SuperSources
SuperSources

【ZJU-Machine Learning】简单语音识别

【ZJU-Machine Learning】简单语音识别_第1张图片

解决方法

【ZJU-Machine Learning】简单语音识别_第2张图片

主要思路

【ZJU-Machine Learning】简单语音识别_第3张图片

【ZJU-Machine Learning】简单语音识别_第4张图片

难点：不知道某一动作时许了多长时间，因此需要引入时间参数

马尔科夫假设表明，aij与时间无关，后一时刻的状态只与前一时刻的状态有关。

【ZJU-Machine Learning】简单语音识别_第5张图片
aij还可以定义为
【ZJU-Machine Learning】简单语音识别_第6张图片
这样的含义是后一时刻的状态只与前任意时刻的状态有关（多步马尔科夫链），增加了问题和模型的复杂度，这里采用第一种形式（单步马尔科夫链）。

三个问题

【ZJU-Machine Learning】简单语音识别_第7张图片
【ZJU-Machine Learning】简单语音识别_第8张图片
对于问题一的简便算法

【ZJU-Machine Learning】简单语音识别_第9张图片

④【ZJU-Machine Learning】简单语音识别_第10张图片
【ZJU-Machine Learning】简单语音识别_第11张图片
【ZJU-Machine Learning】简单语音识别_第12张图片
【ZJU-Machine Learning】简单语音识别_第13张图片
【ZJU-Machine Learning】简单语音识别_第14张图片
【ZJU-Machine Learning】简单语音识别_第15张图片

【ZJU-Machine Learning】简单语音识别_第16张图片
【ZJU-Machine Learning】简单语音识别_第17张图片
【ZJU-Machine Learning】简单语音识别_第18张图片


【ZJU-Machine Learning】简单语音识别_第19张图片

你可能感兴趣的:(【ZJU】机器学习)

  • 深度学习：探索人工智能的无限可能 木小梦(๑• . •๑) 人工智能深度学习
    引言：在当今这个数字化时代，人工智能（AI）已经成为了一个热门话题。从自动驾驶汽车到智能助手，AI正在逐渐改变我们的生活方式。而在AI领域，深度学习是近年来发展最为迅速的一个分支。本文将深入探讨深度学习及其相关领域，包括计算机视觉、自然语言处理、神经网络和强化学习。1.深度学习深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，它试图模拟人脑的工作方式，通过训练大量数据来自动学习数据的内在规律和表示层次
  • 计算机视觉概念科普 极客代码 玩转AI人工智能图像处理计算机视觉深度学习
    计算机视觉（ComputerVision,CV）是一门多学科交叉的科学，旨在让计算机具备“看”的能力，即通过图像或视频数据来理解世界。它结合了信号处理、图像处理、模式识别、机器学习等多个领域的技术，让计算机能够执行诸如识别、分类、追踪等复杂的视觉任务。本文将深入探讨计算机视觉的核心概念和技术。一、计算机视觉概述计算机视觉是一门研究如何让计算机“看”世界并从中获取信息的科学。它主要关注如何处理、分析
  • 机器学习和深度学习中常见损失函数，包括损失函数的数学公式、推导及其在不同场景中的应用 早起星人 机器学习深度学习人工智能
    目录引言什么是损失函数？常见损失函数介绍3.1均方误差（MeanSquaredError,MSE）3.2交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）3.3平滑L1损失（SmoothL1Loss）3.4HingeLoss（合页损失）3.5二进制交叉熵损失（BinaryCross-EntropyLoss）3.6KL散度（KLDivergence）3.7Huber损失（HuberLoss）3.8对比
  • AI学习记录 - 对抗性神经网络 victor-AI最好的学习方式是画图 人工智能学习神经网络
    有用点赞哦学习机器学习到一定程度之后，一般会先看他的损失函数是什么，看他的训练集是什么，训练集是什么，代表我使用模型的时候，输入是什么类型的数据。对抗神经网络其实可以这样子理解，网上一直说生成器和判别器的概念，没有触及到本质。我有一种看法：假如当前场景是输入模糊图片，然后输出高质量图片。当判别器和生成器本来就是一个模型，在不把判别器生成器拆开的时候，我输入一张图片，这个模型输出的是0和1，那这个整
  • 【ShuQiHere】《机器学习的进化史『上』：从数学模型到智能算法的百年征程》 ShuQiHere 机器学习人工智能
    【ShuQiHere】引言：概述机器学习的演进机器学习的发展史是一段从数学基础到智能算法的演进历程。从19世纪的数学探索，到20世纪的计算革命，再到21世纪的智能算法应用，机器学习模型的演化贯穿了科学进步的每个重要阶段。这篇博客将系统回顾这些模型的历史演进，展示它们之间的联系，并探讨其在现代应用中的重要性。线性回归：机器学习的起点背景故事：1805年的法国，年轻的数学家Adrien-MarieLe
  • TensorFlow和它的弟弟们 活蹦乱跳酸菜鱼 tensorflow人工智能python
    TensorFlow、TensorFlowLite、TensorFlowLiteMicro是Google在深度学习领域推出的三个不同产品，它们各自有着不同的设计目标和适用场景。以下是它们之间的主要区别：1.TensorFlow(PC\GPU)设计目标：TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由GoogleBrain团队开发，旨在帮助开发者构建和训练深度学习模型。它支持多种编程语言（如Pyth
  • 机器学习（ML）算法分类 活蹦乱跳酸菜鱼 机器学习
    机器学习（ML）算法是一个广泛而多样的领域，涵盖了多种用于数据分析和模式识别的技术。以下是一些常见的机器学习算法分类及其具体算法：一、监督学习算法监督学习算法使用标记（即已知结果）的训练数据来训练模型，以便对新数据进行预测。线性回归：用于建立连续变量之间的关系，通过拟合一条直线或超平面来预测新数据的输出值。逻辑回归：虽然名称中包含“回归”，但实际上是用于分类问题，特别是二分类问题。通过将线性回归模
  • Datawhale AI夏令营-task03 ghost_him 人工智能
    DatawhaleAI夏令营-task03笔记来源：DatawhaleAI夏令营数据增强基础数据增强是一种在机器学习和深度学习领域常用的技术，尤其是在处理图像和视频数据时。**数据增强的目的是通过人工方式增加训练数据的多样性，从而提高模型的泛化能力，使其能够在未见过的数据上表现得更好。**数据增强涉及对原始数据进行一系列的变换操作，生成新的训练样本。这些变换模拟了真实世界中的变化，对于图像而言，数
  • K-means聚类算法：从原理到实践的全面解读 一休哥助手 人工智能算法kmeans聚类
    引言在当今数据驱动的时代，机器学习技术的发展已经成为各行各业的重要驱动力。在机器学习中，聚类算法是一类被广泛应用的技术之一。聚类旨在将数据集中的样本划分为不同的组，使得组内的样本相似度高，组间的相似度低。K-means聚类算法作为聚类算法中的一种经典方法，因其简单、高效的特性被广泛应用于各个领域。在本文中，我们将深入探讨K-means聚类算法，从基本原理到实际应用，以及算法的优化和实现方法。首先，
  • 机器学习——支持向量机 酱香编程，风雨兼程 机器学习支持向量机机器学习算法
    一、间隔与支持向量  给定训练样本集D={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xm,ym)},yi∈{−1,+1}D=\{(\bmx_1,y_1),(\bmx_2,y_2),\cdots,(\bmx_m,y_m)\},y_i\in\{-1,+1\}D={(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xm,ym)},yi∈{−1,+1}，分类学习最基本的想法就是基于训练集DDD在样本空间中找到一个划分超
  • 【机器学习-随记】使用 Slack 和 Facebook Messenger 的消息机器人实现虚拟客服人员 听忆. 机器学习facebook机器人
    使用Slack和FacebookMessenger的消息机器人实现虚拟客服人员1.平台选择与集成2.消息机器人开发3.自然语言处理(NLP)4.虚拟助手功能实现5.语音助手集成6.安全与用户隐私7.测试与部署边走、边悟迟早会好实现一个虚拟客服人员，能够通过Slack和FacebookMessenger进行交互，并执行虚拟助手和语音助手通常完成的任务，涉及多个技术组件和步骤。以下是实现这一系统的详细
  • 每天一个数据分析题（五百零五）- 提升方法 跟着紫枫学姐学CDA 数据分析题库数据分析
    提升方法（Boosting），是一种可以用来减小监督式学习中偏差的机器学习算法。基于Boosting的集成学习，其代表算法不包括？A.AdaboostB.GBDTC.XGBOOSTD.随机森林数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习，可视化，机器学习，Spark八个方向的专项练习题库，数据
  • 每天一个数据分析题（五百零六）- 装袋方法 跟着紫枫学姐学CDA 数据分析数据挖掘
    装袋方法(bagging)也叫做bootstrapaggregating,是在原始数据集有放回地重采样S次后得到新数据集的一种技术，其代表算法有？A.AdaboostB.GBDTC.XGBOOSTD.随机森林数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习，可视化，机器学习，Spark八个方向的专
  • 7+非肿瘤纯生信，内容不多但思路值得借鉴！ 生信小课堂
    关于非肿瘤生信，我们也解读过很多，主要有以下类型1单个疾病WGCNA+PPI分析筛选hub基因。2单个疾病结合免疫浸润，铁死亡，自噬等基因集，机器学习算法等。3两种相关疾病联合分析，包括非肿瘤结合非肿瘤，非肿瘤结合肿瘤或者非肿瘤结合泛癌分析4基于分型的非肿瘤生信分析5单细胞结合普通转录组生信分析目前非肿瘤生信发文的门槛较低，有需要的朋友患者添加小编咨询生信分析咨询请关注生信小课堂研究背景：扩张型心
  • 亦菲喊你来学机器学习（14） --贝叶斯算法 方世恩 机器学习算法人工智能pythonscikit-learn
    文章目录贝叶斯一、贝叶斯定理二、贝叶斯算法的核心概念三、贝叶斯算法的优点与局限优点：局限：四、构建模型训练模型测试模型总结贝叶斯贝叶斯算法（Bayesianalgorithm）是一种基于贝叶斯定理的机器学习方法，主要用于估计模型参数和进行概率推断。以下是对贝叶斯算法的详细解析：一、贝叶斯定理贝叶斯定理是概率论中的一个基本定理，它描述了条件概率之间的关系。该定理的数学表达式为：P(A∣B)=P(B)
  • 探索数据世界的钥匙：机器学习中的线性回归 程序员-李旭亮 机器学习
    在浩瀚的数据海洋中，寻找隐藏的模式与规律，一直是科学家、工程师乃至各行各业决策者们的共同追求。而机器学习，作为这一领域的璀璨明珠，以其强大的数据分析与预测能力，正逐步改变着我们的世界。在众多机器学习算法中，线性回归以其简洁、直观、易于理解的特点，成为了入门机器学习的首选，更是解决回归问题的一把金钥匙。一、线性回归：定义与原理线性回归，顾名思义，是一种通过线性模型来预测一个或多个自变量（X）与因变量
  • 深度学习与OpenCV：解锁计算机视觉的无限可能 程序员-李旭亮 深度学习
    在科技日新月异的今天，计算机视觉作为人工智能领域的一颗璀璨明珠，正以前所未有的速度改变着我们的生活与工作方式。而《深度学习》与OpenCV，作为这一领域的两大重要工具，更是为计算机视觉的入门与深入探索铺设了坚实的基石。本文将带您一窥这两者的魅力，探索它们如何携手开启计算机视觉的无限可能。深度学习：智能的催化剂深度学习，作为机器学习的一个分支，其核心在于通过构建深层次的神经网络模型，模拟人脑的学习过
  • PyTorch库学习之torch.mean函数 Midsummer-逐梦 #torchpytorch学习人工智能
    PyTorch库学习之torch.mean函数一、简介torch.mean是PyTorch库中的一个函数，用于计算张量的均值。它可以沿着指定的维度或者整个张量计算均值，是数据分析和机器学习中常用的操作之一。二、语法和参数语法:torch.mean(input,dim=None,keepdim=False,*,out=None)参数:input(torch.Tensor):输入张量。dim(int,
  • AI大模型副业变现之路，有技术就有收入！ AI大模型-王哥 人工智能AI大模型大模型大模型学习大模型教程大模型入门
    在当今时代，AI大模型的应用越来越广泛，利用这些技术开展副业赚钱已成为可能。以下是一份详细的指南，帮助你了解需要学习的内容以及如何操作。一、需要学习的内容基础知识储备（1）数学知识：线性代数、概率论与数理统计、微积分等，这些是理解AI算法的基础。（2）编程技能：掌握Python编程语言，因为Python在AI领域有丰富的库和框架支持。（3）机器学习原理：了解常见的机器学习算法，如线性回归、决策树、
  • c++调用python和numpy混合编程 AIVoyager c++pythonc++pythonnumpy
    目录1.cmake配置2.python脚本3.c++头文件初始化4.c++调用python中的函数，实现功能参考在现代软件开发中，跨语言编程和混合编程的需求日益增长。C++作为一种高效、强大的编程语言，广泛应用于底层开发、游戏引擎、高性能计算等领域。而Python则因其简洁的语法、丰富的库和易于学习的特性，在数据科学、机器学习、Web开发等领域占据重要地位。NumPy是Python中一个用于数值计
  • springboot集成 AI 实现图片辅助设计功能 cesske springboot人工智能后端
    springboot集成AI实现图片辅助设计功能在SpringBoot中实现一个图片辅助设计功能，通常会涉及到图像处理、计算机视觉以及机器学习（AI）技术的应用。这样的系统可以帮助用户进行图像编辑、风格转换、自动设计布局等。以下是一个基本步骤和技术栈建议，用于在SpringBoot中构建图片辅助设计功能的系统。1.技术栈选择SpringBoot：作为后端框架，提供RESTfulAPI。图像处理库：
  • 【ShuQiHere】SGD vs BGD：搞清楚它们的区别和适用场景 ShuQiHere 机器学习python人工智能
    【ShuQiHere】在机器学习中，优化模型是构建准确预测模型的关键步骤。优化算法帮助我们调整模型的参数，使其更好地拟合训练数据，减少预测误差。在众多优化算法中，梯度下降法是一种最为常见且有效的手段。梯度下降法主要有两种变体：批量梯度下降（BatchGradientDescent,BGD）和随机梯度下降（StochasticGradientDescent,SGD）。这两者在如何计算梯度并更新模型参
  • 每天一个数据分析题（五百零二）- 分割式聚类算法 跟着紫枫学姐学CDA 数据分析题库算法数据分析聚类
    以下哪个选项是分割式聚类算法?A.K-Means。B.CentroidMethodC.Ward’sMethodD.以上皆非数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习，可视化，机器学习，Spark八个方向的专项练习题库，数据分析从业者刷题必备神器！
  • 【机器学习基础】Anaconda与Pycharm使用 叫我东方小巴黎 机器学习基础人工智能
    这里写目录标题指定py版本安装包指定py版本安装包condaenvlistactivatexxxcondalistpipinstallxxx
  • 【机器学习】初学者经典案例（随记） 听忆. 机器学习人工智能数据挖掘深度学习语言模型
    边走、边悟迟早会好一、概念机器学习是一种利用数据来改进模型性能的计算方法，属于人工智能的一个分支。它旨在让计算机系统通过经验自动改进，而不需要明确编程。类型监督学习：使用带标签的数据进行训练，包括分类（如垃圾邮件检测）和回归（如房价预测）。无监督学习：使用不带标签的数据进行训练，包括聚类（如客户细分）和降维（如主成分分析）。强化学习：通过与环境的交互学习策略，以最大化累积奖励（如AlphaGo）。
  • 机器学习概述与应用：深度学习、人工智能与经典学习方法 刷刷刷粉刷匠 人工智能机器学习深度学习
    引言机器学习（MachineLearning）是人工智能（AI）领域中最为核心的分支之一，其主要目的是通过数据学习和构建模型，帮助计算机系统自动完成特定任务。随着深度学习（DeepLearning）的崛起，机器学习技术在各行各业中的应用变得越来越广泛。在本文中，我们将详细介绍机器学习的基础概念，包括无监督学习、有监督学习、增量学习，以及常见的回归和分类问题，并结合实际代码示例来加深理解。1.机器学
  • 《陈天奇：机器学习科研的十年》阅读笔记 Bunny_Ben 科研方法&心得笔记
    0、作者介绍陈天奇是机器学习领域著名的青年华人学者之一，本科毕业于上海交通大学ACM班，博士毕业于华盛顿大学计算机系，研究方向为大规模机器学习。2019年，陈天奇在Twitter上宣布自己将于2020年秋季加入CMU任助理教授，成为加入CMU的年轻华人学者之一。在本文中，陈天奇回顾了自己做机器学习科研的十年。 1、原文十年前，MSRA的夏天，刚开始尝试机器学习研究的我面对科研巨大的不确定性，感到最
  • Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营｜机器学习基础之案例学习 Monyan 人工智能机器学习学习李宏毅深度学习
    机器学习（MachineLearning,ML）：机器具有学习的能力，即让机器具备找一个函数的能力函数不同，机器学习的类别不同：回归（regression）：找到的函数的输出是一个数值或标量（scalar）。例如：机器学习预测某一个时间段内的PM2.5，机器要找到一个函数f，输入是跟PM2.5有关的的指数，输出是明天中午的PM2.5的值。分类（classification）：让机器做选择题，先准备
  • 聚星文社——绘唐科技Ai推文软件 绘唐AIGCAI工具 科技
    聚星文社——绘唐科技Ai推文软件聚星文社--绘唐科技Ai推文软件https://iimenvrieak.feishu.cn/docx/ZhRNdEWT6oGdCwxdhOPcdds7nofAI推文软件是一种利用人工智能技术帮助用户自动生成推文内容的工具。该软件会分析用户提供的相关信息和目标群体，然后使用机器学习算法和自然语言处理技术来生成具有吸引力和关联性的推文内容。通过使用AI推文软件，用户可以
  • Spark on YARN 静听山水 Sparkspark大数据分布式
    ApacheSpark和ApacheHadoopYARN是两个紧密相关的项目，它们经常一起使用来处理大规模数据集。下面我将解释Spark如何与YARN配合工作，以及如何在YARN上运行Spark应用程序。ApacheSparkApacheSpark是一个快速通用的大规模数据处理引擎，支持多种计算模式，如批处理、流处理、机器学习和图形处理。Spark提供了一个统一的编程模型，可以在单个集群上运行各种
  • Js函数返回值 _wy_ jsreturn
    一、返回控制与函数结果，语法为：return 表达式;作用: 结束函数执行，返回调用函数，而且把表达式的值作为函数的结果 二、返回控制语法为：return;作用: 结束函数执行，返回调用函数，而且把undefined作为函数的结果 在大多数情况下,为事件处理函数返回false,可以防止默认的事件行为.例如,默认情况下点击一个<a>元素,页面会跳转到该元素href属性
  • MySQL 的 char 与 varchar bylijinnan mysql
    今天发现，create table 时，MySQL 4.1有时会把 char 自动转换成 varchar 测试举例： CREATE TABLE `varcharLessThan4` ( `lastName` varchar(3) ) ; mysql> desc varcharLessThan4; +----------+---------+------+-
  • Quartz——TriggerListener和JobListener eksliang TriggerListenerJobListenerquartz
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2208624 一.概述 listener是一个监听器对象，用于监听scheduler中发生的事件，然后执行相应的操作；你可能已经猜到了，TriggerListeners接受与trigger相关的事件，JobListeners接受与jobs相关的事件。   二.JobListener监听器  j
  • oracle层次查询 18289753290 oracle；层次查询；树查询
    .oracle层次查询(connect  by) oracle的emp表中包含了一列mgr指出谁是雇员的经理，由于经理也是雇员，所以经理的信息也存储在emp表中。这样emp表就是一个自引用表，表中的mgr列是一个自引用列，它指向emp表中的empno列，mgr表示一个员工的管理者， select   empno,mgr,ename,sal  from e
  • 通过反射把map中的属性赋值到实体类bean对象中 酷的飞上天空 javaee泛型类型转换
    使用过struts2后感觉最方便的就是这个框架能自动把表单的参数赋值到action里面的对象中 但现在主要使用Spring框架的MVC，虽然也有@ModelAttribute可以使用但是明显感觉不方便。 好吧，那就自己再造一个轮子吧。 原理都知道，就是利用反射进行字段的赋值，下面贴代码 主要类如下：   import java.lang.reflect.Field; imp
  • SAP HANA数据存储：传统硬盘的瓶颈问题 蓝儿唯美 HANA
    SAPHANA平台有各种各样的应用场景，这也意味着客户的实施方法有许多种选择，关键是如何挑选最适合他们需求的实施方案。 在 《Implementing SAP HANA》这本书中，介绍了SAP平台在现实场景中的运作原理，并给出了实施建议和成功案例供参考。本系列文章节选自《Implementing SAP HANA》，介绍了行存储和列存储的各自特点，以及SAP HANA的数据存储方式如何提升空间压
  • Java Socket 多线程实现文件传输 随便小屋 javasocket
            高级操作系统作业，让用Socket实现文件传输，有些代码也是在网上找的，写的不好，如果大家能用就用上。 客户端类：   package edu.logic.client; import java.io.BufferedInputStream; import java.io.Buffered
  • java初学者路径 aijuans java
    学习Java有没有什么捷径?要想学好Java，首先要知道Java的大致分类。自从Sun推出Java以来，就力图使之无所不包，所以Java发展到现在，按应用来分主要分为三大块：J2SE,J2ME和J2EE,这也就是Sun ONE(Open Net Environment)体系。J2SE就是Java2的标准版，主要用于桌面应用软件的编程；J2ME主要应用于嵌入是系统开发，如手机和PDA的编程；J2EE
  • APP推广 aoyouzi APP推广
    一，免费篇 1，APP推荐类网站自主推荐 最美应用、酷安网、DEMO8、木蚂蚁发现频道等,如果产品独特新颖，还能获取最美应用的评测推荐。PS：推荐简单。只要产品有趣好玩，用户会自主分享传播。例如足迹APP在最美应用推荐一次，几天用户暴增将服务器击垮。 2，各大应用商店首发合作 老实盯着排期，多给应用市场官方负责人献殷勤。 3，论坛贴吧推广 百度知道，百度贴吧，猫扑论坛，天涯社区，豆瓣（
  • JSP转发与重定向 百合不是茶 jspservletJava Webjsp转发
      在servlet和jsp中我们经常需要请求,这时就需要用到转发和重定向;   转发包括;forward和include     例子;forwrad转发;  将请求装法给reg.html页面   关键代码;    req.getRequestDispatcher("reg.html
  • web.xml之jsp-config bijian1013 javaweb.xmlservletjsp-config
    1.作用：主要用于设定JSP页面的相关配置。 2.常见定义： <jsp-config> <taglib> <taglib-uri>URI(定义TLD文件的URI,JSP页面的tablib命令可以经由此URI获取到TLD文件)</tablib-uri> <taglib-location> TLD文件所在的位置
  • JSF2.2 ViewScoped Using CDI sunjing CDIJSF 2.2ViewScoped
    JSF 2.0 introduced annotation @ViewScoped; A bean annotated with this scope maintained its state as long as the user stays on the same view(reloads or navigation - no intervening views). One problem w
  • 【分布式数据一致性二】Zookeeper数据读写一致性 bit1129 zookeeper
    很多文档说Zookeeper是强一致性保证，事实不然。关于一致性模型请参考http://bit1129.iteye.com/blog/2155336    Zookeeper的数据同步协议 Zookeeper采用称为Quorum Based Protocol的数据同步协议。假如Zookeeper集群有N台Zookeeper服务器(N通常取奇数，3台能够满足数据可靠性同时
  • Java开发笔记 白糖_ java开发
    1、Map<key,value>的remove方法只能识别相同类型的key值   Map<Integer,String> map = new HashMap<Integer,String>(); map.put(1,"a"); map.put(2,"b"); map.put(3,"c"
  • 图片黑色阴影 bozch 图片
     .event{ padding:0;    width:460px;    min-width: 460px;    border:0px solid #e4e4e4;    height: 350px;    min-heig
  • 编程之美-饮料供货-动态规划 bylijinnan 动态规划
    import java.util.Arrays; import java.util.Random; public class BeverageSupply { /** * 编程之美 饮料供货 * 设Opt（V’，i）表示从i到n-1种饮料中，总容量为V’的方案中，满意度之和的最大值。 * 那么递归式就应该是：Opt（V’，i）=max{ k * Hi+Op
  • ajax大参数（大数据）提交性能分析 chenbowen00 WebAjax框架浏览器prototype
    近期在项目中发现如下一个问题 项目中有个提交现场事件的功能，该功能主要是在web客户端保存现场数据（主要有截屏，终端日志等信息）然后提交到服务器上方便我们分析定位问题。客户在使用该功能的过程中反应点击提交后反应很慢，大概要等10到20秒的时间浏览器才能操作，期间页面不响应事件。 根据客户描述分析了下的代码流程，很简单，主要通过OCX控件截屏，在将前端的日志等文件使用OCX控件打包，在将之转换为
  • [宇宙与天文]在太空采矿,在太空建造 comsci
         我们在太空进行工业活动...但是不太可能把太空工业产品又运回到地面上进行加工,而一般是在哪里开采,就在哪里加工,太空的微重力环境,可能会使我们的工业产品的制造尺度非常巨大....      地球上制造的最大工业机器是超级油轮和航空母舰,再大些就会遇到困难了,但是在空间船坞中,制造的最大工业机器,可能就没
  • ORACLE中CONSTRAINT的四对属性 daizj oracleCONSTRAINT
    ORACLE中CONSTRAINT的四对属性 summary:在data migrate时,某些表的约束总是困扰着我们,让我们的migratet举步维艰,如何利用约束本身的属性来处理这些问题呢?本文详细介绍了约束的四对属性: Deferrable/not deferrable, Deferred/immediate, enalbe/disable, validate/novalidate,以及如
  • Gradle入门教程 dengkane gradle
    一、寻找gradle的历程 一开始的时候，我们只有一个工程，所有要用到的jar包都放到工程目录下面，时间长了，工程越来越大，使用到的jar包也越来越多，难以理解jar之间的依赖关系。再后来我们把旧的工程拆分到不同的工程里，靠ide来管理工程之间的依赖关系，各工程下的jar包依赖是杂乱的。一段时间后，我们发现用ide来管理项程很不方便，比如不方便脱离ide自动构建，于是我们写自己的ant脚本。再后
  • C语言简单循环示例 dcj3sjt126com c
    # include <stdio.h> int main(void) { int i; int count = 0; int sum = 0; float avg; for (i=1; i<=100; i++) { if (i%2==0) { count++; sum += i; } } avg
  • presentModalViewController 的动画效果 dcj3sjt126com controller
    系统自带(四种效果)： presentModalViewController模态的动画效果设置：     [cpp]  view plain copy   UIViewController *detailViewController = [[UIViewController al
  • java 二分查找 shuizhaosi888 二分查找java二分查找
    需求：在排好顺序的一串数字中，找到数字T   一般解法：从左到右扫描数据，其运行花费线性时间O(N)。然而这个算法并没有用到该表已经排序的事实。 /** * * @param array * 顺序数组 * @param t * 要查找对象 * @return */ public stati
  • Spring Security（07）——缓存UserDetails 234390216 ehcache缓存Spring Security
           Spring Security提供了一个实现了可以缓存UserDetails的UserDetailsService实现类，CachingUserDetailsService。该类的构造接收一个用于真正加载UserDetails的UserDetailsService实现类。当需要加载UserDetails时，其首先会从缓存中获取，如果缓存中没
  • Dozer 深层次复制 jayluns VOmavenpo
    最近在做项目上遇到了一些小问题，因为架构在做设计的时候web前段展示用到了vo层，而在后台进行与数据库层操作的时候用到的是Po层。这样在业务层返回vo到控制层，每一次都需要从po-->转化到vo层，用到BeanUtils.copyProperties(source, target)只能复制简单的属性，因为实体类都配置了hibernate那些关联关系，所以它满足不了现在的需求，但后发现还有个很
  • CSS规范整理（摘自懒人图库） a409435341 htmlUIcss浏览器
       刚没事闲着在网上瞎逛，找了一篇CSS规范整理，粗略看了一下后还蛮有一定的道理，并自问是否有这样的规范，这也是初入前端开发的人一个很好的规范吧。 一、文件规范 1、文件均归档至约定的目录中。 具体要求通过豆瓣的CSS规范进行讲解： 所有的CSS分为两大类：通用类和业务类。通用的CSS文件，放在如下目录中： 基本样式库 /css/core
  • C++动态链接库创建与使用 你不认识的休道人 C++dll
    一、创建动态链接库 1.新建工程test中选择”MFC [dll]”dll类型选择第二项"Regular DLL With MFC shared linked"，完成 2.在test.h中添加 extern “C” 返回类型 _declspec(dllexport)函数名(参数列表); 3.在test.cpp中最后写 extern “C” 返回类型 _decls
  • Android代码混淆之ProGuard rensanning ProGuard
    Android应用的Java代码，通过反编译apk文件（dex2jar、apktool）很容易得到源代码，所以在release版本的apk中一定要混淆一下一些关键的Java源码。 ProGuard是一个开源的Java代码混淆器（obfuscation）。ADT r8开始它被默认集成到了Android SDK中。 官网： http://proguard.sourceforge.net/
  • 程序员在编程中遇到的奇葩弱智问题 tomcat_oracle jquery编程ide
    　　现在收集一下：       　　排名不分先后，按照发言顺序来的。   1、Jquery插件一个通用函数一直报错，尤其是很明显是存在的函数，很有可能就是你没有引入jquery。。。或者版本不对 2、调试半天没变化：不在同一个文件中调试。这个很可怕，我们很多时候会备份好几个项目，改完发现改错了。有个群友说的好：   在汤匙
  • 解决maven-dependency-plugin (goals "copy-dependencies","unpack") is not supported xp9802 dependency
    解决办法：在plugins之前添加如下pluginManagement，二者前后顺序如下：   [html]  view plain copy   <build>           <pluginManagement
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他