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P1–方向管理方向:测试组长–测试主管–测试经理–测试负责人–总监(CTO)技术方向:手工测试–自动化测试–测试开发–测试架构–测试专家细心,耐心,逆向思维,互联网行业学习方式主动学习:小组讨论(50%)实作演练(70%)转教别人,立即应用(90%)复习方式根据艾宾浩斯遗忘曲线,在(1,2,4,7)天,20分钟快速复习1遍P2学习目标测试基础:软件及测试相关知识测试设计:如何进行测试缺陷管理:测试
- GCC支持Objective C的故事?Objective-C?GCC只能编译C语言吗?Objective-C 1.0和2.0有什么区别?
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编程语言小话ios编译器c语言ios开发语言objective-cgccmsvcclang
GCC支持ObjectiveC的故事Objective-C主要由Stepstone公司的BradCox和TomLove在1980年左右发明。乔布斯离开苹果公司后成立了NeXTSTEP公司,买下了Objective-C语言的授权。GCC对Objective-C语言的支持是在1992年加入的,具体是在GCC1.3版本中首次引入的。GCC的后续版本继续改进了对Objective-C的支持,包括对Obje
- 顺序表、链式表、顺序栈、链式栈以及顺序队列、链式队列
¿134
数据结构算法c语言
一、什么是数据结构1、数据结构的起源1968,美国高德纳教授,《计算机程序设计艺术》第一卷《基本算法》,开创了数据结构和算法的先河数据结构是研究数据之间关系和操作的学科,而非计算方法数据结构+算法=程序美国沃斯提出这句话揭示了程序的本质2、数据结构相关概念结构:所以能够输入到计算机中,能够被程序处理的描述客观事物的符号数据项:有独立含义的数据的最小单位,也称为域数据元素:组成数据的有一定含义的基本
- Multicoin Capital:预测再变,这 7 个趋势不变
web3比特币区块链智能合约
作者:Techub精选编译撰文:MulticoinCapital合伙人团队编译:Yangz,TechubNews亚马逊创始人杰夫·贝索斯关于未来趋势的论述常发人深省。贝索斯认为,「未来10年会发生什么变化」是个有趣,但也十分普通的问题。相反,在他看来,「未来10年什么不会改变」更为重要。本周早些时候,我们发表了一篇「千篇一律」的风险投资文章,介绍了我们的投资团队期待在2025年看到的新兴领域。本着
- 计算机网络 (51)鉴别
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前言计算机网络鉴别是信息安全领域中的一项关键技术,主要用于验证用户或信息的真实性,以及确保信息的完整性和来源的可靠性。一、目的与重要性鉴别的目的是验明用户或信息的正身,对实体声称的身份进行唯一识别,以便验证其访问请求、保证信息来自或到达指定的源和目的。在信息安全领域,鉴别技术可以验证消息的完整性,有效地对抗冒充、非法访问和重放等威胁,是维护网络安全的重要手段。二、分类报文鉴别:定义:报文鉴别是指验
- 基于STM32设计的WiFi语音播报日程表
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智能家居与物联网项目实战stm32单片机嵌入式硬件
1.前言近年来,随着电子产品的发展,数字日程表这项应用在人们工作和生活中起到越来越重要的作用。时间对人们来说总是那么宝贵,工作的忙碌性和繁杂性容易使人忘记当前的时间,忘记了要做的事情,当事情不是很重要的时候,这种遗忘无伤大雅。但是,遇上重要事务,一时的耽误可能酿成大祸。因此从人们的日常生活到公司办公,从台式电脑到便携式智能手机,都要求标配上日程表的作用。人们要求随时随地都能快速准确的提醒当前事务,
- 【人工智能】Python常用库-Keras:高阶深度学习 API
IT古董
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Keras:高阶深度学习APIKeras是一个高效、用户友好的深度学习框架,作为TensorFlow的高级API,支持快速构建和训练深度学习模型。它以模块化、简单和灵活著称,适合研究和生产环境。Keras的发音为[ˈkerəs],类似于“凯拉斯”或“克拉斯”。这个名字来源于希腊语κέρας(kéras),意思是“角”或“角质物”。这个词与深度学习的灵感来源——大脑的神经网络结构有一定联系。Kera
- DCGAN - 深度卷积生成对抗网络:基于卷积神经网络的GAN
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深度卷积生成对抗网络(DCGAN,DeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetwork)是生成对抗网络(GAN)的一种扩展,它通过使用卷积神经网络(CNN)来实现生成器和判别器的构建。与标准的GAN相比,DCGAN通过引入卷积层来改善图像生成质量,使得生成器能够生成更清晰、更高分辨率的图像。DCGAN提出了一种通过卷积结构来提高图像生成效果的策略,并在多个领域
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写在前面博文内容部分参考于《Linux性能优化》中文版一书,学习后记录,感兴趣小伙伴可以支持下译者博文涉及内容:CPU相关的基础指标的解释:运行队列,平均负载,上下文切换,中断,CPU使用率CPU监控信息统计的常用工具中关于CPU信息的统计方式:vmstatmpstatsartop(3.0)人总是害怕去追求自己最重要的梦想,因为他们觉得自己不配拥有,或者觉得自己没有能力去完成。——保罗.柯艾略《牧
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最小(支撑)树问题最小部分树求解:破圈法:任取一圈,去掉圈中最长边,直到无圈;加边法:取图G的n个孤立点{v1,v2,…,vn}作为一个支撑图,从最短边开始往支撑图中添加,见圈回避,直到连通(有n-1条边)最短路问题求最短路有两种算法:求从某一点至其它各点之间最短离的狄克斯屈拉(Dijkstra)算法求网络图上任意两点之间最短路的Floyd(弗洛伊德)矩阵算法最短路问题的数学模型最大流问题:最大流
- 【贪心算法】洛谷P4995 - 跳跳
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2025-01-21-第44篇【洛谷】贪心算法题单-【贪心算法】-【学习笔记】作者(Author):郑龙浩/仟濹(CSND账号名)目录文章目录目录洛谷P4995跳跳!题目描述输入格式输出格式样例#1样例输入#1样例输出#1样例#2样例输入#2样例输出#2提示样例解释数据范围思路代码洛谷P4995跳跳!题目描述你是一只小跳蛙,你特别擅长在各种地方跳来跳去。这一天,你和朋友小F一起出去玩耍的时候,遇到
- MySQL--mysqld、mysql_safe、mysql.server、mysqladmin几种启动和停止服务使用说明
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您好,我是贾斯汀,欢迎进来学习的小伙伴~【学习背景】本文对Linux下启动和停止mysql服务最常用的几种方式进行讲解:(1)mysqld(2)mysqld_safe(3)mysql.server(4)mysqladmin关于这几种文件和命令对mysql服务的启动和停止的使用,本文会分别进行介绍,还有一些关键的事项,比如生产环境对于MySQL服务的启动和停止是非常谨慎的一件事,不是每一种方式都适合
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为了实现高效的监控和警报,普罗米修斯提供了一个强大的统计信息上报机制。通过这个机制,可以将应用程序的各种统计信息发送到普罗米修斯,普罗米修斯会对这些信息进行处理,然后提供丰富的监控和警报功能。下面是基本的统计信息上报结构:1.指标在普罗米修斯中,指标是指一个可以被测量的数据,例如请求次数、响应时间等。指标由一个名称和一组标签组成。名称是指标的唯一标识符,标签用于对指标进行分类。2.指标类型普罗米修
- 软件工程的熵减:AI代码生成器如何降低系统复杂度
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软件开发的世界,如同一个不断膨胀的宇宙。随着项目规模的增长,代码库日益庞大,系统复杂度也随之水涨船高。维护、扩展和协作的难度成倍增加,这如同物理学中的熵增原理一样,系统朝着混乱无序的方向发展。为了对抗这种“熵增”,我们需要寻找有效的手段,而AI代码生成器的出现,为我们提供了一种强大的武器。在传统的软件开发模式下,开发者花费大量时间处理重复性工作,例如编写大量的样板代码,这不仅效率低下,而且容易引入
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KettleETL作业调度工具taskctl运维数据库linux大数据数据挖掘
关注公众号"taskctl",关键字回复"领取"即可获权产品简介taskctl是一款由成都塔斯克信息技术公司历经10年研发的etl作业集群调度工具,该产品概念新颖,体系完整、功能全面、使用简单、操作流畅,它不仅有完整的调度核心、灵活的扩展,同时具备完整的应用体系。目前已获得金融,政府,制造,零售,健康,互联网等领域1000多家头部客户认可。图片来自网络2020年疫情席卷全球,更是对整个市场经济造成
- 国自然青年项目|基于多模态影像组学的乳腺癌分子分型预测研究|基金申请·25-01-20
罗小罗同学
基金申请医学人工智能人工智能国自然
小罗碎碎念今天和大家分享一份国自然青年项目,项目执行期为2021-2023年,直接费用为24万。项目聚焦乳腺癌分子分型预测,综合运用多模态组学数据、影像组学技术和深度学习技术。研究内容包括跨模态医学图像分割、多模态特征提取与融合、模型设计与系统研发。通过提出一系列创新算法,如基于类别中心原型对齐器的图像分割算法、基于自注意力机制与生成对抗网络的聚类算法等,实现了对乳腺癌分子分型的高精度预测,并开发
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- 当ABAP遇见普罗米修斯
Python中的class体内定义方法时,如果没有显式地包含self参数,有时候依然可以被调用。这是一个非常有趣的话题,因为它涉及到对Python中类与对象之间关系的更深理解。要理解为什么这种情况下方法依然能够被调用,我们需要逐步拆解Python类的构造方式以及方法绑定的原理。
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MATLABmatlab拉普拉斯变换
1.基本函数的拉普拉斯变换原函数f(t)f(t)f(t)拉普拉斯变换F(s)F(s)F(s)定义域1111s\frac{1}{s}s1s>0s>0s>0ttt1s2\frac{1}{s^2}s21s>0s>0s>0tn(n为整数)t^n\(n\text{为整数})tn(n为整数)n!sn+1\frac{n!}{s^{n+1}}sn+1n!s>0s>0s>0eate^{at}eat1s−a\frac
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近年来,图像生成技术取得了显著进展,推动了计算机视觉和生成对抗网络(GAN)等领域的发展。Imagen是一个新兴的图像生成大模型,其在生成高质量、逼真图像方面表现出色。本文将详细讲解Imagen的基本原理、架构、训练流程及应用场景。1.Imagen的基本原理1.1什么是Imagen?Imagen是一种基于深度学习的图像生成模型,结合了自注意力机制(Self-attentionMechanism)和
- GAN在图像增强中的应用实战指南
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:图像增强技术通过算法改善图像质量,GAN作为一种生成对抗网络,在此领域具有重要应用。通过生成器和判别器的对抗性训练,GAN可以生成逼真图像、修复低质量图像、扩增数据集并进行风格迁移。本项目将介绍如何使用Python及其相关库实现GAN图像增强,包括模型的构建、训练和评估。通过项目案例学习,你可以掌握GAN在图像增强中的实际应用,提高图像处理和深度学习的技能。1
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文章将介绍以下8款项目管理工具:1.Worktile;2.PingCode;3.云之家;4.奕锐斯;5.奥博思;6.Monday.com;7.Asana;8.Basecamp。本文整理了2024年8大主流项目管理工具,将详细介绍这些工具的特点以及它们为何能成为市场的热门选择,帮企业找到最符合需求的项目管理工具,轻松掌控项目进度,提升团队协作和产出。一、2024年8大主流项目管理工具1.Workti
- Kaggle欺诈检测:使用生成对抗网络(GAN)解决正负样本极度不平衡问题
Loving_enjoy
论文深度学习计算机视觉人工智能
###Kaggle欺诈检测:使用生成对抗网络(GAN)解决正负样本极度不平衡问题####引言在金融领域中,欺诈检测是一项至关重要的任务。然而,欺诈交易数据往往呈现出正负样本极度不平衡的特点,这给机器学习模型的训练带来了挑战。传统的分类算法在面对这种不平衡数据时,往往会导致模型对多数类(正常交易)过拟合,而对少数类(欺诈交易)的识别能力较差。为了解决这个问题,生成对抗网络(GAN)提供了一种有效的手
- sed学习笔记1
我要精通C++
shell脚本与linux命令sed
0.引用《Linux命令行与shell脚本编程大全.第3版by布鲁姆,布雷斯纳汉》第19章,第21章1.今晚回家学习总结
- 摆脱焦虑,释放大脑——GTD(Get Things Done)的核心与深度实践
Qingzong_MA
职场小白进阶篇职场和发展
在我们的日常工作中,总会有那么一刻,突然间产生强烈的焦虑感:明明有一件重要的事还没做,然而它又像消失在时光流转中的迷雾一样,让人抓不住。你知道它很重要,可它却摆脱了大脑的捕捉,像空气一样无形、无声。一旦在老板的晨会上被点名,心头的五雷轰顶刹那间提醒了你:“原来是这个!”这种记忆的疏忽,正是许多人管理时间的最大障碍。无论是灵感的闪现,还是老板交代的琐碎任务,脑海中的瞬时遗忘都成为我们面临的最真实困境
- 深度学习笔记——生成对抗网络GAN
好评笔记
深度学习笔记深度学习生成对抗网络人工智能神经网络aigcgan机器学习
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本文详细介绍早期生成式AI的代表性模型:生成对抗网络GAN。文章目录一、基本结构生成器判别器二、损失函数判别器生成器交替优化目标函数三、GAN的训练过程训练流程概述训练流程步骤1.初始化参数和超参数2.定义损失函数3.训练过程的迭代判别器训练步骤生成器训练步骤4.交替优化5.收敛判别GAN训练过程的挑战四、GAN的常见变体
- Laplace方法
懒洋洋爱睡觉
线性代数概率论机器学习
Laplace方法(拉普拉斯方法)前言:Laplace方法,又称Laplace定理,整体思想就是抓极值部分和局部化原理。适用于∫abfn(x)g(x)dx\int_a^bf^n(x)g(x)dx∫abfn(x)g(x)dx型积分的渐近估计,要记得可以通过变形和换元法转化为标准模型。定义:Laplace方法是对实函数的形如Laplace方法是对实函数的形如Laplace方法是对实函数的形如F(λ)=
- 【学术会议论文投稿】Spring Boot实战:零基础打造你的Web应用新纪元
m0_54804970
springboot前端后端
第七届人文教育与社会科学国际学术会议(ICHESS2024)_艾思科蓝_学术一站式服务平台更多学术会议请看:https://ais.cn/u/nuyAF3目录一、SpringBoot简介1.1SpringBoot的诞生背景1.2SpringBoot的核心特性二、搭建开发环境2.1安装Java环境2.2安装IDE2.3安装Maven或Gradle三、创建SpringBoot项目3.1使用Spring
- 《AI 造梦:解锁虚拟场景与角色逼真丰富密码》
人工智能深度学习
在科技飞速发展的当下,生成式人工智能正以前所未有的态势席卷各个领域,尤其在构建虚拟世界方面,展现出令人惊叹的潜力。从沉浸式游戏世界到逼真的影视特效场景,从栩栩如生的虚拟偶像到互动性极强的虚拟角色,生成式人工智能正在改写我们对虚拟场景和角色的认知。今天,就让我们深入探寻如何利用这一前沿技术,创造出更加逼真且丰富的虚拟场景与角色。生成式AI技术基石生成式对抗网络(GANs)和变分自编码器(VAEs)是
- 面向对象面向过程
3213213333332132
java
面向对象:把要完成的一件事,通过对象间的协作实现。
面向过程:把要完成的一件事,通过循序依次调用各个模块实现。
我把大象装进冰箱这件事为例,用面向对象和面向过程实现,都是用java代码完成。
1、面向对象
package bigDemo.ObjectOriented;
/**
* 大象类
*
* @Description
* @author FuJian
- Java Hotspot: Remove the Permanent Generation
bookjovi
HotSpot
openjdk上关于hotspot将移除永久带的描述非常详细,http://openjdk.java.net/jeps/122
JEP 122: Remove the Permanent Generation
Author Jon Masamitsu
Organization Oracle
Created 2010/8/15
Updated 2011/
- 正则表达式向前查找向后查找,环绕或零宽断言
dcj3sjt126com
正则表达式
向前查找和向后查找
1. 向前查找:根据要匹配的字符序列后面存在一个特定的字符序列(肯定式向前查找)或不存在一个特定的序列(否定式向前查找)来决定是否匹配。.NET将向前查找称之为零宽度向前查找断言。
对于向前查找,出现在指定项之后的字符序列不会被正则表达式引擎返回。
2. 向后查找:一个要匹配的字符序列前面有或者没有指定的
- BaseDao
171815164
seda
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
public class BaseDao {
public Conn
- Ant标签详解--Java命令
g21121
Java命令
这一篇主要介绍与java相关标签的使用 终于开始重头戏了,Java部分是我们关注的重点也是项目中用处最多的部分。
1
- [简单]代码片段_电梯数字排列
53873039oycg
代码
今天看电梯数字排列是9 18 26这样呈倒N排列的,写了个类似的打印例子,如下:
import java.util.Arrays;
public class 电梯数字排列_S3_Test {
public static void main(S
- Hessian原理
云端月影
hessian原理
Hessian 原理分析
一. 远程通讯协议的基本原理
网络通信需要做的就是将流从一台计算机传输到另外一台计算机,基于传输协议和网络 IO 来实现,其中传输协议比较出名的有 http 、 tcp 、 udp 等等, http 、 tcp 、 udp 都是在基于 Socket 概念上为某类应用场景而扩展出的传输协
- 区分Activity的四种加载模式----以及Intent的setFlags
aijuans
android
在多Activity开发中,有可能是自己应用之间的Activity跳转,或者夹带其他应用的可复用Activity。可能会希望跳转到原来某个Activity实例,而不是产生大量重复的Activity。
这需要为Activity配置特定的加载模式,而不是使用默认的加载模式。 加载模式分类及在哪里配置
Activity有四种加载模式:
standard
singleTop
- hibernate几个核心API及其查询分析
antonyup_2006
html.netHibernatexml配置管理
(一) org.hibernate.cfg.Configuration类
读取配置文件并创建唯一的SessionFactory对象.(一般,程序初始化hibernate时创建.)
Configuration co
- PL/SQL的流程控制
百合不是茶
oraclePL/SQL编程循环控制
PL/SQL也是一门高级语言,所以流程控制是必须要有的,oracle数据库的pl/sql比sqlserver数据库要难,很多pl/sql中有的sqlserver里面没有
流程控制;
分支语句 if 条件 then 结果 else 结果 end if ;
条件语句 case when 条件 then 结果;
循环语句 loop
- 强大的Mockito测试框架
bijian1013
mockito单元测试
一.自动生成Mock类 在需要Mock的属性上标记@Mock注解,然后@RunWith中配置Mockito的TestRunner或者在setUp()方法中显示调用MockitoAnnotations.initMocks(this);生成Mock类即可。二.自动注入Mock类到被测试类 &nbs
- 精通Oracle10编程SQL(11)开发子程序
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发子程序
*/
--子程序目是指被命名的PL/SQL块,这种块可以带有参数,可以在不同应用程序中多次调用
--PL/SQL有两种类型的子程序:过程和函数
--开发过程
--建立过程:不带任何参数
CREATE OR REPLACE PROCEDURE out_time
IS
BEGIN
DBMS_OUTPUT.put_line(systimestamp);
E
- 【EhCache一】EhCache版Hello World
bit1129
Hello world
本篇是EhCache系列的第一篇,总体介绍使用EhCache缓存进行CRUD的API的基本使用,更细节的内容包括EhCache源代码和设计、实现原理在接下来的文章中进行介绍
环境准备
1.新建Maven项目
2.添加EhCache的Maven依赖
<dependency>
<groupId>ne
- 学习EJB3基础知识笔记
白糖_
beanHibernatejbosswebserviceejb
最近项目进入系统测试阶段,全赖袁大虾领导有力,保持一周零bug记录,这也让自己腾出不少时间补充知识。花了两天时间把“传智播客EJB3.0”看完了,EJB基本的知识也有些了解,在这记录下EJB的部分知识,以供自己以后复习使用。
EJB是sun的服务器端组件模型,最大的用处是部署分布式应用程序。EJB (Enterprise JavaBean)是J2EE的一部分,定义了一个用于开发基
- angular.bootstrap
boyitech
AngularJSAngularJS APIangular中文api
angular.bootstrap
描述:
手动初始化angular。
这个函数会自动检测创建的module有没有被加载多次,如果有则会在浏览器的控制台打出警告日志,并且不会再次加载。这样可以避免在程序运行过程中许多奇怪的问题发生。
使用方法: angular .
- java-谷歌面试题-给定一个固定长度的数组,将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时,返回数组开始重新写,并覆盖先前写过的数
bylijinnan
java
public class SearchInShiftedArray {
/**
* 题目:给定一个固定长度的数组,将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时,返回数组开始重新写,并覆盖先前写过的数。
* 请在这个特殊数组中找出给定的整数。
* 解答:
* 其实就是“旋转数组”。旋转数组的最小元素见http://bylijinnan.iteye.com/bl
- 天使还是魔鬼?都是我们制造
ducklsl
生活教育情感
----------------------------剧透请原谅,有兴趣的朋友可以自己看看电影,互相讨论哦!!!
从厦门回来的动车上,无意中瞟到了书中推荐的几部关于儿童的电影。当然,这几部电影可能会另大家失望,并不是类似小鬼当家的电影,而是关于“坏小孩”的电影!
自己挑了两部先看了看,但是发现看完之后,心里久久不能平
- [机器智能与生物]研究生物智能的问题
comsci
生物
我想,人的神经网络和苍蝇的神经网络,并没有本质的区别...就是大规模拓扑系统和中小规模拓扑分析的区别....
但是,如果去研究活体人类的神经网络和脑系统,可能会受到一些法律和道德方面的限制,而且研究结果也不一定可靠,那么希望从事生物神经网络研究的朋友,不如把
- 获取Android Device的信息
dai_lm
android
String phoneInfo = "PRODUCT: " + android.os.Build.PRODUCT;
phoneInfo += ", CPU_ABI: " + android.os.Build.CPU_ABI;
phoneInfo += ", TAGS: " + android.os.Build.TAGS;
ph
- 最佳字符串匹配算法(Damerau-Levenshtein距离算法)的Java实现
datamachine
java算法字符串匹配
原文:http://www.javacodegeeks.com/2013/11/java-implementation-of-optimal-string-alignment.html------------------------------------------------------------------------------------------------------------
- 小学5年级英语单词背诵第一课
dcj3sjt126com
englishword
long 长的
show 给...看,出示
mouth 口,嘴
write 写
use 用,使用
take 拿,带来
hand 手
clever 聪明的
often 经常
wash 洗
slow 慢的
house 房子
water 水
clean 清洁的
supper 晚餐
out 在外
face 脸,
- macvim的使用实战
dcj3sjt126com
macvim
macvim用的是mac里面的vim, 只不过是一个GUI的APP, 相当于一个壳
1. 下载macvim
https://code.google.com/p/macvim/
2. 了解macvim
:h vim的使用帮助信息
:h macvim
- java二分法查找
蕃薯耀
java二分法查找二分法java二分法
java二分法查找
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年6月23日 11:40:03 星期二
http:/
- Spring Cache注解+Memcached
hanqunfeng
springmemcached
Spring3.1 Cache注解
依赖jar包:
<!-- simple-spring-memcached -->
<dependency>
<groupId>com.google.code.simple-spring-memcached</groupId>
<artifactId>simple-s
- apache commons io包快速入门
jackyrong
apache commons
原文参考
http://www.javacodegeeks.com/2014/10/apache-commons-io-tutorial.html
Apache Commons IO 包绝对是好东西,地址在http://commons.apache.org/proper/commons-io/,下面用例子分别介绍:
1) 工具类
2
- 如何学习编程
lampcy
java编程C++c
首先,我想说一下学习思想.学编程其实跟网络游戏有着类似的效果.开始的时候,你会对那些代码,函数等产生很大的兴趣,尤其是刚接触编程的人,刚学习第一种语言的人.可是,当你一步步深入的时候,你会发现你没有了以前那种斗志.就好象你在玩韩国泡菜网游似的,玩到一定程度,每天就是练级练级,完全是一个想冲到高级别的意志力在支持着你.而学编程就更难了,学了两个月后,总是觉得你好象全都学会了,却又什么都做不了,又没有
- 架构师之spring-----spring3.0新特性的bean加载控制@DependsOn和@Lazy
nannan408
Spring3
1.前言。
如题。
2.描述。
@DependsOn用于强制初始化其他Bean。可以修饰Bean类或方法,使用该Annotation时可以指定一个字符串数组作为参数,每个数组元素对应于一个强制初始化的Bean。
@DependsOn({"steelAxe","abc"})
@Comp
- Spring4+quartz2的配置和代码方式调度
Everyday都不同
代码配置spring4quartz2.x定时任务
前言:这些天简直被quartz虐哭。。因为quartz 2.x版本相比quartz1.x版本的API改动太多,所以,只好自己去查阅底层API……
quartz定时任务必须搞清楚几个概念:
JobDetail——处理类
Trigger——触发器,指定触发时间,必须要有JobDetail属性,即触发对象
Scheduler——调度器,组织处理类和触发器,配置方式一般只需指定触发
- Hibernate入门
tntxia
Hibernate
前言
使用面向对象的语言和关系型的数据库,开发起来很繁琐,费时。由于现在流行的数据库都不面向对象。Hibernate 是一个Java的ORM(Object/Relational Mapping)解决方案。
Hibernte不仅关心把Java对象对应到数据库的表中,而且提供了请求和检索的方法。简化了手工进行JDBC操作的流程。
如
- Math类
xiaoxing598
Math
一、Java中的数字(Math)类是final类,不可继承。
1、常数 PI:double圆周率 E:double自然对数
2、截取(注意方法的返回类型) double ceil(double d) 返回不小于d的最小整数 double floor(double d) 返回不大于d的整最大数 int round(float f) 返回四舍五入后的整数 long round