- 学习TypeScript(一)
家里有只小肥猫
学习typescriptjavascript
Ts静态类型可以直接在编译器进行类型检查js动态类型在代码执行期的时候才会进行类型检查好处优势程序中任何位置的代码都会有错误提示,避免浪费时间提高维护性让代码重构更容易只需要修改类型就可以全局安装打开cmd电脑全局安装npmi-gtypescript检查是否安装成功tsc-vTypeScript入门教程1.安装TypeScriptnpminstall-gtypescript2.创建TypeScri
- 深度ResUnet与ResUnet++:新一代的语义分割神器
倪澄莹George
深度ResUnet与ResUnet++:新一代的语义分割神器去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在这个数据驱动的时代,深度学习模型在图像处理领域展现出了强大的潜力,尤其是在语义分割任务中。今天,我们向您推荐一个基于PyTorch实现的开源项目——DeepResUnet和ResUnet++。这两个模型源自于学术界的最新研究,旨在提高图像分割的准确性和效率。项目介绍这个开源
- 学习ASP.NET Core的身份认证(基于JwtBearer的身份认证9)
gc_2299
网页编程JwtBear身份认证
测试数据库中只有之前记录温湿度及烟雾值的表中数据较多,在该数据库中增加AppUser表,用于登录用户身份查询,数据库表如下所示: 项目中安装SqlSugarCore包,然后修改控制器类的登录函数及分页查询数据函数,将之前函数中的固定数据修改为从数据库中查询数据,并将分页查询数据函数中返回数据集合修改为返回环境检测数据的集合,主要调整的代码如下所示。客户端页面中的JavaScript代码主要修
- 医学类 使用TransUNet、UNet、DeepLabV3+、HRNet、PSPNet 模型对息肉分割数据集进行训练、评估和可视化 EDD2020息肉数据集分割数据集
计算机C9硕士_算法工程师
数据集语义分割医学类数据集语义分割息肉TransUNetUNet
息肉数据集/息肉瘤分割项目解决(已处理好:EDD2020数据集(EndoscopyDiseaseDetectionandSegmentationChallenge)该息肉分割数据集主要包含人体生长的(肠胃)息肉用于器官内部息肉瘤分割,息肉目标检测,息肉定位任务息肉分割是一个重要的医学影像分析任务,特别是在内窥镜检查中。EDD2020数据集是一个很好的起点。我们将使用几种流行的深度学习模型(如Tra
- 单片机基础模块学习——数码管(二)
promising-w
单片机单片机嵌入式硬件蓝桥杯
一、数码管模块代码这部分包括将数码管想要显示的字符转换成对应段码的函数,另外还包括数码管显示函数值得注意的是对于小数点和不显示部分的处理方式由于小数点没有单独占一位,所以这里用到了两个变量i,j用于跳过小数点导致的占据其他字符显示在数码管上的位置不想让某一位数码管显示的时候,用空格来代替,根据共阳数码管原理图,应将P0引脚全部设为高电平才可熄灭#include"seg.h"//段码转换函数//0x
- Effective C++ 规则43:学习处理模板化基类内的名称
哎呦,帅小伙哦
C++c++
1、背景在C++中,模板化基类为我们提供了强大的灵活性。然而,模板化基类的名称查找却经常会引发困惑,甚至导致编译错误。这是因为模板的名称查找规则与普通类不同。在普通类中,派生类可以直接访问基类的成员变量和成员函数,因为这些名称在编译时是确定的。然而,在模板化基类中,由于基类的定义依赖于模板参数,其成员的名称查找需要更多的信息来完成。如果派生类也是模板类,那么基类的成员名称只有在模板参数确定之后才能
- Python | 基于支持向量机(SVM)的图像分类案例
python收藏家
python机器学习python机器学习
支持向量机(SVM)是一种监督机器学习算法,可用于分类和回归任务。在本文中,我们将重点关注使用SVM进行图像分类。当计算机处理图像时,它将其视为二维像素阵列。数组的大小对应于图像的分辨率,例如,如果图像是200像素宽和200像素高,则数组的尺寸为200x200x3。前两个维度分别表示图像的宽度和高度,而第三个维度表示RGB颜色通道。数组中的值范围为0到255,表示每个点处像素的强度。为了使用SVM
- Python生成成绩报告单:从理论到实践
Tech Synapse
python开发语言
在教育信息化日益普及的今天,自动化生成和处理学生成绩报告单已成为学校和教育机构的一项重要任务。Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言,非常适合用于这种数据处理和报告生成任务。本文将详细介绍如何使用Python生成成绩报告单,包括理论概述和完整的代码示例。一、理论概述1.数据存储与处理生成成绩报告单的第一步是存储和处理学生成绩数据。常见的数据存储方式包括CSV文件、Excel文件和数据库。
- Redis学习笔记
csdn_bobo_6
redis学习数据库
认识NoSQLNoSQL,泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起,传统的关系数据库在处理web2.0网站,特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心,出现了很多难以克服的问题,而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战,特别是大数据应用难题。NoSQL特点方便扩展(
- CTF学习笔记——[ACTF2020 新生赛]BackupFile
Obs_cure
网络安全
一、[ACTF2020新生赛]BackupFile1.题目2.解题步骤看了一眼源码什么都没有。难道要暴力扫目录?先试试flag.php阿这还真有…但是还是什么都没有显示。再试试index.php的备份呢?备份有点东西。审计一下发现是弱类型。这段源码的大意就是输入一个key变量,如果key=str(123ffwsfwefwf24r2f32ir23jrw923rskfjwtsw54w3),那么打印fl
- L8打卡学习笔记
无涯学徒1998
学习笔记支持向量机
本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊SVM与集成学习SVMSVM线性模型SVM非线性模型SVM常用参数集成学习随机森林导入数据查看数据信息数据分析随机森林模型预测结果结果分析个人总结SVM超平面:SVM在特征空间中寻找一个能够最大化类别间隔的超平面,称为最大间隔超平面。这个超平面就是将数据集分成不同类别的边界。支持向量:支持向量是离分隔超平面最近的样本点,它们决定了超平面的
- P5学习笔记
无涯学徒1998
pythonpytorch
本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊运动鞋品牌识别设置GPU导入数据构建CNN模型编写训练函数编写测试函数设置动态学习率等间隔动态调整自定义调整多间隔调整余弦退火正式训练结果可视化使用模型进行预测个人总结设置GPUimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorchvision.transformsastransformsimporttorchv
- 【学习笔记】昇思25天学习打卡(D14)CV05-SSD目标检测.ipynb
UnseenMe
昇思学习笔记目标检测
SSD目标检测模型简介SSD,全称SingleShotMultiBoxDetector,是WeiLiu在ECCV2016上提出的一种目标检测算法。使用NvidiaTitanX在VOC2007测试集上,SSD对于输入尺寸300x300的网络,达到74.3%mAP(meanAveragePrecision)以及59FPS;对于512x512的网络,达到了76.9%mAP,超越当时最强的FasterRC
- 【gopher的java学习笔记】一文讲懂controller,service,mapper,entity是什么
ThisIsClark
gopher的java学习笔记java学习笔记
刚开始上手Java和Spring时,就被controller,service,mapper,entity这几个词搞懵了,搞不懂这些究竟代表什么,感觉使用golang开发的时候也没太接触过这些名词啊~经过两三个月的开发后,逐渐搞懂了这几个词的意义,也对为什么要这么分有了一点见解,总结了一下希望能帮到各位刚刚接触Java和Spring的同学。组件介绍Entity(实体)作用:代表数据库中的表结构,是数
- 深度学习中高斯噪声:为什么以及如何使用
小白学视觉
深度学习人工智能
点击上方“小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶”重磅干货,第一时间送达来源:DeepHubIMBA本文约1800字,建议阅读8分钟高斯噪声是深度学习中用于为输入数据或权重添加随机性的一种技术。在数学上,高斯噪声是一种通过向输入数据添加均值为零和标准差(σ)的正态分布随机值而产生的噪声。正态分布,也称为高斯分布,是一种连续概率分布,由其概率密度函数(PDF)定义:pdf(x)=(1/(σ*sqrt(
- 深度强化学习在高频交易中的动态策略优化与收益提升
二进制独立开发
非纯粹GenAIGenAI与Pythonpython人工智能神经网络自然语言处理生成对抗网络金融数据挖掘
文章目录1.高频交易的核心挑战与强化学习的适应性1.1高频交易中的核心问题1.2强化学习的适配性分析2.基于深度Q网络(DQN)的高频交易策略设计2.1状态空间构建:从LOB到特征工程2.2动作空间与奖励函数设计2.3DQN模型架构与训练优化3.业务视角下的策略优化与风险管理3.1策略有效性验证3.2实时部署与延迟优化3.3合规与伦理考量4.实验:基于NASDAQLOB数据的策略对比4.1数据集与
- 算法学习019 BFS实现迷踪步 c++算法学习 中小学算法思维学习 比赛算法题解 信奥算法解析
小兔子编程
信奥算法详解算法宽度优先BFSC++BFS广度优先算法c++迷宫步数c++迷踪步
C++BFS实现迷踪步一、题目要求1、编程实现有一个n行m列的方格迷宫,用0表示可以通过,用1表示不可以通过,每一步可以向上、下、左、右任意方向移动一格,请计算从左上角(1,1)位置移动到右下角(n,m)位置,最少移动多少步?2、输入输出输入描述:第一行输入矩阵大小n和m
- 软件工程 案例分析作业
SoftwareTeacher
编程语言人工智能javapython大数据
现代软件工程构建之法作业https://bbs.csdn.net/forums/SoftwareEngineering?typeId=1723软件工程作业案例分析很多同学有疑惑:软件工程课是否就是枯燥的理论课?或者是几个牛人拼命写代码,其他人抱大腿的课?要不然就是学习一个程序语言,练习某个框架,搞一个职业培训的课?都不对!软件工程有理论,有实践,更重要的是分析,思辨,总结。在课程中,同学们自己组织
- 理解inode
zhanshenyn
linuxtableunixfile存储user
inode是一个重要概念,是理解Unix/Linux文件系统和硬盘储存的基础。我觉得,理解inode,不仅有助于提高系统操作水平,还有助于体会Unix设计哲学,即如何把底层的复杂性抽象成一个简单概念,从而大大简化用户接口。下面就是我的inode学习笔记,尽量保持简单。===================================理解inode作者:阮一峰一、inode是什么?理解inode
- 【机器学习】必会降维算法之:多维缩放(MDS)
Carl_奕然
机器学习算法人工智能
多维缩放(MDS)1、引言2、多维缩放(MDS)2.1定义2.2应用场景2.3核心原理2.4实现方式2.5算法公式2.6代码示例3、总结1、引言小鱼:最近小屌丝在休假,难得的清闲,我这也闲言少叙,书归正传,咱就聊一聊降为算法之:多维缩放(MDS)在机器学习和数据科学领域,多维缩放(MultidimensionalScaling,简称MDS)是一种常用的降维技术。它能够在尽可能保留原始数据点间距离的
- docker builds not a command
Zack Snyder
dockereureka容器运维云原生
我整理的一些关于【Docker】的项目学习资料(附讲解~~)和大家一起分享、学习一下:https://d.51cto.com/xltfov理解Docker和构建过程中的命令问题:处理“dockerbuildsnotacommand”错误Docker是一种流行的容器化技术,它允许开发者将应用程序及其所有依赖项打包到一个标准化的单元(容器)中,确保应用在任何环境中都能一致地运行。然而,在使用Docke
- 智能推理的革命:DeepSeek-R1 深度解析其算法与实现
步子哥
算法人工智能
在人工智能(AI)领域,语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)正以惊人的速度发展,变得越来越智能,能够理解和生成复杂的语言内容。然而,尽管现有的模型在许多任务上表现出色,它们在深度推理和逻辑思维方面仍有显著的提升空间。DeepSeek-R1的出现,正是为了解决这一问题,通过强化学习(ReinforcementLearning,RL)赋予语言模型更强大的推理能力,开创了LLMs
- 转帖-在Eclipse中开发JSF
ren_z_q
JSFEclipseBeanJSPOracle
(转自http://www.blogjava.net/gaofeng/articles/127842.html作者:Java.net)Eclipse3.3刚刚发布,正在学习JSF,于是使用Eclipse3.3做了一个JSF的Demo,很简单,主要是页面的跳转、组件和Bean的绑定等基础...1、工具准备:Eclipse3.3WTP2.0(最好下载一个all-in-one的版本..省的麻烦)...依
- package.json依赖包漏洞之yargs-Parser输入验证错误漏洞
漏洞安全
背景有个安全扫描的流水线,扫描了负责的项目之后,发现一些漏洞。需要说明的是,这个扫描只是针对package.json文件。扫的是依赖树,而不是项目源代码,也不是打包后的代码。但既然是漏洞,都是可以好好学习下的。yargs-Parser输入验证错误漏洞(CVE-2020-7608)被扫描出来的是下面这样的:详情请查看:package.json依赖包漏洞之yargs-Parser输入验证错误漏洞
- package.json依赖包漏洞之nodejs-glob-parent正则表达式拒绝服务漏洞
漏洞安全前端
背景有个安全扫描的流水线,扫描了负责的项目之后,发现一些漏洞。需要说明的是,这个扫描只是针对package.json文件,扫的是依赖树,而不是项目源代码,也不是打包后的代码。但既然是漏洞,都是可以好好学习下的。nodejs-glob-parent正则表达式拒绝服务漏洞(CVE-2020-28469)被扫描出来的是下面这样的:从阿里云漏洞库中可以知道具体是什么漏洞。CVE-2020-28469漏洞的
- 第38周:猫狗识别 (Tensorflow实战第八周)
weixin_46620278
tensorflow人工智能python
目录前言一、前期工作1.1设置GPU1.2导入数据输出二、数据预处理2.1加载数据2.2再次检查数据2.3配置数据集2.4可视化数据三、构建VGG-16网络3.1VGG-16网络介绍3.2搭建VGG-16模型四、编译五、训练模型六、模型评估七、预测总结前言本文为中的学习记录博客原作者:说在前面1)本周任务:了解model.train_on_batch()并运用;了解tqdm,并使用tqdm实现可视
- 如何在 Ubuntu 20.04 或 22.04 上安装 Python 3
百川Cs
计算机基础ubuntupythonlinuxpipconda
以下是关于如何在Ubuntu20.04或22.04上安装Python3的详细步骤。Python是一种广泛使用的编程语言,适用于自动化、数据分析、机器学习等领域。Ubuntu系统通常预装了Python3,但如果需要安装或升级到最新版本,可以按照以下方法操作。检查系统是否已安装Python3打开终端(快捷键:Ctrl+Alt+T)。输入以下命令检查是否已安装Python3:python3--versi
- 【Java学习】从0到1掌握行为抽象与Lambda表达式:分区的深度解析与实战指南
墨瑾轩
一起学学Java【二】java学习开发语言
关注墨瑾轩,带你探索编程的奥秘!超萌技术攻略,轻松晋级编程高手技术宝库已备好,就等你来挖掘订阅墨瑾轩,智趣学习不孤单即刻启航,编程之旅更有趣从0到1掌握行为抽象与Lambda表达式:分区的深度解析与实战指南!引言在现代编程中,行为抽象和Lambda表达式是提高代码可读性和灵活性的重要工具。特别是在Java8引入的流(Stream)API和分区功能,更是让处理集合数据变得简单而优雅。今天,我们就一起
- Pywinauto 快速学习指南
口_天_光健
microsoftpythonwindows自动化
Pywinauto技术指南一、基础概念(一)控件(Widgets)在Windows应用程序中,控件是用户界面的基本组成部分,如按钮、文本框、下拉列表等。Pywinauto提供了方法来识别和操作这些控件。(二)应用程序(Applications)代表正在运行的Windows应用程序。可以使用Pywinauto启动、连接和操作应用程序。(三)窗口(Windows)应用程序中的窗口是用户与之交互的界面。
- 咱们继续学Java——高级篇 第二百五十五篇:之Java进阶之本地方法:Windows注册表访问代码的终极解读
一杯年华@编程空间
咱们继续学java高级篇mavenjava-eespringbootspringcloudhibernatetomcat
咱们继续学Java——高级篇第二百五十五篇:之Java进阶之本地方法:Windows注册表访问代码的终极解读在Java学习的道路上,我们不断追求代码理解的深度,每一次对复杂代码的终极解读都是成长的重要里程碑。我写这篇博客的目的,就是希望与大家一同深入剖析Java本地方法中访问Windows注册表的剩余关键代码,助力大家在Java与其他语言交互编程领域掌握最核心的技能。今天,我们将详细解读Win32
- 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