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_C9
并查集
这周学习了并查集的有关内容,简单说一下并查集并查集主要用于处理一些不相交集合的合并问题。。使用并查集时,第一步会存在一组不相交的动态集合,一般都会使用一个整数表示集合中的一个元素。每个集合可能包含一个或多个元素,并选出集合中的某个元素作为代表。每个集合中具体包含了哪些元素是不关心的,具体选择哪个元素作为代表一般也是不关心的。我们关心的是,对于给定的元素,可以很快的找到这个元素所在的集合(的代表),
- 【图论】并查集的学习和使用
猪猪成
C++学习算法图论
目录并查集是什么?举个例子组成父亲数组:find函数:union函数:代码实现:fa[]初始化code:findcode:递归实现:非递归实现:unioncode:画图模拟:路径压缩:路径压缩Code:并查集是什么?是一种树形的数据结构,一般用来处理集合的合并,查询操作。举个例子告诉你1的父节点是22的父节点是34的父节点是56没有父节点那么可以画出三个集合,或者说是树。然后我们一般用并查集判断:
- 施磊老师c++笔记(三)
Zhuai-行淮
施磊老师cppc++笔记
c++模板编程-学习cpp类库的编程基础文章目录c++模板编程-学习cpp类库的编程基础1.函数模板2.理解模板函数3.实现cpp的vector向量容器4.理解容器空间配置器allocator的重要性1.函数模板内容:模板的实例化,模板函数,模板类型参数,模板非类型参数,模板的实参推演,模板的特例化,模板函数模板的特例化非模板函数的重载关系区分函数模板和模板函数的概念!!!模板的意义?对类型也可以
- ffmpeg+ubuntu16.04编译ffmpeg库
小gpt&
QT+FFMPEG实战ffmpeglinux
个人使用环境:ubuntudesktop16.04+ffmpeg4.2.1以下的库进行完整编译ffmpeg介绍FFmpeg是一个开源的多媒体框架,广泛用于处理音频、视频、字幕等多媒体数据。它包含了丰富的工具和库,能够进行音视频的编解码、转码、流媒体处理、滤镜应用等操作。FFmpeg是许多多媒体应用程序和工具的核心引擎,功能强大且灵活,支持几乎所有常见的音视频格式。FFmpeg的主要组成部分ffmp
- 初识金融行业
Alessio Micheli
金融职场和发展
金融行业确实是一个竞争激烈、压力巨大的领域,尤其是对于从业人员来说,考核压力、业绩目标、职场竞争等问题常常让人感到疲惫和焦虑。以下是一些建议,帮助你在这样的环境中更好地应对挑战:1.调整心态,接受现实金融行业的竞争是常态,业绩波动也是不可避免的。接受这一点,可以减少不必要的心理负担。设定合理的目标,不要过于苛求自己,避免陷入“完美主义”的陷阱。2.提升核心竞争力不断学习和提升专业技能,保持对市场的
- 图像处理篇---图像预处理
Ronin-Lotus
图像处理篇深度学习篇程序代码篇图像处理人工智能opencvpython深度学习计算机视觉
文章目录前言一、通用目的1.1数据标准化目的实现1.2噪声抑制目的实现高斯滤波中值滤波双边滤波1.3尺寸统一化目的实现1.4数据增强目的实现1.5特征增强目的实现:边缘检测直方图均衡化锐化二、分领域预处理2.1传统机器学习(如SVM、随机森林)2.1.1特点2.1.2预处理重点灰度化二值化形态学操作特征工程2.2深度学习(如CNN、Transformer)2.2.1特点2.2.2预处理重点通道顺序
- 目前市场上主流的机器视觉的框架有哪些?他们的特点及优劣
yuanpan
机器学习计算机视觉
目前市场上主流的机器视觉框架和工具可以分为商业软件、开源工具和深度学习框架三大类。以下是它们的总结及特点对比:1.商业软件(1)Halcon(MVTec)特点:专注于工业机器视觉,提供高精度、高效率的算法。支持复杂的工业应用,如缺陷检测、3D视觉、深度学习等。提供图形化开发工具HDevelop和多种编程接口。优势:算法优化好,适合实时工业应用。硬件兼容性强,支持多种工业相机和设备。劣势:商业软件,
- S32K144外设实验(二):ADC单通道单次采样(软件触发)
上层精灵的赞美诗
#S32K144的外设基础实验单片机嵌入式硬件eclipsemcu笔记
文章目录1.概述1.1理论回顾1.1.1时钟系统1.1.2采样通道1.2实验目的2.配置与代码编写1.概述1.1理论回顾S32K144的ADC应该说是特别灵活,笔者采用循序渐进的方式来学习使用这个很重要的外设。在《入门笔记系列》专栏中对用户手册进行了翻译和解读,这里在回顾一下ADC的基本功能,第一次实验我们不使用过于复杂的触发方式。只使用一个通道来理解S32K144的ADC。1.1.1时钟系统首先
- 1.1PaddleTS_环境配置:一个易用的深度时序建模的Python库
pythonQA
pythonpaddlepaddle
PaddleTS是一个易用的深度时序建模的Python库,它基于飞桨深度学习框架PaddlePaddle,专注业界领先的深度模型,旨在为领域专家和行业用户提供可扩展的时序建模能力和便捷易用的用户体验。PaddleTS的主要特性包括:设计统一数据结构,实现对多样化时序数据的表达,支持单目标与多目标变量,支持多类型协变量封装基础模型功能,如数据加载、回调设置、损失函数、训练过程控制等公共方法,帮助开发
- 【大模型科普】AIGC技术发展与应用实践(一文读懂AIGC)
人工智能
【专栏介绍】⌈⌈⌈人工智能与大模型应用⌋⌋⌋人工智能(AI)通过算法模拟人类智能,利用机器学习、深度学习等技术驱动医疗、金融等领域的智能化。大模型是千亿参数的深度神经网络(如ChatGPT),经海量数据训练后能完成文本生成、图像创作等复杂任务,显著提升效率,但面临算力消耗、数据偏见等挑战。当前正加速与教育、科研融合,未来需平衡技术创新与伦理风险,推动可持续发展。文章目录一、AIGC概述(一)什么是
- 代码逐行解析 | 教你在C++中使用深度学习提取特征点
3D视觉工坊
3D视觉从入门到精通c++深度学习开发语言人工智能
点击下方卡片,关注「3D视觉工坊」公众号选择星标,干货第一时间送达扫描下方二维码,加入3D视觉技术星球,星球内汇集了众多3D视觉实战问题,以及各个模块的学习资料:最新顶会论文、书籍、源码、视频(近20门系统课程[星球成员可免费学习])等。想要入门3D视觉、做项目、搞科研,就加入我们吧。作者:泡椒味的口香糖|来源:3DCV添加微信:dddvision
- 再聊 Reducer Context 和 Redux
原文链接这是一次突发奇想的感悟,感觉还挺神奇的,遂记录一下。前言作为一个React的开发者已经蛮久的了,大大小小的应用也开发了不少,除了一开始学习React时用过Redux以外,后来基本都不碰了,不管多么复杂的应用,我也简单的觉得使用Context就能够解决我所有的问题。说来惭愧,我基本没有思考过Redux存在的原因,可能是React真的做的太好了,又或者是我们现在的设备性能已经严重过剩了,让我完
- SvelteKit 最新中文文档教程(6)—— 状态管理
前言Svelte,一个语法简洁、入门容易,面向未来的前端框架。从Svelte诞生之初,就备受开发者的喜爱,根据统计,从2019年到2024年,连续6年一直是开发者最感兴趣的前端框架No.1:Svelte以其独特的编译时优化机制著称,具有轻量级、高性能、易上手等特性,非常适合构建轻量级Web项目。为了帮助大家学习Svelte,我同时搭建了Svelte最新的中文文档站点。如果需要进阶学习,也可以入手我
- 华为IPD研发管理体系的3大核心框架解析
猴哥聊项目管理
IPD(产品集成开发)自动化测试工具前端国产化信创项目经理华为IPD项目管理软件
开篇:从“偶然成功”到“持续领先”,华为IPD的蜕变密码1999年,华为面临研发周期长、产品质量不稳定、过度依赖“英雄主义”的困境,甚至被内部称为“工程师的乐园,客户的噩梦”。引入IBM的IPD(集成产品开发)体系后,华为实现了研发周期缩短40%-60%、新产品收益增长100%的飞跃。如今,这套体系已成为全球企业竞相学习的标杆。本文将深入解析华为IPD的三大核心框架,揭示其如何将产品开发从“无序博
- 【产品小白】什么是AI产品经理
百事不可口y
产品经理的一步一步人工智能产品经理学习产品运营内容运营用户运营
一、AI产品经理的定义与角色定位AI产品经理是人工智能技术与商业应用之间的核心桥梁,负责将复杂的AI技术转化为满足市场需求的产品。需同时具备技术理解力、商业洞察力和用户思维,既要参与算法选型与数据建模,又要定义产品功能与市场策略,是贯穿产品全生命周期的关键角色。与传统互联网产品经理相比,AI产品经理的独特之处在于:技术深度参与:需理解机器学习、自然语言处理(NLP)、计算机视觉等技术原理,并参与数
- C语言中的函数
NaZiMeKiY
C/C++c语言linux开发语言
一.函数:1.函数的概念:函数就是程序中独立的功能2.函数的使用场景:我们需要反复书写的代码,但是又不确定什么时候会用到二.函数的定义和调用:①:函数的结构返回值类型函数名(形参1,形参2,...,形参n){函数体;return返回值;}②:举例:#includevoidstudy(){printf("准备开始学习\n");printf("打开b站\n");printf("打开自己想要学习的课程\
- 记录学习的第七天
xiufeia
学习
还是老规矩,力扣的每日一题这道题我的思路是有了,不过在实现思路的时候遇到很多问题我首先也是想到了用一个哈希表之类的把出现次数最多的元素依次记录下来,然后再进行分配,不过由于我的STL不太熟练,所以我用的方法存在问题我的思路与题解的思路存在最大的差异就是,题解是根据每一行来存的,而我想的是每一列进行存元素。接着写了两道滑动窗口的题。滑动窗口需要注意的就是外循环扩展右指引,内循环扩展左指引,然后进行出
- 软件设计师之树与二叉树:非线性数据结构的深度探索
一杯年华@编程空间
软考中级数据结构
软件设计师之树与二叉树:非线性数据结构的深度探索在软件开发领域,数据结构是程序设计的核心基础,其中树和二叉树作为重要的非线性数据结构,在众多场景中都有着广泛应用。我写这篇博客,就是希望和大家一起学习进步,深入解析树和二叉树的相关知识,用通俗易懂的语言结合图表和Java代码示例进行讲解,帮助大家更好地掌握这些内容。一、树的定义与基本概念树的定义树是由n(n≥0)个结点组成的有限集合。当n=0时,为空
- 人工智能(AI)系统化学习路线
xiaoyu❅
python人工智能学习
一、为什么需要系统化学习AI?人工智能技术正在重塑各行各业,但许多初学者容易陷入误区:❌盲目跟风:直接学习TensorFlow/PyTorch,忽视数学与算法基础。❌纸上谈兵:只看理论不写代码,无法解决实际问题。❌方向模糊:对CV/NLP/RL等细分领域缺乏认知,难以针对性提升。正确的学习姿势:“金字塔式”分层学习(理论→算法→框架→应用→工程化),逐步构建完整的AI知识体系。二、人工智能学习路线
- AI 时代,学习 Java 应如何入手?
琢磨先生David
人工智能java
一、Java的现状:生态繁荣与AI融合的双重机遇在2025年的技术版图中,Java依然稳坐企业级开发的“头把交椅”。根据行业统计,Java在全球企业级应用中的市场份额仍超过65%,尤其在微服务架构、大数据平台和物联网(IoT)领域占据核心地位。随着云原生技术的普及,Java生态正经历新一轮进化:轻量化框架通过无服务器架构优化,启动速度提升300%,内存占用降低50%,使得Java在容器化部署中更具
- 深度学习-130-RAG技术之基于Anything LLM搭建本地私人知识库的应用策略问题总结(一)
皮皮冰燃
深度学习深度学习人工智能RAG
文章目录1AnythingLLM的本地知识库1.1本地知识库应用场景1.2效果对比及思考1.3本地体现在哪些方面1.3.1知识在本地1.3.2分割后的文档在本地1.3.3大模型部署运行在本地2问错问题带来的问题2.1常见的问题2.2原因分析3为什么LLM不使用我的文件?3.1LLM不是万能的【omnipotent】3.2LLM不会自省【introspect】3.3AnythingLLM是如何工作的
- 设备树学习(二十三、番外篇-中断子系统之softirq)
奔跑的小刺猬
设备树设备树原理和实现
既然开始学了,那么还是一次把中断的所有知识都系统的学一下。刚好有蜗窝大神的博客做指引。http://www.wowotech.net/irq_subsystem/soft-irq.html一、前言对于中断处理而言,linux将其分成了两个部分,一个叫做中断handler(tophalf),是全程关闭中断的,另外一部分是deferabletask(bottomhalf),属于不那么紧急需要处理的事情
- 3DMAX点云算法:实现毫米级BIM模型偏差检测(附完整代码)
夏末之花
人工智能
摘要本文基于激光雷达点云数据与BIM模型的高精度对齐技术,提出一种融合动态体素化与多模态特征匹配的偏差检测方法。通过点云预处理、语义分割、模型配准及差异分析,最终实现建筑构件毫米级偏差的可视化检测。文中提供关键代码实现,涵盖点云处理、特征提取与深度学习模型搭建。一、核心算法流程点云预处理与特征增强去噪与下采样:采用统计滤波与体素网格下采样,去除离群点并降低数据量。语义分割:基于PointNet++
- Java数据类型 Arrays VS ArraysList VS LikedList 解析
fantasy_4
Javajava
在学习Java过程中,在刷题时总是搞不清楚这三种数据结构的区别,打算写篇文章记录一下ArraysVSArrayListArrayListVSLinkedList总结ArraysVSArrayListArraysArrayList类型Java的基本数据类型Java集合框架中的一个类,实现了List接口存储内容基本数据类型+对象引用对象引用可变性数组长度创建后不可变长度可变适用场景查询元素会比较快,直
- 数据增强:扩充数据集提升模型泛化能力
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT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
1.背景介绍1.1.数据增强的重要性在机器学习领域,模型的泛化能力至关重要。一个泛化能力强的模型能够在未见数据上表现良好,而过拟合的模型则会在训练数据上表现出色,但在新数据上表现糟糕。数据增强是一种有效提升模型泛化能力的技术,它通过对现有数据进行各种变换,人为地扩充数据集,从而增加训练数据的数量和多样性。1.2.数据增强的应用场景数据增强广泛应用于各种机器学习任务中,包括:图像识别:对图像进行旋转
- 数据增强:扩充数据集,提升模型的鲁棒性
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型LLM大模型落地实战指南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
数据增强:扩充数据集,提升模型的鲁棒性1.背景介绍1.1数据集的重要性在机器学习和深度学习领域中,数据集是训练模型的基础。高质量的数据集对于构建准确、鲁棒的模型至关重要。然而,在现实世界中,获取大量高质量的数据通常是一个巨大的挑战。数据采集过程耗时耗力,而且成本高昂。此外,某些领域的数据存在隐私和安全问题,难以获取。1.2数据集不足的挑战当数据集规模有限时,模型很容易过拟合,无法很好地推广到新的、
- 嵌入式C语言学习笔记(2)
愿抬头有阳光
c语言学习笔记
1.数组指针数组指针本质上就是一个指针,它里面存放的是数组的首地址。#includevoidshow(int(*p)[4],intn){for(inti=0;i4*4=16;3.命令行传递参数,main函数的标准格式intmain(intargc,constchar*argv[]){return0;}//argc:参数的个数包括./a.out//argv:参数的值列表argv[0]="./a.ou
- 【算法学习之路】12.DFS
零零时
算法学习之路深度优先算法学习c++开发语言数据结构全排列
DFS前言一.DFS简介二.思路三.缺点四.三种类型五.题目1.2前言我会将一些常用的算法以及对应的题单给写完,形成一套完整的算法体系,以及大量的各个难度的题目,目前算法也写了几篇,题单正在更新,其他的也会陆陆续续的更新,希望大家点赞收藏我会尽快更新的!!!一.DFS简介1.深度优先搜索,是一种用于遍历或搜索树或图的算法。所谓深度优先,就是说每次搜尝试向更深的节点走。2.在搜索算法中,该DFS常常
- C++学习笔记:引用
etp_
c++学习笔记
引用是已知变量的别名,通过将引用变量用作参数,函数将使用原始数据而不是其副本。下面将r作为a的别名:inta;int&r=a;就像char*是指向char的指针一样,int&是指向int的引用。(a和r指向相同的值和内存单元)注意:&r表示r引用变量的地址。引用和指针的区别1.必须在声明引用时将其初始化,而不能像指针那样先声明再赋值。2.引用更接近const指针,一旦与某个变量关联起来便有一直效忠
- 关于使用python进行处理雷达数据笔记
六毛驴
python数据分析
好久不见,甚是想念本人深知这段时间鸽了一篇博(上一篇博),后续会补上的,今天想写一下关于使用python进行TI雷达接收回波数据处理的一些常见问题和解决方法。这也是前几天领导给我布置的任务,所以我将这段时间自己遇到的并且已经解决的问题进行了简单的汇总,也会推荐几本这几天阅读了python书籍。python书籍推荐:python学习手册MarkLutz著(对应python版本3.X,2.X都可)Py
- apache 安装linux windows
墙头上一根草
apacheinuxwindows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装,另外一种就是通过yum 安装,此中安装方式,需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1,安装 apr 下载地址:htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1)fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展,以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
2) wrap_conte
- 网页自适应设计
天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起,更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小,需要设计几套css样式,用js脚本判断窗口大小,选择加载。结构臃肿,加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习,有所心得,故分享于此,加强交流,共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
- ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说,学过一两门编程语言的就知道,需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来,比如声明一个字符串类型的数组:String str[]=new String[10]; 但是问题就来了,每次都是大小确定的数组,我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢? 动态数组就这样应运而生,龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组,并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
.net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号:大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包,主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音,功能强悍,下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具,效果不理想,现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美,
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念,这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图(Model, View and Diagram)
&
- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID:ProcessDefinitionId,当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID:ProcessInstanceId,当开始一个具体的流程时就会产生,也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId,每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和(ActivityImpl activityId
- 从省市区多重级联想到的,react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select,比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省,点击省加载市,点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景,如果我们使用jquery来实现,要考虑很多的问题,数据部分,以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区,这时候我切换省,要把市重新初始化数据,然后区域的部分要从页面
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用: vName(params);
函数定义时自发调用:(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
1. Some操作
在下面的代码中,使用了Some操作:if (self.partitioner == Some(partitioner)),那么Some(partitioner)表示什么含义?首先partitioner是方法combineByKey传入的变量,
Some的文档说明:
/** Class `Some[A]` represents existin
- java 匿名内部类
BlueSkator
java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类,就是提供了一个快捷方便的手段,令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用,当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解,但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成,而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热,苹果的东西不值得买,win应该不用
ljy325
游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序!貌似显卡跑游戏发热一样,按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机,发热量很小,运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示(GoF)
* 个人理解:
* 构建一个复杂的对象,对于创建者(Builder)来说,一是要有数据来源(rawData),二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上,这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包,解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
- 常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲,在工作中常常遇到一些实际问题,而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题,那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具,而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法,仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来,并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据,使用标量变量
单行多列数据,使用记录
单列多行数据,使用集合(。。。)
*集合:类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表(pl/sql table)、嵌套表(Nested Table)、变长数组(VARRAY)等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz(截止2015-7-13),从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby,通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中,有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组,如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体: struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest,即使加了-f也是不能强行覆盖的,这时怎么回事的呢?一两个文件还好说,就输几个yes吧,但是要是n多文件怎么办,那还不输死人呢?下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令,看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存,分布式缓存中的佼佼者当属memcached,它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中,而获取的时候也到相同的服务器中获取,由于不需要做集群同步,也就省去了集群间同步的开销和延迟,所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用,具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端,我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- CentOS安装JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的:
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下:p满足
(1),对任意的x1,x2,y,如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x,y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题:
给定满足1的数组p和一个整数k,求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析:
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数,知道有两种方法可以使用,但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚,看到一篇文章是关于的,觉得写的还挺不错的,原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式:
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索,这些著作均为PDF文件,不使用现有的框架如lucene,自己实现的方法如下:
1、从PDF文件中提取文本,这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本,一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件,这样,每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词,建立倒排表,倒排表的格式为:词=包含该词的总行数N=行号