- 一百道编程题|09 前序遍历
今儿敲了吗
算法数据结构
目录一、明确题目要求二、核心思路-递归与序列划分三、代码实现要点四、知识点二叉树的遍历方式递归算法一、明确题目要求题目给出一棵二叉树的中序与后序排列,要求求出它的先序排列。树结点用不同的大写字母表示,长度≤8。二、核心思路-递归与序列划分确定根节点:后序序列的最后一个元素是根节点。划分左右子树:以根节点为界,将中序序列划分为左右子树的中序序列。再根据中序序列的划分,在后序序列中找到对应的左右子树的
- python算法和数据结构刷题[3]:哈希表、滑动窗口、双指针、回溯算法、贪心算法
励志成为美貌才华为一体的女子
数据结构与算法算法数据结构散列表
回溯算法「所有可能的结果」,而不是「结果的个数」,一般情况下,我们就知道需要暴力搜索所有的可行解了,可以用「回溯法」。回溯算法关键在于:不合适就退回上一步。在回溯算法中,递归用于深入到所有可能的分支,而迭代(通常在递归函数内部的循环中体现)用于探索当前层级的所有可能选项。组合问题39.组合总和-力扣(LeetCode)给你一个无重复元素的整数数组candidates和一个目标整数target,找出
- 决策树ID3算法
小波LFZZB
算法决策树机器学习数据挖掘sklearn
决策树决策树概念决策树,一种基于规则的机器学习方法,主要用于分类和回归,常用作机器学习中的预测模型。树形结构图,树中每个节点表示某个对象,每个分叉路径代表的某个可能的属性值,每个叶结点对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。它通过递归地划分数据空间并在每个分区内拟合一个简单的预测模型来工作。选择分区是为了在每个细分中最大化目标变量的同质性。决策树特点1.树形结构决策树由根节点、内部节点
- 华为OD2024机试最新E卷题库-(A+B+C+D+E)
蜗牛快快快快跑
华为od算法数据结构贪心算法排序算法动态规划
在这个精心策划的专栏中,我们聚焦于华为OD2024机试的最新E卷题库,涵盖JS、C、C++、Java与Python五大编程语言,旨在为挑战者提供全面而深入的备战资源。这里不仅有精选的实战题目,还有详尽的解题思路与代码实现,帮助你掌握核心算法,理解数据结构,提升编程技巧。以下是每个卷宗的详细,可以通过直接点击试卷链接查看练习试卷编号备注OD-E卷原题+个人代码+思路解析,95%以上的通过率,方便大家
- 【pytorch(cuda)】基于DQN算法的无人机三维城市空间航线规划(Python代码实现)
科研_G.E.M.
pythonpytorch算法
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、DQN算法概述三、基于DQN的无人机三维航线规划方法1.环境建模2.状态与动作定义3.奖励函数设计4.深度神经网络训练5.航线规划四、研究挑战与展望2运行结果3参考文献4Python代码实现⛳️赠与读者做科研,涉及到一个深在的
- 【导航业务框架】autoware manager
盒子君~
#自动驾驶Autoware#架构自动驾驶人工智能
文章目录(1)从Autoware的系统层进行剖析(2)从系统组件框图进行剖析(3)从算法的基本控制和数据流进行剖析(4)从Autoware的节点图进行剖析【较有用】总结部署经验总结参考资料无人驾驶Autoware相关教程及博客请关注专栏:https://blog.csdn.net/qq_35635374/article/details/138165657无人车&无人机导航合集https://blo
- DiffuEraser: 一种基于扩散模型的视频修复技术
扫地僧985
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视频修复算法结合了基于流的像素传播与基于Transformer的生成方法,利用光流信息和相邻帧的信息来恢复纹理和对象,同时通过视觉Transformer完成被遮挡区域的修复。然而,这些方法在处理大范围遮挡时常常会遇到模糊和时序不一致的问题,这凸显了增强生成能力模型的重要性。近期,由于扩散模型在图像和视频生成方面展现出了卓越的性能,已成为一种重要的技术。在本文中,我们介绍了DiffuEraser,这
- python(scikit-learn)实现k均值聚类算法
嘿哈哈哈哈哈哈
机器学习聚类python算法机器学习人工智能
k均值聚类算法原理详解示例为链接中的例题直接调用python机器学习的库scikit-learn中k均值算法的相关方法fromsklearn.clusterimportKMeansimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.array([[0,2],[0,0],[1,0],[5,0],[5,2]])#计算k均值聚类kmeans=KMeans(n_
- Scikit-learn_聚类算法_K均值聚类
飞Link
Water算法机器学习人工智能
一.描述首先从X数据集中选择k个样本作为质心,然后重复以下两个步骤来更新质心,直到质心不再显著移动为:第一步将每个样本分配到距离最近的质心第二步根据每二个质心所有样本的平均值来创建新的质心二.用法和参数KMeans类MiniBatchKMeans类:是KMeans类的变种,他是用小批量来减少计算时间,而多个批次仍然尝试优化相同的目标函数。小批量是输入数据的子集,是每次训练迭代中的随机抽样。小批量大
- 《C++ 赋能 K-Means 聚类算法:开启智能数据分类之旅》
c++c#
在当今数字化浪潮汹涌澎湃的时代,人工智能无疑是引领科技变革的核心驱动力之一。而在人工智能的广袤天地中,数据分类与聚类作为挖掘数据内在价值、揭示数据潜在规律的关键技术手段,正发挥着前所未有的重要作用。K-Means聚类算法,作为数据聚类领域的经典之作,以其简洁高效的特性而备受瞩目。当我们将目光聚焦于C++这一强大而高效的编程语言时,会发现它与K-Means聚类算法的结合犹如天作之合,能够为数据处理与
- 《数据可视化新高度:Graphy的AI协作变革》
程序猿阿伟
信息可视化人工智能数据分析
在数据洪流奔涌的时代,企业面临的挑战不再仅仅是数据的收集,更在于如何高效地将数据转化为洞察,助力决策。Graphy作为一款前沿的数据可视化工具,凭借AI赋能的团队协作功能,为企业打开了数据协作新局面,重新定义了团队在数据领域的协同方式。智能角色分配,适配专长促协作Graphy利用AI算法,根据团队成员过往在数据项目中的表现、技能标签以及参与任务的类型,分析出每个成员在数据可视化流程中的优势。比如,
- Scikit-Learn K均值聚类
对许
#Python#人工智能与机器学习scikit-learn聚类机器学习
Scikit-LearnK均值聚类1、K均值聚类1.1、K均值聚类及原理1.2、K均值聚类的优缺点1.3、聚类与分类的区别2、Scikit-LearnK均值聚类2.1、Scikit-LearnK均值聚类API2.2、K均值聚类初体验(寻找最佳K)2.3、K均值聚类案例1、K均值聚类K-均值(K-Means)是一种聚类算法,属于无监督学习。K-Means在机器学习知识结构中的位置如下:1.1、K均值
- 【15-聚类分析入门:使用Scikit-learn进行K-means聚类】
是阿牛啊
机器学习回归预测大数据挖掘kmeans聚类python机器学习人工智能sklearn性能优化
文章目录前言K-means聚类的原理Scikit-learn中的K-means实现安装与导入生成模拟数据应用K-means聚类可视化聚类结果选择K的值总结前言 聚类分析是一种无监督学习方法,用于将数据集中的样本分组成若干个簇(cluster)。K-means是最广泛使用的聚类算法之一,其核心思想是将数据点分配到K个簇中,使得每个点到其簇中心的距离之和最小。在本文中,我们将介绍如何使用Scikit
- 数据挖掘常用算法优缺点分析
天波烟客00
数据挖掘数据挖掘机器学习
领取机器学习视频教程:http://www.admin444.com/P-c8129a48常用的机器学习、数据挖掘方法有分类,回归,聚类,推荐,图像识别等。在实际应用中,一般都是采用启发式学习方式来实验。偏差&方差偏差:描述的是预测值(估计值)的期望与真实值之间的差距,偏差越大,越偏离真实数据。偏差bias其实是模型太简单而带来的估计不准确的部分---欠拟合方差:描述的是预测值的变化范围、离散程度
- Scikit-learn提供了哪些机器学习算法以及如何使用Scikit-learn进行模型训练和评估
Java资深爱好者
机器学习scikit-learn算法
Scikit-learn库的使用一、Scikit-learn提供的机器学习算法Scikit-learn(通常简称为sklearn)是一个广泛使用的Python机器学习库,它提供了多种用于数据挖掘和数据分析的算法。Scikit-learn支持的机器学习算法可以大致分为以下几类:分类算法:支持向量机(SVM)随机森林(RandomForest)逻辑回归(LogisticRegression)朴素贝叶斯
- 数据挖掘常用算法
kaiyuanheshang
AI数据挖掘算法人工智能
文章目录基于机器学习~~线性/逻辑回归~~树模型~~贝叶斯~~~~聚类~~集成算法神经网络~~支持向量机~~~~降维算法~~基于机器学习线性/逻辑回归类似单层神经网络y=k*x+b树模型优点可以做可视化分析速度快结果稳定依赖前期对业务和数据的理解贝叶斯贝叶斯依赖先验概率,先验知识越准,结果越好聚类集成算法xgboostlightbgm神经网络在文本、视觉领域效果非常好。但是过程黑盒,缺乏解释性支持
- 数据结构:时间复杂度和空间复杂度
星迹日
数据结构数据结构时间空间复杂度算法
我们知道代码和代码之间算法的不同,一定影响了代码的执行效率,那么我们该如何评判算法的好坏呢?这就涉及到了我们算法效率的分析了。一、算法效率所谓算法效率的分析分为两种:第一种时间效率,又称时间复杂度。第二种空间效率,又称空间复杂度。其中,时间复杂度主要衡量的是一个算法的运行速度,而空间复杂度主要衡量一个算法所需要的额外空间。二、时间复杂度1、概念算法的时间复杂度其实是一个数学函数,它描述了该算法的运
- 数据结构——时间复杂度
Lamar Carpenter
数据结构计算机408考研数据结构
前言当你拿到一段代码时,你该如何判断这一段代码算法的好坏程度?有的人会说跑一下(运行一下),事后统计运行时间。当然这样确实能够直观的通过看运行程序所花费时间,但是这存在着一些问题:和机器性能有关超级计算机vs单片机(同样的一段代码一定是超级计算机运行的时间更快)和编程语言有关越高级的语言运行的效率越低编译程序产生的机器指令质量有关有些算法不能事后统计导弹控制算法(不能为了统计算法的效率发射一颗导弹
- 【中科院1区】Matlab实现黏菌优化算法SMA-RF锂电池健康状态估计算法研究
matlab科研助手
matlab算法开发语言
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机物理应用机器学习内容介绍摘要锂离子电池作为一种重要的储能器件,在电动汽车、便携式电子设备等领域发挥着至关重要的
- JCR一区级 | Matlab实现蜣螂算法DBO-Transformer-LSTM多变量回归预测
Matlab机器学习之心
算法matlabtransformer
✅作者简介:热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,期刊达人。内容介绍摘要:水质预测对于环境保护和资源管理至关重要。本文提出了一种基于蜣螂算法(DungBeetleOptimizer,DBO)、DBO-Transformer和LSTM的多变量水质回归预测模型,旨在提高水质参数
- 基于Lagrange-Newton法的SQP局部算法python实现
笛在月明
算法Pythonpython算法优化
序列二次规划(SQP)是解决约束优化问题中较好的一种算法,其流程为在实现算法的过程中,使用了scipy.optimize模块:scipy.optimize.minimize(fun,x0,args=(),method=None,jac=None,hess=None,hessp=None,bounds=None,constraints=(),tol=None,callback=None,option
- 全覆盖路径规划-精准细胞覆盖算法
码厂一粒沙
记录算法
今天,咱们来聊聊这个传统的精准细胞覆盖算法,算法的描述挺抽象的,这里尽量用易于理解的语言来讲解一下,它就像是给机器人安排一个任务,让它把一块地方仔仔细细地走一遍,下面详细说说它是怎么做的。整体思路想象你要打扫一个大房间,你得有个计划,知道先打扫哪块,再打扫哪块,最后把整个房间都打扫干净。精准细胞覆盖算法就是给机器人规划这样的“打扫路线”,让它能把给定的空间都走遍。具体步骤第一步:把空间“切块”并记
- 【文本去重】通俗易懂理解Minhash算法
凌漪_
算法数据结构大模型
Minhash算法直观理解作者:@凌漪_@板烧鱼仔@Yuxn.背景Jaccard相似度两个集合A和B,我们关心它们的Jaccard相似度J(A,B)=∣A∪B∣∣A∩B∣J(A,B)=\frac{∣A∪B∣}{∣A∩B∣}J(A,B)=∣A∩B∣∣A∪B∣Jaccard相似度描述了两个集合之间的相似程度。使用场景1:两个文档之间的相似度。注意:jaccard相似度并没有提取文档的任何语义,只是在查
- 核弹级0day深信服运维安全管理系统(堡垒机)存在信息泄露漏洞
SDASDASD111asd
0day安全运维网络web安全安全架构
0x01产品概述深信服运维安全管理系统侧重于运维安全管理,集账号管理、身份认证、单点登录、资源授权、访问控制和操作审计为一体,能够对IT资产(如服务器、网络设备、安全设备、数据库等)的操作过程进行有效的运维操作审计,使运维审计由事件审计提升为操作内容审计,通过事前预防、事中控制和事后审计的能力全面解决运维安全问题,进而提高IT运维管理水平。0x02漏洞概述0x03漏洞描述漏洞为Web站点的网络安全
- 28岁开始零基础学前端,这些血的教训你一定要避免
2501_90336583
前端
写了一个Vue动态表单组件,发布到NPM上。模仿Vue1.0版本写了一个MiniVue,这让我对Vue的理解达到了源码级别。写了几篇关于Vue的文章。计算机理论知识计算机理论知识决定了一个程序员的天花板(在国内还得加上英语)。数据结构与算法算法看了《剑指offer题解》、《Leetcode题解》这两本书,还是挺有用的,也有刷到的题面试正好碰上了的。编译原理、计算机原理由于编译原理和计算机原理是看的
- java面试题(jvm)
lgcgkCQ
java面试题javajvm面试面试题
目录jvm组成1.jvm由哪些部分组成?2.什么是程序计数器3.什么是堆?4.什么虚拟机栈?5.栈和堆的区别?6.什么是方法区?7.什么是直接内存?类加载器1.什么是类加载器?2.有哪些类加载器?3.双亲委派模型4.类加载器的执行过程垃圾回收1.对象什么时候可以被垃圾器回收2.有哪些垃圾回收算法3.分代回收4.jvm有哪些垃圾回收器5.G1垃圾回收器6.强引用、软引用、弱引用、虚引用jvm实践1.
- yolo是什么,有什么优缺点以及YOLO的应用场景?
cesske
YOLO
目录前言一、yolo是什么?二、YOLO的优点三、YOLO的缺点四、YOLO的应用场景总结前言这里我们来讲一下yolo是什么,有什么优缺点?一、yolo是什么?“YOLO”在计算机视觉和深度学习领域是一个特定的算法框架,全称是“YouOnlyLookOnce”。这个算法最初由JosephRedmon、SantoshDivvala、RossGirshick和AliFarhadi在2015年提出,旨在
- 人机交互:面部识别_14.面部识别在虚拟现实和增强现实中的应用
zhubeibei168
机器人及导航人机交互vrar开发语言机器人导航与定位
14.面部识别在虚拟现实和增强现实中的应用14.1虚拟现实中的面部识别在虚拟现实(VR)环境中,面部识别技术可以显著提升用户体验,使其更加沉浸和自然。通过识别用户的面部表情,VR系统可以实时调整虚拟角色的行为,增强用户与虚拟世界的互动。14.1.1面部表情识别面部表情识别是虚拟现实中最常见的应用之一。通过摄像头捕捉用户的面部图像,使用计算机视觉算法识别出用户的表情,如微笑、惊讶、愤怒等,虚拟角色可
- Huffman编码的Python的实现
childish_tree
python算法霍夫曼树数据压缩
Huffman编码的Python的实现基本原理及步骤Huffman编码是一种贪心算法,用于无损数据压缩。它基于字符在数据中出现的频率来构建编码,频率高的字符使用较短的编码,而频率低的字符使用较长的编码。这种方式的目的是减少数据的大小,因为最常见的字符使用最短的编码,从而在整体上减少了所需的位数。实现Huffman编码的原理如下:频率统计:如果输入数据是一个字符串,代码会遍历这个字符串,统计每个字符
- 计数排序算法及优化(java)
爱吃土豆的程序员
数据结构与算法(JAVA)算法java计数排序
1.1引言计数排序是一种非比较排序算法,它适用于一定范围内的整数排序。计数排序的核心思想是通过统计每个元素出现的次数来确定它们的位置,而不是通过比较来决定元素的顺序。本文将详细介绍计数排序的历史背景、工作原理,并通过具体案例来阐述其应用。此外,还将探讨计数排序的不同优化方案,并给出相应的Java代码示例。1.2计数排序的历史计数排序的思想可以追溯到20世纪初,最早是由HaroldH.Seward在
- rust的指针作为函数返回值是直接传递,还是先销毁后创建?
wudixiaotie
返回值
这是我自己想到的问题,结果去知呼提问,还没等别人回答, 我自己就想到方法实验了。。
fn main() {
let mut a = 34;
println!("a's addr:{:p}", &a);
let p = &mut a;
println!("p's addr:{:p}", &a
- java编程思想 -- 数据的初始化
百合不是茶
java数据的初始化
1.使用构造器确保数据初始化
/*
*在ReckInitDemo类中创建Reck的对象
*/
public class ReckInitDemo {
public static void main(String[] args) {
//创建Reck对象
new Reck();
}
}
- [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期
comsci
地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁...
所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行
&
- linux下批量替换文件内容
商人shang
linux替换
1、网络上现成的资料
格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径`
linux sed 批量替换多个文件中的字符串
sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir`
例如:替换/home下所有文件中的www.admi
- 网页在线天气预报
oloz
天气预报
网页在线调用天气预报
<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8"
pageEncoding="utf-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
- SpringMVC和Struts2比较
杨白白
springMVC
1. 入口
spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter(这里要指出,filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊),这样就导致了二者的机制不同,这里就牵涉到servlet和filter的区别了。
参见:http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343
2
- refuse copy, lazy girl!
小桔子
copy
妹妹坐船头啊啊啊啊!都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料,结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到:
1.那是我自己觉得写不出的高度
2.如果直接拿来用,很快就能解决问题
3.然后就是抄咩~~
4.肿么可以这样子,都不想写了今儿个,留着作参考吧!拒绝大抄特抄,慢慢一点点写!
- apache与php整合
aichenglong
php apache web
一 apache web服务器
1 apeche web服务器的安装
1)下载Apache web服务器
2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册)
3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功
2 apache管理
1)service.msc进行图形化管理
2)命令管理,配
- Maven常用内置变量
AILIKES
maven
Built-in properties
${basedir} represents the directory containing pom.xml
${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version})
Pom/Project properties
Al
- java的类和对象
百合不是茶
JAVA面向对象 类 对象
java中的类:
java是面向对象的语言,解决问题的核心就是将问题看成是一个类,使用类来解决
java使用 class 类名 来创建类 ,在Java中类名要求和构造方法,Java的文件名是一样的
创建一个A类:
class A{
}
java中的类:将某两个事物有联系的属性包装在一个类中,再通
- JS控制页面输入框为只读
bijian1013
JavaScript
在WEB应用开发当中,增、删除、改、查功能必不可少,为了减少以后维护的工作量,我们一般都只做一份页面,通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来,实际上就是查看的过程,唯一的区别是修改时,页面上所有的信息能修改,而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并,但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读,在信息量非常大时,就比较麻烦。
- AngularJS与服务器交互
bijian1013
JavaScriptAngularJS$http
对于AJAX应用(使用XMLHttpRequests)来说,向服务器发起请求的传统方式是:获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码,最后处理服务端的响应。整个过程示例如下:
var xmlhttp = new XMLHttpRequest();
xmlhttp.onreadystatechange
- [Maven学习笔记八]Maven常用插件应用
bit1129
maven
常用插件及其用法位于:http://maven.apache.org/plugins/
1. Jetty server plugin
2. Dependency copy plugin
3. Surefire Test plugin
4. Uber jar plugin
1. Jetty Pl
- 【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF)
bit1129
自定义函数
1. 什么是Hive UDF
Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括:
文件格式:Text File,Sequence File
内存中的数据格式: Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text
用户提供的 map/reduce 脚本:不管什么
- 杀掉nginx进程后丢失nginx.pid,如何重新启动nginx
ronin47
nginx 重启 pid丢失
nginx进程被意外关闭,使用nginx -s reload重启时报如下错误:nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了,下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法:nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
- UI设计中我们为什么需要设计动效
brotherlamp
UIui教程ui视频ui资料ui自学
随着国际大品牌苹果和谷歌的引领,最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了,越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了,更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。
但是说到底,我们到底为什么需要动效设计?或者说我们到底需要什么样的动效?做动效设计也有段时间了,于是尝试用一些案例,从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。
一、加强体验舒适度
嗯,就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
- Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题
bylijinnan
javaspring
参考以下两篇文章:
http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/
http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration
Sprin
- 数据库连接池的工作原理
chicony
数据库连接池
随着信息技术的高速发展与广泛应用,数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要,尤其是网络应用和电子商务的迅速发展,都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行,而传统的开发模式是:首先在主程序(如Servlet、Beans)中建立数据库连接;然后进行SQL操作,对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作;最后断开数据库连接。使用这种开发模式,对
- java 关键字
CrazyMizzz
java
关键字是事先定义的,有特别意义的标识符,有时又叫保留字。对于保留字,用户只能按照系统规定的方式使用,不能自行定义。
Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类:
(1)访问修饰符
public,private,protected
p
- Hive中的排序语法
daizj
排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY
hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序,这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上,这样会导致在大数量的情况下,花费大量时间。
与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下,必须指定 limit 否则执行会报错。
- 单态设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
单例模式(Singleton)用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后,该对象可以被其它众多对象所使用。
<?phpclass Example{ // 保存类实例在此属性中 private static&
- svn locked
dcj3sjt126com
Lock
post-commit hook failed (exit code 1) with output:
svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked
svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database
svn: E200031: sqlite: attempt to write a
- ARM寄存器学习
e200702084
数据结构C++cC#F#
无论是学习哪一种处理器,首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。
ARM有37个寄存器,其中31个通用寄存器,6个状态寄存器。
1、不分组寄存器(R0-R7)
不分组也就是说说,在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时,由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器,就是
- 常用编码资料
gengzg
编码
List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11);
String json=JSON.toJSONString(list);
HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>();
for(int i=0;i<10;i++)
{
- 进程 vs. 线程
hongtoushizi
线程linux进程
我们介绍了多进程和多线程,这是实现多任务最常用的两种方式。现在,我们来讨论一下这两种方式的优缺点。
首先,要实现多任务,通常我们会设计Master-Worker模式,Master负责分配任务,Worker负责执行任务,因此,多任务环境下,通常是一个Master,多个Worker。
如果用多进程实现Master-Worker,主进程就是Master,其他进程就是Worker。
如果用多线程实现
- Linux定时Job:crontab -e 与 /etc/crontab 的区别
Josh_Persistence
linuxcrontab
一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分:* * * * *
分别表示:分钟,小时,日,月,星期,具体说来:
第一段 代表分钟 0—59
第二段 代表小时 0—23
第三段 代表日期 1—31
第四段 代表月份 1—12
第五段 代表星期几,0代表星期日 0—6
如:
*/1 * * * * 每分钟执行一次。
*
- KMP算法详解
hm4123660
数据结构C++算法字符串KMP
字符串模式匹配我们相信大家都有遇过,然而我们也习惯用简单匹配法(即Brute-Force算法),其基本思路就是一个个逐一对比下去,这也是我们大家熟知的方法,然而这种算法的效率并不高,但利于理解。
假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
- 枚举类型的单例模式
zhb8015
单例模式
E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下:
public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素,就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候:/** himself = MaYun() {*
- Kafka+Storm+HDFS
ssydxa219
storm
cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &bin/storm supervisor &bin/storm ui &Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
- Java获取本地服务器的IP
中华好儿孙
javaWeb获取服务器ip地址
System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL());
System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr());
System.out.println("getLocalPort:&quo