- python权限不够无法写入_解决python使用pip安装模块的权限问题
weixin_39922929
python权限不够无法写入
ubuntu16.04下默认的python和pip1.ubuntu16.04默认安装了两个版本的python,python2.7和python3.5,可以使用python-V查看版本命令行中python是2.7版本,python3是python3.5版本请注意,系统自带的python千万不能卸载!2.ubuntu默认没有装pip,我们一般用sudoapt-getinstallpip,这样安装的是p
- # 第一章:认识chatgpt
出门喝奶茶
chatgptchatgpt
chatgpt发展背景详细介绍一、基础理论背景人工智能和自然语言处理的兴起早期理论:20世纪中期,人工智能(AI)初见端倪,目标是模拟人类智能。自然语言处理作为AI的重要分支,致力于让机器理解和生成人类语言。关键里程碑:1980年代的统计方法和2000年代的神经网络技术,使NLP实现了从规则驱动到数据驱动的转变。神经网络与深度学习2010年代,深度学习的兴起极大推动了NLP的发展。基于大规模语料库
- 机器学习&深度学习目录
UQI-LIUWJ
各专栏目录深度学习人工智能1024程序员节
机器学习模型机器学习笔记:Transformer_刘文巾的博客-CSDN博客attention相关机器学习笔记:attention_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客机器学习笔记:ELMOBERT_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客机器学习笔记:ViT(论文AnImageIsWorth16X16Words:TransformersforImageRecognitionatScale)_UQ
- <sa8650>QCX Usecase 使用详解— Spectra Studio工程建立
waterAdmin
数据库车载系统视觉检测c++c语言
<sa8650>QCXUsecase使用详解—SpectraStudio工程建立一前言二建立usecase工程2.1前提2.2创建usecase工程3.2查看usecase2三总结一前言目前高通平台在camera模块中,我们会使用到usecase这么一个功能模块;本文主要讲解sa8650平台中,通过SpectraStudio可视化配置usecase的使用。usecase的配置涉及到视频流在CAMX
- RAG系列(二):如何优化索引
东临碣石82
kotlinandroid开发语言
上篇文章总览了RAG的各个环节,这篇我们接着讲第一个环节也就是“索引”环节如何做优化。具体细节“人人都是产品经理”的这篇文章里有非常详细的说明,不过我对微软体系搜索优化了解的多些,看到过的一些优化方法这里没有提到,比如微软的AISearch还有DataverseSemanticSearch里用到一些优化方法这里就没看到。知识搜索是一个可以扣出很多细节的领域,这里做个备考、补充学习过程中的一些体会并
- 【性能调优】高性能实践
Forest 森林
性能调优性能优化
缓存思想性能优化,缓存为王,所以开始先介绍一下缓存。缓存在我们的架构设计中无处不在,常规请求是浏览器发起请求,请求服务端服务,服务端服务再查询数据库中的数据,每次读取数据都至少需要两次网络I/O,性能会差一些,我们可以在整个流程中增加缓存来提升性能。异步化处理例如Redis的bgsave,bgrewriteof就是分别用来异步保存RDB跟AOF文件的命令,bgsave执行后会立刻返回成功,主线程f
- Junit和Eclemma介绍--java白盒测试工具
myy_2018
JAVA
Junit一般进行单元测试时候使用,以前写好了模块,然后写一个main函数,写几个通用的测试用例去测试代码的逻辑结果是否正确,现在Eclipse中Junit插件使得不必须手动编写main函数,可以借助Junit编写测试函数,自动生成与模块相匹配的测试模块。我们只需要添加测试用例即可,并且结果显示是否与预期符合。Eclemma是Junit配合使用的插件,是测试覆盖率的工具,对于含有条件判断的代码,对
- 推荐开源项目:Bluezone——共抗疫情的接触者追踪应用
潘惟妍
推荐开源项目:Bluezone——共抗疫情的接触者追踪应用bluezone-appBluezone-Bảovệmình,bảovệcộngđồng项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/bl/bluezone-app在当前全球COVID-19大流行的情景下,Bluezone是一款开源的接触者追踪软件,旨在帮助我们更好地保护自己和社区的安全。该项目基于R
- Microchip 系列:SAM L 系列 (基于 ARM Cortex-M0+)_(7).外设驱动开发
kkchenkx
单片机开发arm开发驱动开发架构java数据库嵌入式硬件
外设驱动开发在外设驱动开发中,我们将详细介绍如何使用Microchip的SAML系列单片机(基于ARMCortex-M0+)来开发各种外设驱动程序。这部分内容将涵盖常见的外设,如GPIO、UART、SPI、I2C、ADC和DAC等,并提供具体的代码示例和操作步骤。GPIO驱动开发GPIO引脚配置GPIO(GeneralPurposeInput/Output)是单片机中最基本的外设之一。通过配置GP
- 软件测试中的AI-为什么它在软件自动化测试中很重要?
测试界霄霄
软件测试人工智能功能测试自动化测试软件测试程序人生职场和发展
通俗地说,人工智能(AI)是计算机科学的一个领域,它专注于使机器“智能化”。所谓智能,就是使系统能够像人类一样学习和做出决策。因此,人工智能机器将能够学习如何在特定情况下做出反应,然后根据其学习情况在未来场景中做出决策。人工智能(AI)在大多数领域的应用仍处于早期阶段,想要完美运行还需要很长时间。今天的人工智能(AI)技术可以帮助我们完成许多不需要复杂思考的重复性日常任务。接下来,让我们讨论软件测
- 两种交换排序算法--冒泡,快速
juechen333
课程学习记录排序算法算法数据结构冒泡排序快速排序
目录1.冒泡排序原理2.快速排序原理3.冒泡代码实现4.快速排序代码实现1.冒泡排序原理冒泡排序(BubbleSort)是一种简单的排序算法,基本思想是通过反复交换相邻的元素,直到整个序列有序。它的名字来源于较大的元素像气泡一样“浮”到序列的顶部。原理:初始状态:我们从数组的第一个元素开始,比较相邻的两个元素。如果第一个元素大于第二个元素,就交换它们的位置;如果不大,则继续比较下一对元素。第一轮排
- 【AI论文】FilmAgent: 一个用于虚拟3D空间中端到端电影制作自动化的多智能体框架
东临碣石82
自动化运维
摘要:虚拟电影制作涉及复杂的决策过程,包括剧本编写、虚拟摄影以及演员的精确定位和动作设计。受近期基于语言智能体社会的自动化决策领域进展的启发,本文提出了FilmAgent,这是一个新颖的、基于大型语言模型(LLM)的多智能体协作框架,旨在实现我们构建的3D虚拟空间中的端到端电影制作自动化。FilmAgent模拟了各种剧组成员角色,包括导演、编剧、演员和摄影师,并涵盖了电影制作工作流程的关键阶段:(
- nginx日志收集、拆分、分析
. . . . .
Nginxnginx运维
Nginx的核心价值:高性能的静态服务反向代理负载均衡nginx的access_log与error_logaccess_log:指的是访问日志,我们通过访问日志可以获取用户的IP、请求处理的时间、浏览器信息等设置access_log语法:access_logpath[format[buffer=size][gzip[=level]][flush=time][if=condition]];设置访问日
- 最小二乘法-线性回归 和 梯度下降法
梦回楼~
最小二乘法算法机器学习人工智能
最小二乘法一、最小二乘法概念以及应用 最小二乘法(LeastSquaresMethod,LSE)是一种数学优化技术,主要用于寻找最佳拟合给定数据点的函数。它通过最小化观测值与模型预测值之间的差的平方和来估计模型参数。 换成听得懂的话说就是,我们有一组数据(x1,y1),(x2,y2)…(xn,yn),我们也知道他的数学表达式的形式例如y=kx+b(但是不知道k、b的具体值),但是(xn,yn)
- 遥感深度学习过程中图像分割的尺寸对模型训练结果的影响
司南锤
深度学习遥感深度学习人工智能
1.计算资源与显存占用大尺寸图像:需要更高的显存和计算资源,可能限制训练时的批大小(batchsize),甚至导致无法训练。解决方案:通常将大图裁剪为小尺寸的补丁(patches),例如256x256或512x512。小尺寸图像:显存占用低,但可能丢失全局上下文信息(如大面积地物分布),影响模型对复杂场景的理解。2.模型感受野与上下文信息小尺寸输入:模型感受野受限,可能无法捕捉大范围地物(如河流、
- 【问题解决】| 关于This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip问题
Qodicat
问题解决pip
写代码配环境的时候,无意间碰到这样一个问题Thiserrororiginatesfromasubprocess,andislikelynotaproblemwithpip查了网上的博客之后,大概的意思是——这个库和python版本不兼容,python版本过高导致一般只需要降低python版本,或者升高库的版本即可解决问题的过程中收获两个小的知识点1、pip可以搜索到很多版本,比如我们输入pipin
- 从零推导线性回归:最小二乘法与梯度下降的数学原理
Echo-Nie
机器学习机器学习线性回归人工智能梯度下降数学推导
欢迎来到我的主页:【Echo-Nie】本篇文章收录于专栏【机器学习】本文所有内容相关代码都可在以下仓库中找到:Github-MachineLearning1线性回归1.1什么是线性回归线性回归是一种用来预测和分析数据之间关系的工具。它的核心思想是找到一条直线(或者一个平面),让这条直线尽可能地“拟合”已有的数据点,通过这条直线,我们可以预测新的数据。eg:假设你想预测房价,你知道房子的大小(面积)
- 最新整理股票API接口大全 | 股票tick数据接口 | 港股美股数据接口
xhwyl8
websocketpython开发语言
文章目录前言接口列表1、获取港股深度实时报价接口2、获取港股实时行情接口3、获取港股实时K线接口4、WebSocket订阅港股实时报价推送5、WebSocket订阅港股实时深度报价推送6、获取美股深度实时报价接口7、获取美股实时行情接口8、获取美股实时K线接口9、WebSocket订阅美股实时报价推送10、WebSocket订阅美股实时深度报价推送前言近年来,随着金融科技的迅猛发展,股票市场的信息
- 超实用的 30 段 Python 案例(上)
Python之栈
python开发语言
Python是目前最流行的语言之一,它在数据科学、机器学习、web开发、脚本编写、自动化方面被许多人广泛使用。它的简单和易用性造就了它如此流行的原因。如果你正在阅读本文,那么你或多或少已经使用过Python或者对Python感兴趣。在本文中,我们将会介绍30个简短的代码片段,你可以在30秒或更短的时间里理解和学习这些代码片段。1.检查重复元素下面的方法可以检查给定列表中是否有重复的元素。它使用了s
- 【如何获取股票数据05】Python、Java等多种主流语言实例演示获取股票行情api接口之沪深A股最新分时MA数据获取实例演示及接口API说明文档
码农蝶澈
pythonjava开发语言股票数据API股票数据接口
最近一两年内,股票量化分析逐渐成为热门话题。而从事这一领域工作的第一步,就是获取全面且准确的股票数据。因为无论是实时交易数据、历史交易记录、财务数据还是基本面信息,这些数据都是我们进行量化分析时不可或缺的宝贵资源。我们的主要任务是从这些数据中提炼出有价值的信息,为我们的投资策略提供有力的指导。在数据探索的旅途中,我尝试了多种方法,包括自编网易股票页面爬虫、申万行业数据爬虫,以及同花顺问财的爬虫,甚
- #深度学习:从基础到实践
single_ffish
深度学习gpt神经网络生成对抗网络1024程序员节
深度学习是人工智能领域近年来最为火热的技术之一。它通过构建由多个隐藏层组成的神经网络模型,能够从海量数据中自动学习特征和表征,在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展。本文将全面介绍深度学习的基础知识、主要算法和实践应用,帮助您快速掌握这一前沿技术。1.深度学习的基础1.1人工神经网络深度学习是基于人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,ANN)的一种机器学习
- 高级Qt信号槽编程技巧
QT性能优化QT原理源码QT界面美化
qtqt6.3qt5QT教程c++
高级Qt信号槽编程技巧补天云火鸟博客创作软件补天云网站1Qt高级信号槽编程基础1.1Qt核心概念和机制介绍1.1.1Qt核心概念和机制介绍Qt核心概念和机制介绍高级Qt信号槽编程技巧,Qt核心概念与机制详解引言,在深入探讨Qt中高级信号槽编程技巧之前,我们先对Qt的核心概念及其工作机制进行一番了解。Qt是一个跨平台的应用程序开发框架,广泛应用于桌面、移动和嵌入式设备上。其设计思想强调了组件化、模块
- Redis分布式锁
赶路人儿
nosql分布式锁
Redis分布式锁分布式锁在很多场景中是非常有用的原语,不同的进程必须以独占资源的方式实现资源共享就是一个典型的例子。有很多分布式锁的库和描述怎么实现分布式锁管理器(DLM)的博客,但是每个库的实现方式都不太一样,很多库的实现方式为了简单降低了可靠性,而有的使用了稍微复杂的设计。这个页面试图提供一个使用Redis实现分布式锁的规范算法。我们提出一种算法,叫Redlock,我们认为这种实现比普通的单
- 【深度学习|地学应用】遥感与深度学习:揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析
985小水博一枚呀
深度学习地学应用深度学习人工智能
【深度学习|地学应用】遥感与深度学习:揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析【深度学习|地学应用】遥感与深度学习:揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析文章目录【深度学习|地学应用】遥感与深度学习:揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析前言一、使用高分6号遥感影像结合深度学习对梦柯冰川的研究方向1.冰川边界自动化提取2.冰川变化动态监测3.冰川分类与分布特征分析二、梦柯冰川(MunkuGlacier)的
- Vue学习第31天——编程式路由导航5种方法详解及案例练习(与声明式路由导航对比)
离奇6厘米
vue学习javascriptvue
目录一、编程式路由导航1、概念2、理解3、用法二、编程式路由导航的5种方法1、push2、replace3、forward4、back5、go三、案例练习四、编程式路由导航与声明式路由导航对比一、编程式路由导航1、概念除了使用创建a标签来定义导航链接,我们还可以借助router的实例方法,通过编写代码来实现。2、理解不借助实现路由跳转3、用法在vue组件中,可以通过$router访问路由实例,因此
- 自定义数据集使用scikit-learn中的包实现线性回归方法对其进行拟合
灵封~
scikit-learn线性回归python
一、导入必要的库importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.metricsimportmean_squared_error,r2_score二、加载自定义数据集#创建自定义数据集#假设我们有一个简单
- 【如何获取股票数据01】Python、Java等多种主流语言实例演示获取股票行情api接口之沪深A股实时交易数据获取实例演示及接口API说明文档
Eumenides_max
pythonjava开发语言
最近一两年内,股票量化分析逐渐成为热门话题。而从事这一领域工作的第一步,就是获取全面且准确的股票数据。因为无论是实时交易数据、历史交易记录、财务数据还是基本面信息,这些数据都是我们进行量化分析时不可或缺的宝贵资源。我们的主要任务是从这些数据中提炼出有价值的信息,为我们的投资策略提供有力的指导。在数据探索的旅途中,我尝试了多种方法,包括自编网易股票页面爬虫、申万行业数据爬虫,以及同花顺问财的爬虫,甚
- 练习题 - Django 4.x File 文件上传使用示例和配置方法
Mr数据杨
PythonWeb开发djangosqlite数据库
在现代的web应用开发中,文件上传是一个常见的功能,无论是用户上传头像、上传文档,还是其他类型的文件,处理文件上传都是开发者必须掌握的技能之一。Django作为一个流行的Pythonweb框架,提供了便捷的文件上传功能和配置方法。学习如何在Django中实现文件上传,不仅有助于提升编程技能,还能帮助我们更好地理解web应用的开发流程。本次练习题的设计目的是通过真实的生活实例帮助自学编程的用户掌握D
- 第30章 测试驱动开发中的设计模式解析(Python 版)
Tester_孙大壮
测试驱动开发驱动开发设计模式python
写在前面这本书是我们老板推荐过的,我在《价值心法》的推荐书单里也看到了它。用了一段时间Cursor软件后,我突然思考,对于测试开发工程师来说,什么才更有价值呢?如何让AI工具更好地辅助自己写代码,或许优质的单元测试是一个切入点。就我个人而言,这本书确实很有帮助。第一次读的时候,很多细节我都不太懂,但将书中内容应用到工作中后,我受益匪浅。比如面对一些让人抓狂的代码设计时,书里的方法能让我逐步深入理解
- 搭载热成像的无人机 安防救援大有前途
weixin_33958585
人工智能前端ViewUI
经过几十年的发展,红外热成像技术已经广泛应用于军事、医疗、工业生产、消防等领域,更是在近几年开启了民用化的发展趋势。对于安防而言,热成像技术的出现,为视频监控在光线不足时增加了夜视和透视的功能,在整个安防行业的发展历程中起到至关重要的作用。随着技术的不断革新,现如今,热成像技术也正在不断朝着新应用、新领域发展,今天我们来聊聊热成像技术与无人机和智能化的结合所迸发出的火花。热成像技术与无人机和智能化
- 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