- 贪心算法——c#
山水CAD筑梦人
C#学习笔记贪心算法算法
贪心算法通俗解释贪心算法是一种"每一步都选择当前最优解"的算法策略。它不关心全局是否最优,而是通过局部最优的累积来逼近最终解。优点是简单高效,缺点是可能无法得到全局最优解。一句话秒懂自动售货机找零钱:用最少数量的硬币凑出指定金额。比如找零198美分,它会优先用25美分的大硬币,不够再用小的,直到凑够金额。背景故事想象你在加拿大超市当收银员(CAD场景):顾客买了东西你需要快速找出零钱198分收银台
- PID 控制的通俗理解
杨航 AI
算法
好的!我尽量用通俗的语言和例子来解释PID控制,避免使用复杂的公式。PID控制的通俗理解PID控制就像你在开车时控制车速的过程。假设你想把车速保持在60km/h,但路上有上坡、下坡、风阻等各种干扰因素。为了保持车速稳定,你需要不断调整油门。PID控制就是帮助你调整油门的“智能系统”。PID控制由三个部分组成:比例(P):根据当前误差调整油门。积分(I):根据过去误差的累积调整油门。微分(D):根据
- 深度学习训练中GPU内存管理
@Mr_LiuYang
遇到过的问题内存管理内存溢出outofmemoryGPU内存
文章目录概述常见问题1、设备选择和数据迁移2、显存监控函数3、显存释放函数4、自适应batchsize调节5、梯度累积概述在深度学习模型训练中,主流GPU显存通常为8GB~80GB,内存不足会导致训练中断或BatchSize受限,GPU内存管理是优化性能和避免OutOfMemoryError的关键挑战。本博客简介PyTorch中GPU内存管理的核心函数、用法和实战技巧,帮助开发者高效利用显存资源。
- 论文阅读笔记——Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware
寻丶幽风
论文阅读笔记论文阅读笔记人工智能深度学习机器人
ALOHA论文ALOHA解决了策略中的错误可能随时间累积,且人类演示可能是非平稳的,提出了ACT(ActionChunkingwithTransformers)方法。ActionChunking模仿学习中,compoundingerror是致使任务失败的主要原因。具体来说,当智能体(agent)在测试时遇到训练集中未见过的情况时,可能会产生预测误差。这些误差会逐步累积,导致智能体进入未知状态,最终
- 技术债务未纳入计划管理怎么办
项目管理
技术债务管理的关键在于全面识别、动态整合、持续优化。其中,全面识别尤为重要,因为只有清晰了解现有系统中累积的技术债务,才能在项目计划中合理安排修正工作,防止负债失控;动态整合则要求将技术债务作为项目计划的重要组成部分,实时监控并定期调整修复策略;持续优化确保在项目迭代中不断改进和预防新的技术债务生成,从而提升整体系统质量和研发效率。一、明确技术债务概念与现状技术债务是指在软件开发过程中为追求短期目
- 洛谷P3586 [POI 2015] LOG Logistyka 分析与解答
里欧布鲁斯
算法c++
操作1是对序列的修改,重点来看如何实现操作2维护一个长度为n的序列,一开始都是0,支持以下两种操作:Uka将序列中第k个数修改为a。Zcs在这个序列上,每次选出c个正数,并将它们都减去1,询问能否进行s次操作。每次询问独立,即每次询问不会对序列进行修改。“减去1”的操作如何直观得被感受呢,可以把一个数写成很多个1累积而成的形式例如,现在有一组数13243,可以表示成下面这样424523451234
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技术债务管理的关键在于全面识别、动态整合、持续优化。其中,全面识别尤为重要,因为只有清晰了解现有系统中累积的技术债务,才能在项目计划中合理安排修正工作,防止负债失控;动态整合则要求将技术债务作为项目计划的重要组成部分,实时监控并定期调整修复策略;持续优化确保在项目迭代中不断改进和预防新的技术债务生成,从而提升整体系统质量和研发效率。一、明确技术债务概念与现状技术债务是指在软件开发过程中为追求短期目
- cv君独家视角 | AI内幕系列十四:【手机、相机防抖大揭秘】数字防抖、鸡头防抖、光学防抖、AI防抖等(附源码+长期更新)
cv君
原创项目级实战项目cv君独家视角AI内幕系列深度学习与计算机视觉精品人工智能aiisp科技python
目录摘要主要防抖技术手机防抖对比某拇指相机技术分析:1.基础介绍2.功能需求2.1功能背景2.2技术背景与技术选型2.3技术方案2.4可行性落地链路2.5竞品调研与市场分析2.6防抖主客观评价源码实现运动防抖步骤:代码实现性能优化与改进代码改进进一步改进与应用深度学习方法示例实时处理与应用示例运动摄影无人机航拍摄像头防抖设备计算资源需求复杂场景处理参数调整和优化实时处理需求误差累积并行和分布式处理
- 【实战项目】Python 手撕一个基于最新端到端大模型的语音聊天系统
kakaZhui
解码前沿多模态大模型:认知分析和工业级实战python开发语言AIGC人工智能chatgpt
写在前面:为什么需要端到端语音交互近年来,随着深度学习技术的飞速发展,语音交互技术取得了显著的进步。从智能音箱到虚拟助手,语音交互已经渗透到我们生活的方方面面。然而,传统的语音交互系统往往采用“语音识别(ASR)-自然语言理解(NLU)-对话管理(DM)-自然语言生成(NLG)-语音合成(TTS)”的级联式架构,这种架构存在着诸多弊端,如:错误累积:每个模块的错误都会传递到下一个模块,导致最终结果
- 软件架构---质量属性(二)
weixin_30764771
一般情况下,质量属性可分为三类,系统的质量属性,商业属性,概念属性。这里主要讨论的是系统的质量属性,可用性,可修改性,性能,安全性,可测试性和易用性。1.可用性Availability可用性是指系统掩盖或修复故障的能力,使得累积的服务中断时间不超过规定时间间隔内的所要求的值当一个系统不再提供其规格说明中所声明的服务时,我们就认为其出了故障,即出现了可用性问题通常情况下,我们以下面这个公式来量化可用
- [自动驾驶-传感器融合] 多激光雷达的外参标定
simba丶小小程序猿
自动驾驶自动驾驶人工智能机器学习
文章目录引言外参标定原理ICP匹配示例参考文献引言多激光雷达系统通常用于自动驾驶或机器人,每个雷达的位置和姿态不同,需要将它们的数据统一到同一个坐标系下。多激光雷达外参标定的核心目标是通过计算不同雷达坐标系之间的刚性变换关系(旋转矩阵RRR和平移向量ttt),将多个雷达的点云数据统一到同一坐标系下。具体需求包括:数据融合:消除多雷达间的位姿差异,生成全局一致的点云。减少累积误差:避免多传感器数据因
- FLOPS, FLOPs and MACs
Aidanmomo
深度学习pytorchpython
FLOPS:FloatingPointOperationsPerSecond,每秒浮点运算次数,是一个衡量硬件速度的指标FLOPs:FloatingPointOperations,浮点运算次数,用来衡量模型计算复杂度,常用来做神经网络模型速度的间接衡量标准MACs:Multiply–AccumulateOperations,乘加累积操作数,常常被人们与FLOPs概念混淆实际上1MACs包含一个乘法
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scala开发语言后端
在Scala中,reduce、reduceLeft和fold是处理集合的高阶函数,它们通常用于将集合中的元素聚合为一个单一的结果。这些函数都基于某种形式的累积操作,但它们之间存在细微差别。reducereduce函数通过二元操作符(接受两个参数)来减少集合中元素的数量,直到得到一个单独的结果。它要求集合非空,因为没有初始值可以用来开始累积过程。如果尝试在一个空集合上调用reduce,将会抛出异常。
- 2025校园私域攻略开源PHP源码分享/校园生活系统/校园服务平台/智慧校园程序
越来越多的人开始做校园表白墙,朋友圈影响力下降,校园小程序校园社区崛起。今年大家可以明显感觉到做校园社区的人更多了,一方面是做教学助教的,再不断地招学员,一方面各家社区、平台也有自己的加盟。导致本来小众的校园私域市场变得热闹起来了,目前各大社区平台累积加盟的校园数量已经有4000-5000家了,带来了更多的连锁反应,很多去年有用的方法现在都不管用了。比如某音某书,其他人也可以做甚至做的更加精致,开
- 强化学习是否能够在完全不确定的环境中找到一个合理的策略,还是说它只能在已知规则下生效?
concisedistinct
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强化学习(ReinforcementLearning,RL)是机器学习的一个重要分支,广泛应用于机器人控制、自动驾驶、游戏策略和金融决策等领域。其核心理念是通过与环境的互动,不断学习如何选择最优行动以最大化累积奖励。尽管强化学习在许多已知和相对确定的环境中表现出色,但在面对完全不确定或动态变化的环境时,其表现和可靠性是否依然能保持一致是一个值得深入探讨的问题。我们生活的世界充满了不确定性,尤其是在
- 151、Python数据处理利器:深入探秘插值与拟合技巧
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Python开发之数值积分与微分:数值计算的基本方法数值积分与微分是计算机科学和工程领域中非常常见的计算任务。在这篇文章中,我们将学习Python中用于数值积分与微分的几种基本方法,并探讨它们在实际应用场景中的应用。数值积分数值积分是求解函数在某一区间上累积量的过程。在日常生活中,数值积分可以看作是计算商品的总价,当你购买多个商品时,你需要计算出每个商品的价格并将其相加,得到最终的总价。梯形法则梯
- 基于企业架构理论的研发工艺流程
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银行信息系统架构详解工艺流程企业架构理论
银行传统的研发工艺流程通常以瀑布模型或部分敏捷开发为主,但在企业架构(EnterpriseArchitecture,EA)理论的指导下,可以升级为更加灵活、高效和业务驱动的研发流程。以下是调整后的工艺流程升级方案:1.传统研发工艺流程的问题业务与IT脱节:业务需求与IT实现之间缺乏有效的对齐机制。流程僵化:瀑布模型导致开发周期长,难以快速响应市场变化。技术债务累积:缺乏整体架构规划,导致系统复杂度
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贪心算法理解与Python实现什么是贪心算法?贪心算法是一种每一步选择当前最优解的算法策略,通过局部最优解的累积达到全局最优解。其核心思想是:在每一步做出对当前最有利的选择,不考虑未来影响。贪心算法适用条件贪心选择性质:局部最优解能导致全局最优解最优子结构:问题的最优解包含子问题的最优解实现步骤将问题分解为多个子问题定义每个步骤的最优选择标准执行贪心选择并缩小问题规模重复直到问题解决示例1:会议室
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近年来,我国游戏市场日益繁荣,《热血传奇》凭借多年累积的人气依然稳居榜首。然而,在近日《热血传奇》服务器却遭遇一起恶意攻击事件。本次攻击事件不仅让众多期待更新内容的玩家感到遗憾,也给服务器稳定运行带来严重影响。一、传奇服务器被袭背景据《热血传奇》官方通报,此次袭击事发在昨晚9月22时至凌晨1时的时间段内。受此影响,多台传奇服务器遭遇大规模拒绝服务攻击(DDoS),导致大量玩家无法正常登录游戏。目前
- 深入详解人工智能机器学习:强化学习
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目录强化学习概述强化学习的基本概念定义关键组件强化学习过程常用算法应用示例示例代码代码解释应用场景强化学习核心概念和底层原理核心概念底层原理总结强化学习概述强化学习(ReinforcementLearning,RL)是机器学习中的一个重要领域,其核心目标是通过与环境的交互学习如何采取行动以最大化累积奖励。与监督学习不同的是,强化学习不依赖于给定的输入输出对,而是通过试探和反馈不断改进决策策略。强化
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强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种机器学习方法,旨在通过与环境交互,使智能体(Agent)学习如何采取最优行动,以最大化某种累积奖励。它与监督学习和无监督学习不同,强调试错探索(Exploration-Exploitation)以及基于奖励信号的学习。强化学习任务通常用马尔可夫决策过程来描述:机器处于环境EEE中,状态空间XXX,其中每个状态x∈Xx\inXx∈X是
- 主成分回归(PCR)与特征值因子筛选:从理论到MATLAB实战
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多元分析回归matlab线性代数数学建模算法
内容摘要:本文深入解析主成分回归(PCR)的原理与MATLAB实现,结合Hald水泥数据案例对比PCR与普通回归的性能差异。详细讲解特征值筛选策略(累积贡献率、交叉验证),并提供单参数估计优化方法。通过完整代码与可视化结果,助力读者掌握高维数据建模与多重共线性处理技巧。关键词:主成分回归特征值筛选多重共线性MATLAB实现交叉验证—1.主成分回归(PCR)概述主成分回归(PrincipalComp
- 神经网络中的Nesterov Momentum
化作星辰
神经网络人工智能深度学习
NesterovAcceleratedGradient(NAG),也称为NesterovMomentum,是一种改进版的动量优化算法,旨在加速梯度下降过程中的收敛速度,并提高对最优解的逼近效率。它由YuriiNesterov在1983年提出,是对传统动量方法的一种增强。###传统动量法回顾在传统的动量方法中,更新规则不仅考虑当前的梯度,还包含了之前所有梯度的方向和大小的累积(即“动量”),以帮助克
- 神经网络中的Adagrad
化作星辰
神经网络人工智能深度学习
Adagrad(AdaptiveGradient)是一种自适应学习率的优化算法,专门设计用于在训练过程中自动调整每个参数的学习率。这种方法对于处理稀疏数据特别有效,并且非常适合那些需要频繁更新但很少使用的参数的学习任务。###Adagrad的核心思想Adagrad通过累积过去所有梯度平方的和来调整每个权重的学习率。具体来说,它为网络中的每个参数维护一个历史梯度平方和,然后用这个累积值来缩放当前的学
- 《RabbitMQ系列教程-第四章-07-RabbitMQ工作模式之Publisher Confirms 模式》_rabbitmq publisher confirms
2401_84264727
程序员rabbitmq分布式
写在最后在结束之际,我想重申的是,学习并非如攀登险峻高峰,而是如滴水穿石般的持久累积。尤其当我们步入工作岗位之后,持之以恒的学习变得愈发不易,如同在茫茫大海中独自划舟,稍有松懈便可能被巨浪吞噬。然而,对于我们程序员而言,学习是生存之本,是我们在激烈市场竞争中立于不败之地的关键。一旦停止学习,我们便如同逆水行舟,不进则退,终将被时代的洪流所淘汰。因此,不断汲取新知识,不仅是对自己的提升,更是对自己的
- 体验通义千问AI大模型生成Python泊松分布
「已注销」
人工智能python开发语言
在Python中,你可以使用matplotlib和numpy库来绘制泊松分布的概率密度函数(PDF)或累积分布函数(CDF)。以下是一个示例代码片段,它展示了如何使用numpy的poisson函数以及matplotlib进行绘制:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.statsimportpoisson#使用scipy中的泊松分布
- 【算法系列】有趣的计数排序
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算法排序算法数据结构java
文章目录计数排序(CountingSort)详解一、基本思想1.基本原理2.适用场景3.稳定性二、实现步骤1.统计频率2.累积频率3.构建输出数组4.复制回原数组三、代码实现四、时间复杂度分析五、空间复杂度分析六、计数排序的优缺点七、总结计数排序(CountingSort)详解计数排序(CountingSort)是一种非比较型排序算法,适用于整数排序。它通过计算每个元素出现的次数来确定它们在输出数
- 将 Docker 数据迁移到新磁盘:详细操作指南
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故障诊断指南运维docker容器运维
将Docker数据迁移到新磁盘:详细操作指南背景在容器化应用的部署中,Docker通常将数据存储在默认的/var/lib/docker目录。然而,随着容器数量的增加和镜像的累积,该目录可能会迅速占满系统磁盘空间,从而影响系统的正常运行。为了避免磁盘空间不足的问题,可以通过将Docker数据目录迁移到容量更大的磁盘上来解决。本指南将详细说明如何将Docker数据从默认位置迁移到新磁盘(例如/dev/
- 梯度累加(结合DDP)梯度检查点
糖葫芦君
LLM算法人工智能大模型深度学习
梯度累加目的梯度累积是一种训练神经网络的技术,主要用于在内存有限的情况下处理较大的批量大小(batchsize)。通常,较大的批量可以提高训练的稳定性和效率,但受限于GPU或TPU的内存,无法一次性加载大批量数据。梯度累积通过多次前向传播和反向传播累积梯度,然后一次性更新模型参数,从而模拟大批量训练的效果。总结:显存限制:GPU/TPU显存有限,无法一次性加载大批量数据。训练稳定性:大批量训练通常
- 蚁群算法(Ant Colony Optimization, ACO)
QRSN
运筹优化算法python人工智能
蚁群算法(AntColonyOptimization,ACO)目录算法起源核心思想数学模型算法流程参数调优改进变体应用场景优缺点分析代码框架最新研究一、算法起源1.1生物学基础蚂蚁觅食行为:自然界蚂蚁通过释放**信息素(Pheromone)**标记路径,较短路径因信息素累积更快,吸引更多蚂蚁选择,形成正反馈。自组织特性:单个蚂蚁行为简单,群体涌现出智能协作能力。1.2提出与发展1992年:Marc
- ViewController添加button按钮解析。(翻译)
张亚雄
c
<div class="it610-blog-content-contain" style="font-size: 14px"></div>// ViewController.m
// Reservation software
//
// Created by 张亚雄 on 15/6/2.
- mongoDB 简单的增删改查
开窍的石头
mongodb
在上一篇文章中我们已经讲了mongodb怎么安装和数据库/表的创建。在这里我们讲mongoDB的数据库操作
在mongo中对于不存在的表当你用db.表名 他会自动统计
下边用到的user是表明,db代表的是数据库
添加(insert):
- log4j配置
0624chenhong
log4j
1) 新建java项目
2) 导入jar包,项目右击,properties—java build path—libraries—Add External jar,加入log4j.jar包。
3) 新建一个类com.hand.Log4jTest
package com.hand;
import org.apache.log4j.Logger;
public class
- 多点触摸(图片缩放为例)
不懂事的小屁孩
多点触摸
多点触摸的事件跟单点是大同小异的,上个图片缩放的代码,供大家参考一下
import android.app.Activity;
import android.os.Bundle;
import android.view.MotionEvent;
import android.view.View;
import android.view.View.OnTouchListener
- 有关浏览器窗口宽度高度几个值的解析
换个号韩国红果果
JavaScripthtml
1 元素的 offsetWidth 包括border padding content 整体的宽度。
clientWidth 只包括内容区 padding 不包括border。
clientLeft = offsetWidth -clientWidth 即这个元素border的值
offsetLeft 若无已定位的包裹元素
- 数据库产品巡礼:IBM DB2概览
蓝儿唯美
db2
IBM DB2是一个支持了NoSQL功能的关系数据库管理系统,其包含了对XML,图像存储和Java脚本对象表示(JSON)的支持。DB2可被各种类型的企 业使用,它提供了一个数据平台,同时支持事务和分析操作,通过提供持续的数据流来保持事务工作流和分析操作的高效性。 DB2支持的操作系统
DB2可应用于以下三个主要的平台:
工作站,DB2可在Linus、Unix、Windo
- java笔记5
a-john
java
控制执行流程:
1,true和false
利用条件表达式的真或假来决定执行路径。例:(a==b)。它利用条件操作符“==”来判断a值是否等于b值,返回true或false。java不允许我们将一个数字作为布尔值使用,虽然这在C和C++里是允许的。如果想在布尔测试中使用一个非布尔值,那么首先必须用一个条件表达式将其转化成布尔值,例如if(a!=0)。
2,if-els
- Web开发常用手册汇总
aijuans
PHP
一门技术,如果没有好的参考手册指导,很难普及大众。这其实就是为什么很多技术,非常好,却得不到普遍运用的原因。
正如我们学习一门技术,过程大概是这个样子:
①我们日常工作中,遇到了问题,困难。寻找解决方案,即寻找新的技术;
②为什么要学习这门技术?这门技术是不是很好的解决了我们遇到的难题,困惑。这个问题,非常重要,我们不是为了学习技术而学习技术,而是为了更好的处理我们遇到的问题,才需要学习新的
- 今天帮助人解决的一个sql问题
asialee
sql
今天有个人问了一个问题,如下:
type AD value
A  
- 意图对象传递数据
百合不是茶
android意图IntentBundle对象数据的传递
学习意图将数据传递给目标活动; 初学者需要好好研究的
1,将下面的代码添加到main.xml中
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<LinearLayout xmlns:android="http:/
- oracle查询锁表解锁语句
bijian1013
oracleobjectsessionkill
一.查询锁定的表
如下语句,都可以查询锁定的表
语句一:
select a.sid,
a.serial#,
p.spid,
c.object_name,
b.session_id,
b.oracle_username,
b.os_user_name
from v$process p, v$s
- mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 二进制文件[tar.gz]
征客丶
mysqlosx
场景:在 mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 的二进制文件。
环境:mac osx 10.10、mysql 5.6 的二进制文件
步骤:[所有目录请从根“/”目录开始取,以免层级弄错导致找不到目录]
1、下载 mysql 5.6 的二进制文件,下载目录下面称之为 mysql5.6SourceDir;
下载地址:http://dev.mysql.com/downl
- 分布式系统与框架
bit1129
分布式
RPC框架 Dubbo
什么是Dubbo
Dubbo是一个分布式服务框架,致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案,以及SOA服务治理方案。其核心部分包含: 远程通讯: 提供对多种基于长连接的NIO框架抽象封装,包括多种线程模型,序列化,以及“请求-响应”模式的信息交换方式。 集群容错: 提供基于接
- 那些令人蛋痛的专业术语
白糖_
springWebSSOIOC
spring
【控制反转(IOC)/依赖注入(DI)】:
由容器控制程序之间的关系,而非传统实现中,由程序代码直接操控。这也就是所谓“控制反转”的概念所在:控制权由应用代码中转到了外部容器,控制权的转移,是所谓反转。
简单的说:对象的创建又容器(比如spring容器)来执行,程序里不直接new对象。
Web
【单点登录(SSO)】:SSO的定义是在多个应用系统中,用户
- 《给大忙人看的java8》摘抄
braveCS
java8
函数式接口:只包含一个抽象方法的接口
lambda表达式:是一段可以传递的代码
你最好将一个lambda表达式想象成一个函数,而不是一个对象,并记住它可以被转换为一个函数式接口。
事实上,函数式接口的转换是你在Java中使用lambda表达式能做的唯一一件事。
方法引用:又是要传递给其他代码的操作已经有实现的方法了,这时可以使
- 编程之美-计算字符串的相似度
bylijinnan
java算法编程之美
public class StringDistance {
/**
* 编程之美 计算字符串的相似度
* 我们定义一套操作方法来把两个不相同的字符串变得相同,具体的操作方法为:
* 1.修改一个字符(如把“a”替换为“b”);
* 2.增加一个字符(如把“abdd”变为“aebdd”);
* 3.删除一个字符(如把“travelling”变为“trav
- 上传、下载压缩图片
chengxuyuancsdn
下载
/**
*
* @param uploadImage --本地路径(tomacat路径)
* @param serverDir --服务器路径
* @param imageType --文件或图片类型
* 此方法可以上传文件或图片.txt,.jpg,.gif等
*/
public void upload(String uploadImage,Str
- bellman-ford(贝尔曼-福特)算法
comsci
算法F#
Bellman-Ford算法(根据发明者 Richard Bellman 和 Lester Ford 命名)是求解单源最短路径问题的一种算法。单源点的最短路径问题是指:给定一个加权有向图G和源点s,对于图G中的任意一点v,求从s到v的最短路径。有时候这种算法也被称为 Moore-Bellman-Ford 算法,因为 Edward F. Moore zu 也为这个算法的发展做出了贡献。
与迪科
- oracle ASM中ASM_POWER_LIMIT参数
daizj
ASMoracleASM_POWER_LIMIT磁盘平衡
ASM_POWER_LIMIT
该初始化参数用于指定ASM例程平衡磁盘所用的最大权值,其数值范围为0~11,默认值为1。该初始化参数是动态参数,可以使用ALTER SESSION或ALTER SYSTEM命令进行修改。示例如下:
SQL>ALTER SESSION SET Asm_power_limit=2;
- 高级排序:快速排序
dieslrae
快速排序
public void quickSort(int[] array){
this.quickSort(array, 0, array.length - 1);
}
public void quickSort(int[] array,int left,int right){
if(right - left <= 0
- C语言学习六指针_何谓变量的地址 一个指针变量到底占几个字节
dcj3sjt126com
C语言
# include <stdio.h>
int main(void)
{
/*
1、一个变量的地址只用第一个字节表示
2、虽然他只使用了第一个字节表示,但是他本身指针变量类型就可以确定出他指向的指针变量占几个字节了
3、他都只存了第一个字节地址,为什么只需要存一个字节的地址,却占了4个字节,虽然只有一个字节,
但是这些字节比较多,所以编号就比较大,
- phpize使用方法
dcj3sjt126com
PHP
phpize是用来扩展php扩展模块的,通过phpize可以建立php的外挂模块,下面介绍一个它的使用方法,需要的朋友可以参考下
安装(fastcgi模式)的时候,常常有这样一句命令:
代码如下:
/usr/local/webserver/php/bin/phpize
一、phpize是干嘛的?
phpize是什么?
phpize是用来扩展php扩展模块的,通过phpi
- Java虚拟机学习 - 对象引用强度
shuizhaosi888
JAVA虚拟机
本文原文链接:http://blog.csdn.net/java2000_wl/article/details/8090276 转载请注明出处!
无论是通过计数算法判断对象的引用数量,还是通过根搜索算法判断对象引用链是否可达,判定对象是否存活都与“引用”相关。
引用主要分为 :强引用(Strong Reference)、软引用(Soft Reference)、弱引用(Wea
- .NET Framework 3.5 Service Pack 1(完整软件包)下载地址
happyqing
.net下载framework
Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1(完整软件包)
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Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1 是一个累积更新,包含很多基于 .NET Framewo
- JAVA定时器的使用
jingjing0907
javatimer线程定时器
1、在应用开发中,经常需要一些周期性的操作,比如每5分钟执行某一操作等。
对于这样的操作最方便、高效的实现方式就是使用java.util.Timer工具类。
privatejava.util.Timer timer;
timer = newTimer(true);
timer.schedule(
newjava.util.TimerTask() { public void run()
- Webbench
流浪鱼
webbench
首页下载地址 http://home.tiscali.cz/~cz210552/webbench.html
Webbench是知名的网站压力测试工具,它是由Lionbridge公司(http://www.lionbridge.com)开发。
Webbench能测试处在相同硬件上,不同服务的性能以及不同硬件上同一个服务的运行状况。webbench的标准测试可以向我们展示服务器的两项内容:每秒钟相
- 第11章 动画效果(中)
onestopweb
动画
index.html
<!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/
- windows下制作bat启动脚本.
sanyecao2314
javacmd脚本bat
java -classpath C:\dwjj\commons-dbcp.jar;C:\dwjj\commons-pool.jar;C:\dwjj\log4j-1.2.16.jar;C:\dwjj\poi-3.9-20121203.jar;C:\dwjj\sqljdbc4.jar;C:\dwjj\voucherimp.jar com.citsamex.core.startup.MainStart
- Java进行RSA加解密的例子
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java
加密是保证数据安全的手段之一。加密是将纯文本数据转换为难以理解的密文;解密是将密文转换回纯文本。 数据的加解密属于密码学的范畴。通常,加密和解密都需要使用一些秘密信息,这些秘密信息叫做密钥,将纯文本转为密文或者转回的时候都要用到这些密钥。 对称加密指的是发送者和接收者共用同一个密钥的加解密方法。 非对称加密(又称公钥加密)指的是需要一个私有密钥一个公开密钥,两个不同的密钥的
- Android_ViewStub
阿尔萨斯
ViewStub
public final class ViewStub extends View
java.lang.Object
android.view.View
android.view.ViewStub
类摘要: ViewStub 是一个隐藏的,不占用内存空间的视图对象,它可以在运行时延迟加载布局资源文件。当 ViewSt