YoungTsau
YoungTsau

森林之春

《春天的黄昏》

屠格涅夫 (俄罗斯) 1843年

金黄色的乌云

在静息着的大地上飘扬；

寥阔的无声的田野，

在闪耀着露珠的光芒；

小溪在峡谷的阴暗处潺潺滚流——

春天的雷声在遥远的地方震响，

懒散的和风在白杨的树叶中间

用被束缚住了的翅膀在煽动。

高高的树林哑然无声，丝毫不动，

绿色的黑暗的森林静默不响。

只不时在深深的阴影里，

一片失眠的树叶在沙沙作响。

星啊，美丽的爱情的金星啊，

在落霞时的火焰里闪闪发光，

心里是多么轻快而又圣洁，

轻快得就象是在童年时代一样。


溪边读书


湖边垂钓


林中骑车


戏水女孩


沙滩母子与狗


沙滩一家


沙滩另一家


跨过溪流的一家


跨过溪流的另一家

你可能感兴趣的:(森林之春)

  • 解锁机器学习核心算法 | 支持向量机：机器学习中的分类利刃 紫雾凌寒 AI炼金厂机器学习算法支持向量机python深度学习分类人工智能
    一、引言在机器学习的庞大算法体系中，有十种算法被广泛认为是最具代表性和实用性的，它们犹如机器学习领域的“十大神器”，各自发挥着独特的作用。这十大算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、K-近邻算法、K-平均算法、支持向量机、朴素贝叶斯算法、降维算法、梯度增强算法。它们涵盖了回归、分类、聚类、降维等多个机器学习任务领域，是众多机器学习应用的基础和核心。而在这十大算法中，支持向量机（Suppor
  • 6. 火尖枪破回文 - 最长回文子串（中心扩散法） 轻口味 java算法前端cppc++
    哪吒在数据修仙界中继续他的修炼之旅。这一次，他来到了一片神秘的回文森林，森林中弥漫着神秘的气息。森林的入口处有一块巨大的石碑，上面刻着一行文字：“欲破此林，需以火尖枪之力，破回文之障，寻最长回文子串。”哪吒定睛一看，石碑上还有一行小字：“字符串"babad"中，最长回文子串为"bab"或"aba"。”哪吒心中一动，他知道这是一道关于寻找最长回文子串的难题，需要找到一个字符串中最长的正读和反读都相同
  • Python随机森林算法详解与案例实现 闲人编程 python算法python随机森林数据分析人工智能
    目录Python随机森林算法详解与案例实现1、随机森林算法概述2、随机森林的原理3、实现步骤4、分类案例：使用随机森林预测鸢尾花品种4.1数据集介绍4.2代码实现4.3代码解释4.4运行结果5、回归案例：使用随机森林预测波士顿房价5.1数据集介绍5.2代码实现5.3代码解释5.4运行结果6、随机森林的优缺点7、改进方向8、应用场景9、总结Python随机森林算法详解与案例实现1、随机森林算法概述随
  • 预测股票走势的ai模型 roxxo AI模型人工智能深度学习金融
    AI股票走势预测模型用深度学习+时间序列分析来构建一个股票预测AI，基于历史数据预测未来走势。1.关键功能✅AI选股（基于财务数据+技术指标）✅股票走势预测（LSTM/Transformer）✅智能筛选高增长潜力股✅可视化分析2.关键技术数据来源：YahooFinance/AlphaVantage财务分析：PE、EPS、ROE、PB、成交量机器学习选股：随机森林/XGBoost深度学习预测：LST
  • 【Unity 自然环境创建插件】Forest Environment - Dynamic Nature 旨在提供一个高度逼真的森林生态系统，具有动态天气、植被、自然光照等多种特性 Unity游戏资源学习屋 Unity插件
    ForestEnvironment-DynamicNature是一款为Unity开发的环境创建插件，旨在提供一个高度逼真的森林生态系统，具有动态天气、植被、自然光照等多种特性。它特别适用于需要高质量自然环境的游戏或应用，能够大幅提升游戏中的环境表现，增强沉浸感。主要功能动态天气系统ForestEnvironment包含一个强大的动态天气系统，支持天气变化，如晴天、雨天、雾霾、暴风雪等多种天气效果。
  • Flux如何工作？这款新图像生成AI可与Midjourney一较高下 硅基创想家 AI-人工智能与大模型人工智能midjourneyFlux大模型人工智能生成图片
    Flux是什么？Flux是黑森林实验室（BlackForestLabs）开发的一款新型人工智能图像生成模型。它代表了人工智能生成艺术领域的重大进展，采用了一种“混合架构”，将transformer和diffusion技术相结合，参数规模达120亿。该模型在图像生成方面具备顶尖性能，在精准遵循提示词、视觉质量、图像细节和输出多样性等方面表现卓越。谁创造了Flux？该模型由黑森林实验室推出。这是一家新
  • DeepSeek大模型API调用实战 power-辰南 人工智能人工智能deepseek大模型
    一、DeepSeekAPI能力概述2.1文本生成能力DeepSeek的文本生成能力十分强大且灵活。它能够根据输入的提示信息，生成各种类型的文本内容，包括但不限于文章、故事、诗歌、对话等。例如，在创作领域，开发者可以利用该API让模型根据给定的主题生成一篇富有创意的小说。若输入提示为“在一个神秘的森林中，住着一位拥有神奇力量的小精灵”，模型可能会生成一个情节跌宕起伏、充满奇幻色彩的故事，描述小精灵如
  • Python爬虫的京东大冒险：如何高效获取商品详情的秘籍 Jason-河山 Pythonpython开发语言
    在这个由代码编织的电商世界里，京东商品详情就像是被锁在高塔中的公主，等待着勇敢的Python爬虫骑士去解救。今天，我们要讲述的是如何成为一名Python爬虫骑士，携带你的代码长矛，穿梭在API的数据森林中，高效获取京东商品详情的秘籍。准备你的骑士装备：Python开发环境在这场数据救援之旅中，你的装备箱里需要一些基础装备：Python语言、requests库用于发起网络请求，以及json库用于解析
  • 【人工智能-初级】第20章 使用 Matplotlib 和 Seaborn 进行数据可视化 若北辰 人工智能信息可视化人工智能matplotlib
    【人工智能-初级】系列专栏【人工智能-初级】第1章人工智能概述【人工智能-初级】第2章机器学习入门：从线性回归开始【人工智能-初级】第3章k-最近邻算法（KNN）：分类和Python实现【人工智能-初级】第4章用Python实现逻辑回归：从数据到模型【人工智能-初级】第5章支持向量机（SVM）：原理解析与代码实现【人工智能-初级】第6章决策树和随机森林：浅显易懂的介绍及Python实践【人工智能-
  • Python 实现基于QRF随机森林分位数回归多变量时间序列区间预测模型 nantangyuxi Pythonpython随机森林回归人工智能支持向量机神经网络开发语言
    目录Python实现基于QTF随机森林分位数回归多变量时间序列区间预测模型...1项目背景介绍...1项目目标与意义...2项目挑战...2python复制代码#安装必要的库!prtiprtinttallnrmpypandatmatplotlrtibtcrtikrtit-leatn#导入所需模块rtimpottnrmpyatnprtimpottpandatatpdftomtkleatn.model
  • 随机森林（Random Forest）预测模型及其特征分析（Python和MATLAB实现） 追蜻蜓追累了 深度学习机器学习python随机森林大数据回归算法算法
    ##一、背景在大数据和机器学习的快速发展时代，数据的处理和分析变得尤为重要。随着多个领域积累了海量数据，传统的统计分析方法常常无法满足复杂问题的需求。在这种背景下，机器学习方法开始广泛应用。随机森林（RandomForest）作为一种强大的集成学习方法，因其高效性和较强的泛化能力而备受关注。随机森林最初由LeoBreiman在2001年提出，基于决策树这一基本分类模型。其基本思想是通过构建多个决策
  • 基于RFM聚类与随机森林算法的智能手机用户监测数据案例分析 kaka_R-Py 大数据可视化多元统计分析R语言数据分析与可视化算法聚类随机森林
    基于RFM聚类与随机森林算法的智能手机用户监测数据案例分析摘要近年来，随着数字化和信息化的快速发展，越来越多的人开始使用智能手机。文章基于某公司某年连续30天4万多位智能手机用户的监测数据，通过随机森林与RFM聚类分析模型对智能手机用户的监测数据进行挖掘和分析，有效地统计和归纳了用户对于A类APP的使用情况，模型准确度达到了80%，同时对于智能手机APP的开发和使用提出了相应的建议。该研究的数据驱
  • Scikit-learn提供了哪些机器学习算法以及如何使用Scikit-learn进行模型训练和评估 Java资深爱好者 机器学习scikit-learn算法
    Scikit-learn库的使用一、Scikit-learn提供的机器学习算法Scikit-learn（通常简称为sklearn）是一个广泛使用的Python机器学习库，它提供了多种用于数据挖掘和数据分析的算法。Scikit-learn支持的机器学习算法可以大致分为以下几类：分类算法：支持向量机（SVM）随机森林（RandomForest）逻辑回归（LogisticRegression）朴素贝叶斯
  • 深入解析：Python中的决策树与随机森林 小鹿( ﹡ˆoˆ﹡ ) Pythonpython决策树随机森林Python
    在这个数据驱动的时代，机器学习技术已经成为许多企业和研究机构不可或缺的一部分。其中，决策树和随机森林作为两种强大的算法，在分类和回归任务中表现尤为出色。本文将带领大家深入了解这两种算法在Python中的实现，从基础到实战，逐步揭开它们的神秘面纱。引言决策树是一种非常直观的预测模型，它通过一系列规则对数据进行分割，最终形成树状结构。而随机森林则是基于决策树的一种集成学习方法，通过构建多个决策树并取其
  • ArcGIS土地利用数据制备、分析及基于FLUS模型土地利用预测（数据采集、处理、分析、制图） 赵钰老师 ArcGIS生态系统遥感arcgis数据分析
    FLUS（FlexibleLandUseSimulation）模型是一个用于模拟土地利用变化的模型，它结合了经济理论、土地利用和土地覆盖变化的动态过程。FLUS模型由美国农业部农业经济研究服务局（ERS）开发，旨在提供对美国及全球土地利用变化的预测。以下是FLUS模型的一些关键特点：土地利用变化：模拟不同土地利用类型之间的转换，如从农田到城市用地或森林。经济驱动：模型基于经济原则，模拟土地所有者如
  • 大语言模型丨ChatGPT-4o深度科研应用、论文与项目撰写、数据分析、机器学习、深度学习及AI绘图（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等） 赵钰老师 ChatGPTpython人工智能语言模型深度学习数据分析chatgpt机器学习随机森林
    目录第一章、2024大语言模型最新进展与ChatGPT各模型第二章、ChatGPT-4o提示词使用方法与高级技巧（最新加入思维链及逆向工程及GPTs）第三章、ChatGPT4-4o助力日常生活、学习与工作第四章、基于ChatGPT-4o课题申报、论文选题及实验方案设计第五章、基于ChatGPT-4o信息检索、总结分析、论文写作与投稿、专利idea构思与交底书的撰写第六章、ChatGPT-4o编程入
  • 细说机器学习算法之ROC曲线用于模型评估 Melancholy 啊 机器学习算法人工智能数据挖掘python
    系列文章目录第一章：Pyhton机器学习算法之KNN第二章：Pyhton机器学习算法之K—Means第三章：Pyhton机器学习算法之随机森林第四章：Pyhton机器学习算法之线性回归第五章：Pyhton机器学习算法之有监督学习与无监督学习第六章：Pyhton机器学习算法之朴素贝叶斯第七章：Pyhton机器学习算法之XGBoost第八章：Pyhton机器学习算法之GBDT第九章：Pyhton机器学
  • 2025年美国大学生数学建模竞赛C题思路(对每题分析) FFMXjy 数学建模学习-传统算法机器学习深度学习系列课程数学建模美赛美国大学生数学建模
    2025年美国大学生数学建模竞赛C题思路开发奖牌数预测模型1.目标：建立一个模型来预测每个国家的奖牌数，特别是金牌和总奖牌数。步骤：2.使用提供的summerOly_athletes.csv和summerOly_medal_counts.csv数据。3.清理数据，处理缺失值和异常值。4.提取有用的特征，如国家、年份、项目、奖牌类型等。5.选择适当的机器学习算法，如线性回归、随机森林或梯度提升树。6
  • 生成树生成森林c语言中文网,生成树协议（STP）基本知识及实验（使用eNSP） 飞翔的十号 生成树生成森林c语言中文网
    1、基本知识--摘至《网络之路--交换专题》(1)生成树的作用：在链路层消除环路上可能出现的广播风暴。(2)生成树的工作由三部分组成：选举过程、拓扑计算、端口行为确定。选举过程：在二层网络中选举一个网桥作为根桥，用于指挥整网设备协同工作。根桥只是负责统一计算的规则。根桥统一网络中所有网桥的行为准则的原理：通过在某个恰当位置阻塞端口来阻止环路的发生。从一台网桥的角度来说，它通过这样的法则进行判断，如
  • 所有指标全面领先！图像-点云配准最新SOTA！CoFiI2P详细介绍！ 3Ｄ视觉工坊 3D视觉从入门到精通SLAM自动驾驶3D视觉
    作者：大森林|来源：3D视觉工坊在公众号「3D视觉工坊」后台，回复「原论文」可获取论文pdf。添加微信：dddvisiona，备注：3D点云，拉你入群。文末附行业细分群。1.笔者总结本文介绍了CoFiI2P，这是一种新颖的图像到点云（I2P）配准网络。传统的I2P配准方法通常在点到像素级别估计对应关系，但忽略了全局关系，这往往导致陷入局部最优解。为了解决这个问题，CoFiI2P采用分层的方式提取对
  • 理解随机森林算法 菌菌的快乐生活 算法随机森林机器学习
    基本概念随机森林（RandomForest）是一种集成学习算法，它属于机器学习中的监督学习算法。简单来说，它就像是一群“专家”（决策树）在一起讨论并做出决策。想象你要判断一个水果是苹果还是橙子，你可以通过观察水果的颜色、形状、大小等特征。随机森林算法就是利用很多棵决策树来对这个水果进行判断。每一棵决策树就像一个小专家，它们根据自己对这些特征的判断来给出一个答案（是苹果还是橙子），最后综合这些小专家
  • 数据挖掘常用算法模型简介 大乔乔布斯 数据挖掘线性回归决策树
    以下是数据挖掘中常用的算法模型及其简称、英文全称和使用场景的简要介绍：1.决策树（DecisionTree,DT）常用算法：CART:ClassificationandRegressionTreeID3:IterativeDichotomiser3C4.5:基于ID3改进使用场景：分类问题（如信用风险评估、客户分类）回归问题（如预测房价）特点：易解释、适合处理非线性数据。2.随机森林（Random
  • 树的存储结构&树和森林的遍历 于冬恋 java算法数据结构
    树的存储结构（1）双亲表示法（顺序存储）每个结点中保存指向双亲的“指针”#definemaxsize100//树中最多结点数typedefstruct{//树中结点定义intdata;//数据元素intparent;//双亲位置域}ptnode;typedefstruct{//数的类型定义ptnodenodes[maxsize];//双亲表示intn;//结点数}ptree;增加新元素只需保存该结
  • 【数据结构】 并查集 + 路径压缩与按秩合并 python 查理零世 数据结构python算法
    目录前言模板朴素实现路径压缩按秩合并按树高为秩按节点数为秩总结前言并查集的基本实现通常使用森林来表示不同的集合，每个集合用一棵树表示，树的每个节点有一个指向其父节点的指针。如果一个节点是它自己的父节点，那么它就是该集合的代表（称为根节点）。模板P3367【模板】并查集https://www.luogu.com.cn/problem/P3367题目描述如题，现在有一个并查集，你需要完成合并和查询操作
  • 2025年美赛数学建模F题 为农业再培养腾出空间 小驴数模 数学建模美赛2025年美赛
    b站小驴数模第一时间观看各个题目解析情况：一片充满高耸的树木和各种野生动物的森林被循环为农业让路。曾经繁荣的生态系统，鸟类、昆虫和动物的家园，消失，取而代之的是种植了一排排的作物。土地开始改变——曾经拥有丰富的自然资源的土壤土壤逐渐枯竭，害虫开始入侵庄稼。为了对抗这种情况，农民们转向了化学品，但土地的平衡被破坏了。随着这种转变，在森林里繁荣起来的错综复杂的生命之网被打破了，一种新的、由人类驱动的农
  • “随机森林”及“混合随机森林和多目标粒子群优化”（RF_MOPSO），以预测目标作为学习方法并分别找到多特征过程的最佳参数（Matlab代码实现） 科研_研学社 随机森林学习方法matlab
    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。目录1概述2.1算例12.2算例23参考文献‍4Matlab代码实现1概述多目标优化问题普遍涉及到工程设计、生产制造、信息处理等应用领域。粒子群优化算法具有快速收敛、简单易行、并行搜索等特点，特别适合处理多目标优化问题。本文对多目标粒子群优化算法进行系统性的研究，结合随机森林的优势
  • 数据结构考前一天 蒟蒻的贤 数据结构
    线性表：矩阵，链表（单链表必考）栈和队列：出入判断，括号匹配，中缀转后缀字符串数组：模式匹配next，nextval数组，数组寻址，三角矩阵对应一维数组k，二叉树：二叉链表，求叶子数量，求深度，左右转换，前中后遍历，森林与二叉树转化，哈夫曼树，哈夫曼编码，图：DFS，BFS，邻接矩阵，邻接表（EdgeNode,VertexNode），最小生成树（prime加点，kruskal加边），最短路径（di
  • 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
  • 浅谈人群扩展（lookalike）模型 eso1983 算法
    Lookalike主要用于广告或者推荐系统中，找到与种子用户相似的人群。常用的算法应该包括协同过滤、基于标签的相似度计算，还有一些机器学习模型，比如逻辑回归、随机森林，以及深度学习的模型，比如DNN或者Embedding方法。这里简单介绍一下Lookalike人群扩展（相似人群扩展）中常用算法模型的解析，涵盖原理、数学公式、实现步骤、优缺点及适用场景。1.基于标签的相似度匹配原理通过用户标签（兴趣
  • R数据分析：多分类问题预测模型的ROC做法及解释 公众号Codewar原创作者 R数据分析
    有同学做了个多分类的预测模型，结局有三个类别，做的模型包括多分类逻辑回归、随机森林和决策树，多分类逻辑回归是用ROC曲线并报告AUC作为模型评估的，后面两种模型报告了混淆矩阵，审稿人就提出要统一模型评估指标。那么肯定是统一成ROC了，刚好借这个机会给大家讲讲ROC在多分类问题情形下的具体使用和做法。ROC曲线回顾ROC曲线（ReceiverOperatingCharacteristicCurve）
  • PHP，安卓，UI，java，linux视频教程合集 cocos2d-x小菜 javaUIlinuxPHPandroid
    ╔-----------------------------------╗┆                           
  • zookeeper admin 笔记 braveCS zookeeper
      Required Software 1) JDK>=1.6 2)推荐使用ensemble的ZooKeeper(至少3台)，并run on separate machines 3)在Yahoo!，zk配置在特定的RHEL boxes里，2个cpu，2G内存，80G硬盘   数据和日志目录 1)数据目录里的文件是zk节点的持久化备份，包括快照和事务日
  • Spring配置多个连接池 easterfly spring
    项目中需要同时连接多个数据库的时候，如何才能在需要用到哪个数据库就连接哪个数据库呢？ Spring中有关于dataSource的配置：     <bean id="dataSource" class="com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource"   &nb
  • Mysql 171815164 mysql
    例如，你想myuser使用mypassword从任何主机连接到mysql服务器的话。 GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'myuser'@'%'IDENTIFIED BY 'mypassword' WI TH GRANT OPTION; 如果你想允许用户myuser从ip为192.168.1.6的主机连接到mysql服务器，并使用mypassword作
  • CommonDAO（公共/基础DAO） g21121 DAO
            好久没有更新博客了，最近一段时间工作比较忙，所以请见谅，无论你是爱看呢还是爱看呢还是爱看呢，总之或许对你有些帮助。         DAO(Data Access Object)是一个数据访问（顾名思义就是与数据库打交道）接口，DAO一般在业
  • 直言有讳 永夜-极光 感悟随笔
      1.转载地址:http://blog.csdn.net/jasonblog/article/details/10813313   精华: “直言有讳”是阿里巴巴提倡的一种观念，而我在此之前并没有很深刻的认识。为什么呢？就好比是读书时候做阅读理解，我喜欢我自己的解读，并不喜欢老师给的意思。在这里也是。我自己坚持的原则是互相尊重，我觉得阿里巴巴很多价值观其实是基本的做人
  • 安装CentOS 7 和Win 7后，Win7 引导丢失 随便小屋 centos
    一般安装双系统的顺序是先装Win7，然后在安装CentOS，这样CentOS可以引导WIN 7启动。但安装CentOS7后，却找不到Win7 的引导，稍微修改一点东西即可。 一、首先具有root 的权限。      即进入Terminal后输入命令su，然后输入密码即可 二、利用vim编辑器打开/boot/grub2/grub.cfg文件进行修改 v
  • Oracle备份与恢复案例 aijuans oracle
    Oracle备份与恢复案例 一. 理解什么是数据库恢复当我们使用一个数据库时，总希望数据库的内容是可靠的、正确的，但由于计算机系统的故障（硬件故障、软件故障、网络故障、进程故障和系统故障）影响数据库系统的操作，影响数据库中数据的正确性，甚至破坏数据库，使数据库中全部或部分数据丢失。因此当发生上述故障后，希望能重构这个完整的数据库，该处理称为数据库恢复。恢复过程大致可以分为复原(Restore)与
  • JavaEE开源快速开发平台G4Studio v5.0发布 無為子
      我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V5.0版本已经正式发布。   访问G4Studio网站 http://www.g4it.org   2013-04-06 发布G4Studio_V5.0版本 功能新增 (1). 新增了调用Oracle存储过程返回游标，并将游标映射为Java List集合对象的标
  • Oracle显示根据高考分数模拟录取 百合不是茶 PL/SQL编程oracle例子模拟高考录取学习交流
    题目要求: 1,创建student表和result表 2,pl/sql对学生的成绩数据进行处理 3,处理的逻辑是根据每门专业课的最低分线和总分的最低分数线自动的将录取和落选     1,创建student表,和result表 学生信息表; create table student( student_id number primary key,--学生id
  • 优秀的领导与差劲的领导 bijian1013 领导管理团队
    责任 优秀的领导：优秀的领导总是对他所负责的项目担负起责任。如果项目不幸失败了，那么他知道该受责备的人是他自己，并且敢于承认错误。 差劲的领导：差劲的领导觉得这不是他的问题，因此他会想方设法证明是他的团队不行，或是将责任归咎于团队中他不喜欢的那几个成员身上。 努力工作 优秀的领导：团队领导应该是团队成员的榜样。至少，他应该与团队中的其他成员一样努力工作。这仅仅因为他
  • js函数在浏览器下的兼容 Bill_chen jquery浏览器IEDWRext
      做前端开发的工程师，少不了要用FF进行测试，纯js函数在不同浏览器下，名称也可能不同。对于IE6和FF，取得下一结点的函数就不尽相同：   IE6：node.nextSibling,对于FF是不能识别的；   FF：node.nextElementSibling,对于IE是不能识别的； 兼容解决方式：var Div = node.nextSibl
  • 【JVM四】老年代垃圾回收：吞吐量垃圾收集器(Throughput GC) bit1129 垃圾回收
    吞吐量与用户线程暂停时间   衡量垃圾回收算法优劣的指标有两个： 吞吐量越高，则算法越好 暂停时间越短，则算法越好 首先说明吞吐量和暂停时间的含义。   垃圾回收时，JVM会启动几个特定的GC线程来完成垃圾回收的任务，这些GC线程与应用的用户线程产生竞争关系，共同竞争处理器资源以及CPU的执行时间。GC线程不会对用户带来的任何价值，因此，好的GC应该占
  • J2EE监听器和过滤器基础 白糖_ J2EE
    Servlet程序由Servlet，Filter和Listener组成，其中监听器用来监听Servlet容器上下文。 监听器通常分三类：基于Servlet上下文的ServletContex监听，基于会话的HttpSession监听和基于请求的ServletRequest监听。   ServletContex监听器 ServletContex又叫application
  • 博弈AngularJS讲义(16) - 提供者 boyitech jsAngularJSapiAngularProvider
      Angular框架提供了强大的依赖注入机制，这一切都是有注入器(injector)完成. 注入器会自动实例化服务组件和符合Angular API规则的特殊对象，例如控制器，指令，过滤器动画等。   那注入器怎么知道如何去创建这些特殊的对象呢？ Angular提供了5种方式让注入器创建对象，其中最基础的方式就是提供者(provider), 其余四种方式(Value, Fac
  • java-写一函数f(a,b)，它带有两个字符串参数并返回一串字符，该字符串只包含在两个串中都有的并按照在a中的顺序。 bylijinnan java
    public class CommonSubSequence { /** * 题目：写一函数f(a,b)，它带有两个字符串参数并返回一串字符，该字符串只包含在两个串中都有的并按照在a中的顺序。 * 写一个版本算法复杂度O(N^2)和一个O(N) 。 * * O(N^2)：对于a中的每个字符，遍历b中的每个字符，如果相同，则拷贝到新字符串中。 * O(
  • sqlserver 2000 无法验证产品密钥 Chen.H sqlwindowsSQL ServerMicrosoft
    在 Service Pack 4 (SP 4), 是运行 Microsoft Windows Server 2003、 Microsoft Windows Storage Server 2003 或 Microsoft Windows 2000 服务器上您尝试安装 Microsoft SQL Server 2000 通过卷许可协议 (VLA) 媒体。 这样做, 收到以下错误信息CD KEY的 SQ
  • [新概念武器]气象战争 comsci
           气象战争的发动者必须是拥有发射深空航天器能力的国家或者组织....        原因如下:        地球上的气候变化和大气层中的云层涡旋场有密切的关系,而维持一个在大气层某个层次
  • oracle 中 rollup、cube、grouping 使用详解 daizj oraclegroupingrollupcube
    oracle 中 rollup、cube、grouping 使用详解 -- 使用oracle 样例表演示 转自namesliu -- 使用oracle 的样列库，演示 rollup, cube, grouping 的用法与使用场景    --- ROLLUP ， 为了理解分组的成员数量，我增加了 分组的计数  COUNT(SAL)   
  • 技术资料汇总分享 Dead_knight 技术资料汇总 分享
    本人汇总的技术资料，分享出来，希望对大家有用。 http://pan.baidu.com/s/1jGr56uE 资料主要包含： Workflow->工作流相关理论、框架(OSWorkflow、JBPM、Activiti、fireflow...) Security->java安全相关资料(SSL、SSO、SpringSecurity、Shiro、JAAS...) Ser
  • 初一下学期难记忆单词背诵第一课 dcj3sjt126com englishword
    could 能够 minute 分钟 Tuesday 星期二 February 二月 eighteenth 第十八 listen 听 careful 小心的，仔细的 short 短的 heavy 重的 empty 空的 certainly 当然 carry 携带；搬运 tape 磁带 basket 蓝子 bottle 瓶 juice 汁，果汁 head 头；头部
  • 截取视图的图片, 然后分享出去 dcj3sjt126com OSObjective-C
    OS 7 has a new method that allows you to draw a view hierarchy into the current graphics context. This can be used to get an UIImage very fast. I implemented a category method on UIView to get the vi
  • MySql重置密码 fanxiaolong MySql重置密码
    方法一:  在my.ini的[mysqld]字段加入： skip-grant-tables 重启mysql服务，这时的mysql不需要密码即可登录数据库  然后进入mysql mysql>use mysql;  mysql>更新 user set password=password('新密码') WHERE User='root'; mysq
  • Ehcache（03）——Ehcache中储存缓存的方式 234390216 ehcacheMemoryStoreDiskStore存储驱除策略
    Ehcache中储存缓存的方式   目录 1     堆内存（MemoryStore） 1.1     指定可用内存 1.2     驱除策略 1.3     元素过期 2   &nbs
  • spring mvc中的@propertysource jackyrong spring mvc
      在spring mvc中，在配置文件中的东西，可以在java代码中通过注解进行读取了： @PropertySource  在spring 3.1中开始引入 比如有配置文件 config.properties mongodb.url=1.2.3.4 mongodb.db=hello 则代码中   @PropertySource(&
  • 重学单例模式 lanqiu17 单例Singleton模式
    最近在重新学习设计模式，感觉对模式理解更加深刻。觉得有必要记下来。 第一个学的就是单例模式，单例模式估计是最好理解的模式了。它的作用就是防止外部创建实例，保证只有一个实例。 单例模式的常用实现方式有两种，就人们熟知的饱汉式与饥汉式，具体就不多说了。这里说下其他的实现方式 静态内部类方式: package test.pattern.singleton.statics; publ
  • .NET开源核心运行时，且行且珍惜 netcome java.net开源
    背景 2014年11月12日，ASP.NET之父、微软云计算与企业级产品工程部执行副总裁Scott Guthrie，在Connect全球开发者在线会议上宣布，微软将开源全部.NET核心运行时，并将.NET 扩展为可在 Linux 和 Mac OS 平台上运行。.NET核心运行时将基于MIT开源许可协议发布，其中将包括执行.NET代码所需的一切项目——CLR、JIT编译器、垃圾收集器（GC）和核心
  • 使用oscahe缓存技术减少与数据库的频繁交互 Everyday都不同 Web高并发oscahe缓存
    此前一直不知道缓存的具体实现，只知道是把数据存储在内存中，以便下次直接从内存中读取。对于缓存的使用也没有概念，觉得缓存技术是一个比较”神秘陌生“的领域。但最近要用到缓存技术，发现还是很有必要一探究竟的。   缓存技术使用背景：一般来说，对于web项目，如果我们要什么数据直接jdbc查库好了，但是在遇到高并发的情形下，不可能每一次都是去查数据库，因为这样在高并发的情形下显得不太合理——
  • Spring+Mybatis 手动控制事务 toknowme mybatis
    @Override    public boolean testDelete(String jobCode) throws Exception {       boolean flag = false;  &nbs
  • 菜鸟级的android程序员面试时候需要掌握的知识点 xp9802 android
    熟悉Android开发架构和API调用 掌握APP适应不同型号手机屏幕开发技巧 熟悉Android下的数据存储  熟练Android Debug Bridge Tool 熟练Eclipse/ADT及相关工具  熟悉Android框架原理及Activity生命周期 熟练进行Android UI布局 熟练使用SQLite数据库； 熟悉Android下网络通信机制，S
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他