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Matlab领域
matlab
⛄一、VFH*算法简介在机器人的每个位置,建立相应的向量场直方图,得到若干个初始候选方向,VFH将沿每个候选方向前进的后果考虑进去。对每个候选方向,首先估算出机器人沿该方向前进一段距离ds后的新位置,然后以该位置为中心,再建立新的向量场,对新的向量场继续分析得到若干候选方向,如此继续下去,重复ng次,就建立了一个深度为ng的搜索树。最后使用A算法,找出一条路径,使根结点到某一个叶子结点的代价最低,
- 自动驾驶技术的未来趋势与挑战分析
智能计算研究中心
其他
内容概要自动驾驶技术自诞生以来经历了多个发展阶段。最初的研究集中在感知和控制系统的基础构建,随后进入了数据处理和算法的优化阶段,如今,随着人工智能和机器学习技术的快速应用,自动驾驶行业正处于一个前所未有的迅猛发展期。当前,行业内涌现出多种解决方案,各大汽车制造商与科技公司纷纷加大投入,推动这一领域的技术进步。市场需求不断增加,为自动驾驶技术注入活力。城市交通拥堵、环境污染等问题促使人们寻求更加智能
- 基于联邦学习的政务大数据平台应用研究
宋罗世家技术屋
计算机软件及理论发展专栏政务大数据
摘要当前数字政府建设已进入深水区,政务大数据平台作为数据底座支撑各类政务信息化应用,其隐私数据的安全性和合规性一直被业界广泛关注。联邦学习是一类解决数据孤岛的重要方法,基于联邦学习的政务一体化大数据平台应用具有较高的研究价值。首先,介绍政务大数据平台及联邦学习应用现状;然后,分析政务大数据平台面临的隐私数据的采集、分类分级、共享三大管理挑战;接着,阐述基于联邦学习的推荐算法和隐私集合求交技术的解决
- C++14新特性之lambda参数auto
画个逗号给明天"
C++14新特性c++开发语言
1.介绍在C++11中,lambda表达式参数需要使用具体的类型,例如:autof=[](inta){returna;}参数的类型为int。在C++14中对lambda表达式进行了优化,参数可以是auto,例如:autof=[](autoa){returna;};这使得lambda表达式更加的灵活,可以接收任意类型的参数,这一特性通常称为泛型lambda。2.使用场景(1)结合STL算法。#inc
- 编程题-在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置(中等)
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数据结构算法c++二分查找
题目:给你一个按照非递减顺序排列的整数数组nums,和一个目标值target。请你找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。如果数组中不存在目标值target,返回[-1,-1]。你必须设计并实现时间复杂度为O(logn)的算法解决此问题。解法一(二分查找):直接遍历所有数组nums中元素时间复杂度为O(n),没有利用到数组升序排列的条件。由于数组已经排序,因此整个数组是单调递增的,我们可以利用
- LVS(Linux Virtual Server)概述
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目录1.LVS简介2.LVS的组成3.LVS负载均衡的三种包转发方式3.1NAT(网络地址映射)3.2IPTunneling(IP隧道)3.3DirectRouting(直接路由)4.LVS相关术语5.LVS-NAT模式工作原理6.LVS-DR模式工作原理7.LVS的负载调度算法1.LVS简介LVS(LinuxVirtualServer)即Linux虚拟服务器,是由章文嵩博士主导的开源负载均衡项目
- 基于深度学习的半导体检测与预测算法研究(二)
埃菲尔铁塔_CV算法
深度学习人工智能神经网络opencv计算机视觉python
摘要随着半导体行业的飞速发展,对生产过程中的检测和性能预测提出了更高要求。深度学习凭借其强大的数据处理和特征提取能力,在半导体领域展现出巨大的应用潜力。本文详细探讨了深度学习在半导体缺陷检测、工艺参数预测等方面的应用原理和方法,介绍了常见的深度学习模型如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)及其变体在半导体数据处理中的应用,分析了模型训练与优化的关键技术,并通过实际案例验证了深度学习算法在
- 基于深度学习的半导体算法原理及应用
埃菲尔铁塔_CV算法
算法机器学习人工智能计算机视觉深度学习python
摘要随着半导体产业的持续发展,深度学习技术在该领域的应用日益广泛且深入。本文全面阐述了基于深度学习的半导体算法原理,涵盖卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)及其变体长短时记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)等在半导体制造过程监测、缺陷检测、性能预测等方面的应用。详细分析了这些算法处理半导体相关数据的机制,探讨了算法实现中的关键技术,如数据预处理、模型训练与优化等。通过实际案例展示
- 计算机视觉国内外研究现状(综述)
埃菲尔铁塔_CV算法
计算机视觉
1.国内外研究进展1.2.1特征提取研究进展特征提取是图像处理的一个重要环节,是进行身份识别和行为识别的重要部分。近年来,针对不同特征的提取,国内外学者提出了许多特征提取算法,同样特征提取的效果大都不错。但是在复杂的猪舍环境中提取猪的特征还是比较困难的。下面针对几种目前常用的特征提取算法进行一些介绍。(1)传统的特征提取算法传统特征提取算法已经发展了很久,现阶段比较成熟,是深度学习算法出来之前研究
- SpringBoot Jwt令牌的使用(黑马javaweb)
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JWT概念JSONWebToken(JWT)是一种开放标准(RFC7519),它定义了一种紧凑和自包含的方式,用于作为JSON对象在各方之间安全地传输信息。这个信息可以被验证和信任,因为它是数字签名的。JWTs可以使用秘密(使用HMAC算法)或使用RSA或ECDSA的公钥/私钥对进行签名。JWT作用1、授权2、信息交换JWT示例代码1、SpringBoot中引入JWTio.jsonwebtoken
- 第六届MathorCup高校数学建模挑战赛-A题:淡水养殖池塘水华发生及池水自净化研究
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大数据竞赛赛题解析数学建模
目录摘要1问题的重述2问题的分析2.1问题一的分析2.2问题二的分析2.3问题三的分析2.4问题四的分析2.5问题五的分析3.问题的假设4.符号说明5.模型的建立与求解5.1问题一的建模与求解5.1.1分析对象与指标的选取5.1.2折线图分析5.1.3相关性分析5.1.4问题1的结果分析5.2问题二的建模与求解5.2.1分析对象与指标的选取5.2.2Topsis算法评价5.2.3综合污染指数法5.
- 【GA MTSP】基于matlab遗传算法求解多旅行商问题(目标函数:最短距离 单起点多终点)【含Matlab源码 4354期】
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欢迎来到Matlab研究室博客之家✅博主简介:985研究生,热爱科研的Matlab仿真开发者,完整代码论文复现程序定制期刊写作科研合作扫描文章底部QQ二维码。个人主页:Matlab研究室代码获取方式:扫描文章底部QQ二维码⛳️座右铭:行百里者,半于九十;路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。更多Matlab路径规划仿真内容点击①Matlab路径规划(研究室版
- 模型应用管理的成功之道:策略、工具与团队协作
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管理模型应用涉及多个方面,包括模型的开发、部署、监控、优化和维护。以下是管理模型应用的关键步骤和策略:1.模型开发●需求分析:明确业务需求,确定模型的目标和评估指标。●数据准备:收集、清洗和预处理数据,确保数据质量。●模型选择:根据问题类型选择合适的算法和模型架构。●训练与验证:使用训练数据训练模型,并通过验证集评估模型性能。●超参数调优:通过交叉验证、网格搜索等方法优化模型超参数。2.模型部署●
- LLM大模型产品经理学习指南【2025全新版】:极致详细,一篇搞定!
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前言·随着人工智能技术的蓬勃发展,尤其是大模型(LargeModel)的强势兴起,越来越多的企业对这一领域愈发重视并加大投入。作为大模型产品经理,需具备一系列跨学科的知识与技能,方能有效地推动产品的开发、优化以及市场化进程。以下是一份详尽的大模型产品经理学习路线,旨在助力你构建所需的知识体系,实现从零基础到精通的蜕变。一、基础知识阶段(一)计算机科学基础数据结构与算法:深入理解基本的数据结构(如数
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MATLAB算法实现与应用matlab算法机器人人工智能开发语言算法应用避障算法
基于人工势场的多机器人协同运动与避障算法研究摘要1.引言2.方法说明2.1人工势场模型2.2运动控制流程3.核心函数解释3.1主循环结构3.2力计算函数4.实验设计4.1参数配置4.2测试场景5.结果分析5.1典型运动轨迹5.2性能指标6.总结与建议成果总结改进方向附录:完整MATLAB代码参考文献摘要本文提出了一种基于人工势场法的多机器人协同运动与避障算法,通过MATLAB实现仿真验证。算法通过
- 图像分类与目标检测算法
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在计算机视觉领域,图像分类与目标检测是两项至关重要的技术。它们通过对图像进行深入解析和理解,为各种应用场景提供了强大的支持。本文将详细介绍这两项技术的算法原理、技术进展以及当前的落地应用。一、图像分类算法图像分类是指将输入的图像划分为预定义的类别之一。这一过程的核心在于特征提取和分类器的设计。1.特征提取特征提取是图像分类的第一步,其目标是从图像中提取出能够区分不同类别的关键信息。传统的特征提取方
- python栈实战 迷宫寻找出口
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深度优先算法
迷宫问题,作为计算机科学和算法设计中的一个经典问题,不仅考验了我们对数据结构的理解和应用,还锻炼了我们解决复杂问题的能力。在众多的解决方案中,利用栈来实现深度优先搜索(DFS)是一种直观且高效的方法。栈,作为一种基础的数据结构,其特性使得它在处理需要回溯的场景时显得尤为合适。在迷宫问题中,当我们沿着某条路径深入探索时,可能会遇到无法继续前行的死胡同。此时,栈的作用就凸显出来了:我们可以将当前的位置
- 【鸿蒙在OpenHarmony系统上集成OpenCV,实现图片裁剪】
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鸿蒙在OpenHarmony系统上集成OpenCV,实现图片裁剪OpenCV介绍OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它由一系列的C函数和少量C++类构成,同时提供Python、Java和MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV具有极广的应用领域,它包括但不限于:人脸识别和物
- idea新增java快捷键代码片段
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开发问题汇总intellij-ideajavaide
最近在写一些算法题,有很多的List<List这种编写,想着能否自定义一下快捷键直接在写代码输入:lli,即可看见提示
- 滑动窗口算法笔记(C++)
程序员阿荣
算法和数据结构算法笔记c++
滑动窗口算法是一种基于双指针技巧的高效算法,常用于解决数组或字符串上的一些特定问题.算法讲解基本概念滑动窗口算法可以想象成在一个数组或字符串上有一个固定大小或者可变大小的窗口,该窗口在数组或字符串上从左到右滑动.在滑动的过程中,根据具体问题的要求,对窗口内的元素进行计算和操作.窗口的大小可以根据问题的不同而变化,有时是固定的,有时是动态调整的.算法实现步骤初始化:定义两个指针(例如left和rig
- 秒懂倒位序算法
零度随想
一倒位序的实现:倒位序则是把原数的二进制表示倒过来写就成了原数的倒位数。倒位序的二进制实现N=8倒位序----------------顺序0(000)-----------0(000)4(100)-----------1(001)2(010)-----------2(010)6(110)-----------3(011)1(001)-----------4(100)5(101)----------
- 线性回归、逻辑回归及SVM
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1,回归(LinearRegression)回归其实就是对已知公式的未知参数进行估计。可以简单的理解为:在给定训练样本点和已知的公式后,对于一个或多个未知参数,机器会自动枚举参数的所有可能取值(对于多个参数要枚举它们的不同组合),直到找到那个最符合样本点分布的参数(或参数组合)。当然,实际运算有一些优化算法,肯定不会去枚举的。注意,回归的前提是公式已知,否则回归无法进行。回归中的公式基本都是数据分
- 【AI】人工智能没那么神秘!
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AI是什么?人工智能(ArtificialIntelligence),英文缩写为AI。AI人工智能不是简单的应用程序,而是一类技术,包含机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域。AI系统通常由算法、数据、模型和代码组成,其中代码用于实现算法,数据用于训练模型,最终形成智能决策能力。AI可以嵌入到应用程序中,但其本身是一个复杂的技术体系。AI为什么这么聪明?AI之所以看起来很聪明,主要是因为它通
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简介实现一些基本的算法,你可以不看,但是不能不会,算法小白可以跟着一起练习。二分查找题目1:查找目标值的第一个出现位置要求:给定一个升序数组nums和目标值target,返回target第一次出现的索引,若不存在返回-1。示例:输入:nums=[1,2,2,2,3],target=2→输出:1输入:nums=[5,7,7,8,8,10],target=6→输出:-1答案:publicintfirs
- 强化学习算法:蒙特卡洛树搜索 (Monte Carlo Tree Search) 原理与代码实例讲解
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强化学习算法:蒙特卡洛树搜索(MonteCarloTreeSearch)原理与代码实例讲解关键词:蒙特卡洛树搜索,强化学习,决策树,搜索算法,博弈策略,应用场景,代码实现1.背景介绍1.1问题由来强化学习(ReinforcementLearning,RL)是人工智能领域的一个核心分支,专注于通过与环境交互,学习最优策略以实现特定目标。传统的强化学习算法,如Q-learning、SARSA等,通常依
- 逻辑回归不能解决非线性问题,而svm可以解决
江河地笑
机器学习逻辑回归支持向量机算法
逻辑回归和支持向量机(SVM)是两种常用的分类算法,它们在处理数据时有一些不同的特点,特别是在面对非线性问题时。1.逻辑回归逻辑回归本质上是一个线性分类模型。它的目的是寻找一个最适合数据的直线(或超平面),用来将不同类别的数据分开。它的分类决策是基于输入特征的加权和,即:由于逻辑回归是线性模型,因此它只能在数据集是线性可分的情况下表现良好。如果数据的分布是非线性的,逻辑回归可能无法有效地分类,因为
- LVS的DR模式
扮瘦人
LVS负载均衡lvs网络
一、DR模式DR模式:直接路由模式1.1DR模式的工作方式调度器在整个LVS集群当中是最重要的。在NAT模式下,调度器负责接受请求,同时根据负载均衡的算法转发流量,响应给客户端。DR模式下,调度器依然负责接受请求,同时根据负载均衡的算法转发流量,区别在于响应直接由RS响应给客户端。直接路由DirectRouting,是一种二层转发模式,二层转发的是数据帧,根据MAC地址和目的MAC地址进行转发。不
- 从0到1:ArkTS实现鸿蒙策略模式全解析
谢道韫689
鸿蒙随笔harmonyos策略模式华为
策略模式初窥策略模式(StrategyPattern)是一种行为型设计模式,它定义了一系列算法,并将每个算法封装起来,使它们可以相互替换,且算法的变化不会影响到使用算法的客户端。在软件开发中,策略模式就像是一个万能的“策略工具箱”,当我们遇到一个问题有多种解决方案,并且需要在不同的场景下灵活切换这些方案时,策略模式就能派上用场。举个生活中的例子,我们日常出行,可以选择步行、骑自行车、坐公交车或者打
- ASP.NET Core用MediatR实现领域事件
AAA猪饲料批发李师傅
.NETASP.NETCoreDDDMediatR
目录领域事件的实现选择实现方式1:C#的事件机制实现方式2:进程内消息传递的开源库MediatR。MediatR用法注意领域事件的实现选择实现方式1:C#的事件机制缺点:需要显式地注册。varbl=newProcessBusinessLogic();bl.ProcessCompleted+=bl_ProcessCompleted;bl.StartProcess();实现方式2:进程内消息传递的开源
- html页面js获取参数值
0624chenhong
html
1.js获取参数值js
function GetQueryString(name)
{
var reg = new RegExp("(^|&)"+ name +"=([^&]*)(&|$)");
var r = windo
- MongoDB 在多线程高并发下的问题
BigCat2013
mongodbDB高并发重复数据
最近项目用到 MongoDB , 主要是一些读取数据及改状态位的操作. 因为是结合了最近流行的 Storm进行大数据的分析处理,并将分析结果插入Vertica数据库,所以在多线程高并发的情境下, 会发现 Vertica 数据库中有部分重复的数据. 这到底是什么原因导致的呢?笔者开始也是一筹莫 展,重复去看 MongoDB 的 API , 终于有了新发现 :
com.mongodb.DB 这个类有
- c++ 用类模版实现链表(c++语言程序设计第四版示例代码)
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T>
class Node
{
private:
Node<T> * next;
public:
T data;
- 最近情况
麦田的设计者
感慨考试生活
在五月黄梅天的岁月里,一年两次的软考又要开始了。到目前为止,我已经考了多达三次的软考,最后的结果就是通过了初级考试(程序员)。人啊,就是不满足,考了初级就希望考中级,于是,这学期我就报考了中级,明天就要考试。感觉机会不大,期待奇迹发生吧。这个学期忙于练车,写项目,反正最后是一团糟。后天还要考试科目二。这个星期真的是很艰难的一周,希望能快点度过。
- linux系统中用pkill踢出在线登录用户
被触发
linux
由于linux服务器允许多用户登录,公司很多人知道密码,工作造成一定的障碍所以需要有时踢出指定的用户
1/#who 查出当前有那些终端登录(用 w 命令更详细)
# who
root pts/0 2010-10-28 09:36 (192
- 仿QQ聊天第二版
肆无忌惮_
qq
在第一版之上的改进内容:
第一版链接:
http://479001499.iteye.com/admin/blogs/2100893
用map存起来号码对应的聊天窗口对象,解决私聊的时候所有消息发到一个窗口的问题.
增加ViewInfo类,这个是信息预览的窗口,如果是自己的信息,则可以进行编辑.
信息修改后上传至服务器再告诉所有用户,自己的窗口
- java读取配置文件
知了ing
1,java读取.properties配置文件
InputStream in;
try {
in = test.class.getClassLoader().getResourceAsStream("config/ipnetOracle.properties");//配置文件的路径
Properties p = new Properties()
- __attribute__ 你知多少?
矮蛋蛋
C++gcc
原文地址:
http://www.cnblogs.com/astwish/p/3460618.html
GNU C 的一大特色就是__attribute__ 机制。__attribute__ 可以设置函数属性(Function Attribute )、变量属性(Variable Attribute )和类型属性(Type Attribute )。
__attribute__ 书写特征是:
- jsoup使用笔记
alleni123
java爬虫JSoup
<dependency>
<groupId>org.jsoup</groupId>
<artifactId>jsoup</artifactId>
<version>1.7.3</version>
</dependency>
2014/08/28
今天遇到这种形式,
- JAVA中的集合 Collectio 和Map的简单使用及方法
百合不是茶
listmapset
List ,set ,map的使用方法和区别
java容器类类库的用途是保存对象,并将其分为两个概念:
Collection集合:一个独立的序列,这些序列都服从一条或多条规则;List必须按顺序保存元素 ,set不能重复元素;Queue按照排队规则来确定对象产生的顺序(通常与他们被插入的
- 杀LINUX的JOB进程
bijian1013
linuxunix
今天发现数据库一个JOB一直在执行,都执行了好几个小时还在执行,所以想办法给删除掉
系统环境:
ORACLE 10G
Linux操作系统
操作步骤如下:
第一步.查询出来那个job在运行,找个对应的SID字段
select * from dba_jobs_running--找到job对应的sid
&n
- Spring AOP详解
bijian1013
javaspringAOP
最近项目中遇到了以下几点需求,仔细思考之后,觉得采用AOP来解决。一方面是为了以更加灵活的方式来解决问题,另一方面是借此机会深入学习Spring AOP相关的内容。例如,以下需求不用AOP肯定也能解决,至于是否牵强附会,仁者见仁智者见智。
1.对部分函数的调用进行日志记录,用于观察特定问题在运行过程中的函数调用
- [Gson六]Gson类型适配器(TypeAdapter)
bit1129
Adapter
TypeAdapter的使用动机
Gson在序列化和反序列化时,默认情况下,是按照POJO类的字段属性名和JSON串键进行一一映射匹配,然后把JSON串的键对应的值转换成POJO相同字段对应的值,反之亦然,在这个过程中有一个JSON串Key对应的Value和对象之间如何转换(序列化/反序列化)的问题。
以Date为例,在序列化和反序列化时,Gson默认使用java.
- 【spark八十七】给定Driver Program, 如何判断哪些代码在Driver运行,哪些代码在Worker上执行
bit1129
driver
Driver Program是用户编写的提交给Spark集群执行的application,它包含两部分
作为驱动: Driver与Master、Worker协作完成application进程的启动、DAG划分、计算任务封装、计算任务分发到各个计算节点(Worker)、计算资源的分配等。
计算逻辑本身,当计算任务在Worker执行时,执行计算逻辑完成application的计算任务
- nginx 经验总结
ronin47
nginx 总结
深感nginx的强大,只学了皮毛,把学下的记录。
获取Header 信息,一般是以$http_XX(XX是小写)
获取body,通过接口,再展开,根据K取V
获取uri,以$arg_XX
&n
- 轩辕互动-1.求三个整数中第二大的数2.整型数组的平衡点
bylijinnan
数组
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class ExoWeb {
public static void main(String[] args) {
ExoWeb ew=new ExoWeb();
System.out.pri
- Netty源码学习-Java-NIO-Reactor
bylijinnan
java多线程netty
Netty里面采用了NIO-based Reactor Pattern
了解这个模式对学习Netty非常有帮助
参考以下两篇文章:
http://jeewanthad.blogspot.com/2013/02/reactor-pattern-explained-part-1.html
http://gee.cs.oswego.edu/dl/cpjslides/nio.pdf
- AOP通俗理解
cngolon
springAOP
1.我所知道的aop 初看aop,上来就是一大堆术语,而且还有个拉风的名字,面向切面编程,都说是OOP的一种有益补充等等。一下子让你不知所措,心想着:怪不得很多人都和 我说aop多难多难。当我看进去以后,我才发现:它就是一些java基础上的朴实无华的应用,包括ioc,包括许许多多这样的名词,都是万变不离其宗而 已。 2.为什么用aop&nb
- cursor variable 实例
ctrain
variable
create or replace procedure proc_test01
as
type emp_row is record(
empno emp.empno%type,
ename emp.ename%type,
job emp.job%type,
mgr emp.mgr%type,
hiberdate emp.hiredate%type,
sal emp.sal%t
- shell报bash: service: command not found解决方法
daizj
linuxshellservicejps
今天在执行一个脚本时,本来是想在脚本中启动hdfs和hive等程序,可以在执行到service hive-server start等启动服务的命令时会报错,最终解决方法记录一下:
脚本报错如下:
./olap_quick_intall.sh: line 57: service: command not found
./olap_quick_intall.sh: line 59
- 40个迹象表明你还是PHP菜鸟
dcj3sjt126com
设计模式PHP正则表达式oop
你是PHP菜鸟,如果你:1. 不会利用如phpDoc 这样的工具来恰当地注释你的代码2. 对优秀的集成开发环境如Zend Studio 或Eclipse PDT 视而不见3. 从未用过任何形式的版本控制系统,如Subclipse4. 不采用某种编码与命名标准 ,以及通用约定,不能在项目开发周期里贯彻落实5. 不使用统一开发方式6. 不转换(或)也不验证某些输入或SQL查询串(译注:参考PHP相关函
- Android逐帧动画的实现
dcj3sjt126com
android
一、代码实现:
private ImageView iv;
private AnimationDrawable ad;
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState)
{
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout
- java远程调用linux的命令或者脚本
eksliang
linuxganymed-ssh2
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105862
Java通过SSH2协议执行远程Shell脚本(ganymed-ssh2-build210.jar)
使用步骤如下:
1.导包
官网下载:
http://www.ganymed.ethz.ch/ssh2/
ma
- adb端口被占用问题
gqdy365
adb
最近重新安装的电脑,配置了新环境,老是出现:
adb server is out of date. killing...
ADB server didn't ACK
* failed to start daemon *
百度了一下,说是端口被占用,我开个eclipse,然后打开cmd,就提示这个,很烦人。
一个比较彻底的解决办法就是修改
- ASP.NET使用FileUpload上传文件
hvt
.netC#hovertreeasp.netwebform
前台代码:
<asp:FileUpload ID="fuKeleyi" runat="server" />
<asp:Button ID="BtnUp" runat="server" onclick="BtnUp_Click" Text="上 传" />
- 代码之谜(四)- 浮点数(从惊讶到思考)
justjavac
浮点数精度代码之谜IEEE
在『代码之谜』系列的前几篇文章中,很多次出现了浮点数。 浮点数在很多编程语言中被称为简单数据类型,其实,浮点数比起那些复杂数据类型(比如字符串)来说, 一点都不简单。
单单是说明 IEEE浮点数 就可以写一本书了,我将用几篇博文来简单的说说我所理解的浮点数,算是抛砖引玉吧。 一次面试
记得多年前我招聘 Java 程序员时的一次关于浮点数、二分法、编码的面试, 多年以后,他已经称为了一名很出色的
- 数据结构随记_1
lx.asymmetric
数据结构笔记
第一章
1.数据结构包括数据的
逻辑结构、数据的物理/存储结构和数据的逻辑关系这三个方面的内容。 2.数据的存储结构可用四种基本的存储方法表示,它们分别是
顺序存储、链式存储 、索引存储 和 散列存储。 3.数据运算最常用的有五种,分别是
查找/检索、排序、插入、删除、修改。 4.算法主要有以下五个特性:
输入、输出、可行性、确定性和有穷性。 5.算法分析的
- linux的会话和进程组
网络接口
linux
会话: 一个或多个进程组。起于用户登录,终止于用户退出。此期间所有进程都属于这个会话期。会话首进程:调用setsid创建会话的进程1.规定组长进程不能调用setsid,因为调用setsid后,调用进程会成为新的进程组的组长进程.如何保证? 先调用fork,然后终止父进程,此时由于子进程的进程组ID为父进程的进程组ID,而子进程的ID是重新分配的,所以保证子进程不会是进程组长,从而子进程可以调用se
- 二维数组 元素的连续求解
1140566087
二维数组ACM
import java.util.HashMap;
public class Title {
public static void main(String[] args){
f();
}
// 二位数组的应用
//12、二维数组中,哪一行或哪一列的连续存放的0的个数最多,是几个0。注意,是“连续”。
public static void f(){
- 也谈什么时候Java比C++快
windshome
javaC++
刚打开iteye就看到这个标题“Java什么时候比C++快”,觉得很好笑。
你要比,就比同等水平的基础上的相比,笨蛋写得C代码和C++代码,去和高手写的Java代码比效率,有什么意义呢?
我是写密码算法的,深刻知道算法C和C++实现和Java实现之间的效率差,甚至也比对过C代码和汇编代码的效率差,计算机是个死的东西,再怎么优化,Java也就是和C