现在在一个空间内, 有n个已知的点, 接着询问你哪些点存在?
一个n(1 ≤ n ≤ 10), 接下来每行三个整数x, y, z(1 ≤ x, y, z ≤ 100).
紧接着一个k(1 ≤ k ≤ 10)表示k次询问。
每次询问三个整数x, y, z(1 ≤ x, y , z ≤ 100).
若存在则输出"YES", 否则输出“NO”。
“YES” 或者 ”NO“
#include
#define endl '\n'
using namespace std;
void GordenGhost();
int main(){
ios::sync_with_stdio(false);
cin.tie(nullptr);cout.tie(nullptr);
GordenGhost();
return 0;
}
void GordenGhost(){
int n,k,g[20][3],a,b,c,m=0;
cin>>n;
for (int i = 0; i < n; ++i) {
for (int j = 0; j < 3; ++j) {
cin>>g[i][j];
}
}
cin>>k;
for (int i = 0; i < k; ++i) {
cin>>a>>b>>c;m=0;
for (int j = 0; j < n; ++j) {
if (g[j][0]==a&&g[j][1]==b&&g[j][2]==c){
cout<<"YES"<
你可能感兴趣的:(算法)
- Datawhale 数学建模导论国赛B学习笔记
瓜瓜蛋
数学建模学习笔记
贪心算法贪心算法(Greedyalgorithm)(贪婪算法)基本思想:多机调度问题是一个多项式复杂程度的非确定性问题(Non-deterministicPolynomial),具有一定的复杂程度,当前没有有效的解决方法。相较于其它算法,贪心算法求解不从整体最优上加以考虑,。而是寻求某种意义上的局部最优解,从而做出当下最好的选择。因此,在求解并行机调度问题上,贪心算法容易获得近似最优解的答案,更有
- react原理面试题
前端react
以下是一些关于React原理的面试题:一、虚拟DOM(VirtualDOM)请简要解释React中的虚拟DOM是如何工作的?答案:当组件的状态发生变化时,React首先会在内存中创建一个新的虚拟DOM树来表示更新后的UI结构。然后,React会将这个新的虚拟DOM树与旧的虚拟DOM树进行比较(这个过程称为Diff算法)。Diff算法会找出两个虚拟DOM树之间的差异,例如哪些节点被添加、删除或者修改
- 2021年最新社招字节跳动 go 后端开发工程师一二三四五面面经
AI乔治
java面试架构Java架构面试程序人生编程语言
因为公司原因,所以就换了工作,第一目标就是字节,12月份找朋友内推的上海教育部门,朋友让我多准备准备,过了两周才开始一面。附上新鲜的一二三四五面面经。写在前面面试字节一定要提前复习,能提前多久就提前多久。尤其是算法,绝对是重中之重,因为我已经刷了3年LeetCode了,所以算法没怎么复习,三次面试一共6题也全写出来了,基本上都是原题。然后就是数据库、网络、消息中间件、架构等等。校招的话架构可以不用
- 【算法学习之路】4.简单数论(4)
零零时
算法学习之路算法学习c++开发语言数据结构数学高精度
简单数论(4)前言三.高精度1.什么是高精度2.解决办法精度乘除法一.精度乘法1.数据的存储2.步骤3.例题:高精度乘法二.精度除法1.例子2.步骤3.例题:高精度除法前言我会将一些常用的算法以及对应的题单给写完,形成一套完整的算法体系,以及大量的各个难度的题目,目前算法也写了几篇,滑动窗口的题单正在更新,其他的也会陆陆续续的更新,希望大家点赞收藏我会尽快更新的!!!三.高精度1.什么是高精度对运
- 三七互娱,蓝禾,顺丰,oppo,游卡,汤臣倍健,康冠科技,作业帮,高途教育25届春招内推
weixin_53585422
java算法游戏美术嵌入式硬件求职招聘
三七互娱,蓝禾,顺丰,oppo,游卡,汤臣倍健,康冠科技,作业帮,高途教育25届春招内推①康冠科技【职位】算法、软件、硬件、技术,结构设计,供应链,产品,职能,商务【一键内推】https://sourl.cn/2Mm9Lk【内推码】EVBM88②蓝禾(秋招投过还可投)【岗位】国内/国际电商运营,设计,营销,职能,工作地:深圳【请选择“校园大使推荐码”】71T3HES【一键内推】https://so
- 软考程序员各模块知识点对应的分值分布及考试形式总结
水瓶丫头站住
考试排序算法算法数据结构
软考程序员考试分为基础知识(综合知识)和应用技术两个科目,各科目满分均为75分,合格标准通常为45分。以下是各模块知识点对应的分值分布及考试形式总结:一、综合知识(上午考试)题型:75道客观选择题(含5道专业英语题),每题1分,总分75分。核心模块及分值(基于近10次考试统计):数据结构和算法(11-13分)重点:顺序表、链表、树、图、排序与查找算法等。计算机系统基础知识(7-11分)包含进制转换
- 算法001-奇偶统计-给你若干个数字,最后一个数字是 0,让你统计这些数字中有多少个偶数,以及所有奇数的和
m0_66127918
c++
奇偶统计【题目描述】给你若干个数字,最后一个数字是0,让你统计这些数字中有多少个偶数,以及所有奇数的和。【输入格式】一行,若干个数字,最后一个数字是0。【输出格式】第一行是这些数字中的偶数的个数。第二行是这些数字中奇数的总和。【样例】输入数据:125372399436542899933660输出数据:8257#includeusingnamespacestd;intmain(){intn,num_
- 冒泡排序算法优化
kupeThinkPoem
c++算法c++算法
一概述冒泡排序是一种简单的交换排序算法,其核心思想是通过相邻元素比较和交换将最大元素逐步移动到数组末尾。二、基础冒泡排序voidbubbleSort(intarr[],intn){for(inti=0;iarr[j+1]){swap(arr[j],arr[j+1]);}}}}三、优化方案及实现1提前终止优化(最优情况时间复杂度O(n))voidoptimizedBubble1(intarr[],i
- 苹果AI生态再扩容!iOS 18.4代码泄密:Find My定位将获Gemini多模态能力加持
北京自在科技
iosfindmy前沿技术科技googleGemini
2025年2月24日,开发者社区通过iOS18.4测试版后端代码发现重大升级——苹果正将谷歌Gemini模型深度整合至FindMy定位体系,这标志着全球超20亿苹果设备组成的FindMyNetwork将迎来智能进化。FindMy技术升级路径多模态定位算法增强代码显示,当用户通过Siri调用FindMy查找AirTag或第三方设备时,系统将优先调用Gemini2.0的视觉-语义联合模型。例如查找丢失
- leetcode 0004 寻找两个正序数组的中位数 - hard
SuperCandyXu
Leetcodeleetcode算法职场和发展
1题目:寻找两个正序数组的中位数给定两个大小分别为m和n的正序(从小到大)数组nums1和nums2。请你找出并返回这两个正序数组的中位数。算法的时间复杂度应该为O(log(m+n))。示例1:输入:nums1=[1,3],nums2=[2]输出:2.00000解释:合并数组=[1,2,3],中位数2示例2:输入:nums1=[1,2],nums2=[3,4]输出:2.50000解释:合并数组=[
- 强化学习探索与利用:多臂老虎机的UCB与Softmax策略
海棠AI实验室
智元启示录深度学习人工智能机器学习USBSoftmax
目录引言多臂老虎机问题概述ε-贪心算法(ε-Greedy)上置信界(UCB,UpperConfidenceBound)软max策略(Softmax)算法对比与评估实验与结果总结与展望参考文献引言多臂老虎机问题(Multi-ArmedBandit,MAB)是强化学习领域中的一个经典问题,广泛应用于广告推荐、网页优化、金融交易、医疗决策等场景。其核心挑战在于如何平衡探索(exploration)和利用
- mysql怎样更改加密算法及修改密码加密方式
IT_狂奔者
MySQLmysql数据库
MySQL是一种流行的关系型数据库管理系统,可以用来存储和管理数据。MySQL默认使用的加密算法是sha256_password,但有时候我们需要更改加密算法。本篇文章将介绍如何更改MySQL的加密算法。mysql全局修改加密算法步骤如下:1.查看当前加密算法SELECT@@default_authentication_plugin;2.停止MySQLsudo/etc/init.d/mysqlds
- 2022-11-11 mysql-表间关联算法—BNL
悟世者
mysqlmysql算法数据库
在MySQL中,多表关联一直是其处理不太好的地方。MySQL本身只支持一种表间关联方式,就是嵌套循环(NestedLoop)。如果关联表的规模较大,则执行时间会非常长。在5.5以后的版本中,MySQL通过引入多种算法来优化嵌套执行。下面就介绍其中的一种,BlockNested-Loop。1.准备工作(1).创建结构CREATETABLE`big_emp`(`empno`int(4)NOTNULL,
- python蓝桥杯备赛(day8)[KMP算法]
kiki坤哥
蓝桥杯职场和发展
第四章字符串part02[KMP算法]今日任务28.实现strStr()题目链接:28.找出字符串中第一个匹配项的下标-力扣(LeetCode)文章链接:代码随想录这题要用kmp算法,一下是我认为搞清楚kmp需要知道的前缀表是什么:记录下标i之前(包括i)的字符串(即子串)中,最大长度相同前缀后缀前缀表有什么作用:前缀表是用来回退的,它记录了模式串与主串(文本串)不匹配的时候,模式串应该从哪里开始
- mysql的算法
再见,再也不见(๑><๑)
mysql算法数据库
MySQL是一个关系型数据库管理系统,其内部实现了许多算法来支持各种数据库操作和功能。以下是MySQL中一些常用的算法:查询优化算法:查询执行计划生成:MySQL使用查询优化器来生成最优的查询执行计划,以提高查询性能。优化器会考虑索引、表的统计信息、连接顺序等因素来选择最佳的执行计划。索引选择算法:MySQL会根据查询条件和表结构来选择合适的索引进行查询,常见的索引选择算法包括最左前缀匹配、覆盖索
- 【洛谷贪心算法】P1090合并果子
Reese_Cool
洛谷贪心算法算法c++蓝桥杯开发语言
为了使消耗的体力最小,每次都应该选择当前重量最小的两堆果子进行合并。可以使用优先队列(小根堆)来实现这个过程,优先队列可以自动维护元素的顺序,每次取出堆顶的两个元素(即最小的两个元素)进行合并,然后将合并后的结果重新插入堆中,重复这个过程直到堆中只剩下一个元素。【算法思路】优先队列的定义:使用priority_queue,greater>pq;定义一个小根堆,这样每次从堆中取出的元素都是当前最小的
- NCCL学习笔记-拓扑和算法
MatsumotoChrikk
NVIDIANCCL学习笔记算法
集合通信数据并行:all-reduce或reduce-scatter和all-gather张量并行:all-reduce流水并行:点对点p2p序列并行:all-gather和reduce-scatter专家并行:all-to-all集合通信-MPI标准进程间通信也是消息传递最基本的消息传递包括sendreceive等等MPI系统的通信方式都是p2p可以阻塞可以非阻塞而openMPI中就有多个集合通
- 前后端数据传输加密:Python 与 Vue 的实践
风清扬【coder】
Web应用vue.jspython前端
Python与Vue实现接口数据加密传输在当今互联网应用开发中,数据安全是重中之重。尤其是在前后端进行数据交互时,确保传输数据的保密性、完整性和可用性,是每一位开发者不可忽视的关键环节。本文将深入探讨如何运用Python后端和Vue前端技术,实现接口数据传输过程中的加密处理,为大家揭开数据安全保护的神秘面纱。加密基石:AES算法我们选用的加密算法是AES(AdvancedEncryptionSta
- 实体识别处理--在给定的文本中识别特定类型的实体
风清扬【coder】
自然语言分析处理算法深度学习人工智能nlp自然语言处理
整体功能概述这个算法实现了一个实体识别系统,主要用于在给定的文本中识别特定类型的实体。它结合了字典匹配和向量相似度匹配两种方法,利用预训练的BERT模型来获取实体的嵌入表示,通过构建Trie树来提高字典匹配的效率。代码结构和模块分析1.导入必要的库importtorchfromtorchimportnnfromtransformersimportBertTokenizer,BertModelfro
- halcon手眼标定例程详解_七、机器人运动控制算法——标定
戴亦舒
halcon手眼标定例程详解
在工程中,标定实验是经常要做的,有一些小伙伴可能不太清楚标定是什么,所以我就拿机器人来举例说明一下。前几章的主要任务是建立模型,那我们为什么要建立(数学)模型呢?(数学)模型又是什么呢?(数学)模型是对现实世界中各种物体、运动、或者工作过程的一种抽象,即用数学语言描述我们存在的世界。我们了解自然的目的是让自然界更友好地对待我们人类,让我们人类生存在这个地球上更容易一些。既然要改造自然,那前提是了解
- 高精度运算【加减乘除比较】
NovakG_
学习心得算法高精度
高精度定义高精度计算(ArbitraryPrecisionArithmetic)是指超过编程语言内置数据类型(如int、long、double)所能表示范围的数值运算。一般编程语言的数值类型有固定的存储位数,导致超出范围时可能溢出或丢失精度,因此需要使用高精度算法来处理。出现的原因:1️⃣存储空间限制:int、double等数据类型有固定的存储位数,超出范围会溢出或丢失精度。2️⃣浮点数误差:计算
- 基于RF随机森林机器学习算法的回归预测模型MATLAB代码实现了一个回归任务的决策树集成模型。
qq924711725
仿真模型机器学习算法随机森林
基于RF随机森林机器学习算法的回归预测模型MATLAB代码实现了一个回归任务的决策树集成模型。首先从Excel文件中导入数据集,并将数据划分为训练集和测试集。然后,对数据进行归一化处理并转置以适应模型的要求。文章目录MATLAB代码实现说明:MATLAB代码实现说明:运行代码前的注意事项:示例输出:MATLAB代码实现说明:示例输出:以下是一个基于随机森林(RF,RandomForest)机器学习
- MeanShift聚类分割算法
点云学习
c++pcl点云处理聚类算法pcl点云处理PCL3D视觉
目录1MeanShift算法的数学原理1.密度估计2.均值向量计算3.位置更新4.收敛条件2MeanShift算法的详细步骤1初始化2迭代过程3聚类3示例代码1MeanShift算法的数学原理MeanShift算法的核心思想是通过在高维空间中计算密度梯度并进行移动,找到数据点的密度峰值,从而实现聚类。下面详细介绍该算法的数学原理和每一步的推理公式。1.密度估计MeanShift算法通过核密度估计(
- 深度学习开源数据集大全:从入门到前沿
念九_ysl
AI人工智能
在深度学习中,数据是模型训练的基石。本文整理了当前最常用且高质量的开源数据集,涵盖图像、视频、自然语言处理(NLP)、语音与音频等方向,帮助研究者和开发者快速定位所需资源。一、图像类数据集1.MNIST简介:手写数字识别领域的“HelloWorld”,包含6万张训练图像和1万张测试图像,尺寸为28×28的灰度图。特点:适合入门级图像分类任务,支持快速验证算法原型28。下载地址:MNIST官网2.I
- Redis---LRU原理与算法实现
lh_freak
redis算法数据库
文章目录LRU概念理解LRU原理基于HashMap和双向链表实现LRURedis中的LRU的实现LRU时钟淘汰策略近似LRU的实现LRU算法的优化RedisLRU的核心代码逻辑RedisLRU的核心代码逻辑RedisLRU的配置参数RedisLRU的优缺点RedisLRU的优缺点LRU概念理解LRU(LeastRecentlyUsed)最近最少使用算法,是一种常用的页面置换算法,广泛应用于操作系统
- 程序员未来的出路:行业趋势与职业发展分析
guzhoumingyue
AIpython
随着技术的发展和行业需求的变化,程序员的职业出路也在不断演变。以下是程序员未来可能的职业发展方向及具体建议:一、技术深耕路线AI与机器学习专家趋势:AI技术在各行业的应用日益广泛,从自动驾驶到智能客服,需求持续增长。技能要求:Python、TensorFlow、PyTorch、数据挖掘、算法优化。发展路径:从机器学习工程师做起,积累项目经验。深入研究深度学习、强化学习等前沿技术。成为AI架构师或数
- Mean Shift聚类算法深度解析与实战指南
万事可爱^
机器学习修仙之旅#无监督学习算法聚类数据挖掘MeanShift均值漂移聚类均值算法
一、算法全景视角MeanShift(均值漂移)是一种基于密度梯度上升的非参数聚类算法,无需预设聚类数量,通过迭代寻找概率密度函数的局部最大值完成聚类。该算法在图像分割、目标跟踪等领域有广泛应用,尤其擅长处理任意形状的密度分布。二、核心原理剖析2.1核密度估计使用核函数对数据分布进行平滑估计,高斯核函数为:K(x)=12πhe−x22h2K(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}h}e^{-
- Spring中如何优雅的使用策略模式
齐 飞
Spring策略模式springjava
文章目录一、策略模式是什么?定义结构二、策略模式的优缺点与使用场景优缺点使用场景三、在Spring中使用策略模式1.抽象策略类2.具体策略类3.环境类4.枚举5.服务类使用策略模式前先回顾一下策略模式是什么,只想看在spring中如何使用,可直接跳转到第三章。一、策略模式是什么?定义策略模式定义了一系列算法,并将每个算法封装起来,使它们可以相互替换,且算法的变化不会影响使用算法的客户(满足开闭原则
- LeeCode 322-零钱兑换(经典 动态规划)
等风来0212
算法分享leetcodejavascript算法动态规划
322.零钱兑换(经典动态规划)前言博主是前大厂程序猿,不定期分享前端知识与算法。公众号:FECornerwx小程序:FECorner欢迎关注,一起探索知识~题目地址:322.零钱兑换(中等)标签:数组、动态规划题目描述:给你一个整数数组coins,表示不同面额的硬币;以及一个整数amount,表示总金额。计算并返回可以凑成总金额所需的最少的硬币个数。如果没有任何一种硬币组合能组成总金额,返回-1
- 强化学习——基本概念
AI大模型探索者
人工智能ai深度学习机器学习语言模型
何为强化学习机器学习的一大分支强化学习(ReinforcementLearning)是机器学习的一种,它通过与环境不断地交互,借助环境的反馈来调整自己的行为,使得累计回报最大。强化学习要解决的是决策问题——求取当前状态下最优行为或行为概率。强化学习包括智能体和环境两大对象,智能体是算法本身,环境是与智能体交互的外部。智能体(IntelligentAgent),在人工智能领域,智能体指一个可以观察周
- java封装继承多态等
麦田的设计者
javaeclipsejvmcencapsulatopn
最近一段时间看了很多的视频却忘记总结了,现在只能想到什么写什么了,希望能起到一个回忆巩固的作用。
1、final关键字
译为:最终的
&
- F5与集群的区别
bijian1013
weblogic集群F5
http请求配置不是通过集群,而是F5;集群是weblogic容器的,如果是ejb接口是通过集群。
F5同集群的差别,主要还是会话复制的问题,F5一把是分发http请求用的,因为http都是无状态的服务,无需关注会话问题,类似
- LeetCode[Math] - #7 Reverse Integer
Cwind
java题解MathLeetCodeAlgorithm
原题链接:#7 Reverse Integer
要求:
按位反转输入的数字
例1: 输入 x = 123, 返回 321
例2: 输入 x = -123, 返回 -321
难度:简单
分析:
对于一般情况,首先保存输入数字的符号,然后每次取输入的末位(x%10)作为输出的高位(result = result*10 + x%10)即可。但
- BufferedOutputStream
周凡杨
首先说一下这个大批量,是指有上千万的数据量。
例子:
有一张短信历史表,其数据有上千万条数据,要进行数据备份到文本文件,就是执行如下SQL然后将结果集写入到文件中!
select t.msisd
- linux下模拟按键输入和鼠标
被触发
linux
查看/dev/input/eventX是什么类型的事件, cat /proc/bus/input/devices
设备有着自己特殊的按键键码,我需要将一些标准的按键,比如0-9,X-Z等模拟成标准按键,比如KEY_0,KEY-Z等,所以需要用到按键 模拟,具体方法就是操作/dev/input/event1文件,向它写入个input_event结构体就可以模拟按键的输入了。
linux/in
- ContentProvider初体验
肆无忌惮_
ContentProvider
ContentProvider在安卓开发中非常重要。与Activity,Service,BroadcastReceiver并称安卓组件四大天王。
在android中的作用是用来对外共享数据。因为安卓程序的数据库文件存放在data/data/packagename里面,这里面的文件默认都是私有的,别的程序无法访问。
如果QQ游戏想访问手机QQ的帐号信息一键登录,那么就需要使用内容提供者COnte
- 关于Spring MVC项目(maven)中通过fileupload上传文件
843977358
mybatisspring mvc修改头像上传文件upload
Spring MVC 中通过fileupload上传文件,其中项目使用maven管理。
1.上传文件首先需要的是导入相关支持jar包:commons-fileupload.jar,commons-io.jar
因为我是用的maven管理项目,所以要在pom文件中配置(每个人的jar包位置根据实际情况定)
<!-- 文件上传 start by zhangyd-c --&g
- 使用svnkit api,纯java操作svn,实现svn提交,更新等操作
aigo
svnkit
原文:http://blog.csdn.net/hardwin/article/details/7963318
import java.io.File;
import org.apache.log4j.Logger;
import org.tmatesoft.svn.core.SVNCommitInfo;
import org.tmateso
- 对比浏览器,casperjs,httpclient的Header信息
alleni123
爬虫crawlerheader
@Override
protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse res) throws ServletException, IOException
{
String type=req.getParameter("type");
Enumeration es=re
- java.io操作 DataInputStream和DataOutputStream基本数据流
百合不是茶
java流
1,java中如果不保存整个对象,只保存类中的属性,那么我们可以使用本篇文章中的方法,如果要保存整个对象 先将类实例化 后面的文章将详细写到
2,DataInputStream 是java.io包中一个数据输入流允许应用程序以与机器无关方式从底层输入流中读取基本 Java 数据类型。应用程序可以使用数据输出流写入稍后由数据输入流读取的数据。
- 车辆保险理赔案例
bijian1013
车险
理赔案例:
一货运车,运输公司为车辆购买了机动车商业险和交强险,也买了安全生产责任险,运输一车烟花爆竹,在行驶途中发生爆炸,出现车毁、货损、司机亡、炸死一路人、炸毁一间民宅等惨剧,针对这几种情况,该如何赔付。
赔付建议和方案:
客户所买交强险在这里不起作用,因为交强险的赔付前提是:“机动车发生道路交通意外事故”;
如果是交通意外事故引发的爆炸,则优先适用交强险条款进行赔付,不足的部分由商业
- 学习Spring必学的Java基础知识(5)—注解
bijian1013
javaspring
文章来源:http://www.iteye.com/topic/1123823,整理在我的博客有两个目的:一个是原文确实很不错,通俗易懂,督促自已将博主的这一系列关于Spring文章都学完;另一个原因是为免原文被博主删除,在此记录,方便以后查找阅读。
有必要对
- 【Struts2一】Struts2 Hello World
bit1129
Hello world
Struts2 Hello World应用的基本步骤
创建Struts2的Hello World应用,包括如下几步:
1.配置web.xml
2.创建Action
3.创建struts.xml,配置Action
4.启动web server,通过浏览器访问
配置web.xml
<?xml version="1.0" encoding="
- 【Avro二】Avro RPC框架
bit1129
rpc
1. Avro RPC简介 1.1. RPC
RPC逻辑上分为二层,一是传输层,负责网络通信;二是协议层,将数据按照一定协议格式打包和解包
从序列化方式来看,Apache Thrift 和Google的Protocol Buffers和Avro应该是属于同一个级别的框架,都能跨语言,性能优秀,数据精简,但是Avro的动态模式(不用生成代码,而且性能很好)这个特点让人非常喜欢,比较适合R
- lua set get cookie
ronin47
lua cookie
lua:
local access_token = ngx.var.cookie_SGAccessToken
if access_token then
ngx.header["Set-Cookie"] = "SGAccessToken="..access_token.."; path=/;Max-Age=3000"
end
- java-打印不大于N的质数
bylijinnan
java
public class PrimeNumber {
/**
* 寻找不大于N的质数
*/
public static void main(String[] args) {
int n=100;
PrimeNumber pn=new PrimeNumber();
pn.printPrimeNumber(n);
System.out.print
- Spring源码学习-PropertyPlaceholderHelper
bylijinnan
javaspring
今天在看Spring 3.0.0.RELEASE的源码,发现PropertyPlaceholderHelper的一个bug
当时觉得奇怪,上网一搜,果然是个bug,不过早就有人发现了,且已经修复:
详见:
http://forum.spring.io/forum/spring-projects/container/88107-propertyplaceholderhelper-bug
- [逻辑与拓扑]布尔逻辑与拓扑结构的结合会产生什么?
comsci
拓扑
如果我们已经在一个工作流的节点中嵌入了可以进行逻辑推理的代码,那么成百上千个这样的节点如果组成一个拓扑网络,而这个网络是可以自动遍历的,非线性的拓扑计算模型和节点内部的布尔逻辑处理的结合,会产生什么样的结果呢?
是否可以形成一种新的模糊语言识别和处理模型呢? 大家有兴趣可以试试,用软件搞这些有个好处,就是花钱比较少,就算不成
- ITEYE 都换百度推广了
cuisuqiang
GoogleAdSense百度推广广告外快
以前ITEYE的广告都是谷歌的Google AdSense,现在都换成百度推广了。
为什么个人博客设置里面还是Google AdSense呢?
都知道Google AdSense不好申请,这在ITEYE上也不是讨论了一两天了,强烈建议ITEYE换掉Google AdSense。至少,用一个好申请的吧。
什么时候能从ITEYE上来点外快,哪怕少点
- 新浪微博技术架构分析
dalan_123
新浪微博架构
新浪微博在短短一年时间内从零发展到五千万用户,我们的基层架构也发展了几个版本。第一版就是是非常快的,我们可以非常快的实现我们的模块。我们看一下技术特点,微博这个产品从架构上来分析,它需要解决的是发表和订阅的问题。我们第一版采用的是推的消息模式,假如说我们一个明星用户他有10万个粉丝,那就是说用户发表一条微博的时候,我们把这个微博消息攒成10万份,这样就是很简单了,第一版的架构实际上就是这两行字。第
- 玩转ARP攻击
dcj3sjt126com
r
我写这片文章只是想让你明白深刻理解某一协议的好处。高手免看。如果有人利用这片文章所做的一切事情,盖不负责。 网上关于ARP的资料已经很多了,就不用我都说了。 用某一位高手的话来说,“我们能做的事情很多,唯一受限制的是我们的创造力和想象力”。 ARP也是如此。 以下讨论的机子有 一个要攻击的机子:10.5.4.178 硬件地址:52:54:4C:98
- PHP编码规范
dcj3sjt126com
编码规范
一、文件格式
1. 对于只含有 php 代码的文件,我们将在文件结尾处忽略掉 "?>" 。这是为了防止多余的空格或者其它字符影响到代码。例如:<?php$foo = 'foo';2. 缩进应该能够反映出代码的逻辑结果,尽量使用四个空格,禁止使用制表符TAB,因为这样能够保证有跨客户端编程器软件的灵活性。例
- linux 脱机管理(nohup)
eksliang
linux nohupnohup
脱机管理 nohup
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2166699
nohup可以让你在脱机或者注销系统后,还能够让工作继续进行。他的语法如下
nohup [命令与参数] --在终端机前台工作
nohup [命令与参数] & --在终端机后台工作
但是这个命令需要注意的是,nohup并不支持bash的内置命令,所
- BusinessObjects Enterprise Java SDK
greemranqq
javaBOSAPCrystal Reports
最近项目用到oracle_ADF 从SAP/BO 上调用 水晶报表,资料比较少,我做一个简单的分享,给和我一样的新手 提供更多的便利。
首先,我是尝试用JAVA JSP 去访问的。
官方API:http://devlibrary.businessobjects.com/BusinessObjectsxi/en/en/BOE_SDK/boesdk_ja
- 系统负载剧变下的管控策略
iamzhongyong
高并发
假如目前的系统有100台机器,能够支撑每天1亿的点击量(这个就简单比喻一下),然后系统流量剧变了要,我如何应对,系统有那些策略可以处理,这里总结了一下之前的一些做法。
1、水平扩展
这个最容易理解,加机器,这样的话对于系统刚刚开始的伸缩性设计要求比较高,能够非常灵活的添加机器,来应对流量的变化。
2、系统分组
假如系统服务的业务不同,有优先级高的,有优先级低的,那就让不同的业务调用提前分组
- BitTorrent DHT 协议中文翻译
justjavac
bit
前言
做了一个磁力链接和BT种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},因此把 DHT 协议重新看了一遍。
BEP: 5Title: DHT ProtocolVersion: 3dec52cb3ae103ce22358e3894b31cad47a6f22bLast-Modified: Tue Apr 2 16:51:45 2013 -070
- Ubuntu下Java环境的搭建
macroli
java工作ubuntu
配置命令:
$sudo apt-get install ubuntu-restricted-extras
再运行如下命令:
$sudo apt-get install sun-java6-jdk
待安装完毕后选择默认Java.
$sudo update- alternatives --config java
安装过程提示选择,输入“2”即可,然后按回车键确定。
- js字符串转日期(兼容IE所有版本)
qiaolevip
TODateStringIE
/**
* 字符串转时间(yyyy-MM-dd HH:mm:ss)
* result (分钟)
*/
stringToDate : function(fDate){
var fullDate = fDate.split(" ")[0].split("-");
var fullTime = fDate.split("
- 【数据挖掘学习】关联规则算法Apriori的学习与SQL简单实现购物篮分析
superlxw1234
sql数据挖掘关联规则
关联规则挖掘用于寻找给定数据集中项之间的有趣的关联或相关关系。
关联规则揭示了数据项间的未知的依赖关系,根据所挖掘的关联关系,可以从一个数据对象的信息来推断另一个数据对象的信息。
例如购物篮分析。牛奶 ⇒ 面包 [支持度:3%,置信度:40%] 支持度3%:意味3%顾客同时购买牛奶和面包。 置信度40%:意味购买牛奶的顾客40%也购买面包。 规则的支持度和置信度是两个规则兴
- Spring 5.0 的系统需求,期待你的反馈
wiselyman
spring
Spring 5.0将在2016年发布。Spring5.0将支持JDK 9。
Spring 5.0的特性计划还在工作中,请保持关注,所以作者希望从使用者得到关于Spring 5.0系统需求方面的反馈。