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如何在PHP中实现数据加密与解密:保护敏感信息在现代Web开发中,数据安全是一个至关重要的议题。无论是用户的个人信息、支付数据,还是其他敏感信息,都需要在存储和传输过程中进行加密,以防止数据泄露和恶意攻击。PHP作为一种广泛使用的服务器端脚本语言,提供了多种加密与解密的方法。本文将详细介绍如何在PHP中实现数据加密与解密,以保护敏感信息。1.加密与解密的基本概念在讨论具体的实现方法之前,我们需要了
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目录一、51单片机的总线结构(一)地址总线(AB)(二)数据总线(DB)(三)控制总线(CB)二、51单片机的工作过程第一步:取指令第二步:指令译码第三步:执行指令一、51单片机的总线结构(一)地址总线(AB)地址总线用于传送单片机访问存储器或I/O端口的地址信息。51单片机的地址总线为16位,这意味着它可以寻址的范围为B=64KB。例如,当CPU要从只读存储器(ROM)中读取某条指令时,会通过地
- LangChain深度解析以及主要应用场景
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- C++学习:类和对象(一)
随便取个六字
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- Python史上最强工具书——《Python编程 从入门到实践》,允许白嫖
编程咕咕gu-
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今天给大家推荐一本超级适合自学的Python的工具书——《Python编程从入门到实践》。非常的适合零基础的小白来学习!备受业内人士推崇,豆瓣评分高达9.1!这本书分为两个部分:第一部分介绍了编程环境的搭建和Python编程所必须了解的基本概念;第二部分介绍了三个具体项目:分别是射击游戏、数据可视化、小型Web应用程序。部分内容截图:上面的学习教程资料已经是给大家整理打包完毕了,需要的可以直接带走
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开源应用驱动企业新质生产力:Websoft9以EPP+AI+知识库助您领跑未来在数字化转型加速的今天,企业新质生产力的核心已从传统资源投入转向技术驱动的效率革命。开源应用凭借其灵活性、成本优势和技术创新力,成为企业实现这一目标的关键引擎。作为开源技术与行业场景化落地的领航者,Websoft9通过企业应用平台(EPP)、AI智能引擎与知识库系统三位一体的解决方案,助力企业快速构建新一代生产力工具,实
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- HarmonyNext实战:基于ArkTS的高性能图像处理应用开发
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引言在HarmonyNext生态系统中,图像处理是一个重要且具有挑战性的领域。本文将深入探讨如何利用ArkTS语言开发一个高性能的图像处理应用,重点介绍图像卷积、边缘检测等核心算法的实现。我们将从理论基础出发,逐步构建一个完整的图像处理应用,并通过优化技巧提升性能。图像处理基础1.1图像表示在数字图像处理中,图像通常被表示为一个二维矩阵,每个元素代表一个像素的灰度值或颜色值。在HarmonyNex
- 用Python添加、读取和删除Word文档属性
在Python中处理Word文档时,对文档属性进行操作是一项重要的任务。文档属性主要分为内置属性(如标题、作者等)和自定义属性(用户根据自身需求定义的属性)。合理地管理这些属性,能够提升文档管理效率、优化信息检索功能,并确保文档数据的准确性与安全性。本文将介绍如何使用Python实现对Word文档属性的添加、读取和删除操作,包括内置文档属性和自定义文档属性。用Python添加文档属性到Word文档
- AI大模型测试用例生成平台
王根生
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AI测试用例生成平台项目背景技术栈业务描述项目展示项目重难点项目背景针对传统接口测试用例设计高度依赖人工经验、重复工作量大、覆盖场景有限等行业痛点,基于大语言模型技术实现接口测试用例智能生成系统。技术栈LangChain框架+GLM-4模型+PromptEngineering+Flask+Python+Bootstrap+jQuery业务描述用户在该平台上传Markdown形式的接口文档,点击生成
- *args 和 **kwargs
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deftest_var_args(f_arg,*argv):print("firstnormalarg:",f_arg)forarginargv:print("anotherargthrough*argv:",arg)test_var_args('yasoob','python','eggs','test')firstnormalarg:yasoobanotherargthrough*argv:p
- Deepseek-R1大模型微调实战技术深度解析
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一、Deepseek-R1架构特性与微调适配性分析1.1核心架构创新对微调的影响Deepseek-R1基于Deepseek-V3-Base架构,通过MoE(Mixture-of-Experts)与MLA(Multi-HeadLatentAttention)的协同设计,实现了参数规模与计算效率的平衡。其6710亿参数总量中,每个token仅激活37B参数的机制,使得微调过程中可针对不同任务动态调整专
- Python的*args和**kwargs
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python3python开发语言后端
简单来说args表示的是一个元组,而kwargs表示的是一个字典Python函数参数(PythonFunctionArguments)Pythonallowsustodefinethreetypesofargumentsforafunction:Python允许我们为函数定义三种类型的参数:FormalArguments,forexampledefadd(a,b)形式参数,例如defadd(a,b
- python中的*args和**kwargs
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学习函数,首先必须搞懂参数,一般的参数容易理解,但我们经常遇到*args和**kwargs这两个比较特殊的参数可能就会产生一些困惑。*args参数的作用:当所需传入的参数个数未知,且不需要知道参数名称时,可以将这些参数打包成一个数组(tuple)传入。Example1:>>>deffunc_arg1(name,*args):...print(name,args,type(args))...>>>f
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ENSP实验学习智能路由器网络
静态路由实验路由器划分成3个广播域,如图192.168.1.0/24192.168.2.0/24192.168.3.0/241.PC必须配置网关地址:网关地址是网段中连接其他网段的路由器的接口上的接口地址2.AR1配置:[Huawei]sysnameAR1[AR1]intg0/0/0[AR1-GigabitEthernet0/0/0]ipaddress192.168.1.25424[AR1-Gig
- StringJoiner 详解
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引言在Java8中,StringJoiner是一个用于构建由分隔符分隔的字符序列(如逗号分隔的字符串)的工具类。它提供了一种简洁、灵活的方式来拼接字符串,特别适合处理需要特定分隔符的场景。本文将详细介绍StringJoiner的特性、使用方法、优缺点以及实际应用场景。1.StringJoiner概述StringJoiner是Java8引入的一个工具类,位于java.util包中。它的主要作用是将多
- 画一条0.5px的直线
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- 模型可解释性:基于博弈论的SHAP值计算与特征贡献度分析(附PyTorch/TensorFlow实现)
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一、技术原理与数学推导(含典型案例)1.1Shapley值基础公式SHAP值基于合作博弈论中的Shapley值,计算公式为:ϕi=∑S⊆F∖{i}∣S∣!(∣F∣−∣S∣−1)!∣F∣![f(S∪{i})−f(S)]\phi_i=\sum_{S\subseteqF\setminus\{i\}}\frac{|S|!(|F|-|S|-1)!}{|F|!}[f(S\cup\{i\})-f(S)]ϕi=S
- 模型可解释性:基于因果推理的反事实生成与决策可视化
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1.技术原理与数学公式1.1因果推理基础结构方程模型(SEM):X=fX(PaX,UX)X=f_X(Pa_X,U_X)X=fX(PaX,UX)其中PaXPa_XPaX为父节点集合,UXU_XUX为外生变量反事实定义:YX=x(u)=Ydo(X=x)(u)Y_{X=x}(u)=Y_{do(X=x)}(u)YX=x(u)=Ydo(X=x)(u)表示在相同背景条件uuu下,强制变量XXX取xxx时的结果
- 自动化特征选择:基于模型重要性的递归消除原理与实战指南
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一、技术原理与数学公式1.1递归特征消除(RFE)核心思想J(S)=∑i=1n∣wi∣(特征重要性评分)J(S)=\sum_{i=1}^n|w_i|\quad(特征重要性评分)J(S)=i=1∑n∣wi∣(特征重要性评分)Sk+1=Sk−argminfJ(Sk∖{f})(迭代消除策略)S_{k+1}=S_k-\arg\min_{f}J(S_k\setminus\{f\})\quad(迭代消除策
- Nature:你的大脑衰老速度受这64个基因影响
量子位
你的大脑衰老速度,原来受这64个基因影响!事情是这样的。根据Nature最新报道,科学家们通过利用AI模型分析大量脑部扫描和遗传数据,确定了64个影响大脑衰老速度的基因,并指出了13种潜在的抗衰老药物。相关研究发表在最新一期Science子刊《ScienceAdvances》上。按照Nature的评价,这是尝试确定影响器官衰退遗传因素这一研究领域里:迄今为止规模最大的一次尝试都柏林圣三一学院的神经
- 推理流水线DAG调度:多模型组合执行优化方案
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一、技术原理与数学模型1.1DAG调度核心公式设推理流水线由n个模型节点组成,定义:V={v1,v2,...,vn}V=\{v_1,v_2,...,v_n\}V={v1,v2,...,vn}为节点集合E={(vi,vj)∣vi→vj}E=\{(v_i,v_j)|v_i\rightarrowv_j\}E={(vi,vj)∣vi→vj}为边集合C(vi)C(v_i)C(vi)为节点viv_ivi的计算
- 边缘设备模型量化部署:TFLite INT8校准实现细节深度解析
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一、技术原理与数学公式INT8量化的核心是通过线性映射将浮点数值范围([-max,max])映射到8位整数范围([-128,127])。校准过程通过分析真实数据分布确定最优缩放因子(scale)和零点(zeropoint):量化公式:Q=round(float_valuescale)+zero_pointQ=round(\frac{float\_value}{scale})+zero\_point
- Crawl4AI 与 BrowserUseTool 的详细对比
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以下是Crawl4AI与BrowserUseTool的详细对比,涵盖功能、技术实现、适用场景等核心维度:1.核心定位对比工具Crawl4AIBrowserUseTool类型专为AI优化的网络爬虫框架浏览器自动化工具(模拟人类操作浏览器)核心目标高效获取结构化数据供AI训练/推理处理需要浏览器交互的动态网页任务典型应用大规模数据抓取、知识库构建登录受限网站、抓取JavaScript渲染内容2.技术实
- 基于时间序列预测的推理服务弹性扩缩容实战指南:(行业案例+数学推导+源码解析)
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Ai计算机视觉语音识别目标检测机器学习人工智能
技术原理(数学公式)整体架构请求量预测→扩缩容决策→资源配置动态调整三阶段闭环,周期为5-30分钟核心预测模型(时间序列预测)LSTM预测公式(CSDN兼容格式):$$h_t=\text{LSTM}(x_t,h_{t-1})\\\hat{y}_{t+1}=W_h\cdoth_t+b_h$$其中Wh∈Rd×1W_h\in\mathbb{R}^{d\times1}Wh∈Rd×1为权重矩阵,ddd为隐藏
- 开源应用驱动企业新质生产力:Websoft9以EPP+AI+知识库助您领跑未来!
深度学习
开源应用驱动企业新质生产力:Websoft9以EPP+AI+知识库助您领跑未来在数字化转型加速的今天,企业新质生产力的核心已从传统资源投入转向技术驱动的效率革命。开源应用凭借其灵活性、成本优势和技术创新力,成为企业实现这一目标的关键引擎。作为开源技术与行业场景化落地的领航者,Websoft9通过企业应用平台(EPP)、AI智能引擎与知识库系统三位一体的解决方案,助力企业快速构建新一代生产力工具,实
- Python函数中的*args和**kwargs
俊昭喜喜里
python开发语言
在python中,我们常常会看见*args和**kwargs这样的写法。其实这是编程人员约定的变量名字,args是arguments的缩写,表示位置参数;kwargs是keywordarguments的缩写,表示关键字参数。这其实就是Python中可变参数的两种形式,并且*args必须放在**kwargs的前面,因为位置参数在关键字参数的前面。一.*args的用法*args用于传递一个任意数量的位
- apache 安装linux windows
墙头上一根草
apacheinuxwindows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装,另外一种就是通过yum 安装,此中安装方式,需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1,安装 apr 下载地址:htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1)fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展,以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
2) wrap_conte
- 网页自适应设计
天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起,更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小,需要设计几套css样式,用js脚本判断窗口大小,选择加载。结构臃肿,加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习,有所心得,故分享于此,加强交流,共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
- ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说,学过一两门编程语言的就知道,需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来,比如声明一个字符串类型的数组:String str[]=new String[10]; 但是问题就来了,每次都是大小确定的数组,我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢? 动态数组就这样应运而生,龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组,并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
.net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号:大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包,主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音,功能强悍,下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具,效果不理想,现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美,
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念,这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图(Model, View and Diagram)
&
- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID:ProcessDefinitionId,当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID:ProcessInstanceId,当开始一个具体的流程时就会产生,也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId,每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和(ActivityImpl activityId
- 从省市区多重级联想到的,react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select,比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省,点击省加载市,点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景,如果我们使用jquery来实现,要考虑很多的问题,数据部分,以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区,这时候我切换省,要把市重新初始化数据,然后区域的部分要从页面
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用: vName(params);
函数定义时自发调用:(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
1. Some操作
在下面的代码中,使用了Some操作:if (self.partitioner == Some(partitioner)),那么Some(partitioner)表示什么含义?首先partitioner是方法combineByKey传入的变量,
Some的文档说明:
/** Class `Some[A]` represents existin
- java 匿名内部类
BlueSkator
java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类,就是提供了一个快捷方便的手段,令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用,当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解,但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成,而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热,苹果的东西不值得买,win应该不用
ljy325
游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序!貌似显卡跑游戏发热一样,按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机,发热量很小,运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
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/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示(GoF)
* 个人理解:
* 构建一个复杂的对象,对于创建者(Builder)来说,一是要有数据来源(rawData),二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上,这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包,解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
- 常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲,在工作中常常遇到一些实际问题,而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题,那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具,而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法,仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来,并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据,使用标量变量
单行多列数据,使用记录
单列多行数据,使用集合(。。。)
*集合:类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表(pl/sql table)、嵌套表(Nested Table)、变长数组(VARRAY)等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz(截止2015-7-13),从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby,通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中,有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组,如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体: struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest,即使加了-f也是不能强行覆盖的,这时怎么回事的呢?一两个文件还好说,就输几个yes吧,但是要是n多文件怎么办,那还不输死人呢?下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令,看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存,分布式缓存中的佼佼者当属memcached,它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中,而获取的时候也到相同的服务器中获取,由于不需要做集群同步,也就省去了集群间同步的开销和延迟,所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用,具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端,我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
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
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- CentOS安装JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的:
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下:p满足
(1),对任意的x1,x2,y,如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x,y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题:
给定满足1的数组p和一个整数k,求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析:
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数,知道有两种方法可以使用,但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚,看到一篇文章是关于的,觉得写的还挺不错的,原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式:
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索,这些著作均为PDF文件,不使用现有的框架如lucene,自己实现的方法如下:
1、从PDF文件中提取文本,这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本,一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件,这样,每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词,建立倒排表,倒排表的格式为:词=包含该词的总行数N=行号