疏影洛桑
疏影洛桑

Kano模型

用户需求分析模型：

基本型需求

基本(必备)型需求——Must-beQuality/ Basic Quality：魅力属性是让用户感到惊喜的属性，如果不提供此属性，不会降低用户的满意度，一旦提供魅力属性，用户满意度会大幅提升；

期望（意愿）型需求——One-dimensional Quality/ Performance Quality：期望属性是如果提供该功能，客户满意度提高，如果不提供该功能，客户满意度会随之下降；

兴奋（魅力）型需求—Attractive Quality/ Excitement Quality：必备属性是这是产品的基本要求，如果不满足该需求，用户满意度会大幅降低。但是无论必备属性如何提升，客户都会有满意度的上限；

无差异型需求——Indifferent Quality/Neutral Quality：无差异属性是无论提供或不提供此功能，用户满意度不会改变，用户根本不在意有没有这个功能。这种费力不讨好的属性是需要尽力避免的；

反向（逆向）型需求——Reverse Quality，亦可以将 'Quality' 翻译成“质量”或“品质”，反向属性是用户根本都没有此需求，提供后用户满意度反而会下降；

你可能感兴趣的:(Kano模型)

  • 机器学习与深度学习间关系与区别 ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞ 人工智能学习深度学习python
    一、机器学习概述定义机器学习（MachineLearning,ML）是一种通过数据驱动的方法，利用统计学和计算算法来训练模型，使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。机器学习通过分析大量数据样本，识别其中的模式和规律，从而对新的数据进行判断。其核心在于通过训练过程，让模型不断优化和提升其预测准确性。主要类型1.监督学习（SupervisedLearning）监督学习是指在训练数据集中包含输入
  • 消息中间件有哪些常见类型 xmh-sxh-1314 java
    消息中间件根据其设计理念和用途，可以大致分为以下几种常见类型：点对点消息队列（Point-to-PointMessagingQueues）：在这种模型中，消息被发送到特定的队列中，消费者从队列中取出并处理消息。队列中的消息只能被一个消费者消费，消费后即被删除。常见的实现包括IBM的MQSeries、RabbitMQ的部分使用场景等。适用于任务分发、负载均衡等场景。发布/订阅消息模型（Pub/Sub
  • LLM 词汇表 落难Coder LLMsNLP大语言模型大模型llama人工智能
    Contextwindow“上下文窗口”是指语言模型在生成新文本时能够回溯和参考的文本量。这不同于语言模型训练时所使用的大量数据集，而是代表了模型的“工作记忆”。较大的上下文窗口可以让模型理解和响应更复杂和更长的提示，而较小的上下文窗口可能会限制模型处理较长提示或在长时间对话中保持连贯性的能力。Fine-tuning微调是使用额外的数据进一步训练预训练语言模型的过程。这使得模型开始表示和模仿微调数
  • 探索OpenAI和LangChain的适配器集成：轻松切换模型提供商 nseejrukjhad langchaineasyui前端python
    #探索OpenAI和LangChain的适配器集成：轻松切换模型提供商##引言在人工智能和自然语言处理的世界中，OpenAI的模型提供了强大的能力。然而，随着技术的发展，许多人开始探索其他模型以满足特定需求。LangChain作为一个强大的工具，集成了多种模型提供商，通过提供适配器，简化了不同模型之间的转换。本篇文章将介绍如何使用LangChain的适配器与OpenAI集成，以便轻松切换模型提供商
  • 使用Apify加载Twitter消息以进行微调的完整指南 nseejrukjhad twittereasyui前端python
    #使用Apify加载Twitter消息以进行微调的完整指南##引言在自然语言处理领域，微调模型以适应特定任务是提升模型性能的常见方法。本文将介绍如何使用Apify从Twitter导出聊天信息，以便进一步进行微调。##主要内容###使用Apify导出推文首先，我们需要从Twitter导出推文。Apify可以帮助我们做到这一点。通过Apify的强大功能，我们可以批量抓取和导出数据，适用于各类应用场景。
  • 如何部分格式化提示模板:LangChain中的高级技巧 nseejrukjhad langchainjava服务器python
    标题:如何部分格式化提示模板:LangChain中的高级技巧内容:如何部分格式化提示模板:LangChain中的高级技巧引言在使用大型语言模型(LLM)时,提示工程是一个关键环节。LangChain提供了强大的提示模板功能,让我们能更灵活地构建和管理提示。本文将介绍LangChain中一个高级特性-部分格式化提示模板,这个技巧可以让你的提示管理更加高效和灵活。什么是部分格式化提示模板?部分格式化提
  • 人工智能时代，程序员如何保持核心竞争力？ jmoych 人工智能
    随着AIGC（如chatgpt、midjourney、claude等）大语言模型接二连三的涌现，AI辅助编程工具日益普及，程序员的工作方式正在发生深刻变革。有人担心AI可能取代部分编程工作，也有人认为AI是提高效率的得力助手。面对这一趋势,程序员应该如何应对?是专注于某个领域深耕细作，还是广泛学习以适应快速变化的技术环境?又或者，我们是否应该将重点转向AI无法轻易替代的软技能？让我们一起探讨程序员
  • 数据仓库——维度表一致性 墨染丶eye 背诵数据仓库
    数据仓库基础笔记思维导图已经整理完毕，完整连接为：数据仓库基础知识笔记思维导图维度一致性问题从逻辑层面来看，当一系列星型模型共享一组公共维度时，所涉及的维度称为一致性维度。当维度表存在不一致时，短期的成功难以弥补长期的错误。维度时确保不同过程中信息集成起来实现横向钻取货活动的关键。造成横向钻取失败的原因维度结构的差别，因为维度的差别，分析工作涉及的领域从简单到复杂，但是都是通过复杂的报表来弥补设计
  • 【华为OD技术面试真题 - 技术面】- python八股文真题题库（1） 算法大师 华为od面试python
    华为OD面试真题精选专栏：华为OD面试真题精选目录:2024华为OD面试手撕代码真题目录以及八股文真题目录文章目录华为OD面试真题精选1.数据预处理流程数据预处理的主要步骤工具和库2.介绍线性回归、逻辑回归模型线性回归（LinearRegression）模型形式：关键点：逻辑回归（LogisticRegression）模型形式：关键点：参数估计与评估：3.python浅拷贝及深拷贝浅拷贝（Shal
  • Xinference如何注册自定义模型 玩人工智能的辣条哥 人工智能AI大模型Xinference
    环境：Xinference问题描述：Xinference如何注册自定义模型解决方案：1.写个model_config.json，内容如下{"version":1,"context_length":2048,"model_name":"custom-llama-3","model_lang":["en","ch"],"model_ability":["generate","chat"],"model
  • 网络编程基础 记得开心一点啊 网络
    目录♫什么是网络编程♫Socket套接字♪什么是Socket套接字♪数据报套接字♪流套接字♫数据报套接字通信模型♪数据报套接字通讯模型♪DatagramSocket♪DatagramPacket♪实现UDP的服务端代码♪实现UDP的客户端代码♫流套接字通信模型♪流套接字通讯模型♪ServerSocket♪Socket♪实现TCP的服务端代码♪实现TCP的客户端代码♫什么是网络编程网络编程，指网络上
  • 简单了解 JVM 记得开心一点啊 jvm
    目录♫什么是JVM♫JVM的运行流程♫JVM运行时数据区♪虚拟机栈♪本地方法栈♪堆♪程序计数器♪方法区/元数据区♫类加载的过程♫双亲委派模型♫垃圾回收机制♫什么是JVMJVM是JavaVirtualMachine的简称，意为Java虚拟机。虚拟机是指通过软件模拟的具有完整硬件功能的、运行在一个完全隔离的环境中的完整计算机系统（如：JVM、VMwave、VirtualBox）。JVM和其他两个虚拟机
  • Python实现简单的机器学习算法 master_chenchengg pythonpython办公效率python开发IT
    Python实现简单的机器学习算法开篇：初探机器学习的奇妙之旅搭建环境：一切从安装开始必备工具箱第一步：安装Anaconda和JupyterNotebook小贴士：如何配置Python环境变量算法初体验：从零开始的Python机器学习线性回归：让数据说话数据准备：从哪里找数据编码实战：Python实现线性回归模型评估：如何判断模型好坏逻辑回归：从分类开始理论入门：什么是逻辑回归代码实现：使用skl
  • 推荐算法_隐语义-梯度下降 _feivirus_ 算法机器学习和数学推荐算法机器学习隐语义
    importnumpyasnp1.模型实现"""inputrate_matrix:M行N列的评分矩阵，值为P*Q.P:初始化用户特征矩阵M*K.Q:初始化物品特征矩阵K*N.latent_feature_cnt:隐特征的向量个数max_iteration:最大迭代次数alpha:步长lamda:正则化系数output分解之后的P和Q"""defLFM_grad_desc(rate_matrix,l
  • BART&BERT Ambition_LAO 深度学习
    BART和BERT都是基于Transformer架构的预训练语言模型。模型架构：BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)主要是一个编码器（Encoder）模型，它使用了Transformer的编码器部分来处理输入的文本，并生成文本的表示。BERT特别擅长理解语言的上下文，因为它在预训练阶段使用了掩码语言模型（MLM）任务，即
  • 系统架构设计师 需求分析篇二 AmHardy 软件架构设计师系统架构需求分析面向对象分析分析模型UML和SysML
    面向对象分析方法1.用例模型构建用例模型一般需要经历4个阶段：识别参与者：识别与系统交互的所有事物。合并需求获得用例：将需求分配给予其相关的参与者。细化用例描述：详细描述每个用例的功能。调整用例模型：优化用例之间的关系和结构，前三个阶段是必需的。2.用例图的三元素参与者：使用系统的用户或其他外部系统和设备。用例：系统所提供的服务。通信关联：参与者和用例之间的关系，或用例与用例之间的关系。3.识别参
  • 如何用matlab灵活控制feko的求解 NingrLi matlab开发语言
    https://bbs.rfeda.cn/read.php?tid=3778Feko中的模型和求解设置等都可以通过editfeko进行设置，其文件存储为.pre文件，该文件可以用文本打开，因此，我们可以通过VB、VC、matlab等工具对.pre文件进行读写操作，以达到更灵活的使用feko。同样，对于.out文件，我们也可以进行读操作。熟练使用对.pre文件和.out文件的操作后，我们可以方便的计
  • 计算机网络八股总结 Petrichorzncu 八股总结计算机网络笔记
    这里写目录标题网络模型划分（五层和七层）及每一层的功能五层网络模型七层网络模型（OSI模型）==三次握手和四次挥手具体过程及原因==三次握手四次挥手TCP/IP协议组成==UDP协议与TCP/IP协议的区别==Http协议相关知识网络地址，子网掩码等相关计算网络模型划分（五层和七层）及每一层的功能五层网络模型应用层：负责处理网络应用程序，如电子邮件、文件传输和网页浏览。主要协议包括HTTP、FTP
  • yolov5＞onnx＞ncnn＞apk 图像处理大大大大大牛啊 opencv实战代码讲解yoloonnxncnn安卓
    一.yolov5pt模型转onnx条件：colabnotebookyolov51.安装环境!pipinstallonnx>=1.7.0#forONNXexport!pipinstallcoremltools==4.0#forCoreMLexport!pipinstallonnx-simplifier2.修改common.py在classFocus下面
  • 免费的GPT可在线直接使用（一键收藏） kkai人工智能 gpt
    1、LuminAI（https://kk.zlrxjh.top）LuminAI标志着一款融合了星辰大数据模型与文脉深度模型的先进知识增强型语言处理系统，旨在自然语言处理（NLP）的技术开发领域发光发热。此系统展现了卓越的语义把握与内容生成能力，轻松驾驭多样化的自然语言处理任务。VisionAI在NLP界的应用领域广泛，能够胜任从机器翻译、文本概要撰写、情绪分析到问答等众多任务。通过对大量文本数据的
  • AI大模型的架构演进与最新发展 季风泯灭的季节 AI大模型应用技术二人工智能架构
    随着深度学习的发展，AI大模型（LargeLanguageModels,LLMs）在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了革命性的进展。本文将详细探讨AI大模型的架构演进，包括从Transformer的提出到GPT、BERT、T5等模型的历史演变，并探讨这些模型的技术细节及其在现代人工智能中的核心作用。一、基础模型介绍：Transformer的核心原理Transformer架构的背景在Transfo
  • [实践应用] 深度学习之模型性能评估指标 YuanDaima2048 深度学习工具使用深度学习人工智能损失函数性能评估pytorchpython机器学习
    文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之模型性能评估指标分类任务回归任务排序任务聚类任务生成任务其他介绍在机器学习和深度学习领域，评估模型性能是一项至关重要的任务。不同的学习任务需要不同的性能指标来衡量模型的有效性。以下是对一些常见任务及其相应的性能评估指标的详细解释和总结。分类任务分类任务是指模型需要将输入数据分配到预定义的类别或标签中。以下是分类任务中常用的性能指标：准确率(
  • [实践应用] 深度学习之优化器 YuanDaima2048 深度学习工具使用pytorch深度学习人工智能机器学习python优化器
    文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之优化器1.随机梯度下降（SGD）2.动量优化（Momentum）3.自适应梯度（Adagrad）4.自适应矩估计（Adam）5.RMSprop总结其他介绍在深度学习中，优化器用于更新模型的参数，以最小化损失函数。常见的优化函数有很多种，下面是几种主流的优化器及其特点、原理和PyTorch实现：1.随机梯度下降（SGD）原理:随机梯度下降通过
  • 程序员如何在AI时代保持核心竞争力 nfgo chatgpt人工智能
    程序员如何在AI时代保持核心竞争力随着AIGC（如ChatGPT、MidJourney、Claude等）大语言模型的相继涌现，AI辅助编程工具逐渐普及，程序员的工作方式正在发生深刻的变革。AI不仅能够自动生成代码，还能优化、调试、甚至提出解决方案。这一趋势让许多人担心：AI会不会最终取代部分编程工作？然而，也有人认为AI是提升效率的得力助手。那么，程序员在这个AI崛起的时代该如何应对？是专注某个领
  • 生成式地图制图 Bwywb_3 深度学习机器学习深度学习生成对抗网络
    生成式地图制图（GenerativeCartography）是一种利用生成式算法和人工智能技术自动创建地图的技术。它结合了传统的地理信息系统（GIS）技术与现代生成模型（如深度学习、GANs等），能够根据输入的数据自动生成符合需求的地图。这种方法在城市规划、虚拟环境设计、游戏开发等多个领域具有应用前景。主要特点：自动化生成：通过算法和模型，系统能够根据输入的地理或空间数据自动生成地图，而无需人工逐
  • 【大模型应用开发 动手做AI Agent】第一轮行动：工具执行搜索 AI大模型应用之禅 计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    【大模型应用开发动手做AIAgent】第一轮行动：工具执行搜索作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展，大模型应用开发已经成为当下热门的研究方向。AIAgent作为人工智能领域的一个重要分支，旨在模拟人类智能行为，实现智能决策和自主行动。在AIAgent的构建过程中，工具执行搜索是至关重要
  • KVM虚拟机源代码分析【转】 xidianjiapei001 #虚拟化技术
    1.KVM结构及工作原理1.1KVM结构KVM基本结构有两部分组成。一个是KVMDriver，已经成为Linux内核的一个模块。负责虚拟机的创建，虚拟内存的分配，虚拟CPU寄存器的读写以及虚拟CPU的运行等。另外一个是稍微修改过的Qemu，用于模拟PC硬件的用户空间组件，提供I/O设备模型以及访问外设的途径。KVM基本结构如图1所示。其中KVM加入到标准的Linux内核中，被组织成Linux中标准
  • 《算法》四学习——1.1节 进阶的Farmer 算法算法笔记
    前言买了一本算法4，每天看一点，对每个小结来个学习总结，输出驱动输入。本篇笔记针对第一章基础1.1基础编程模型1.1节总结了相关的语法、语言特性和书中将会用到的库。笔记自己在编码中容易遗漏的点&&优先级比||高在开发中习惯了加括号，所以没注意到这点，教材上也有但是忘记了二分查找中计算mid=left+(right-left)/2这样计算可以有效避免(left+right)/2溢出答疑java无穷大
  • 轻量级模型解读——轻量transformer系列 lishanlu136 #图像分类轻量级模型transformer图像分类
    先占坑，持续更新。。。文章目录1、DeiT2、ConViT3、Mobile-Former4、MobileViTTransformer是2017谷歌提出的一篇论文，最早应用于NLP领域的机器翻译工作，Transformer解读，但随着2020年DETR和ViT的出现(DETR解读，ViT解读)，其在视觉领域的应用也如雨后春笋般渐渐出现，其特有的全局注意力机制给图像识别领域带来了重要参考。但是tran
  • 个人学习笔记7-6：动手学深度学习pytorch版-李沐 浪子L 深度学习深度学习笔记计算机视觉python人工智能神经网络pytorch
    #人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络（fullyconvolutionalnetwork，FCN）采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换。引入l转置卷积（transposedconvolution）实现的，输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系：通道维的输出即该位置对应像素的类别预测。13.11.1构造模型下
  • 异常的核心类Throwable 无量 java源码异常处理exception
    java异常的核心是Throwable，其他的如Error和Exception都是继承的这个类 里面有个核心参数是detailMessage，记录异常信息，getMessage核心方法，获取这个参数的值，我们可以自己定义自己的异常类，去继承这个Exception就可以了，方法基本上，用父类的构造方法就OK，所以这么看异常是不是很easy package com.natsu;
  • mongoDB 游标（cursor） 实现分页 迭代 开窍的石头 mongodb
    上篇中我们讲了mongoDB 中的查询函数，现在我们讲mongo中如何做分页查询      如何声明一个游标        var mycursor = db.user.find({_id:{$lte:5}});       迭代显示游标数
  • MySQL数据库INNODB 表损坏修复处理过程 0624chenhong tomcatmysql
    最近mysql数据库经常死掉，用命令net stop mysql命令也无法停掉，关闭Tomcat的时候，出现Waiting for N instance(s) to be deallocated 信息。查了下，大概就是程序没有对数据库连接释放，导致Connection泄露了。因为用的是开元集成的平台，内部程序也不可能一下子给改掉的，就验证一下咯。启动Tomcat,用户登录系统，用netstat -
  • 剖析如何与设计人员沟通 不懂事的小屁孩 工作
    最近做图烦死了，不停的改图，改图……。烦，倒不是因为改，而是反反复复的改，人都会死。很多需求人员不知该如何与设计人员沟通，不明白如何使设计人员知道他所要的效果，结果只能是沟通变成了扯淡，改图变成了应付。 那应该如何与设计人员沟通呢？ 我认为设计人员与需求人员先天就存在语言障碍。对一个合格的设计人员来说，整天玩的都是点、线、面、配色，哪种构图看起来协调；哪种配色看起来合理心里跟明镜似的，
  • qq空间刷评论工具 换个号韩国红果果 JavaScript
    var a=document.getElementsByClassName('textinput'); var b=[]; for(var m=0;m<a.length;m++){ if(a[m].getAttribute('placeholder')!=null) b.push(a[m]) } var l
  • S2SH整合之session 灵静志远 springAOPstrutssession
    错误信息： Caused by: org.springframework.beans.factory.BeanCreationException: Error creating bean with name 'cartService': Scope 'session' is not active for the current thread; consider defining a scoped
  • xmp标签 a-john 标签
    今天在处理数据的显示上遇到一个问题： var html = '<li><div class="pl-nr"><span class="user-name">' + user + '</span>' + text + '</div></li>'; ulComme
  • Ajax的常用技巧（2）---实现Web页面中的级联菜单 aijuans Ajax
    在网络上显示数据，往往只显示数据中的一部分信息，如文章标题，产品名称等。如果浏览器要查看所有信息，只需点击相关链接即可。在web技术中，可以采用级联菜单完成上述操作。根据用户的选择，动态展开，并显示出对应选项子菜单的内容。 在传统的web实现方式中，一般是在页面初始化时动态获取到服务端数据库中对应的所有子菜单中的信息，放置到页面中对应的位置，然后再结合CSS层叠样式表动态控制对应子菜单的显示或者隐
  • 天-安-门，好高 atongyeye 情感
        我是85后，北漂一族，之前房租1100，因为租房合同到期，再续，房租就要涨150。最近网上新闻，地铁也要涨价。算了一下，涨价之后，每次坐地铁由原来2块变成6块。仅坐地铁费用，一个月就要涨200。内心苦痛。     晚上躺在床上一个人想了很久，很久。        我生在农
  • android 动画 百合不是茶 android透明度平移缩放旋转
    android的动画有两种  tween动画和Frame动画   tween动画;,透明度,缩放,旋转,平移效果   Animation   动画 AlphaAnimation 渐变透明度 RotateAnimation 画面旋转 ScaleAnimation 渐变尺寸缩放 TranslateAnimation 位置移动 Animation
  • 查看本机网络信息的cmd脚本 bijian1013 cmd
    @echo 您的用户名是：%USERDOMAIN%\%username%>"%userprofile%\网络参数.txt" @echo 您的机器名是：%COMPUTERNAME%>>"%userprofile%\网络参数.txt" @echo ___________________>>"%userprofile%\
  • plsql 清除登录过的用户 征客丶 plsql
    tools---preferences----logon history---history  把你想要删除的删除 -------------------------------------------------------------------- 若有其他凝问或文中有错误，请及时向我指出， 我好及时改正，同时也让我们一起进步。 email ： binary_spac
  • 【Pig一】Pig入门 bit1129 pig
    Pig安装 1.下载pig   wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/pig/pig-0.14.0/pig-0.14.0.tar.gz   2. 解压配置环境变量      如果Pig使用Map/Reduce模式，那么需要在环境变量中，配置HADOOP_HOME环境变量   expor
  • Java 线程同步几种方式 BlueSkator volatilesynchronizedThredLocalReenTranLockConcurrent
    为何要使用同步？      java允许多线程并发控制，当多个线程同时操作一个可共享的资源变量时（如数据的增删改查），      将会导致数据不准确，相互之间产生冲突，因此加入同步锁以避免在该线程没有完成操作之前，被其他线程的调用，      从而保证了该变量的唯一性和准确性。 1.同步方法&
  • StringUtils判断字符串是否为空的方法（转帖） BreakingBad nullStringUtils“”
    转帖地址：http://www.cnblogs.com/shangxiaofei/p/4313111.html   public static boolean isEmpty(String str)   　　判断某字符串是否为空，为空的标准是 str== null  或 str.length()== 0  
  • 编程之美-分层遍历二叉树 bylijinnan java数据结构算法编程之美
    import java.util.ArrayList; import java.util.LinkedList; import java.util.List; public class LevelTraverseBinaryTree { /** * 编程之美 分层遍历二叉树 * 之前已经用队列实现过二叉树的层次遍历，但这次要求输出换行，因此要
  • jquery取值和ajax提交复习记录 chengxuyuancsdn jquery取值ajax提交
    // 取值 // alert($("input[name='username']").val()); // alert($("input[name='password']").val()); // alert($("input[name='sex']:checked").val()); // alert($("
  • 推荐国产工作流引擎嵌入式公式语法解析器-IK Expression comsci java应用服务器工作Excel嵌入式
    这个开源软件包是国内的一位高手自行研制开发的，正如他所说的一样，我觉得它可以使一个工作流引擎上一个台阶。。。。。。欢迎大家使用，并提出意见和建议。。。 ----------转帖--------------------------------------------------- IK Expression是一个开源的（OpenSource），可扩展的（Extensible），基于java语言
  • 关于系统中使用多个PropertyPlaceholderConfigurer的配置及PropertyOverrideConfigurer daizj spring
    1、PropertyPlaceholderConfigurer Spring中PropertyPlaceholderConfigurer这个类，它是用来解析Java Properties属性文件值，并提供在spring配置期间替换使用属性值。接下来让我们逐渐的深入其配置。 基本的使用方法是：(1) <bean id="propertyConfigurerForWZ&q
  • 二叉树:二叉搜索树 dieslrae 二叉树
        所谓二叉树,就是一个节点最多只能有两个子节点,而二叉搜索树就是一个经典并简单的二叉树.规则是一个节点的左子节点一定比自己小,右子节点一定大于等于自己(当然也可以反过来).在树基本平衡的时候插入,搜索和删除速度都很快,时间复杂度为O(logN).但是,如果插入的是有序的数据,那效率就会变成O(N),在这个时候,树其实变成了一个链表. tree代码:
  • C语言字符串函数大全 dcj3sjt126com cfunction
    C语言字符串函数大全     函数名: stpcpy 功 能: 拷贝一个字符串到另一个 用 法: char *stpcpy(char *destin, char *source); 程序例:   #include <stdio.h> #include <string.h>   int main
  • 友盟统计页面技巧 dcj3sjt126com 技巧
    在基类调用就可以了, 基类ViewController示例代码 -(void)viewWillAppear:(BOOL)animated { [super viewWillAppear:animated]; [MobClick beginLogPageView:[NSString stringWithFormat:@"%@",self.class]];
  • window下在同一台机器上安装多个版本jdk，修改环境变量不生效问题处理办法 flyvszhb javajdk
    window下在同一台机器上安装多个版本jdk，修改环境变量不生效问题处理办法 本机已经安装了jdk1.7，而比较早期的项目需要依赖jdk1.6，于是同时在本机安装了jdk1.6和jdk1.7. 安装jdk1.6前，执行java -version得到 C:\Users\liuxiang2>java -version java version "1.7.0_21&quo
  • Java在创建子类对象的同时会不会创建父类对象 happyqing java创建子类对象父类对象
      1.在thingking in java 的第四版第六章中明确的说了，子类对象中封装了父类对象，   2."When you create an object of the derived class, it contains within it a subobject of the base class. This subobject is the sam
  • 跟我学spring3 目录贴及电子书下载 jinnianshilongnian spring
        一、《跟我学spring3》电子书下载地址： 《跟我学spring3》  （1-7 和 8-13） http://jinnianshilongnian.iteye.com/blog/pdf     跟我学spring3系列 word原版 下载     二、 源代码下载 最新依
  • 第12章 Ajax（上） onestopweb Ajax
    index.html <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/
  • BI and EIM 4.0 at a glance blueoxygen BO
    http://www.sap.com/corporate-en/press.epx?PressID=14787   有机会研究下EIM家族的两个新产品~~~~   New features of the 4.0 releases of BI and EIM solutions include: Real-time in-memory computing –
  • Java线程中yield与join方法的区别 tomcat_oracle java
    长期以来，多线程问题颇为受到面试官的青睐。虽然我个人认为我们当中很少有人能真正获得机会开发复杂的多线程应用(在过去的七年中，我得到了一个机会)，但是理解多线程对增加你的信心很有用。之前，我讨论了一个wait()和sleep()方法区别的问题，这一次，我将会讨论join()和yield()方法的区别。坦白的说，实际上我并没有用过其中任何一个方法，所以，如果你感觉有不恰当的地方，请提出讨论。 &nb
  • android Manifest.xml选项 阿尔萨斯 Manifest
    结构 继承关系 public final class Manifest extends Objectjava.lang.Objectandroid.Manifest 内部类 class Manifest.permission权限 class Manifest.permission_group权限组 构造函数 public Manifest () 详细 androi
  • Oracle实现类split函数的方 zhaoshijie oracle
    关键字：Oracle实现类split函数的方 项目里需要保存结构数据，批量传到后他进行保存，为了减小数据量，子集拼装的格式，使用存储过程进行保存。保存的过程中需要对数据解析。但是oracle没有Java中split类似的函数。从网上找了一个，也补全了一下。 CREATE OR REPLACE TYPE t_split_100 IS TABLE OF VARCHAR2(100); cr
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他