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题目链接:链接题目描述:思路:用动态规划,设iii的最少数量是dp(i)dp(i)dp(i),最多数量是iii,如1+1+…+1则dp(i)=min{i,dp(i−j∗j)+1}dp(i)=min\{i,dp(i-j*j)+1\}dp(i)=min{i,dp(i−j∗j)+1}这里为什么是dp(i−j∗j)+1dp(i-j*j)+1dp(i−j∗j)+1,因为要得到iii减去一个平方数后的最小组成
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支持向量机分类回归
【Transforme-SVM多特征分类预测】基于Transforme-支持向量机多特征分类预测。(可做分类/回归/时序预测,具体私聊),可直接运行。matlab代码,2023b及其以上。1.运行环境要求MATLAB版本为2023b,多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用。2.程序语言为matlab,程序可出分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图。3.多边形面积PA
- 【漫话机器学习系列】106.线性激活函数(Linear Activation Function)
IT古董
漫话机器学习系列专辑机器学习人工智能激活函数
1.什么是线性激活函数?线性激活函数是一种最简单的激活函数,数学表达式为:即输出与输入保持完全线性关系。这意味着对于任何输入值x,其输出将等于输入值本身,函数图像为一条通过原点的直线。在神经网络中,激活函数的作用是将网络的线性组合映射到某种非线性输出。传统的线性激活函数常用于一些特定场景,比如回归问题,其中预测的目标值与输入特征之间可能存在线性关系。2.线性激活函数的特点线性关系:与其他常见的激活
- JS宏进阶:浅谈曲线回归
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JS宏进阶回归数据挖掘人工智能javascript
曲线回归是一种统计学方法,用于研究两个或多个变量之间的非线性关系,并找到最能拟合数据点的曲线函数形式。与线性回归不同,曲线回归适用于描述那些不是直线性的变量关系。通过曲线回归,可以建立变量之间的非线性数学模型,用于预测和解释各种实际现象。一、基本概念定义:曲线回归是指对于非线性关系的变量进行回归分析的方法。曲线回归方程一般是以自变量的多项式或其他非线性函数形式表达因变量。目的:曲线回归的主要目的是
- 【机器学习与数据挖掘实战】案例15:基于LDA模型的电商产品评论数据情感分析
Francek Chen
机器学习与数据挖掘实战机器学习数据挖掘人工智能LDA主题模型情感分析文本分析python
【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈机器学习与数据挖掘实战⌋⌋⌋机器学习是人工智能的一个分支,专注于让计算机系统通过数据学习和改进。它利用统计和计算方法,使模型能够从数据中自动提取特征并做出预测或决策。数据挖掘则是从大型数据集中发现模式、关联和异常的过程,旨在提取有价值的信息和知识。机器学习为数据挖掘提供了强大的分析工具,而数据挖掘则是机器学习应用的重要领域,两者相辅相成,共同推动
- KNN 算法优化实战分享
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算法与实践算法
KNN算法优化实战分享KNN算法优化实战分享一、引言1.KNN算法的核心思想与特点KNN(K-NearestNeighbors)算法是一种基于距离的相似性分类与回归算法。其核心原理是:对于一个待预测样本,计算其与训练集中所有样本的距离,选取距离最近的K个样本,根据这K个样本的标签进行投票(分类)或均值计算(回归),从而得到待预测样本的标签。KNN算法具有以下核心优势:无需训练:与其他需要通过大量数
- 基于大模型的肺纤维化预测及临床方案研究报告
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围术期危险因子预测模型研究人工智能
目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的与方法二、大模型技术概述2.1大模型的基本原理2.2大模型在医疗领域的应用现状三、肺纤维化相关知识3.1肺纤维化的病因与发病机制3.2肺纤维化的临床症状与诊断方法3.3肺纤维化的治疗现状与挑战四、大模型预测肺纤维化的方法4.1数据收集与预处理4.2模型选择与构建4.3模型训练与优化4.4模型评估与验证五、大模型在肺纤维化术前预测中的应用5.1手术风险评
- KNN 算法性能跃升秘籍:优化实战,打造高效分类利器!
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KNN算法性能跃升秘籍:优化实战,打造高效分类利器!今天,我想和大家深入探讨一种经典而实用的机器学习算法——K近邻(K-NearestNeighbors,KNN)。KNN算法以其原理简单、易于实现、无需显式训练等特点,在模式识别、分类、回归等领域得到了广泛应用。然而,正如任何算法一样,基础的KNN算法也存在着性能瓶颈,尤其是在处理大规模数据集和高维度特征时,其计算效率和预测精度都可能受到挑战。你是
- 52、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-13、对话预测功能,使用我们自己建的架构重写RNN预测网络,程序的详细解读。
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深度学习-自学之路深度学习人工智能神经网络自然语言处理rnn
importnumpyasnpclassTensor(object):def__init__(self,data,autograd=False,creators=None,creation_op=None,id=None):self.data=np.array(data)self.autograd=autogradself.grad=Noneif(idisNone):self.id=np.rand
- 交互设计—奥卡姆剃刀原理(附教程)
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- 多模态|开源多模态模型Emu3 & 多模态预训练模型CLIP对比
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AI之眼人工智能AI多模态预训练模型CLIP
Emu3官方介绍我们推出了Emu3,这是一套新的最先进的多模态模型,仅使用next-token预测进行训练!通过将图像、文本和视频分词到一个离散空间中,我们在多模态序列的混合上从头开始训练单个转换器。Emu3在生成和感知方面都表现出色Emu3在生成和感知任务方面都优于几个成熟的任务特定模型,超越了SDXL、LLaVA-1.6和OpenSora-1.2等旗舰开放模型,同时消除了对扩散或组合架构的需求
- 智能算法的全面应用:量子计算与自动化学习在各行业的创新路径探索
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内容概要在现代社会,智能算法的应用逐渐渗透到各个行业,成为推动科技进步的重要力量。自动化机器学习算法通过简化模型训练和调优的过程,为数据科学家节省了大量时间。可解释性算法则旨在让模型的决策过程更加透明,从而提高用户对算法决策的信任。此外,量子算法以其独特的计算能力,展现出在处理复杂问题时潜在的优势。金融风控领域通过运用金融风险预测模型,不仅提高了风险管理效率,还提升了预警能力。医疗影像分析则借助卷
- LM_Funny-2-01 递推算法:从数学基础到跨学科应用
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目录第一章递推算法的数学本质1.1形式化定义与公理化体系定理1.1(完备性条件)1.2高阶递推的特征分析案例:Gauss同余递推4第二章工程实现优化技术2.1内存压缩的革新方法滚动窗口策略分块存储技术2.2异构计算加速方案GPU并行递推量子计算原型第三章跨学科应用案例3.1密码学中的递推构造混沌流密码系统3.2生物信息学的序列分析DNA甲基化预测第一章递推算法的数学本质1.1形式化定义与公理化体系
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2025年AI网络安全攻防战:挑战深度解析与全链路防御体系构建指南引言:AI技术是一把双刃剑随着ChatGPT、Sora等生成式AI技术的爆发式应用,2025年被称为“AI应用元年”。然而,AI在赋能网络安全防御的同时,也为攻击者提供了新型武器。根据瑞星《2024年中国网络安全报告》,AI驱动的钓鱼邮件攻击成功率较传统手段提升47%,而Darktrace预测2025年企业内部“影子AI”工具使用量
- DeepSeek热潮下的“同质化困局”与破局之道
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2025年的竞标现场:个个都喊“DeepSeek”想象一下,2025年的某个竞标会,四五家数据分析公司围着一个大客户,争得脸红脖子粗。每家公司都使劲推销自己的平台,拍胸脯说:“我们有DeepSeek,绝对能帮你实现智能化升级!”“DeepSeek能实时给你精准的生意洞察和预测。”“有了DeepSeek,数据会自己告诉你哪里有商机。”“我们用DeepSeek的大模型,自动生成深度报告,给你靠谱的决策
- Python算法学习: 2020年蓝桥杯省赛模拟赛-Python题解
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目录前言用法示例前言GradientBoostingClassifier是Scikit-learn库中的一个分类器,用于实现梯度提升决策树(GradientBoostingDecisionTrees,GBDT)算法。GBDT是一种强大的集成学习方法,能够通过逐步构建一系列简单的决策树(通常是浅树)来提高模型的预测性能。它在多个机器学习竞赛中表现出色,是用于分类和回归任务的流行选择。用法fromsk
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一、引言在当今数字化时代,AI大模型以其强大的智能处理能力,广泛应用于各个领域,从智能客服到图像生成,从医疗诊断辅助到金融风险预测,大模型正深刻改变着人们的生活和工作方式。然而,随着其影响力的不断扩大,规范管理成为必然需求。AI大模型备案制度应运而生,这一制度对于保障数据安全、保护用户隐私、维护社会稳定和国家安全具有重要意义。它确保大模型在整个生命周期,从开发、训练到部署和应用,都严格遵循相关法律
- DeepSeek 智慧城市应用:交通流量预测(918)
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**摘要:**本文探讨了利用DeepSeek技术框架解决城市交通流量预测问题的方法,主要内容包括基于时空图卷积网络(ST-GCN)的预测模型、多传感器数据融合策略以及实时推理API服务的搭建,旨在为智慧城市的交通管理提供高效、准确的解决方案。**引言:**随着城市化进程的加速,交通拥堵成为城市发展的顽疾。准确的交通流量预测对于优化交通管理、提升出行效率至关重要。DeepSeek作为先进的技术框架,
- AI人工智能机器学习之监督线性模型
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1、概要 本篇学习AI人工智能机器监督学习框架下的线性模型,以LinearRegression线性回归和LogisticRegression逻辑回归为示例,从代码层面测试和讲述监督学习中的线性模型。2、监督学习之线性模型-简介监督学习和线性模型是的两个重要概念。监督学习是一种机器学习任务,其中模型在已标记的数据集上进行训练。线性模型是一类通过线性组合输入特征来进行预测的模型。线性模型的基本形式可
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- 从零开始玩转TensorFlow:小明的机器学习故事 4
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探索深度学习1场景故事:小明的灵感前不久,小明一直在用传统的机器学习方法(如线性回归、逻辑回归)来预测学校篮球比赛的胜负。虽然在朋友们看来已经很不错了,但小明发现一个问题:当比赛数据越来越多、球队的特征越来越复杂时,模型的准确率提升得很慢。有一天,小明在学校图书馆翻看杂志时,看到这样一句话:“就像人的大脑有上百亿神经元,神经网络能够学习复杂的信息映射,从而取得卓越的表现。”他瞬间来了灵感:“或许我
- 如何省流量?视频高度压缩背后的预测技术
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流媒体服务器Android音视频开发音视频开发音视频5G视频编解码H264ffmpeg
1、引言从20世纪90年代以来,数字音视频编解码技术迅速发展,一直是国内外研究的热点领域。随着5G的成熟和广泛商用,带宽已经越来越高,传输音视频变得更加容易。视频直播、视频聊天,已经完全融入了每个人的生活。视频为何如此普及呢?是因为通过视频能方便快捷地获取到大量信息。但视频数据量非常巨大,视频的网络传输也面临着巨大的挑战。于是视频编解码技术就出场了。具体到实时视频场景,不仅仅是数据量的问题,实时通
- 自动驾驶之BEV概述
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1、为什么需要BEV?自动驾驶需要目标在3D空间的位置信息,传统检测为2D图像上检测目标然后IPM投影到3D。所以无论如何3D结果才是我们最终想要的。对于单个传感器:通过单目3D、深度估计等手段好像能解决这个问题,但是往往精度不高。对于自动驾驶,往往需要360度的多个摄像头协同工作。将多个摄像头的结果进行融合也是一大问题。所以把图象特征转到BEV空间下直接进行3D位置预测,一则可以解决2D到3D的
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说到MES(制造执行系统),我知道很多企业,尤其是制造业的朋友们,都会有点头疼。“每次生产线出了问题,想追溯问题的根源,但数据总是分散在不同的部门、系统和表格里,查来查去效率低,还不如直接盯着车间看呢?”“对啊,质量控制、生产计划这些方面,经常也因为没有统一的系统来管理,做起来总是磕磕绊绊。搞不好,成本都压不下来,效率还上不去。”“听说MES系统能实时跟踪生产过程,监控每一条生产线的运行情况,提高
- DecimalFormat 的使用
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直接使用样式/***直接使用样式*'#'表示数字,会抹掉头尾和尾部的零*'0'表示数字,会补零*/publicstaticvoidapplyPattern(){NumberFormatf=NumberFormat.getInstance();if(finstanceofDecimalFormat){//1.设置千分位分隔符//2.最少保留两位小数,不足补零//3.最多也保留两位小数,四舍六入五成双
- AI前端革新金融风控:ScriptEcho助力高效开发
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1.引言:金融风控的挑战与前端效率需求在当今快速变化的金融环境中,风险评估和反欺诈已成为金融机构运营的核心。金融风控不仅关乎企业的盈利能力,更直接影响着整个金融体系的稳定。一个强大的风控系统需要能够实时监控、分析并预测潜在的风险,从而保护企业和用户的资产安全。然而,构建和维护这样一套复杂的系统并非易事,尤其是在前端开发方面,面临着诸多挑战。传统的前端开发模式,依赖于人工编写大量的代码,这在快速迭代
- 在PyTorch中使用插值法来优化卷积神经网络(CNN)所需硬件资源
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插值法其实就是在已知数据点之间估计未知点的值。通过已知的离散数据点,构造一个连续的曲线函数,预测数据点之间的空缺值是什么并且自动填补上去。适用场景:在卷积神经网络(CNN)中的应用场景中,经常遇到计算资源有限,比如显存不够或者处理速度慢,需要用插值来降低计算量。使用插值法的优点:物理系统的数据通常是连续的,使用插值法可以保持数据的连续性直接截取可能会丢失重要的动态特征,使用插值法不会丢失重要信息可
- 基于石川公式法的齿轮时变啮合刚度计算(附带MATLAB代码)
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齿轮传动是一种常见且广泛应用的机械传动方式。在设计和分析齿轮传动系统时,了解齿轮的啮合刚度是非常重要的。啮合刚度描述了齿轮在啮合过程中的弹性变形和刚性响应,对于预测齿轮传动系统的动力学行为和振动响应非常关键。石川公式是一种常用的方法,用于计算齿轮的时变啮合刚度。时变啮合刚度考虑了齿轮啮合面的变形,包括齿根弯曲、齿顶变形等因素。下面将介绍基于石川公式法的齿轮时变啮合刚度的计算,并提供相应的MATLA
- 从零开始玩转TensorFlow:小明的机器学习故事 3
山海青风
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下面是一篇以小明为主角,尝试用TensorFlow预测校园活动参与率的学习故事。我们会在故事情境中穿插对线性回归和逻辑回归的原理介绍,并附带必要的代码示例,帮助你从零基础理解并动手实践。文章结尾还有简要的分析总结。小明的第一次机器学习实验场景:预测校园活动的参与率小明最近加入了学生会,负责策划校园活动。每次活动都需要准备场地、宣传物料和餐饮,但经常会出现场地过小或准备物资不足等问题。为了让活动准备
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mysql主从数据同步
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教程开始:一、安装MySQL
说明:在两台MySQL服务器192.168.21.169和192.168.21.168上分别进行如下操作,安装MySQL 5.5.22
二、配置MySQL主服务器(192.168.21.169)mysql -uroot -p &nb
- oracle学习笔记
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oracle
1、ORACLE的安装
a>、ORACLE的版本
8i,9i : i是internet
10g,11g : grid (网格)
12c : cloud (云计算)
b>、10g不支持win7
&
- 数据库,SQL零基础入门
天子之骄
sql数据库入门基本术语
数据库,SQL零基础入门
做网站肯定离不开数据库,本人之前没怎么具体接触SQL,这几天起早贪黑得各种入门,恶补脑洞。一些具体的知识点,可以让小白不再迷茫的术语,拿来与大家分享。
数据库,永久数据的一个或多个大型结构化集合,通常与更新和查询数据的软件相关
- pom.xml
一炮送你回车库
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1、一级元素dependencies是可以被子项目继承的
2、一级元素dependencyManagement是定义该项目群里jar包版本号的,通常和一级元素properties一起使用,既然有继承,也肯定有一级元素modules来定义子元素
3、父项目里的一级元素<modules>
<module>lcas-admin-war</module>
<
- sql查地区省市县
3213213333332132
sqlmysql
-- db_yhm_city
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id = 1 -- 海南 class_id = 9 港、奥、台 class_id = 33、34、35
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id =169
SELECT d1.cla
- 关于监听器那些让人头疼的事
宝剑锋梅花香
画图板监听器鼠标监听器
本人初学JAVA,对于界面开发我只能说有点蛋疼,用JAVA来做界面的话确实需要一定的耐心(不使用插件,就算使用插件的话也没好多少)既然Java提供了界面开发,老师又要求做,只能硬着头皮上啦。但是监听器还真是个难懂的地方,我是上了几次课才略微搞懂了些。
- JAVA的遍历MAP
darkranger
map
Java Map遍历方式的选择
1. 阐述
对于Java中Map的遍历方式,很多文章都推荐使用entrySet,认为其比keySet的效率高很多。理由是:entrySet方法一次拿到所有key和value的集合;而keySet拿到的只是key的集合,针对每个key,都要去Map中额外查找一次value,从而降低了总体效率。那么实际情况如何呢?
为了解遍历性能的真实差距,包括在遍历ke
- POJ 2312 Battle City 优先多列+bfs
aijuans
搜索
来源:http://poj.org/problem?id=2312
题意:题目背景就是小时候玩的坦克大战,求从起点到终点最少需要多少步。已知S和R是不能走得,E是空的,可以走,B是砖,只有打掉后才可以通过。
思路:很容易看出来这是一道广搜的题目,但是因为走E和走B所需要的时间不一样,因此不能用普通的队列存点。因为对于走B来说,要先打掉砖才能通过,所以我们可以理解为走B需要两步,而走E是指需要1
- Hibernate与Jpa的关系,终于弄懂
avords
javaHibernate数据库jpa
我知道Jpa是一种规范,而Hibernate是它的一种实现。除了Hibernate,还有EclipseLink(曾经的toplink),OpenJPA等可供选择,所以使用Jpa的一个好处是,可以更换实现而不必改动太多代码。
在play中定义Model时,使用的是jpa的annotations,比如javax.persistence.Entity, Table, Column, OneToMany
- 酸爽的console.log
bee1314
console
在前端的开发中,console.log那是开发必备啊,简直直观。通过写小函数,组合大功能。更容易测试。但是在打版本时,就要删除console.log,打完版本进入开发状态又要添加,真不够爽。重复劳动太多。所以可以做些简单地封装,方便开发和上线。
/**
* log.js hufeng
* The safe wrapper for `console.xxx` functions
*
- 哈佛教授:穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质
bijian1013
时间管理励志人生穷人过于忙碌
一个跨学科团队今年完成了一项对资源稀缺状况下人的思维方式的研究,结论是:穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质,即注意力被稀缺资源过分占据,引起认知和判断力的全面下降。这项研究是心理学、行为经济学和政策研究学者协作的典范。
这个研究源于穆来纳森对自己拖延症的憎恨。他7岁从印度移民美国,很快就如鱼得水,哈佛毕业
- other operate
征客丶
OSosx
一、Mac Finder 设置排序方式,预览栏 在显示-》查看显示选项中
二、有时预览显示时,卡死在那,有可能是一些临时文件夹被删除了,如:/private/tmp[有待验证]
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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
- 【Scala五】分析Spark源代码总结的Scala语法三
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1. If语句作为表达式
val properties = if (jobIdToActiveJob.contains(jobId)) {
jobIdToActiveJob(stage.jobId).properties
} else {
// this stage will be assigned to "default" po
- ZooKeeper 入门
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ZooKeeper是一个高可用的分布式数据管理与系统协调框架。基于对Paxos算法的实现,使该框架保证了分布式环境中数据的强一致性,也正是基于这样的特性,使得ZooKeeper解决很多分布式问题。网上对ZK的应用场景也有不少介绍,本文将结合作者身边的项目例子,系统地对ZK的应用场景进行一个分门归类的介绍。
值得注意的是,ZK并非天生就是为这些应用场景设计的,都是后来众多开发者根据其框架的特性,利
- MySQL取得当前时间的函数是什么 格式化日期的函数是什么
BreakingBad
mysqlDate
取得当前时间用 now() 就行。
在数据库中格式化时间 用DATE_FORMA T(date, format) .
根据格式串format 格式化日期或日期和时间值date,返回结果串。
可用DATE_FORMAT( ) 来格式化DATE 或DATETIME 值,以便得到所希望的格式。根据format字符串格式化date值:
%S, %s 两位数字形式的秒( 00,01,
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
abstract class Component {
public abstract void printStruct(Str
- 4_JAVA+Oracle面试题(有答案)
chenke
oracle
基础测试题
卷面上不能出现任何的涂写文字,所有的答案要求写在答题纸上,考卷不得带走。
选择题
1、 What will happen when you attempt to compile and run the following code? (3)
public class Static {
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- 新一代工作流系统设计目标
comsci
工作算法脚本
用户只需要给工作流系统制定若干个需求,流程系统根据需求,并结合事先输入的组织机构和权限结构,调用若干算法,在流程展示版面上面显示出系统自动生成的流程图,然后由用户根据实际情况对该流程图进行微调,直到满意为止,流程在运行过程中,系统和用户可以根据情况对流程进行实时的调整,包括拓扑结构的调整,权限的调整,内置脚本的调整。。。。。
在这个设计中,最难的地方是系统根据什么来生成流
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表里的一行对于一个数据块太大的情况有二种(一行在一个数据块里放不下)
第一种情况:
INSERT的时候,INSERT时候行的大小就超一个块的大小。Oracle把这行的数据存储在一连串的数据块里(Oracle Stores the data for the row in a chain of data blocks),这种情况称为行链接(Row Chain),一般不可避免(除非使用更大的数据
- [JShop]开源电子商务系统jshop的系统缓存实现
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jeeshop中通过SystemManager管理了大量的缓存数据,来提升系统的性能,但这些缓存数据全部都是存放于内存中的,无法满足特定场景的数据更新(如集群环境)。JShop对jeeshop的缓存机制进行了扩展,提供CacheProvider来辅助SystemManager管理这些缓存数据,通过CacheProvider,可以把缓存存放在内存,ehcache,redis,memcache
- 初三全学年难记忆单词
dcj3sjt126com
englishword
several 儿子;若干
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surf 冲浪
wave 浪;波浪
twice 两次;两倍
describe 描写;叙述
especially 特别;尤其
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competition 比赛;竞争
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O
- sphinx实践
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sphinx
安装参考地址:http://briansnelson.com/How_to_install_Sphinx_on_Centos_Server
yum install sphinx
如果失败的话使用下面的方式安装
wget http://sphinxsearch.com/files/sphinx-2.2.9-1.rhel6.x86_64.rpm
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- JPA之JPQL(三)
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ormjpaJPQL
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JPQL是Java Persistence Query Language的简称,可以看成是JPA中的HQL, JPQL支持各种复杂查询。
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- Remove Duplicates from Sorted Array II
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Follow up for "Remove Duplicates":What if duplicates are allowed at most twice?
For example,Given sorted array nums = [1,1,1,2,2,3],
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- Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
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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
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Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- CentOS安装Mysql5.5
liuxingguome
centos
CentOS下以RPM方式安装MySQL5.5
首先卸载系统自带Mysql:
yum remove mysql mysql-server mysql-libs compat-mysql51
rm -rf /var/lib/mysql
rm /etc/my.cnf
查看是否还有mysql软件:
rpm -qa|grep mysql
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- 第14章 工具函数(下)
onestopweb
函数
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/
- POJ 1050
SaraWon
二维数组子矩阵最大和
POJ ACM第1050题的详细描述,请参照
http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=1050
题目意思:
给定包含有正负整型的二维数组,找出所有子矩阵的和的最大值。
如二维数组
0 -2 -7 0
9 2 -6 2
-4 1 -4 1
-1 8 0 -2
中和最大的子矩阵是
9 2
-4 1
-1 8
且最大和是15
- [5]设计模式——单例模式
tsface
java单例设计模式虚拟机
单例模式:保证一个类仅有一个实例,并提供一个访问它的全局访问点
安全的单例模式:
/*
* @(#)Singleton.java 2014-8-1
*
* Copyright 2014 XXXX, Inc. All rights reserved.
*/
package com.fiberhome.singleton;
- Java8全新打造,英语学习supertool
yangshangchuan
javasuperword闭包java8函数式编程
superword是一个Java实现的英文单词分析软件,主要研究英语单词音近形似转化规律、前缀后缀规律、词之间的相似性规律等等。Clean code、Fluent style、Java8 feature: Lambdas, Streams and Functional-style Programming。
升学考试、工作求职、充电提高,都少不了英语的身影,英语对我们来说实在太重要