- java迷宫问题 华为_深度优先搜索——迷宫问题(华为oj)
刘洛希
java迷宫问题华为
题目描述:定义一个二维数组N*M(其中2=n)38continue;39if(a[tx][ty]==0&&book[tx][ty]==0)40{41xy.x=tx;42xy.y=ty;43way.push_back(xy);44book[tx][ty]=1;45dfs(tx,ty,step+1);46book[tx][ty]=0;47way.pop_back();48}49}50return0;5
- 曲线的平滑平滑处理
zq4132
c++qtc数据算法
最近在写一些数据处理的程序。经常需要对数据进行平滑处理。直接用FIR滤波器或IIR滤波器都有一个启动问题,滤波完成后总要对数据掐头去尾。因此去找了些简单的数据平滑处理的方法。在一本老版本的《数学手册》中找到了几个基于最小二乘法的数据平滑算法。将其写成了C代码,测试了一下,效果还可以。这里简单的记录一下,算是给自己做个笔记。算法的原理很简单,以五点三次平滑为例。取相邻的5个数据点,可以拟合出一条3次
- 【每日一题】LeetCode 104.二叉树的最大深度(树、深度优先搜索、广度优先搜索、二叉树)
Chase-Hart
算法leetcode深度优先宽度优先数据结构java
【每日一题】LeetCode104.二叉树的最大深度(树、深度优先搜索、广度优先搜索、二叉树)题目描述给定一个二叉树root,我们需要计算并返回该二叉树的最大深度。二叉树的最大深度是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。思路分析为了解决这个问题,我们可以使用递归的方法。递归的基本思想是从根节点开始,逐层向下遍历树的每个节点,同时记录当前的深度。在递归的过程中,我们会遇到两种情况:当前节点为
- 数学运用 -- 使用最小二乘与勒让德多项式拟合离散数据
sz66cm
线性代数矩阵机器学习
使用最小二乘与勒让德多项式拟合离散数据1.准备离散数据假设我们有以下离散数据集:xxxyyy0.01.00.50.81.00.51.50.22.0-0.1我们想用勒让德多项式拟合这些数据,并通过最小二乘法找到勒让德多项式的系数。2.勒让德多项式勒让德多项式的前几项为:P0(x)=1P_0(x)=1P0(x)=1P1(x)=xP_1(x)=xP1(x)=xP2(x)=12(3x2−1)P_2(x)=
- 深度优先算法,广度优先算法,hill climbing,贪心搜索,A*算法,启发式搜索算法是什么,比起一般搜索法算法有什么区别
MIMO. mimo
算法深度优先宽度优先
深度优先算法(Depth-FirstSearch,DFS)深度优先搜索是一种用于遍历或搜索树或图的算法。它沿着树的深度遍历树的节点,尽可能深地搜索树的分支。当节点v的所在边都已被探寻过,搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止。如果还存在未被发现的节点,则选择其中一个作为源节点并重复以上过程,直到所有节点都被访问为止。深度优先搜索是一个递归算法,
- 理论+实践,一文带你读懂线性回归的评价指标
木东居士
关于作者:饼干同学,某人工智能公司交付开发工程师/建模科学家。专注于AI工程化及场景落地,希望和大家分享成长中的专业知识与思考感悟。0x00前言:本篇内容是线性回归系列的第三篇。在《模型之母:简单线性回归&最小二乘法》、《模型之母:简单线性回归&最小二乘法》中我们学习了简单线性回归、最小二乘法,并完成了代码的实现。在结尾,我们抛出了一个问题:在之前的kNN算法(分类问题)中,使用分类准确度来评价算
- 【LeetCode每日一题】【2021/12/7】1034. 边界着色
亡心灵
LeetCode刷题leetcode深度优先算法c++图论
文章目录1034.边界着色前言方法1:广度优先搜索方法2:深度优先搜索(非递归)1034.边界着色LeetCode:1034.边界着色中等\color{#FFB800}{中等}中等给你一个大小为mxn的整数矩阵grid,表示一个网格。另给你三个整数row、col和color。网格中的每个值表示该位置处的网格块的颜色。当两个网格块的颜色相同,而且在四个方向中任意一个方向上相邻时,它们属于同一连通分量
- 搜索与图论
yy代码
图论深度优先算法
第三章搜索与图论1.深度优先搜索DFS一条路走到黑数字全排列[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-g3u66CKm-1657019682316)(C:\Users\ZBY\Desktop\Snipaste_2022-06-22_18-43-39.png)]#includeusingnamespacestd;#include#includeintn;const
- 【代码随想录训练营第42期 Day53打卡 - 图论Part4 - 卡码网 110. 字符串接龙 105. 有向图的完全可达性
逝去的秋风
代码随想录打卡图论深度优先算法广度优先
目录一、个人感受二、题目与题解题目一:卡码网110.字符串接龙题目链接题解:BFS+哈希题目二:卡码网105.有向图的完全可达性题目链接题解:DFS三、小结一、个人感受对于两大基本搜索:深度优先搜索DFS遍历所有路径,每条路径都是一条路走到底,用于解决需要处理所有位置的情况;广度优先搜索BFS遍历最近相邻路径(常用邻接图,邻接表实现),用于用于求得最短路径,最小次数等。今天打卡题目个人感觉挺难,事
- 线性代数学习笔记8-4:正定矩阵、二次型的几何意义、配方法与消元法的联系、最小二乘法与半正定矩阵A^T A
Insomnia_X
线性代数学习笔记线性代数矩阵学习
正定矩阵Positivedefinitematrice之前说过,正定矩阵是一类特殊的对称矩阵:正定矩阵满足对称矩阵的特性(特征值为实数并且拥有一套正交特征向量、正/负主元的数目等于正/负特征值的数目)另外,正定矩阵还具有更好的性质(所有特征值都为正实数、所有主元都为正实数、左上角的所有任意k阶(10(x≠0)\mathbf{x}^{T}\boldsymbol{A}\mathbf{x}>0\quad
- 实验楼 python实现markdown解析器_C++ 打造 Markdown 解析器
weixin_39517400
实验楼
项目简介:Markdown已经是程序员的标配,其语法简单的特点让我们能够更加专注于内容输出与写作。本次项目我们将针对Markdown的一些最常用语法,手动实现一个Markdown解析器,作为展示,还将为文档生成目录本项目由欧龙崎发布在实验楼,完整教程及在线练习地址:C++打造Markdown解析器一、概述效果展示如图所示:项目涉及的知识点词法分析技术语法树DFS深度优先搜索C++11使用指针进行字
- 最短路径算法——A*算法
有一点点想CoCo你
算法
A*算法是静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索算法,也是解决许多搜索问题的有效算法,广泛应用于机器人路径搜索、游戏动画路径搜索等。它是图搜索算法的一种。A*算法是一种启发式的搜索算法,它是基于深度优先算法(DepthFirstSearch,DFS)和广度优先算法(BreadthFirstSearch,BFS)的一种融合算法,按照一定原则确定如何选取下一个结点。参考:A*寻路算法详解#A星#启发式
- C#语言实现最小二乘法算法
2401_86528135
算法c#最小二乘法
最小二乘法(LeastSquaresMethod)是一种常用的拟合方法,用于在数据点之间找到最佳的直线(或其他函数)拟合。以下是一个用C#实现简单线性回归(即一元最小二乘法)的示例代码。1.最小二乘法简介对于一组数据点(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)(x_1,y_1),(x_2,y_2),\ldots,(x_n,y_n)(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn),最小二乘
- 图的邻接表建立方法和深搜广搜
翔山代码
算法深度优先算法
深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)是图论中两种经典的图遍历算法,它们在解决各种问题如路径查找、迷宫求解、连通性分析等方面有着广泛的应用。深度优先搜索(DFS)是一种沿着图的边深入直到最后一个顶点,然后回溯并尝试另一条路径的算法。它使用递归或栈来实现,可以看作是树的先序遍历的推广。DFS的特点在于它尽可能深地搜索图的分支,当一条路走到尽头时,它会回溯到上一个顶点,然后继续搜索另一条路径。
- 代码随想录训练营 Day50打卡 图论part01 理论基础 98. 所有可达路径
那一抹阳光多灿烂
力扣图论图论深度优先算法
代码随想录训练营Day50打卡图论part01一、理论基础DFS(深度优先搜索)和BFS(广度优先搜索)在图搜索中的核心区别主要体现在搜索策略上:1、搜索方向:DFS:深度优先,一条路走到黑。DFS从起点开始,选择一个方向深入到底,遇到死胡同再回溯,换一个方向继续探索。这种方式适合解决路径和组合问题,常与递归和回溯算法结合使用。BFS:广度优先,层层推进。BFS以起点为中心,一层层扩展,首先访问所
- C#语言基础速成Day07
blaizeer
C#c#windows开发语言算法
“知止而后有定,定而后能静,静而后能安,安而后能虑,虑而后能得。”目录前言文章有误敬请斧正不胜感恩!||Day07C#常见数据结构:1.集合(Collection)1.1**List**1.2**HashSet**1.3**LinkedList**1.4**ObservableCollection**2.栈(Stack)2.1深度优先搜索(DFS)2.2广度优先搜索(BFS)代码解释适用场景3.堆
- 计量经济学中的检验——F检验(概念、检验假设、适用条件及操作流程)
佛系研go
计量经济学笔记
接之前的t检验博文F检验的适用场景从两研究总体中随机抽取样本,要对这两个样本进行比较的时候,首先要判断两总体方差是否相同,即方差齐性。若两总体方差相等,则直接用t检验,若不等,可采用t检验或变量变换或秩和检验等方法。什么是F检验F检验是在零假设下检验统计量具有F分布的统计检验。它最常用于比较已拟合到数据集的统计模型,以识别最适合数据抽样总体的模型。精确的“F检验”主要出现在当模型用最小二乘法拟合数
- Spark MLlib LinearRegression线性回归算法源码解析
SmileySure
Spark人工智能算法SparkMLlib
线性回归一元线性回归hθ(x)=θ0+θ1xhθ(x)=θ0+θ1x——————–1多元线性回归hθ(x)=∑mi=1θixi=θTXhθ(x)=∑i=1mθixi=θTX—————–2损失函数J(θ)=1/2∑mi=1(hθ(xi)−yi)2J(θ)=1/2∑i=1m(hθ(xi)−yi)2—————31/2是为了求导时系数为1,平方里是真实值减去估计值我们的目的就是求其最小值最小二乘法要求较为
- 推荐召回中ALS(交替最小二乘法)算法验证
山水阳泉曲
算法最小二乘法机器学习推荐算法python
文章目录需求流程设计步骤1:数据准备步骤2:模型训练步骤3:评估指标选择步骤4:性能评估代码实现导入依赖Mysql获取数据分批加载到矩阵目标coo_matrixvstackbm25_weight模型训练测试评估完整代码需求为了验证推荐系统中ALS(交替最小二乘)算法的召回效果以及离线数据推荐的效果,我们需要进行一系列的实验步骤。这些步骤包括数据准备、模型训练、评估指标的选择以及最终的性能评估流程设
- 【408DS算法题】026基础-二叉树的先序、中序、后序遍历
LIC_woodBird
算法链表数据结构
Index题目分析实现总结题目给定二叉树的根节点root,分别写出递归函数实现对二叉树的先序遍历、中序遍历和后序遍历。分析实现二叉树的先序、中序、后序遍历是非常常见的对二叉树进行深度优先搜索的算法。三种算法的思想类似,对于每一步的搜索,都是将结点分为cur、cur->left、cur->right这样的三部分按不同的顺序进行访问(其“先”“中”“后”的称呼就来自于cur的访问地位)。具体顺序如下:
- 数据结构——第六章 图
疯子书生z
数据结构数据结构
[知识框架]主要掌握深度优先搜索和广度优先搜索,图的基本概念及基本性质、图的存储结构(邻接矩阵、邻接表、邻接多重表和十字链表)及其特性、存储结构之间的转化、基于存储结构上的遍历操作和各种应用(拓扑排序、最小生成树、最短路径和关键路径)等。通常要求掌握基本思想和实现步骤(手动模拟)。6.1图的基本概念6.1.1图的定义图GGG由顶点集VVV和边集EEE组成,记为G=(V,E)G=(V,E)G=(V,
- 数据结构:无向图邻接表、邻接矩阵创建及其BFS、DFS遍历(C语言)
基础不扎实的计算机小白
数据结构C语言深度优先数据结构宽度优先c语言
实验目的:1.掌握图的定义和构造方法;2.掌握图的存储及遍历方法及应用。实验内容:编程实现:1、建立一个以邻接表形式存储的图;2、建立一个以邻接矩阵形式存储的图;3、以邻接表形式存储的图的深度优先遍历;4、以邻接表形式存储的图的广度优先遍历;5、以邻接矩阵形式存储的图的深度优先遍历;6、以邻接矩阵形式存储的图的广度优先遍历;学习邻接表时候画的图,如果没有动态视频教程的话,个人觉得看着代码一层一层画
- JS 深度优先遍历与广度优先遍历 实现查找
感谢上Di_123
JS入门知识前端算法题javascript
在日常的开发工作中,牵扯到层级结构比较复杂的节点,如树形节点,级联选择器,这些都是牵扯到前端算法的遍历的;本文将介绍常用到的两种遍历方式:深度优先遍历和广度优先遍历深度优先遍历:depthfirstsearch广度优先遍历:breadthfirstsearch目录1.示意图2.具体的代码示例2.1.深度优先遍历2.2.广度优先遍历3.总结1.示意图通过两组示意图来明白什么叫做深度优先遍历和广度优先
- 机器学习最优化方法之梯度下降
whemy
1、梯度下降出现的必然性利用最小二乘法求解线性回归的参数时,求解的过程中会涉及到矩阵求逆的步骤。随着维度的增多,矩阵求逆的代价会越来越大,而且有些矩阵没有逆矩阵,这个时候就需要用近似矩阵,影响精度。另外,在绝大多数机器学习算法情况下(如LR),损失函数要复杂的多,根本无法得到参数估计值的表达式。因此需要一种更普适的优化方法,这就是梯度下降。其实随机梯度下降才是实际应用中最常用的求解方法,但是其基础
- 代码随想录算法训练营Day50||图论part01
傲世尊
算法图论
昨天的题补完啦~最后熟悉了一下单调栈。今天开始没视频看了,只能啃文字了。先熟悉一些图论基础,以及搜索理论基础。深度优先搜索理论基础类似于回溯算法(递归法),广度优先搜索就类似于迭代法。深度搜索三部曲也和回溯算法类似。卡玛网98.所有可达到路径:和力扣797.所有可能的路径一致。先熟悉ACM模式。邻接表和邻接矩阵的写法都要掌握。先写了一遍邻接矩阵写法,算是先熟悉了一下代码。
- Node 删除目录
草帽lufei
深度优先删除letfs=require('fs');letpath=require('path');functionrmdir(dir,cb){fs.readdir(dir,function(err,files){next(0);functionnext(index){if(index==files.length){returnfs.rmdir(dir,cb);}letnewPath=path.j
- js如何实现深度优先遍历和广度优先遍历
写写而已
最近碰到一个面试题,如何实现深度遍历和广度遍历,深度遍历我们常用,但是广度遍历会少一点,不知道的同学可以一起学习一下,知道的就当巩固知识点吧先说下区别名称采用区别深度优先遍历递归不需要记住所有的节点,所以占用空间小广度优先遍历队列需要先记录所有的节点占用空间大/*要使用到的数组,我们来遍历获得name*/letdata=[{name:'A-1',children:[{name:'A-2-2'},{
- Leetcode JAVA刷刷站(79)单词搜索
IT 青年
LeetCodeleetcode算法java
一、题目概述二、思路方向为了解决这个问题,我们可以使用深度优先搜索(DFS)或广度优先搜索(BFS)来遍历网格中的字符,并检查是否能形成给定的单词。这里,我提供一个基于DFS的解决方案。在DFS中,我们需要维护一些状态,比如当前的位置(x,y)和已经访问过的字符。由于我们不能重复使用同一个单元格,我们需要一个与网格同样大小的布尔数组来记录哪些单元格已经被访问过。三、代码实现publicclassS
- 2023年数学建模国赛D题思路+模型+代码+论文
冲冲冲数模
贪心算法线性回归决策树模拟退火算法随机森林逻辑回归支持向量机
一、数学建模常用方法各赛题思路开赛后会第一时间更新数学建模是将实际问题抽象为数学模型,并利用数学方法进行求解和分析的过程。在数学建模中,常用的模型算法非常多,下面列举了一些常见的模型算法。线性回归:线性回归是一种常见的建模方法,用于建立因变量与自变量之间的线性关系模型。通过最小二乘法估计模型参数,可以预测因变量的取值。非线性回归:与线性回归不同,非线性回归建立了非线性关系模型。这种模型常用于描述实
- 蓝桥杯day10刷题日记
jia_jia_LL
蓝桥杯蓝桥杯算法图论dfs刷题笔记数据结构
P8604[蓝桥杯2013国C]危险系数思路:dfs,用深度优先搜索查找一次所有的线路,过程中记录每个点走过的次数,最后在与总路线数比较,相同即为每次必过的点,即关键点#includeusingnamespacestd;intn,m;inta[1010][1010],b[1010];intu,v;intcnt[1010],sum,ans;voiddfs(intx){if(x==v){sum++;f
- ios内付费
374016526
ios内付费
近年来写了很多IOS的程序,内付费也用到不少,使用IOS的内付费实现起来比较麻烦,这里我写了一个简单的内付费包,希望对大家有帮助。
具体使用如下:
这里的sender其实就是调用者,这里主要是为了回调使用。
[KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
- 20 款优秀的 Linux 终端仿真器
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux自学linux教程
终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。(LCTT 译注:终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟,不过在当今的 Linux 环境中,常指通过远程或本地方式连接的伪终端,俗称“终端”。)
你能从开源世界中找到大量的终端仿真器,它们
- Solr Deep Paging(solr 深分页)
eksliang
solr深分页solr分页性能问题
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2148370
作者:eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述
长期以来,我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数,查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
- 数据库面试题
18289753290
面试题 数据库
1.union ,union all
网络搜索出的最佳答案:
union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果,而union all则将所有的结果全部显示出来,不管是不是重复。
Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序;
Union All:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序;
2.索引有哪些分类?作用是
- Android TV屏幕适配
酷的飞上天空
android
先说下现在市面上TV分辨率的大概情况
两种分辨率为主
1.720标清,分辨率为1280x720.
屏幕尺寸以32寸为主,部分电视为42寸
2.1080p全高清,分辨率为1920x1080
屏幕尺寸以42寸为主,此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有
适配遇到问题,已1080p尺寸为例:
分辨率固定不变,屏幕尺寸变化较大。
如:效果图尺寸为1920x1080,如果使用d
- Timer定时器与ActionListener联合应用
永夜-极光
java
功能:在控制台每秒输出一次
代码:
package Main;
import javax.swing.Timer;
import java.awt.event.*;
public class T {
private static int count = 0;
public static void main(String[] args){
- Ubuntu14.04系统Tab键不能自动补全问题解决
随便小屋
Ubuntu 14.04
Unbuntu 14.4安装之后就在终端中使用Tab键不能自动补全,解决办法如下:
1、利用vi编辑器打开/etc/bash.bashrc文件(需要root权限)
sudo vi /etc/bash.bashrc
接下来会提示输入密码
2、找到文件中的下列代码
#enable bash completion in interactive shells
#if
- 学会人际关系三招 轻松走职场
aijuans
职场
要想成功,仅有专业能力是不够的,处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢?在此,教您简单实用的三个窍门。
第一,多汇报
最近,管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们,做下属最关键的就是要多请示汇报,让上司随时了解你的工作进度,有了新想法也要及时建议。不知不觉,你就有了“追随力”,上司会越来越了解和信任你。
第二,勤沟通
团队的力
- 《O2O:移动互联网时代的商业革命》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
移动互联网的未来:碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。
O2O:Online to OffLine 线上线下活动
O2O就是在移动互联网时代,生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。
手机二维码本质:O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。
线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟,让不同地域、不同需求的人
- js实现图片随鼠标滚动的效果
百合不是茶
JavaScript滚动属性的获取图片滚动属性获取页面加载
1,获取样式属性值
top 与顶部的距离
left 与左边的距离
right 与右边的距离
bottom 与下边的距离
zIndex 层叠层次
例子:获取左边的宽度,当css写在body标签中时
<div id="adver" style="position:absolute;top:50px;left:1000p
- ajax同步异步参数async
bijian1013
jqueryAjaxasync
开发项目开发过程中,需要将ajax的返回值赋到全局变量中,然后在该页面其他地方引用,因为ajax异步的原因一直无法成功,需将async:false,使其变成同步的。
格式:
$.ajax({ type: 'POST', ur
- Webx3框架(1)
Bill_chen
eclipsespringmaven框架ibatis
Webx是淘宝开发的一套Web开发框架,Webx3是其第三个升级版本;采用Eclipse的开发环境,现在支持java开发;
采用turbine原型的MVC框架,扩展了Spring容器,利用Maven进行项目的构建管理,灵活的ibatis持久层支持,总的来说,还是一套很不错的Web框架。
Webx3遵循turbine风格,velocity的模板被分为layout/screen/control三部
- 【MongoDB学习笔记五】MongoDB概述
bit1129
mongodb
MongoDB是面向文档的NoSQL数据库,尽量业界还对MongoDB存在一些质疑的声音,比如性能尤其是查询性能、数据一致性的支持没有想象的那么好,但是MongoDB用户群确实已经够多。MongoDB的亮点不在于它的性能,而是它处理非结构化数据的能力以及内置对分布式的支持(复制、分片达到的高可用、高可伸缩),同时它提供的近似于SQL的查询能力,也是在做NoSQL技术选型时,考虑的一个重要因素。Mo
- spring/hibernate/struts2常见异常总结
白糖_
Hibernate
Spring
①ClassNotFoundException: org.aspectj.weaver.reflect.ReflectionWorld$ReflectionWorldException
缺少aspectjweaver.jar,该jar包常用于spring aop中
②java.lang.ClassNotFoundException: org.sprin
- jquery easyui表单重置(reset)扩展思路
bozch
formjquery easyuireset
在jquery easyui表单中 尚未提供表单重置的功能,这就需要自己对其进行扩展。
扩展的时候要考虑的控件有:
combo,combobox,combogrid,combotree,datebox,datetimebox
需要对其添加reset方法,reset方法就是把初始化的值赋值给当前的组件,这就需要在组件的初始化时将值保存下来。
在所有的reset方法添加完毕之后,就需要对fo
- 编程之美-烙饼排序
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
/*
*《编程之美》的思路是:搜索+剪枝。有点像是写下棋程序:当前情况下,把所有可能的下一步都做一遍;在这每一遍操作里面,计算出如果按这一步走的话,能不能赢(得出最优结果)。
*《编程之美》上代码有很多错误,且每个变量的含义令人费解。因此我按我的理解写了以下代码:
*/
- Struts1.X 源码分析之ActionForm赋值原理
chenbowen00
struts
struts1在处理请求参数之前,首先会根据配置文件action节点的name属性创建对应的ActionForm。如果配置了name属性,却找不到对应的ActionForm类也不会报错,只是不会处理本次请求的请求参数。
如果找到了对应的ActionForm类,则先判断是否已经存在ActionForm的实例,如果不存在则创建实例,并将其存放在对应的作用域中。作用域由配置文件action节点的s
- [空天防御与经济]在获得充足的外部资源之前,太空投资需有限度
comsci
资源
这里有一个常识性的问题:
地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的.....
就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制....
&
- ORACLE临时表—ON COMMIT PRESERVE ROWS
daizj
oracle临时表
ORACLE临时表 转
临时表:像普通表一样,有结构,但是对数据的管理上不一样,临时表存储事务或会话的中间结果集,临时表中保存的数据只对当前
会话可见,所有会话都看不到其他会话的数据,即使其他会话提交了,也看不到。临时表不存在并发行为,因为他们对于当前会话都是独立的。
创建临时表时,ORACLE只创建了表的结构(在数据字典中定义),并没有初始化内存空间,当某一会话使用临时表时,ORALCE会
- 基于Nginx XSendfile+SpringMVC进行文件下载
denger
应用服务器Webnginx网络应用lighttpd
在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式,如下代码所示。
@RequestMapping("/courseware/{id}")
public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
- scanf接受char类型的字符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日22:35:54
目的:学习char只接受一个字符
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
char ch;
scanf("%d", &i);
printf("i = %d\n", i);
scanf("%
- 学编程的价值
dcj3sjt126com
编程
发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助
像这位朋友学习:
http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html
VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员,资深的
- 二维数组(矩阵)对角线输出
飞天奔月
二维数组
今天在BBS里面看到这样的面试题目,
1,二维数组(N*N),沿对角线方向,从右上角打印到左下角如N=4: 4*4二维数组
{ 1 2 3 4 }
{ 5 6 7 8 }
{ 9 10 11 12 }
{13 14 15 16 }
打印顺序
4
3 8
2 7 12
1 6 11 16
5 10 15
9 14
13
要
- Ehcache(08)——可阻塞的Cache——BlockingCache
234390216
并发ehcacheBlockingCache阻塞
可阻塞的Cache—BlockingCache
在上一节我们提到了显示使用Ehcache锁的问题,其实我们还可以隐式的来使用Ehcache的锁,那就是通过BlockingCache。BlockingCache是Ehcache的一个封装类,可以让我们对Ehcache进行并发操作。其内部的锁机制是使用的net.
- mysqldiff对数据库间进行差异比较
jackyrong
mysqld
mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本,可以用来对比不同数据库之间的表结构,或者同个数据库间的表结构
如果在windows下,直接下载mysql-utilities安装就可以了,然后运行后,会跑到命令行下:
1) 基本用法
mysqldiff --server1=admin:12345
- spring data jpa 方法中可用的关键字
lawrence.li
javaspring
spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。
查询的关键字为find
删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x)
统计的关键字为count (>=1.7.x)
修改需要使用@Modifying注解
@Modifying
@Query("update User u set u.firstna
- Spring的ModelAndView类
nicegege
spring
项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类,一直很好奇spring怎么实现的?
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* yo
- 搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda
rensanning
centos
(一)rsync
Server端
# yum install rsync
# vi /etc/xinetd.d/rsync
service rsync
{
disable = no
flags = IPv6
socket_type = stream
wait
- Learn Nodejs 02
toknowme
nodejs
(1)npm是什么
npm is the package manager for node
官方网站:https://www.npmjs.com/
npm上有很多优秀的nodejs包,来解决常见的一些问题,比如用node-mysql,就可以方便通过nodejs链接到mysql,进行数据库的操作
在开发过程往往会需要用到其他的包,使用npm就可以下载这些包来供程序调用
&nb
- Spring MVC 拦截器
xp9802
spring mvc
Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter
HandlerInterceptorAdapter.java 1 public abstract class HandlerInterceptorAdapter implements HandlerIntercep