- 机器学习之线性代数
珠峰日记
AI理论与实践机器学习线性代数人工智能
文章目录一、引言:线性代数为何是AI的基石二、向量:AI世界的基本构建块(一)向量的定义(二)向量基础操作(三)重要概念三、矩阵:AI数据的强大容器(一)矩阵的定义(二)矩阵运算(三)矩阵特性(四)矩阵分解(五)Python示例(使用NumPy库)四、线性代数在AI中的应用(一)数据表示(二)降维:PCA(三)线性回归(四)计算机视觉(五)自然语言处理一、引言:线性代数为何是AI的基石在人工智能领
- 06 - gldas水文模型数据处理 - 下载、matlab读取
咋(za)说
论文笔记笔记经验分享
gldas水文模型数据处理-下载、matlab读取0.引言1.GLDAS水文数据介绍2.GLDAS数据下载3.GLDAS数据读取的matlab程序0.引言 根据水量平衡方程,陆地水储量变化(Δtws\DeltatwsΔtws
- matlab spmd,matlab并行计算命令
其实我是老莫
matlabspmd
1.matlab仿真模型怎么并行计算以单台双核计算机为例。首先打开MATLAB命令窗口,输入matlabpoolopen就OK了。这样,就相当于将一台计算机的两个核心,当做两台机器用啦。接下来是编程序实现的方法。MATLAB并行计算的模式有几种?主要是两种:parfor模式和spmd模式。两种模式的应用都很简单。第一个中,parfor其实就是parallel+for简化而来,顾名思义啊,就是把原来
- 【Hugging Face】transformers 库中 model.generate() 方法:自回归模型的文本生成方法
彬彬侠
HuggingFacemodel.generatetransformersHuggingFace文本生成自回归模型GPTLLAMA
HuggingFacemodel.generate方法model.generate是transformers库中的文本生成(TextGeneration)方法,适用于自回归模型(如GPT-2、T5、BART、LLAMA),用于生成文本、摘要、翻译、问答等。1.适用于哪些模型?generate适用于基于Transformer生成文本的模型,例如:GPT-2(AutoModelForCausalLM)
- 《Natural Actor-Critic》译读笔记
songyuc
笔记
《NaturalActor-Critic》摘要本文提出了一种新型的强化学习架构,即自然演员-评论家(NaturalActor-Critic)。Theactor的更新通过使用Amari的自然梯度方法进行策略梯度的随机估计来实现,而评论家则通过线性回归同时获得自然策略梯度和价值函数的附加参数。本文展示了使用自然策略梯度的actor改进特别有吸引力,因为这些梯度与所选策略表示的坐标框架无关,并且比常规策
- Web UI自动化测试--元素操作
每 天 早 睡
持续集成与自动化测试ui
一、介绍什么是webui自动化测试1、通过代码来模拟人的手工操作,执行测试内容2、自动化是为了代替重复的手工操作,提高测试效率ui自动化的价值:1、回归速度的对比,以前进行全量回归测试需要x天,现在有没有减少2、负责功能测试的同事,是不是有更多的时间测试新需求了3、自动化测试不是为了发现bug,而是为手工测试节省回归时间ui自动化的原理(selenium与webdriver):selenium是一
- 基于双向长短期记忆神经网络结合多头注意力机制(BiLSTM-Multihead-Attention)的单变量时序预测
机器学习和优化算法
多头注意力机制深度学习神经网络人工智能机器学习单变量时序预测BiLSTM多头注意力机制
目录1、代码简介2、代码运行结果展示3、代码获取1、代码简介基于双向长短期记忆神经网络结合多头注意力机制(BiLSTM-Multihead-Attention)的单变量时序预测(单输入单输出)1.程序已经调试好,无需更改代码替换数据集即可运行!!!数据格式为excel!2.需要其他算法的都可以定制!注:1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2023b及其以上。【没有我赠送】2️⃣、评价指标包括:R
- 机器学习算法(2)—— 线性回归算法
疯狂的石头。
算法机器学习线性回归
‘’‘构造数据集’‘’x=[[80,86],[82,80],[85,78],[90,90],[86,82],[82,90],[78,80],[92,94]]y=[84.2,80.6,80.1,90,83.2,87.6,79.4,93.4]‘’‘模型训练’‘’实例化一个估计器estimator=LinearRegression()使用fit方法进行训练estimator.fit(x,y)查看回归系数
- 决策树(Decision Tree):机器学习中的经典算法
Jason_Orton
机器学习算法决策树随机森林人工智能
1.什么是决策树?决策树(DecisionTree)是一种基于树形结构的机器学习算法,适用于分类和回归任务。其核心思想是通过一系列的规则判断,将数据集不断划分,最终形成一棵树状结构,从而实现预测目标。在决策树中,每个内部节点表示一个特征,每个分支代表一个特征的取值,每个叶子节点对应一个类别或预测值。决策树的目标是构建一棵能够有效区分不同类别的树,并在测试数据上保持较好的泛化能力。2.决策树的工作原
- 学习总结项目
苏小夕夕
学习人工智能深度学习机器学习
近段时间学习了机器学习、线性回归和softmax回归、多层感知机、卷积神经网络、Pytorch神经网络工具箱、Python数据处理工具箱、图像分类等的知识,学习了利用神经网络实现cifar10的操作、手写图像识别项目以及其对应的实验项目报告总结。项目总结本次项目我使用了VGG19模型、AlexNet模型和已使用的VGG16模型进行对比,在已有的条件下,对代码进行更改是,结果展示中,VGG19模型的
- 深度学习和机器学习的差异
The god of big data
教程深度学习机器学习人工智能
一、技术架构的本质差异传统机器学习(MachineLearning)建立在统计学和数学优化基础之上,其核心技术是通过人工设计的特征工程(FeatureEngineering)构建模型。以支持向量机(SVM)为例,算法通过核函数将数据映射到高维空间,但特征提取完全依赖工程师的领域知识。这种"人工特征+浅层模型"的结构在面对复杂非线性关系时容易遭遇性能瓶颈。深度学习(DeepLearning)作为机器
- 【2020蓝桥杯省赛“蛇形填数“python实现】纯暴力规律求解
自由之翼explore
蓝桥杯python职场和发展算法
原题如下在网上找的python解答都让我云里雾里的,无奈自己太笨,于是乎开始寻找这个问题的简单规律,最后倒确实找到了:(我先用MatLab生成了一个蛇形矩阵,这段代码是在CSDN上找的)%Zigzagscanningn=8;a=zeros(n);%初始化a(1,1)=1;i=1;%行j=1;%列f=0;%标志位1表示行增加列减小k=2;%循环赋值从左上角开始循环while(kn^2)break;e
- 用MATLAB打造浪漫3D粒子心脏:代码解析与动态可视
爱玩三国杀的界徐盛
matlab3d开发语言
一、效果预览本文我们将用MATLAB实现一个令人惊艳的3D动态可视化效果:旋转的粒子心脏悬浮在星空背景中,粉紫色的心形粒子群与不同层次的旋转星辰交相辉映。这个效果结合了三维曲面生成、粒子系统、坐标变换等多项技术,最终呈现出一个充满科技感的动态艺术作品。二、代码解析2.1颜色配置模块col=@(n)repmat([255,158,196]./255,[n,1])+repmat([-39,-81,-5
- 基于支持向量数据描述 (SVDD) 进行多类分类(Matlab代码实现)
荔枝科研社
分类matlab人工智能
个人主页:研学社的博客欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述一、引言二、SVDD算法原理三、基于SVDD的多类分类方法四、讨论与展望五、结论2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述使用支持向量数据描述(SVDD)进行多类分类。矩阵代码。基于SVDD的多类分类在此MATLAB脚本中呈现。多类
- 基于信息间隙决策理论的碳捕集电厂调度(Matlab代码实现)
砌墙_2301
matlab算法人工智能
个人主页欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述基于信息间隙决策理论(IGDT)的碳捕集电厂调度研究综述一、信息间隙决策理论(IGDT)的定义与核心原理二、碳捕集电厂调度的主要研究方向与挑战三、IGDT在碳捕集电厂调度中的模型框架四、现有调度方法的局限性及IGDT的改进五、实证研究案例分析六、总结与
- python 支持向量机回归_深入浅出python机器学习---支持向量机SVM 笔记0114-2020
weixin_39864387
python支持向量机回归
题前故事:小D最近也交了一个女朋友,但是这个女孩好像非常情绪化,喜怒无常,让小D捉摸不透,小D女朋友的情绪完全不是“线性可分”的,于是小D想到了SVM算法,也就是大名鼎鼎的一一支持向量机。支持向量机理解引入首先需要知道线性可分和线性不可分的概念我们提取样本特征是“是否有妹子”和“是否有好吃的”这两项的时候,能够很容易用图中的直线把男生的情绪分成“开心”和“不开心”两类,这种情况下我们说样本是线性可
- 迈向数据科学的第一步:在Python中支持向量回归
weixin_26746401
python机器学习人工智能深度学习大数据
什么是支持向量回归?(WhatisSupportVectorRegression?)Supportvectorregressionisaspecialkindofregressionthatgivesyousomesortofbufferorflexibilitywiththeerror.Howdoesitdothat?I’mgoingtoexplainittoyouinsimpletermsby
- 【人工智能】随机森林的智慧:集成学习的理论与实践
蒙娜丽宁
人工智能人工智能随机森林集成学习
随机森林(RandomForest)是一种强大的集成学习算法,通过构建多棵决策树并结合投票或平均预测提升模型性能。本文深入探讨了随机森林的理论基础,包括决策树的构建、Bagging方法和特征随机选择机制,并通过LaTeX公式推导其偏差-方差分解和误差分析。接着,我们详细描述了随机森林的算法流程,分析其在分类和回归任务中的适用性。文章还通过实验对比随机森林与单一决策树及其他算法(如SVM)的性能,探
- 基于BMO磁性细菌优化的WSN网络最优节点部署算法matlab仿真
软件算法开发
MATLAB程序开发#网络仿真matlabBMO磁性细菌优化WSN网络最优节点部署
目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.核心程序4.本算法原理5.完整程序1.程序功能描述无线传感器网络(WirelessSensorNetwork,WSN)由大量分布式传感器节点组成,用于监测物理或环境状况。节点部署是WSN的关键问题,合理的部署可以提高网络的覆盖范围、连通性和能量效率。磁性细菌是一类能够感知地球磁场并沿磁场方向游动的微生物。在BMO算法中,模拟磁性细菌的这种趋磁
- MATLAB控制函数测试要点剖析
蚂蚁质量
其他matlab深度学习
一、功能准确性检验基础功能核验针对常用控制函数,像用于传递函数建模的tf、构建状态空间模型的ss,以及开展阶跃响应分析的step等,必须确认其能精准执行基础操作。以tf函数为例,在输入分子与分母系数后,理应生成准确无误的传递函数模型;而运用step函数时,则应能够精准计算并绘制出系统的阶跃响应曲线,如实反映系统对阶跃输入的动态响应过程。复杂功能测试对于高级控制函数,例如线性二次调节器lqr、模型预
- 在MATLAB环境中,对矩阵拼接(Matrix Concatenation)的测试
蚂蚁质量
软件测试matlab矩阵
在MATLAB环境中,对矩阵拼接(MatrixConcatenation)的正确性与鲁棒性开展测试时,需要依据不同的拼接场景精心设计测试用例,全面验证矩阵维度、数据顺序、边界条件以及异常处理等关键方面。以下是详尽的测试方法与具体示例:基础功能测试(1)水平拼接([A,B]或horzcat)测试目的:确认在列方向进行拼接后,所得矩阵的尺寸是否准确无误,以及数据排列顺序是否符合预期。测试代码:matl
- 支持向量机 SVM 简要介绍
_夜空的繁星_
机器学习svm支持向量机拉格朗日对偶机器学习
那些我从来没有理解过的概念(1)下面是我在学习过程中遇到的对我很难理解的概念和我抄下来的笔记主要资料来源:《统计学习方法》,维基百科拉格朗日对偶问题是什么假设f(x),ci(x),hj(x)是定义在Rn上的连续可微函数,考虑以下最优化问题:$$\min_{x\inR^n}{f(x)}\c_i(x)\leq0,i=1,2,\dots,k\h_j(x)=0,j=1,2,\dots,l$$是一个凸优化问
- sklearn 支持向量机实践总结
可爱的红薯
pythonsklearn支持向量机pythonsklearn支持向量机
转自http://www.cnblogs.com/pinard/p/6117515.html之前通过一个系列对支持向量机(以下简称SVM)算法的原理做了一个总结,本文从实践的角度对scikit-learnSVM算法库的使用做一个小结。scikit-learnSVM算法库封装了libsvm和liblinear的实现,仅仅重写了算法了接口部分。1.scikit-learnSVM算法库使用概述sciki
- 支持向量机——SVM
big_matster
周志华机器学习支持向量机算法
支持向量机支持向量机是一种经典的二分类模型,基本模型定义为特征空间中的最大间隔的线性分类器,其学习的优化目标便是间隔最大化,因此,支持向量机本身可以转换一个凸二次规划求解问题。函数间隔和几何间隔对于二分类学习,假设现在的数据是线性可分的,这时分类学习最基本的想法就是找到一个合理的超平面,该超平面能够将不同类别的样本分开,类似于二维平面使用ax+by+c=0ax+by+c=0ax+by+c=0来表示
- Linux驱动开发(1.基础创建)
Th!nker
linux驱动开发
序言:从高层逻辑到底层硬件的回归在当今的软件开发中,我们习惯于用高级语言构建抽象层——通过框架、库和云服务快速实现功能。这种“软逻辑”的便利性让开发效率倍增,却也逐渐模糊了我们对计算机本质的认知:一切代码终将落地为硬件行为。BjarneStroustrup(C++之父)曾言:“TheWebisafleaonthetailofthedogcalledIT.”(万维网不过是信息技术狗尾巴上的一只跳蚤)
- 机器学习篇——决策树基础
巷955
机器学习算法决策树
引言:决策树是一种常见的机器学习算法,广泛应用于分类和回归任务。它通过树状结构表示决策过程,每个内部节点代表一个特征测试,每个分支代表一个可能的测试结果,而每个叶节点则代表一个类别或回归值。本文将详细介绍决策树的原理、构建过程、优缺点以及实际应用。1.决策树的基本概念1.1什么是决策树?决策树是一种监督学习算法,主要用于分类和回归任务。它通过递归地将数据集划分为更小的子集,最终生成一棵树状结构。决
- 使用MATLAB保存视频每一帧的图像
水深00安东尼
Matlabmatlab音视频开发语言
clear;clc;%chooseavideofile[filename,pathname]=uigetfile('*.mp4','chooseavideofile','video.mp4','Multiselect','off');%选择名称为video.mp4的视频获取文件名称和存储路径fprintf('filename=%s\npathname=%s\n\n',filename,pathna
- 【黑盒测试与白盒测试】
CircuitWizard
java-ee
一、黑盒测试(BlackBoxTesting)黑盒测试是一种功能测试方法,测试人员仅关注软件的外部行为和输入输出关系,而无需了解内部代码实现。其核心思想是验证软件是否满足用户需求和功能规格。特点:以用户视角测试:模拟真实用户操作不依赖代码实现:适用于需求验证覆盖功能场景:包括正常/异常输入、边界值等常用测试类型:功能测试回归测试兼容性测试性能测试典型示例:登录功能测试输入正确用户名和密码→跳转至主
- 【面经&八股】搜广推方向:面试记录(九)
秋冬无暖阳°
搜广推等—算法面经面试职场和发展
【面经&八股】搜广推方向:面试记录(九)文章目录【面经&八股】搜广推方向:面试记录(九)1.自我介绍2.科研-项目经历问答3.实习经历问答4.八股5.编程题6.反问1.自我介绍。。。。。。2.科研-项目经历问答挑了我的论文,一直揪着问,建议一定要熟悉自己的工作。3.实习经历问答这个基本上没问。4.八股写一下LR—逻辑回归损失公式:当y=1时,损失函数等于y_hat的负对数,即越接近1,损失越小;越
- python搭建NPL模型的详细步骤和代码
百锦再@新空间代码工作室
包罗万象python开发语言djangoflaskpygamepip
目录**一、环境准备****二、数据准备****三、文本预处理****1.清理文本****四、特征工程****1.TF-IDF****2.Word2Vec****五、搭建NLP模型****1.逻辑回归****2.LSTM深度学习模型****六、使用预训练的BERT模型****七、模型评估****八、部署模型****总结**1.**人机交互的核心技术**2.**推动AI技术发展的动力**3.**广泛
- JVM StackMapTable 属性的作用及理解
lijingyao8206
jvm字节码Class文件StackMapTable
在Java 6版本之后JVM引入了栈图(Stack Map Table)概念。为了提高验证过程的效率,在字节码规范中添加了Stack Map Table属性,以下简称栈图,其方法的code属性中存储了局部变量和操作数的类型验证以及字节码的偏移量。也就是一个method需要且仅对应一个Stack Map Table。在Java 7版
- 回调函数调用方法
百合不是茶
java
最近在看大神写的代码时,.发现其中使用了很多的回调 ,以前只是在学习的时候经常用到 ,现在写个笔记 记录一下
代码很简单:
MainDemo :调用方法 得到方法的返回结果
- [时间机器]制造时间机器需要一些材料
comsci
制造
根据我的计算和推测,要完全实现制造一台时间机器,需要某些我们这个世界不存在的物质
和材料...
甚至可以这样说,这种材料和物质,我们在反应堆中也无法获得......
 
- 开口埋怨不如闭口做事
邓集海
邓集海 做人 做事 工作
“开口埋怨,不如闭口做事。”不是名人名言,而是一个普通父亲对儿子的训导。但是,因为这句训导,这位普通父亲却造就了一个名人儿子。这位普通父亲造就的名人儿子,叫张明正。 张明正出身贫寒,读书时成绩差,常挨老师批评。高中毕业,张明正连普通大学的分数线都没上。高考成绩出来后,平时开口怨这怨那的张明正,不从自身找原因,而是不停地埋怨自己家庭条件不好、埋怨父母没有给他创造良好的学习环境。
- jQuery插件开发全解析,类级别与对象级别开发
IT独行者
jquery开发插件 函数
jQuery插件的开发包括两种: 一种是类级别的插件开发,即给
jQuery添加新的全局函数,相当于给
jQuery类本身添加方法。
jQuery的全局函数就是属于
jQuery命名空间的函数,另一种是对象级别的插件开发,即给
jQuery对象添加方法。下面就两种函数的开发做详细的说明。
1
、类级别的插件开发 类级别的插件开发最直接的理解就是给jQuer
- Rome解析Rss
413277409
Rome解析Rss
import java.net.URL;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import com.sun.syndication.feed.synd.SyndCategory;
import com.sun.syndication.feed.synd.S
- RSA加密解密
无量
加密解密rsa
RSA加密解密代码
代码有待整理
package com.tongbanjie.commons.util;
import java.security.Key;
import java.security.KeyFactory;
import java.security.KeyPair;
import java.security.KeyPairGenerat
- linux 软件安装遇到的问题
aichenglong
linux遇到的问题ftp
1 ftp配置中遇到的问题
500 OOPS: cannot change directory
出现该问题的原因:是SELinux安装机制的问题.只要disable SELinux就可以了
修改方法:1 修改/etc/selinux/config 中SELINUX=disabled
2 source /etc
- 面试心得
alafqq
面试
最近面试了好几家公司。记录下;
支付宝,面试我的人胖胖的,看着人挺好的;博彦外包的职位,面试失败;
阿里金融,面试官人也挺和善,只不过我让他吐血了。。。
由于印象比较深,记录下;
1,自我介绍
2,说下八种基本类型;(算上string。楼主才答了3种,哈哈,string其实不是基本类型,是引用类型)
3,什么是包装类,包装类的优点;
4,平时看过什么书?NND,什么书都没看过。。照样
- java的多态性探讨
百合不是茶
java
java的多态性是指main方法在调用属性的时候类可以对这一属性做出反应的情况
//package 1;
class A{
public void test(){
System.out.println("A");
}
}
class D extends A{
public void test(){
S
- 网络编程基础篇之JavaScript-学习笔记
bijian1013
JavaScript
1.documentWrite
<html>
<head>
<script language="JavaScript">
document.write("这是电脑网络学校");
document.close();
</script>
</h
- 探索JUnit4扩展:深入Rule
bijian1013
JUnitRule单元测试
本文将进一步探究Rule的应用,展示如何使用Rule来替代@BeforeClass,@AfterClass,@Before和@After的功能。
在上一篇中提到,可以使用Rule替代现有的大部分Runner扩展,而且也不提倡对Runner中的withBefores(),withAfte
- [CSS]CSS浮动十五条规则
bit1129
css
这些浮动规则,主要是参考CSS权威指南关于浮动规则的总结,然后添加一些简单的例子以验证和理解这些规则。
1. 所有的页面元素都可以浮动 2. 一个元素浮动后,会成为块级元素,比如<span>,a, strong等都会变成块级元素 3.一个元素左浮动,会向最近的块级父元素的左上角移动,直到浮动元素的左外边界碰到块级父元素的左内边界;如果这个块级父元素已经有浮动元素停靠了
- 【Kafka六】Kafka Producer和Consumer多Broker、多Partition场景
bit1129
partition
0.Kafka服务器配置
3个broker
1个topic,6个partition,副本因子是2
2个consumer,每个consumer三个线程并发读取
1. Producer
package kafka.examples.multibrokers.producers;
import java.util.Properties;
import java.util.
- zabbix_agentd.conf配置文件详解
ronin47
zabbix 配置文件
Aliaskey的别名,例如 Alias=ttlsa.userid:vfs.file.regexp[/etc/passwd,^ttlsa:.:([0-9]+),,,,\1], 或者ttlsa的用户ID。你可以使用key:vfs.file.regexp[/etc/passwd,^ttlsa:.: ([0-9]+),,,,\1],也可以使用ttlsa.userid。备注: 别名不能重复,但是可以有多个
- java--19.用矩阵求Fibonacci数列的第N项
bylijinnan
fibonacci
参考了网上的思路,写了个Java版的:
public class Fibonacci {
final static int[] A={1,1,1,0};
public static void main(String[] args) {
int n=7;
for(int i=0;i<=n;i++){
int f=fibonac
- Netty源码学习-LengthFieldBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
先看看LengthFieldBasedFrameDecoder的官方API
http://docs.jboss.org/netty/3.1/api/org/jboss/netty/handler/codec/frame/LengthFieldBasedFrameDecoder.html
API举例说明了LengthFieldBasedFrameDecoder的解析机制,如下:
实
- AES加密解密
chicony
加密解密
AES加解密算法,使用Base64做转码以及辅助加密:
package com.wintv.common;
import javax.crypto.Cipher;
import javax.crypto.spec.IvParameterSpec;
import javax.crypto.spec.SecretKeySpec;
import sun.misc.BASE64Decod
- 文件编码格式转换
ctrain
编码格式
package com.test;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.io.OutputStream;
- mysql 在linux客户端插入数据中文乱码
daizj
mysql中文乱码
1、查看系统客户端,数据库,连接层的编码
查看方法: http://daizj.iteye.com/blog/2174993
进入mysql,通过如下命令查看数据库编码方式: mysql> show variables like 'character_set_%'; +--------------------------+------
- 好代码是廉价的代码
dcj3sjt126com
程序员读书
长久以来我一直主张:好代码是廉价的代码。
当我跟做开发的同事说出这话时,他们的第一反应是一种惊愕,然后是将近一个星期的嘲笑,把它当作一个笑话来讲。 当他们走近看我的表情、知道我是认真的时,才收敛一点。
当最初的惊愕消退后,他们会用一些这样的话来反驳: “好代码不廉价,好代码是采用经过数十年计算机科学研究和积累得出的最佳实践设计模式和方法论建立起来的精心制作的程序代码。”
我只
- Android网络请求库——android-async-http
dcj3sjt126com
android
在iOS开发中有大名鼎鼎的ASIHttpRequest库,用来处理网络请求操作,今天要介绍的是一个在Android上同样强大的网络请求库android-async-http,目前非常火的应用Instagram和Pinterest的Android版就是用的这个网络请求库。这个网络请求库是基于Apache HttpClient库之上的一个异步网络请求处理库,网络处理均基于Android的非UI线程,通
- ORACLE 复习笔记之SQL语句的优化
eksliang
SQL优化Oracle sql语句优化SQL语句的优化
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2097999
SQL语句的优化总结如下
sql语句的优化可以按照如下六个步骤进行:
合理使用索引
避免或者简化排序
消除对大表的扫描
避免复杂的通配符匹配
调整子查询的性能
EXISTS和IN运算符
下面我就按照上面这六个步骤分别进行总结:
- 浅析:Android 嵌套滑动机制(NestedScrolling)
gg163
android移动开发滑动机制嵌套
谷歌在发布安卓 Lollipop版本之后,为了更好的用户体验,Google为Android的滑动机制提供了NestedScrolling特性
NestedScrolling的特性可以体现在哪里呢?<!--[if !supportLineBreakNewLine]--><!--[endif]-->
比如你使用了Toolbar,下面一个ScrollView,向上滚
- 使用hovertree菜单作为后台导航
hvt
JavaScriptjquery.nethovertreeasp.net
hovertree是一个jquery菜单插件,官方网址:http://keleyi.com/jq/hovertree/ ,可以登录该网址体验效果。
0.1.3版本:http://keleyi.com/jq/hovertree/demo/demo.0.1.3.htm
hovertree插件包含文件:
http://keleyi.com/jq/hovertree/css
- SVG 教程 (二)矩形
天梯梦
svg
SVG <rect> SVG Shapes
SVG有一些预定义的形状元素,可被开发者使用和操作:
矩形 <rect>
圆形 <circle>
椭圆 <ellipse>
线 <line>
折线 <polyline>
多边形 <polygon>
路径 <path>
- 一个简单的队列
luyulong
java数据结构队列
public class MyQueue {
private long[] arr;
private int front;
private int end;
// 有效数据的大小
private int elements;
public MyQueue() {
arr = new long[10];
elements = 0;
front
- 基础数据结构和算法九:Binary Search Tree
sunwinner
Algorithm
A binary search tree (BST) is a binary tree where each node has a Comparable key (and an associated value) and satisfies the restriction that the key in any node is larger than the keys in all
- 项目出现的一些问题和体会
Steven-Walker
DAOWebservlet
第一篇博客不知道要写点什么,就先来点近阶段的感悟吧。
这几天学了servlet和数据库等知识,就参照老方的视频写了一个简单的增删改查的,完成了最简单的一些功能,使用了三层架构。
dao层完成的是对数据库具体的功能实现,service层调用了dao层的实现方法,具体对servlet提供支持。
&
- 高手问答:Java老A带你全面提升Java单兵作战能力!
ITeye管理员
java
本期特邀《Java特种兵》作者:谢宇,CSDN论坛ID: xieyuooo 针对JAVA问题给予大家解答,欢迎网友积极提问,与专家一起讨论!
作者简介:
淘宝网资深Java工程师,CSDN超人气博主,人称“胖哥”。
CSDN博客地址:
http://blog.csdn.net/xieyuooo
作者在进入大学前是一个不折不扣的计算机白痴,曾经被人笑话过不懂鼠标是什么,