(用户消息)作用:表示真实用户在对话中的输入内容,是用户与模型交互的直接信息。特点:必须按时间顺序排列内容直接影响模
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%KT%
深度学习深度学习人工智能
参考文章:直观理解深度学习的卷积操作,超赞!-CSDN博客如何理解卷积神经网络中的通道(channel)_神经网络通道数-CSDN博客深度学习-卷积神经网络—卷积操作详细介绍_深度卷积的作用-CSDN博客正文:在跑深度学习代码的过程中,经常遇到的一个报错是:模型尺寸不匹配的问题。一般pytorch中尺寸/张量的表现方式是:torch.size([16,3,24,24])。这四个参数的含义如下:16
- 桥接模式:解耦抽象与实现,实现灵活多变的扩展结构
码进未来
设计模式桥接模式java设计模式
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- AI人工智能深度学习算法:搭建可拓展的深度学习模型架构
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
深度学习、模型架构、可拓展性、神经网络、机器学习1.背景介绍深度学习作为人工智能领域最前沿的技术之一,在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性的进展。深度学习模型的成功离不开其强大的学习能力和可拓展性。本文将深入探讨深度学习算法的原理、模型架构设计以及可拓展性的关键要素,并通过代码实例和实际应用场景,帮助读者理解如何搭建可拓展的深度学习模型架构。2.核心概念与联系深度学习的核心概念是人
- 程序化广告行业(27/89):供应商筛选、比稿流程与广告透明化要点
lilye66
程序化广告sqlserver数据库cloudera大数据
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- ipconfig、ping、netstat、nbtstat、arp、route、net、tracert命令作用和用法案例
learning-striving
eNSPeNSP计算机网络网络命令网络
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- 【Jmeter】前置处理器实战:「BeanShell 预处理程序」参数化手机号码、身份证号
顾三殇
JMeter从入门到软件测试实战jmeter
一、实战场景业务场景:常见业务管理系统测试中,个人信息档案的自动化批量生成,需要贴近实际进行入参,在姓名、手机号码、身份证号、生日、性别中,这五者有着各自的行业规范格式,而生日、性别有时是由身份证号默认带出数据的信息,数据输入规范:·姓名:“姓”在百家姓中任意取一,“名”任意,均为对字符串的随机取值,字数为2~18字·手机号码:11位整数,“手机号码”规范格式,比如188、135等开头的号码为有效
- 前端大文件上传,分片方式上传
Sunsit
前端开发vue前端javascript开发语言
前端大文件分片上传文件上传超时:原因是前端请求框架限制最大请求时长,后端设置了接口访问的超时时间,或者是nginx(或其它代理/网关)限制了最大请求时长。文件大小超限:原因在于后端对单个请求大小做了限制,一般nginx和server都会做这个限制。上传时间过久(想想10个g的文件上传,这不得花个几个小时的时间)由于各种网络原因上传失败,且失败之后需要从头开始整体思路前端根据代码中设置好的分片大小将
- 2025年毕设ssm校园二手电瓶车交易网站论文+源码
SSM毕设程序源码JAVA
课程设计
本系统(程序+源码)带文档lw万字以上文末可获取一份本项目的java源码和数据库参考。系统程序文件列表开题报告内容选题背景关于校园二手交易平台的现有研究,多以综合类商品交易或书籍循环为主,而专门针对电瓶车这类高价值、强监管的校园二手交易研究较少。当前高校内电瓶车交易存在信息不对称、交易流程不规范、车牌管理脱节等问题,缺乏系统化的解决方案。部分高校虽尝试通过论坛或社群进行交易,但存在用户身份难核实、
- 【加密】常用加密算法
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非对称加密非对称加密是一种加密技术,也称为公钥加密。它使用一对密钥:公钥和私钥。公钥可以向任何人公开,用于加密信息,而私钥则是保密的,用于解密信息。这种加密方法确保了数据的安全传输,因为只有拥有对应私钥的人才能解密通过公钥加密的信息。非对称加密的一个主要特点是,即使公钥被他人获取,他们也无法解密密文,因为缺乏与之配对的私钥。常见的非对称加密算法包括RSA、椭圆曲线加密(ECC)和数字签名算法(DS
- 前端大文件分片上传
北凉柿子i
前端javascript
1.分片上传整体流程开始上传:前端启动文件分片上传。后端返回唯一标识。分片上传:获取到上传的文件,然后设置一个固定的分片大小,将文件切成多个小片,计算出每一个分片的MD5值(32位)。将每个分片的内容和MD5标识符一同上传至服务器。服务端接收每个分片及相关信息后,通过对每个分片进行校验,来确保分片的完整性。结束上传:当分片上传完毕或者前端取消上传时,调用结束上传接口结束此次文件上传操作。结束上传时
- 处理文本的原则
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语音和文本处理(Python)
没有字符编码方案本身就是目的:它是一种启用计算机上有用的文本处理。•计算机预期支持的基本低级文本处理包括:使字符可见(包括连字、上下文形式等)渲染时断线(包括断字)修改外观,例如点大小、字距、下划线、倾斜和重量(轻,半,粗体等)确定“单词”和“句子”等单位在选择和突出显示文本等过程中与用户交互通过插入和删除接受键盘输入和编辑存储的文本比较操作中的文本,例如排序或确定排序顺序两串分析文本内容,例如拼
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electron源码下载与编译构建预先安装安装nodejs下载eletron构建工具:安装python构建Electron基本要求环境依赖交叉编译构建故障排查高级提示使用clang之外的其它编译器electron的depot_tools工具下载构建源码。这个工具是用nodejs写的,封装了chromium自身的depot_tools工具。非常方便易用。主要是electron在下载完chromium
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珠峰日记
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- 【重回基础】理解CPU Cache及缓存一致性MESI
Patrick_Lam
重回基础CPUCacheMESI缓存一致性
文章目录一、前言二、为何需要CPUCache三、L1、L2、L3Cache三级缓存结构四、CacheLine:与内存数据交换的最小单位五、MEIS:缓存一致性5.1底层操作5.2MESI协议参考一、前言原打算重新学习一下volatile的实现原理,其中涉及到指令调度重排和数据可见性保证,这两者的理解离不开对CPUCache的掌握,因此,先重温一下CPUCache,便有了本文。二、为何需要CPUCa
- 通过 TTL 识别操作系统的原理详解
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TTL的工作原理TTL(TimetoLive,生存时间)是网络中用于控制数据包生命周期的一个关键参数。它通过限制数据包在网络中可以经过的最大路由跳数(或最大转发时间),确保数据包不会在网络中无休止地转发。TTL值每经过一个路由器或其他网络设备就会减少1。当TTL值降到0时,数据包将被丢弃,并且发送方会收到一个ICMPTimeExceeded消息,表明数据包已超出了其允许的生命周期。TTL值的作用T
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问题解答:一、车辆状态机在自动驾驶控制模块中的核心作用在自动驾驶系统中,状态机(StateMachine)是控制模块的核心逻辑框架,用于管理车辆在不同运行阶段的行为和状态切换。其核心优势体现在以下几个方面:1.系统行为的模块化与可维护性模块化分层管理:状态机将复杂的车辆行为(如启动、停车、紧急避障、车道保持等)分解为独立的状态模块。每个状态专注于单一功能(例如“车道保持”状态仅处理横向控制),降低
- 前端大文件上传(分片上传)与下载
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文章目录一、问题二、思路1、选择文件2、校验文件是否符合规范3、文件切片上传4、分片上传注意点5、大文件下载一、问题日常业务中难免出现前端需要向后端传输大型文件的情况,这时单次的请求不能满足传输大文件的需求,就需要用到分片上传业务需求为:用户可以上传小于20G的镜像文件,并进显示当前上传进度前端:vue3.x+ElementPlus组件+axios二、思路解决思路简单为前端选择文件后读取到文件的基
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- 2db多少功率_db与w换算(1db等于多少功率)
不吃酸菜的小贱人
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dBm是功率的单位,1dbm等于1毫瓦,也就是千分之一瓦。1、dBm这是我们接触到.那么10W呢,就是40dBm,也就是说功率下降一半,dBm值下降3dB。功率单位与P(瓦特)换算公式:dBm=30+10lgP(P:瓦)首先,DB是一个纯计数单位:dB=10logX。dB的意义其实再简单不过了,就是把一个很大(后面跟一长串0的.DB是一个比值,是一个数值,是一个纯计数方法,没有任何单位标注。和瓦(
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工作流谨以此文向从事工作流研究的前辈们致敬目录1工作流介绍12工作流类型12.1按工作流的性质分12.2按照重复性分12.3按照结构化程度分12.4按流程与数据表单的关系分12.5按应用类型分12.6按工作流模式分23工作流的应用场景23.1业务流程辅助办公软件23.2软件内部工作的顺控制23.3自动筛选查询类系统23.4自动化控制中24工作流平台介绍24.1BigbrossBossa34.2Br
- 基于STM32蓝牙智能温控风扇系统设计与实现(代码+原理图+PCB+蓝牙APP)
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STM32蓝牙智能温控风扇系统设计与实现资料齐全:源代码,原理图,PCB和机智云相关教程,参考lun文等!摘要:本文设计并实现了一种基于STM32F103C8T6单片机的蓝牙智能温控风扇系统。该系统具备OLED显示、自动/手动模式切换、温湿度检测、风扇档位调节、人体红外检测、倒计时以及蓝牙APP远程控制等功能。通过集成多种传感器和执行器,系统能够根据当前温湿度变化自动控制风扇转动,同时支持手机AP
- 深入GPU渲染流水管线:从顶点到像素的微观世界
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现代图形硬件的架构解密与优化实践一、渲染流水线全景解析1.经典渲染管线阶段划分应用阶段几何阶段光栅化阶段像素处理阶段输出合并阶段2.现代GPU架构演进SIMT架构特性:NVIDIASM(StreamingMultiprocessor)vsAMDCU(ComputeUnit)硬件管线并行度:顶点着色器:32线程/Warp像素着色器:8x8像素/Quad延迟渲染革命:Tile-BasedDeferre
- 如何用deepseek快速生成思维导图和流程图?
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一起来看看md格式和mermaid格式,与deepseek的碰撞会产生怎样的魔法吧!1、md格式+deepseek,快速生成思维导图Markdown是一种轻量级的标记语言,旨在以易读易写的纯文本格式编写文档,并能够轻松转换为结构化的HTML(超文本标记语言)或其他格式。它最初由JohnGruber和AaronSwartz于2004年创建,因其简洁性和可读性而广受欢迎。操作方法:Step1:给dee
- 大模型黑书阅读笔记--第一章
53年7月11天
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cnn,rnn达到了极限,憋了三十年(这段时间已经有注意力了,并且注意力也加到了cnn,rnn中,但没啥进展)憋来了工业化最先进的transformertransformer的核心概念可以理解为混合词元(token),rnn通过循环函数顺序分析次元,而transformer模型不是顺序分析,而是将每个词元与序列中其他词元关联起来。为突破cnn的极限,注意力的概念出来了:cnn做序列处理时只关注最后
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机器学习支持向量机人工智能
目录1.监督学习(SupervisedLearning)比喻:技术细节:形象例子:2.无监督学习(UnsupervisedLearning)比喻:技术细节:形象例子:3.半监督学习(Semi-SupervisedLearning)比喻:技术细节:形象例子:4.三者的对比与选择表格总结:5.实际案例对比案例:电商平台用户分群6.关键逻辑总结1.监督学习(SupervisedLearning)比喻:老
- 给我的 IM 系统加上监控两件套:【Prometheus + Grafana】
蝎子莱莱爱打怪
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监控是一个系统必不可少的组成部分,实时,准确的监控,将会大大有助于我们排查问题。而当今微服务系统的话有一个监控组合很火那就是Prometheus+Grafana,嘿你别说这俩兄弟配合的相当完美,Prometheus负责数据采集,Grafana负责可视化展示,各就其位,各司其职一起来完成监控这个活儿。紧接着我们简单对这两工具做个介绍~1、Prometheus与Grafana简介Prometheus作
- JavaScript 性能优化实战:数据结构选择对性能的影响
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开发语言javascript
目录数组(Array)特点与适用场景性能短板链表(LinkedList)特点与适用场景性能短板集合(Set)特点与适用场景性能短板映射(Map)特点与适用场景性能短板栈(Stack)与队列(Queue)特点与适用场景性能短板在JavaScript开发中,数据结构的选择如同搭建房屋时选择合适的建筑材料,对程序性能起着决定性作用。合理的数据结构能显著提升代码执行效率,减少资源消耗,反之则可能导致性能瓶
- 微服务监控prometheus+Grafana
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经验总结微服务prometheusgrafana
目录Prometheus概述核心组件特点使用场景Grafana概述功能特点使用场景Prometheus+Grafana组合部署和配置一、准备工作二、部署Prometheus三、部署Grafana四、创建监控仪表盘五、验证和调优总结微服务监控是确保微服务架构稳定运行的关键环节,其中Prometheus与Grafana的组合是业界广泛采用的监控解决方案。以下是对这一组合的详细介绍:Prometheus
- apache 安装linux windows
墙头上一根草
apacheinuxwindows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装,另外一种就是通过yum 安装,此中安装方式,需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1,安装 apr 下载地址:htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1)fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展,以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
2) wrap_conte
- 网页自适应设计
天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起,更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小,需要设计几套css样式,用js脚本判断窗口大小,选择加载。结构臃肿,加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习,有所心得,故分享于此,加强交流,共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
- ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说,学过一两门编程语言的就知道,需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来,比如声明一个字符串类型的数组:String str[]=new String[10]; 但是问题就来了,每次都是大小确定的数组,我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢? 动态数组就这样应运而生,龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组,并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
.net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号:大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包,主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音,功能强悍,下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具,效果不理想,现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美,
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念,这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图(Model, View and Diagram)
&
- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID:ProcessDefinitionId,当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID:ProcessInstanceId,当开始一个具体的流程时就会产生,也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId,每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和(ActivityImpl activityId
- 从省市区多重级联想到的,react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select,比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省,点击省加载市,点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景,如果我们使用jquery来实现,要考虑很多的问题,数据部分,以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区,这时候我切换省,要把市重新初始化数据,然后区域的部分要从页面
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用: vName(params);
函数定义时自发调用:(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
1. Some操作
在下面的代码中,使用了Some操作:if (self.partitioner == Some(partitioner)),那么Some(partitioner)表示什么含义?首先partitioner是方法combineByKey传入的变量,
Some的文档说明:
/** Class `Some[A]` represents existin
- java 匿名内部类
BlueSkator
java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类,就是提供了一个快捷方便的手段,令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用,当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解,但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成,而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热,苹果的东西不值得买,win应该不用
ljy325
游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序!貌似显卡跑游戏发热一样,按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机,发热量很小,运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示(GoF)
* 个人理解:
* 构建一个复杂的对象,对于创建者(Builder)来说,一是要有数据来源(rawData),二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上,这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包,解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
- 常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲,在工作中常常遇到一些实际问题,而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题,那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具,而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法,仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来,并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据,使用标量变量
单行多列数据,使用记录
单列多行数据,使用集合(。。。)
*集合:类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表(pl/sql table)、嵌套表(Nested Table)、变长数组(VARRAY)等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz(截止2015-7-13),从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby,通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中,有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组,如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体: struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest,即使加了-f也是不能强行覆盖的,这时怎么回事的呢?一两个文件还好说,就输几个yes吧,但是要是n多文件怎么办,那还不输死人呢?下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令,看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存,分布式缓存中的佼佼者当属memcached,它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中,而获取的时候也到相同的服务器中获取,由于不需要做集群同步,也就省去了集群间同步的开销和延迟,所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用,具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端,我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- CentOS安装JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的:
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下:p满足
(1),对任意的x1,x2,y,如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x,y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题:
给定满足1的数组p和一个整数k,求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析:
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数,知道有两种方法可以使用,但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚,看到一篇文章是关于的,觉得写的还挺不错的,原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式:
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索,这些著作均为PDF文件,不使用现有的框架如lucene,自己实现的方法如下:
1、从PDF文件中提取文本,这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本,一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件,这样,每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词,建立倒排表,倒排表的格式为:词=包含该词的总行数N=行号