- 【课程毕业设计】基于数字PID的电加热炉温度控制系统设计
拉布拉斯也头大
毕业课程设计stm32单片机proteus嵌入式硬件pcb工艺
前言电加热炉控制系统属于一阶纯滞后环节，具有大惯性、纯滞后、非线性等特点，导致传统控制方法超调大。调节时间长、控制精度低。本设计采用PID算法进行温度控制，使整个闭环系统所期望的传递函数相当于一个延迟环节和一个惯性环节串联来实现对温度的较为精确的控制。第1章课程设计方案1.1系统组成中体结构电加热炉温度控制系统原理图如下，主要由温度检测电路、A/D转换电路、驱动执行电路、显示电路及按键电路等组成。
- 有源电力滤波器matlab仿真实验报告,基于Matlab有源电力滤波器APF的仿真研究
目前，对有源电力滤波器的研究越来越广泛。一方面，研究者众多，不仅有高等院校、研究所，而且也有许多电力局、大型企业等；另一方面，研究涉及谐波检测方法、控制策略、PWM波的形成等有源滤波技术的各个方面，对谐波检测控制方法和谐波检测电路的实现方法研究尤其活跃，出现了许多新的方法，这些方法都是旨在提高谐波检测的实时性和检测精度，因为谐波检测方法及谐波检测电路的实时性和检测精度对有源电力滤波器的滤波性能起着
- matlab达林算法的电加热炉温度控制,基于单片机的电加热炉温度控制算法与仿真研究[1]...
收稿日期：2011－11作者简介：张宇驰(1978—)，男，硕士，讲师，研究方向为自动控制与机电一体化。基于单片机的电加热炉温度控制算法与仿真研究张宇驰(湖南工业职业技术学院，湖南长沙410208)摘要：介绍几种基于单片机的电加热炉温度控制算法，通过对PID控制算法仿真、SMITH控制算法仿真、大林算法仿真的比较分析，仿真结果验证了大林控制算法的稳定性和鲁棒性较好，几乎没有超调量，且稳态误差小。关
- opencv 4.12.0版本发布详解：核心优化与新特性全解析
Risehuxyc
#opencvopencv人工智能计算机视觉
OpenCV4.12.0夏季更新带来核心模块优化、图像处理增强、深度学习支持扩展及新兴硬件适配，全面提升计算机视觉开发效率与性能。引言OpenCV（开源计算机视觉库）作为计算机视觉领域最受欢迎的开源库之一，在2025年7月发布了4.12.0版本。这个夏季更新带来了大量性能优化、新功能和错误修复，覆盖了核心模块、图像处理、3D校准、深度学习等多个领域。本文将详细介绍OpenCV4.12.0的主要更新
- 数据结构自学笔记（二）：时间复杂度与空间复杂度
时间复杂度和空间复杂度知识点一、知识点描述时间复杂度核心定义：描述算法时间开销随问题规模nnn增长的趋势，用大O符号表示（忽略常数、低阶项和系数）。大O规则：只看最高阶项（如O(n2+n)→O(n2)O(n^2+n)\rightarrowO(n^2)O(n2+n)→O(n2)）。忽略系数（如O(5n3)→O(n3)O(5n^3)\rightarrowO(n^3)O(5n3)→O(n3)）。常数项记
- 9个基于MATLAB 事件触发控制
985计算机硕士
matlabmatlab开发语言
9个基于MATLAB事件触发控制1线性多智能体系统一致性的分布式动态事件触发控制方法。2固定拓扑和切换拓扑下多智能体系统的分布式动态事件触发一致性控制.3有限时间一致性的分布式事件驱动控制.4多智能体系统的分布式事件触发控制.5多代理网络中基于事件的协议。6非线性不确定性多智能体系统的定时事件触发一致性控制.7线性多智能体网络的全分布式事件触发协议.8非理想一般线性多智能体系统基于观测器的事件触发
- matlab_simulink仿真BLDC无刷直流电机 转速电流双闭环 调速系统
985计算机硕士
仿真模型电力系统matlab开发语言
matlab/simulink仿真BLDC无刷直流电机转速电流双闭环调速系统以下文字及示例代码仅供参考文章目录一、为什么需要“转速-电流”双闭环？二、系统整体架构三、在Simulink中搭建步骤3.1新建模型与库引用3.2电机本体3.3电流采样与Clarke/Park3.4电流环PI设计3.5转速环PI设计3.6SVPWM与逆变器3.7速度给定与负载四、一键运行脚本五、结果解读【标题】Matlab
- BPE（字节对编码）和WordPiece 是什么
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpython机器学习算法人工智能transformer深度学习
BPE（字节对编码）和WordPiece是什么BPE（字节对编码）和WordPiece是自然语言处理中常用的子词分词算法，它们通过将文本拆分为更小的语义单元来平衡词汇表大小和表达能力。BPE（BytePairEncoding，字节对编码）原理初始化：将文本按字符（或Unicode字节）拆分为最小单元，形成初始词汇表。统计合并：迭代合并最频繁出现的相邻字符对，形成新的子词单元，直到达到预设的词汇表大
- 使用 C++ 和 OpenCV 进行表面划痕检测
whoarethenext
c++opencv开发语言划痕检测
使用C++和OpenCV进行表面划痕检测在工业自动化生产中，产品表面的质量控制至关重要。划痕作为一种常见的表面缺陷，其检测是许多领域（如金属、玻璃、塑料制造）质量保证流程中的一个关键环节。本文将介绍如何使用C++和强大的计算机视觉库OpenCV来实现一个基本的表面划痕检测算法。核心思路划痕通常在图像中表现为具有以下一个或多个特征的区域：高对比度的线性结构：划痕区域的像素强度通常会与其周围背景有明显
- Camera相机人脸识别系列专题分析之十：人脸特征检测FFD算法之低功耗libvega_face.so人脸识别检测流程详解
一起搞IT吧
数码相机算法计算机视觉深度学习图像处理android人工智能
【关注我，后续持续新增专题博文，谢谢！！！】上一篇我们讲了：Camera相机人脸识别系列专题分析之九：MTK平台FDNode三方FFD算法dump、日志开关、bypass、resize及强制不同三方FFD切换等客制化这一篇我们开始讲：Camera相机人脸识别系列专题分析之十：人脸特征检测FFD算法之低功耗libvega_face.so人脸识别检测流程详解目录一、背景二、：FFD算法libvega_
- Camera相机人脸识别系列专题分析之十五：人脸特征检测FFD算法之libcvface_api.so算法API详细注释解析
一起搞IT吧
数码相机android人工智能图像处理计算机视觉算法
【关注我，后续持续新增专题博文，谢谢！！！】上一篇我们讲了：这一篇我们开始讲：Camera相机人脸识别系列专题分析之十五：人脸特征检测FFD算法之libcvface_api.so算法API详细注释解析目录一、libcvface_api.so算法API详细注释解析<
- 校园导游系统（C++）
白开水最甜
数据结构课程设计校园导航系统
问题总结1、当使用时，该头文件没有定义全局命名空间，必须使用usingnamespacestd，这样才能使用类似于cout这样的C++标识符正确用法：#includeusingnamespacestd;2、对称赋值（注意细节）for(i=1;i注意string第一个字母是小写4、使用迪杰特斯拉算法出现的问题只设置与起始节点v0有弧时前驱设置为v0,否则为-1，而忘记设置起始节点的前驱为-1。以至于
- AI人工智能中Actor - Critic算法的深入解析与应用场景
AI智能探索者
AIAgent智能体开发实战人工智能算法ai
AI人工智能中Actor-Critic算法的深入解析与应用场景关键词：Actor-Critic、强化学习、策略梯度、价值函数、深度强化学习、马尔可夫决策过程、A2C/A3C摘要：本文将深入解析Actor-Critic算法的核心原理，从基础概念到数学推导，再到实际应用场景。我们将通过生动的比喻解释这一强化学习中的重要算法，展示其Python实现代码，并探讨它在游戏AI、机器人控制等领域的应用。最后，
- AI人工智能领域多模态大模型的发展历程回顾
AI智能探索者
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AI人工智能领域多模态大模型的发展历程回顾关键词：AI人工智能、多模态大模型、发展历程、技术演变、应用场景摘要：本文旨在全面回顾AI人工智能领域多模态大模型的发展历程。通过对不同阶段核心概念、算法原理、数学模型等方面的深入剖析，结合实际项目案例，探讨其在各个领域的应用场景。同时，推荐相关的学习资源、开发工具和重要论文著作，最后总结多模态大模型的未来发展趋势与挑战，并对常见问题进行解答。1.背景介绍
- AI人工智能领域Actor - Critic算法的可视化分析
AI智能探索者
AIAgent智能体开发实战人工智能算法ai
AI人工智能领域Actor-Critic算法的可视化分析关键词：Actor-Critic算法、强化学习、策略梯度、价值函数、可视化分析、神经网络、马尔可夫决策过程摘要：本文深入浅出地讲解Actor-Critic算法的核心原理，通过生活化的比喻和可视化分析，帮助读者理解这一强化学习中的重要算法。我们将从基础概念入手，逐步剖析算法架构，并通过Python代码实现和可视化演示，展示算法在实际问题中的应用
- 自动驾驶激光3D点云处理系统性阐述及Open3D库函数应用
一碗白开水一
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一、自动驾驶激光3D点云处理的核心挑战与流程自动驾驶系统依赖激光雷达（LiDAR）生成的高精度3D点云数据实现环境感知，其处理流程需解决以下核心问题：数据规模与实时性：现代LiDAR每秒生成数百万点，需在毫秒级完成处理以支持决策。动态环境适应性：需区分静态障碍物（如道路、建筑）与动态目标（如车辆、行人）。多传感器融合：与摄像头、雷达数据时空对齐，构建统一环境模型。典型处理流程分为四个阶段：原始点云
- Leetcode 202 快乐数
Leetcode202快乐数编写一个算法来判断一个数n是不是快乐数。「快乐数」定义为：对于一个正整数，每一次将该数替换为它每个位置上的数字的平方和。然后重复这个过程直到这个数变为1，也可能是无限循环但始终变不到1。如果这个过程结果为1，那么这个数就是快乐数。如果n是快乐数就返回true；不是，则返回false。示例1：输入：n=19输出：true解释：12+92=8282+22=6862+82=1
- 手撕C语言数组：从青铜到王者的逆袭之路！！！
文章目录一、数组的"出生证明"（超重要！）1.1数组的定义姿势1.2数组初始化の艺术二、数组内存布局大揭秘三、新手必踩的5大深坑（血泪教训）3.1数组越界访问3.2sizeof的陷阱3.3数组赋值妄想症四、高手进阶技巧（秀起来~）4.1动态计算数组长度4.2多维数组の奥义4.3数组与指针的量子纠缠五、实战代码示范5.1数组反转算法5.2数组去重骚操作六、总结与思考天天用数组，你真的了解它吗？这个看
- 强化学习------DDPG算法
ZPC8210
算法numpymatplotlib
一、前言DeepDeterministicPolicyGradient(DDPG)算法是DeepMind团队提出的一种专门用于解决连续控制问题的在线式(on-line)深度强化学习算法，它其实本质上借鉴了DeepQ-Network(DQN)算法里面的一些思想。论文和源代码如下：论文：https://arxiv.org/pdf/1509.02971.pdf代码：https://github.com/
- 带你走进相位解包裹算法课程
Cedric1113
程序人生
第一节：相位解包裹基础理论与核心概念课程导入相位解包裹在三维测量中的重要性（工业检测、生物医学等）包裹相位与真实相位的关系（反正切函数的主值限制）核心概念解析相位跳变的原因与表现（噪声、光照不均等干扰）解包裹算法分类：路径跟踪法vs.全局优化法经典算法初探Goldstein枝切法（残差点检测与枝切线构建）最小二乘法（全局平滑优化原理）实验演示：仿真包裹相位图的生成与基础算法解包裹效果对比第二节：路
- Actor - Critic：AI人工智能领域的新宠儿
Actor-Critic：AI人工智能领域的新宠儿关键词：强化学习、Actor-Critic、策略梯度、价值函数、深度强化学习、A2C、A3C摘要：Actor-Critic是强化学习领域的一种重要算法框架，它结合了策略梯度方法和价值函数方法的优点，成为近年来人工智能领域的热门研究方向。本文将用通俗易懂的方式介绍Actor-Critic的核心概念、工作原理、实现方法以及实际应用，帮助读者理解这一强大
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Golang数据库缓存策略：减少SQL查询次数关键词：Golang、数据库缓存、SQL查询次数、缓存策略、性能优化摘要：本文主要探讨了在Golang中使用数据库缓存策略来减少SQL查询次数的相关技术。通过深入讲解缓存的核心概念、算法原理、实际应用场景等内容，帮助读者理解如何利用缓存优化数据库性能。同时，结合具体的代码案例，详细展示了在Golang中实现缓存策略的方法，最后分析了未来的发展趋势与面临
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#深度优先搜索(DFS)vs广度优先搜索(BFS)：核心区别与应用场景>关键词：深度优先搜索、广度优先搜索、图遍历、算法比较、应用场景>摘要：本文通过迷宫探险和消防灭火的生动比喻，揭示DFS与BFS的核心原理。结合Python代码示例和图解说明，深入解析两种算法的实现差异，并通过社交网络分析等实际案例展示它们的应用场景选择依据。##背景介绍###目的和范围本指南旨在帮助读者理解两种基础图遍历算法的
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数据结构与算法里散列表的算法优化技巧关键词：散列表、哈希冲突、负载因子、开放寻址法、链地址法、动态扩容、哈希函数优化摘要：本文将深入探讨散列表的核心原理与优化技巧，通过图书馆管理员的比喻揭示哈希冲突的本质，结合Python代码演示动态扩容策略与哈希函数优化方法，最后通过实际案例展示如何将查询速度提升300%。文章包含5个可视化流程图和3个完整代码实现。背景介绍目的和范围本文面向已掌握基础数据结构知
- 操作系统休眠功能的用户体验设计
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操作系统休眠功能的用户体验设计关键词：操作系统、休眠功能、用户体验设计、响应速度、能源管理摘要：本文聚焦于操作系统休眠功能的用户体验设计，首先介绍了该设计的背景，涵盖目的、预期读者等内容。接着详细解释了与休眠功能相关的核心概念及其联系，通过生动的比喻让读者轻松理解。阐述了休眠功能背后的核心算法原理和具体操作步骤，给出了数学模型及公式。还通过项目实战展示了代码实现与解读。之后探讨了实际应用场景、推荐
- 探索AI人工智能中遗传算法的进化奥秘
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人工智能ai
探索AI人工智能中遗传算法的进化奥秘关键词：遗传算法、自然选择、基因编码、适应度函数、群体进化、交叉变异、优化问题摘要：本文将用生物进化视角解读人工智能中的遗传算法原理。通过达尔文进化论的生活化比喻，结合Python代码实例演示如何模拟基因遗传、自然选择等过程，揭示遗传算法在路径规划、参数优化等场景的应用奥秘。最后探讨遗传算法的局限性与未来发展方向。背景介绍目的和范围本文旨在用通俗易懂的方式解析遗
- 深度剖析AI人工智能领域多模态大模型
AI学长带你学AI
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深度剖析AI人工智能领域多模态大模型关键词：AI人工智能、多模态大模型、模型架构、算法原理、应用场景摘要：本文旨在对AI人工智能领域的多模态大模型进行深度剖析。首先介绍多模态大模型的背景知识，包括目的、预期读者等。接着阐述核心概念，分析其架构和原理，并给出相应的流程图。通过Python代码详细讲解核心算法原理和具体操作步骤，同时用数学模型和公式进一步阐释。在项目实战部分，给出实际案例及详细代码解读
- Open AI在AI人工智能领域的创新之路
AI学长带你学AI
AI人工智能与大数据应用开发AI应用开发高级指南人工智能ai
OpenAI在AI人工智能领域的创新之路关键词：OpenAI、人工智能、创新之路、技术突破、应用场景摘要：本文深入探讨了OpenAI在AI人工智能领域的创新之路。首先介绍了OpenAI的背景信息，包括其成立目的、发展历程等。接着详细阐述了OpenAI的核心概念，如强化学习、生成式对抗网络等，并通过示意图和流程图展示其原理和架构。然后讲解了相关核心算法原理，结合Python代码进行具体说明。同时，给
- 探索AI人工智能领域Actor - Critic的无限潜力
探索AI人工智能领域Actor-Critic的无限潜力关键词：AI人工智能、Actor-Critic、强化学习、策略网络、价值网络摘要：本文将深入探索AI人工智能领域中Actor-Critic方法的无限潜力。我们会先介绍其背景知识，接着用通俗易懂的方式解释核心概念，包括Actor和Critic的含义及它们之间的关系，然后阐述其核心算法原理和具体操作步骤，还会给出数学模型和公式并举例说明。通过项目实
- AI人工智能领域多模态大模型的技术瓶颈与解决方案
AI学长带你学AI
人工智能ai
AI人工智能领域多模态大模型的技术瓶颈与解决方案关键词：多模态大模型、技术瓶颈、跨模态对齐、计算效率、数据稀缺、模型泛化、解决方案摘要：本文深入探讨了AI人工智能领域多模态大模型发展过程中面临的主要技术瓶颈，包括跨模态对齐困难、计算资源消耗巨大、高质量多模态数据稀缺、模型泛化能力不足等问题。针对这些挑战，我们提出了系统性的解决方案，涵盖算法优化、架构创新、数据增强等多个维度。文章通过理论分析、数学
- 戴尔笔记本win8系统改装win7系统
sophia天雪
win7戴尔改装系统win8
戴尔win8 系统改装win7 系统详述
第一步：使用U盘制作虚拟光驱：
1）下载安装UltraISO：注册码可以在网上搜索。
2）启动UltraISO，点击“文件”—》“打开”按钮，打开已经准备好的ISO镜像文
- BeanUtils.copyProperties使用笔记
bylijinnan
java
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
两者最大的区别是：
BeanUtils.copyProperties会进行类型转换，而PropertyUtils.copyProperties不会。
既然进行了类型转换，那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
- MyEclipse中文乱码问题
0624chenhong
MyEclipse
一、设置新建常见文件的默认编码格式，也就是文件保存的格式。
在不对MyEclipse进行设置的时候，默认保存文件的编码，一般跟简体中文操作系统（如windows2000，windowsXP）的编码一致，即GBK。
在简体中文系统下，ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下，ANSI 编码代表 JIS 编码。
Window-->Preferences-->General -
- 发送邮件
不懂事的小屁孩
send email
import org.apache.commons.mail.EmailAttachment;
import org.apache.commons.mail.EmailException;
import org.apache.commons.mail.HtmlEmail;
import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
- 动画合集
换个号韩国红果果
htmlcss
动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程
1 transition 制作鼠标滑过图片时的放大效果
css
.wrap{
width: 340px;height: 340px;
position: absolute;
top: 30%;
left: 20%;
overflow: hidden;
bor
- 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入
蓝儿唯美
sql注入
NTT研究表明，尽管SQL注入（SQLi）型攻击记录详尽且为人熟知，但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。
信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明，目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的，要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析，指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中，SQLi攻击占
- java笔记2
a-john
java
类的封装：
1，java中，对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节（尤其是私有数据）
2，目的：使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据（如属性），从而使软件错误能够局部化，减少差错和排错的难度。
3，简单来说，“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。
4，封装的特性：
4.1设置
- [Andengine]Error：can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx”
aijuans
学习Android遇到的错误
最开始遇到这个错误是很早以前了，以前也没注意，只当是一个不理解的bug，因为所有的texture，textureregion都没有问题，但是就是提示错误。
昨天和美工要图片，本来是要背景透明的png格式，可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改，因为没有png这个保存选项。
我就看了一下，和她要了psd的文件，还好我有一点
- 自己写的一个繁体到简体的转换程序
asialee
java转换繁体filter简体
今天调研一个任务，基于java的filter实现繁体到简体的转换，于是写了一个demo，给各位博友奉上，欢迎批评指正。
实现的思路是重载request的调取参数的几个方法，然后做下转换。
- android意图和意图监听器技术
百合不是茶
android显示意图隐式意图意图监听器
Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递
显式意图：调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图，显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。
隐式意图;不指明调用的名称,根据设
- spring3中新增的@value注解
bijian1013
javaspring@Value
在spring 3.0中，可以通过使用@value，对一些如xxx.properties文件中的文件，进行键值对的注入，例子如下：
1.首先在applicationContext.xml中加入：
<beans xmlns="http://www.springframework.
- Jboss启用CXF日志
sunjing
logjbossCXF
1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties：
<system-properties> <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
- 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码
bit1129
centos
编译必需的软件
Firebugs3.0.0
Maven3.2.3
Ant
JDK1.7.0_67
protobuf-2.5.0
Hadoop 2.5.2源码包
Firebugs3.0.0
http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
- struts2验证框架的使用和扩展
白糖_
框架xmlbeanstruts正则表达式
struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验，通常有两种方式：
1、在Action类中通过validatexx方法验证，这种方式很简单，在此不再赘述；
2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证，当用户提交表单请求后，struts会优先执行xml文件，如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。
本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
- 记录-感悟
braveCS
感悟
再翻翻以前写的感悟，有时会发现自己很幼稚，也会让自己找回初心。
2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了；
2. 要改变自己，不能这样一直在原来区域，要突破安全区舒适区，才能提高自己，往好的方面发展；
3. 多反省多思考；要会用工具，而不是变成工具的奴隶；
4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
- 编程之美-数组中最长递增子序列
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class LongestAccendingSubSequence {
/**
* 编程之美 数组中最长递增子序列
* 书上的解法容易理解
* 另一方法书上没有提到的是，可以将数组排序（由小到大）得到新的数组，
* 然后求排序后的数组与原数
- 读书笔记5
chengxuyuancsdn
重复提交struts2的token验证
1、重复提交
2、struts2的token验证
3、用response返回xml时的注意
1、重复提交
(1)应用场景
(1-1)点击提交按钮两次。
(1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作，导致重复提交表单。
(1-3)刷新页面
(1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。
(1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。
(2)解决方法
(2-1)禁掉提交按钮
(2-2)
- [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性
comsci
二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验
至今给我们大家留下很多迷团.....
关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了
在这里,我的意思是,现在
- easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符
daizj
oracleORA-12154
用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误，如下：
C:\Users\Administrator>sqlplus username/
[email protected]:1521/orcl
SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012
Copyright (c) 198
- 简单排序:归并排序
dieslrae
归并排序
public void mergeSort(int[] array){
int temp = array.length/2;
if(temp == 0){
return;
}
int[] a = new int[temp];
int
- C语言中字符串的\0和空格
dcj3sjt126com
c
\0 为字符串结束符，比如说：
abcd (空格)cdefg；
存入数组时，空格作为一个字符占有一个字节的空间，我们
- 解决Composer国内速度慢的办法
dcj3sjt126com
Composer
用法：
有两种方式启用本镜像服务：
1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中（系统全局配置）。见“例1”
2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中（针对单个项目配置）。见“例2”
为了避免安装包的时候都要执行两次查询，切记要添加禁用 packagist 的设置，如下 1 2 3 4 5
- 高效可伸缩的结果缓存
shuizhaosi888
高效可伸缩的结果缓存
/**
* 要执行的算法，返回结果v
*/
public interface Computable<A, V> {
public V comput(final A arg);
}
/**
* 用于缓存数据
*/
public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
- 三点定位的算法
haoningabc
c算法
三点定位，
已知a,b,c三个顶点的x,y坐标
和三个点都z坐标的距离，la，lb,lc
求z点的坐标
原理就是围绕a,b,c 三个点画圆，三个圆焦点的部分就是所求
但是，由于三个点的距离可能不准，不一定会有结果，
所以是三个圆环的焦点，环的宽度开始为0，没有取到则加1
运行
gcc -lm test.c
test.c代码如下
#include "stdi
- epoll使用详解
jimmee
clinux服务端编程epoll
epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中，很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中，有了一种替换它的机制，就是epoll。相比于select，epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中，它是采用轮询来处理的，轮询的fd数目越多，自然耗时越多。并且，在linu
- Hibernate对Enum的映射的基本使用方法
linzx0212
enumHibernate
枚举
/**
* 性别枚举
*/
public enum Gender {
MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2);
private Gender(int i) {
this.i = i;
}
private int i;
public int getI
- 第10章 高级事件（下）
onestopweb
事件
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/
- 孙子兵法
roadrunners
孙子兵法
始计第一
孙子曰：
兵者，国之大事，死生之地，存亡之道，不可不察也。
故经之以五事，校之以计，而索其情：一曰道，二曰天，三曰地，四曰将，五
曰法。道者，令民于上同意，可与之死，可与之生，而不危也；天者，阴阳、寒暑
、时制也；地者，远近、险易、广狭、死生也；将者，智、信、仁、勇、严也；法
者，曲制、官道、主用也。凡此五者，将莫不闻，知之者胜，不知之者不胜。故校
之以计，而索其情，曰
- MySQL双向复制
tomcat_oracle
mysql
本文包括:
主机配置
从机配置
建立主-从复制
建立双向复制
背景
按照以下简单的步骤:
参考一下：
在机器A配置主机(192.168.1.30)
在机器B配置从机(192.168.1.29)
我们可以使用下面的步骤来实现这一点
步骤1：机器A设置主机
在主机中打开配置文件 ,
- zoj 3822 Domination(dp)
阿尔萨斯
Mina
题目链接：zoj 3822 Domination
题目大意：给定一个N∗M的棋盘，每次任选一个位置放置一枚棋子，直到每行每列上都至少有一枚棋子，问放置棋子个数的期望。
解题思路：大白书上概率那一张有一道类似的题目，但是因为时间比较久了，还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子，并且消耗k步的概率（k≤i∗j）,因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上，同理
