- AI预测体彩排3新模型百十个定位预测+胆码预测+杀和尾+杀和值2025年3月21日第25弹
GIS小天
体彩排3人工智能机器学习彩票算法
前面由于工作原因停更了很长时间,停更期间很多彩友一直私信我何时恢复发布每日预测,目前手头上的项目已经基本收尾,接下来恢复发布。当然,也有很多朋友一直咨询3D超级助手开发的进度,在这里统一回复下。由于本人既精通编程+大数据分析,也热衷于彩票研究,所以很多彩友通过一些渠道找到了我。目前,加我的已有不少彩友,分成了3类人群:第一类:平时不懂数据分析,买彩全靠瞎猜乱蒙,这些朋友希望借助我的技术和方法来给他
- YashanDB备份
数据库
本文内容来自YashanDB官网,原文内容请见https://doc.yashandb.com/yashandb/23.3/zh/%E6%95%B0%E6%8D%AE%...操作说明使用本方式执行备份时,要求数据库运行于OPEN状态且归档模式开启。备份命令仅SYS超级用户或拥有SYSDBA、SYSBACKUP权限的用户才可执行,备份语法详细说明请参考开发手册BACKUPDATABASE。若数据库在
- 【DNN量化工具】QKeras 工具简介
kanhao100
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QKeras工具简介QKeras是一个用于量化深度学习模型的Keras扩展库,旨在使深度学习模型的量化(即将模型的浮点权重转换为低精度格式)变得简单而高效。QKeras主要目标是优化模型的存储和推理速度,特别适用于需要在资源受限的设备(如移动设备和嵌入式系统)上运行深度学习模型的场景。QKeras的主要特点量化支持:QKeras提供了对不同类型量化的支持,包括权重量化和激活量化。用户可以根据需求选
- 备忘录二 数组模拟邻接表
AugustineDiane
c++图论算法
constintN=1010,M=1010;inth[N],e[M],w[M],nxt[M],eidx;voidadd(intu,intv,intweight)//添加有向边u->v,权重为weight{e[eidx]=v;//记录边的终点w[eidx]=weight;//记录边的权重nxt[eidx]=h[u];//将下一条边指向结点u此时的第一条边h[u]=eidx;//将结点u的第一条边的编
- QKeras、Brevitas和QONNX量化工具对比
kanhao100
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QKeras、Brevitas和QONNX量化工具对比一、引言在深度学习模型部署领域,量化技术已成为提升模型执行效率的关键手段。通过将浮点权重转换为低精度表示,量化能显著减小模型体积、降低内存占用并加速推理过程。对于资源受限的设备(如移动设备、嵌入式系统和边缘计算设备),量化技术尤为重要。本文深入对比三款主流量化工具:QKeras、Brevitas和QONNX,从用户实际应用角度剖析它们的技术特点
- 关于误差平面小记
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四维曲面的二维切片:误差平面详解在深度学习优化过程中,我们通常研究损失函数(LossFunction)的变化,试图找到权重的最优配置。由于神经网络的参数空间通常是高维的,我们需要使用低维可视化的方法来理解优化过程和误差平面(ErrorSurface)。在这里,我们讨论一个四维曲面的二维切片,其中:三个维度是网络的权重(w1,w2,w3w_1,w_2,w_3w1,w2,w3)。第四个维度是误差(损失
- OpenHarmony子系统开发 - 电源管理(一)
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OpenHarmony子系统开发-电源管理(一)一、电源模式定制开发指导概述简介OpenHarmony默认提供了电源模式(如正常模式、性能模式、省电模式、超级省电模式)的特性。但由于不同产品的部件存在差异,导致在同样场景下电源模式的配置需要也存在差异,为此,OpenHarmony提供了电源管理的定制方式,产品定制开发者可根据产品的设计规格来定制这些特性。基本概念OpenHarmony支持的可定制的
- 一键掌控海量文件!Shell的find命令终极指南 + 高阶组合技
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你是否经历过这些崩溃瞬间?想清理3个月前的日志却无从下手要在10万张图片里找出某个版本突然发现服务器被临时文件塞爆…今天介绍的Linux三剑客之find命令,就是你的超级救星!不仅能精准定位文件,结合其他命令更能玩出自动化运维的花样!一、Find基础三连击(新手必看)按图索骥-名称搜索查找当前目录所有.txt文件(精准匹配)find.-name“*.txt”忽略大小写找配置文件(模糊匹配)find
- rust Send Sync 以及对象安全和对象不安全
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开头:菜鸟小明的疑惑小明:“李哥,我最近学Rust,感觉它超级严谨,啥Send、Sync、对象安全、静态分发、动态分发的,我都搞晕了!为啥Rust要设计得这么复杂啊?”小李(笑):“别急,Rust是因为想让代码‘安全’,又‘高性能’,所以才有这么多机制。我们从头讲,慢慢来,一定搞清楚。”---第一章:线程安全是怎么做到的?Send/Sync---Send是啥?小明:“我知道线程是并发执行的,但Ru
- 3.1css选择器优先级和常用文本属性
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在CSS(层叠样式表)中,选择器的优先级决定了当多个选择器应用于同一个元素时,哪个样式的规则会被应用。选择器的优先级是通过特定的规则来计算的,这些规则决定了样式声明的权重。以下是CSS选择器优先级的基本规则:重要性(!important)如果某个样式声明使用了!important,那么它将覆盖没有使用!important的任何规则。例如:p{color:red!important;}在这种情况下,
- 【新品发售】NVIDIA 发布全球最小个人 AI 超级计算机 DGX Spark
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GTC2025大会上,NVIDIA正式推出了搭载NVIDIAGraceBlackwell平台的个人AI超级计算机——DGXSpark。赞奇可接受预订,直接私信后台即刻预订!DGXSpark(前身为ProjectDIGITS)支持AI开发者、研究人员、数据科学家和学生,在台式电脑上对大模型进行原型设计、微调和推理。用户可以在本地运行这些模型,或将其部署在NVIDIADGXCloud或任何其他加速云或
- Win NAS 的数据传输原理分析,超级详细!
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WinNAS是一款运行在Windows系统上的NAS服务,允许用户通过手机客户端远程访问和管理电脑上的文件。为了实现这一功能,WinNAS与手机之间的数据传输过程涉及多个步骤,具体取决于手机和WinNAS电脑所处的网络环境。以下是整个数据传输过程的详细说明:1.权限认证与连接建立无论手机和WinNAS电脑是否在同一个局域网内,手机客户端在访问WinNAS之前,都需要先通过耘想公司的云服务器进行权限
- BallTree结构和答疑
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好多关于balltree的博客,但都说的不清不楚,看得头大.先贴一张github上搜来的balltree的节点结构:lowest_leaf,highest_leaf不知道是什么.left_child,right_child好解释,左右节点.permutation,好像是存储什么东西的排序,不懂.ranges,存储半径.centers,存储圆心/球心.weights,权重?不懂.dims,维度,估计
- 防火墙综合实验
earthtoearth
防火墙安全实验配置网络运维安全网络安全
一、实验目的及拓扑实验目的:1、内网设立两台防火墙实现双机热备2、防火墙设置二个虚拟系统,VRF_A对应PC1和服务器,VRF_B对应PC2,虚拟防火墙内部实现对服务器的访问3、PC1访问外网通过防火墙1,PC2访问外网通过防火墙24、将服务器向外网通过NATSERVER进行地址映射,使外网能够访问内网服务器5、在防火墙VRF_A虚墙上设置超级用户后设置相应功能二、基础配置(一)交换网络配置1、在
- 完全免费,涵盖所有格式转换,打工人必备!
一帆工具
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今天为大家推荐一款超级实用的工具——格式工厂,它堪称文件格式转换领域的“老大哥”,功能强大到令人惊叹,而且完全免费,是办公和学习的必备神器!格式工厂的纯净版,完全无广告,使用起来非常畅快。无需安装,下载后直接解压即可使用。打开文件夹,找到箭头所指的图标,双击即可启动,操作极为简便!格式工厂的界面依旧熟悉,功能丰富多样,令人目不暇接。它支持视频、音频、图片和文档等多种格式的转换,几乎涵盖了我们日常学
- grep 命令的超级详细干货指南
运维linux服务器
一、基础用法:快速上手1.核心语法grep[OPTIONS]PATTERN[FILE...]2.必知必会操作搜索文件中内容:grep"error"app.log#在app.log中查找包含"error"的行多文件搜索:grep"404"access.logerror.log#同时在两个文件中搜索忽略大小写:grep-i"warning"syslog#匹配"WARNING"、"warning"等显示
- 金融风控算法透明度与可解释性优化
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内容概要金融风控算法的透明化研究面临模型复杂性提升与监管合规要求的双重挑战。随着深度学习框架在特征提取环节的广泛应用,算法可解释性与预测精度之间的平衡成为核心议题。本文从联邦学习架构下的数据协作机制出发,结合特征工程优化与超参数调整技术,系统性分析逻辑回归、随机森林等传统算法在召回率、F1值等关键指标上的表现差异。研究同时探讨数据预处理流程对风控决策鲁棒性的影响,并提出基于注意力机制的特征权重可视
- 联邦学习算法安全优化与可解释性研究
智能计算研究中心
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内容概要本研究围绕联邦学习算法的安全性优化与模型可解释性增强展开系统性探索。首先,针对联邦学习中数据隐私泄露与模型性能损耗的固有矛盾,提出一种融合差分隐私与动态权重聚合的协同优化框架,通过分层加密机制降低敏感信息暴露风险。其次,引入可解释性算法(如LIME与SHAP)构建透明化决策路径,结合注意力机制实现特征贡献度的可视化映射,有效提升模型在医疗影像异常检测与金融欺诈识别场景中的可信度。此外,研究
- 基于Python的金融领域AI训练数据抓取实战(完整技术解析)
海拥✘
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项目背景与需求分析场景描述为训练一个覆盖全球金融市场的多模态大语言模型(LLM),需实时采集以下数据:全球30+主要证券交易所(NYSE、NASDAQ、LSE、TSE等)的上市公司公告企业财报PDF文档及结构化数据社交媒体舆情数据(Twitter、StockTwits)新闻媒体分析(Reuters、Bloomberg)技术挑战地理封锁:部分交易所(如日本TSE)仅允许本国IP访问历史数据动态反爬:
- YOLO11改进-模块-引入频率谱动态聚合模块FSDA 去除噪声
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在图像去雾领域,深度学习在白天图像去雾方面成果显著,但夜间雾图研究较少。夜间雾图面临诸多挑战,其中包括雾、辉光和噪声因多个低强度有源彩色光源而具有复杂特性,以及模拟与真实数据的域差异导致的亮度问题。为解决这些,我们使用FSDA模块,处理频率不一致特性。FSDA先对频谱信息聚合,再计算通道权重并应用,最后映射回空间域,以此优化频谱信息,使模型更好处理复杂干扰。本文将其与YOLOv11相结合,增强YO
- 使用CPLEX进行C++优化建模:从入门到精通
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使用CPLEX进行C++优化建模:从入门到精通前言CPLEX是IBM开发的一款强大的数学编程求解器,广泛应用于线性规划(LP)、混合整数规划(MIP)和约束规划(CP)等领域。它具有高效的求解能力和灵活的建模功能,是优化领域的重要工具之一。本文将详细介绍如何在C++中使用CPLEX进行优化建模,从基本概念到高级应用,结合具体实例展示其强大功能。通过这篇文章,读者将能够深入理解CPLEX的使用方法,
- 【科大讯飞笔试题汇总】2024-04-21-科大讯飞春招笔试题-三语言题解(CPP/Python/Java)
春秋招笔试突围
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大家好这里是KK爱Coding,一枚热爱算法的程序员✨本系列打算持续跟新科大讯飞近期的春秋招笔试题汇总~ACM银牌|多次AK大厂笔试|编程一对一辅导感谢大家的订阅➕和喜欢KK这边最近正在收集近一年互联网各厂的笔试题汇总,如果有需要的小伙伴可以关注后私信一下KK领取,会在飞书进行同步的跟新,5月1日之前限时免费领取哦,后续会由ACM银牌团队持续维护~。文章目录01.硬币最少组合问题问题描述输入格式输
- 初学python100例-案例4 计算一年第几天 多种不同解法 少儿编程案例讲解
小兔子编程
初学python100例python学习python100例python计算天数python算法python案例
题目输入某年某月某日,判断这一天是这一年的第几天?解法1程序分析1、以5月2日为例,应该先把前四个月的加起来,2、然后再加上2天即本年的第几天,3、特殊情况,闰年且输入月份大于2时需考虑多加一天:4、闰年1、年份能被4整除;2、年份若是100的整数倍的话需被400整除,否则是平年。程序源代码:year=int(input('year:\n'))month=int(input('month:\n')
- 新浪财经App喜娜AI助手通过大模型登记,已上线AI摘要和个股公告AI解读
量子位
3月14日,官方发布的信息显示,新浪财经App喜娜AI助手近日已通过北京市生成式人工智能服务登记。目前,喜娜AI助手已上线两项创新功能:喜娜AI摘要和个股公告AI解读。这两项功能旨在通过先进的人工智能技术,提升用户对财经资讯和上市公司公告的理解与分析效率,这标志着AI技术在信息服务领域的又一重大突破。喜娜AI摘要:快速提炼财经资讯核心要点AI时代,资讯信息迎来爆炸性增长,用户每天都要面对海量资讯,
- 全网独家 | 超级POI数据集:27.3亿条,涵盖2018-2024年,7年44份,全国范围、同源、相同处理方法、字段丰富
空间数据研究所
全国同源历史POI数据空间数据研究所历史POIPOI数据全国同源历史POI兴趣点超级POI数据集
超级POI数据集概况时间范围:2018年12月至2024年12月覆盖区域:全国所有省、直辖市、自治区和特别行政区数据总量:2,731,535,499条数据格式:支持SHP、FileGDB、GeoJson、MIF/TAB、TXT、Excel、CSV坐标系统:可以提供WGS84、GCJ02、BD09等常见坐标系提供形式:本地矢量数据文件数据选择:可根据指定的城市、省,类别,时间提供相应数据文件数据来源
- 苹果企业签名与超级签名优势对比
苹果企业签名分发
苹果企业签名
企业签名是苹果提供给企业开发者的一种分发方式,允许他们内部部署应用,不需要通过AppStore。而超级签名则是利用个人开发者账号,通过添加设备UDID来实现分发,据说可以绕过一些限制,支持更多设备。接下来,用户想知道企业签名对比超级签名的优势。我需要从多个角度来比较,比如分发数量、成本、稳定性、合规性、安装流程、设备管理、使用场景、风险等方面。首先,企业签名的分发数量理论上没有限制,适合大规模分发
- Python逆向爬取Tik Tok,MsToken,X-Bogus以及signature
才华是浅浅的耐心
pythonjavascript前端
自5月起,抖音正式开放Web接口,并不断升级风控机制。从最初的_signature参数,到增加滑块验证,再到如今的JSVM混淆处理,以及mstoken和x-bougs等参数的引入。分析发现,部分国内接口仅需提供Cookie即可访问,无需额外验签,而获取Cookie的方式多种多样,其中利用OpenCV识别滑块验证码是一种简单可行的方法。相比之下,TikTok的接口无需Cookie,但对签名的校验更加
- 通过LoRA(Low-Rank Adaptation)低秩矩阵分解来高效微调权重变化
背太阳的牧羊人
模型微调矩阵线性代数深度学习人工智能自然语言处理LoRA
LoRA的原理LoRA的核心思想是用低秩矩阵分解来建模参数的变化,而不是直接调整整个权重矩阵。这种方法通过减少微调的参数数量来提高训练效率。基本公式假设预训练模型的某一层权重为(W\in\mathbb{R}^{d\timesk}),LoRA的调整方式是:[W’=W+\DeltaW]其中(\DeltaW)是调整后的权重变化。LoRA假设权重变化(\DeltaW)的秩较低,可以表示为两个低秩矩阵的乘积
- 神经网络之参数初始化
硬水果糖
人工智能神经网络人工智能深度学习
引言:参数初始化是训练深度神经网络的一个关键步骤,目的是给网络中权重(weights)和偏置(biases)赋予初始值。合适的参数初始化方法有助于提高训练速度、避免梯度消失/爆炸问题,并且加速网络的收敛。一、参数初始化目的避免梯度消失和梯度爆炸:在深度神经网络中,参数初始化对梯度流动非常重要。如果初始权重值太大或太小,可能导致梯度爆炸或梯度消失,从而增加网络的训练难度。加速收敛:良好的初始化可以帮
- 一文带你看懂URL地址加”/“和不加的区别
高山仰止、景行行止
前端
基础概念小科普URL,全称统一资源定位符,它就像互联网上资源的“身份证”,不管是网页、图片,还是各种API接口,都能靠它精准定位。打个比方,URL就是你在互联网这个超级大商场里找店铺的门牌号。这里还有个小知识:以“/”结尾的URL,就像一个敞开大门的大仓库,通常表示目录,比如https://example.com/folder/;不带“/”的URL呢,更像是仓库里的一件具体商品,通常指向具体的资源
- 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
java
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
comsci
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
datamachine
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
dcj3sjt126com
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