- octave 与 matlab
UPUPUPEveryday
matlab开发语言
octave与matlab联系与区别Octave和Matlab是两种数字计算和科学编程语言。它们之间有很多联系和区别。联系:Octave和Matlab都是为了进行数值计算和科学编程而设计的,它们都具有很强的数值计算和矩阵操作的能力。Octave和Matlab都支持向量化的操作,使得对矩阵和向量的运算更加高效。Octave和Matlab都提供了丰富的数学函数库,包括线性代数、信号处理、图像处理等领域
- 【matalab】基于Octave的信号处理与滤波分析案例
尘中928
编程数学信号处理matlab
一、基于Octave的信号处理与滤波分析案例GNUOctave是一款开源软件,类似于MATLAB,广泛用于数值计算和信号处理。一个简单的信号处理与滤波分析案例,说明如何在Octave中生成一个有噪声的信号,并设计一个滤波器来去除噪声。首先,确保安装了Octave。可以从Octave官网下载并安装:GNUOctave案例步骤如下:1.生成一个简单的正弦波信号。2.添加噪声。3.设计和应用一个低通滤波
- R语言基础学习-01 (此语言用途小众 用于数学 生物领域 基因分析)
Jiang_Immortals
r语言开发语言
R语言特点R语言环境软件属于GNU开源软件,兼容性好、使用免费语法十分有利于复杂的数学运算数据类型丰富,包括向量、矩阵、因子、数据集等常用数据结构代码风格好,可读性强简单虽然R主要用于统计分析或者开发统计相关的软件,但也有人用作矩阵计算。其分析速度可媲美专用于矩阵计算的自由软件GNUOctave和商业软件MATLAB。R环境安装R语言的开发环境本身具备了图形开发环境,这与其他很多工程语言是不同的,
- MATLAB 和 Octave 之间的区别
heaptek
Matlabmatlab开发语言
MATLAB和Octave之间的区别MATLAB和Octave有一些区别,但大多数都是相同的。你可以说Octave是MATLAB的免费版本,语法几乎与MATLAB相同。但是MATLAB比Octave具有更多功能,就像具有Simulink一样,后者用于开发和分析控制系统和电源系统。MATLAB运行起来比Octave更为流畅,并提供了可在你的项目中使用的各种工具箱,例如图像处理工具箱和机器人技术工具箱
- 深度学习十年感悟,从入门到放弃
Ada's
Latex科研码上生活反思觉悟深度学习人工智能
写这篇在此主要是对自己对未来的思考和探索,绝没有指导和影响大家意思,我要准备放弃深度学习算法应用和研究去从事下一代操作系统和模拟信号处理芯片方面工作,主要是为自己以后事业机器人领域做点储备。14年左右从Octave及Matlab数学建模开始入门人工智能深度学习领域。当时情况是13年底我请教前辈后,在思考我们专业的未来是交通调度那么就是通信调度,最厉害的行业内也就是统计分析之类的很多体力性加上初步的
- 十种较流行的网络安全框架及特点分析
岛屿旅人
网络安全web安全网络安全网络安全
文章目录前言一、CIS关键安全控制二、COBIT三、CSA云控制矩阵(CCM)四、NIST网络安全框架(CSF)五、TARA六、SOGP七、OCTAVE八、ISO/IEC27001:2022九、HITRUSTCSF十、PCIDSS前言网络安全框架主要包括安全控制框架(SCF)、安全管理框架(SMP)和安全治理框架(SGF)等类型。对于那些希望按照行业最佳实践来开展网络安全能力建设的企业来说,理解并
- matlab使用PhysioNet的WFDB工具箱
西檬饭
PhysioNet信号处理Matlabmatlab开发语言PhysioNetWFDB
目录PhysioNet官方安装示例PhysioNet官方官方的文档:WaveformDatabaseSoftwarePackage(WFDB)forMATLABandOctave简介:用于MATLAB的WFDB工具箱是用于读取、写入和操作(处理)PhysioNet数据的MATLAB函数的集合,通过Java和MATLAB包装器实现为对WFDB软件包应用程序的系统调用。工具箱的新实现提供了更快的操作和
- 几款优秀科学开源计算软件介绍
skywalk8163
项目实践开源人工智能
有一些比较优秀的软件,它们在科学计算、数据处理和分析方面具有广泛的应用和功能。以下是一些比较知名的软件:SciPy:SciPy是一个非常流行的科学计算库,提供了大量的数学函数和算法,用于解决各种科学问题。它支持多种操作系统,包括FreeBSD,并且与NumPy等其他科学库无缝集成。GNUOctave:Octave是一个用于数值计算的开源编程语言,与MATLAB非常相似。它支持各种数值计算功能,并且
- 【我的方向】轻量化小目标检测
我菜就爱学
计算机视觉目标检测人工智能计算机视觉
文章目录轻量化1人工设计的轻量化方法1.1组卷积1.2深度可分离卷积1.3基于深度可分离卷积的MobileNet1.4ShuffleNet1.5ShuffleNetV2基于Octave卷积的改进基线网络基于Ghost特征的GhostNet基于神经网络结构搜索的轻量化方法基于自动模型压缩的轻量化方法4相关论文小目标检测相关论文轻量化与小目标结合的看法轻量化为什么要研究轻量级神经网络?随着深度神经网络
- 吴恩达机器学习笔记
AADGSEGA
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吴恩达机器学习笔记第一周基本概念监督学习分为回归算法和分类算法无监督学习事先没有正确答案。例如将客户群分成不同类,混合的声音区分开先在Octave或者matlab实现,可行,再尝试用Java或者python或者C++重新写出来只考虑两个变量的线性回归:例如找出一条函数拟合房价的那个例子里面的数据点。数据集:输入x[i],输出y[i],中间函数是h。使用成本函数(即方差误差,这里假设是只有房屋大小这
- Coursera上10个值得去学习的机器学习课程(有字幕)
加百力
深度学习学习机器学习人工智能
一、MachineLearning主讲:AndrewNg评分:4.9/5学时:60小时这是Coursera上最好的机器学习课程之一。本课程由Coursera联合创始人、斯坦福大学计算机科学系兼职教授AndrewNg创建。本课程为你提供有关机器学习、数据挖掘和统计模式识别的广泛介绍。本课程详细讨论了机器学习所需的所有数学知识。本课程使用开源编程语言Octave。Octave提供了一种理解机器学习基础
- 好用的画图工具 octave
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看斯坦福机器学习视频的第三课时,我想看看权重函数长什么样,就需要找个工具把函数画出来。matlab太大太慢,就下载了octave,发现很好用。1、octave的下载地址是:http://sourceforge.net/projects/octave/files/Octave%20Windows%20binaries/我选的是最上面的“Octave3.6.4forWindowsMicrosoftVi
- 机器学习笔记 八:Matlab实现神经网络的手写数字识别
Amyniez
机器学习机器学习神经网络人工智能
OctaveCode需要解决的问题(3个):1.数据加载及可视化1.1displayData.m2.参数加载3.基于前向传播算法计算代价4.正则化4.1nnCostFunction.m5.梯度下降函数5.1sigmoid.m5.2sigmoidGradient.m6.初始化参数6.1randInitializeWeights.m7.后向传播算法实现7.1checkNNGradients.m8.后向
- 2019-01-24 多元高斯分布
奈何qiao
不要把p(x1)p(x2)分开建模,而要建立一个p(x)整体的模型,就是一次性建立p(x)的模型。建模示例改良版的异常检测算法:多元高斯分布或者多元正态分布多元高斯分布的参数:向量µ,一个n×n矩阵Σ,Σ被称为协方差矩阵(主成分分析也出现了协方差矩阵)Σ的行列式,使用Octave命令det(Sigma)来计算多元高斯分布多元高斯分布最重要的优势:它能够描述当两个特征变量之间可能存在正相关或者是负相
- 安卓的完美Linux模拟器,推荐UserLAnd
CIb0la
linux运维服务器
UserLAnd是一个开源应用程序,它允许您运行多个Linux发行版,例如Ubuntu、Debian和Kali(还是基于chroot的方式运行)。-无需root-使用内置终端访问您最喜欢的shell。-轻松连接VNC以获得图形体验。-轻松设置几个常见的Linux发行版,如Ubuntu和Debian。-易于设置常见的Linux应用,如Octave和Firefox等……笔者最常用的是octave是一个
- 用Python实现流行机器学习算法
妄心xyx
对于此库的Octave/MatLab版本,请检查machine-learning-octave项目。该库包含在Python中实现的流行机器学习算法的示例,其中包含数学背后的解释。每个算法都有交互式JupyterNotebook演示,允许您使用训练数据,算法配置,并立即在浏览器中查看结果,图表和预测。在大多数情况下,解释是以AndrewNg的这个伟大的机器学习课程为基础的。此库的目的不是通过使用第三
- c++ 调用matlab数学库
斯金纳的小白鼠_e938
想在c++里使用matlab的finv函数,在一些c++科学计算库中也没有找到,octave中有一样的,但是调用比较繁琐。于是决定通过matlab生成该函数的c++静态库或动态库。(本文为静态库)1、使用codegen中matlab命令行中分别输入cfg=coder.config('lib');codegenfinv-configcfg-args{0.025,10,10}{0.025,10,10}
- 用python读取csv文件并绘制波形及频谱
岁寒松友
技术随笔python
最近想用python处理一下故障录波数据,于是学习了一下python。我一直对数据绘图比较感兴趣,学了一点皮毛之后感觉还挺好用的,这一点python和matlab/octave是非常相近的。先说一下要处理的数据data.csv,数据是我通过comtrade文件另存形成的,其实就是很多数据通道的样点值数据,采样频率为10kHz。comtrade原始的波形是这样的,如下图(这是通过电力分析软件打开),
- 汽车网络信息安全分析方法论
CyberSecurity_zhang
闲言碎语汽车网络安全功能安全ISO/SAE21434ISO26262
目录1.典型信息安全分析方法1.1HEAVENS威胁分析模型1.2OCTAVE威胁分析方法1.3AttackTrees分析方法2.功能安全与信息安全的关系讨论与Safety的典型分析方法一样,Security也有一些典型的信息安全威胁分析方法(TARA分析),根据SAEJ3061、ISO/SAE21434和EVITA项目的推荐,整理如下。1.典型信息安全分析方法1.1HEAVENS威胁分析模型HE
- 第二周 - Octave/Matlab Tutorial
sakura_na
向量化实现(Vectorialimplementation)将for循环转为向量化计算梯度下降转为向量化计算梯度下降公式梯度下降向量化实现公式梯度下降向量化公式推导
- AndrewNG Coursera课程编程作业(一)梯度下降求解线性回归
UnderStorm
使用课程推荐的Octave进行编程实现,可以将Octave理解为开源版本的MATLAB读入数据data=load('ex1data1.txt');%导入的数据文件为用逗号隔开的两列,第一列为x,第二列为yX=data(:,1);y=data(:,2);%可以尝试绘图%figure;plot(x,y);m=length(y);数据分布图如下:梯度下降前的数据预处理与设置X=[ones(m,1),da
- 吴恩达《机器学习》5-6:向量化
不吃花椒的兔酱
机器学习机器学习学习笔记
在深度学习和数值计算中,效率和性能是至关重要的。一个有效的方法是使用向量化技术,它可以显著提高计算速度,减少代码的复杂性。接下来将介绍向量化的概念以及如何在不同编程语言和工具中应用它,包括Octave、MATLAB、Python、NumPy、C和C++。一、什么是向量化?向量化是一种利用线性代数库和数值计算工具来优化代码的方法。它的核心思想是将数据视为向量和矩阵,而不是单个标量值。通过对整个向量或
- ubuntu下安装Octave
因为碰见了卖西瓜的
$sudoapt-getupdate$sudoapt-getinstalloctave-y
- 图像压缩论文GENERALIZED OCTAVE CONVOLUTIONS FOR LEARNED MULTI-FREQUENCY IMAGE COMPRESSION阅读笔记
_,_
论文深度学习图像压缩
原文链接:http://arxiv.org/abs/2002.10032abstract基于深度学习的图像压缩最近显示出优于标准编解码器的潜力。最先进的率失真(R-D)性能是通过上下文自适应熵编码方法实现的,在这种方法中,超先验和自回归模型被联合用于有效地捕获潜在表示中的空间依赖性。然而,在以前的工作中,特征图是具有相同空间分辨率的特征映射,其中包含一些影响R-D性能的冗余。在本文中,我们提出了第
- Stanford机器学习---第八讲. 支持向量机SVM
MachineLP
机器学习Stanford机器学习支持向量机SVM
本栏目(Machinelearning)包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、OctaveTutorial、LogisticRegression、Regularization、神经网络、机器学习系统设计、SVM(SupportVectorMachines支持向量机)、聚类、降维、异常检测、大规模机器学习等章节。所有内容均来自Standford公开课machinelearning中Andrew
- Stanford机器学习---第8讲. 支持向量机SVM
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AndrewNg支持向量机SVM
本栏目(Machinelearning)包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、OctaveTutorial、LogisticRegression、Regularization、神经网络、机器学习系统设计、SVM(SupportVectorMachines支持向量机)、聚类、降维、异常检测、大规模机器学习等章节。所有内容均来自Standford公开课machinelearning中Andrew老师
- 乐理学习~八度
围城里
八度在音乐中,相邻的音组中相同音名的两个音,包括变化音级,称之为八度。八度包括了纯八度如C-c,D-d,减八度如B1-bB,E1-bE和增八度如F-#f,C-#c。音数为6的八度是纯八度。音数为5又2分之1的八度是减八度。音数为6又2分之1的八度是增八度。中文名八度外文名Octave拼音bādù相关领域音乐释义相邻的音组中相同音名的两个音音程关系从科学的角度讲:在音乐中,相邻的音组中相同音名的两个
- matlab 计算Ax=b的解,解线性方程组的现成工具
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matlab算法
只写了最简单的方式,其中b需要是列向量,用分号隔开元素;octave:7>A=[1,2;1.0001,2;]A=1.00002.00001.00012.0000octave:8>b=[3;3.0001;]b=3.00003.0001octave:9>x=A\bx=1.00001.0000octave:10>b-A*xans=00octave:11>
- Octave Convolution学习笔记 (附代码)
无妄无望
学习笔记深度学习目标跟踪神经网络目标检测
论文地址:https://export.arxiv.org/pdf/1904.05049代码地址:https://gitcode.com/mirrors/lxtgh/octaveconv_pytorch/overview?utm_source=csdn_github_accelerator1.是什么?OctaveNet网络属于paper《DropanOctave:ReducingSpatialRe
- Fedora Linux 38 下可以安装几个数学软件
正心诚意修身齐家
linux服务器运维
1.sudodnfinstalloctave2.sudodnfinstallwxmaxima3.sudodnfinstallsagemath
- LeetCode[Math] - #66 Plus One
Cwind
javaLeetCode题解AlgorithmMath
原题链接:#66 Plus One
要求:
给定一个用数字数组表示的非负整数,如num1 = {1, 2, 3, 9}, num2 = {9, 9}等,给这个数加上1。
注意:
1. 数字的较高位存在数组的头上,即num1表示数字1239
2. 每一位(数组中的每个元素)的取值范围为0~9
难度:简单
分析:
题目比较简单,只须从数组
- JQuery中$.ajax()方法参数详解
AILIKES
JavaScriptjsonpjqueryAjaxjson
url: 要求为String类型的参数,(默认为当前页地址)发送请求的地址。
type: 要求为String类型的参数,请求方式(post或get)默认为get。注意其他http请求方法,例如put和 delete也可以使用,但仅部分浏览器支持。
timeout: 要求为Number类型的参数,设置请求超时时间(毫秒)。此设置将覆盖$.ajaxSetup()方法的全局
- JConsole & JVisualVM远程监视Webphere服务器JVM
Kai_Ge
JVisualVMJConsoleWebphere
JConsole是JDK里自带的一个工具,可以监测Java程序运行时所有对象的申请、释放等动作,将内存管理的所有信息进行统计、分析、可视化。我们可以根据这些信息判断程序是否有内存泄漏问题。
使用JConsole工具来分析WAS的JVM问题,需要进行相关的配置。
首先我们看WAS服务器端的配置.
1、登录was控制台https://10.4.119.18
- 自定义annotation
120153216
annotation
Java annotation 自定义注释@interface的用法 一、什么是注释
说起注释,得先提一提什么是元数据(metadata)。所谓元数据就是数据的数据。也就是说,元数据是描述数据的。就象数据表中的字段一样,每个字段描述了这个字段下的数据的含义。而J2SE5.0中提供的注释就是java源代码的元数据,也就是说注释是描述java源
- CentOS 5/6.X 使用 EPEL YUM源
2002wmj
centos
CentOS 6.X 安装使用EPEL YUM源1. 查看操作系统版本[root@node1 ~]# uname -a Linux node1.test.com 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP Fri Feb 22 00:31:26 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [root@node1 ~]#
- 在SQLSERVER中查找缺失和无用的索引SQL
357029540
SQL Server
--缺失的索引
SELECT avg_total_user_cost * avg_user_impact * ( user_scans + user_seeks ) AS PossibleImprovement ,
last_user_seek ,
 
- Spring3 MVC 笔记(二) —json+rest优化
7454103
Spring3 MVC
接上次的 spring mvc 注解的一些详细信息!
其实也是一些个人的学习笔记 呵呵!
- 替换“\”的时候报错Unexpected internal error near index 1 \ ^
adminjun
java“\替换”
发现还是有些东西没有刻子脑子里,,过段时间就没什么概念了,所以贴出来...以免再忘...
在拆分字符串时遇到通过 \ 来拆分,可是用所以想通过转义 \\ 来拆分的时候会报异常
public class Main {
/*
- POJ 1035 Spell checker(哈希表)
aijuans
暴力求解--哈希表
/*
题意:输入字典,然后输入单词,判断字典中是否出现过该单词,或者是否进行删除、添加、替换操作,如果是,则输出对应的字典中的单词
要求按照输入时候的排名输出
题解:建立两个哈希表。一个存储字典和输入字典中单词的排名,一个进行最后输出的判重
*/
#include <iostream>
//#define
using namespace std;
const int HASH =
- 通过原型实现javascript Array的去重、最大值和最小值
ayaoxinchao
JavaScriptarrayprototype
用原型函数(prototype)可以定义一些很方便的自定义函数,实现各种自定义功能。本次主要是实现了Array的去重、获取最大值和最小值。
实现代码如下:
<script type="text/javascript">
Array.prototype.unique = function() {
var a = {};
var le
- UIWebView实现https双向认证请求
bewithme
UIWebViewhttpsObjective-C
什么是HTTPS双向认证我已在先前的博文 ASIHTTPRequest实现https双向认证请求
中有讲述,不理解的读者可以先复习一下。本文是用UIWebView来实现对需要客户端证书验证的服务请求,网上有些文章中有涉及到此内容,但都只言片语,没有讲完全,更没有完整的代码,让人困扰不已。但是此知
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis高级应用之事务处理、持久化操作、pub_sub、虚拟内存)
bijian1013
redis数据库NoSQL
3.事务处理
Redis对事务的支持目前不比较简单。Redis只能保证一个client发起的事务中的命令可以连续的执行,而中间不会插入其他client的命令。当一个client在一个连接中发出multi命令时,这个连接会进入一个事务上下文,该连接后续的命令不会立即执行,而是先放到一个队列中,当执行exec命令时,redis会顺序的执行队列中
- 各数据库分页sql备忘
bingyingao
oraclesql分页
ORACLE
下面这个效率很低
SELECT * FROM ( SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_FS_RETURN order by id desc) A ) WHERE RN <20;
下面这个效率很高
SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_
- 【Scala七】Scala核心一:函数
bit1129
scala
1. 如果函数体只有一行代码,则可以不用写{},比如
def print(x: Int) = println(x)
一行上的多条语句用分号隔开,则只有第一句属于方法体,例如
def printWithValue(x: Int) : String= println(x); "ABC"
上面的代码报错,因为,printWithValue的方法
- 了解GHC的factorial编译过程
bookjovi
haskell
GHC相对其他主流语言的编译器或解释器还是比较复杂的,一部分原因是haskell本身的设计就不易于实现compiler,如lazy特性,static typed,类型推导等。
关于GHC的内部实现有篇文章说的挺好,这里,文中在RTS一节中详细说了haskell的concurrent实现,里面提到了green thread,如果熟悉Go语言的话就会发现,ghc的concurrent实现和Go有点类
- Java-Collections Framework学习与总结-LinkedHashMap
BrokenDreams
LinkedHashMap
前面总结了java.util.HashMap,了解了其内部由散列表实现,每个桶内是一个单向链表。那有没有双向链表的实现呢?双向链表的实现会具备什么特性呢?来看一下HashMap的一个子类——java.util.LinkedHashMap。
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-抽象工厂模式-Abstract Factory
bylijinnan
abstract
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/
package design.pattern;
/*
* Abstract Factory Pattern
* 抽象工厂模式的目的是:
* 通过在抽象工厂里面定义一组产品接口,方便地切换“产品簇”
* 这些接口是相关或者相依赖的
- 压暗面部高光
cherishLC
PS
方法一、压暗高光&重新着色
当皮肤很油又使用闪光灯时,很容易在面部形成高光区域。
下面讲一下我今天处理高光区域的心得:
皮肤可以分为纹理和色彩两个属性。其中纹理主要由亮度通道(Lab模式的L通道)决定,色彩则由a、b通道确定。
处理思路为在保持高光区域纹理的情况下,对高光区域着色。具体步骤为:降低高光区域的整体的亮度,再进行着色。
如果想简化步骤,可以只进行着色(参看下面的步骤1
- Java VisualVM监控远程JVM
crabdave
visualvm
Java VisualVM监控远程JVM
JDK1.6开始自带的VisualVM就是不错的监控工具.
这个工具就在JAVA_HOME\bin\目录下的jvisualvm.exe, 双击这个文件就能看到界面
通过JMX连接远程机器, 需要经过下面的配置:
1. 修改远程机器JDK配置文件 (我这里远程机器是linux).
 
- Saiku去掉登录模块
daizj
saiku登录olapBI
1、修改applicationContext-saiku-webapp.xml
<security:intercept-url pattern="/rest/**" access="IS_AUTHENTICATED_ANONYMOUSLY" />
<security:intercept-url pattern=&qu
- 浅析 Flex中的Focus
dsjt
htmlFlexFlash
关键字:focus、 setFocus、 IFocusManager、KeyboardEvent
焦点、设置焦点、获得焦点、键盘事件
一、无焦点的困扰——组件监听不到键盘事件
原因:只有获得焦点的组件(确切说是InteractiveObject)才能监听到键盘事件的目标阶段;键盘事件(flash.events.KeyboardEvent)参与冒泡阶段,所以焦点组件的父项(以及它爸
- Yii全局函数使用
dcj3sjt126com
yii
由于YII致力于完美的整合第三方库,它并没有定义任何全局函数。yii中的每一个应用都需要全类别和对象范围。例如,Yii::app()->user;Yii::app()->params['name'];等等。我们可以自行设定全局函数,使得代码看起来更加简洁易用。(原文地址)
我们可以保存在globals.php在protected目录下。然后,在入口脚本index.php的,我们包括在
- 设计模式之单例模式二(解决无序写入的问题)
come_for_dream
单例模式volatile乱序执行双重检验锁
在上篇文章中我们使用了双重检验锁的方式避免懒汉式单例模式下由于多线程造成的实例被多次创建的问题,但是因为由于JVM为了使得处理器内部的运算单元能充分利用,处理器可能会对输入代码进行乱序执行(Out Of Order Execute)优化,处理器会在计算之后将乱序执行的结果进行重组,保证该
- 程序员从初级到高级的蜕变
gcq511120594
框架工作PHPandroidhtml5
软件开发是一个奇怪的行业,市场远远供不应求。这是一个已经存在多年的问题,而且随着时间的流逝,愈演愈烈。
我们严重缺乏能够满足需求的人才。这个行业相当年轻。大多数软件项目是失败的。几乎所有的项目都会超出预算。我们解决问题的最佳指导方针可以归结为——“用一些通用方法去解决问题,当然这些方法常常不管用,于是,唯一能做的就是不断地尝试,逐个看看是否奏效”。
现在我们把淫浸代码时间超过3年的开发人员称为
- Reverse Linked List
hcx2013
list
Reverse a singly linked list.
/**
* Definition for singly-linked list.
* public class ListNode {
* int val;
* ListNode next;
* ListNode(int x) { val = x; }
* }
*/
p
- Spring4.1新特性——数据库集成测试
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
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Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- C# Ajax上传图片同时生成微缩图(附Demo)
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1.Ajax无刷新上传图片,详情请阅我的这篇文章。(jquery + c# ashx)
2.C#位图处理 System.Drawing。
3.最新demo支持IE7,IE8,Fir
- Java list三种遍历方法性能比较
pda158
java
从c/c++语言转向java开发,学习java语言list遍历的三种方法,顺便测试各种遍历方法的性能,测试方法为在ArrayList中插入1千万条记录,然后遍历ArrayList,发现了一个奇怪的现象,测试代码例如以下:
package com.hisense.tiger.list;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(上)——商业与市场篇
shoothao
seo商业与市场IT资源免费资源
A.网站模板+logo+服务器主机+发票生成
HTML5 UP:响应式的HTML5和CSS3网站模板。
Bootswatch:免费的Bootstrap主题。
Templated:收集了845个免费的CSS和HTML5网站模板。
Wordpress.org|Wordpress.com:可免费创建你的新网站。
Strikingly:关注领域中免费无限的移动优
- localStorage、sessionStorage
uule
localStorage
W3School 例子
HTML5 提供了两种在客户端存储数据的新方法:
localStorage - 没有时间限制的数据存储
sessionStorage - 针对一个 session 的数据存储
之前,这些都是由 cookie 完成的。但是 cookie 不适合大量数据的存储,因为它们由每个对服务器的请求来传递,这使得 cookie 速度很慢而且效率也不