- 深入解析:Python中的决策树与随机森林
小鹿( ﹡ˆoˆ﹡ )
Pythonpython决策树随机森林Python
在这个数据驱动的时代,机器学习技术已经成为许多企业和研究机构不可或缺的一部分。其中,决策树和随机森林作为两种强大的算法,在分类和回归任务中表现尤为出色。本文将带领大家深入了解这两种算法在Python中的实现,从基础到实战,逐步揭开它们的神秘面纱。引言决策树是一种非常直观的预测模型,它通过一系列规则对数据进行分割,最终形成树状结构。而随机森林则是基于决策树的一种集成学习方法,通过构建多个决策树并取其
- HTML5 WebGL技术应用
天涯学馆
大前端&移动端全栈架构前端html5html
目录WebGL基础知识WebGL库WebGL学习资料大型WebGL应用WebGL基础知识前端开发基础:熟悉HTML、CSS和JavaScript。数学基础:了解向量、矩阵运算、线性代数和基本几何概念。图形学基础:掌握基本的计算机图形学原理,如光照、纹理、变换、投影等。WebGLAPI的基本使用,包括创建画布、着色器、程序、缓冲区等。了解WebGL的渲染过程和管道,包括顶点处理、三角形剪裁、光照、纹
- Vue 3 30天精进之旅:Day 03 - Vue实例
码上飞扬
vue.js前端javascript
引言在前两天的学习中,我们成功搭建了Vue.js的开发环境,并创建了我们的第一个Vue项目。今天,我们将深入了解Vue的核心概念之一——Vue实例。通过学习Vue实例,你将理解Vue的基础架构,掌握数据绑定、模板语法和指令的使用方法。1.什么是Vue实例?Vue实例是Vue.js应用的根实例,作为应用的核心,它将数据与视图联系起来。每个Vue应用都是通过创建一个Vue实例来启动的。Vue实例通过配
- 构建一个安全可靠的身份认证中心和资源服务中心:SpringSecurity+OAuth2.0的完美结合(一)
凛鼕将至
Java技术栈高级攻略java安全架构安全
本系列文章简介:本系列文章将详细介绍如何使用SpringSecurity和OAuth2.0构建身份认证中心和资源服务中心。我们将从基本的认证和授权开始,逐步扩展到高级功能,如单点登录、多因素认证等。同时,我们还将介绍如何使用SpringSecurity和OAuth2.0提供的其他功能,如注销、记住我等。通过本系列文章的学习,大家将掌握如何使用SpringSecurity和OAuth2.0构建一个安
- html自学学多久,HTML和CSS要学多久? 入门需要多长时间?
安检
html自学学多久
HTML和CSS要学多久?相信很多想要学习网页前端开发的小伙伴都会有这个疑问,今天W3Cschool小编就来和大家探讨一下这个问题。作为Web前端开发的基础,HTML和CSS是都是非常基础的语言,但是想要以此为工作的话,只是掌握HTML和CSS还是不够的,JS也需要学习。这样还不够,最好还能花一些时间学习一下近几年非常火的HTML5和CSS3,这样才能算是完全掌握了Web前端相关技术。如果单说HT
- 蓝桥杯java真题练习学习。
刚学编程的小白( •̥́ ˍ •̀ू )
蓝桥杯java
真题练习大部分程序来自查阅网络资源总结。1.卡片packageChapter01;//卡片publicclassDemo01{publicstaticvoidmain(String[]args){int[]num=newint[10];//建一个数组存放0-9的卡片数目。inttemp,t;booleanflag=true;//设置一个标志位。for(inti=0;itotalweight){we
- 使用Scikit-learn实现支持向量机分类器
清水白石008
pythonPython题库scikit-learn支持向量机python
使用Scikit-learn实现支持向量机分类器引言支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是一种强大的监督学习算法,广泛应用于分类和回归任务。SVM的核心思想是通过寻找一个最佳的超平面来分隔不同类别的数据点。本文将详细介绍如何使用Python的Scikit-learn库实现一个支持向量机分类器,包括数据准备、模型训练、评估和可视化等步骤。1.支持向量机的基本原理支持向量机的
- 深度学习-图像数据标注工具使用(LabelImg和BBox)
AI研习图书馆
方法教程LabelImgBBox图像标注工具
文章与视频资源多平台更新微信公众号|知乎|B站|头条:AI研习图书馆深度学习、大数据、IT编程知识与资源分享,欢迎关注,共同进步~图像数据标注工具的使用教程1.LabelImgLabelImg下载地址:https://github.com/tzutalin/labelImg(下载源码,需要编译)Windows和Linux系统可运行软件:http://tzutalin.github.io/label
- python 根据元素值获取span
大紫菜
pythonjavaandroidjavascript数据库
我整理的一些关于【网页内容,HTML,python】的项目学习资料(附讲解~~)和大家一起分享、学习一下:https://d.51cto.com/eDOcp1用Python根据元素值获取在实际的网页开发与数据抓取中,我们经常需要根据元素的值来获取对应的HTML标签,比如。本文将教你如何用Python实现这一功能。本文将详细阐述整个处理的流程,并展示具体的代码示例。流程概览下面是根据元素值获取的主要
- C语言学习--const修饰符的作用,如何强制修改const定义的对象内容
天马行空工作坊
C语言c语言学习开发语言
C语言学习--const修饰符的作用,如何强制修改const定义的对象内容const在C语言中的作用及应用场景1.修饰变量应用场景:2.修饰指针应用场景:修饰函数应用场景:特殊用法,修饰寄存器应用场景:如何在运行过程中修改const变量参数示例实例2.1通过指针强制转换修改const修饰的成员示例:修改constuint32_tcapacity修改uint32_t*conststart_ptr指针
- ARM-Cortex学习(一)
小白不想画工图
arm开发学习嵌入式硬件
一、ARMARM(全称AdvancedRISCMachines)既可以认为是一个公司的名字,也可以认为是对一类微处理器的通称,还可以认为是一种技术的名字。ARM处理器(AdvancedRISCMachines)是英国Acorn(ARM公司最初是其一个部门,后独立成为一个公司)有限公司设计的低功耗成本的第一款RISC微处理器。ARM处理器本身是32位设计,但也配备16位指令集,一般来讲比等价32位代
- 电机系统技术架构解析~小米汽车电机系统及智能门极驱动技术解析
清风明月自在愁
汽车总结架构
先解释什么是小米智能门极电机驱动技术:小米汽车的智能门极驱动技术是一种用于优化电动汽车电驱系统性能的先进技术,以下是对其的总结:核心概念•智能门极驱动:通过动态调节功率半导体器件的门极驱动强度,优化开关速度和电路稳定性,从而降低开关损耗、提高系统效率和续航里程。技术原理•动态调节门极电阻:•根据电动汽车的运行工况(如电流、电压、温度等),智能门极驱动技术可以动态调节门极电阻的大小。•在高电流工况下
- GPU架构(1.2)--GPU SoC 中的 CPU 架构
小蘑菇二号
手把手教你学GPUSoC芯片智能电视
目录详细介绍GPUSoC中的CPU架构1.CPU核心概述ARMCortex-A72ARMCortex-A762.多线程处理多核架构多线程支持3.任务调度任务调度器动态调度4.内存管理内存层次结构内存管理技术5.接口和通信总线接口I/O接口6.功耗和热管理功耗优化热管理7.应用实例边缘计算图形处理深度学习结语详细介绍GPUSoC中的CPU架构GPUSoC不仅集成了高性能的GPU,还集成了高性能的CP
- Android 音视频编解码 -- MediaCodec
消失的旧时光-1943
音视频android视频编解码
引言如果我们只是简单玩一下音频、视频播放,那么使用MediaPlayer+SurfaceView播放就可以了,但如果想加个水印,加点其他特效什么的,那就不行了;学习Android自带的硬件码类–MediaCodec。MediaCodec介绍MediaCodec是从API16后引入的处理音视频编解码的类,它可以直接访问Android底层的多媒体编解码器,通常与MediaExtractor,Media
- 《DirectX 12 3D游戏开发实战》读书笔记1:数学基础
tikris
3d游戏c++矩阵线性代数
文章目录学习内容内容关于浮点类型误差解决方案参数与D3D数据结构向量类型XMVECTOR与XMFLOATn:XMVECTOR与XMFLOATn的相互转化:取得某个分量或者将某个分量转换为XMVECTOR类型:参数向量特点:表示方法:运算求模:单位化(规范化、标准化等同义):正交化:加(减)法:乘法:其他函数杂项点常向量矩阵矩阵的传参矩阵的初始化XMMATRIX和XMFLOAT4X4的转换运算矩阵的
- [C++]DirectX 12 3D游戏开发实战—第12章 学习笔记01 2019.5.7
卡酷酷
DirectX12C++
个人学习用,请勿转载第十二章几何着色器词汇曲面细分:tenssellation几何着色器:geometryshader三角形列表:trainglelist内容如果不启用曲面细分这一环节,几何着色器这个可选阶段会位于顶点着色器与像素着色器之间。顶点着色器以顶点作为输入数据,而几何着色器的输入数据则是完整的图元。如果要绘制三角形列表,那么几何着色器程序实际将对列表中的每个三角形T执行下列操作:for(
- [C++]DirectX 12 3D游戏开发实战—第12章 学习笔记02 2019.5.8
卡酷酷
C++DirectX12
个人学习使用,请勿转载12.3纹理数组12.3.1概述纹理数组即为存放纹理的数组。C++代码中纹理数组也由ID3D12Resource接口表示,创建ID3D12Resource对象时,可以通过设置DepthArraySize属性指定纹理数组所存储的元素个数。在d3dApp文件中创建深度/纹理模板时总是将该值设为1。CreateD3DResource12函数。Texture2DArraygTreeM
- [C++]DirectX 12 3D游戏开发实战—第9章 学习笔记03 2019.5.4
卡酷酷
DirectX12C++
@个人学习用,请勿转赞。DirectX123D游戏开发实战—第9章学习笔记03词汇内容9.11附有纹理的山川演示程序给陆地网格重复铺设草地纹理根据时间函数令流水纹理延波浪滚动起来9.11.1生成栅格纹理坐标上图是一个m*n的栅格,右侧是在归一化纹理坐标[0,1]2中与之相对应的栅格。纹理坐标中的第i行第j列顶点坐标为uij=j⋅δuu_{ij}=j·\deltauuij=
- Aligner:自动修正AI的生成结果,北大推出残差修正模型对齐技术
蚝油菜花
每日AI项目与应用实例人工智能人工智能开源
❤️如果你也关注AI的发展现状,且对AI应用开发非常感兴趣,我会每日分享大模型与AI领域的最新开源项目和应用,提供运行实例和实用教程,帮助你快速上手AI技术,欢迎关注我哦!微信公众号|搜一搜:蚝油菜花快速阅读技术背景:Aligner是北京大学团队提出的大语言模型对齐技术,通过学习对齐答案与未对齐答案之间的修正残差来提升模型性能。核心优势:作为即插即用的模块,可以直接应用于各种开源和基于API的模型
- 大语言模型丨ChatGPT-4o深度科研应用、论文与项目撰写、数据分析、机器学习、深度学习及AI绘图(BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等)
赵钰老师
ChatGPTpython人工智能语言模型深度学习数据分析chatgpt机器学习随机森林
目录第一章、2024大语言模型最新进展与ChatGPT各模型第二章、ChatGPT-4o提示词使用方法与高级技巧(最新加入思维链及逆向工程及GPTs)第三章、ChatGPT4-4o助力日常生活、学习与工作第四章、基于ChatGPT-4o课题申报、论文选题及实验方案设计第五章、基于ChatGPT-4o信息检索、总结分析、论文写作与投稿、专利idea构思与交底书的撰写第六章、ChatGPT-4o编程入
- [系统安全] 六十一.恶意软件分析 (12)LLM赋能Lark工具提取XLM代码的抽象语法树(初探)
Eastmount
系统安全与恶意代码分析系统安全抽象语法树Lark大模型XLM
您可能之前看到过我写的类似文章,为什么还要重复撰写呢?只是想更好地帮助初学者了解病毒逆向分析和系统安全,更加成体系且不破坏之前的系列。因此,我重新开设了这个专栏,准备系统整理和深入学习系统安全、逆向分析和恶意代码检测,“系统安全”系列文章会更加聚焦,更加系统,更加深入,也是作者的慢慢成长史。换专业确实挺难的,逆向分析也是块硬骨头,但我也试试,看看自己未来四年究竟能将它学到什么程度,漫漫长征路,偏向
- 程序诗篇里的灵动笔触:指针绘就数据的梦幻蓝图<3>
Xiao Xiangζั͡ޓއއ
c语言开发语言学习方法程序人生改行学it
大家好啊,我是小象٩(๑òωó๑)۶我的博客:XiaoXiangζั͡ޓއއ很高兴见到大家,希望能够和大家一起交流学习,共同进步。今天我们来对上一节做一些小补充,了解学习一下assert断言,指针的使用和传址调用等…目录一、assert断言二、指针的使用和传址调用2.1strlen的模拟实现2.2传值调用和传址调用一、assert断言assert断言是一种在程序中用于检查某个条件是否为真的语句。它
- 设计项目实例71-基于STM32的数控电压源(BUCK电路、旋转编码器、阿里云)
凡人电子工作室
stm32阿里云单片机
设计项目实例59-基于ESP32的温室大棚环境监测系统的设计与实现(风扇驱动、光敏模块、DHT11温湿度)前提说明需知项目设计要求项目提供资料main.c代码项目3D图前提说明电子开发合作请私信联系,商业/非商业项目均可洽谈,价格友好,负责可靠。目前已开发项目三百余单,不限时售后,直到项目完结。需知对此项目有需求请私信联系我,备注对应项目名称号(非免费,伸手党勿扰,价格公道,售后负责)所有项目均有
- Canvas-lms 开源在线学习管理系统源码部署(生产版)_canvas lms(1)
花开的季节293
程序员开源学习
我们的产品:https://canvaslms.zut.edu.cn/开始接到部署Canvas-lms这个开源教学平台的任务时,还不知道Canvas-lms是什么,网上关于他的介绍也比较少,上面只给了CanvasGitHub的源码地址和使用指南Canvas-lms系统的代码:代码:https://github.com/instructure/canvas-lmsCanvas-lms有中文指南:指南
- 【python】在【机器学习】与【数据挖掘】中的应用:从基础到【AI大模型】
小李很执着
杂乱无章机器学习数据挖掘python人工智能语言模型
目录一、Python在数据挖掘中的应用1.1数据预处理数据清洗数据变换数据归一化高级预处理技术1.2特征工程特征选择特征提取特征构造二、Python在机器学习中的应用2.1监督学习分类回归2.2非监督学习聚类降维三、Python在深度学习中的应用3.1深度学习框架TensorFlowPyTorch四、Python在AI大模型中的应用4.1大模型简介4.2GPT-4o实例五、实例验证5.1数据集介绍
- 人生不止于职业发展
人工智能
0你的问题,我知道!工作意义是啥?职业发展在人生啥角色?1工作意义农村人努力学习考上大学,得好工作,为逃离同村同龄人十几岁就工厂打工命运,过不凡人生,实现改命的唯一途径。毕业就进入自带光环的大厂,有份让所有亲戚羡慕的公司和薪水。我认为工作价值是让自己自立,改变命运。但现实挑战才开始。工作前几年,职场战战兢兢,如履薄冰,尽心尽力做靠谱人靠谱事。交代任务二话不说就是干,加班熬夜不敢喊累。这时,工作好像
- Spark 学习-1 (python)
一二三四0123
spark学习python
Spark官方文档快速入门指南Spark架构-Spark教程1.基本概念RDD(resilientdistributeddataset)弹性分布式数据集,对分布式数据和计算的基本抽象。每个Spark应用由一个驱动器程序(driverprogram)发起集群上的并行操作,驱动器程序一般要管理多个执行器(executor)节点。当我们在集群上执行一个操作,不同的节点会对文件不同部分展开计算。驱动器程序
- Python软体中使用Scikit-learn库训练简单线性回归模型
清水白石008
Python题库pythonpythonscikit-learn线性回归
Python软体中使用Scikit-learn库训练简单线性回归模型1.引言作为数据科学家和机器学习从业者,我们经常需要处理各种类型的数据,并从中提取有价值的信息。其中,线性回归是最基础也是最常用的机器学习算法之一。它可以帮助我们预测连续型目标变量,在很多实际应用场景中都有广泛应用,比如房价预测、销量预测等。在本文中,我将使用Python的Scikit-learn库,介绍如何训练一个简单的线性回归
- 超实用的Python机器学习教程 - 基于scikit - learn库
AI_DL_CODE
人工智能python机器学习人工智能
一、机器学习简介机器学习的定义与概念机器学习是一门多领域交叉学科,它涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。简单来说,机器学习是让计算机从数据中学习规律并进行预测或决策的技术。它旨在构建能够自动从数据中学习模式并进行改进的算法,而无需被明确编程来执行特定任务。例如,我们可以让机器学习算法通过分析大量的历史天气数据来预测未来的天气情况,或者通过分析用户的购物历史来推荐可能感兴趣
- MixRec: Heterogeneous Graph Collaborative Filtering
UnknownBody
Recommendation人工智能
本文是深度学习相关文章,针对《MixRec:HeterogeneousGraphCollaborativeFiltering》的翻译。MixRec:异构图协同过滤摘要1引言2前言3方法4评估5相关工作6结论摘要对于现代推荐系统来说,使用低维潜在表示来嵌入用户和基于他们观察到的交互的项目已经变得司空见惯。然而,许多现有的推荐模型主要是为粗粒度和同质交互而设计的,这限制了它们在两个关键维度上的有效性。
- 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