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盛夏绽放
python开发语言
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- 海森矩阵(Hessian Matrix)在SLAM图优化和点云配准中的应用介绍
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在非线性最小二乘问题中(如SLAM或点云配准),通常我们有一个误差函数:f(x)=∑i∥ei(x)∥2f(x)=\sum_i\|e_i(x)\|^2f(x)=i∑∥ei(x)∥2其中ei(x)e_i(x)ei(x)是残差项,对它求Hessian就需要用雅可比矩阵:H=J⊤J+∑iei⊤HeiH=J^\topJ+\sum_ie_i^\topH_{e_i}H=J⊤J+i∑ei⊤Hei通常我们近似为:H
- 暑期自学嵌入式——Day02(C语言阶段)
一位搞嵌入式的 genius
嵌入式自学专栏linux嵌入式C语言
点关注不迷路哟。你的点赞、收藏,一键三连,是我持续更新的动力哟!!!主页:一位搞嵌入式的genius-CSDN博客https://blog.csdn.net/m0_73589512?spm=1000.2115.3001.5343目录Day02→数据类型(上)数据类型分类基本数据类型整形数据类型字符型数据类型实型数据类型构造数据类型特殊数据类型布尔类型详解基本概念使用注意事项预处理分析知识小结Day
- 暑期自学嵌入式——Day04(C语言阶段)
一位搞嵌入式的 genius
嵌入式自学专栏嵌入式C语言linux
点关注不迷路哟。你的点赞、收藏,一键三连,是我持续更新的动力哟!!!目录C语言控制语句控制语句if(上)一、控制语句分类1.基本结构与学习要求2.分支语句3.循环语句4.学习方法建议二、分支语句:if-else详解1.if语句概述2.if语句的常见形式(1)简化形式(省略else)(2)阶梯形式(elseif多分支)3.应用案例:输入分数评级题目要求设计思路与代码实现关键解析4.if语句的嵌套形式
- 深度学习:让 AI 拥有 “思考” 能力的核心技术
田园Coder
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1.深度学习:突破传统的AI“进阶版”1.1什么是深度学习?深度学习是机器学习的一个分支,它通过模拟人脑神经网络的多层结构,让AI能够自动学习数据中的复杂特征,从而完成更高级的认知任务。例如,传统机器学习需要人类手动提取“猫有尖耳朵、胡须”等特征,而深度学习能直接从原始图片中,自主学习从像素到轮廓、再到整体形态的多层特征,最终实现更精准的识别。这种“自主提取特征”的能力,让深度学习突破了传统AI的
- AI产品经理面试宝典第18天:AI思维矩阵构建与实战应用面试题与答法
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如何构建AI思维矩阵?产品经理的"降维攻击"密码面试官:请解释什么是AI思维矩阵?作为产品经理如何构建这种思维?你的回答:AI思维矩阵不是技术架构,而是产品经理在AI时代的核心认知框架。它包含四个关键维度:软硬结合创新:如智能音箱通过硬件采集语音数据,软件优化交互体验,形成闭环数据驱动决策:在智能客服场景中,通过用户对话数据优化意图识别模型,实现NLU准确率提升30%生态协同视角:以智能家居为例,
- 数据结构——线性表(C++)
线性表一、线性表的定义二、线性表的抽象数据类型三、线性表的顺序存储1.顺序存储定义2.顺序存储的实现方式四、线性表的链式存储五、其他线性表参考一、线性表的定义线性表:零个或多个数据元素的有限序列。线性表是最常用且是最简单的一种数据结构。形如:A1、A2、A3….An这样含有有限的数据序列,我们就称之为线性表。线性表包括顺序表和链表。顺序表(其实就是数组)里面元素的地址是连续的,链表里面节点的地址不
- 数据结构——线性表
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目录一、线性表的定义二、线性表的分类(1)顺序表(2)单链表三、最常见的基本操作四、C/C++实现(1)顺序表1、静态顺序表1)定义其数据类型。2)相关代码。2、动态顺序表1)定义其数据类型。2)相关代码(2)单链表1、带头结点1)初始化2)判空3)查找4)插入4)删除2、不带头结点1)初始化2)判断是否为空3)插入(3)扩展1、双链表1)初始化2)删除3)销毁2、循环单链表1)初试化3、循环双链
- 【深度学习基础】PyTorch中model.eval()与with torch.no_grad()以及detach的区别与联系?
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- 量子计算与AI融合的技术突破与实践路径
量子计算与人工智能的融合正开启一个全新的技术纪元,这种"量智融合"不是简单的技术叠加,而是多领域、多学科的横向连接,通过协同创新实现非线性增长。本文将深入探讨这一领域的最新进展、技术实现路径以及行业应用案例。电子-光子-量子一体化芯片:硬件基础突破2025年7月,美国波士顿大学、加州大学伯克利分校和西北大学团队联合开发出全球首个电子-光子-量子一体化芯片系统。这一突破性成果发表在《自然·电子学》杂
- 117、Python机器学习:数据预处理与特征工程技巧
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Python开发之机器学习准备:数据预处理与特征工程机器学习是当前人工智能领域的热门方向之一。而作为机器学习的核心组成部分,数据预处理与特征工程对于模型的性能有着至关重要的影响。本文将带领大家了解数据预处理与特征工程的基本概念,以及它们在实际应用场景中的重要性。数据预处理数据预处理是机器学习中的第一步,它的主要目的是将原始数据转换成适合进行机器学习模型训练的形式。就像我们在做饭之前需要清洗和准备食
- 级别的认识及定义
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本吾自学缠论以来最搞不懂的就是级别,级别先是分单根K线、K线包容关系、分型、笔、线段、中枢、走势类型(为了区分叫结构级别)。之后又说了级别可分为1min、5min、15min、30min、60min、日、周、月、季、年(叫周期级别)。之后的背驰的判别就只是后面的时间周期了。不过缠论中也有解释这两者级别的区别。真正的级别是单根K线、K线包容关系、分型、笔、线段、中枢、走势类型。而时间周期只是不同级别
- 法国诺曼底疫情指数超警戒线!网红专家神预测有无第2波疫情
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近日,德国威斯特法伦地区肉类联合加工厂Tönnies爆发集中感染事件。目前已接受新冠病毒检测的1160名员工中,约有730人检测结果呈阳性,感染比例高达三分之二!英国威尔士一处鸡肉加工厂18日也出现聚集性疫情,已有近百人确诊感染。不仅如此,法国诺曼底地区疫情也出现了反复。这一系列事件引发不少“第二波疫情”是否来临的担忧。法国是不是有点太松懈?法国卫生部门6月19日发布统计数据称,自5月启动“解封”
- 扩展卡尔曼滤波器EKF+无迹卡尔曼滤波器 UKF+泰勒级数的位置估计+三边测量法和多边测量法【7363期】
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欢迎来到Matlab研究室博客之家✅博主简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,Matlab项目合作可私信。个人主页:Matlab研究室代码获取方式:Matlab研究室学习之路—代码获取方式(包运行)⛳️座右铭:行百里者,半于九十;路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。更多Matlab信号处理仿真内容点击Matlab信号处理(视频版)⛄代码运行视频(CSDN免积分下载)【ACOMTS
- 2021-10-10
如鱼饮水2020
中原焦点团队网络中26期坚持分享第516天(20211010)论文答辩稿背了N篇,第三个就是我上台演讲,心跳加速,深呼吸极力默念:稳就是定海神针。前两位男生都是低头读稿,虽然自己也带着手稿,距离太远根本看不到。硬着头皮背吧,脑子断篇也得上,先阳谋一下:第一次上讲台特别紧张。调整一下语速,结合APP,能背多少是多少吧,丑媳妇总归要见公婆的。先感谢导师的悉心指导和在坐的各位,论文的结构框架和大概内容几
- 9月11日丰盛日记之日(脓肿修复历程2)
贵在坚持的小生活
8天的住院后,周一终于带着赤裸裸的四个刀口出院了,迎接我的依旧是无法坐和长久的站立,但,我知道我距离“好”不远了……1.回家的心情和在医院的心情截然不一样,而且感受着身体越来越好的滋味,还是不错的,内心丰盈!期待越来越好,且不复发。海上嘉年华的桥2.躺在床上,看着小伙伴们在群里的聊天,知道大家工作学习积极热烈,在脑海中想象办公室的情景,大家在工作学习的路上不断成长和进步,我心生羡慕;尤其是能“坐着
- 洛谷二分查找题目详解
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B3881[信息与未来2015]拴奶牛题目描述有n头奶牛,有k个木桩,每个木桩有一个位置,一个木桩上只能拴一头奶牛。由于奶牛好斗,所以在拴奶牛的时候,要求距离最近的奶牛的距离尽可能大。例如n=4,k=6,木桩的位置为0,3,4,7,8,9,此时为下图。OllOOllOOO034789有许多种拴牛方案,例如:0,3,4,9:此时最近距离为1(3,4之间);0,3,7,9:此时最近距离为2。输入格式三
- 随笔21
菜菜菜小姐
今日的关键词:人生若只如初见。最近常常在想这句话,人与人的相处真是很奇妙。我觉得距离感和分寸感真得很重要。可能大概是因为我开始社恐了吧。“社恐”这个词用在我身上可能我身边所有的人都会觉得一点都不像,恰恰相反,在外人眼中我大概是“社交牛逼症”的那一位。其实,只有自己才最了解最真实的自己,成年后的生活,每一个外人所了解的自己都只是我们想让别人看到的自己。这两年,总会有朋友说学习碰到学校的同事,都是我是
- LINDDUN威胁建模 原理和架构及案例
hao_wujing
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大家读完觉得有帮助记得关注和点赞!!!LINDDUN威胁建模框架是专注于隐私风险分析的系统化方法论,其名称源自七类隐私威胁的首字母缩写(Linking,Identifying,Non-repudiation,Detectability,Disclosure,Unawareness,Non-compliance)。以下从原理、架构及典型案例三方面展开深度解析:一、核心原理:隐私威胁分类与数据流分析1
- 【加解密与C】Rot系列(二)Rot13
Rot13简介Rot13(Rotateby13places)是一种简单的字母替换加密算法,属于凯撒密码(Caesarcipher)的特例。它将字母表中的每个字母替换为字母表中距离它13个位置的字母。例如,字母A替换为N,B替换为O,以此类推。由于英文字母有26个字符,Rot13的特点是加密和解密使用相同的算法。Rot13算法规则对字母表中的每个字母,进行如下替换:大写字母A-Z:A→N,B→O,…
- 学习笔记(39):结合生活案例,介绍 10 种常见模型
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学习笔记(39):结合生活案例,介绍10种常见模型线性回归只是机器学习的“冰山一角”!根据不同的任务场景(分类、回归、聚类等),还有许多强大的模型可以选择。下面我用最通俗易懂的语言,结合生活案例,介绍10种常见模型及其适用场景:一、回归模型(预测连续值,如房价)1.决策树(DecisionTree)原理:像玩“20个问题”游戏,通过一系列判断(如“面积是否>100㎡?”“房龄是否0.5就判为“会”
- 投资总结之——2月投资总结,缩量震荡,利润回吐
蛙声叫叫一家亲
“时间过得飞快,2023年过去了六分之一。2月份的行情没有了1月份让人回味的期待,指数走出的是缩量震荡下跌的行情,索然无味,对持仓缩水影响不少,青蛙君的资产收益从2月初创了新高后不断走下坡路。一样的剧本,3月的第一个交易日又是一波大涨,收益回来不少。整体收益资产整体配置比例为股票:可转债:基金:衍生品=5:7:4:2。资产收益展示启用净值法,并在月度净值基础上增加周净值,以便更客观地体现资产盈亏表
- 基于R、Python的Copula变量相关性分析及AI大模型应用
梦想的初衷~
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在工程、水文和金融等各学科的研究中,总是会遇到很多变量,研究这些相互纠缠的变量间的相关关系是各学科的研究的重点。虽然皮尔逊相关、秩相关等相关系数提供了变量间相关关系的粗略结果,但这些系数都存在着无法克服的困难。例如,皮尔逊相关系数只能反映变量间的线性相关,而秩相关则更多的适用于等级变量。大多数情况下变量间的相关性非常复杂,而且随着变量取值的变化而变化,而这些相关系数都是全局性的,因此无法提供变量间
- 光纤HDMI vs 普通HDMI线:区别对比及适用场景全解析
1.引言:HDMI线的重要性HDMI(HighDefinitionMultimediaInterface)作为目前最主流的高清音视频传输接口,广泛应用于显示器、电视、投影仪、游戏主机、PC等设备。然而,市面上的HDMI线种类繁多,尤其是光纤HDMI和普通铜芯HDMI,它们的性能差异大,适用场景也不同。本文将从传输原理、带宽、距离、抗干扰、价格等多个维度对比两者的区别,并给出选购建议,帮助你在不同场
- 我们都是穷山村走出来的姑娘,你坐拥千万资产,我只能抬头仰望
我是素颜
我们都是穷山村走出来的姑娘,你坐拥千万资产,我只能抬头仰望文:我是素颜一个人站在车水马龙的北京街头,身无分文,无家可归,我第一时间拔通了素素的电话。当时心里一阵翻腾倒海,也说不上来什么滋味,有酸有苦有后悔有遗憾,也有,嫉妒。素素和我一样,都是从山村里走出来的姑娘,都在北京发展,她和我之间的距离,却隔了一条银河,这辈子我也追不上了。我心里愤愤不平,凭什么她就那么好命,老天爷咋这么不公平。论长相,论身
- LLM系统性学习完全指南(初学者必看系列)
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前言这篇文章将系统性的讲解LLM(LargeLanguageModels,LLM)的知识和应用。我们将从支撑整个领域的数学与机器学习基石出发,逐步剖析自然语言处理(NLP)的经典范式,深入探究引发革命的Transformer架构,并按时间顺序追溯从BERT、GPT-2到GPT-4、Llama及Gemini等里程碑式模型的演进。随后,我们将探讨如何将这些强大的基础模型转化为实用、安全的应用,涵盖对齐
- LeetCode-268-丢失的数字
醉舞经阁半卷书
丢失的数字题目描述:给定一个包含[0,n]中n个数的数组nums,找出[0,n]这个范围内没有出现在数组中的那个数。进阶:你能否实现线性时间复杂度、仅使用额外常数空间的算法解决此问题?示例说明请见LeetCode官网。来源:力扣(LeetCode)链接:https://leetcode-cn.com/problems/missing-number/著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权,非商
- python automl_自动化的机器学习(AutoML):将AutoML部署到云中
编辑推荐:在本文中,将介绍一种AutoML设置,使用Python、Flask在云中训练和部署管道;以及两个可自动完成特征工程和模型构建的AutoML框架。本文来自于搜狐网,由火龙果软件Alice编辑、推荐。AutoML到底是什么?AutoML是一个很宽泛的术语,理论上来说,它囊括从数据探索到模型构建这一完整的数据科学循环周期。但是,我发现这个术语更多时候是指自动的特征预处理和选择、模型算法选择和超
- 【回溯法】n皇后问题 C/C++ (附代码)
haaaaaaarry
算法设计与分析c语言c++开发语言回溯法算法
问题描述在一个n*n的棋盘上放置彼此不受攻击的n个皇后,按照国际象棋规则,皇后可以攻击与其在同一行,同一列或者同一对角线的其他皇后,求合法摆放的方案数。问题分析通过递归和回溯的方法,逐行放置皇后,并在每一步检查当前位置是否安全。如果安全,则继续放置下一个皇后;如果不安全,则回溯到上一步,尝试其他位置。代码数据结构intx[]:存放解向量,即第i个皇后的位置intsum:记录解的个数#define_
- 474天,日精进,只为目标达成找方法!
吕You
大家好,我是英丽今天是我的日精进行动第474天,和大家分享我今天的进步,我们互相勉励,携手前行。每天进步一点点,距离成功便不远。2018年经营模式升级,为您的企业打造三个统一:统一形象(广告视觉产品)统一符号(企业形象设计)统一思想(文化标准建设)1、比学习:准备互助会的过程里,学习统筹的运作的重要性,作为主管人员的安排与协调能力很有必要,全局观念让我们感受到不同的人放在不同的位置上,会更有价值,
- 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO(根据数据表生成POJO类)
AdyZhang
POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
推荐:MiddlegenIDE插件, 是一个Eclipse 插件. 用它可以直接连接到数据库, 根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ,用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件! 今天开始试着使用
- .9.png
Cb123456
android
“点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式,文件扩展名为:.9.png
智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。
我们都知道android平台有多种不同的分辨率,很多控件的切图文件在被放大拉伸后,边
- 算法的效率
天子之骄
算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
算法的效率
效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度,也称运行时间或执行时间,用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示,而且它总是小于或等于时间需求。
以下是我的学习笔记:
1.求值与霍纳法则,即为秦九韶公式。
2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
- java数据结构
何必如此
java数据结构
Java 数据结构
Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类:
枚举(Enumeration)
位集合(BitSet)
向量(Vector)
栈(Stack)
字典(Dictionary)
哈希表(Hashtable)
属性(Properties)
以上这些类是传统遗留的,在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
- MybatisHelloWorld
3213213333332132
//测试入口TestMyBatis
package com.base.helloworld.test;
import java.io.IOException;
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibat
- Java|urlrewrite|URL重写|多个参数
7454103
javaxmlWeb工作
个人工作经验! 如有不当之处,敬请指点
1.0 web -info 目录下建立 urlrewrite.xml 文件 类似如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE u
- 达梦数据库+ibatis
darkranger
sqlmysqlibatisSQL Server
--插入数据方面
如果您需要数据库自增...
那么在插入的时候不需要指定自增列.
如果想自己指定ID列的值, 那么要设置
set identity_insert 数据库名.模式名.表名;
----然后插入数据;
example:
create table zhabei.test(
id bigint identity(1,1) primary key,
nam
- XML 解析 四种方式
aijuans
android
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
- spring中配置文件占位符的使用
avords
1.类
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
- 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流
bee1314
webpack
题记: 一个人的项目,还有工程化的问题嘛? 我们在推进模块化和组件化的过程中,肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理?另外怎么依赖也是个问题? 你真的想这样嘛? var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。
- 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,该如何回应?
bijian1013
项目管理沟通IT职业规划
问题:上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,如何回应
正常下班时间6点,只要是6点半前下班的,上司都认为没有加班。
Eno-Bea回答,注重感受,不一定是别人的
虽然我不知道你具体从事什么工作与职业,但是我大概猜测,你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
- TortoiseSVN,过滤文件
征客丶
SVN
环境:
TortoiseSVN 1.8
配置:
在文件夹空白处右键
选择 TortoiseSVN -> Settings
在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件:
多类型用英文空格分开
*name : 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹
*.name : 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹
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- 【Flume二】HDFS sink细说
bit1129
Flume
1. Flume配置
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
###Flume负责启动44444端口
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=44444
a1.sources.r1.chan
- The Eight Myths of Erlang Performance
bookjovi
erlang
erlang有一篇guide很有意思: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide
里面有个The Eight Myths of Erlang Performance: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html
Myth: Funs are sl
- java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17
ljy325
java多线程socket
利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送;服务器接收文件并保存到本地文件系统中。
使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译,他们的类包是FileServer.
客户端:
修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式
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.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
- 配置心得
chenyu19891124
配置
时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬,转眼间来公司已经一年了,感觉时间过的很快,时间老人总是这样不停走,从来没停歇过。
作为一名新手的配置管理员,刚开始真的是对配置管理是一点不懂,就只听说咱们公司配置主要是负责升级,而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解,慢慢的对配置有了初步了解,对自己所在的岗位也慢慢的了解。
做了一年的配置管理给自总结下:
1.改变
从一个以前对配置毫无
- 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考
comsci
算法工作软件测试嵌入式领域模型
2008年上半年,我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候,由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文),当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想,对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来,然后进行处理,简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点,对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算,然后把这个实际
- Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
daizj
oracle
Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738
http://pan.baidu.com/share/l
- 非常好的介绍:Linux定时执行工具cron
dongwei_6688
linux
Linux经过十多年的发展,很多用户都很了解Linux了,这里介绍一下Linux下cron的理解,和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具,可以在无需人工干预的情况下运行作业,本文档不讲cron实现原理,主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。
新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务(编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
- Yii assets目录生成及修改
dcj3sjt126com
yii
assets的作用是方便模块化,插件化的,一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件,但是我们又希望将module单独出来,所以需要使用发布,即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。
assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php
assets配置方法 在m
- mac工作软件推荐
dcj3sjt126com
mac
mac上的Terminal + bash + screen组合现在已经非常好用了,但是还是经不起iterm+zsh+tmux的冲击。在同事的强烈推荐下,趁着升级mac系统的机会,顺便也切换到iterm+zsh+tmux的环境下了。
我为什么要要iterm2
切换过来也是脑袋一热的冲动,我也调查过一些资料,看了下iterm的一些优点:
* 兼容性好,远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
- Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache
frank1234
memcachedehcachespring ioc
本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装,这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异,仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换,Provider实现类通过Spring IoC注入。
cache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
- Remove Duplicates from Sorted List II
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list.
For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
- Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进
jinnianshilongnian
spring4
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
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- MySQL安装文档
liyong0802
mysql
工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中,即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。
安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即,这里就不具体介绍,本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。
Linux系统下安装MySQL分为三种:RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
- 使用VS2010构建HotSpot工程
p2p2500
HotSpotOpenJDKVS2010
1. 下载OpenJDK7的源码:
http://download.java.net/openjdk/jdk7
http://download.java.net/openjdk/
2. 环境配置
▶
- Oracle实用功能之分组后列合并
seandeng888
oracle分组实用功能合并
1 实例解析
由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理,鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能,且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂,因此,特将SQL语言的实现方式分享出来,希望对大家有所帮助。如下:
表test 数据如下:
ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE
1&nbs
- Java定时任务注解方式实现
tuoni
javaspringjvmxmljni
Spring 注解的定时任务,有如下两种方式:
第一种:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http
- 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比
yangshangchuan
word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
本文的目标有两个:
1、学会使用11大Java开源中文分词器
2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口:
/**
* 获取文本的所有分词结果, 对比