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131.分割回文串力扣题目链接给你一个字符串s,请你将s分割成一些子串,使每个子串都是回文串。返回s所有可能的分割方案。示例1:输入:s="aab"输出:[["a","a","b"],["aa","b"]]示例2:输入:s="a"输出:[["a"]]提示:1List[List[str]]:result=[]path=[]self.backtracking(s,path,result)returnr
- 第一章 数据结构绪论
超神的你
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第一章数据结构绪论数据数据对象:性质相同的数据元素的集合,数据的子集数据元素:人数据项:眼、耳、鼻、嘴、手、脚等不可分割的项数据结构:存在特定关系(搭配和排列)的数据元素的集合逻辑结构集合结构:元素之间没有关系线性结构:元素之间一对一关系(兄弟排行)树形结构:元素之间一对多关系(父子)图形结构:元素之间多对多关系(好朋友)物理结构/存储结构:逻辑结构的存储形式顺序存储(数组)链式存储(取号):需要
- C语言刷题第三章(中)
乞丐1469
C语言刷题c语言算法
二.题目4.成绩的输入输出(1)题目描述:输入三科成绩,然后把三科成绩输出,成绩为整数形式。(2)输入描述:一行,三科成绩,用空格分割,范围(0~100)。(3)输出描述:一行,把三科成绩显示出来,输出格式见样例。(4)示例:输入:608090输出:score1=60,score2=80,score3=90(5)代码样例:方法一:#includeintmain(){doubles1,s2,s3;s
- 大模型工程师学习日记(十四):检索增强生成(RAG)
MMMMMMMay Love Code
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如何递归分割文本递归分割(recursively),这个文本分割器是用于通用文本的推荐工具。它接受一个字符列表作为参数。它会按顺序尝试在这些字符上进行分割,直到块足够小。默认的字符列表是["\n\n","\n","",""]。这样做的效果是尽可能保持所有段落(然后是句子,再然后是单词)在一起,因为这些通常看起来是语义上相关的文本块。文本如何分割:根据字符列表。块大小如何衡量:根据字符数量。下面我们
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OTSU算法:对图像进行二值化的算法介绍OTSU算法是一种自适应的阈值确定的方法,又称大津阈值分割法,是最小二乘法意义下的最优分割。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和前景两部分。因方差是灰度分布均匀性的一种度量,背景和前景之间的类间方差越大,说明构成图像的两部分的差别越大,当部分前景错分为背景或部分背景错分为前景都会导致两部分差别变小。因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。从大津法的原
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Otsu算法(大津算法)是一种经典的图像二值化方法,其核心是通过最大化类间方差自动确定全局阈值。以下是其具体工作原理和步骤:1.基本思想假设图像由前景(目标)和背景两部分组成,且两者的灰度分布存在明显差异(直方图呈现双峰)。Otsu算法通过寻找一个阈值,使得前景与背景之间的类间方差最大,从而将图像分割为二值图。2.数学推导(1)计算灰度直方图统计图像中每个灰度值的像素个数,得到直方图h[i](i为
- 深入理解 OTSU 算法(大津法——最大类间方差法)
ZHauLee
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一、算法概述OTSU算法是一种用于图像分割的自动阈值选择算法,广泛应用于图像处理领域,特别是在二值化过程中。它是由日本学者大津展之(NobuyukiOtsu)在1979年提出,因此得名“OTSU算法”。二、算法原理OTSU算法的核心思想是通过遍历所有可能的阈值,将图像分割为前景(目标)和背景两部分,使得这两部分之间的类内方差(intra-classvariance)最小,或者说使得这两部分之间的类
- otsu算法_OTSU(大津法最大类间方差法)
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otsu算法
OTSU基本介绍OTSU是一种确定图像二值化分割阈值的算法,由日本学者大津于1979年提出,被誉为是图像分割中全局阈值选择的最佳方法。OTSU按照图像的灰度特性,将图像分成前景和背景两部分。因为方差可以看成是灰度分布均匀的一种度量,故前景和背景之间的类间方差越大,说明构成图像两部分的差别越大,当部分前景错分为背景或者部分背景被错分为前景时,都会导致两部分的差别变小。使用类间方差最大的分割一位置错分
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Node.jsWeb模块详解引言Node.js作为一款流行的JavaScript运行环境,以其高性能、事件驱动和非阻塞I/O模型而闻名。在Node.js中,模块是构建应用程序的基础,也是其强大的关键所在。本文将详细介绍Node.js的Web模块,包括其基本概念、常用模块及其应用。模块的概念在Node.js中,模块是一种组织代码的方式,它将代码分割成独立的、可复用的部分。模块不仅可以减少代码的冗余,
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《灵珠觉醒:从零到算法金仙的C++修炼》卷三·天劫试炼(40)翻天印压回文串-最长回文子序列(区间DP)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,森林中有一本古老的翻天印,印身闪烁着神秘的光芒。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,需以翻天印之力,压回文串,区间DP显真身。”哪吒定睛一看,石碑上还有一行小字:“字符串"bbbab"的最长回文子序列
- Python Pandas带多组参数和标签的Snowflake数据库批量数据导出程序
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设计一个基于多个带标签的SnowflakeSQL模板作为配置文件和多组参数的PythonPandas代码程序,实现根据不同的输入参数自动批量地将Snowflake数据库中的数据导出为CSV文件到指定目录上,然后逐个文件压缩为zip文件,标签和多个参数(以“_”分割)为组成导出数据文件名,文件已经存在则覆盖原始文件。需要考虑SQL结果集是大数据量分批数据导出的情况,通过多线程和异步操作来提高程序性能
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- Stable Diffusion/DALL-E 3图像生成优化策略
云端源想
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StableDiffusion的最新版本或社区开发的插件,可以补充这些信息以保持内容的时效性。云端源想1.硬件与部署优化(进阶)显存压缩技术使用--medvram或--lowvram启动参数(StableDiffusionWebUI),通过分层加载模型降低显存占用(适合6GB以下显卡)。分块推理(TiledDiffusion):将图像分割为512×512区块,逐块生成后无缝拼接,支持4096×40
- 群体智能优化算法-黄金正余弦优化算法(含Matlab源代码)
EOL_HRZ
算法matlab开发语言群体智能优化优化
摘要黄金正余弦优化算法(GoldenSineAlgorithm,GoldSA)是一种数学启发式算法,基于黄金分割系数(GoldenRatio)以及正余弦函数的随机扰动机制来更新解的位置。该算法通过在迭代过程中不断利用黄金分割比例来调整搜索范围,同时结合正弦与余弦变化,为个体提供多样化的全局搜索与局部微调能力。本文提供了GoldSA的核心思想与完整MATLAB代码,并附上中文详细注释,以帮助读者深入
- C++内存模型和原子操作_第五章_《C++并发编程实战》笔记
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C++内存模型和原子操作1.原子操作与无锁编程2.内存顺序核心概念示例代码3.原子操作的应用:自旋锁核心概念示例代码4.无锁数据结构:无锁栈核心概念示例代码5.多选题目5.多选答案7.设计题目7.设计题目示例答案1.原子操作与无锁编程核心概念原子操作:是不可分割的操作,在执行过程中不会被其他线程中断。C++标准库在头文件中提供了一系列原子类型,如std::atomic、std::atomic等。原
- 笔记:代码随想录算法训练营第35天: 01背包问题 二维、 01背包问题 一维 、LeetCode416. 分割等和子集
jingjingjing1111
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学习资料:代码随想录这一块儿学得挺痛苦注:文中含大模型生成内容动态规划:01背包理论基础卡码网第46题思路:五部曲定义:dp[i][j]为第i个物品背包容量为j,能装下的最大价值递推公式:dp[i][j]的值等于dp[i-1][j]的值和dp[i-1][j-weight[i]]+value相比的最大值,后者为看放下当前物品+减去当前物品的容量能放下什么价值,当然,要是放不下当前物品,就算了,保持原
- Java字符串以“.“分割
slient_love
软件开发
今天开发中需要对图片地址进行拼接,使用字符串分割函数split()进行处理,发现数组为空:Stringtemp=image[i];String[]str=temp.split(".");在百度之后发现,需要使用转义字符。测试成功~String[]str=temp.split("\\.");注意哦,在正则表达式中,小数点指的是任意字符,因此不能直接用".“来匹配小数点,需要使用”\\."来匹配小数点
- 【AIGC】计算机视觉-YOLO系列家族
LeeZhao@
计算机视觉AIGC计算机视觉YOLO
YOLO系列家族(1)YOLO发展史(2)YOLOX(3)YOLOv6(4)YOLOv7(5)YOLOv8(6)YOLOv9(7)YOLOv10(8)YOLOv11(9)YOLOv12(1)YOLO发展史YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种流行的物体检测和图像分割模型,由华盛顿大学的约瑟夫-雷德蒙(JosephRedmon)和阿里-法哈迪(AliFarhadi)开发。YOLO于2015
- backbone和head分开转onnx的优势
yuweififi
人工智能深度学习机器学习
模型转换为ONNX格式时,将其分成backbone和head两个部分,通常是出于以下原因:1.模块化设计backbone通常是模型的特征提取部分(例如卷积神经网络的主干部分),负责从输入数据中提取高级特征。head是模型的输出部分,负责根据backbone提取的特征生成最终的预测结果(例如分类、检测、分割等)。将模型分成两部分可以实现模块化设计,便于在不同任务中复用backbone或head。例如
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冬冬小圆帽
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Webpack是一个强大的模块打包工具,广泛应用于现代前端开发中。随着项目规模的增大,Webpack的构建速度和输出文件的优化变得尤为重要。1.Webpack优化的核心目标Webpack优化的主要目标包括:减少构建时间:加快开发环境的构建速度,提升开发体验。减小输出文件体积:减少生产环境的资源体积,提升页面加载性能。提升缓存利用率:通过合理的文件哈希和代码分割,提升资源的缓存命中率。提高代码质量:
- 分布式并行策略概述
灵海之森
LLM算法分布式
数据并行(DataParallelism)内容:数据并行通过将训练数据分割成多个小批次,并在多个处理单元(如GPU)上同时训练模型的副本来工作。每个副本完成自己批次的前向和反向传播计算后,梯度被汇总并同步更新到所有模型副本。优势:易于实现和扩展。可以显著减少训练时间,尤其是当模型较小,而数据集较大时。缺点:随着模型大小的增加,每个处理单元需要的内存也增加,可能受限于单个GPU的内存容量。大规模时通
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python基础变量之—字典文章目录python基础变量之---字典一、字典1.字典介绍2.字典创建3.字典操作4.元组常用API一、字典1.字典介绍字典是可变容器,可存储任意类型对象字典以键(key)-值(value)对的形式进行映射,键值对用冒号分割,对之间用逗号分割d={key1:value1,key2:value2,key3:value3}字典的数据是无序的字典的键只能用不可变类型,且不能
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qq_25737959
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python字典字典存储一系列的键值对:key:valuePython中用{}表示字典,可以使用{}创建一个字典字典中的key和value之间用冒号:分割,元素之间用逗号,分割。字典的key只能为数字、字符串、元组,大多数情况使用字符串作为keyvalue的类型没有限制#创建空字典a={}print("type(a)=",type(a))#type(a)=print("a=",a)#a={}#创建
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在Transformer架构推动下,计算机视觉领域致力于打造一个极为强大且通用的大规模模型,它能处理物体检测、图像分割等多种任务。不少基于Transformer架构的研究成果显著,其通用模型在特定应用中表现出色,在图像和视频分割方面,通用设计的研究成果也超越了以往定制模型。其中,分割一切模型(SAM)在交互式分割中表现突出,能统一应对点、边界框、掩码和文本输入等交互方式。然而,多数此类研究存在弊端
- 论文学习:基于机器学习的光声图像分析1
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3/25——3/31期间论文学习笔记,关于基于机器学习的光声图像分析的6篇1区论文血管结构模拟&分割:Quantificationofvascularnetworksinphotoacousticmesoscopy链接数据集链接摘要这篇论文提出了一种新的方法,利用中观光声成像(MesoscopicPhotoacousticImaging,PAI)技术和高级图像分析技术,来非侵入性地定量化和分析活体
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ScannetV2三维数据下载ScannetV2数据介绍:“ScanNet是一个RGB-D视频数据集,包含2多次扫描中的5万次观看,并带有1500D摄像机姿势、表面重建和实例级语义分割进行注释。为了收集这些数据,我们设计了一个易于使用且可扩展的RGB-D捕获系统,其中包括自动表面重建和众包语义注释。我们表明,使用这些数据有助于在多个3D场景理解任务上实现最先进的性能,包括3D对象分类、语义体素标记
- PyTorch分布式训练
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pytorch分布式人工智能
本文结构:分布式训练概述环境设置数据并行(DDP)模型并行启动训练性能优化建议示例代码参考资料和相关问题以下是为您整理的PyTorch分布式训练教程指南:一、PyTorch分布式训练核心概念数据并行:通过分割数据集实现多GPU并行训练,主流方法包括:DistributedDataParallel(DDP):官方推荐的分布式训练接口DataParallel(DP):单机多卡方案(已逐步被DDP取代)
- 面向对象面向过程
3213213333332132
java
面向对象:把要完成的一件事,通过对象间的协作实现。
面向过程:把要完成的一件事,通过循序依次调用各个模块实现。
我把大象装进冰箱这件事为例,用面向对象和面向过程实现,都是用java代码完成。
1、面向对象
package bigDemo.ObjectOriented;
/**
* 大象类
*
* @Description
* @author FuJian
- Java Hotspot: Remove the Permanent Generation
bookjovi
HotSpot
openjdk上关于hotspot将移除永久带的描述非常详细,http://openjdk.java.net/jeps/122
JEP 122: Remove the Permanent Generation
Author Jon Masamitsu
Organization Oracle
Created 2010/8/15
Updated 2011/
- 正则表达式向前查找向后查找,环绕或零宽断言
dcj3sjt126com
正则表达式
向前查找和向后查找
1. 向前查找:根据要匹配的字符序列后面存在一个特定的字符序列(肯定式向前查找)或不存在一个特定的序列(否定式向前查找)来决定是否匹配。.NET将向前查找称之为零宽度向前查找断言。
对于向前查找,出现在指定项之后的字符序列不会被正则表达式引擎返回。
2. 向后查找:一个要匹配的字符序列前面有或者没有指定的
- BaseDao
171815164
seda
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
public class BaseDao {
public Conn
- Ant标签详解--Java命令
g21121
Java命令
这一篇主要介绍与java相关标签的使用 终于开始重头戏了,Java部分是我们关注的重点也是项目中用处最多的部分。
1
- [简单]代码片段_电梯数字排列
53873039oycg
代码
今天看电梯数字排列是9 18 26这样呈倒N排列的,写了个类似的打印例子,如下:
import java.util.Arrays;
public class 电梯数字排列_S3_Test {
public static void main(S
- Hessian原理
云端月影
hessian原理
Hessian 原理分析
一. 远程通讯协议的基本原理
网络通信需要做的就是将流从一台计算机传输到另外一台计算机,基于传输协议和网络 IO 来实现,其中传输协议比较出名的有 http 、 tcp 、 udp 等等, http 、 tcp 、 udp 都是在基于 Socket 概念上为某类应用场景而扩展出的传输协
- 区分Activity的四种加载模式----以及Intent的setFlags
aijuans
android
在多Activity开发中,有可能是自己应用之间的Activity跳转,或者夹带其他应用的可复用Activity。可能会希望跳转到原来某个Activity实例,而不是产生大量重复的Activity。
这需要为Activity配置特定的加载模式,而不是使用默认的加载模式。 加载模式分类及在哪里配置
Activity有四种加载模式:
standard
singleTop
- hibernate几个核心API及其查询分析
antonyup_2006
html.netHibernatexml配置管理
(一) org.hibernate.cfg.Configuration类
读取配置文件并创建唯一的SessionFactory对象.(一般,程序初始化hibernate时创建.)
Configuration co
- PL/SQL的流程控制
百合不是茶
oraclePL/SQL编程循环控制
PL/SQL也是一门高级语言,所以流程控制是必须要有的,oracle数据库的pl/sql比sqlserver数据库要难,很多pl/sql中有的sqlserver里面没有
流程控制;
分支语句 if 条件 then 结果 else 结果 end if ;
条件语句 case when 条件 then 结果;
循环语句 loop
- 强大的Mockito测试框架
bijian1013
mockito单元测试
一.自动生成Mock类 在需要Mock的属性上标记@Mock注解,然后@RunWith中配置Mockito的TestRunner或者在setUp()方法中显示调用MockitoAnnotations.initMocks(this);生成Mock类即可。二.自动注入Mock类到被测试类 &nbs
- 精通Oracle10编程SQL(11)开发子程序
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发子程序
*/
--子程序目是指被命名的PL/SQL块,这种块可以带有参数,可以在不同应用程序中多次调用
--PL/SQL有两种类型的子程序:过程和函数
--开发过程
--建立过程:不带任何参数
CREATE OR REPLACE PROCEDURE out_time
IS
BEGIN
DBMS_OUTPUT.put_line(systimestamp);
E
- 【EhCache一】EhCache版Hello World
bit1129
Hello world
本篇是EhCache系列的第一篇,总体介绍使用EhCache缓存进行CRUD的API的基本使用,更细节的内容包括EhCache源代码和设计、实现原理在接下来的文章中进行介绍
环境准备
1.新建Maven项目
2.添加EhCache的Maven依赖
<dependency>
<groupId>ne
- 学习EJB3基础知识笔记
白糖_
beanHibernatejbosswebserviceejb
最近项目进入系统测试阶段,全赖袁大虾领导有力,保持一周零bug记录,这也让自己腾出不少时间补充知识。花了两天时间把“传智播客EJB3.0”看完了,EJB基本的知识也有些了解,在这记录下EJB的部分知识,以供自己以后复习使用。
EJB是sun的服务器端组件模型,最大的用处是部署分布式应用程序。EJB (Enterprise JavaBean)是J2EE的一部分,定义了一个用于开发基
- angular.bootstrap
boyitech
AngularJSAngularJS APIangular中文api
angular.bootstrap
描述:
手动初始化angular。
这个函数会自动检测创建的module有没有被加载多次,如果有则会在浏览器的控制台打出警告日志,并且不会再次加载。这样可以避免在程序运行过程中许多奇怪的问题发生。
使用方法: angular .
- java-谷歌面试题-给定一个固定长度的数组,将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时,返回数组开始重新写,并覆盖先前写过的数
bylijinnan
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public class SearchInShiftedArray {
/**
* 题目:给定一个固定长度的数组,将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时,返回数组开始重新写,并覆盖先前写过的数。
* 请在这个特殊数组中找出给定的整数。
* 解答:
* 其实就是“旋转数组”。旋转数组的最小元素见http://bylijinnan.iteye.com/bl
- 天使还是魔鬼?都是我们制造
ducklsl
生活教育情感
----------------------------剧透请原谅,有兴趣的朋友可以自己看看电影,互相讨论哦!!!
从厦门回来的动车上,无意中瞟到了书中推荐的几部关于儿童的电影。当然,这几部电影可能会另大家失望,并不是类似小鬼当家的电影,而是关于“坏小孩”的电影!
自己挑了两部先看了看,但是发现看完之后,心里久久不能平
- [机器智能与生物]研究生物智能的问题
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生物
我想,人的神经网络和苍蝇的神经网络,并没有本质的区别...就是大规模拓扑系统和中小规模拓扑分析的区别....
但是,如果去研究活体人类的神经网络和脑系统,可能会受到一些法律和道德方面的限制,而且研究结果也不一定可靠,那么希望从事生物神经网络研究的朋友,不如把
- 获取Android Device的信息
dai_lm
android
String phoneInfo = "PRODUCT: " + android.os.Build.PRODUCT;
phoneInfo += ", CPU_ABI: " + android.os.Build.CPU_ABI;
phoneInfo += ", TAGS: " + android.os.Build.TAGS;
ph
- 最佳字符串匹配算法(Damerau-Levenshtein距离算法)的Java实现
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java算法字符串匹配
原文:http://www.javacodegeeks.com/2013/11/java-implementation-of-optimal-string-alignment.html------------------------------------------------------------------------------------------------------------
- 小学5年级英语单词背诵第一课
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englishword
long 长的
show 给...看,出示
mouth 口,嘴
write 写
use 用,使用
take 拿,带来
hand 手
clever 聪明的
often 经常
wash 洗
slow 慢的
house 房子
water 水
clean 清洁的
supper 晚餐
out 在外
face 脸,
- macvim的使用实战
dcj3sjt126com
macvim
macvim用的是mac里面的vim, 只不过是一个GUI的APP, 相当于一个壳
1. 下载macvim
https://code.google.com/p/macvim/
2. 了解macvim
:h vim的使用帮助信息
:h macvim
- java二分法查找
蕃薯耀
java二分法查找二分法java二分法
java二分法查找
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年6月23日 11:40:03 星期二
http:/
- Spring Cache注解+Memcached
hanqunfeng
springmemcached
Spring3.1 Cache注解
依赖jar包:
<!-- simple-spring-memcached -->
<dependency>
<groupId>com.google.code.simple-spring-memcached</groupId>
<artifactId>simple-s
- apache commons io包快速入门
jackyrong
apache commons
原文参考
http://www.javacodegeeks.com/2014/10/apache-commons-io-tutorial.html
Apache Commons IO 包绝对是好东西,地址在http://commons.apache.org/proper/commons-io/,下面用例子分别介绍:
1) 工具类
2
- 如何学习编程
lampcy
java编程C++c
首先,我想说一下学习思想.学编程其实跟网络游戏有着类似的效果.开始的时候,你会对那些代码,函数等产生很大的兴趣,尤其是刚接触编程的人,刚学习第一种语言的人.可是,当你一步步深入的时候,你会发现你没有了以前那种斗志.就好象你在玩韩国泡菜网游似的,玩到一定程度,每天就是练级练级,完全是一个想冲到高级别的意志力在支持着你.而学编程就更难了,学了两个月后,总是觉得你好象全都学会了,却又什么都做不了,又没有
- 架构师之spring-----spring3.0新特性的bean加载控制@DependsOn和@Lazy
nannan408
Spring3
1.前言。
如题。
2.描述。
@DependsOn用于强制初始化其他Bean。可以修饰Bean类或方法,使用该Annotation时可以指定一个字符串数组作为参数,每个数组元素对应于一个强制初始化的Bean。
@DependsOn({"steelAxe","abc"})
@Comp
- Spring4+quartz2的配置和代码方式调度
Everyday都不同
代码配置spring4quartz2.x定时任务
前言:这些天简直被quartz虐哭。。因为quartz 2.x版本相比quartz1.x版本的API改动太多,所以,只好自己去查阅底层API……
quartz定时任务必须搞清楚几个概念:
JobDetail——处理类
Trigger——触发器,指定触发时间,必须要有JobDetail属性,即触发对象
Scheduler——调度器,组织处理类和触发器,配置方式一般只需指定触发
- Hibernate入门
tntxia
Hibernate
前言
使用面向对象的语言和关系型的数据库,开发起来很繁琐,费时。由于现在流行的数据库都不面向对象。Hibernate 是一个Java的ORM(Object/Relational Mapping)解决方案。
Hibernte不仅关心把Java对象对应到数据库的表中,而且提供了请求和检索的方法。简化了手工进行JDBC操作的流程。
如
- Math类
xiaoxing598
Math
一、Java中的数字(Math)类是final类,不可继承。
1、常数 PI:double圆周率 E:double自然对数
2、截取(注意方法的返回类型) double ceil(double d) 返回不小于d的最小整数 double floor(double d) 返回不大于d的整最大数 int round(float f) 返回四舍五入后的整数 long round