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fengye207161
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- Lynda.com软件教程英文字幕集锦
mater lai
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:Lynda.com平台上的英文字幕文件汇集了从基础到高级的各类软件教程,涵盖AutodeskMaya、AdobeIllustrator、MicrosoftPowerPoint、AdobePhotoshop、Windows7操作系统、3dsMax、AutoCAD以及AdobeAfterEffects的使用和技巧。这些字幕文件为学习者提供了精准理解软件操作和技术术
- 数字信号处理(DSP)全方位学习指南
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:数字信号处理(DSP)是信息技术的关键部分,涉及多种数字信号的分析与处理技术,广泛应用于多个技术领域。本指南深入探索DSP的集成开发环境(IDE),基础概念,以及专业词汇,旨在帮助读者系统掌握DSP原理和实践技能。内容涵盖DSP集成开发环境CCS的使用、基础知识如傅里叶变换与滤波器设计,以及专业术语的学习。此外,还介绍了DSP在音频、图像处理和通信系统中的实际
- 【机器学习&深度学习】本地部署 vs API调用:关键看显存!
一叶千舟
深度学习【应用必备常识】深度学习人工智能
目录一、本地部署VSAPI调用1.模型运行方式2.性能与速度3.成本4.隐私与安全5.何时选择哪种方式?二、为什么推荐本地部署?1️⃣零依赖网络和外部服务,更可靠稳定2️⃣无调用次数限制,更适合高频或批量推理3️⃣避免长期API费用,节省成本4️⃣保护用户隐私和数据安全5️⃣可自定义、深度优化6️⃣加载一次即可复用,低延迟高性能7️⃣离线可用(重要!)三、适合本地部署的情况四、本地部署条件4.1模
- 深度学习 vs 传统机器学习:哪个更适合你的项目?
AI大模型应用之禅
深度学习机器学习人工智能ai
深度学习vs传统机器学习:哪个更适合你的项目?关键词:深度学习、传统机器学习、特征工程、数据量、计算资源、项目选择、算法对比摘要:本文将用"炒菜"和"拼图"等生活案例,从核心原理、适用场景、资源需求等维度对比深度学习与传统机器学习。通过具体代码示例和真实项目场景分析,帮助开发者和企业决策者快速判断:你的项目该选深度学习还是传统机器学习?背景介绍目的和范围随着AI技术普及,"该用深度学习还是传统机器
- Python 机器学习实战:泰坦尼克号生还者预测 (从数据探索到模型构建)
程序员阿超的博客
Pythonpython机器学习开发语言泰坦尼克号KaggleScikit-learn实战教程
引言:挑战介绍泰坦尼克号的沉没是历史上最著名的海难之一。除了其悲剧色彩,它还为数据科学提供了一个经典且引人入胜的入门项目。Kaggle平台上的“Titanic:MachineLearningfromDisaster”竞赛,要求我们利用乘客数据来预测哪些人更有可能在这场灾难中幸存。这是一个典型的二元分类问题:目标变量Survived只有两个值,0(遇难)或1(生还)。这个项目之所以经典,是因为它涵盖
- 【unity游戏开发——网络】网络协议、TCP vs UDP 本质区别
向宇it
【unity游戏开发——网络】网络网络协议unity游戏引擎c#tcp/ipudp
注意:考虑到热更新的内容比较多,我将热更新的内容分开,并全部整合放在【unity游戏开发——网络】专栏里,感兴趣的小伙伴可以前往逐一查看学习。文章目录一、网络协议概述二、OSI七层模型三、TCP/IP四层模型四、核心传输协议对比1、TCPvsUDP本质区别2、TCP关键机制详解2.1三次握手建立连接2.2四次挥手断开连接五、常见面试题精要六、总结1、TCP:2、UDP:专栏推荐完结一、网络协议概述
- colour-demosaicing:实现多款CFA去马赛克算法的Python开源包
常琚蕙
colour-demosaicing:实现多款CFA去马赛克算法的Python开源包colour-demosaicingCFA(ColourFilterArray)DemosaicingAlgorithmsforPython项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/co/colour-demosaicing项目介绍在数字图像处理领域,马赛克效应(Mosaicing)是
- LLM大语言模型学习笔记(1)
Arixs666
大语言模型语言模型笔记人工智能
1.概念大语言模型(LLM,LargeLanguageModel),也称大型语言模型,是一种旨在理解和生成人类语言的人工智能模型。LLM通常指包含数百亿(或更多)参数的语言模型,它们在海量的文本数据上进行训练,从而获得对语言深层次的理解。2.能力2.1涌现能力区分大语言模型(LLM)与以前的预训练语言模型(PLM)最显著的特征之一是它们的涌现能力。涌现能力是一种令人惊讶的能力,它在小型模型中不明显
- 【python数据分析】数据建模之Kmeans聚类
斑点鱼 SpotFish
python数据建模聚类python数据分析
K-means聚类:最常用的机器学习聚类算法,且为典型的基于距离的聚类算法。K均值:基于原型的、划分的距离技术,它试图发现用户指定个数(K)的簇以欧式距离作为相似度测度Kmeans聚类案例分析:make_blobs聚类数据生成器#导入模块from sklearn.cluster import KMeansfromsklearn.datasetsimportmake_blobs#创建数据x,y_tr
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:TinyWebServer是一个用C++编写的轻量级Web服务器,专为Linux系统设计。它提供了深入学习Web服务器工作原理和本地开发小型项目的机会。项目涵盖了网络套接字编程、多线程处理、HTTP协议解析等关键系统编程技术,并允许通过源代码分析学习和实践。开发者可以通过扩展TinyWebServer来学习更多关于Web服务器的深入知识和技术。1.Linux下
- 【unity游戏开发——网络】网络游戏通信方案——强联网游戏(Socket长连接)、 弱联网游戏(HTTP短连接)
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注意:考虑到热更新的内容比较多,我将热更新的内容分开,并全部整合放在【unity游戏开发——网络】专栏里,感兴趣的小伙伴可以前往逐一查看学习。文章目录一、联网游戏类型划分二、核心通信协议对比三、开发选择指南专栏推荐完结一、联网游戏类型划分类型通信特点代表游戏技术本质弱联网游戏按需连接,单次请求后立即断开消消乐、卡牌类(如《刀塔传奇》)短连接通信强联网游戏持续连接,实时双向数据交换《王者荣耀》《和平
- 大语言模型LLM原理篇
大模型席卷全球,彷佛得模型者得天下。对于IT行业来说,以后可能没有各种软件了,只有各种各样的智体(Agent)调用各种各样的API。在这种大势下,笔者也阅读了很多大模型相关的资料,和很多新手一样,开始脑子里都是一团乱麻,随着相关文章越读越多,再进行内容梳理,终于理清了一条清晰的脉络。笔者写原理篇时心情是有些惴惴不安的,因为毕竟对大模型的研究有限,缺乏深度。但是,还是觉得有必要记录一下学习理解心得,
- 大语言模型(LLM)笔记
笑衬人心。
大模型学习语言模型笔记人工智能
一、什么是大语言模型(LLM)?LLM(LargeLanguageModel)是基于Transformer架构构建,并在海量文本语料上训练出的具备自然语言理解和生成能力的深度神经网络模型。其本质任务是**预测下一个token(词/字/符号)**的概率分布,但通过大规模参数和数据的支持,表现出类人智能的行为。二、核心架构:Transformer由Google在2017年提出,是目前LLM的主流架构。
- 我的第一个开源项目:用Python搭建轻量级静态网页服务器—— 零基础也能实现的Web开发初体验
一、为什么选择静态服务器?极简高效:无需数据库或复杂后端逻辑,适合展示简历、作品集等静态内容学习曲线平缓:是理解HTTP协议和Web服务原理的最佳入门方式资源消耗低:单文件Python脚本即可运行,内存占用小于10MB二、完整开发流程(含代码逐行解析)第一步:创建项目结构PWS/#项目根目录├──static/#静态资源文件夹│├──index.html#主页│├──style.css#样式表│└
- Svelte学习笔记六:谈谈双向绑定的使用
月半叫做胖
Svelte前端学习svelte前端框架
表单元素的双向绑定1.input受控绑定使用bind关键字进行绑定,svelte通过bind关键字来完成类似v-model的双向绑定textcheckboxnumberrangeselectletquestions=[{id:1,text:'question1'},{id:2,text:'question2'},{id:3,text:'question3'}];letselected=1;{#ea
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一、Milvus简介Milvus是一个开源的向量数据库,专为AI应用和向量相似度搜索而设计,以加速非结构化数据的检索。自2019年创建以来,Milvus专注于存储、索引和管理由深度神经网络和其他机器学习模型生成的海量嵌入向量。其能够处理万亿级别的向量索引任务。Milvus的核心优势在于其高效的索引机制,它支持多种索引类型,包括FLAT、IVF_FLAT、IVF_SQ8、IVF_PQ和HNSW等。这
- Golang领域GOROOT的配置与使用技巧
Golang编程笔记
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Golang领域GOROOT的配置与使用技巧关键词:Golang,GOROOT,配置,使用技巧,环境变量摘要:本文详细介绍了Golang领域中GOROOT的相关知识。首先阐述了GOROOT的背景,包括其目的、适用读者、文档结构和相关术语。接着深入解析了GOROOT的核心概念及与其他关键元素的联系,并通过Mermaid流程图展示其架构。之后详细讲解了GOROOT配置的核心算法原理及具体操作步骤,配以
- svelte笔记
艾小逗
web笔记
svelte特性编译过程使用场景创建项目问题1:build报错基本语法响应式变量if语句for循环await加载数据Event组件通信父子组件跨组件通信storeslot插槽生命周期tickonMountonDestroySvelteKit与Svelte的区别项目结构路由+page+page.svelte+page.js/ts+error+layout+layout.sveltelayout.se
- 常见机器学习算法与应用场景
计算机软件程序设计
知识科普机器学习算法人工智能
当然可以。下面是对常见机器学习算法的全面详细阐述,包括每种算法的基本原理、特点以及典型应用场景。1.监督学习(SupervisedLearning)1.1线性回归(LinearRegression)原理:通过拟合一条直线来表示输入和输出之间的关系,适用于预测连续值输出。特点:简单易懂,计算速度快,但只能捕捉线性关系。应用场景:房价预测股票价格预测销售额预测1.2逻辑回归(LogisticRegre
- LeetCode 70:爬楼梯|递归到动态规划全路径解析
kiki_2411
算法设计与分析leetcode动态规划算法
本篇博客将通过LeetCode第70题“ClimbingStairs”为例,系统讲解从递归暴力解法到记忆化搜索、再到动态规划及空间优化的四种典型思路,适合算法初学者深入掌握递归与DP基础。文章目录LeetCode70|爬楼梯一、题目描述二、思路分析三、方法一:递归(不带记忆)思路C++代码四、方法二:递归+记忆化搜索(Top-DownDP)思路五、方法三:动态规划(Bottom-Up)思路六、方法
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青铜锁00
#退化论文阅读深度学习论文阅读图像处理
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- 深入理解HashMap:从数据结构到高并发战场
达利源
java面试题哈希算法散列表算法
以下是我在财税业务中的自我体会:一、核心矛盾与设计哲学想象一个存放千万级纳税人信息的仓库(Map)。你需要:极速存取:输入ID,瞬间定位到对象。动态扩容:纳税人数量激增时,仓库能自动变大。空间高效:避免仓库大部分区域空置。线程安全(可选):多窗口(线程)同时办理业务不混乱。HashMap的答卷:核心武器:数组+链表/红黑树灵魂算法:哈希函数(HashFunction)扩容策略:负载因子(LoadF
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由浅入深理解神经网络2张量流与反向传播0前言1张量流和运算图2复合函数视角2.1复合函数求导2.1.1链式法则2.1.2多元函数的链式法则2.2前馈网络的反向传播2.3任意网络的反向传播3结语0前言在由浅入深理解神经网络1一个简单到极致的神经网络中,我们已经发现了训练神经网络最重要的一件事,那就是求梯度,然后优化算法利用梯度来调整网络参数.我们重写一下前面提到的一个通用的神经网络:y=f(x;θ)
- 【深度学习|学习笔记】如何在深度学习中使用 正则化技术 进行模型压缩、稀疏建模和迁移学习调优?
努力毕业的小土博^_^
机器学习基础算法优质笔记2深度学习学习笔记迁移学习人工智能机器学习
【深度学习|学习笔记】如何在深度学习中使用正则化技术进行模型压缩、稀疏建模和迁移学习调优?【深度学习|学习笔记】如何在深度学习中使用正则化技术进行模型压缩、稀疏建模和迁移学习调优?文章目录【深度学习|学习笔记】如何在深度学习中使用正则化技术进行模型压缩、稀疏建模和迁移学习调优?✅一、使用正则化进行模型压缩(ModelCompression)目标:方法:L1正则化促使权重稀疏化代码示例:后续压缩步骤
- Java高并发系统限流算法的应用
赵广陆
arithmeticjava算法开发语言
目录1概述2计数器限流2.1概述2.2实现2.3结果分析2.4优缺点2.5应用3漏桶算法3.1概述3.2实现3.3结果分析3.4优缺点4令牌桶算法4.1概述4.2实现4.3结果分析4.4应用5滑动窗口5.1概述5.2实现5.3结果分析5.4应用想学习架构师构建流程请跳转:Java架构师系统架构设计1概述在开发高并发系统时有三把利器用来保护系统:缓存、降级和限流。限流可以认为服务降级的一种,限流是对
- Python从0到100完整学习指南(必看导航)
是Dream呀
Pythonpython人工智能爬虫web神经网络算法深度学习
前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学业升学和工作就业的先行者!【优惠信息】•新专栏订阅前1000名享9.9元优惠•订阅量破10
- (SERIES1) MacOS Terminal远程SSH连接Aliyun ECS服务器纯命令行模式下部署DM8教程(服务器环境Ubuntu 20.04LTS )
Ender-Shadows
达梦数据库ubuntumacos阿里云
1DM数据库版本介绍1.1版本区别 DM8目前的版本主要包括标准版、企业版、安全版和开发版。前三项的比较如表1-1所示。以适用场景为角度进行分类,标准版适用于小型应用开发,企业版适合生产环境级应用,安全版则在具备所有企业版基础上加入了对四权分立、强制访问控制、审计和实时侵害检测等功能上的补全,在安全性方面实现了更加全面完善的安全策略;至于开发版则专供开发者学习、测试、开发用途,有1年免费试用期,
- Python|读取word文档表格内容
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算法之美编程语言人工智能python数据挖掘数据可视化
本文首发于微信公众号:"算法与编程之美",欢迎关注,及时了解更多此系列文章。引言在日常生活里,不管是办公、学习还是制作邀请函、请柬、简历等等,我们都会使用一个软件MicrosoftOfficeWord,OfficeWord是微软公司的一个收费文字处理应用程序,是最流行的文字处理程序之一,它虽功能强大,但简学易懂,但同时也有一个缺点,当一个Word文档储存的内容特别庞大的时候,使用者想要提取自己想要
- 记忆力锻炼方法
穗余
记忆力计算机视觉人工智能深度学习
记忆力锻炼的核心在于科学方法、持续训练和健康生活习惯的结合。通过重复训练、关联记忆、充足睡眠等方式,可有效提升大脑信息处理与存储能力。关键在于长期坚持,并结合多种技巧形成适合自己的记忆策略。一、科学记忆方法重复训练与间隔复习大脑通过重复强化神经连接,但机械重复效率低。建议采用间隔重复法,例如学习新知识后,在1天、3天、1周等间隔复习,利用“遗忘曲线”规律巩固记忆。关联记忆法将新信息与已知内容关联,
- scala的option和some
矮蛋蛋
编程scala
原文地址:
http://blog.sina.com.cn/s/blog_68af3f090100qkt8.html
对于学习 Scala 的 Java™ 开发人员来说,对象是一个比较自然、简单的入口点。在 本系列 前几期文章中,我介绍了 Scala 中一些面向对象的编程方法,这些方法实际上与 Java 编程的区别不是很大。我还向您展示了 Scala 如何重新应用传统的面向对象概念,找到其缺点
- NullPointerException
Cb123456
androidBaseAdapter
java.lang.NullPointerException: Attempt to invoke virtual method 'int android.view.View.getImportantForAccessibility()' on a null object reference
出现以上异常.然后就在baidu上
- PHP使用文件和目录
天子之骄
php文件和目录读取和写入php验证文件php锁定文件
PHP使用文件和目录
1.使用include()包含文件
(1):使用include()从一个被包含文档返回一个值
(2):在控制结构中使用include()
include_once()函数需要一个包含文件的路径,此外,第一次调用它的情况和include()一样,如果在脚本执行中再次对同一个文件调用,那么这个文件不会再次包含。
在php.ini文件中设置
- SQL SELECT DISTINCT 语句
何必如此
sql
SELECT DISTINCT 语句用于返回唯一不同的值。
SQL SELECT DISTINCT 语句
在表中,一个列可能会包含多个重复值,有时您也许希望仅仅列出不同(distinct)的值。
DISTINCT 关键词用于返回唯一不同的值。
SQL SELECT DISTINCT 语法
SELECT DISTINCT column_name,column_name
F
- java冒泡排序
3213213333332132
java冒泡排序
package com.algorithm;
/**
* @Description 冒泡
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午09:58:39
*/
public class MaoPao {
public static void main(String[] args) {
int[] mao = {17,50,26,18,9,10
- struts2.18 +json,struts2-json-plugin-2.1.8.1.jar配置及问题!
7454103
DAOspringAjaxjsonqq
struts2.18 出来有段时间了! (貌似是 稳定版)
闲时研究下下! 貌似 sruts2 搭配 json 做 ajax 很吃香!
实践了下下! 不当之处请绕过! 呵呵
网上一大堆 struts2+json 不过大多的json 插件 都是 jsonplugin.34.jar
strut
- struts2 数据标签说明
darkranger
jspbeanstrutsservletScheme
数据标签主要用于提供各种数据访问相关的功能,包括显示一个Action里的属性,以及生成国际化输出等功能
数据标签主要包括:
action :该标签用于在JSP页面中直接调用一个Action,通过指定executeResult参数,还可将该Action的处理结果包含到本页面来。
bean :该标签用于创建一个javabean实例。如果指定了id属性,则可以将创建的javabean实例放入Sta
- 链表.简单的链表节点构建
aijuans
编程技巧
/*编程环境WIN-TC*/ #include "stdio.h" #include "conio.h"
#define NODE(name, key_word, help) \ Node name[1]={{NULL, NULL, NULL, key_word, help}}
typedef struct node { &nbs
- tomcat下jndi的三种配置方式
avords
tomcat
jndi(Java Naming and Directory Interface,Java命名和目录接口)是一组在Java应用中访问命名和目录服务的API。命名服务将名称和对象联系起来,使得我们可以用名称
访问对象。目录服务是一种命名服务,在这种服务里,对象不但有名称,还有属性。
tomcat配置
- 关于敏捷的一些想法
houxinyou
敏捷
从网上看到这样一句话:“敏捷开发的最重要目标就是:满足用户多变的需求,说白了就是最大程度的让客户满意。”
感觉表达的不太清楚。
感觉容易被人误解的地方主要在“用户多变的需求”上。
第一种多变,实际上就是没有从根本上了解了用户的需求。用户的需求实际是稳定的,只是比较多,也比较混乱,用户一般只能了解自己的那一小部分,所以没有用户能清楚的表达出整体需求。而由于各种条件的,用户表达自己那一部分时也有
- 富养还是穷养,决定孩子的一生
bijian1013
教育人生
是什么决定孩子未来物质能否丰盛?为什么说寒门很难出贵子,三代才能出贵族?真的是父母必须有钱,才能大概率保证孩子未来富有吗?-----作者:@李雪爱与自由
事实并非由物质决定,而是由心灵决定。一朋友富有而且修养气质很好,兄弟姐妹也都如此。她的童年时代,物质上大家都很贫乏,但妈妈总是保持生活中的美感,时不时给孩子们带回一些美好小玩意,从来不对孩子传递生活艰辛、金钱来之不易、要懂得珍惜
- oracle 日期时间格式转化
征客丶
oracle
oracle 系统时间有 SYSDATE 与 SYSTIMESTAMP;
SYSDATE:不支持毫秒,取的是系统时间;
SYSTIMESTAMP:支持毫秒,日期,时间是给时区转换的,秒和毫秒是取的系统的。
日期转字符窜:
一、不取毫秒:
TO_CHAR(SYSDATE, 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS')
简要说明,
YYYY 年
MM 月
- 【Scala六】分析Spark源代码总结的Scala语法四
bit1129
scala
1. apply语法
FileShuffleBlockManager中定义的类ShuffleFileGroup,定义:
private class ShuffleFileGroup(val shuffleId: Int, val fileId: Int, val files: Array[File]) {
...
def apply(bucketId
- Erlang中有意思的bug
bookjovi
erlang
代码中常有一些很搞笑的bug,如下面的一行代码被调用两次(Erlang beam)
commit f667e4a47b07b07ed035073b94d699ff5fe0ba9b
Author: Jovi Zhang <
[email protected]>
Date: Fri Dec 2 16:19:22 2011 +0100
erts:
- 移位打印10进制数转16进制-2008-08-18
ljy325
java基础
/**
* Description 移位打印10进制的16进制形式
* Creation Date 15-08-2008 9:00
* @author 卢俊宇
* @version 1.0
*
*/
public class PrintHex {
// 备选字符
static final char di
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
abstract class Component {
public abstract void printStruct(Str
- 利用cmd命令将.class文件打包成jar
chenyu19891124
cmdjar
cmd命令打jar是如下实现:
在运行里输入cmd,利用cmd命令进入到本地的工作盘符。(如我的是D盘下的文件有此路径 D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes)
现在是想把D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes路径下所有的文件打包成prpall.jar。然后继续如下操作:
cd D: 回车
cd workspace/prpal
- [原创]JWFD v0.96 工作流系统二次开发包 for Eclipse 简要说明
comsci
eclipse设计模式算法工作swing
JWFD v0.96 工作流系统二次开发包 for Eclipse 简要说明
&nb
- SecureCRT右键粘贴的设置
daizj
secureCRT右键粘贴
一般都习惯鼠标右键自动粘贴的功能,对于SecureCRT6.7.5 ,这个功能也已经是默认配置了。
老版本的SecureCRT其实也有这个功能,只是不是默认设置,很多人不知道罢了。
菜单:
Options->Global Options ...->Terminal
右边有个Mouse的选项块。
Copy on Select
Paste on Right/Middle
- Linux 软链接和硬链接
dongwei_6688
linux
1.Linux链接概念Linux链接分两种,一种被称为硬链接(Hard Link),另一种被称为符号链接(Symbolic Link)。默认情况下,ln命令产生硬链接。
【硬连接】硬连接指通过索引节点来进行连接。在Linux的文件系统中,保存在磁盘分区中的文件不管是什么类型都给它分配一个编号,称为索引节点号(Inode Index)。在Linux中,多个文件名指向同一索引节点是存在的。一般这种连
- DIV底部自适应
dcj3sjt126com
JavaScript
<!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/1999/xhtml&q
- Centos6.5使用yum安装mysql——快速上手必备
dcj3sjt126com
mysql
第1步、yum安装mysql
[root@stonex ~]# yum -y install mysql-server
安装结果:
Installed:
mysql-server.x86_64 0:5.1.73-3.el6_5 &nb
- 如何调试JDK源码
frank1234
jdk
相信各位小伙伴们跟我一样,想通过JDK源码来学习Java,比如collections包,java.util.concurrent包。
可惜的是sun提供的jdk并不能查看运行中的局部变量,需要重新编译一下rt.jar。
下面是编译jdk的具体步骤:
1.把C:\java\jdk1.6.0_26\sr
- Maximal Rectangle
hcx2013
max
Given a 2D binary matrix filled with 0's and 1's, find the largest rectangle containing all ones and return its area.
public class Solution {
public int maximalRectangle(char[][] matrix)
- Spring MVC测试框架详解——服务端测试
jinnianshilongnian
spring mvc test
随着RESTful Web Service的流行,测试对外的Service是否满足期望也变的必要的。从Spring 3.2开始Spring了Spring Web测试框架,如果版本低于3.2,请使用spring-test-mvc项目(合并到spring3.2中了)。
Spring MVC测试框架提供了对服务器端和客户端(基于RestTemplate的客户端)提供了支持。
&nbs
- Linux64位操作系统(CentOS6.6)上如何编译hadoop2.4.0
liyong0802
hadoop
一、准备编译软件
1.在官网下载jdk1.7、maven3.2.1、ant1.9.4,解压设置好环境变量就可以用。
环境变量设置如下:
(1)执行vim /etc/profile
(2)在文件尾部加入:
export JAVA_HOME=/home/spark/jdk1.7
export MAVEN_HOME=/ho
- StatusBar 字体白色
pangyulei
status
[[UIApplication sharedApplication] setStatusBarStyle:UIStatusBarStyleLightContent];
/*you'll also need to set UIViewControllerBasedStatusBarAppearance to NO in the plist file if you use this method
- 如何分析Java虚拟机死锁
sesame
javathreadoracle虚拟机jdbc
英文资料:
Thread Dump and Concurrency Locks
Thread dumps are very useful for diagnosing synchronization related problems such as deadlocks on object monitors. Ctrl-\ on Solaris/Linux or Ctrl-B
- 位运算简介及实用技巧(一):基础篇
tw_wangzhengquan
位运算
http://www.matrix67.com/blog/archives/263
去年年底写的关于位运算的日志是这个Blog里少数大受欢迎的文章之一,很多人都希望我能不断完善那篇文章。后来我看到了不少其它的资料,学习到了更多关于位运算的知识,有了重新整理位运算技巧的想法。从今天起我就开始写这一系列位运算讲解文章,与其说是原来那篇文章的follow-up,不如说是一个r
- jsearch的索引文件结构
yangshangchuan
搜索引擎jsearch全文检索信息检索word分词
jsearch是一个高性能的全文检索工具包,基于倒排索引,基于java8,类似于lucene,但更轻量级。
jsearch的索引文件结构定义如下:
1、一个词的索引由=分割的三部分组成: 第一部分是词 第二部分是这个词在多少