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零基础数据结构与算法小学生编程算法数据结构算法树堆哈希表图
3.1树(上)3.1树(下)3.2堆(Heap)3.3哈希表(HashTable)3.4图(Graph)3.5高级树结构3.6本章小结在本章中,我们深入学习了几种重要的高级数据结构,这些数据结构在解决复杂问题时具有强大的能力。让我们回顾一下本章的主要内容:1.堆(Heap)堆是一种特殊的完全二叉树,具有堆序性质。我们学习了:最大堆和最小堆的概念和性质堆的基本操作(插入、删除堆顶、获取堆顶、构建堆)
- 推客系统全栈开发指南:从架构设计到商业化落地
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系统小程序分销系统短剧系统海外短剧系统推客系统推客小程序
一、推客系统概述推客系统(TuiKeSystem)是一种结合社交网络与内容分发的创新型平台,旨在通过用户间的相互推荐机制实现内容的高效传播。这类系统通常包含用户关系管理、内容发布、智能推荐、数据分析等核心模块,广泛应用于电商导购、知识分享、新闻资讯等领域。推客系统的核心价值在于:利用社交关系链实现内容病毒式传播通过激励机制提升用户参与度基于用户行为数据优化推荐算法构建内容生产者与消费者的良性互动生
- 推客系统开发:从0到1构建高效社交化推荐引擎
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推客系统分销系统海外短剧系统推客小程序推客系统开发推客小程序开发推客分销系统
在信息爆炸的时代,如何让用户快速获取感兴趣的内容?推客系统(推荐引擎)成为解决这一问题的核心方案。无论是电商、内容平台还是社交应用,精准的推荐算法都能显著提升用户粘性和转化率。本文将带您了解推客系统的核心模块与开发要点,助您快速构建高效的推荐体系。一、推客系统的核心价值个性化体验:基于用户行为数据(浏览、点赞、收藏等)生成定制化推荐。流量高效分发:解决“信息过载”问题,提升内容/商品的曝光率。商业
- 202505架构师论文《论静态负载均衡策略设计和应用》
文琪小站
系统架构师软考论文负载均衡运维软考论文
软件架构师论文范文系列摘要在当今高度依赖信息技术的时代,构建高性能、高可用的分布式系统已成为必然趋势。负载均衡作为分布式系统中的关键技术,旨在将请求或数据有效地分发到多个处理单元,以优化资源利用率、提升系统吞吐量并确保服务的稳定运行。本文深入探讨了静态负载均衡策略的设计原理、技术特点及其在实际项目中的应用。首先,概述了负载均衡的整体概念及静态策略的分类,重点介绍了基于哈希、轮询和权重等静态算法的实
- 机器学习18-强化学习RLHF
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机器学习机器学习人工智能
机器学习18-强化学习RLHF1-什么是RLHFRLHF(ReinforcementLearningfromHumanFeedback)即基于人类反馈的强化学习算法,以下是详细介绍:基本原理RLHF是一种结合了强化学习和人类反馈的机器学习方法。传统的强化学习通常依赖于预定义的奖励函数来指导智能体的学习,而RLHF则通过引入人类的反馈来替代或补充传统的奖励函数。在训练过程中,人类会对智能体的行为或输
- 机器学习19-Transformer和AlexNet思考
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机器学习机器学习transformer人工智能
Transformer和AlexNet思考关于Transformer和AlexNet发展的一些思考1-核心知识点Word2Vec的作用是什么,和Transformer的诞生有什么关系吗?AlexNet的主要核心思路是什么,为什么表现那么好?现在有什么比AlexNet更优秀的算法2-思路整理1-Word2Vec的作用是什么,和Transformer的诞生有什么关系吗?Word2Vec的作用Word2
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机器学习21-线性网络思考针对线性网络的发展问题,进行补充学习1-核心知识点1-传统机器学习针对线性分类算法求解的方式有哪些?请详细列举不同的算法对应的损失函数和计算思路在传统机器学习中,线性分类算法是一种非常重要的方法,用于将数据划分为不同的类别。以下是几种常见的线性分类算法,包括它们的损失函数和计算思路:1.感知机(Perceptron)损失函数感知机的损失函数是基于误分类点的,其目标是最小化
- 巧用云平台API实现开源模型免费调用的实战教程
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AIGC人工智能大模型API实战教程
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法工程师一职,获得CSDN博客之星第一名,热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆大模型比赛、BPAA算法大赛评委,编写微软OpenAI考试认证指导手册。曾获得多项AI顶级比赛的Top名次,其中包括阿里云、科大讯飞比赛第一名,CCF、开放原子比赛二等奖。在技术创新领域拥有多项授权发明。曾辅导多位非科班出身的同学成功进入算法行业就业
- 搜索之BFS
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目录一.BFS简介二.BFS主要应用和实现三.典型例题(1)P1443马的遍历-洛谷(2)P8693[蓝桥杯2019国AC]大胖子走迷宫-洛谷四.总结一.BFS简介BFS(图论):广度优先搜索,是一种用于遍历或搜索树或图的算法。所谓广度优先,就是说按照圈层搜索。二.BFS主要应用和实现在搜索算法中,该BFS常常指利用队列实现广度优先搜索,从而寻找最短距离。与图论中的BFS算法有一定相似之处,但并不
- 数据结构与算法:贪心(二)
前言要加快速度啊!!一、最短无序连续子数组classSolution{public:intfindUnsortedSubarray(vector&nums){intn=nums.size();intMax=-1e9;intright=-1;//最右不符合的位置for(inti=0;inums[i])//遇到不符合递增规律的数{right=i;}Max=max(Max,nums[i]);}intMi
- Golang路由性能优化:提升Web应用响应速度
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Golang路由性能优化:提升Web应用响应速度关键词:Golang路由、性能优化、RadixTree、Web应用响应、路由匹配算法摘要:在Web应用开发中,路由是处理请求的"第一站"。路由性能直接影响用户体验——慢0.1秒可能流失10%的用户!本文以Golang为背景,从路由匹配的底层原理出发,结合生活案例、代码实战和性能测试,带你一步一步掌握路由优化的核心技巧。无论是刚接触Go的新手,还是想突
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一、线性容器:std::array与std::forward_list1.std::array:固定大小的高效容器在传统C++中,数组与vector的抉择常让人纠结:数组缺乏安全检查,vector存在动态扩容开销。C++11引入的std::array完美平衡了两者优势:特性解析:编译期确定大小,内存连续分配,访问效率与C数组一致;封装了迭代器、size()、empty()等标准接口,兼容STL算法
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python算法完整教程算法python线性回归
python实现多元线性回归算法1.使用正规方程实现多元线性回归代码说明运行结果示例2.使用梯度下降法实现多元线性回归代码说明运行结果示例进一步优化与注意事项下面是使用Python从头实现多元线性回归算法的完整源码。这个实现利用了numpy进行矩阵运算,并展示了如何训练模型、进行预测以及评估模型性能。为了更全面,代码中还包含了一个使用梯度下降法(GradientDescent)优化参数的实现。多元
- YOLO学习笔记 | 从YOLOv5到YOLOv11:技术演进与核心改进
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YOLO学习从零到1YOLO目标检测算法python计算机视觉
从YOLOv5到YOLOv11:技术演进与核心改进深度解析一、YOLO系列发展概述YOLO(YouOnlyLookOnce)目标检测算法自2016年诞生以来,凭借其"单次检测"的独特理念和卓越的实时性能,持续引领着计算机视觉领域的技术革新。从JosephRedmon的初代YOLO到AlexeyBochkovskiy的YOLOv4,再到Ultralytics团队的YOLOv5及后续系列,这一算法家族
- 贪心算法 greedy algorithm
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贪心算法greedyalgorithm」是一种常见的解决优化问题的算法,其基本思想是在问题的每个决策阶段,都选择当前看起来最优的选择,即贪心地做出局部最优的决策,以期获得全局最优解。贪心算法简洁且高效,在许多实际问题中有着广泛的应用。贪心算法和动态规划都常用于解决优化问题。它们之间存在一些相似之处,比如都依赖最优子结构性质,但工作原理不同。动态规划会根据之前阶段的所有决策来考虑当前决策,并使用过去
- 2021.10.4 比赛题整理
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2021.10.42021CSPJ初二初一冲刺七链接集合总结炸了炸了。。T3半天做了个寂寞。对算法不熟悉。T1:简单思维题;T2:KMPnxt数组的运用;T3:二分+图,代码实现可用并查集;T4:四维树形dp。T1题意设a0←1a_0\gets1a0←1,an←ai+aja_n\getsa_i+a_jan←ai+aj(i,j在[0,n−1)[0,n-1)[0,n−1)范围内随机)。求对于给定的nn
- 应用程序性能优化:从操作系统到算法的全方位攻略
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作为一名应用程序性能优化专家,我将带你踏上一段生动有趣的旅程,探索如何从操作系统、编程语言、数据库和算法四个方面提升你的应用性能。准备好了吗?让我们开始吧!1.操作系统层面的优化想象一下,操作系统就像是一个大型的调度中心,负责管理所有的资源和任务。为了让这个调度中心更加高效,我们可以采取以下措施:合理配置内核参数:调整操作系统的内核参数,如文件描述符限制、网络缓冲区大小等,可以显著提高应用的响应速
- 贪心算法(GREEDY ALGORITHM)证明实践
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贪心算法算法leetcode
基础概念贪心算法Formal的解释这里就不介绍了,有兴趣的直接去wikipedia上理解。简单地来说,贪心算法就是在某种规律下不断选取局部最优解,从而达到全局最优。《挑战程序设计竞赛》中有一个很直观的解释:一直向前!证明方法既然贪心算法是利用规律选取局部最优解,那么我们选取规律所得出的全局解就不一定是全局最优解。因此,我们需要证明,我们所选这个规律是可以得出一个全局最优解的。注意这里所谓的可以得出
- SIMULINK开发项目实例 1000 例专栏之第663例:基于simulink的SVPWM技术的研究的三相电压源逆变器建模仿真
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目录准备工作步骤详解第一步:创建Simulink项目第二步:选择并添加合适的库组件第三步:构建基本的三相电压源逆变器模型第四步:实现SVPWM算法第五步:仿真与调试第六步:结果分析第七步:优化与改进第八步:导出与部署总结三相电压源逆变器(VoltageSourceInverter,VSI)在电力电子中是将直流电转换为交流电的一种重要设备,广泛应用于电机驱动、不间断电源(UPS)、可再生能源系统等领
- 【推荐算法课程二】推荐算法介绍-深度学习算法
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运维视角下的广告业务算法推荐算法深度学习运维开发运维人工智能
三、深度学习在推荐系统中的应用3.1深度学习推荐模型的演化关系图3.2AutoRec——单隐层神经网络推荐模型3.2.1AutoRec模型的基本原理AutoRec模型是一个标准的自编码器,它的基本原理是利用协同过滤中的共现矩阵,完成物品向量或者用户向量的自编码。再利用自编码的结果得到用户对物品的预估评分,进而进行推荐排序。什么是自编码器?自编码器是指能够完成数据“自编码”的模型。无论是图像、音频,
- 构建智能企业知识管理平台:动态知识图谱与语义检索系统
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构建智能企业知识管理平台:动态知识图谱与语义检索系统关键词:知识管理平台、动态知识图谱、语义检索、知识图谱构建、语义检索算法摘要:本文详细探讨了构建智能企业知识管理平台的核心技术,重点介绍了动态知识图谱和语义检索系统的原理与实现。通过分析知识图谱的构建方法和语义检索算法,结合实际案例,展示了如何利用这些技术提升企业的知识管理水平。文章内容包括背景介绍、核心概念、算法原理、系统架构设计、项目实战以及
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DeepFM(DeepFactorizationMachine)是一种结合了因子分解机(FactorizationMachines,FM)和深度神经网络(DNN)的混合模型,主要用于处理高维稀疏数据(如推荐系统中的点击率预测)。其核心思想是同时捕捉低阶(线性)和高阶(非线性)特征交互。1.算法原理模型结构如下:FM部分:负责捕捉低阶特征交互(如一阶和二阶特征组合)。一阶项:线性特征权重。二阶项:通
- 巅峰对决,超三十万奖金等你挑战!第十届信也科技杯全球AI算法大赛火热开赛!
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信也科技今年跟IJCAI和CIKM这两大全球顶级AI会议合作,这场比赛被全球人工智能顶会CIKM收录为官方赛事单元,获奖选手有机会全球人工智能顶会创造更大的影响力。一、赛事概况随着深度伪造技术的高度发展,人工智能产业走深向实,生成合成技术开始呈现工具化和普及化趋势。在生成合成内容质量显著提升的当下,基于换脸攻击的身份冒用和欺诈事件在全球范围内激增,严重威胁个人隐私和公共数据安全。第十届信也科技杯全
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一、Coze知识库核心价值解析1.1知识库技术架构创新Coze知识库采用四层混合架构设计,在2025年大模型应用中展现出独特优势:存储层:支持向量数据库(Qdrant)+图数据库(Neo4j)双引擎处理层:集成PDF/PPT/Excel等23种文件解析器检索层:混合检索算法(BM25+稠密检索+语义路由)应用层:RAG(检索增强生成)优化接口与传统方案相比,查询准确率提升42%,特别擅长处理:专业
- Python设置国内镜像教程
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####引言Python是一种广泛使用的高级编程语言,用于各种编程任务,从简单的脚本到复杂的机器学习算法。在安装Python包时,通常需要从Python包索引(PyPI)下载。由于网络原因,直接从PyPI下载可能速度较慢,因此,使用国内的镜像源可以显著提高下载速度。本文将详细介绍如何在Python中设置国内镜像。####文章目的本篇文章旨在指导用户如何将Python的包管理工具`pip`的默认源切
- React与Vue的区别?
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一、区别:1.语法Vue采用自己特有的模板语法;React是单向的,采用jsx语法创建react元素。2.监听数据变化的实现原理不同Vue2.0通过Object.defineproperty()方法的getter/setter属性,实现数据劫持,每次修改完数据会触发diff算法(双端对比)React默认是通过shouldComponentUpdata生命周期来决定是否需要渲染更新,再触发它的dif
- 2025年6月AIGC发展全景:技术轻量化、Agent产业化与伦理新挑战
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计算机学科论文创新点深度学习人工智能经验分享facebook
>**当一块消费级GPU能解高考数学题,当AI智能体接管医院诊断流程,我们正站在人机协作新纪元的门槛上**2025年6月,AIGC领域迎来关键转折点——**模型轻量化**让百亿参数算法飞入寻常设备,**多模态融合**打破文本与视觉的次元壁,而**Agent智能体**正从实验室概念蜕变为产业核心引擎。这场变革不仅重塑技术范式,更在重构商业逻辑与人类创造力边界。---###一、技术突破:垂直化、轻量化
- 代码随想录算法训练营第十一天
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LeetCode.150逆波兰表达式求值题目链接逆波兰表达式求值题解classSolution{publicintevalRPN(String[]tokens){Stackcstack=newStackset=newHashSetdeque=newLinkedListdeque.getLast()){deque.removeLast();}deque.add(val);}intpeek(){ret
- 解读国密非对称加密算法SM2
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详解国密算法数据安全
本文先介绍非对称加密算法,然后聊一聊椭圆曲线密码算法(EllipticCurveCryptography,ECC),最后才是本文的主题国密非对称加密算法SM2。因为我的数学知识有限,对于算法涉及的一些复杂的理论知识,也是不懂,所以本文不会涉及理论,仅仅从编程的角度解读一下SM2。在进行国密算法开发的这段时间,我主要参考的书籍是《深入浅出HTTPS:从原理到实战》,微信读书上也有电子版,如果你也是进
- 【归纳】C++入门算法模版总结(超级详细!!!)(包括高精度,排序,枚举,二分,搜索,动态规划等)
0.前言本文针对有一定算法基础的选手制作,收录了大部分算法的模板,详细解说可以点进去我提供的链接了解。或者进入我的主页给一点支持!本人也是一名新手,如果这篇文章有不严谨的地方或者不懂的地方可以在评论区留言,我会为你们一一解答的。【归纳】C++入门算法模版总结(包括高精度,排序,枚举,二分,搜索,动态规划等)(超级详细!!!)0.前言1.高精度1.1.单独实现1.1.1.高精度加法1.1.2.高精度
- Java序列化进阶篇
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java序列化
1.transient
类一旦实现了Serializable 接口即被声明为可序列化,然而某些情况下并不是所有的属性都需要序列化,想要人为的去阻止这些属性被序列化,就需要用到transient 关键字。
- escape()、encodeURI()、encodeURIComponent()区别详解
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JavaScriptWeb
原文:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4586764e0101khi0.html
JavaScript中有三个可以对字符串编码的函数,分别是: escape,encodeURI,encodeURIComponent,相应3个解码函数:,decodeURI,decodeURIComponent 。
下面简单介绍一下它们的区别
1 escape()函
- ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移
Cb123456
添加矢量数据对地图的放大、缩小和平移Engine
ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移:
个人觉得是平移,不过网上的都是漫游,通俗的说就是把一个地图对象从一边拉到另一边而已。就看人说话吧.
具体实现:
一、引入命名空间
using ESRI.ArcGIS.Geometry;
using ESRI.ArcGIS.Controls;
二、代码实现.
- Java集合框架概述
天子之骄
Java集合框架概述
集合框架
集合框架可以理解为一个容器,该容器主要指映射(map)、集合(set)、数组(array)和列表(list)等抽象数据结构。
从本质上来说,Java集合框架的主要组成是用来操作对象的接口。不同接口描述不同的数据类型。
简单介绍:
Collection接口是最基本的接口,它定义了List和Set,List又定义了LinkLi
- 旗正4.0页面跳转传值问题
何必如此
javajsp
跳转和成功提示
a) 成功字段非空forward
成功字段非空forward,不会弹出成功字段,为jsp转发,页面能超链接传值,传输变量时需要拼接。接拼接方式list.jsp?test="+strweightUnit+"或list.jsp?test="+weightUnit+&qu
- 全网唯一:移动互联网服务器端开发课程
cocos2d-x小菜
web开发移动开发移动端开发移动互联程序员
移动互联网时代来了! App市场爆发式增长为Web开发程序员带来新一轮机遇,近两年新增创业者,几乎全部选择了移动互联网项目!传统互联网企业中超过98%的门户网站已经或者正在从单一的网站入口转向PC、手机、Pad、智能电视等多端全平台兼容体系。据统计,AppStore中超过85%的App项目都选择了PHP作为后端程
- Log4J通用配置|注意问题 笔记
7454103
DAOapachetomcatlog4jWeb
关于日志的等级 那些去 百度就知道了!
这几天 要搭个新框架 配置了 日志 记下来 !做个备忘!
#这里定义能显示到的最低级别,若定义到INFO级别,则看不到DEBUG级别的信息了~!
log4j.rootLogger=INFO,allLog
# DAO层 log记录到dao.log 控制台 和 总日志文件
log4j.logger.DAO=INFO,dao,C
- SQLServer TCP/IP 连接失败问题 ---SQL Server Configuration Manager
darkranger
sqlcwindowsSQL ServerXP
当你安装完之后,连接数据库的时候可能会发现你的TCP/IP 没有启动..
发现需要启动客户端协议 : TCP/IP
需要打开 SQL Server Configuration Manager...
却发现无法打开 SQL Server Configuration Manager..??
解决方法: C:\WINDOWS\system32目录搜索framedyn.
- [置顶] 做有中国特色的程序员
aijuans
程序员
从出版业说起 网络作品排到靠前的,都不会太难看,一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型,而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因,是因为网络作品都是让人先白看的,看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了,排行榜靠前的,有好作品,也有垃圾。 许多大牛都是写了博客,后来出了书。这些书也都不次,可能有人让为不好,是因为技术书不像小说,小说在读故事,技术书是在学知识或温习知识,有些技术书读得可
- document.domain 跨域问题
avords
document
document.domain用来得到当前网页的域名。比如在地址栏里输入:javascript:alert(document.domain); //www.315ta.com我们也可以给document.domain属性赋值,不过是有限制的,你只能赋成当前的域名或者基础域名。比如:javascript:alert(document.domain = "315ta.com");
- 关于管理软件的一些思考
houxinyou
管理
工作好多看年了,一直在做管理软件,不知道是我最开始做的时候产生了一些惯性的思维,还是现在接触的管理软件水平有所下降.换过好多年公司,越来越感觉现在的管理软件做的越来越乱.
在我看来,管理软件不论是以前的结构化编程,还是现在的面向对象编程,不管是CS模式,还是BS模式.模块的划分是很重要的.当然,模块的划分有很多种方式.我只是以我自己的划分方式来说一下.
做为管理软件,就像现在讲究MVC这
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(String类型和hash类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.Redis的数据类型
1.String类型及操作
String是最简单的类型,一个key对应一个value,string类型是二进制安全的。Redis的string可以包含任何数据,比如jpg图片或者序列化的对象。
Set方法:设置key对应的值为string类型的value
- Tomcat 一些技巧
征客丶
javatomcatdos
以下操作都是在windows 环境下
一、Tomcat 启动时配置 JAVA_HOME
在 tomcat 安装目录,bin 文件夹下的 catalina.bat 或 setclasspath.bat 中添加
set JAVA_HOME=JAVA 安装目录
set JRE_HOME=JAVA 安装目录/jre
即可;
二、查看Tomcat 版本
在 tomcat 安装目
- 【Spark七十二】Spark的日志配置
bit1129
spark
在测试Spark Streaming时,大量的日志显示到控制台,影响了Spark Streaming程序代码的输出结果的查看(代码中通过println将输出打印到控制台上),可以通过修改Spark的日志配置的方式,不让Spark Streaming把它的日志显示在console
在Spark的conf目录下,把log4j.properties.template修改为log4j.p
- Haskell版冒泡排序
bookjovi
冒泡排序haskell
面试的时候问的比较多的算法题要么是binary search,要么是冒泡排序,真的不想用写C写冒泡排序了,贴上个Haskell版的,思维简单,代码简单,下次谁要是再要我用C写冒泡排序,直接上个haskell版的,让他自己去理解吧。
sort [] = []
sort [x] = [x]
sort (x:x1:xs)
| x>x1 = x1:so
- java 路径 配置文件读取
bro_feng
java
这几天做一个项目,关于路径做如下笔记,有需要供参考。
取工程内的文件,一般都要用相对路径,这个自然不用多说。
在src统计目录建配置文件目录res,在res中放入配置文件。
读取文件使用方式:
1. MyTest.class.getResourceAsStream("/res/xx.properties")
2. properties.load(MyTest.
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-简单工厂模式
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/
package design.pattern;
/*
* 个人理解:简单工厂模式就是IOC;
* 客户端要用到某一对象,本来是由客户创建的,现在改成由工厂创建,客户直接取就好了
*/
interface IProduct {
- SVN与JIRA的关联
chenyu19891124
SVN
SVN与JIRA的关联一直都没能装成功,今天凝聚心思花了一天时间整合好了。下面是自己整理的步骤:
一、搭建好SVN环境,尤其是要把SVN的服务注册成系统服务
二、装好JIRA,自己用是jira-4.3.4破解版
三、下载SVN与JIRA的插件并解压,然后拷贝插件包下lib包里的三个jar,放到Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB-INF\lib下,再
- JWFDv0.96 最新设计思路
comsci
数据结构算法工作企业应用公告
随着工作流技术的发展,工作流产品的应用范围也不断的在扩展,开始进入了像金融行业(我已经看到国有四大商业银行的工作流产品招标公告了),实时生产控制和其它比较重要的工程领域,而
- vi 保存复制内容格式粘贴
daizj
vi粘贴复制保存原格式不变形
vi是linux中非常好用的文本编辑工具,功能强大无比,但对于复制带有缩进格式的内容时,粘贴的时候内容错位很严重,不会按照复制时的格式排版,vi能不能在粘贴时,按复制进的格式进行粘贴呢? 答案是肯定的,vi有一个很强大的命令可以实现此功能 。
在命令模式输入:set paste,则进入paste模式,这样再进行粘贴时
- shell脚本运行时报错误:/bin/bash^M: bad interpreter 的解决办法
dongwei_6688
shell脚本
出现原因:windows上写的脚本,直接拷贝到linux系统上运行由于格式不兼容导致
解决办法:
1. 比如文件名为myshell.sh,vim myshell.sh
2. 执行vim中的命令 : set ff?查看文件格式,如果显示fileformat=dos,证明文件格式有问题
3. 执行vim中的命令 :set fileformat=unix 将文件格式改过来就可以了,然后:w
- 高一上学期难记忆单词
dcj3sjt126com
wordenglish
honest 诚实的;正直的
argue 争论
classical 古典的
hammer 锤子
share 分享;共有
sorrow 悲哀;悲痛
adventure 冒险
error 错误;差错
closet 壁橱;储藏室
pronounce 发音;宣告
repeat 重做;重复
majority 大多数;大半
native 本国的,本地的,本国
- hibernate查询返回DTO对象,DTO封装了多个pojo对象的属性
frankco
POJOhibernate查询DTO
DTO-数据传输对象;pojo-最纯粹的java对象与数据库中的表一一对应。
简单讲:DTO起到业务数据的传递作用,pojo则与持久层数据库打交道。
有时候我们需要查询返回DTO对象,因为DTO
- Partition List
hcx2013
partition
Given a linked list and a value x, partition it such that all nodes less than x come before nodes greater than or equal to x.
You should preserve the original relative order of th
- Spring MVC测试框架详解——客户端测试
jinnianshilongnian
上一篇《Spring MVC测试框架详解——服务端测试》已经介绍了服务端测试,接下来再看看如果测试Rest客户端,对于客户端测试以前经常使用的方法是启动一个内嵌的jetty/tomcat容器,然后发送真实的请求到相应的控制器;这种方式的缺点就是速度慢;自Spring 3.2开始提供了对RestTemplate的模拟服务器测试方式,也就是说使用RestTemplate测试时无须启动服务器,而是模拟一
- 关于推荐个人观点
liyonghui160com
推荐系统关于推荐个人观点
回想起来,我也做推荐了3年多了,最近公司做了调整招聘了很多算法工程师,以为需要多么高大上的算法才能搭建起来的,从实践中走过来,我只想说【不是这样的】
第一次接触推荐系统是在四年前入职的时候,那时候,机器学习和大数据都是没有的概念,什么大数据处理开源软件根本不存在,我们用多台计算机web程序记录用户行为,用.net的w
- 不间断旋转的动画
pangyulei
动画
CABasicAnimation* rotationAnimation;
rotationAnimation = [CABasicAnimation animationWithKeyPath:@"transform.rotation.z"];
rotationAnimation.toValue = [NSNumber numberWithFloat: M
- 自定义annotation
sha1064616837
javaenumannotationreflect
对象有的属性在页面上可编辑,有的属性在页面只可读,以前都是我们在页面上写死的,时间一久有时候会混乱,此处通过自定义annotation在类属性中定义。越来越发现Java的Annotation真心很强大,可以帮我们省去很多代码,让代码看上去简洁。
下面这个例子 主要用到了
1.自定义annotation:@interface,以及几个配合着自定义注解使用的几个注解
2.简单的反射
3.枚举
- Spring 源码
up2pu
spring
1.Spring源代码
https://github.com/SpringSource/spring-framework/branches/3.2.x
注:兼容svn检出
2.运行脚本
import-into-eclipse.bat
注:需要设置JAVA_HOME为jdk 1.7
build.gradle
compileJava {
sourceCompatibilit
- 利用word分词来计算文本相似度
yangshangchuan
wordword分词文本相似度余弦相似度简单共有词
word分词提供了多种文本相似度计算方式:
方式一:余弦相似度,通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度
实现类:org.apdplat.word.analysis.CosineTextSimilarity
用法如下:
String text1 = "我爱购物";
String text2 = "我爱读书";
String text3 =