- 字节跳动抖音电商2-2 算法 20220331
史上最强的弟子
字节面试算法算法字节
题目:////n==nums.length//1<=n<=104//0<=nums[i]<=n//nums中的所有数字都独一无二//给定一个包含[0,n]中n个数的数组nums,找出[0,n]这个范围内没有出现在数组中的那个数。//输入:nums=[3,0,1]//输出:2//解释:n=3,因为有3个数字,所以所有的数字都在范围[0,3]内。2是丢失的数字,因为它没有出现在nums中。packag
- 解锁数据潜能——亮数据Web数据集,精准、全面、即时
程序猿追
其他领域嵌入式效率性能优化科技计算机外设
解锁数据潜能——亮数据Web数据集,精准、全面、即时在数据驱动的时代,获取高质量的网络数据成为许多企业与研究机构的核心需求。亮数据推出的Web数据集产品,试图通过技术手段解决传统数据采集中的痛点,为使用者提供更高效的数据支持方案。该数据集的核心优势体现在三个维度:数据精准度、覆盖全面性和更新即时性。在精准度方面,通过动态IP网络与智能解析算法的结合,有效降低了传统爬虫常遇到的反爬干扰,使获取的数据
- AI+大数据:社交网络分析在金融风控中的完整流程
AI智能应用
AI大模型应用入门实战与进阶人工智能大数据ai
AI+大数据:社交网络分析在金融风控中的完整流程关键词:AI、大数据、社交网络分析、金融风控、完整流程摘要:本文详细讲述了在金融风控领域运用AI和大数据进行社交网络分析的完整流程。通过通俗易懂的语言,从背景知识入手,解释核心概念,阐述算法原理,分享项目实战经验,探讨实际应用场景,推荐相关工具资源,展望未来发展趋势与挑战,旨在让读者全面了解这一复杂技术在金融风控中的应用。背景介绍目的和范围我们的目的
- AUTOSAR从入门到精通-【自动驾驶】自动驾驶中的摄像头技术(二)
格图素书
人工智能深度学习
目录前言算法原理摄像头在自动驾驶中的作用与意义分类按通信协议区分按不同感光芯片按像元排列方式摄像头核心关键指标多传感器融合在自动驾驶中的应用▲不同自动驾驶等级的传感器配置▲L2级别▲L2+/3级别▲L4/5级别摄像头的种类与应用车载智能前视像头关键参数如何选择摄像头全车摄像头布置及功能前视摄像头环视摄像头后视摄像头侧视摄像头内置/外置后视摄像头雷达的种类与应用摄像头与雷达的数量配置产业与行业现状摄
- 计算机网络深度解析:HTTPS协议架构与安全机制全揭秘(2025演进版)
知识产权13937636601
计算机计算机网络https架构
摘要2025年全球HTTPS流量占比达99.7%(W3Techs数据),本文系统剖析HTTPS协议的技术演进与安全机制。从加密算法体系(国密SM2/3/4vsRSA/ECC)、TLS1.3协议超时优化、后量子密码迁移路径三大突破切入,结合OpenSSL3.2、BoringSSL实战案例,详解协议握手时延降低80%的底层逻辑,并首次公开混合加密、证书透明度、密钥交换攻击防御等关键工程部署策略,为开发
- JVM GC学习记录
不会吃萝卜的兔子
JVMGCjvm学习javaGC
垃圾标记算法:引用计数:解决不了垃圾对象循环引用问题。root扫描(可达性分析):从根对象(线程、main函数、静态变量、常量)扫描。三色标记:黑:其下所有子树,引用均被标记完成,是存活的最终状态。灰:其下所有子树,但引用的对象尚未完全检查,是存活的过渡状态。白:对象未被标记,默认初始状态,标记结束后仍为白色的对象将被回收。标记时会STW扫描根节点,然后标记线程与业务线程并行存在;会产生情况2,业
- 【基于C# + HALCON的工业视系统开发实战】十七、航空级精度!涡轮叶片三维型面检测:激光扫描与CAD模型比对技术
AI_DL_CODE
c#halcon三维检测涡轮叶片点云配准型面偏差激光扫描
摘要:涡轮叶片是航空发动机的核心部件,其型面精度直接影响发动机效率与安全性。传统三坐标测量存在效率低(单叶片需40分钟)、覆盖率不足(仅检测关键截面)等问题。本文基于C#.NETCore6与HALCON24.11,构建三维型面检测系统:通过激光线扫描(每秒2000线)获取百万级点云,经MLS滤波降噪(保留0.03mm细节)与快速采样(0.1mm间隔)优化数据;采用ICP算法实现点云与CAD模型配准
- Python与自动驾驶仿真平台AirSim:未来驾驶的“练兵场”如何用代码玩转现实?
Echo_Wish
Python!实战!python自动驾驶开发语言
Python与自动驾驶仿真平台AirSim:未来驾驶的“练兵场”如何用代码玩转现实?今天咱们聊聊一个非常火但又特别实用的技术方向——自动驾驶仿真。具体点,就是用Python怎么玩转微软出品的自动驾驶仿真平台AirSim。别看名字叫AirSim,实际上它不仅支持无人机,还对自动驾驶汽车的模拟提供了强大支持。自动驾驶不是科幻,背后需要海量数据、复杂算法和大量实车测试。而现实世界测试成本高、风险大,怎么
- .net密码加密解密AES
步、步、为营
网络服务器运维.net
.NET中使用AES进行密码加密解密技术解析在当今数字化的时代,数据安全至关重要。密码作为保护个人和敏感信息的第一道防线,其加密和解密的安全性显得尤为重要。AES(AdvancedEncryptionStandard)作为一种广泛使用的对称加密算法,在.NET中也有着很好的支持。本文将深入探讨在.NET中如何使用AES算法进行密码的加密和解密。什么是AES算法AES,即高级加密标准,它是美国联邦政
- 【随机数真的是随机数吗?】
¥-oriented
其他
在计算机科学中,随机数是一个非常有趣且复杂的话题。我们常常在各种应用程序中看到随机数的应用,比如游戏、加密、统计模拟等。然而,许多人可能并不清楚计算机生成的随机数到底有多“随机”。本文将详细解释程序中的随机数,探讨其生成机制以及不同类型的随机数。伪随机数与真随机数首先,我们需要明确两个关键概念:伪随机数和真随机数。伪随机数(PseudorandomNumbers):伪随机数是由计算机算法生成的数字
- 强化学习【chapter0】-学习路线图
明朝百晓生
算法人工智能机器学习
前言:主要总结一下西湖大学赵老师的课程【强化学习的数学原理】课程:从零开始到透彻理解(完结)_哔哩哔哩_bilibili1️⃣基础阶段(Ch1-Ch7):掌握表格型算法,理解TD误差与贝尔曼方程2️⃣进阶阶段(Ch8-Ch9):动手实现DQN/策略梯度,熟悉PyTorch/TensorFlow3️⃣前沿阶段(Ch10:阅读论文(OpenAISpinningUp/RLlib文档)Chapter1:基
- LeetCode 热题 100 - 贪心算法 - 买卖股票的最佳时机 - javascript
Jxxli
LeetCodehot100leetcode算法贪心算法javascript
题目给定一个数组prices,它的第i个元素prices[i]表示一支给定股票第i天的价格。你只能选择某一天买入这只股票,并选择在未来的某一个不同的日子卖出该股票。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。返回你可以从这笔交易中获取的最大利润。如果你不能获取任何利润,返回0。示例1:输入:[7,1,5,3,6,4]输出:5解释:在第2天(股票价格=1)的时候买入,在第5天(股票价格=6)的时候卖出,
- 【算法系列】买卖股票的最佳时机【JS代码】
DTcode7
算法系列#前端基础入门三大核心之JS算法javascript最佳时机
【算法系列】买卖股票的最佳时机【JS代码】问题描述基本概念和作用说明解决方案暴力解法一次遍历法代码示例总结与讨论在前端开发中,虽然我们主要关注的是构建用户界面和交互逻辑,但掌握一些基本的算法和数据结构知识也是非常有用的。今天,我们就来探讨一个经典的问题:“买卖股票的最佳时机”。这个问题看似与前端开发无关,但实际上,它背后的算法思想对于优化我们的程序和解决问题有着极大的帮助。问题描述假设你有一个数组
- 买卖股票的最佳时机--js 算法
stoneSkySpace
算法javascript数据结构
一、买卖股票的最佳时机给定一个数组prices,它的第i个元素prices[i]表示一支给定股票第i天的价格。你只能选择某一天买入这只股票,并选择在未来的某一个不同的日子卖出该股票。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。返回你可以从这笔交易中获取的最大利润。如果你不能获取任何利润,返回0;贪心算法:每次发现更低价格立即更新买入点(minPrice)每次发现更高利润立即更新卖出收益(maxProf
- 使用numpy或pytorch校验两个张量是否相等
文章目录1、numpy2、pytorch做算法过程中,如果涉及到模型落地,那必然会将原始的深度学习的框架训练好的模型转换成目标硬件模型的格式,如onnx,tensorrt,openvino,tflite;那么就有对比不同格式模型输出的一致性,从而判断模型转换是否成功。1、numpy用到的核心代码就一行,就是:importnumpyasnpnp.testing.assert_allclose(act
- CppCon 2018 学习:A Little Order! Delving into the STL sorting algorithms
虾球xz
CppCon学习c++排序算法
记录一下一个编译器加密的算法#include#include#include#include#include#include#includenamespacedetail{//编译期伪随机key:每个字符对应不同keytemplateconstexprstd::uint8_tkey8(){returnstatic_cast((N*31+57)^0xAA);}}//namespacedetail//
- 使用c++编写一段人脸识别眨眼检测的代码
语嫣凝冰
c++opencv计算机视觉图像处理开发语言
我可以给你一些大致的步骤:使用摄像头或图像文件获取视频帧。使用人脸检测算法检测视频帧中的人脸。对检测到的人脸进行眼睛检测。判断眼睛是否闭合,如果是则认为该人在眨眼。以下是一段使用OpenCV库编写的C代码示例:```#include#include#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;intmain(){//使用摄像头获取视频帧Vid
- 欧盟AI法案、中国《生成式AI管理办法》规范数据隐私与算法歧视
DK_Allen
大模型人工智能算法
一、全球AI治理框架:双轨并行1.欧盟《AI法案》(2025全面生效)风险等级监管要求典型场景不可接受风险全面禁止社会评分系统、实时生物识别(公共场所)高风险强制注册+第三方评估+人工监督医疗诊断、关键基础设施管理有限风险透明度披露(AI生成内容标注)聊天机器人、深度伪造最小风险无限制垃圾邮件过滤、游戏AI处罚机制:最高罚金≈全球营收6%(或3000万欧元,取较高者)典型判例:ClearviewA
- 数据库领域数据仓库的星型模型与雪花模型对比
数据库管理艺术
数据库专家之路大数据AI人工智能MCP&AgentSQL实战数据库数据仓库ai
数据库领域数据仓库的星型模型与雪花模型对比关键词:数据仓库、星型模型、雪花模型、数据建模、对比分析摘要:本文深入探讨了数据库领域数据仓库中的星型模型与雪花模型。首先介绍了数据仓库建模的背景知识,包括目的、预期读者和文档结构等。接着详细阐述了星型模型和雪花模型的核心概念、联系以及各自的架构特点,并通过Mermaid流程图进行直观展示。然后对两种模型的核心算法原理展开分析,结合Python源代码进行说
- 西南交通大学【机器学习实验1】
实验目的理解和掌握回归问题和分类问题模型评估方法,学会使用均方误差、最大绝对误差、均方根误差指标评估回归模型,学会使用错误率、精度、查全率、查准率、F1指标评价分类模型。实验内容给定回归问题的真实标签和多个算法的预测结果,编程实现MSE、MAE、RMSE三种评测指标,对模型进行对比分析。给定二分类问题真实标签和多个算法的预测结果,编程实现混淆矩阵评测,采用错误率、精度、查全率、查准率、F1指标对结
- AWS WebRTC: 判断viewer端拉流是否稳定的算法
Jasper张
AWSWebRTCwebrtcaws服务器linux
在使用sdk-cviewer端进行拉流的过程中,viewer端拉取的是视频帧和音频帧,不会在播放器中播放,所以要根据收到的流来判断拉流过程是否稳定流畅。我这边采用的算法是:依据相邻帧之间的时间间隔是否落在期望值的±20%范围内。音频帧、视频帧的日志打印如下:07:19:26.263VERBOSEsampleAudioFrameHandler():AudioFramereceived.TrackId
- 用sklearn库中的算法对数据集进行训练和auc评估(个人学习笔记)
ZD困困困
python机器学习
本文为个人学习笔记,仅供学习参考,欢迎讨论,要是有哪里写的不对或有疑问的欢迎讨论。题目:运用已给数据集进行模型训练,使用逻辑回归、决策树、随机森林和AdaBoost几个算法进行训练,并打印各个算法训练后的auc评价指标。文章目录1.导入数据集①read_csv():读取数据并以某字符分隔。②merge():合并③drop():删除行或列④tolist():将数组或矩阵转换为列表⑤train_tes
- 基于改进粒子群算法的混合储能系统容量优化(Matlab代码实现)
吃兔子的大脑腐
算法matlab开发语言
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概述基于改进粒子群算法的混合储能系统容量优化研究一、混合储能系统容量优化的背景与挑战1.混合储能系统的定义与组成2.容量优化的核心目标3.优化面临的挑战二、传统粒子群算法的局限性及其改进策略1.传统PSO的缺陷2.改进粒子群算法的核心方法三、改进PSO在HESS容量
- 归并排序详解
创建两个临时数组存储待合并的子数组使用双指针法依次比较两个子数组的元素将较小的元素放入原数组的对应位置处理剩余未合并的元素前言1.算法概述归并排序是一种采用分治法(DivideandConquer)策略的排序算法,由约翰·冯·诺伊曼在1945年提出。它的核心思想是将一个大问题分解成若干个小问题,递归解决小问题后,再将结果合并起来。分治策略分解:将当前区间一分为二解决:递归地对两个子区间进行排序合并
- AI实践:智能工单系统的技术逻辑与应用
合力亿捷-小亿
人工智能机器学习
在当今数字化浪潮下,智能工单系统正逐渐成为企业服务管理的核心利器。智能工单系统,是依托前沿技术,将传统工单流程智能化、自动化的一套体系,它贯穿于企业服务的各个环节,从客户需求提交,到任务分配、进度跟踪,再到问题解决反馈,全方位覆盖。在企业服务管理中,其扮演着关键角色。一方面,它能极大提高服务效率,通过智能算法快速精准地将工单派发给最合适的人员,减少流转时间;另一方面,优化客户体验,客户能实时了解工
- 【Torch】nn.Dropout算法详解
油泼辣子多加
深度学习算法
1.定义nn.Dropout是PyTorch中用于防止神经网络过拟合的正则化层。其核心思想是在训练阶段随机“丢弃”(置零)部分神经元的输出,以减少网络对特定神经元的过度依赖;在推理阶段则保持所有神经元输出不变。2.输入与输出输入(Input)任意形状的浮点张量(如torch.float32、torch.float64等),常见于全连接层或卷积层的激活输出。输出(Output)与输入张量形状、dty
- Redis总结
傲祥Ax
redis数据库Redis重点总结
一、Redis是什么?key-value形式的非关系型数据库,基于内存(64位系统默认是物理内存的四分之三),单线程多路io复用,通常当缓存使用,提高查询效率。二、为什么使用Redis?2.1快(内单异高算)内存存储,单线程模型,异步操作,高效的网络通信,优化的算法和数据结构2.2作用2.2.1五大数据类型Redis存储,key-value形式,value的五种数据类型String,List,Se
- 《dlib库中的聚类》算法详解:从原理到实践
A小庞
算法算法聚类数据挖掘机器学习c++
一、dlib库与聚类算法的关联1.1dlib库的核心功能dlib是一个基于C++的机器学习和计算机视觉工具库,其聚类算法模块提供了多种高效的无监督学习工具。聚类算法在dlib中主要用于:数据分组:将相似的数据点划分为同一簇。特征分析:通过聚类结果发现数据潜在的结构。降维辅助:结合聚类结果进行特征选择或数据压缩。dlib支持的经典聚类算法包括K-Means和ChineseWhispers,适用于图像
- 点云从入门到精通技术详解100篇-基于二维激光雷达的隧道形貌三维重建(续)
格图素书
算法人工智能
目录3.4点云数据精简3.4.1数据精简的要求3.4.2经典精简算法分析3.5点云三维重建算法3.5.1曲面重建方式的分类3.5.2点云数据的三角剖分3.5.3Delaunay三角剖分算法3.5.4贪婪投影三角化算法3.5.5泊松曲面重建算法4特征保留优化的点云精简4.1引言4.2点云精简的思想4.3基于图信号的特征保留优化的点云精简算法4.3.2定义密度均匀性损失4.4点云精简实验结果及分析5隧
- Python, Rust 开发教育/医疗/文化资源去中心化分配APP
Geeker-2025
pythonrust
以下是为教育、医疗、文化资源设计的**去中心化分配APP**的完整技术方案,结合Python的灵活性和Rust的高性能与安全性,实现公平透明的资源分配:---###系统架构设计```mermaidgraphTDA[用户终端]-->B[区块链网络]A-->C[分配引擎]B-->D[智能合约]C-->E[资源数据库]D-->F[分配记录]subgraph技术栈C-.Rust.->G[核心分配算法]D-
- 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