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马鹿91
pythonnumpy
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.statsimportmultivariate_normal#定义均值和协方差矩阵mean=np.array([0,0])covariance=np.array([[1,0.5],[0.5,1]])#创建一个网格x,y=np.meshgrid(np.linspace(-3,3,500),np.
- pearson correlation coefficient
dingtom
要理解Pearson相关系数,首先要理解协方差(Covariance),协方差是一个反映两个随机变量相关程度的指标,如果一个变量跟随着另一个变量同时变大或者变小,那么这两个变量的协方差就是正值,反之相反,公式如下:Pearson相关系数公式如下:由公式可知,Pearson相关系数是用协方差除以两个变量的标准差得到的,虽然协方差能反映两个随机变量的相关程度(协方差大于0的时候表示两者正相关,小于0的
- Contravariance 概念在计算机编程中的应用
编辑器计算机
Contravariance是一种编程概念,常见于面向对象编程语言中,特别是在类型系统中。它涉及到类型的关系和继承。在理解Contravariance之前,我们先来了解一下Covariance和Invariance这两个概念,它们通常与Contravariance一起讨论。Covariance:当一个类的子类型(或者接口的子类型)在方法中替代父类型时,方法的返回类型会随之变化。换句话说,返回类型是
- 【点云、图像】学习中 常见的数学知识及其中的关系与python实战[更新中]
荒野火狐
点云学习python开发语言点云机器学习深度学习
文章目录前言一、平均值、方差、协方差平均值(mean)np.mean()方差(variance)np.var()总体方差np.var(a,ddof=0)无偏样本方差np.var(a,ddof=1)有偏样本方差标准差(standarddeviation)np.std(a,ddof=1)默认是有偏估计,所以务必加上ddof=1,以下均使用无偏估计(ddof=1)协方差(covariance)np.co
- PCL基础介绍
酱香拿钢
PCL点云算法
PCL基础_PCL&cloud,Eigen::Matrix¢roid)计算给定一群点的3D中心点,并且返回一个三维向量pcl::computeCovarianceMatrix(constpcl::PointCloud&cloud,constEigen::Matrix¢roid,Eigen::Matrix&covariance_matrix)计算给定的三维点云的协方差矩阵。pcl::
- covariance
TonnyYan
协方差矩阵刻画了随机变量间的关系(即两向量之间的夹角,注意因为是随机变量/向量,因此这个是期望意义上的),其几何意义就是向量的点积。因为点积会受到向量模长的影响,所以相关系数的计算是协方差归一化后的结果。
- 期望、方差和协方差
YaoHa_
概率论机器学习python
期望(expectation):函数f(x)关于某分布P(x),当x由P产生时,f作用于x时,f(x)的平均值。它是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。对于离散型随机变量,通过求和得到:对于连续型随机变量,通过求积分得到:标准差(standarddeviation):当方差很小时,f(x)的值形成的簇比较接近它们的期望值。方差的平方被称为标准差。协方差(covariance):衡量两个变量的
- 泛型中的协变和逆变(.NET指南)
风神.NET
.NET
协变和逆变都是术语,前者指能够使用比原始指定的派生类型的派生程度更大(更具体的)的类型,后者指能够使用比原始指定的派生类型的派生程度更小(不太具体的)的类型。泛型类型参数支持协变和逆变,可在分配和使用泛型类型方面提供更大的灵活性。在引用类型系统时,协变、逆变和不变性具有如下定义。这些示例假定一个名为Base的基类和一个名为Derived的派生类。Covariance使你能够使用比原始指定的类型派生
- Kotlin 中的协变与逆变
好奇的菜鸟
kotlinkotlin
在Kotlin中,协变(covariance)和逆变(contravariance)是与类型参数相关的重要概念。它们允许我们在泛型类型的继承关系中更灵活地处理类型转换。本文将介绍协变和逆变的概念,并通过示例代码来说明它们的用法和好处。协变(Covariance)协变是指在类型参数的继承关系中,允许将一个泛型类型的子类型赋值给父类型。在Kotlin中,我们可以使用out关键字来标记类型参数为协变。这
- Python 第三方模块 机器学习 Scikit-Learn模块 无监督学习2 协方差估计,流形学习,高斯混合模型
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python机器学习流形学习高斯混合模型协方差估计
一.covariance1.简介:该模块用于对协方差进行估计2.使用(1)类:"最大似然协方差估计量"(Maximumlikelihoodcovarianceestimator):classsklearn.covariance.EmpiricalCovariance([store_precision=True,assume_centered=False])用于检测"高斯分布数据集"(Gaussia
- 什么是协方差(covariance)?(延伸到 协方差矩阵、多元高斯分布、PCA)
子燕若水
数学深度学习算法算法矩阵线性代数1024程序员节
协方差(covariance)是一个统计量,是对一个样本的某一统计特性给出的一个估算量。常见统计量均值估算的是样本集合的平均水平。方差估算的是样本集合的散布度,单元维度偏离其均值的程度。那协方差(covariance)呢?如果是一维样本不存在协方差(covariance),如果是二维(多维)样本呢?比如统计多个学科的考试成绩。仿照方差的定义:来度量各个维度偏离其均值的程度,协方差(covarian
- Covariance Estimators协方差估计大比拼:性能、应用场景和可视化对比总结
Mr数据杨
Python数据分析师人工智能
在机器学习中,协方差估计是一个非常重要的概念。协方差估计用于描述数据集中两个或多个变量之间的关系。这种关系有助于我们理解数据的分布,进而可以用于特征选择、降维、异常检测等多种机器学习任务。本文将对比几种常用的协方差估计方法,包括empirical_covariance、ShrunkCovariance、OAS、MinCovDet、LedoitWolf、GraphicalLassoCV、Graphi
- PCA(2018-05-05)
叨逼叨小马甲
PCA是最受欢迎的降维算法。思路:将数据集转换到低维空间,同时尽可能的保护数据的信息。应用:常用字损失数据压缩,特征提取,数据视觉化是一种无监督学习通常数据很难被学习出特点时,再使用PCA。为什么需要降维?为了数据视觉化,因为高维数据太难视觉出来了。数据压缩;移除冗余和噪声特征;减少内存;加快训练速度variance、covariance、covariancematrix方差:测量数据的分散程度i
- 高斯混合模型sklearn实现
kity_8322
高斯混合classsklearn.mixture.GaussianMixture(n_components=1,covariance_type='full',tol=0.001,reg_covar=1e-06,max_iter=100,n_init=1,init_params='kmeans',weights_init=None,means_init=None,precisions_init=No
- 协方差及相关性
一连有梦咿
概率学基础概率论
协方差(covariance)用于衡量两个随机变量的联合变化程度;如果两个随机变量不是独立变量,两个变量会存在一定程度的关联性,如下图所示,如果协方差大于零,说明两个随机变量是正相关,如果协方差小于零,说明两个随机变量是负相关。如果两个随机变量没有强的相关性,那协方差接近零。如果两个随机变量存在很强的相关性,协方差也有可能接近零。如下图所示,如果随机变量X和Y协方差很大,那这两个随机变量一定会存在
- 商务与经济统计学 第三章 描述统计学II:数值方法(下)
今天有觉悟1
3.4五数概括法和箱型图3.4.1五数概括法在五数概括法中,使用下面五个数来汇总数据:(1)最小值(2)第一四分位数(Q1)(3)中位数(Q2)(4)第三四分位数(Q3)(5)最大值3.4.2箱型图箱型图是基于五数概括法的数据图形汇总3.5两变量间关系的度量3.5.1协方差协方差(Covariance)是两变量线性关系的度量。3.5.2相关系数皮尔逊积矩相关系数样本相关系数的值是一个介于+1~-1
- 协方差矩阵简介(Covariance Matrix)
可即
资料矩阵概率论机器学习
协方差矩阵定义首先我们要明白,协方差实际是在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差,当然方差是协方差的一种特殊情况,即当两个变量是相同情况。它表示的是两个变量的总体的误差,这与只表示一个变量误差的方差不同。如果两个变量的变化趋势一致,也就是说如果其中一个大于自身的期望值,另外一个也大于自身的期望值,那么两个变量之间的协方差就是正值。如果两个变量的变化趋势相反,即其中一个大于自身的期望值,另外一
- StatQuest-你想很轻松的理解Covariance和Correlation吗?(Part 2)
生信start_site
上一个StatQuest视频讲解了covariance的相关知识,这一个视频解释了correlation的知识点。笔记是根据视频整理的,有些截图并没有根据视频里的顺序来放。依然推荐有条件的同学可以亲自学习StatQuest的视频,对于理解生信基础原理非常有帮助。这个视频的链接:https://www.youtube.com/watch?v=xZ_z8KWkhXE&list=PLblh5JKOoLU
- StatQuest-你想很轻松的理解Covariance和Correlation吗?(Part 1)
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很久没学习StatQuest了,于是闲暇时间又打开继续学习。对于Covariance和Correlation分成了两个视频,主讲人用了非常非常非常......简单的例子让你理解什么是Covariance和Correlation。如果你不想看一堆数学公式,那么看看这两个视频是非常不错的选择(英文讲解,语速适中,我喜欢~)。本篇笔记是第一个视频的笔记。视频地址:https://www.youtube.
- 什么是协方差与相关系数?协方差矩阵如何计算?np.cov函数
一位学有余力的同学
1协方差1.1定义协方差(Covariance)在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况,即当两个变量是相同的情况。协方差的计算公式如下所示:方差的计算公式如下所示:可以看到协方差是度量两个变量的总体误差,而方差只考虑单变量的离散程度。如果连个变量相互独立,则协方差为零。2协方差矩阵假设X是一个n维随机变量则它的协方差矩阵计算公式为:其中我们用一个例子来加以说明,
- M-方差、协方差、协方差矩阵
lllnan
0.目录在统计学中,方差是用来度量单个随机变量的离散程度,而协方差则一般用来刻画两个随机变量的相似程度。1.方差(Variance)用来度量随机变量X与其均值E(X)的偏离程度,方差是各个样本与样本均值的差的平方和的均值:其中表示样本量,符号表示观测样本的均值2.协方差(Covariance)随机变量的协方差跟数学期望、方差一样,是分布的一个总体参数。在概率论和统计中,协方差是对两个随机变量联合分
- 遥感-Deep Covariance Alignment for Domain Adaptive Remote Sensing Image Segmentation域自适应遥感图像分割中深度协方差对齐
HheeFish
遥感计算机视觉深度学习人工智能迁移学习神经网络
DeepCovarianceAlignmentforDomainAdaptiveRemoteSensingImageSegmentation域自适应遥感图像分割中的深度协方差对齐0.摘要1.概述2.相关工作2.1.UDARSI分割2.2.UD中的分类对齐方法3.提出的DCA方法3.1.CFP模块3.2.协方差正规化CovarianceRegularization(CR)3.2.1.CR的动机3.2
- 加权协方差矩阵(weighted covariance matrix)
萌新待开发
ᕦ机器学习ᕤpython加权协方差协方差
国内完全没一个有用的,这里给出了加权协方差矩阵计算函数。用的时候可以将权重先归一化。defweighted_cov(values,weights):"""Computesaweightedcovariancematrix:paramvalues:thearrayofvalues:paramweights:arrayofweightsforeachentryofthevalues:returnssi
- 协方差、协方差矩阵的数学概念及算法计算
Smile_未来可期
https://blog.csdn.net/lyq_12/article/details/83780932在讲解协方差之前,我们先一起回忆一下样本的均值、方差、标准差的定义。方差,协方差和协方差矩阵1、概念方差(Variance)是度量一组数据的分散程度。方差是各个样本与样本均值的差的平方和的均值:协方差(Covariance)是度量两个变量的变动的同步程度,也就是度量两个变量线性相关性程度。如果
- pandas 相关系数与协方差
诗雨时
相关系数与协方差1、协方差(Covariance)反映两个样本/变量之间的相互关系以及之间的相关程度。期望值分别为E[X]与E[Y]的两个实随机变量X与Y之间的协方差Cov(X,Y)定义为:如果有X,Y两个变量,每个时刻的"X值与其均值之差"乘以"Y值与其均值之差"得到一个乘积,再对这每时刻的乘积求和并求出均值。如果协方差为正,说明X,Y是同向变化,协方差越大说明同向程度越高;如果协方差为负,说明
- 商务统计分析(第3章 数据描述)
语译分西
数据分析
文章目录一、描述数值的度量1.1集中趋势1.平均数2.中位数3.众数1.2离散程度1.全距/极差2.方差、标准差3.变异系数4.Z值5.分布形状1.3总体数据的数值型描述度量1.经验法则(适用于数据对称)2.切比雪夫法则(适用于不对称的数据)1.4描述两个变量之间的关系的度量1.协方差(covariance)2.相关系数(coefficientofcorrelation)一、描述数值的度量在统计应
- ARAP
seamanj
alecjacobson'sMatlab
gptoolbox\mesh\arap.m先以一个三角形为例“arap.m”###CovarianceMatrixdata.CSM=covariance_scatter_matrix(ref_V,ref_F,‘Energy’,energy);Infunctioncovariance_scatter_matrix,itconstructedacovariencescattermatrix:CSM=(
- 使用sklearn实现混合高斯聚类
傲慢的菜鸟
models聚类
fromsklearn.mixtureimportGaussianMixture参数n_components高斯模型的数量,也是聚类的数量,相当于k-means中的k。covariance_type方差类型,具体的差异性没有研究过。tol停止迭代的阈值reg_covar防止为零的增加数,使用默认即可。max_iter最大的迭代次数n_init随机次数,因为GMM算法受随机数影响较大,所以需要多随机
- RGBDTAM: A Cost-Effective and Accurate RGB-D Tracking and Mapping System
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RGBDTAM:ACost-EffectiveandAccurateRGB-DTrackingandMappingSystem0.引言1.相关系统(directRGB-Dodometry)2.trackingthread2.1.Photometricerror(rphr_{ph}rph)2.2.Covariance-weightedGeometricerror(rgr_grg)2.3.Scalin
- lio-sam实车调试之定位测试
哔哔啵嘎嘎
多传感器融合定位学习自动驾驶
1.首先阅读一下recolization的源码,看一下和mapping有啥区别:-imageProjection.cpp中:cloudInfo.imuPreintegrationResetId=round(startOdomMsg.pose.covariance[0]);计算相对变换(从雷达的起始时刻到当前imu数据来的时候)-imuPreintegration.cpp中:intimuPreint
- mysql主从数据同步
林鹤霄
mysql主从数据同步
配置mysql5.5主从服务器(转)
教程开始:一、安装MySQL
说明:在两台MySQL服务器192.168.21.169和192.168.21.168上分别进行如下操作,安装MySQL 5.5.22
二、配置MySQL主服务器(192.168.21.169)mysql -uroot -p &nb
- oracle学习笔记
caoyong
oracle
1、ORACLE的安装
a>、ORACLE的版本
8i,9i : i是internet
10g,11g : grid (网格)
12c : cloud (云计算)
b>、10g不支持win7
&
- 数据库,SQL零基础入门
天子之骄
sql数据库入门基本术语
数据库,SQL零基础入门
做网站肯定离不开数据库,本人之前没怎么具体接触SQL,这几天起早贪黑得各种入门,恶补脑洞。一些具体的知识点,可以让小白不再迷茫的术语,拿来与大家分享。
数据库,永久数据的一个或多个大型结构化集合,通常与更新和查询数据的软件相关
- pom.xml
一炮送你回车库
pom.xml
1、一级元素dependencies是可以被子项目继承的
2、一级元素dependencyManagement是定义该项目群里jar包版本号的,通常和一级元素properties一起使用,既然有继承,也肯定有一级元素modules来定义子元素
3、父项目里的一级元素<modules>
<module>lcas-admin-war</module>
<
- sql查地区省市县
3213213333332132
sqlmysql
-- db_yhm_city
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id = 1 -- 海南 class_id = 9 港、奥、台 class_id = 33、34、35
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id =169
SELECT d1.cla
- 关于监听器那些让人头疼的事
宝剑锋梅花香
画图板监听器鼠标监听器
本人初学JAVA,对于界面开发我只能说有点蛋疼,用JAVA来做界面的话确实需要一定的耐心(不使用插件,就算使用插件的话也没好多少)既然Java提供了界面开发,老师又要求做,只能硬着头皮上啦。但是监听器还真是个难懂的地方,我是上了几次课才略微搞懂了些。
- JAVA的遍历MAP
darkranger
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Java Map遍历方式的选择
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对于Java中Map的遍历方式,很多文章都推荐使用entrySet,认为其比keySet的效率高很多。理由是:entrySet方法一次拿到所有key和value的集合;而keySet拿到的只是key的集合,针对每个key,都要去Map中额外查找一次value,从而降低了总体效率。那么实际情况如何呢?
为了解遍历性能的真实差距,包括在遍历ke
- POJ 2312 Battle City 优先多列+bfs
aijuans
搜索
来源:http://poj.org/problem?id=2312
题意:题目背景就是小时候玩的坦克大战,求从起点到终点最少需要多少步。已知S和R是不能走得,E是空的,可以走,B是砖,只有打掉后才可以通过。
思路:很容易看出来这是一道广搜的题目,但是因为走E和走B所需要的时间不一样,因此不能用普通的队列存点。因为对于走B来说,要先打掉砖才能通过,所以我们可以理解为走B需要两步,而走E是指需要1
- Hibernate与Jpa的关系,终于弄懂
avords
javaHibernate数据库jpa
我知道Jpa是一种规范,而Hibernate是它的一种实现。除了Hibernate,还有EclipseLink(曾经的toplink),OpenJPA等可供选择,所以使用Jpa的一个好处是,可以更换实现而不必改动太多代码。
在play中定义Model时,使用的是jpa的annotations,比如javax.persistence.Entity, Table, Column, OneToMany
- 酸爽的console.log
bee1314
console
在前端的开发中,console.log那是开发必备啊,简直直观。通过写小函数,组合大功能。更容易测试。但是在打版本时,就要删除console.log,打完版本进入开发状态又要添加,真不够爽。重复劳动太多。所以可以做些简单地封装,方便开发和上线。
/**
* log.js hufeng
* The safe wrapper for `console.xxx` functions
*
- 哈佛教授:穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质
bijian1013
时间管理励志人生穷人过于忙碌
一个跨学科团队今年完成了一项对资源稀缺状况下人的思维方式的研究,结论是:穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质,即注意力被稀缺资源过分占据,引起认知和判断力的全面下降。这项研究是心理学、行为经济学和政策研究学者协作的典范。
这个研究源于穆来纳森对自己拖延症的憎恨。他7岁从印度移民美国,很快就如鱼得水,哈佛毕业
- other operate
征客丶
OSosx
一、Mac Finder 设置排序方式,预览栏 在显示-》查看显示选项中
二、有时预览显示时,卡死在那,有可能是一些临时文件夹被删除了,如:/private/tmp[有待验证]
--------------------------------------------------------------------
若有其他凝问或文中有错误,请及时向我指出,
我好及时改正,同时也让我们一
- 【Scala五】分析Spark源代码总结的Scala语法三
bit1129
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1. If语句作为表达式
val properties = if (jobIdToActiveJob.contains(jobId)) {
jobIdToActiveJob(stage.jobId).properties
} else {
// this stage will be assigned to "default" po
- ZooKeeper 入门
BlueSkator
中间件zk
ZooKeeper是一个高可用的分布式数据管理与系统协调框架。基于对Paxos算法的实现,使该框架保证了分布式环境中数据的强一致性,也正是基于这样的特性,使得ZooKeeper解决很多分布式问题。网上对ZK的应用场景也有不少介绍,本文将结合作者身边的项目例子,系统地对ZK的应用场景进行一个分门归类的介绍。
值得注意的是,ZK并非天生就是为这些应用场景设计的,都是后来众多开发者根据其框架的特性,利
- MySQL取得当前时间的函数是什么 格式化日期的函数是什么
BreakingBad
mysqlDate
取得当前时间用 now() 就行。
在数据库中格式化时间 用DATE_FORMA T(date, format) .
根据格式串format 格式化日期或日期和时间值date,返回结果串。
可用DATE_FORMAT( ) 来格式化DATE 或DATETIME 值,以便得到所希望的格式。根据format字符串格式化date值:
%S, %s 两位数字形式的秒( 00,01,
- 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
- 4_JAVA+Oracle面试题(有答案)
chenke
oracle
基础测试题
卷面上不能出现任何的涂写文字,所有的答案要求写在答题纸上,考卷不得带走。
选择题
1、 What will happen when you attempt to compile and run the following code? (3)
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- 新一代工作流系统设计目标
comsci
工作算法脚本
用户只需要给工作流系统制定若干个需求,流程系统根据需求,并结合事先输入的组织机构和权限结构,调用若干算法,在流程展示版面上面显示出系统自动生成的流程图,然后由用户根据实际情况对该流程图进行微调,直到满意为止,流程在运行过程中,系统和用户可以根据情况对流程进行实时的调整,包括拓扑结构的调整,权限的调整,内置脚本的调整。。。。。
在这个设计中,最难的地方是系统根据什么来生成流
- oracle 行链接与行迁移
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表里的一行对于一个数据块太大的情况有二种(一行在一个数据块里放不下)
第一种情况:
INSERT的时候,INSERT时候行的大小就超一个块的大小。Oracle把这行的数据存储在一连串的数据块里(Oracle Stores the data for the row in a chain of data blocks),这种情况称为行链接(Row Chain),一般不可避免(除非使用更大的数据
- [JShop]开源电子商务系统jshop的系统缓存实现
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jeeshop中通过SystemManager管理了大量的缓存数据,来提升系统的性能,但这些缓存数据全部都是存放于内存中的,无法满足特定场景的数据更新(如集群环境)。JShop对jeeshop的缓存机制进行了扩展,提供CacheProvider来辅助SystemManager管理这些缓存数据,通过CacheProvider,可以把缓存存放在内存,ehcache,redis,memcache
- 初三全学年难记忆单词
dcj3sjt126com
englishword
several 儿子;若干
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abroad 到国外,在国外
surf 冲浪
wave 浪;波浪
twice 两次;两倍
describe 描写;叙述
especially 特别;尤其
attract 吸引
prize 奖品;奖赏
competition 比赛;竞争
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O
- sphinx实践
dcj3sjt126com
sphinx
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如果失败的话使用下面的方式安装
wget http://sphinxsearch.com/files/sphinx-2.2.9-1.rhel6.x86_64.rpm
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- JPA之JPQL(三)
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- Remove Duplicates from Sorted Array II
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remove
Follow up for "Remove Duplicates":What if duplicates are allowed at most twice?
For example,Given sorted array nums = [1,1,1,2,2,3],
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- Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
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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
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- CentOS安装Mysql5.5
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centos
CentOS下以RPM方式安装MySQL5.5
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rm -rf /var/lib/mysql
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- 第14章 工具函数(下)
onestopweb
函数
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/
- POJ 1050
SaraWon
二维数组子矩阵最大和
POJ ACM第1050题的详细描述,请参照
http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=1050
题目意思:
给定包含有正负整型的二维数组,找出所有子矩阵的和的最大值。
如二维数组
0 -2 -7 0
9 2 -6 2
-4 1 -4 1
-1 8 0 -2
中和最大的子矩阵是
9 2
-4 1
-1 8
且最大和是15
- [5]设计模式——单例模式
tsface
java单例设计模式虚拟机
单例模式:保证一个类仅有一个实例,并提供一个访问它的全局访问点
安全的单例模式:
/*
* @(#)Singleton.java 2014-8-1
*
* Copyright 2014 XXXX, Inc. All rights reserved.
*/
package com.fiberhome.singleton;
- Java8全新打造,英语学习supertool
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javasuperword闭包java8函数式编程
superword是一个Java实现的英文单词分析软件,主要研究英语单词音近形似转化规律、前缀后缀规律、词之间的相似性规律等等。Clean code、Fluent style、Java8 feature: Lambdas, Streams and Functional-style Programming。
升学考试、工作求职、充电提高,都少不了英语的身影,英语对我们来说实在太重要