夜晓岚渺渺
夜晓岚渺渺

Nonstationary Stokes Equations 简介

如下内容来自:An Efficient Chorin–Temam Projection Proper Orthogonal
Decomposition Based Reduced-Order Model for
Nonstationary Stokes Equations
Nonstationary Stokes Equations 简介_第1张图片
Nonstationary Stokes Equations 简介_第2张图片
Nonstationary Stokes Equations 简介_第3张图片
Nonstationary Stokes Equations 简介_第4张图片
Nonstationary Stokes Equations 简介_第5张图片

如下内容来自:Navier–stokes Generative Adversarial Network: a physics-informed
deep learning model for fluid flow generation
Nonstationary Stokes Equations 简介_第6张图片

你可能感兴趣的:(PDE,Stokes)

  • Eclipse IDE 4.7.3 源码分析与定制开发指南 魔法小药丸
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：EclipseIDE4.7.3是一个广泛使用的开源集成开发环境，主要用于Java编程。本指南将深入分析EclipseIDE4.7.3的源码，涵盖关键知识点，如插件架构、Workbench、OSGi、JDT、PDE、运行时库、二进制代码、功能包和插件。通过研究源码，开发者可以优化性能、修复bug，开发新工具，并参与到Eclipse社区的改进中。1.Eclipse
  • 开发电磁-热-力-流耦合的GPU加速算法（基于NVIDIA Modulus） 百态老人 算法
    一、技术背景与需求分析电磁-热-力-流多物理场耦合问题广泛存在于芯片散热设计、高功率激光器、航空航天热防护系统等场景。传统仿真方法面临以下挑战：计算复杂度爆炸：四场耦合需联立求解Maxwell方程、Navier-Stokes方程、热传导方程及结构动力学方程，单次仿真耗时可超100小时（基于CPU集群）；跨尺度建模困难：纳米级电磁热点与毫米级热流场需不同网格精度，传统有限元法（FEM）难以统一；实时
  • 基于云计算的振动弦分析：谐波可视化与波动方程参数理解-AI云计算数值分析和代码验证 亚图跨际 AI云计算人工智能
    振动弦方程是一个基础的偏微分方程，它描述了弹性弦的横向振动。其应用范围广泛，不仅可用于模拟乐器和一般的波动现象，更是数学物理以及深奥的弦理论中的重要基石。☁️AI云计算数值分析和代码验证振动弦方程是描述固定两端弹性弦横向振动的基本偏微分方程（PDE），其典型表达式为：∂2u∂t2=c2∂2u∂x2\frac{\partial^2u}{\partialt^2}=c^2\frac{\partial^2
  • 多模态大模型训练困境：当神经辐射场遭遇物理约束的深度博弈 尘烬海 人工智能golang开发语言
    一、物理约束的本质性对抗：流形嵌入的维度诅咒在NeRF的隐式场景表示中，物理约束的引入本质上是将高维连续流形嵌入到低维物理参数空间。这种嵌入导致两个关键矛盾：微分几何冲突：物理规律通常由偏微分方程(PDE)描述，其解空间维度远低于NeRF的隐式参数空间。当训练过程中强制约束时，参数梯度场在流形切空间产生投影失真。李群对称性破坏：刚体运动等物理过程构成SE(3)李群，而NeRF的MLP网络无法保持该
  • 2025 年第十五届 MathorCup 数学应用挑战赛2025妈妈杯数学建模 A 题：汽车风阻预测 思路+python代码 深度学习YOLO目标检测实战项目 2025数学建模妈妈杯MathorCup2025妈妈杯A题汽车风阻预测
    本文只提供思路和代码，结合最新的chatgpt和deepseek。介意者请勿盲目订阅，内容可能达不到大家预期，不提供论文。问题深入分析与最新研究综述1.1问题背景与挑战汽车风阻预测是计算流体力学(CFD)中的核心问题，传统方法依赖Navier-Stokes方程数值求解，计算成本极高。最新研究趋势表明，科学机器学习(SciML)通过结合物理原理与数据驱动方法，可显著提升预测效率。关键挑战包括：几何表
  • TVD（Total Variation Diminishing）有限差分格式 Hardess-god TVD算法
    当然可以！下面是一篇关于TVD（TotalVariationDiminishing）有限差分格式的博客文章草稿，适合用于技术类博客或学习笔记。TVD（TotalVariationDiminishing）有限差分格式简介在计算流体力学（CFD）中，数值格式的选择对于模拟结果的精度与稳定性有着至关重要的影响。尤其在求解双曲型守恒律（如欧拉方程、可压缩Navier-Stokes方程）时，传统的中心差分格
  • 全流程ROMS海洋数值建模与多尺度耦合模拟——从Linux开发、模式调试到风暴潮-示踪剂综合应用 赵钰老师 生态环境水环境气象算法机器学习人工智能深度学习数据分析
    ROMS（RegionalOceanModelingSystem）是一种用于模拟区域海洋动力过程的高性能数值模型。它由美国罗格斯大学、加州大学洛杉矶分校等机构联合开发，广泛应用于海洋科学研究、海岸带管理、气候变化评估等领域。ROMS能够模拟海洋环流、温度、盐度、波浪、生态系统等多种过程。以下是ROMS的核心内容：1.ROMS的基本原理控制方程：基于Navier-Stokes方程，考虑地球旋转效应（
  • PINN物理信息网络 | 基于物理信息神经网络PINN求解Burger方程 算法如诗 物理信息网络（PINN）神经网络人工智能深度学习物理信息网络
    基于物理信息神经网络（PINN）求解Burger方程的研究背景源于对非线性偏微分方程（PDE）求解方法的不断探索和改进。传统的数值方法，如有限差分法和有限元法，通常需要进行网格离散化和迭代求解，对于复杂的非线性问题计算成本较高。因此，研究人员开始探索基于机器学习和神经网络的新方法来求解PDEs。神经网络在近年来取得了显著的发展，能够通过学习大量数据来建立输入和输出之间的复杂映射关系。然而，将神经网
  • 基于Hough变换与分数阶变分PDE的图像去雨算法实现（附带Matlab源码） 心之飞翼 算法matlab计算机视觉Matlab
    基于Hough变换与分数阶变分PDE的图像去雨算法实现（附带Matlab源码）图像去雨是计算机视觉领域的一个重要问题，它的目标是从雨滴造成的图像中恢复出原始的清晰图像。本文将介绍一种基于Hough变换和分数阶变分PDE（PartialDifferentialEquation）的图像去雨算法，并提供相应的Matlab源代码。算法步骤如下：导入图像首先，我们需要导入包含雨滴的图像。可以使用Matlab
  • KAN网络技术最全解析——最热KAN能否干掉MLP和Transformer？（收录于GPT-4/ChatGPT技术与产业分析） u013250861 #LLM/Transformertransformerchatgpt深度学习
    KAN网络结构思路来自Kolmogorov-Arnold表示定理。MLP在节点（“神经元”）上具有固定的激活函数，而KAN在边（“权重”）上具有可学习的激活函数。在数据拟合和PDE求解中，较小的KAN可以比较大的MLP获得更好的准确性。相对MLP，KAN也具备更好的可解释性，适合作为数学和物理研究中的辅助模型，帮助发现和寻找更基础的数值规律。（点赞是我们分享的动力）MLP与KAN对比与传统的MLP
  • latex转word python_分分钟甩Word几条街，Python编辑公式竟可以如此简单 weixin_39553904 latex转wordpython
    点击上方"Python人工智能技术"关注，星标或者置顶22点24分准时推送，第一时间送达来自：公众号机器之心|编辑：真经君Python人工智能技术(ID:coder_experience)第221次推文图源:百度上一篇：华科博士201万，西安交大本科生100万！华为「天才少年」校招薪资曝光正文用Word写PDE公式简直是找虐。我们在Word中编辑文本时，遇到超复杂的公式，想想就令人头大，一个不小心
  • NSsimulation：使用python模拟Navier-Stokes equations（ns方程），附项目GitHub地址，亲测可用。（2023 apmcm、2024美赛） 货又星 pythongithub开发语言笔记数学建模开源
    Hi,I’m@货又星I’minterestedin…I’mcurrentlylearning…I’mlookingtocollaborateon…Howtoreachme…README目录（持续更新中）各种错误处理、爬虫实战及模板、百度智能云人脸识别、计算机视觉深度学习CNN图像识别与分类、PaddlePaddle自然语言处理知识图谱、GitHub、运维…WeChat：1297767084GitH
  • PINN物理信息网络 | 混合变量PINN求解纳维-斯托克斯方程 算法如诗 物理信息网络（PINN）PINN物理信息网络
    混合变量物理神经网络（MixedVariablePhysics-InformedNeuralNetwork，PINN）是一种将物理知识与神经网络相结合的方法，用于求解偏微分方程（PartialDifferentialEquations，PDEs）的数值解。纳维-斯托克斯方程是一种描述流体运动的PDE，可以通过混合变量PINN方法进行求解。下面是使用混合变量PINN求解纳维-斯托克斯方程的一般步骤：
  • AI求解PDE dataloading 人工智能
    一、波动方程的PINN解法：GuoY,CaoX,LiuB,etal.Solvingpartialdifferentialequationsusingdeeplearningandphysicalconstraints[J].AppliedSciences,2020,10(17):5917.二、二维的Navier–Stokes方程组的PINN解法矢量形式的不可压缩Navier-Stokes方程:Ch
  • 【神经网络算子】 dataloading 神经网络人工智能深度学习
    神经网络算子(1)——DeepONet介绍AI与PDE（三）：大概是最好懂的DeepONet模型解析算子把函数映射为函数。输入函数u，在固定的sensors上：x_1,x_2,…,x_m。即u(x_i)和y。输出函数G(u)，在随机的y上。即G(u)(y)。目的是，让神经网络学习算子G，从u(y)可以得到G(u)(y)。
  • Python 流体动力学层流建模 亚图跨际 交叉知识python流体动力建模数值计算
    使用单相层流的有限差分法求解二维Navier-Stokes方程（纳维-斯托克斯方程），并使用基准盖腔测试验证结果。介绍在许多自然现象中都可以观察到流体流动，从舒缓的瀑布到计算机键盘上令人恼火的咖啡飞溅。看到损坏的键盘上的咖啡后，您的第一个想法可能不是“多有趣！”但另一方面，从悬崖上流出的水流的宁静，其动态的性质肯定会唤起一种惊奇的感觉。在这些情况下，我们能理解流体流动吗？我们能否预测流体在特定条件
  • OS_lab——分页机制与内存管理 Hellespontus OS_lablinux操作系统操作系统安全汇编
    认真阅读章节资料，掌握什么是分页机制调试代码，掌握分页机制基本方法与思路代码pmtest6.asm中，212行~237行，设置断点调试这几个循环，分析究竟在这里做了什么掌握PDE，PTE的计算方法动手画一画这个映射图为什么代码3.22里面，PDE初始化添加了一个PageTblBase(Line212)，而PTE初始化时候没有类似的基地址呢（Line224）？熟悉如何获取当前系统内存布局的方法掌握内
  • PINN神经网络求解偏微分方程的11种方法【附论文和代码下载】 深度之眼 深度学习干货人工智能干货内嵌物理神经网络PINN偏微分方程
    如何求解偏微分方程？我们可以将其转化为一个优化问题，先将PDE的信息编码到神经网络的损失函数中，然后使用神经网络来逼近方程的解，这种方法就是基于深度学习的数值方法——PINN。具体来讲，PINN将偏微分方程表示为一个无限维度的函数空间中的积分方程，然后使用神经网络来逼近这个无限维度的函数空间中的解。在训练过程中，PINN最小化了神经网络的输出与偏微分方程的真值之间的差异，从而学习到了一个可以逼近偏
  • [pliman] 点点点就能准确识别病状特征 小汪Waud
    日常逛推的时候，一个新鲜的推文抓住了我的眼球这是什么好东西！看样子可以在R中识别图片的不同区域。刚好最近在做叶部病害，让我们来看看该如何操作以及效果如何。R4PDE检索一下它的帮助文档[1]，RforPlantDiseaseEpidemiology(R4PDE)isabookprojectintheearlystageofdevelopment.Itisbasedontheteachingnote
  • 有限体积法学习——2019-07-21 ICDATZ
    《AnIntroductiontoCOMPUTATIONALFLUIDDYNAMICS,TheFiniteVolumeMethod》3.6TurbulentflowcalculationsTurbulencemodelsforReynolds-averagedNavier-Stokes(RANS)equations：注意力主要集中在平均流动和湍流对平均流动特征的作用效果上。纳维斯托克斯方程是时间平
  • Matlab中偏微分方程工具箱基础用法 Texas_Oswin Matlab偏微分方程matlab
    Preface：本文主要介绍MatlabR2022b版本中偏微分方程工具箱的基础用法，是个人学习时写的入门笔记（学的非常浅），内容主要包括以下几方面：1.Matlab中偏微分方程工具箱简介。2.双曲线型PDE，生成动画。3.椭圆形非线性PDE，参数为函数，应用非线性解法。4.椭圆形线性PDE，用实际物理问题模板，解热传导方程。5.椭圆形线性PDE，正常解法，画图。6.抛物线型PDE，正常解，热传导
  • 26种主流的神经网络偏微分方程求解方法汇总 深度之眼 深度学习干货人工智能干货偏微分方程深度学习神经网络
    偏微分方程（PDE）是数学中一门重要的分支，应用范围广泛涉及自然科学、工程技术、生物学领域等。然而我们都知道，偏微分方程的求解过程异常艰难，如果碰上了特别复杂的，传统的计算方法可能需要数百万个CPU小时。怎么解决？神经网络这就来了！经研究发现，深度学习神经网络求解可以大幅度提高效率，比传统的偏微分方程求解器更快地求出近似解。为此，更多人投入到了这个方向的研究中，基于神经网络的偏微分方程求解方法也成
  • 2018-05-01开胃学习数学系列 - PDE 常识 Kaiweio
    这篇纯手工打字，辛苦。针对差分格式而言，在时间步长和空间步长趋近于零的情况下，如果差分格式的截断误差，也就是差分格式和原有偏微分方程之差的模趋近于零，则该差分格式与原偏微分方程是相容的。称该差分方程与原偏微分方程具有相容性。稳定性如果偏微分方程的严格解析解有界，差分格式给出的解也有届，称该差分格式是稳定的如果差分格式给出的解释无界的，则称该差分格式是不稳定的。稳定性反映了差分格式在计算中控制误差传
  • deepxde 源码阅读笔记（长期更新） 构建的乐趣 笔记
    2023.11.23阅读的deepxdeversion:1.9.01.train_aux_vars，即pde当中的第三个参数这个变量的含义困惑很久。最后发现就是operatorlearning的PDEs方程parameters。脉络：defpdeaux_vars->deepxde目前支持tf1最多，但是对其他框架也有支持，仓库的主要维护者LuLu跟百度应该有合作，目前对paddlepaddle的支
  • Java小游戏-飞翔小鸟 X-MTing javaeclipse开发语言课程设计
    摘要Eclipse是一个开放源代码的、基于Java的可扩展开发平台。就其本身而言，它只是一个框架和一组服务，用于通过插件组件构建开发环境。幸运的是，Eclipse附带了一个标准的插件集，包括Java开发工具（JavaDevelopmentKit，JDK）。DevelopmentEnvironment，PDE），这个组件主要针对希望扩展Eclipse的软件开发人员，因为它允许他们构建与Eclipse
  • [内存泄漏][PyTorch](create_graph=True) 喝过期的拉菲 深度学习解PDE计算机知识深度学习pytorchpythonPINN
    PyTorch保存计算图导致内存泄漏1.内存泄漏定义2.问题发现背景3.github中pytorch源码关于这个问题的讨论1.内存泄漏定义  内存泄漏（MemoryLeak）是指程序中已动态分配的堆内存由于某种原因程序未释放或无法释放，造成系统内存的浪费，导致程序运行速度减慢甚至系统崩溃等严重后果。2.问题发现背景  在使用深度学习求解PDE时，由于经常需要计算高阶导数，在pytorch框架下写的
  • 物理驱动深度学习方法总结 pinn山里娃 深度学习人工智能
    一、物理驱动深度学习方法总结现有博主更新物理驱动深度学方法总体介绍二、PINN介绍PINN综述Blog介绍：内嵌物理知识神经网络（PhysicsInformedNeuralNetwork，简称PINN）是一种科学机器在传统数值领域的应用方法，特别是用于解决与偏微分方程（PDE）相关的各种问题，包括方程求解、参数反演、模型发现、控制与优化等。综述论文PhysicsInformedMachineLea
  • Linux中输入与输出管理及如何获得帮助 野124 linux
    （1）Linux中的输入输入：stdin;/proc/xxxx/fd/0/dev/pts/0编号0正确输出：stdout;proc/xxxx/fd/1/dev/pts/1编号1错误输出：stderr;proc/xxxx/fd/2/des/pts/2编号2在shell用户中执行命令产生的输出应被放置到/dev/pts/1中，如果用>定向了输出存放位置为/dev/pts/0，那么输出就会显示在/pde
  • 四阶龙格库塔算法及matlab代码 漫道长歌行 matlab龙格库塔法
    常微分方程Ordinarydifferentialequation，简称ODE，自变量只有一个的微分方程。例子1：dydx=f(x,y)\dfrac{dy}{dx}=f(x,y)dxdy=f(x,y),f(x,y)f(x,y)f(x,y)是已知函数偏微分方程Partialdifferentialequation，简称PDE，自变量有多个的微分方程。例子2：ut−a2uxx=0,a>0u_t-a^2
  • 【Eclipse插件开发】导出Eclipse产品 老毛桃limite Eclipse插件开发eclipsejavaideproductplugin
    PDE导出Eclipse产品一、环境说明二、新建插件新建plugin工程扩展product扩展点新建feature工程制作图标和启动页图片三、定义产品新建productconfiguration文件Content页Configuration页Launching页Splash页Updates页其他页四、导出产品填充product扩展点执行导出成果展示在线更新五、总结导出后启动错误参考资料一、环境说明
  • ASM系列四 利用Method 组件动态注入方法逻辑 lijingyao8206 字节码技术jvmAOP动态代理ASM
            这篇继续结合例子来深入了解下Method组件动态变更方法字节码的实现。通过前面一篇，知道ClassVisitor 的visitMethod()方法可以返回一个MethodVisitor的实例。那么我们也基本可以知道，同ClassVisitor改变类成员一样，MethodVIsistor如果需要改变方法成员，注入逻辑，也可以
  • java编程思想 --内部类 百合不是茶 java内部类匿名内部类
    内部类;了解外部类 并能与之通信 内部类写出来的代码更加整洁与优雅   1,内部类的创建  内部类是创建在类中的 package com.wj.InsideClass; /* * 内部类的创建 */ public class CreateInsideClass { public CreateInsideClass(
  • web.xml报错 crabdave web.xml
    web.xml报错   The content of element type "web-app" must match "(icon?,display-  name?,description?,distributable?,context-param*,filter*,filter-mapping*,listener*,servlet*,s
  • 泛型类的自定义 麦田的设计者 javaandroid泛型
       为什么要定义泛型类，当类中要操作的引用数据类型不确定的时候。 采用泛型类，完成扩展。   例如有一个学生类     Student{ Student(){ System.out.println("I'm a student....."); } }  有一个老师类  
  • CSS清除浮动的4中方法 IT独行者 JavaScriptUIcss
    清除浮动这个问题，做前端的应该再熟悉不过了，咱是个新人，所以还是记个笔记，做个积累，努力学习向大神靠近。CSS清除浮动的方法网上一搜，大概有N多种，用过几种，说下个人感受。 1、结尾处加空div标签 clear:both 1 2 3 4 .div 1 { background : #000080 ; border : 1px   s
  • Cygwin使用windows的jdk 配置方法 _wy_ jdkwindowscygwin
    1.[vim /etc/profile]    JAVA_HOME="/cgydrive/d/Java/jdk1.6.0_43"  (windows下jdk路径为D:\Java\jdk1.6.0_43)    PATH="$JAVA_HOME/bin:${PATH}"    CLAS
  • linux下安装maven 无量 mavenlinux安装
    Linux下安装maven(转) 1.首先到Maven官网 下载安装文件，目前最新版本为3.0.3，下载文件为 apache-maven-3.0.3-bin.tar.gz，下载可以使用wget命令； 2.进入下载文件夹，找到下载的文件，运行如下命令解压 tar -xvf  apache-maven-2.2.1-bin.tar.gz 解压后的文件夹
  • tomcat的https 配置,syslog-ng配置 aichenglong tomcathttp跳转到httpssyslong-ng配置syslog配置
    1) tomcat配置https,以及http自动跳转到https的配置     1)TOMCAT_HOME目录下生成密钥(keytool是jdk中的命令)      keytool -genkey -alias tomcat -keyalg RSA -keypass changeit -storepass changeit
  • 关于领号活动总结 alafqq 活动
    关于某彩票活动的总结 具体需求，每个用户进活动页面，领取一个号码，1000中的一个； 活动要求 1，随机性，一定要有随机性； 2，最少中奖概率，如果注数为3200注，则最多中4注 3，效率问题，（不能每个人来都产生一个随机数，这样效率不高）； 4，支持断电（仍然从下一个开始），重启服务；（存数据库有点大材小用，因此不能存放在数据库） 解决方案 1，事先产生随机数1000个，并打
  • java数据结构 冒泡排序的遍历与排序 百合不是茶 java
    java的冒泡排序是一种简单的排序规则   冒泡排序的原理：           比较两个相邻的数，首先将最大的排在第一个，第二次比较第二个 ，此后一样；         针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个     例题；将int array[]
  • JS检查输入框输入的是否是数字的一种校验方法 bijian1013 js
    如下是JS检查输入框输入的是否是数字的一种校验方法： <form method=post target="_blank"> 数字：<input type="text" name=num onkeypress="checkNum(this.form)"><br> </form>
  • Test注解的两个属性：expected和timeout bijian1013 javaJUnitexpectedtimeout
    JUnit4：Test文档中的解释： 　　The Test annotation supports two optional parameters. 　　The first, expected, declares that a test method should throw an exception. 　　If it doesn't throw an exception or if it
  • [Gson二]继承关系的POJO的反序列化 bit1129 POJO
    父类     package inheritance.test2; import java.util.Map; public class Model { private String field1; private String field2; private Map<String, String> infoMap
  • 【Spark八十四】Spark零碎知识点记录 bit1129 spark
    1. ShuffleMapTask的shuffle数据在什么地方记录到MapOutputTracker中的 ShuffleMapTask的runTask方法负责写数据到shuffle map文件中。当任务执行完成成功，DAGScheduler会收到通知，在DAGScheduler的handleTaskCompletion方法中完成记录到MapOutputTracker中  
  • WAS各种脚本作用大全 ronin47 WAS 脚本
    　　　http://www.ibm.com/developerworks/cn/websphere/library/samples/SampleScripts.html 　　　无意中，在WAS官网上发现的各种脚本作用，感觉很有作用，先与各位分享一下 　　　 获取下载 这些示例 jacl 和 Jython 脚本可用于在 WebSphere Application Server 的不同版本中自
  • java-12.求 1+2+3+..n不能使用乘除法、 for 、 while 、 if 、 else 、 switch 、 case 等关键字以及条件判断语句 bylijinnan switch
    借鉴网上的思路，用java实现： public class NoIfWhile { /** * @param args * * find x=1+2+3+....n */ public static void main(String[] args) { int n=10; int re=find(n); System.o
  • Netty源码学习-ObjectEncoder和ObjectDecoder bylijinnan javanetty
    Netty中传递对象的思路很直观： Netty中数据的传递是基于ChannelBuffer（也就是byte[]）； 那把对象序列化为字节流，就可以在Netty中传递对象了 相应的从ChannelBuffer恢复对象，就是反序列化的过程 Netty已经封装好ObjectEncoder和ObjectDecoder 先看ObjectEncoder ObjectEncoder是往外发送
  • spring 定时任务中cronExpression表达式含义 chicony cronExpression
    一个cron表达式有6个必选的元素和一个可选的元素，各个元素之间是以空格分隔的，从左至右，这些元素的含义如下表所示： 代表含义            是否必须 允许的取值范围         &nb
  • Nutz配置Jndi ctrain JNDI
    1、使用JNDI获取指定资源： var ioc = { dao : { type :"org.nutz.dao.impl.NutDao", args : [ {jndi :"jdbc/dataSource"} ] } } 以上方法,仅需要在容器中配置好数据源,注入到NutDao即可.
  • 解决 /bin/sh^M: bad interpreter: No such file or directory daizj shell
    在Linux中执行.sh脚本，异常/bin/sh^M: bad interpreter: No such file or directory。   分析：这是不同系统编码格式引起的：在windows系统中编辑的.sh文件可能有不可见字符，所以在Linux系统下执行会报以上异常信息。 解决： 1）在windows下转换： 利用一些编辑器如UltraEdit或EditPlus等工具
  • [转]for 循环为何可恨？ dcj3sjt126com 程序员读书
      Java的闭包(Closure)特征最近成为了一个热门话题。 一些精英正在起草一份议案，要在Java将来的版本中加入闭包特征。 然而，提议中的闭包语法以及语言上的这种扩充受到了众多Java程序员的猛烈抨击。 不久前，出版过数十本编程书籍的大作家Elliotte Rusty Harold发表了对Java中闭包的价值的质疑。 尤其是他问道“for 循环为何可恨？”[http://ju
  • Android实用小技巧 dcj3sjt126com android
    1、去掉所有Activity界面的标题栏 　　修改AndroidManifest.xml 　　在application 标签中添加android:theme="@android:style/Theme.NoTitleBar"   2、去掉所有Activity界面的TitleBar 和StatusBar  　　修改AndroidManifes
  • Oracle 复习笔记之序列 eksliang Oracle 序列sequenceOracle sequence
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2098859 1.序列的作用 序列是用于生成唯一、连续序号的对象 一般用序列来充当数据库表的主键值 2.创建序列语法如下：   create sequence s_emp start with 1 --开始值 increment by 1 --増长值 maxval
  • 有“品”的程序员 gongmeitao 工作
    完美程序员的10种品质　　   完美程序员的每种品质都有一个范围，这个范围取决于具体的问题和背景。没有能解决所有问题的   完美程序员（至少在我们这个星球上），并且对于特定问题，完美程序员应该具有以下品质： 　　1. 才智非凡- 能够理解问题、能够用清晰可读的代码翻译并表达想法、善于分析并且逻辑思维能力强   （范围：用简单方式解决复杂问题）　　
  • 使用KeleyiSQLHelper类进行分页查询 hvt sql.netC#asp.nethovertree
    本文适用于sql server单主键表或者视图进行分页查询，支持多字段排序。KeleyiSQLHelper类的最新代码请到http://hovertree.codeplex.com/SourceControl/latest下载整个解决方案源代码查看。或者直接在线查看类的代码：http://hovertree.codeplex.com/SourceControl/latest#HoverTree.D
  • SVG 教程 （三）圆形，椭圆，直线 天梯梦 svg
    SVG <circle> SVG 圆形 - <circle> <circle> 标签可用来创建一个圆： 下面是SVG代码： <svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" version="1.1"> <circle cx="100" c
  • 链表栈 luyulong java数据结构
    public class Node { private Object object; private Node next; public Node() { this.next = null; this.object = null; } public Object getObject() { return object; } public
  • 基础数据结构和算法十：2-3 search tree sunwinner Algorithm2-3 search tree
      Binary search tree works well for a wide variety of applications, but they have poor worst-case performance. Now we introduce a type of binary search tree where costs are guaranteed to be loga
  • spring配置定时任务 stunizhengjia springtimer
    最近因工作的需要，用到了spring的定时任务的功能,觉得spring还是很智能化的,只需要配置一下配置文件就可以了,在此记录一下，以便以后用到：     //------------------------定时任务调用的方法------------------------------ /** * 存储过程定时器 */ publi
  • ITeye 8月技术图书有奖试读获奖名单公布 ITeye管理员 活动
    ITeye携手博文视点举办的8月技术图书有奖试读活动已圆满结束，非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 8月试读活动回顾： http://webmaster.iteye.com/blog/2102830 本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下（优秀文章有很多，但名额有限，没获奖并不代表不优秀）： 《跨终端Web》 gleams：http
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他