- 论单调队列优化DP
VU-zFaith870
c++动态规划推荐算法
前情提要,参考资料:单调队列优化DP(超详细!!!)-endl\n-博客园【动态规划】选择数字(单调队列优化dp)_哔哩哔哩_bilibili背景:最近作者快被DP逼疯了,写篇博客做记录。以下是对各DP的原理阐释:单调队列通过队列元素的吸入与弹出,形成单调性的结构,使算法能够进行线性处理,大大优化了时间复杂度。接下来讲解单调队列在区间DP、背包DP、树形DP还有数位DP中的应用:1.单调队列优化区
- dp背包问题
|CXHAO|
c++
有NN件物品和一个容量是VV的背包。每件物品只能使用一次。第ii件物品的体积是vivi,价值是wiwi。求解将哪些物品装入背包,可使这些物品的总体积不超过背包容量,且总价值最大。输出最大价值。输入格式第一行两个整数,N,VN,V,用空格隔开,分别表示物品数量和背包容积。接下来有NN行,每行两个整数vi,wivi,wi,用空格隔开,分别表示第ii件物品的体积和价值。输出格式输出一个整数,表示最大价值
- 第13章贪心算法
厨 神
贪心算法算法
贪心算法局部最优求得总体最优适用于桌上有6张纸币,面额为10010050505010,问怎么能拿走3张纸币,总面额最大?—拿单位价值最高的只关注局部最优----关注拿一张的最大值拆解-----拿三次最大的纸币不适用于桌面三件物品,每个物品都有重量和价值,wv695733承重为8,求不超过背包承重情况下最大价值只能选一件,能不能得到最大值----选69还剩下二,能选第二件吗?不能选所以不适用,因为不
- 贪心算法在背包问题上的运用(Python)
MATLAB卡尔曼
智能算法的MATLAB实现贪心算法python算法
背包问题有n个物品,它们有各自的体积和价值,现有给定容量的背包,如何让背包里装入的物品具有最大的价值总和?这就是典型的背包问题(又称为0-1背包问题),也是具体的、没有经过任何延伸的背包问题模型。背包问题的传统求解方法较为复杂,现定义有一个可以载重为8kg的背包,另外还有4个物品,物品的价值和质量数据如下表,不考虑背包的容量。4个物品的总质量大于8kg,所以要想在有限载重的背包携带更多质量的物品,
- 代码随想录 Day 42 | 【第九章 动态规划 part 05】完全背包、518. 零钱兑换 II、377. 组合总和 Ⅳ、70. 爬楼梯 (进阶)
Accept17
动态规划算法
一、完全背包完全背包视频讲解:带你学透完全背包问题!和01背包有什么差别?遍历顺序上有什么讲究?_哔哩哔哩_bilibilihttps://programmercarl.com/%E8%83%8C%E5%8C%85%E9%97%AE%E9%A2%98%E7%90%86%E8%AE%BA%E5%9F%BA%E7%A1%80%E5%AE%8C%E5%85%A8%E8%83%8C%E5%8C%85.ht
- 蓝桥杯常见算法模板(Python组)
-777.
蓝桥杯算法
目录1.二分1.整数二分(二分答案):2.浮点数二分(考不到)2.前缀和、差分1.前缀和一维:二维:2.差分一维:二维:3.贪心4.线性DP1.最长上升子序列(子序列问题一般下标从一开始)2.最长公共子序列3.常见背包模型1.0-1背包2.完全背包3.多重背包4.混合背包5.二维费用背包6.分组背包5.搜索1.DFS模板:1.子集问题2.全排列问题2.BFS6.数据结构1.并查集2.树状数组3.树
- 面试基础---面试刷题推荐 动态规划算法:背包问题与最长公共子序列
WeiLai1112
leetcode刷题算法面试动态规划java分布式
动态规划算法:背包问题与最长公共子序列引言:动态规划的核心思想动态规划(DynamicProgramming,DP)是一种解决复杂问题的算法思想,通过将问题分解为子问题,并保存子问题的解,避免重复计算,从而提高效率。本文将详细讲解动态规划在背包问题和最长公共子序列中的应用,并提供易于记忆的代码模板。一、背包问题1.1问题描述给定n个物品,每个物品有一个重量w[i]和一个价值v[i]。现在有一个容量
- 笔记:代码随想录算法训练营第35天: 01背包问题 二维、 01背包问题 一维 、LeetCode416. 分割等和子集
jingjingjing1111
算法leetcode数据结构动态规划笔记
学习资料:代码随想录这一块儿学得挺痛苦注:文中含大模型生成内容动态规划:01背包理论基础卡码网第46题思路:五部曲定义:dp[i][j]为第i个物品背包容量为j,能装下的最大价值递推公式:dp[i][j]的值等于dp[i-1][j]的值和dp[i-1][j-weight[i]]+value相比的最大值,后者为看放下当前物品+减去当前物品的容量能放下什么价值,当然,要是放不下当前物品,就算了,保持原
- 动态规划双剑合璧:C++与Python征服洛谷三大经典DP问题
三流搬砖艺术家
动态规划c++python
动态规划核心思想状态定义→转移方程→边界处理→时空优化本文精选洛谷动态规划题单中三大经典问题,通过C++与Python双语言对比实现,彻底掌握DP精髓!题目一:P1048采药(01背包模板)题目描述在限定时间T内采集草药,每株草药有采集时间time[i]和价值value[i],求最大总价值。解题思路状态定义:dp[j]表示时间j能获得的最大价值转移方程:dp[j]=max(dp[j],dp[j-t
- 回溯法-子集树递归树-装载问题
王安安的记录
算法回溯法c++算法
回溯法深度优先策略(回忆深度优先遍历二叉树思路)解题步骤:1)针对所给问题,定义问题的解空间;例如,n个物品的0-1背包问题所对应的解空间树是一棵子集树。2)确定易于搜索的解空间结构;3)以深度优先方式搜索解空间,并在搜索过程中用剪枝函数(****约束函数除去不满足约束的子树,限界函数减去得不到最优解的子树**)**避免无效搜索##子集树和递归树扩展结点:一个正在产生儿子的结点称为扩展结点。活结点
- 01背包问题简介
天狼星——白羽
python
01背包问题是动态规划算法中非常经典的一个问题,广泛应用于优化选择场景。它描述的是:给定一组物品(每个物品有重量和价值),以及一个最大承重能力的背包,在不超过背包容积的前提下,如何挑选这些物品使得装入背包中的总价值最高。基本要素n件物品每一件都有两个属性:weight[i]表示第i物品的重量;value[i]表示该物品的价值。背包的最大承载量为W;目标是在满足重量限制的情况下获得最大的总价值Vma
- 点云从入门到精通技术详解100篇-基于背包激光雷达点云在城市公园单木参数提取中的应用
格图素书
人工智能
目录前言国内外发展现状(DevelopmentStatusatHomeandAbroad)背包LiDAR技术及其在林业调查中的应用进展单木胸径提取算法研究现状单木树高提取算法研究现状2背包LiDAR城市公园树木数据采集及预处理2.1测区概况(OverviewTestArea)2.2背包LiDAR数据采集与处理(BackpackLiDARDataAcquisitionand2.2.1背包激光雷达系统
- Leetcode 刷题笔记1 动态规划part05
平乐君
leetcode笔记动态规划
开始完全背包不同于01背包,完全背包的特色在于元素可以重复拿取,因此在递归公式和遍历顺序上都有些许不同。leetcode518零钱兑换||在组合方式中所用到的递推公式是dp[j]=dp[j-coins[i]]+dp[j]对于coins[i]>j的情况,forjinrange(coin[i],amount+1)不会执行,即实现dp[i][j]=dp[i-1][j]classSolution:defc
- Leetcode 刷题笔记1 动态规划part04
平乐君
leetcode笔记动态规划
leetcode最后一块石头的重量||问题转化,把石头问题转化为背包问题,在target容量范围内所能装的最大石头重量classSolution:deflastStoneWeightII(self,stones:List[int])->int:total=sum(stones)target=total//2dp=[0]*(target+1)forstoneinstones:forjinrange(
- MoeCTF 2023 CRYPTO 部分wp
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网络
MoeCTF2023CRYPTO部分wp前言MoeCTF2023CRYPTO方向的部分赛题0x01、baby_e知识点:低加密指数攻击0x02、bad_E知识点:e和phi不互素0x03:bad_random知识点:线性同余算法生成伪随机数0x04.|p-q|知识点:p和q很接近直接爆破0x05.minipack知识点:背包密码,贪心算法总结前言作者通过写文章记录自己的CTF经历,有不对的地方还请
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old-handsome
算法贪心算法算法
文章目录前言一、定义二、特点三、使用场景适用场景:何时使用部分背包问题活动安排问题最优装载问题最小生成树Prim算法:按点检索,适用于稠密图Kruskal算法:并查集+最小生成树Dijkstra算法:不能存在负权边,松弛操作总结前言本博客仅做学习笔记,如有侵权,联系后即刻更改科普:贪心算法一、定义贪心算法是指在对问题进行求解时,在每一步选择中都采取最好或者最优(最有利)的选择,从而希望最终结果是最
- 蓝桥杯算法基础(36)动态规划dp经典问题详解
湖前一人对影成双
算法蓝桥杯动态规划
动态规划-动态规划方法方法代表了这一类问题(最优子结构or子问题最优性)的有一半解法,是设计方法或者策略,不是具体算法-本质是递推,核心是找到状态转移的方式,写出dp方程-形式:记忆性递归递推01背包问题有n个重量和价值分别为wi,vi的物品,从这些物品中挑选出总重量不超过n的物品,求所有挑选方案中的值总和的最大值1=w[i]){intv1=v[i]+dfs(i+1,ww-w[i]);//选择当前
- 华为OD机试 - 核酸最快检测效率 - 动态规划、背包问题(Python/JS/C/C++ 2024 E卷 200分)
哪 吒
华为odpythonjavascript
华为OD机试2024E卷题库疯狂收录中,刷题点这里专栏导读本专栏收录于《华为OD机试真题(Python/JS/C/C++)》。刷的越多,抽中的概率越大,私信哪吒,备注华为OD,加入华为OD刷题交流群,每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景,发现新题目,随时更新,全天CSDN在线答疑。一、题目描述在系统、网络均正常的情况下组织核酸采样员和
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Alexlllly
Python实现算法python算法动态规划leetcode
【动态规划】解决背包问题Python背包问题背包问题现在有3个物品篮球1kg1000元吉他3kg2000元单反4kg2500元有1个背包重4kg问怎么拿物品价值最大运用动态规划DP来解决此问题方法代码【源码】——思路来自麻省理工背包问题defbackpack(memory,item_weight,values,last_weight,index):'''memory:如果是已经计算过得分支则直接返
- 部分背包问题(贪心算法)
萧毅寒
贪心算法算法
一、概念与问题背景部分背包问题是一种经典的优化问题,其中给定一系列物品,每个物品有一定的重量和价值,目标是在一个固定容量的背包中装入物品,使得背包中物品的总价值最大。与0/1背包问题不同,部分背包问题允许将物品分割,即可以只选择物品的一部分装入背包。二、贪心策略介绍对于部分背包问题,贪心算法是一种有效的解决策略。贪心策略的基本思想是,在每一步选择中,都采取在当前状态下最好或最优(即最有利)的选择,
- 算法研究员技术图谱和学习路径
执于代码
开发者职业加速服务算法学习
一、基础阶段:构建算法与数学根基数据结构与基础算法数据结构:数组、链表、栈、队列、哈希表、树(二叉搜索树、堆、字典树)、图等。基础算法:排序(快速排序、堆排序)、查找(二分查找)、递归与分治、贪心算法、简单动态规划(背包问题)、字符串匹配(KMP、Rabin-Karp)、图遍历(BFS/DFS)等。实践方法:通过LeetCode等平台刷题(如“剑指Offer”系列),掌握算法原理与代码实现。数学基
- 第十三届蓝桥杯大赛软件赛决赛C/C++ 大学 B 组
Kent_J_Truman
蓝桥杯蓝桥杯
A【2022——暴力DP/优雅背包】-CSDN博客B【钟表——类日期问题】-CSDN博客C【卡牌——二分】-CSDN博客D【最大数字——DFS】-CSDN博客E【出差——Dijkstra】-CSDN博客F【费用报销——01背包】-CSDN博客G【故障——条件概率】-CSDN博客H【机房——LCA】-CSDN博客I【齿轮——优化(预处理,去重,哈希)】-CSDN博客J【搬砖——经典带贪心01背包(背
- 力扣-动态规划-518 零钱兑换Ⅱ
夏末秋也凉
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思路dp数组定义:完全背包,不限物品使用次数,使用0-i的硬币,总和小于等于j的组合方式有dp[i][j]个递推公式:if(j>=coins[i])dp[i][j]=dp[i-1][j]+dp[i][j-coins[i]];elsedp[i][j]=dp[i-1][j];dp数组初始化:第一行以及第一列初始化为1遍历顺序:左右,上下时间复杂度:代码classSolution{public:intc
- 力扣-动态规划-322 零钱兑换
夏末秋也凉
力扣#动态规划leetcode动态规划算法
思路dp数组定义:凑齐总和为j的最少硬币个数为dp[j]递推公式:dp[j]=min(dp[j],1+dp[j-coins[i]]);dp数组初始化:dp[0]=0;遍历顺序:先背包再物品和先物品再背包是一样的,(组合问题先物品再背包,排列问题先背包再物品),此处求的是最少硬币个数时间复杂度:代码classSolution{public:intcoinChange(vector&coins,int
- day37 第九章 动态规划 part05
mvufi
动态规划算法
tips:1.两层for可以理解为是按顺序的。外层物品内层背包,不同物品放进背包只有一种顺序,如a,b,放时要么a在前,要么b在前,只有一种之前定好的物品的顺序;外层背包内层物品,a,b可以有a+b和b+a两种,均计入。引申:排列,ab,ba算两种排列方式组合,ab,ba算一种排列方式,如果只有ab,那也是组合数2.写算法不需要证明,找例子就行完全背包n,bagweight=map(int,inp
- 详解动态规划之01背包问题及其空间压缩(图文并茂+例题讲解)
看繁星aa
动态规划算法
1.动态规划问题的本质记忆化地暴力搜索所有可能性来得到问题的解我们常常会遇到一些问题,需要我们在n次操作,且每次操作有k种选择时,求出最终需要的最小或最大代价。处理类似的问题,我们一般需要遍历所有的可能性(相当于走一遍所有的路径),然后找到我们所需要的解。很明显我们可以构成一棵“决策树”,假设n=2,k=3,那么:我们可以通过DFS或者BFS来遍历整棵树,从而搜寻到我们需要的结果。时间复杂度:O(
- leetcode刷题-动态规划06
emmmmXxxy
leetcode动态规划算法
代码随想录动态规划part06|322.零钱兑换、279.完全平方数、139.单词拆分322.零钱兑换279.完全平方数139.单词拆分关于多重背包,你该了解这些!背包问题总结篇!322.零钱兑换leetcode题目链接代码随想录文档讲解思路:完全背包整理:完全背包理论基础:装满这个背包可得的最大价值(遍历顺序可以颠倒)零钱兑换2:装满背包有多少种方法(每种方法不强调顺序,组合数)(先遍历物品再遍
- codeforces 1600 分题目泛刷
Exiled_Code
算法c++
本文为codeforces1600分,顺序以过题人数为排序关键字的题目题解目前已更新前50题Problem-431C-K-tree标签:类似背包dp思路:f[i][0/1]走到某一点时,表示总得分为i时,是否满足要求的路径这一种分值可以从k种路线走过来,所以二重循环枚举1num=a0+∑i=1n−1ai∗26inum=a_0+\sum_{i=1}^{n-1}a_i*26^inum=a0+∑i=1n
- CSP-J/S复赛算法 动态规划初步
人才程序员
CSP-J算法动态规划深度优先c++noiCSP-J/S
文章目录前言动态规划动态规划常见形式动态规划求最值的几个例子1.**背包问题**2.**最短路径问题**3.**最小硬币找零问题**4.**最长递增子序列**总结最优子结构举个简单的例子其他例子条件DP的核心就是穷举具体解释递归的算法时间复杂度dp数组的迭代解法通俗易懂的解释比喻状态转移方程详解状态转移方程中的状态概念通俗易懂的解释:举个例子:状态总结:DP的无后效性通俗易懂的解释举个例子特点总结
- 一张表解释01背包问题
apcipot_rain
算法算法蓝桥杯c语言
背包问题的概述:已知背包容量为m,有一堆物品(n个),每个物品都有重量和价值,求解怎么放物品能让拿到的东西价值达到最大。一道测试用例:104310411512613dp数组可视化:操作n\m12345678910输入3101001010101010101010输入4102001011111121212121输入5123001011121221222222输入61340010111213212223
- ASM系列六 利用TreeApi 添加和移除类成员
lijingyao8206
jvm动态代理ASM字节码技术TreeAPI
同生成的做法一样,添加和移除类成员只要去修改fields和methods中的元素即可。这里我们拿一个简单的类做例子,下面这个Task类,我们来移除isNeedRemove方法,并且添加一个int 类型的addedField属性。
package asm.core;
/**
* Created by yunshen.ljy on 2015/6/
- Springmvc-权限设计
bee1314
springWebjsp
万丈高楼平地起。
权限管理对于管理系统而言已经是标配中的标配了吧,对于我等俗人更是不能免俗。同时就目前的项目状况而言,我们还不需要那么高大上的开源的解决方案,如Spring Security,Shiro。小伙伴一致决定我们还是从基本的功能迭代起来吧。
目标:
1.实现权限的管理(CRUD)
2.实现部门管理 (CRUD)
3.实现人员的管理 (CRUD)
4.实现部门和权限
- 算法竞赛入门经典(第二版)第2章习题
CrazyMizzz
c算法
2.4.1 输出技巧
#include <stdio.h>
int
main()
{
int i, n;
scanf("%d", &n);
for (i = 1; i <= n; i++)
printf("%d\n", i);
return 0;
}
习题2-2 水仙花数(daffodil
- struts2中jsp自动跳转到Action
麦田的设计者
jspwebxmlstruts2自动跳转
1、在struts2的开发中,经常需要用户点击网页后就直接跳转到一个Action,执行Action里面的方法,利用mvc分层思想执行相应操作在界面上得到动态数据。毕竟用户不可能在地址栏里输入一个Action(不是专业人士)
2、<jsp:forward page="xxx.action" /> ,这个标签可以实现跳转,page的路径是相对地址,不同与jsp和j
- php 操作webservice实例
IT独行者
PHPwebservice
首先大家要简单了解了何谓webservice,接下来就做两个非常简单的例子,webservice还是逃不开server端与client端。我测试的环境为:apache2.2.11 php5.2.10做这个测试之前,要确认你的php配置文件中已经将soap扩展打开,即extension=php_soap.dll;
OK 现在我们来体验webservice
//server端 serve
- Windows下使用Vagrant安装linux系统
_wy_
windowsvagrant
准备工作:
下载安装 VirtualBox :https://www.virtualbox.org/
下载安装 Vagrant :http://www.vagrantup.com/
下载需要使用的 box :
官方提供的范例:http://files.vagrantup.com/precise32.box
还可以在 http://www.vagrantbox.es/
- 更改linux的文件拥有者及用户组(chown和chgrp)
无量
clinuxchgrpchown
本文(转)
http://blog.163.com/yanenshun@126/blog/static/128388169201203011157308/
http://ydlmlh.iteye.com/blog/1435157
一、基本使用:
使用chown命令可以修改文件或目录所属的用户:
命令
- linux下抓包工具
矮蛋蛋
linux
原文地址:
http://blog.chinaunix.net/uid-23670869-id-2610683.html
tcpdump -nn -vv -X udp port 8888
上面命令是抓取udp包、端口为8888
netstat -tln 命令是用来查看linux的端口使用情况
13 . 列出所有的网络连接
lsof -i
14. 列出所有tcp 网络连接信息
l
- 我觉得mybatis是垃圾!:“每一个用mybatis的男纸,你伤不起”
alafqq
mybatis
最近看了
每一个用mybatis的男纸,你伤不起
原文地址 :http://www.iteye.com/topic/1073938
发表一下个人看法。欢迎大神拍砖;
个人一直使用的是Ibatis框架,公司对其进行过小小的改良;
最近换了公司,要使用新的框架。听说mybatis不错;就对其进行了部分的研究;
发现多了一个mapper层;个人感觉就是个dao;
- 解决java数据交换之谜
百合不是茶
数据交换
交换两个数字的方法有以下三种 ,其中第一种最常用
/*
输出最小的一个数
*/
public class jiaohuan1 {
public static void main(String[] args) {
int a =4;
int b = 3;
if(a<b){
// 第一种交换方式
int tmep =
- 渐变显示
bijian1013
JavaScript
<style type="text/css">
#wxf {
FILTER: progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(GradientType=0, StartColorStr=#ffffff, EndColorStr=#97FF98);
height: 25px;
}
</style>
- 探索JUnit4扩展:断言语法assertThat
bijian1013
java单元测试assertThat
一.概述
JUnit 设计的目的就是有效地抓住编程人员写代码的意图,然后快速检查他们的代码是否与他们的意图相匹配。 JUnit 发展至今,版本不停的翻新,但是所有版本都一致致力于解决一个问题,那就是如何发现编程人员的代码意图,并且如何使得编程人员更加容易地表达他们的代码意图。JUnit 4.4 也是为了如何能够
- 【Gson三】Gson解析{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
bit1129
gson
如何把如下简单的JSON字符串反序列化为Java的POJO对象?
{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
下面的POJO类Model无法完成正确的解析:
import com.google.gson.Gson;
- 【Kafka九】Kafka High Level API vs. Low Level API
bit1129
kafka
1. Kafka提供了两种Consumer API
High Level Consumer API
Low Level Consumer API(Kafka诡异的称之为Simple Consumer API,实际上非常复杂)
在选用哪种Consumer API时,首先要弄清楚这两种API的工作原理,能做什么不能做什么,能做的话怎么做的以及用的时候,有哪些可能的问题
- 在nginx中集成lua脚本:添加自定义Http头,封IP等
ronin47
nginx lua
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言,从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器,但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站,我们不希望爬虫抓取子域名的页面,降低我们的Page rank。
location /{
- java-归并排序
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MergeSort {
public static void main(String[] args) {
int[] a={20,1,3,8,5,9,4,25};
mergeSort(a,0,a.length-1);
System.out.println(Arrays.to
- Netty源码学习-CompositeChannelBuffer
bylijinnan
javanetty
CompositeChannelBuffer体现了Netty的“Transparent Zero Copy”
查看API(
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/buffer/package-summary.html#package_description)
可以看到,所谓“Transparent Zero Copy”是通
- Android中给Activity添加返回键
hotsunshine
Activity
// this need android:minSdkVersion="11"
getActionBar().setDisplayHomeAsUpEnabled(true);
@Override
public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
- 静态页面传参
ctrain
静态
$(document).ready(function () {
var request = {
QueryString :
function (val) {
var uri = window.location.search;
var re = new RegExp("" + val + "=([^&?]*)", &
- Windows中查找某个目录下的所有文件中包含某个字符串的命令
daizj
windows查找某个目录下的所有文件包含某个字符串
findstr可以完成这个工作。
[html]
view plain
copy
>findstr /s /i "string" *.*
上面的命令表示,当前目录以及当前目录的所有子目录下的所有文件中查找"string&qu
- 改善程序代码质量的一些技巧
dcj3sjt126com
编程PHP重构
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。让我们看一些基本的编程技巧: 尽量保持方法简短 尽管很多人都遵
- SharedPreferences对数据的存储
dcj3sjt126com
SharedPreferences简介: &nbs
- linux复习笔记之bash shell (2) bash基础
eksliang
bashbash shell
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104329
1.影响显示结果的语系变量(locale)
1.1locale这个命令就是查看当前系统支持多少种语系,命令使用如下:
[root@localhost shell]# locale
LANG=en_US.UTF-8
LC_CTYPE="en_US.UTF-8"
- Android零碎知识总结
gqdy365
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1、CopyOnWriteArrayList add(E) 和remove(int index)都是对新的数组进行修改和新增。所以在多线程操作时不会出现java.util.ConcurrentModificationException错误。
所以最后得出结论:CopyOnWriteArrayList适合使用在读操作远远大于写操作的场景里,比如缓存。发生修改时候做copy,新老版本分离,保证读的高
- HoverTree.Model.ArticleSelect类的作用
hvt
Web.netC#hovertreeasp.net
ArticleSelect类在命名空间HoverTree.Model中可以认为是文章查询条件类,用于存放查询文章时的条件,例如HvtId就是文章的id。HvtIsShow就是文章的显示属性,当为-1是,该条件不产生作用,当为0时,查询不公开显示的文章,当为1时查询公开显示的文章。HvtIsHome则为是否在首页显示。HoverTree系统源码完全开放,开发环境为Visual Studio 2013
- PHP 判断是否使用代理 PHP Proxy Detector
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proxy
1. php 类
I found this class looking for something else actually but I remembered I needed some while ago something similar and I never found one. I'm sure it will help a lot of developers who try to
- apache的math库中的回归——regression(翻译)
lvdccyb
Mathapache
这个Math库,虽然不向weka那样专业的ML库,但是用户友好,易用。
多元线性回归,协方差和相关性(皮尔逊和斯皮尔曼),分布测试(假设检验,t,卡方,G),统计。
数学库中还包含,Cholesky,LU,SVD,QR,特征根分解,真不错。
基本覆盖了:线代,统计,矩阵,
最优化理论
曲线拟合
常微分方程
遗传算法(GA),
还有3维的运算。。。
- 基础数据结构和算法十三:Undirected Graphs (2)
sunwinner
Algorithm
Design pattern for graph processing.
Since we consider a large number of graph-processing algorithms, our initial design goal is to decouple our implementations from the graph representation
- 云计算平台最重要的五项技术
sumapp
云计算云平台智城云
云计算平台最重要的五项技术
1、云服务器
云服务器提供简单高效,处理能力可弹性伸缩的计算服务,支持国内领先的云计算技术和大规模分布存储技术,使您的系统更稳定、数据更安全、传输更快速、部署更灵活。
特性
机型丰富
通过高性能服务器虚拟化为云服务器,提供丰富配置类型虚拟机,极大简化数据存储、数据库搭建、web服务器搭建等工作;
仅需要几分钟,根据CP
- 《京东技术解密》有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的12月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
12月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2164754
本次技术图书试读活动获奖名单及相应作品如下:
一等奖(两名)
Microhardest:http://microhardest.ite