- 【AI中的数学-人工智能的数学基石】AI的心脏:探索人工智能的算法与核心技术
云博士的AI课堂
AI中的数学人工智能算法数学AI数学大模型
第一章人工智能的数学基石第二节AI的心脏:探索人工智能的算法与核心技术人工智能(AI)的迅猛发展离不开其背后的复杂算法与核心技术。这些算法不仅决定了AI系统的性能和能力,也构成了AI应用的基础。从基础的机器学习算法到先进的深度学习模型,AI的算法生态系统丰富多样,涵盖了广泛的数学原理和计算方法。本节将深入探讨驱动AI进步的关键算法与技术,揭示其工作机制及在实际应用中的重要性。一、机器学习:智能的基
- 代码随想录 Day 32 |【第八章 贪心算法 part 01】理论基础、455.分发饼干、376. 摆动序列、53. 最大子序和
Accept17
贪心算法算法
一、理论基础代码随想录1.什么是贪心贪心的本质是选择每一阶段的局部最优,从而达到全局最优。2.贪心的解题步骤将问题分解为若干个子问题找出适合的贪心策略求解每一个子问题的最优解将局部最优解堆叠成全局最优解二、455.分发饼干代码随想录1.解题思路尽量用最大的饼干去满足胃口大的孩子。2.代码实现(1)因为是用大饼干满足胃口大的孩子,所以对饼干、孩子胃口数组排序。定义一个result变量,用于记录喂饱了
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Vue.js前端开发实战学习笔记一、学习教材Vue.js3前端开发实战————————张益珲github仓库地址gitee仓库地址二、第一章从前端基础到Vue.js3三、第二章Vue模板应用四、第三章Vue组件的属性和方法五、第四章处理用户交互六、第五章组件基础七、第六章组件进阶八、第七章Vue响应式编程九、第八章动画十、第九章构建工具VueCLI的使用十一、第十章基于Vue3的UI组件库——El
- 【西电考研复试】软件工程
chaser&upper
一研为定考研软件工程
【考研复试】软件工程第一章第二章可行性分析第三章需求分析第四章统一建模语言UML第五章总体设计第六章详细设计第七章面向对象设计第八章软件实现最后两章第一章什么是软件工程、软件工程研究什么、什么是软件软件工程软件工程是一门研究用工程化方法构建和维护有效的、实用的和高质量的软件的学科。把工程学的基本原理和方法引进到软件的设计和生产中,研制软件设计和生产的方法和工具什么是软件运行时能提供所要求功能和性能
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oracle数据库前言oraclesql第一章SelectingRows第二章Sorting&LimitingSelectedRows第三章SingleRowFunctions第四章DisplayingDatafromMultipleTables第五章GroupFunction第六章Subqueries第七章SpecifyingVariablesatRuntime第八章OverviewofData
- Python面试宝典:Python中与Django相关的面试笔试题(1000加面试笔试题助你轻松捕获大厂Offer)
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Python面试宝典:1000加python面试题助你轻松捕获大厂Offer【第二部分:Python高级特性:第十六章:Web开发:第二节:Django】第十六章:Web开发第二节:DjangoMTV架构(模型-模板-视图)特性快速开始数据库和模型URL路由和视图模板Django面试题面试题1面试题2面试题3面试题4面试题5面试题6面试题7面试题8面试题9面试题10更多面试题请查阅:Python面
- Datawhale数学建模导论课程第八章学习心得(I)一时间序列与投资模型
星.惜尘
数学建模
学习链接:Datawhale数学建模教程Descriptionhttps://datawhalechina.github.io/intro-mathmodel/#/CH8/%E7%AC%AC8%E7%AB%A0-%E6%97%B6%E9%97%B4%E5%BA%8F%E5%88%97?id=_811-%e6%97%b6%e9%97%b4%e5%ba%8f%e5%88%97%e7%9a%84%e5%
- 上位机知识篇---SSH&SCP&密钥与密钥对
Ronin-Lotus
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文章目录前言第一部分:SCP(SecureCopyProtocol)功能使用方法1.从本地复制到远程主机2.从远程主机复制到本地3.复制整个目录4.指定端口5.压缩传输第二部分:SSH(SecureShell)功能使用方法1.远程登录2.指定端口3.执行远程命令4.使用密钥认证5.SSH配置文件6.端口转发scp\ssh总结第三部分:密钥与密钥对基本概念1.密钥(Key)2.密钥对(KeyPair
- k8s第八章:k8s存储
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K8s存储Volume:数据卷kubernetesPod中多个容器访问的共享目录。volume被定义在pod上,被这个pod的多个容器挂载到相同或不同的路径下。volume的生命周期与pod的生命周期相同,pod内的容器停止和重启时一般不会影响volume中的数据。所以一般volume被用于持久化pod产生的数据。volume类型:emptyDirhostPathgcePersistentDisk
- 【通往通用人工智能AGI之路】第8章: 认知架构
AI天才研究院
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第三部分:AGI系统架构与实现在前两部分,我们分别介绍了AGI的理论基础、关键使能技术,对AGI的内涵、原理、方法有了初步认识。然而,要真正实现AGI,我们还需要探索AGI系统的架构和实现路径。AGI系统架构需要综合考虑认知、学习、推理、规划等多个方面,设计灵活、可扩展、鲁棒的系统框架;AGI系统实现需要针对不同的任务和场景,开发高效、可靠、可解释的算法和模型。本部分将重点探讨AGI系统架构与实现
- Go与黑客(第三部分)
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IvanKwiatkowski再次与Natalie一起探讨《HackingwithGo:第2部分》的后续剧集。这次我们将从用户/黑客的角度了解Ivan对Go安全功能的设计和使用方式的看法。当然,我们还将讨论人工智能如何融入这一切……本篇内容是根据2022年11月份#259HackingwithGo:Part3音频录制内容的整理与翻译过程中为符合中文惯用表达有适当删改,版权归原作者所有.Natali
- 第八章 留言板作业
何弃疗不弃疗啦
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一、做一个简单的留言板。8.4简单留言板本节以简单留言板为例,介绍小程序项目的开发过程及代码实现。8.4.1需求分析留言板是一款能实现浏览留言、发表留言、删除留言和编辑留言的小程序,用户能够浏览当前的已留言内容,并且能按照时间的升序来查看最新的留言内容;能够发表自己的留言内容,在留言发表页填写相关项后即可发表,并能查看到新留言内容;能够删除不需要的留言;能够修改留言内容。因此,简单留言板的功能主要
- Python面试宝典:魔术方法与类装饰器相关知识和面试题(1000加python面试题助你轻松捕获大厂Offer)
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Python面试宝典:1000加python面试题助你轻松捕获大厂Offer【第一部分:Python基础:第五章:面向对象编程:第二节:魔术方法与类装饰器】第六章:面向对象编程第二节:魔术方法与类装饰器1.Python中的魔术方法2.Python中的类装饰器3.python中关于魔术方法与类装饰器的面试题面试题1面试题2面试题3面试题4面试题5面试题6面试题7面试题8面试题9面试题10更多面试题请
- 百度上线惊雷算法3.0,附百度SEO惊雷算法解读
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近日宋九九编辑发现百度上线了惊雷算法3.0,这次的算法主要是打击刷点击排名作弊行为,也就是这几年在SEO圈中非常火的“快排”方法,也能说是一种黑帽SEO。作者宋九九相对于惊雷算法2.0,惊雷算法3.0有四个主要升级点:1、加强了对作弊行为的识别;2、加大了对作弊站点的打击力度;3、扩大了算法的覆盖范围;4、对违规行为较严重的领域(如:汽车、下载、招聘、B2B、网站SEO等)进行了针对性的打击。百度
- 宋泽致“全体员工”的一封信——野火不惧寒风,山花终将灿烂
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宋泽致“全体员工”的一封信野火不惧寒风,山花终将灿烂各位同学们:您们好!岁序更替,华章日新。在风雨无阻的跋涉中,我们走过不平凡的2024年,迎来充满希望的2025年。回望这一年,我们不惧风雨,一路披荆斩棘,一路凯歌行进,以永不懈怠的精神状态和一往无前的奋斗姿态,开启了波澜壮阔的创业之旅。感谢,一路坚持的我们;致敬,一起走过的日子。2024年,是筚路褴褛、栉风沐雨的一年。为做出更好产品,我们一遍一遍
- 【AI中数学-信息论-综合实例】 缩小AI巨人:大模型神经网络的压缩与裁剪
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第六章:信息论-综合实例第二节:缩小AI巨人:大模型神经网络的压缩与裁剪术在本节中,我们将探讨压缩和裁剪大规模神经网络模型的技术,使其更加高效,适用于实际应用。尽管大规模神经网络在AI中具有强大的能力,但由于其高计算需求、内存使用和推理时间,它们在实际部署中往往面临一些限制。模型压缩和裁剪技术能够使这些“AI巨人”变得更为可管理,同时在性能上不至于损失太多。我们将通过五个在实际应用中具有代表性的案
- 数据库第八章:存储引擎
琴剑诗酒
数据库
1.简介相当于Linux文件系统,只不过比文件系统强大2、功能了解数据读写数据安全和一致性提高性能热备份自动故障恢复高可用方面支持存储引擎介绍showengines;CSVMRG_MYISAMMyISAMBLACKHOLEPERFORMANCE_SCHEMAMEMORYARCHIVEInnoDBFEDERATED笔试题:常见的存储引擎?InnoDB,MyISAM,MEMORY,CSVMySQL默认
- 位运算算法详解及Python实现
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目录位运算算法详解及Python实现第一部分:位运算概述与基础知识1.1位运算的定义1.2位运算的特点1.3位运算符的分类第二部分:常见位运算操作及其应用场景2.1按位与(&)原理应用案例2.2按位或(|)原理应用案例2.3按位异或(^)原理应用案例2.4按位取反(~)原理应用案例2.5左移和右移(>)原理应用案例第三部分:Python实现:位运算基础功能代码说明第四部分:Python实现:综合案
- Java多线程与高并发专题——线程池补充1
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技术基础java并发编程开发语言
引入首先,如上图所示,结合上一篇线程池相关文章的内容,我们总结一下线程池的内部结构如下:第一部分是线程池管理器,它主要负责管理线程池的创建、销毁、添加任务等管理操作,它是整个线程池的管家。第二部分是工作线程,也就是图中的线程t0~t9,这些线程勤勤恳恳地从任务队列中获取任务并执行。第三部分是任务队列,作为一种缓冲机制,线程池会把当下没有处理的任务放入任务队列中,由于多线程同时从任务队列中获取任务是
- 第八章 Linux 网卡管理
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8.1网卡简介8.1.1网卡名称1.CentOS6网卡命名特点:(1)动态唯一性(除非:采用udev来人为干预)增加或者删除网卡时,名称会发生变化。(2)名称格式:ethNeth表示:ethernet以太网N数字:系统自动顺序生成的唯一数字序列,也可采用udev来人为干预。2.CentOS7网卡命名特点:(1)永久唯一性CentOS7通过dmindecode命令来采集主板信息,从而生成永久唯一性的
- 【专栏必读】考研湖科大教书匠计算机网络笔记导航
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文章目录第一章:概述第一节:因特网概述第二节:三种交换方式第三节:计算机网络定义和分类第四节:计算机网络性能指标第五节:计算机网络体系结构第二章:物理层第一节:物理层基本概念第二节:传输媒体第三节:传输方式第四节:编码与调制第五节:信道的极限容量第三章:数据链路层第一节:数据链路层概述第二节:封装成帧第三节:差错控制第四节:可靠传输第五节:点对点协议PPP第六节:媒体接入控制第七节:MAC地址、I
- macOS 下的 ARM 裸机嵌入式开发入门- 第三部分:简单仿真多个串口的系统案例
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QEMU能够模拟拥有多个串行端口的ARM系统,比如VersatilePB。它可以将这些串行端口定向到多种类型的主机资源,比如标准输入输出、伪终端或者telnet端口。在VersatilePB的手册中,有一个部分叫做“内存映射”,它包含了外围设备的绝对地址映射。例如,UART0、1和2接口分别位于地址0x101F1000、0x101F2000和0x101F3000。手册中提到,UART外围设备的程序
- 程序代码篇---项目目录结构&HSV掩膜&Opencv图像处理
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程序代码篇学习PythonopencvHSV图像处理项目目录
文章目录前言第一部分:项目目录结构第二部分:HSV提取HSV色调(Hue)含义取值范围饱和度(Saturation)含义取值范围亮度(Value)含义取值范围第三部分:Opencv图像处理1.读取和显示图像2.转换颜色空间3.边缘检测4.形态变换5.图像阈值6.图像平滑7.图像轮廓总结前言以上就是今天要讲的内容,本文简单介绍了项目目录结构、HSV掩膜、Opencv图像处理第一部分:项目目录结构一个
- 第十章:大内存的申请和释放
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目录第一节:函数修改1-1.ConcurrentAlloc.h1-2.Common.h1-3.PageCache.cpp第二节:测试第三节:结语大内存的思路是将其以一页为对齐数,申请一个为切分的span,这种span在pc就有,所以直接到pc中申请,释放时也直接还给pc,不需要经过tc和cc。第一节:函数修改1-1.ConcurrentAlloc.h该文件的函数ConcurrentAllocate
- 图像边缘检测与轮廓提取详解及python实现
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目录图像边缘检测与轮廓提取详解第一部分:图像边缘检测与轮廓提取概述1.1什么是边缘检测和轮廓提取?1.2边缘检测与轮廓提取的应用领域1.3为什么需要边缘检测和轮廓提取?第二部分:常见的图像边缘检测算法2.1Sobel算子2.2Canny边缘检测2.3拉普拉斯算子(LaplacianofGaussian,LoG)2.4Prewitt算子2.5Roberts交叉算子第三部分:图像轮廓提取的基本方法3.
- 【Go语言圣经】第二节:程序结构
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二.程序结构上个月我跟随Golang开发实战项目快速过了一遍Golang的基础语法,感觉学习的不是非常深入,不如之前学C++时直接啃C++Primer的效果好,因此打算重新利用《Go语言圣经》这个非常好的开源资源重新系统地回顾一下Golang的基础语法(也算是为春天即将开始找实习准备一下八股了)。这里我跳过了第一章入门,实际上《Go语言圣经》我半年前已经看过一小部分了,感觉第一章的内容偏向于若干个
- leetcode 2856. 删除数对后的最小数组长度
萌の鱼
leetcode算法c++数据结构
题目如下数据范围示例我们假设存在一个出现频率最高的数a那么我们可以把这个数组分成三部分那么第一部分和第三部分必然可以消去一部分然后它们剩下的和a再消去当a的数量是数组的一半那么显然剩下的就是0当a的数量大于数组的一半那么显然存在无法消去的a剩2*count-n当a的数量小于数组的一半1.当n为偶数(可以画图因为a不足一半就意味着当数组分成两组时a不会相互重叠例如012234中2不重叠或者可以用第一
- 程序代码篇---Numpy&assert&迭代器
Ronin-Lotus
程序代码篇numpypython学习assert迭代器
文章目录前言第一部分:Numpy1.创建数组2.数组索引和切片3.数组形状操作4.数组运算5.数学函数6.随机数生成7.数组排序第二部分:assert基本语法1.condition2.error_message示例注意事项断言的用途第三部分:迭代器迭代器协议1.__iter__()2.__next__()迭代器的特点1.惰性求值2.一次性3.内存效率创建迭代器使用迭代器迭代器和可迭代对象可迭代对象
- 柯西变异和正余弦改进的麻雀搜索算法及python实现
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进阶算法案例python人工智能开发语言柯西变异正余弦改进麻雀搜索
目录柯西变异和正余弦改进的麻雀搜索算法第一部分:麻雀搜索算法概述1.1麻雀搜索算法简介1.2算法特点1.3算法流程1.初始化阶段2.觅食者搜索阶段3.监视者逃逸阶段4.判断收敛条件1.4公式描述第二部分:改进方法——柯西变异与正余弦机制2.1改进思路2.2柯西变异公式2.3正余弦公式2.4改进后的流程第三部分:基于改进麻雀搜索算法的Python实现第四部分:案例1——函数优化问题(适配器模式)Ra
- 细说机器学习算法之ROC曲线用于模型评估
Melancholy 啊
机器学习算法人工智能数据挖掘python
系列文章目录第一章:Pyhton机器学习算法之KNN第二章:Pyhton机器学习算法之K—Means第三章:Pyhton机器学习算法之随机森林第四章:Pyhton机器学习算法之线性回归第五章:Pyhton机器学习算法之有监督学习与无监督学习第六章:Pyhton机器学习算法之朴素贝叶斯第七章:Pyhton机器学习算法之XGBoost第八章:Pyhton机器学习算法之GBDT第九章:Pyhton机器学
- Java序列化进阶篇
g21121
java序列化
1.transient
类一旦实现了Serializable 接口即被声明为可序列化,然而某些情况下并不是所有的属性都需要序列化,想要人为的去阻止这些属性被序列化,就需要用到transient 关键字。
- escape()、encodeURI()、encodeURIComponent()区别详解
aigo
JavaScriptWeb
原文:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4586764e0101khi0.html
JavaScript中有三个可以对字符串编码的函数,分别是: escape,encodeURI,encodeURIComponent,相应3个解码函数:,decodeURI,decodeURIComponent 。
下面简单介绍一下它们的区别
1 escape()函
- ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移
Cb123456
添加矢量数据对地图的放大、缩小和平移Engine
ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移:
个人觉得是平移,不过网上的都是漫游,通俗的说就是把一个地图对象从一边拉到另一边而已。就看人说话吧.
具体实现:
一、引入命名空间
using ESRI.ArcGIS.Geometry;
using ESRI.ArcGIS.Controls;
二、代码实现.
- Java集合框架概述
天子之骄
Java集合框架概述
集合框架
集合框架可以理解为一个容器,该容器主要指映射(map)、集合(set)、数组(array)和列表(list)等抽象数据结构。
从本质上来说,Java集合框架的主要组成是用来操作对象的接口。不同接口描述不同的数据类型。
简单介绍:
Collection接口是最基本的接口,它定义了List和Set,List又定义了LinkLi
- 旗正4.0页面跳转传值问题
何必如此
javajsp
跳转和成功提示
a) 成功字段非空forward
成功字段非空forward,不会弹出成功字段,为jsp转发,页面能超链接传值,传输变量时需要拼接。接拼接方式list.jsp?test="+strweightUnit+"或list.jsp?test="+weightUnit+&qu
- 全网唯一:移动互联网服务器端开发课程
cocos2d-x小菜
web开发移动开发移动端开发移动互联程序员
移动互联网时代来了! App市场爆发式增长为Web开发程序员带来新一轮机遇,近两年新增创业者,几乎全部选择了移动互联网项目!传统互联网企业中超过98%的门户网站已经或者正在从单一的网站入口转向PC、手机、Pad、智能电视等多端全平台兼容体系。据统计,AppStore中超过85%的App项目都选择了PHP作为后端程
- Log4J通用配置|注意问题 笔记
7454103
DAOapachetomcatlog4jWeb
关于日志的等级 那些去 百度就知道了!
这几天 要搭个新框架 配置了 日志 记下来 !做个备忘!
#这里定义能显示到的最低级别,若定义到INFO级别,则看不到DEBUG级别的信息了~!
log4j.rootLogger=INFO,allLog
# DAO层 log记录到dao.log 控制台 和 总日志文件
log4j.logger.DAO=INFO,dao,C
- SQLServer TCP/IP 连接失败问题 ---SQL Server Configuration Manager
darkranger
sqlcwindowsSQL ServerXP
当你安装完之后,连接数据库的时候可能会发现你的TCP/IP 没有启动..
发现需要启动客户端协议 : TCP/IP
需要打开 SQL Server Configuration Manager...
却发现无法打开 SQL Server Configuration Manager..??
解决方法: C:\WINDOWS\system32目录搜索framedyn.
- [置顶] 做有中国特色的程序员
aijuans
程序员
从出版业说起 网络作品排到靠前的,都不会太难看,一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型,而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因,是因为网络作品都是让人先白看的,看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了,排行榜靠前的,有好作品,也有垃圾。 许多大牛都是写了博客,后来出了书。这些书也都不次,可能有人让为不好,是因为技术书不像小说,小说在读故事,技术书是在学知识或温习知识,有些技术书读得可
- document.domain 跨域问题
avords
document
document.domain用来得到当前网页的域名。比如在地址栏里输入:javascript:alert(document.domain); //www.315ta.com我们也可以给document.domain属性赋值,不过是有限制的,你只能赋成当前的域名或者基础域名。比如:javascript:alert(document.domain = "315ta.com");
- 关于管理软件的一些思考
houxinyou
管理
工作好多看年了,一直在做管理软件,不知道是我最开始做的时候产生了一些惯性的思维,还是现在接触的管理软件水平有所下降.换过好多年公司,越来越感觉现在的管理软件做的越来越乱.
在我看来,管理软件不论是以前的结构化编程,还是现在的面向对象编程,不管是CS模式,还是BS模式.模块的划分是很重要的.当然,模块的划分有很多种方式.我只是以我自己的划分方式来说一下.
做为管理软件,就像现在讲究MVC这
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(String类型和hash类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.Redis的数据类型
1.String类型及操作
String是最简单的类型,一个key对应一个value,string类型是二进制安全的。Redis的string可以包含任何数据,比如jpg图片或者序列化的对象。
Set方法:设置key对应的值为string类型的value
- Tomcat 一些技巧
征客丶
javatomcatdos
以下操作都是在windows 环境下
一、Tomcat 启动时配置 JAVA_HOME
在 tomcat 安装目录,bin 文件夹下的 catalina.bat 或 setclasspath.bat 中添加
set JAVA_HOME=JAVA 安装目录
set JRE_HOME=JAVA 安装目录/jre
即可;
二、查看Tomcat 版本
在 tomcat 安装目
- 【Spark七十二】Spark的日志配置
bit1129
spark
在测试Spark Streaming时,大量的日志显示到控制台,影响了Spark Streaming程序代码的输出结果的查看(代码中通过println将输出打印到控制台上),可以通过修改Spark的日志配置的方式,不让Spark Streaming把它的日志显示在console
在Spark的conf目录下,把log4j.properties.template修改为log4j.p
- Haskell版冒泡排序
bookjovi
冒泡排序haskell
面试的时候问的比较多的算法题要么是binary search,要么是冒泡排序,真的不想用写C写冒泡排序了,贴上个Haskell版的,思维简单,代码简单,下次谁要是再要我用C写冒泡排序,直接上个haskell版的,让他自己去理解吧。
sort [] = []
sort [x] = [x]
sort (x:x1:xs)
| x>x1 = x1:so
- java 路径 配置文件读取
bro_feng
java
这几天做一个项目,关于路径做如下笔记,有需要供参考。
取工程内的文件,一般都要用相对路径,这个自然不用多说。
在src统计目录建配置文件目录res,在res中放入配置文件。
读取文件使用方式:
1. MyTest.class.getResourceAsStream("/res/xx.properties")
2. properties.load(MyTest.
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-简单工厂模式
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/
package design.pattern;
/*
* 个人理解:简单工厂模式就是IOC;
* 客户端要用到某一对象,本来是由客户创建的,现在改成由工厂创建,客户直接取就好了
*/
interface IProduct {
- SVN与JIRA的关联
chenyu19891124
SVN
SVN与JIRA的关联一直都没能装成功,今天凝聚心思花了一天时间整合好了。下面是自己整理的步骤:
一、搭建好SVN环境,尤其是要把SVN的服务注册成系统服务
二、装好JIRA,自己用是jira-4.3.4破解版
三、下载SVN与JIRA的插件并解压,然后拷贝插件包下lib包里的三个jar,放到Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB-INF\lib下,再
- JWFDv0.96 最新设计思路
comsci
数据结构算法工作企业应用公告
随着工作流技术的发展,工作流产品的应用范围也不断的在扩展,开始进入了像金融行业(我已经看到国有四大商业银行的工作流产品招标公告了),实时生产控制和其它比较重要的工程领域,而
- vi 保存复制内容格式粘贴
daizj
vi粘贴复制保存原格式不变形
vi是linux中非常好用的文本编辑工具,功能强大无比,但对于复制带有缩进格式的内容时,粘贴的时候内容错位很严重,不会按照复制时的格式排版,vi能不能在粘贴时,按复制进的格式进行粘贴呢? 答案是肯定的,vi有一个很强大的命令可以实现此功能 。
在命令模式输入:set paste,则进入paste模式,这样再进行粘贴时
- shell脚本运行时报错误:/bin/bash^M: bad interpreter 的解决办法
dongwei_6688
shell脚本
出现原因:windows上写的脚本,直接拷贝到linux系统上运行由于格式不兼容导致
解决办法:
1. 比如文件名为myshell.sh,vim myshell.sh
2. 执行vim中的命令 : set ff?查看文件格式,如果显示fileformat=dos,证明文件格式有问题
3. 执行vim中的命令 :set fileformat=unix 将文件格式改过来就可以了,然后:w
- 高一上学期难记忆单词
dcj3sjt126com
wordenglish
honest 诚实的;正直的
argue 争论
classical 古典的
hammer 锤子
share 分享;共有
sorrow 悲哀;悲痛
adventure 冒险
error 错误;差错
closet 壁橱;储藏室
pronounce 发音;宣告
repeat 重做;重复
majority 大多数;大半
native 本国的,本地的,本国
- hibernate查询返回DTO对象,DTO封装了多个pojo对象的属性
frankco
POJOhibernate查询DTO
DTO-数据传输对象;pojo-最纯粹的java对象与数据库中的表一一对应。
简单讲:DTO起到业务数据的传递作用,pojo则与持久层数据库打交道。
有时候我们需要查询返回DTO对象,因为DTO
- Partition List
hcx2013
partition
Given a linked list and a value x, partition it such that all nodes less than x come before nodes greater than or equal to x.
You should preserve the original relative order of th
- Spring MVC测试框架详解——客户端测试
jinnianshilongnian
上一篇《Spring MVC测试框架详解——服务端测试》已经介绍了服务端测试,接下来再看看如果测试Rest客户端,对于客户端测试以前经常使用的方法是启动一个内嵌的jetty/tomcat容器,然后发送真实的请求到相应的控制器;这种方式的缺点就是速度慢;自Spring 3.2开始提供了对RestTemplate的模拟服务器测试方式,也就是说使用RestTemplate测试时无须启动服务器,而是模拟一
- 关于推荐个人观点
liyonghui160com
推荐系统关于推荐个人观点
回想起来,我也做推荐了3年多了,最近公司做了调整招聘了很多算法工程师,以为需要多么高大上的算法才能搭建起来的,从实践中走过来,我只想说【不是这样的】
第一次接触推荐系统是在四年前入职的时候,那时候,机器学习和大数据都是没有的概念,什么大数据处理开源软件根本不存在,我们用多台计算机web程序记录用户行为,用.net的w
- 不间断旋转的动画
pangyulei
动画
CABasicAnimation* rotationAnimation;
rotationAnimation = [CABasicAnimation animationWithKeyPath:@"transform.rotation.z"];
rotationAnimation.toValue = [NSNumber numberWithFloat: M
- 自定义annotation
sha1064616837
javaenumannotationreflect
对象有的属性在页面上可编辑,有的属性在页面只可读,以前都是我们在页面上写死的,时间一久有时候会混乱,此处通过自定义annotation在类属性中定义。越来越发现Java的Annotation真心很强大,可以帮我们省去很多代码,让代码看上去简洁。
下面这个例子 主要用到了
1.自定义annotation:@interface,以及几个配合着自定义注解使用的几个注解
2.简单的反射
3.枚举
- Spring 源码
up2pu
spring
1.Spring源代码
https://github.com/SpringSource/spring-framework/branches/3.2.x
注:兼容svn检出
2.运行脚本
import-into-eclipse.bat
注:需要设置JAVA_HOME为jdk 1.7
build.gradle
compileJava {
sourceCompatibilit
- 利用word分词来计算文本相似度
yangshangchuan
wordword分词文本相似度余弦相似度简单共有词
word分词提供了多种文本相似度计算方式:
方式一:余弦相似度,通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度
实现类:org.apdplat.word.analysis.CosineTextSimilarity
用法如下:
String text1 = "我爱购物";
String text2 = "我爱读书";
String text3 =