- Java设计模式实战:高频场景解析与避坑指南
mckim_
笔记学习java设计模式
引言设计模式是软件开发的基石,但许多开发者面对23种模式时容易陷入“学完就忘”或“滥用模式”的困境。本文从工业级项目视角出发,精选10种高频设计模式,结合真实代码案例与主流框架应用,帮你建立模式思维,拒绝纸上谈兵。一、创建型模式:告别new的暴力美学1.工厂方法模式(FactoryMethod)核心痛点:对象创建逻辑散落各处,难以统一管理。场景案例:电商平台需要支持多种支付方式(支付宝、微信、银联
- 解码服务竞争力,医疗美容机构如何在红海中突围?
湖南群狼调研
神秘顾客湖南群狼市场调查暗访长沙群狼调用
医疗与美容行业的竞争早已进入“贴身肉搏”阶段,(武汉问卷调查公司)(美容行业神秘顾客)(长沙市场调研公司)而决定胜负的核心,藏在患者挂完号后的等待里,藏在医生解释病情的语气里,藏在检查报告递出时的说明里——这些看不见的服务细节,正是拉开差距的关键。湖南群狼市场调查,17年专注医疗与美容机构暗访服务,以第三方的客观视角,为机构解码服务竞争力的密码,助您在激烈竞争中撕开市场缺口。一:17年行业洞察,暗
- 使用NVIDIA NeRF将2D图像转换为逼真的3D模型(Python)
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使用NVIDIANeRF将2D图像转换为逼真的3D模型(Python)NeuralRadianceFields(NeRF)是一种强大的方法,可以将2D图像转换为逼真的3D模型。它使用神经网络来建模场景的辐射场,并通过渲染多个视角的图像来重建3D模型。在本文中,我们将使用Python和NVIDIANeRF库来实现这一过程。首先,我们需要安装所需的库。我们可以通过以下命令使用pip安装NVIDIANe
- [论文阅读]Distilling Step-by-Step! Outperforming Larger Language Models with Less Training Data and Smal
0x211
论文阅读语言模型人工智能自然语言处理
中文译名:逐步蒸馏!以较少的训练数据和较小的模型规模超越较大的语言模型发布链接:http://arxiv.org/abs/2305.02301AcceptedtoFindingsofACL2023阅读原因:近期任务需要用到蒸馏操作,了解相关知识核心思想:改变视角。原来的视角:把LLMs视为噪声标签的来源。现在的视角:把LLMs视为能够推理的代理。方法好在哪?需要的数据量少,得到的结果好。文章的方法
- FPS手游逆向分析--------矩阵
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FPS手游的一些逆向分析矩阵线性代数python
寻找游戏矩阵谈谈个人对于矩阵的理解:所谓矩阵就是相机即人物视角当今的游戏人物的移动分为两部分:游戏世界中的人物在移动和相机的移动相机的移动使得玩家可以跟得上人物的行动如果游戏中的人物在移动,相应的相机也会移动同样的转动视角其实就是在转动相机人物前后移动相机也会动。那我们是不是可以利用不断地改变矩阵来搜索游戏中变动的值从而找到矩阵呢。Ofcourse但是如果你拿来一个矩阵demo你就会发现,前后移动
- 浏览器视角看 —— 消息队列和事件循环、宏任务和微任务
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HTML网站开发#前端基础入门三大核心之htmlHTML前端webJavaScript网页开发
浏览器视角看——消息队列和事件循环、宏任务和微任务1.JavaScript执行模型简介2.消息队列与事件循环2.1消息队列2.2事件循环示例一:基本事件循环3.宏任务与微任务3.1宏任务与微任务的区别3.2微任务的执行时机示例二:宏任务与微任务的执行顺序4.深入理解事件循环4.1事件循环的生命周期4.2事件循环的阶段5.应用技巧与分析5.1使用微任务优化性能示例三:使用微任务优化DOM操作5.2利
- 【EGSR2025】材质+扩散模型+神经网络相关论文整理随笔(四)
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文献随笔材质神经网络人工智能扩散模型
AnevaluationofSVBRDFPredictionfromGenerativeImageModelsforAppearanceModelingof3DScenes输入3D场景的几何和一张参考图像,通过扩散模型和SVBRDF预测器获取多视角的材质maps,这些maps最终合并成场景的纹理地图集,并支持在任意视角、任意光照条件下进行重新渲染。样例图如下:在当前时代的技术背景下,生成与几何匹配
- 《Unitree RL Gym 从 0 到 1 全解析》宇树G1机器人rl_gym、legged_game 与 rsl_rl 开源项目 代码详解&&逻辑梳理
前言:此文将对宇树的RL_Gym进行详细介绍。为什么写这篇文章?首先对于这个项目来说,目前网上很难找到能讲明白的,其次,兼顾打工生活&知识分享需要些动力;因此,我决定推出这一篇付费文章,从纯小白视角出发,深入剖析该项目(大佬们请轻喷),这篇文章主要进行难点解析、代码分析与解释、整体的逻辑梳理。这篇付费文章耗费了我7h+的撰写,希望能为读者解开长期困扰的难题,带来启发与收获。开源项目链接:https
- 人工智能大模型如何助力产品经理优化商品定价策略
产品经理独孤虾
人工智能产品经理智能营销数字营销价格策略大模型电子商务
摘要商品定价策略是电商、广告营销和用户增长等数字化营销业务中的重要环节,它直接影响着企业的收入和利润,以及用户的满意度和忠诚度。本文从产品经理的视角,介绍了如何应用人工智能大模型来优化商品定价策略的步骤,包括分析商品定价策略的影响因素、市场需求预测、商品成本分析、商品定价策略优化和使用人工智能大模型优化商品定价策略。本文旨在帮助产品经理和运营人员了解人工智能大模型在商品定价策略中的作用和价值,以及
- BEV开山之作Lift-Splat-Shot (LSS) 深度详解
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在自动驾驶感知系统中,将多视角图像转换为鸟瞰图(BEV)是一个关键步骤。Lift-Splat-Shot(LSS)是一种高效的视角转换方法,能够将透视视图特征转换为BEV空间,从而实现更准确的3D物体检测。本文将详细解析LSS的工作原理、技术细节及其应用场景。一、LSS概述LSS(Lift-Splat-Shot)是由PhilippHenzler等人于2021年提出的一种用于自动驾驶感知系统的视角转换
- 广州华锐互动在各领域打造的 VR 成功案例展示
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(一)文旅行业:重塑旅游体验在文旅行业,广州华锐互动打造的VR全景虚拟现实在线旅游项目,为游客带来了前所未有的旅游体验。以故宫博物院的VR项目为例,通过高精度的3D建模和全景拍摄技术,华锐互动将故宫的每一处宫殿、每一片园林都真实地呈现在游客眼前。游客只需通过手机或VR设备,就能足不出户游览故宫,仿佛穿越时空,置身于明清时期的皇家宫殿之中。在游览过程中,游客可以自由切换视角,近距离欣赏故宫的建筑细节
- 【稀疏三维重建】Flash3D:单张图像重建场景的GaussianSplatting
杀生丸学AI
计算机视觉人工智能大模型稀疏三维重建立体几何单目深度估计
项目主页:https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/research/flash3d/来源:牛津、澳大利亚国立文章目录摘要1.引言2.相关工作3.方法3.1背景:从单个图像中重建场景3.2单目前向的多个高斯4.实验4.14.2跨域新视角合成4.3域内新视图合成摘要 Flash3D,一种通用的单一图像场景重建。模型从一个单目深度估计的“基础”模型开始,扩展到一个完整的三维形
- BEV感知算法:自动驾驶的“上帝视角“革命
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在自动驾驶技术快速发展的今天,BEV(Bird'sEyeView,鸟瞰图)感知算法正成为行业关注的焦点。这项突破性技术通过将多传感器数据统一映射到鸟瞰视角,为自动驾驶系统构建了前所未有的全局环境认知能力,堪称自动驾驶领域的"上帝视角"革命。BEV的核心技术原理BEV感知算法的核心在于将来自摄像头、激光雷达等不同传感器的异构数据,通过深度学习网络统一转换到俯视坐标系。这一过程主要依靠三大关键技术:多
- 多租户场景下的资源配额管理,如何实现公平分配与优先级调度?
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多租户场景下的资源配额管理与调度策略体系(2025技术视角)一、资源配额管理的核心机制资源配额是多租户环境下实现资源隔离与共享的基石,其核心在于建立动态可扩展的约束规则与智能化的执行框架。当前主流技术体系包含以下核心组件:1.分层配额模型物理层配额:基于硬件资源的绝对限制(如CPU核数、内存容量、GPU算力),通过Linuxcgroups或WindowsJobObjects实现资源硬性隔离。例如,
- 从数据集视角看——大语言模型(LLMs)的训练、微调和推理
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1.大语言模型训练的整体框架大语言模型的训练是一个复杂的过程,涉及数据准备、模型架构、优化策略和推理部署。以下是整体框架的详细分解:1.1训练阶段预训练:在海量文本数据上学习通用语言表示,类似于“学习语言的百科全书”。微调:针对特定任务调整模型参数,类似于“针对考试复习重点内容”。指令微调:在对话或指令数据集上优化,使模型更适合交互式任务。推理:使用训练好的模型进行预测或生成。1.2核心组件数据集
- k8s深度讲解----宏观架构与集群之脑 - API Server 和 etcd
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宏观架构与集群之脑-APIServer和etcd宏观架构:数据中心的操作系统在开始之前,让我们先建立一个高层视角。你可以将Kubernetes想象成一个管理整个数据中心的分布式操作系统。在这个操作系统中:控制平面(ControlPlane)就是它的“内核”,负责管理和决策。工作节点(WorkerNodes)就是它的“CPU和内存”,是真正运行应用程序的地方。我们常用的kubectl就是与这个“内核
- 神经网络初步学习3——数据与损失
X Y O
神经网络学习人工智能
一、传统机器学习与神经网络前言:该部分需要一定的机器学习与数学基础(很浅的基础),如果有不理解的地方可以自行查阅。(1)区别这里不妨以图像识别为例子:(1)在传统的机器学习视角中:我们需要人工手动去设置并提取我们的特征量,例如常见的SIFT、SURF和HOG等,随后需要我们选择合适的分类器(例如:SVM、KNN等分类器),接着把我们的参数训练出来。(2)而在神经网络的视角中:我们只需要把图片喂给它
- 穿透硅层:模电数电如何重塑你的编程基因
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模电数电
“不理解电子运动的程序员,永远在数字世界的表层流浪。”——吉恩·阿姆达尔(IBM360系统架构师)一、晶体管级视角:代码的物理载体1.CPU指令执行的硬件真相关键模电参数:阈值电压Vth:决定晶体管开关的电压临界点(典型值0.7V)跨导gm:栅压控制电流的能力(单位mS)米勒电容Cgd:限制开关速度的核心因素2.存储器操作的电子原理DRAM存储单元刷新过程://硬件级刷新伪代码voiddram_r
- AI原生应用开发:LLM的异常检测与处理
SuperAGI2025
AI大模型应用开发宝典AI-native人工智能ai
AI原生应用开发:LLM的异常检测与处理关键词:大语言模型(LLM)、异常检测、AI原生应用、错误处理、提示工程摘要:在AI原生应用中,大语言模型(LLM)已成为核心“大脑”,但它的“不靠谱”行为(如虚构事实、逻辑矛盾、敏感内容输出)常让开发者头疼。本文将用“修LLM的医生”视角,从异常类型识别、检测方法到处理策略,结合生活案例与代码实战,带你掌握LLM异常检测与处理的全流程,让你的AI应用更可靠
- OpenHarmony vs Linux:分布式操作系统的终极对决
109702008
编程操作系统#linux系统linux分布式人工智能
副标题:从架构基因到场景适配,解析两大系统的分布式能力差异与未来演进引言:分布式操作系统的时代命题在万物互联时代,设备协同与算力融合成为刚需。OpenHarmony和Linux作为两大开源操作系统,代表了不同的技术路线:前者是原生分布式设计,后者是生态驱动演进。本文从分布式视角深度对比二者,为开发者提供选型参考。一、架构设计:原生支持vs生态补足能力维度OpenHarmonyLinux内核模型微内
- [创业之路-474]:企业经营层 - 小米与华为多维对比分析(2025年视角),以后不要把这两家公司放在同一个维度上 进行比较了
文火冰糖的硅基工坊
创业之路华为跨学科融合架构经营科技重构
一、行业定位与市场角色不同华为:用技术手段解决行业的难题,顺便赚钱技术驱动型硬科技企业:以通信设备起家,延伸至智能手机、芯片、操作系统(鸿蒙)、云计算、智能汽车等领域,构建“云-管-端”全栈技术生态。高端市场主导者:在600美元以上高端手机市场占比29%,PuraX折叠屏系列定位“科技奢侈品”,问界M9成为50万以上车型销冠。政企市场深耕者:通过“华为中国政企业务”独立运营,2023年政企收入占比
- 软件建模、设计模式、重构
kingzdm
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软件建模、设计模式、重构软件建模软件建模体现了软件设计的思想,在需求和实现之间架起了一座桥梁,通过模型指导软件系统的具体实现。模型并不是软件系统的一个完备表示,而是所研究的系统的一种抽象。软件建模通过不同的视角去描述一个系统。软件建模视角:外部视角,交互视角,结构化视角,行为视角。软件建模方法:结构化方法,面向对象方法,基于构建方法,面向服务方法,面向方面方法,模型驱动方法,形式化方法。UML特点
- 2025 年使用大模型进行软件工程:现实检验
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软件工程人工智能
每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗?订阅我们的简报,深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同,从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会,成为AI领域的领跑者。点击订阅,与未来同行!订阅:https://rengongzhineng.io/以工程经理与资深工程师的视角,探讨大厂与初创公司的挑战,以及与Anthropic、Cur
- 源码视角下C++文件系统的缓存机制设计与性能优化策略
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在计算机文件系统中,缓存机制是提升I/O性能的关键技术之一。C++作为面向系统底层开发的语言,在构建文件系统时,缓存机制的设计与实现直接影响着数据读写效率和系统整体性能。本文将从源码角度出发,深入剖析C++文件系统中缓存机制的设计理念、实现方式以及相关性能优化策略。一、缓存机制的核心作用与设计目标文件系统的I/O操作往往涉及磁盘等低速存储设备,相比内存访问,磁盘读写速度慢几个数量级。缓存机制的引入
- c++文字游戏_闯关打怪2.0(开源)
༺ཌༀ 吃菠萝的小狼 ༀད༻
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本次更新内容:1.增强对手性能2.可暂停(按N)3.修复些许bug4.增加boos关(第10、20、30...关)1.游戏概述本游戏是一个基于Windows控制台的回合制战斗游戏,采用俯视视角的2D平面设计。玩家控制角色"p"在13×25大小的封闭场景中与敌人"@"战斗,通过WASD移动,空格键发射炮弹,Enter键释放震爆弹技能。游戏采用关卡递增设计,每关BOSS血量会提升10%,具有简单的成长
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引言企业需要同时管理有组织表格中的结构化数据,以及日益增长的非结构化数据(如图片、音频和文档)。传统上,联合分析这些多样化数据类型非常复杂,通常需要使用不同的工具。非结构化媒体通常需要导出到专门的服务进行处理(如图片分析需计算机视觉服务,音频需语音转文本引擎),这会造成数据孤岛,阻碍全局分析视角的建立。以虚构的电商支持系统为例:结构化的工单信息存储在BigQuery表中,而相关的支持通话录音或损坏
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- WIFI协议全解析03:一文读懂WiFi的分层结构:嵌入式开发视角全解析
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WiFi通信协议全解析单片机嵌入式硬件WIFI协议ESP32
一文读懂WiFi的分层结构:嵌入式开发视角全解析“我只会用WiFi.begin(),难道还需要懂分层?”“当然!不会调帧你就别谈抓包;不懂分层你就别怪掉线。”今天,我们就从嵌入式开发的视角,彻底剖析WiFi的“分层结构”,让你从“能连上”变成“能调好”。WiFi是怎么“跑起来”的?简单说,WiFi是无线局域网(WLAN)通信协议的实现,基于IEEE802.11标准。而它真正的通信流程,是一个分层设
- 书其实只有三类
西蜀石兰
类
一个人一辈子其实只读三种书,知识类、技能类、修心类。
知识类的书可以让我们活得更明白。类似十万个为什么这种书籍,我一直不太乐意去读,因为单纯的知识是没法做事的,就像知道地球转速是多少一样(我肯定不知道),这种所谓的知识,除非用到,普通人掌握了完全是一种负担,维基百科能找到的东西,为什么去记忆?
知识类的书,每个方面都涉及些,让自己显得不那么没文化,仅此而已。社会认为的学识渊博,肯定不是站在
- 《TCP/IP 详解,卷1:协议》学习笔记、吐槽及其他
bylijinnan
tcp
《TCP/IP 详解,卷1:协议》是经典,但不适合初学者。它更像是一本字典,适合学过网络的人温习和查阅一些记不清的概念。
这本书,我看的版本是机械工业出版社、范建华等译的。这本书在我看来,翻译得一般,甚至有明显的错误。如果英文熟练,看原版更好:
http://pcvr.nl/tcpip/
下面是我的一些笔记,包括我看书时有疑问的地方,也有对该书的吐槽,有不对的地方请指正:
1.
- Linux—— 静态IP跟动态IP设置
eksliang
linuxIP
一.在终端输入
vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0
静态ip模板如下:
DEVICE="eth0" #网卡名称
BOOTPROTO="static" #静态IP(必须)
HWADDR="00:0C:29:B5:65:CA" #网卡mac地址
IPV6INIT=&q
- Informatica update strategy transformation
18289753290
更新策略组件: 标记你的数据进入target里面做什么操作,一般会和lookup配合使用,有时候用0,1,1代表 forward rejected rows被选中,rejected row是输出在错误文件里,不想看到reject输出,将错误输出到文件,因为有时候数据库原因导致某些column不能update,reject就会output到错误文件里面供查看,在workflow的
- 使用Scrapy时出现虽然队列里有很多Request但是却不下载,造成假死状态
酷的飞上天空
request
现象就是:
程序运行一段时间,可能是几十分钟或者几个小时,然后后台日志里面就不出现下载页面的信息,一直显示上一分钟抓取了0个网页的信息。
刚开始已经猜到是某些下载线程没有正常执行回调方法引起程序一直以为线程还未下载完成,但是水平有限研究源码未果。
经过不停的google终于发现一个有价值的信息,是给twisted提出的一个bugfix
连接地址如下http://twistedmatrix.
- 利用预测分析技术来进行辅助医疗
蓝儿唯美
医疗
2014年,克利夫兰诊所(Cleveland Clinic)想要更有效地控制其手术中心做膝关节置换手术的费用。整个系统每年大约进行2600例此类手术,所以,即使降低很少一部分成本,都可以为诊 所和病人节约大量的资金。为了找到适合的解决方案,供应商将视野投向了预测分析技术和工具,但其分析团队还必须花时间向医生解释基于数据的治疗方案意味着 什么。
克利夫兰诊所负责企业信息管理和分析的医疗
- java 线程(一):基础篇
DavidIsOK
java多线程线程
&nbs
- Tomcat服务器框架之Servlet开发分析
aijuans
servlet
最近使用Tomcat做web服务器,使用Servlet技术做开发时,对Tomcat的框架的简易分析:
疑问: 为什么我们在继承HttpServlet类之后,覆盖doGet(HttpServletRequest req, HttpServetResponse rep)方法后,该方法会自动被Tomcat服务器调用,doGet方法的参数有谁传递过来?怎样传递?
分析之我见: doGet方法的
- 揭秘玖富的粉丝营销之谜 与小米粉丝社区类似
aoyouzi
揭秘玖富的粉丝营销之谜
玖富旗下悟空理财凭借着一个微信公众号上线当天成交量即破百万,第七天成交量单日破了1000万;第23天时,累计成交量超1个亿……至今成立不到10个月,粉丝已经超过500万,月交易额突破10亿,而玖富平台目前的总用户数也已经超过了1800万,位居P2P平台第一位。很多互联网金融创业者慕名前来学习效仿,但是却鲜有成功者,玖富的粉丝营销对外至今仍然是个谜。
近日,一直坚持微信粉丝营销
- Java web的会话跟踪技术
百合不是茶
url会话Cookie会话Seession会话Java Web隐藏域会话
会话跟踪主要是用在用户页面点击不同的页面时,需要用到的技术点
会话:多次请求与响应的过程
1,url地址传递参数,实现页面跟踪技术
格式:传一个参数的
url?名=值
传两个参数的
url?名=值 &名=值
关键代码
- web.xml之Servlet配置
bijian1013
javaweb.xmlServlet配置
定义:
<servlet>
<servlet-name>myservlet</servlet-name>
<servlet-class>com.myapp.controller.MyFirstServlet</servlet-class>
<init-param>
<param-name>
- 利用svnsync实现SVN同步备份
sunjing
SVN同步E000022svnsync镜像
1. 在备份SVN服务器上建立版本库
svnadmin create test
2. 创建pre-revprop-change文件
cd test/hooks/
cp pre-revprop-change.tmpl pre-revprop-change
3. 修改pre-revprop-
- 【分布式数据一致性三】MongoDB读写一致性
bit1129
mongodb
本系列文章结合MongoDB,探讨分布式数据库的数据一致性,这个系列文章包括:
数据一致性概述与CAP
最终一致性(Eventually Consistency)
网络分裂(Network Partition)问题
多数据中心(Multi Data Center)
多个写者(Multi Writer)最终一致性
一致性图表(Consistency Chart)
数据
- Anychart图表组件-Flash图转IMG普通图的方法
白糖_
Flash
问题背景:项目使用的是Anychart图表组件,渲染出来的图是Flash的,往往一个页面有时候会有多个flash图,而需求是让我们做一个打印预览和打印功能,让多个Flash图在一个页面上打印出来。
那么我们打印预览的思路是获取页面的body元素,然后在打印预览界面通过$("body").append(html)的形式显示预览效果,结果让人大跌眼镜:Flash是
- Window 80端口被占用 WHY?
bozch
端口占用window
平时在启动一些可能使用80端口软件的时候,会提示80端口已经被其他软件占用,那一般又会有那些软件占用这些端口呢?
下面坐下总结:
1、web服务器是最经常见的占用80端口的,例如:tomcat , apache , IIS , Php等等;
2
- 编程之美-数组的最大值和最小值-分治法(两种形式)
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
public class MinMaxInArray {
/**
* 编程之美 数组的最大值和最小值 分治法
* 两种形式
*/
public static void main(String[] args) {
int[] t={11,23,34,4,6,7,8,1,2,23};
int[]
- Perl正则表达式
chenbowen00
正则表达式perl
首先我们应该知道 Perl 程序中,正则表达式有三种存在形式,他们分别是:
匹配:m/<regexp>;/ (还可以简写为 /<regexp>;/ ,略去 m)
替换:s/<pattern>;/<replacement>;/
转化:tr/<pattern>;/<replacemnt>;
- [宇宙与天文]行星议会是否具有本行星大气层以外的权力呢?
comsci
举个例子: 地球,地球上由200多个国家选举出一个代表地球联合体的议会,那么现在地球联合体遇到一个问题,地球这颗星球上面的矿产资源快要采掘完了....那么地球议会全体投票,一致通过一项带有法律性质的议案,既批准地球上的国家用各种技术手段在地球以外开采矿产资源和其它资源........
&
- Oracle Profile 使用详解
daizj
oracleprofile资源限制
Oracle Profile 使用详解 转
一、目的:
Oracle系统中的profile可以用来对用户所能使用的数据库资源进行限制,使用Create Profile命令创建一个Profile,用它来实现对数据库资源的限制使用,如果把该profile分配给用户,则该用户所能使用的数据库资源都在该profile的限制之内。
二、条件:
创建profile必须要有CREATE PROFIL
- How HipChat Stores And Indexes Billions Of Messages Using ElasticSearch & Redis
dengkane
elasticsearchLucene
This article is from an interview with Zuhaib Siddique, a production engineer at HipChat, makers of group chat and IM for teams.
HipChat started in an unusual space, one you might not
- 循环小示例,菲波拉契序列,循环解一元二次方程以及switch示例程序
dcj3sjt126com
c算法
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int n;
int i;
int f1, f2, f3;
f1 = 1;
f2 = 1;
printf("请输入您需要求的想的序列:");
scanf("%d", &n);
for (i=3; i<n; i
- macbook的lamp环境
dcj3sjt126com
lamp
sudo vim /etc/apache2/httpd.conf
/Library/WebServer/Documents
是默认的网站根目录
重启Mac上的Apache服务
这个命令很早以前就查过了,但是每次使用的时候还是要在网上查:
停止服务:sudo /usr/sbin/apachectl stop
开启服务:s
- java ArrayList源码 下
shuizhaosi888
ArrayList源码
版本 jdk-7u71-windows-x64
JavaSE7 ArrayList源码上:http://flyouwith.iteye.com/blog/2166890
/**
* 从这个列表中移除所有c中包含元素
*/
public boolean removeAll(Collection<?> c) {
- Spring Security(08)——intercept-url配置
234390216
Spring Securityintercept-url访问权限访问协议请求方法
intercept-url配置
目录
1.1 指定拦截的url
1.2 指定访问权限
1.3 指定访问协议
1.4 指定请求方法
1.1 &n
- Linux环境下的oracle安装
jayung
oracle
linux系统下的oracle安装
本文档是Linux(redhat6.x、centos6.x、redhat7.x) 64位操作系统安装Oracle 11g(Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.4.0 - 64bit Production),本文基于各种网络资料精心整理而成,共享给有需要的朋友。如有问题可联系:QQ:52-7
- hotspot虚拟机
leichenlei
javaHotSpotjvm虚拟机文档
JVM参数
http://docs.oracle.com/javase/6/docs/technotes/guides/vm/index.html
JVM工具
http://docs.oracle.com/javase/6/docs/technotes/tools/index.html
JVM垃圾回收
http://www.oracle.com
- 读《Node.js项目实践:构建可扩展的Web应用》 ——引编程慢慢变成系统化的“砌砖活”
noaighost
Webnode.js
读《Node.js项目实践:构建可扩展的Web应用》
——引编程慢慢变成系统化的“砌砖活”
眼里的Node.JS
初初接触node是一年前的事,那时候年少不更事。还在纠结什么语言可以编写出牛逼的程序,想必每个码农都会经历这个月经性的问题:微信用什么语言写的?facebook为什么推荐系统这么智能,用什么语言写的?dota2的外挂这么牛逼,用什么语言写的?……用什么语言写这句话,困扰人也是阻碍
- 快速开发Android应用
rensanning
android
Android应用开发过程中,经常会遇到很多常见的类似问题,解决这些问题需要花时间,其实很多问题已经有了成熟的解决方案,比如很多第三方的开源lib,参考
Android Libraries 和
Android UI/UX Libraries。
编码越少,Bug越少,效率自然会高。
但可能由于 根本没听说过、听说过但没用过、特殊原因不能用、自己已经有了解决方案等等原因,这些成熟的解决
- 理解Java中的弱引用
tomcat_oracle
java工作面试
不久之前,我
面试了一些求职Java高级开发工程师的应聘者。我常常会面试他们说,“你能给我介绍一些Java中得弱引用吗?”,如果面试者这样说,“嗯,是不是垃圾回收有关的?”,我就会基本满意了,我并不期待回答是一篇诘究本末的论文描述。 然而事与愿违,我很吃惊的发现,在将近20多个有着平均5年开发经验和高学历背景的应聘者中,居然只有两个人知道弱引用的存在,但是在这两个人之中只有一个人真正了
- 标签输出html标签" target="_blank">关于标签输出html标签
xshdch
jsp
http://back-888888.iteye.com/blog/1181202
关于<c:out value=""/>标签的使用,其中有一个属性是escapeXml默认是true(将html标签当做转移字符,直接显示不在浏览器上面进行解析),当设置escapeXml属性值为false的时候就是不过滤xml,这样就能在浏览器上解析html标签,
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