- 表观遗传风暴:深圳AI-BioFab终极防御战全纪实
前言前些天发现了一个巨牛的人工智能免费学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站⚡《表观遗传风暴:深圳AI-BioFab终极防御战全纪实》副标题:抗癌疫苗灌装倒计时90秒惊现组蛋白叛乱,中国启动虫洞计算化解文明级生物危机2025年7月2日14:26光明科学城急电当第184支抗癌疫苗注入冷链罐的瞬间,B3层突爆刺眼蓝光!培养舱内数千细胞染色体疯狂解旋,量子钟在14:26:03
- 《一生一芯》数字实验六:实现随机数发生器
sucool_lb
一生一芯一生一芯
实验目标我们可以利用8位移位寄存器来实现一个简单的随机数发生器。经典的LFSR(线性反馈移位寄存器,Linear-feedbackshiftregister)可以使用n位移位寄存器生成长度为2n−1的二进制循环序列。这类序列的片段在表观上是随机的,所以被广泛用于通信中的随机序列生成。例如,在CDMA通信中的长码的长度就是242−1的伪随机序列。具体实现时,可以用一个8位右移移位寄存器,从左到右的比
- 无人机桥梁3D建模、巡检、检测的航线规划
moonsims
无人机3d
无人机桥梁3D建模、巡检、检测的航线规划无人机在3D建模、巡检和检测任务中的航线规划存在显著差异,主要体现在飞行高度、航线模式、精度要求和传感器配置等方面。以下是三者的详细对比分析:1.核心目标差异任务类型主要目标典型应用场景3D建模生成完整桥梁三维模型BIM建模、数字孪生巡检快速筛查表观病害日常养护、应急检查检测精准量化结构缺陷专项评估、荷载试验前检测2.航线规划关键参数对比(1)飞行高度任务类
- 第十三届蓝桥杯国赛PythonA题解
像风一样_
蓝桥杯python
A斐波那契与7简要题意:求斐波那契数列的第1至202202011200项中,有多少项的个位是7。解题思路:直接暴力计算所有项不可行,因为数据量过大。通过打表观察发现个位数每300项会出现循环规律。预先计算循环周期内个位为7的项数(40个),然后计算完整周期数和剩余项数。代码实现:a=[14,16,17,23,34,37,43,56,74,76,77,83,94,97,103,116,134,136
- 彭博社聚焦Coinbase数据泄露,CertiK联创顾荣辉警示私钥风险与物理攻击
CertiK
观点区块链安全web3
5月18日,彭博社特邀CertiK联合创始人、哥伦比亚大学教授顾荣辉,对Coinbase遭遇数据泄露事件发表观点。他指出:“数字资产交易者对数据泄露的隐私问题极为担忧,因为仅需一个私钥即可转移资产,且几乎无法追回,这使得他们成为犯罪分子的首要目标。”这一论断直指行业安全生态的核心矛盾——当链上防御技术不断升级时,物理世界的威胁却成为新的薄弱环节。区块链网络安全的整体水平虽有所提升,但不法分子并不会
- TCGA 数据分析实战 —— 突变及拷贝数分析
名本无名
生信数据库R数据分析实战数据分析网络数据挖掘
TCGA数据分析实战——突变及拷贝数分析文章目录TCGA数据分析实战——突变及拷贝数分析前言基因组分析数据预处理识别recurrentCNVrecurrentCNV基因注释基因组变异可视化OncoPrintcircosplot部分区域可视化前言在介绍完TCGAbiolinks的查询下载和数据分析功能之后,我们简单展示几个示例,来练练手,加深对这个包的理解和使用我们主要从基因组、转录组和表观组3个维
- 【单倍型理解及计算系列之二】单倍型基本概念以及其与遗传定位中Bin的定义区别
梦仔生信进阶
分析流程的学习数据分析
问题:如何理解单倍型,与遗传定位中Bin的定义区别:简而言之:就是单倍型是基于LD,通常为连锁不平衡(LD)较高的区域形成。但bin是人为划分的,如以固定SNP数量/固定长度设置,将基因组分成连续的区间,用于简化分析等。如果依赖LD结构,这时候与单倍型有交集。Deepseek:在遗传学分析中,单倍型(Haplotype)和Bin(遗传定位中的区间)是两个不同的概念,尽管它们都用于简化基因组信息的复
- 162558-52-3,MCLA的化学发光是一种的超氧化物检测手段
强化生物实验室
leetcode决策树散列表最小二乘法随机森林启发式算法逻辑回归
一、试剂描述MCLA能够与超氧化物阴离子或单线态氧反应产生化学发光。MCLA与超氧化物可逆反应形成一加合物,该加合物的不可逆衰变产生冷光,此反应表观速率常数是~105M–1s–1。MCLA化学发光是一种超氧化物检测手段,可应用白细胞功能研究。二、物理参数【CAS】:162558-52-3【试剂名称】:MCLA(ChemiluminescentProbe)超氧化物化学发光探针【分子式】:C14H13
- 材料力学优化算法:遗传规划(GP):多目标优化与遗传规划_2024-08-08_02-48-19.Tex
chenjj4003
材料力学算法网络linuxpython人工智能
材料力学优化算法:遗传规划(GP):多目标优化与遗传规划绪论遗传规划(GP)简介遗传规划(GeneticProgramming,GP)是一种基于自然选择和遗传学原理的搜索算法,用于自动发现计算机程序、数学公式、策略或任何可表示为树结构的解决方案。它由JohnKoza在1990年代初提出,作为遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)的扩展,特别适用于解决复杂的问题,如函数优化、机器学习、信
- 材料力学优化算法:遗传规划(GP):材料力学优化的并行遗传规划_2024-08-08_04-06-30.Tex
chenjj4003
材料力学算法python开发语言人工智能机器学习
材料力学优化算法:遗传规划(GP):材料力学优化的并行遗传规划绪论遗传规划在材料力学优化中的应用遗传规划(GeneticProgramming,GP)是一种基于自然选择和遗传学原理的搜索算法,它在材料力学优化领域中展现出强大的潜力。GP能够自动生成解决问题的程序或表达式,通过模拟生物进化过程,如繁殖、突变和自然选择,来寻找最优解。在材料力学中,GP可以用于优化材料的结构设计、预测材料性能、以及解决
- Newcpgreport:CpG岛甲基化差异分析
简说基因-专业生信合作伙伴
在人类基因组中,约60%的基因启动子区域都蕴藏着特殊的DNA序列——CpG岛。CpG岛(富含CpG二核苷酸的区域)被称为基因调控的“开关”,它们常位于基因启动子区域,与DNA甲基化、基因沉默等表观遗传现象密切相关。要精准定位这些区域,生物信息学家们开发了多种工具,其中newcpgreport凭借其独特的算法设计和可靠的检测性能,成为该领域的明星工具。功能特点核心功能与原理1.滑动窗口检测法newc
- 生物信息学技能树(Bioinformatics)与学习路径
lisw05
生物信息学生物信息学
李升伟整理生物信息学是一门跨学科领域,涉及生物学、计算机科学以及统计学等多个方面。以下是关于生物信息学的学习路径及相关技能的详细介绍。一、基础理论知识1.生物学基础知识需要掌握分子生物学、遗传学、细胞生物学等相关概念。对基因组结构、蛋白质功能及其相互作用有基本理解。2.编程能力掌握至少一种脚本语言(如Python或Perl),用于数据处理和自动化任务3。学习R语言进行数据分析和可视化。3.统计学与
- 二代和三代测序数据的生殖系变异分析最佳实践综述
生信与基因组学
数据挖掘数据分析健康医疗
二代和三代测序数据的生殖系变异分析最佳实践1.背景知识二代测序(SGS)能够同时并行测序数百万到数十亿条短序列。然而,快速的技术创新已将我们带入了测序的第三个时代,长读长技术使得对非常隐蔽的基因组区域进行测序成为可能。通过SGS或三代测序(TGS)分析生殖系变异是人类遗传学和分子医学的一个关键领域。这些变异会对遗传性疾病的诊断和易感性产生重大影响,并影响对医学治疗的反应。因此,准确识别这些变异对于
- 点云从入门到精通技术详解100篇-基于点云的三维多目标追踪与目标检测
格图素书
目标检测人工智能计算机视觉
目录知识储备基于Python和Open3D库实现的三维点云多目标检测与跟踪技术要点解析:运行环境配置:扩展改进建议:前言三维多目标追踪技术点云目标检测算法2二维多目标追踪框架及三维点云目标检测2.1二维多目标追踪框架2.1.1DeepSORT总体架构2.1.2卡尔曼滤波算法2.1.3匈牙利匹配算法2.1.4二维表观特征提取模型2.2基于鸟瞰图的点云目标检测算法2.2.1ComplexYOLO总体结
- 遗传算法特征筛选和GA-BP
AI Dog
数学建模深度学习人工智能遗传算法BP神经网络数学建模
遗传算法特征筛选与GA-BP(遗传算法优化BP神经网络)遗传算法(GA)是一种模拟自然选择和遗传学的优化算法,它通过选择、交叉、变异等操作对解空间进行搜索,广泛应用于特征选择、优化问题等。结合遗传算法进行特征筛选和优化BP(反向传播)神经网络是一种常见的机器学习模型优化方法。以下将详细介绍这两个部分。1.遗传算法特征筛选特征选择是机器学习中非常重要的步骤,目的是从原始特征集合中选出对模型预测性能有
- 优化算法:遗传算法
垂杨有暮鸦⊙_⊙
算法高等工程数学算法数学建模笔记学习
注:可先看实例《优化算法:遗传算法实例》对照理解目录1.前言2.遗传算法的基本原理2.1基本思想2.2遗传算法中的生物遗传学概念3.遗传算法的步骤1.前言遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)是一种解优化问题的导向随机搜索方法,它模拟生物在自然进化中的选择和遗传(即适者生存)规律而提出来的全局优化搜索算法。遗传算法的思想和基本概念最早由美国Michigan大学的J.Holland教授于
- 数据分享|1961-2017年中国0.25°×0.25° 逐日地表水文数据集(VIC-CN05.1)
JGiser
GIS数据未分类(气象等等)arcgis
缺乏长期高精度的地表观测给我国水文气象研究带来了很大的不确定性。本数据基于陆面水文模式(VICv4.2.d,VariableInfiltrationCapacitymodel)模拟构建了中国1961~2017年0.25°×0.25°逐日地表水文数据集(VIC-CN05.1)。大气驱动场(降水、温度和风速)来自基于中国2400多个站点观测资料插值而成的0.25°×0.25°逐日气象数据集(CN05.
- 【人生算法:解码命运背后的现代生存法则】
调皮的芋头
人工智能神经网络AIGC机器学习
人生算法:解码命运背后的现代生存法则在浙江义乌小商品市场,一个初中毕业的摊主能流利使用八国语言;在深圳华强北,草根创业者凭一款充电宝设计获得千万融资。这些当代传奇背后,暗合着古老东方智慧的结构性密码。当我们用社会科学的手术刀解剖"一命二运三风水"的千年古训,发现其本质是套精密的人生算法系统。一、先天参数:人生操作系统的初始配置基因遗传构成命运的基础代码。哈佛大学行为遗传学研究显示,身高、智力等特质
- OpenCV计算摄影学(16)调整图像光照效果函数illuminationChange()
村北头的码农
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述对选定区域内的梯度场应用适当的非线性变换,然后通过泊松求解器重新积分,可以局部修改图像的表观照明。cv::illuminationChange是OpenCV中用于调整图像光照效果的一个函数。通过这个函数,你可以修改图像中的光照分布,以达到改善图像视觉效果或者为图像
- 遗传算法基础讲解
HH予
深度学习
一、遗传算法基础1.什么是遗传算法?一种模拟生物进化过程的优化算法,基于达尔文的“自然选择”和“遗传学理论”。核心思想:通过选择(优胜劣汰)、交叉(基因重组)、变异(基因突变)操作,逐步逼近问题的最优解。2.为什么用遗传算法?适用性强:解决复杂的非线性、多峰、离散或连续优化问题。无需梯度信息:对目标函数的数学性质要求低,适合黑箱优化。全局搜索能力:通过种群并行搜索,避免陷入局部最优,适合多维优化。
- 鸢尾花分类项目 GUI
编织幻境的妖
分类数据挖掘人工智能
1.机器学习的定义机器学习是一门人工智能的分支,专注于开发算法和统计模型,使计算机能够在没有明确编程的情况下从数据中自动学习和改进。通过识别数据中的模式和规律,机器学习系统可以做出预测或决策。常见的应用包括图像识别、语音识别、推荐系统等。2.为什么使用鸢尾花数据集(Irisdataset)鸢尾花数据集是一个经典的多类分类问题数据集,由英国统计学家和遗传学家RonaldFisher在1936年引入。
- Python实现基因遗传算法
闲人编程
pythonpython开发语言基因遗传算法
目录基因遗传算法简介基因遗传算法的基本步骤Python实现基因遗传算法场景:优化二次函数Python代码实现代码解释场景说明总结基因遗传算法简介基因遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)是一种基于自然选择和遗传学原理的优化算法,适用于求解复杂的组合优化问题。它通过模拟生物进化过程,如选择、交叉、变异等,逐步优化种群中的个体,最终逼近全局最优解。基因遗传算法的基本步骤初始化种群:随机生成
- 神经网络入门推荐知识,神经网络入门书籍推荐
快乐的小肥熊
ai智能写作神经网络matlab人工智能python
适合初学者的神经网络和遗传算法资料遗传算法(GeneticAlgorithm)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群(population)开始的,而一个种群则由经过基因(gene)编码的一定数目的个体(individual)组成。每个个体实际上是染色体(chromosome)带
- 目标跟踪概念、多目标跟踪算法SORT和deep SORT原理
yhwang-hub
深度学习
目录目标跟踪、单目标跟踪、多目标跟踪的概念欧氏距离、马氏距离、余弦距离欧氏距离马氏距离余弦距离SORT算法原理SORT算法中的匈牙利匹配算法指派问题中的匈牙利算法预测模型(卡尔曼滤波器)数据关联(匈牙利匹配)目标丢失问题的处理SORT算法过程deepSORT算法原理状态估计轨迹处理分配问题的评价指标级联匹配深度表观描述子算法总结目标跟踪、单目标跟踪、多目标跟踪的概念目标跟踪分为静态背景下的目标跟踪
- DNA图谱分析:自动分析DNA图谱中的变异YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10
2025年数学建模美赛
YOLO深度学习目标跟踪机器人人工智能
目录引言项目背景与目标YOLO模型简介DNA图谱数据集准备YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10模型训练与优化DNA图谱变异检测的实现UI界面设计与实现评估与优化未来展望结论完整代码实现1.引言随着基因组学的进步,DNA图谱分析已经成为基因检测、疾病诊断、遗传学研究等领域的重要工具。在DNA图谱中,通常会呈现出染色体的多个片段,其中的一些变异可能对健康产生深远的影响。手工分析DNA图谱变异不仅
- 北大数学校友胡懿娟归国任教!重回母校,专注于统计学、微生物学和遗传学的交叉领域
量子位
关注前沿科技量子位又一科学家从美归国——北大数学系校友胡懿娟。援引人民日报消息,在北京大学北京国际数学研究中心发布的2024年工作回顾中显示,她于去年7月入职北大。回来之后,她将继续专注于统计学、微生物学和遗传学的交叉领域,致力于解决实际的生物医学数据分析问题。△北大官网截图网友纷纷为她点赞:能力与颜值并存!同时也感叹,越来越多的科学家选择回到祖国,为科学技术发展和人才培养添砖加瓦。北大数学校友胡
- 群体遗传分析(一)#学习笔记
kangroomoon
哈温的遗传平衡定律是基础,费、莱、霍的群体遗传学是数学基础和理论框架,木村资生的中性进化论深化了自然选择的概念。中性学说认为:分子水平上的遗传变异在很大程度上是中性的,变异程度主要由突变速率和有效群体大小决定。(通过观察值和理论值之间的差异性测验中性进化假说)群体遗传多态性与结构分析Locus:遗传座位,在群体中通常包含多个allele:等位基因,即遗传多态性。大多数的新突变是由于geneticd
- 遗传算法(Genetic Algorithm,GA)-基于MATLAB环境实现
朱佩棋(代码版)
启发式算法启发式算法算法matlab
1.GA简介geneticalgorithm,美国Holland教授创立,基于达尔文进化论和孟德尔的遗传学说。遗传算法类比了生物界中自然选择、交叉、变异等自然进化方式,利用数码串类比染色体,通过选择、交叉、变异等遗传算子模拟生物的进化过程。1.1遗传算法的流程1.编码伪代码:2.产生初始群体Chooseinitialpopulation3.计算适应度Evaluatethefitnessofeach
- 基于STM32F407实现土壤湿度检测
Yu.y1
stm32单片机嵌入式硬件
土壤湿度传感器它利用电磁脉冲原理、根据电磁波在介质中传播频率来测量土壤的表观介电常数,从而得到土壤相对含水量。代码流程1.看原理图确定GPIO与ADC通道PA5,ADC1IN52.配置GPIO为模拟模式3.ADC初始化a.结构体申明ADC_CommonInitTypeDefb.时钟使能c.结构体配置d.初始化4.ADC通道初始化a.结构体申明ADC_InitTypeDefb.结构体配置c.初始化5
- Psychology 心理学
the 8th dwarf
English心理学
psychology心理学mind心理,心灵,精神soul灵魂behavior行为psychologist心理学家philosophy哲学philosopher哲学家Empiricism经验主义Positivism实证主义biology生物学evolution进化genetics遗传学physiology生理学endocrine内分泌physics物理学psychophysics心理物理学Prin
- ASM系列四 利用Method 组件动态注入方法逻辑
lijingyao8206
字节码技术jvmAOP动态代理ASM
这篇继续结合例子来深入了解下Method组件动态变更方法字节码的实现。通过前面一篇,知道ClassVisitor 的visitMethod()方法可以返回一个MethodVisitor的实例。那么我们也基本可以知道,同ClassVisitor改变类成员一样,MethodVIsistor如果需要改变方法成员,注入逻辑,也可以
- java编程思想 --内部类
百合不是茶
java内部类匿名内部类
内部类;了解外部类 并能与之通信 内部类写出来的代码更加整洁与优雅
1,内部类的创建 内部类是创建在类中的
package com.wj.InsideClass;
/*
* 内部类的创建
*/
public class CreateInsideClass {
public CreateInsideClass(
- web.xml报错
crabdave
web.xml
web.xml报错
The content of element type "web-app" must match "(icon?,display-
name?,description?,distributable?,context-param*,filter*,filter-mapping*,listener*,servlet*,s
- 泛型类的自定义
麦田的设计者
javaandroid泛型
为什么要定义泛型类,当类中要操作的引用数据类型不确定的时候。
采用泛型类,完成扩展。
例如有一个学生类
Student{
Student(){
System.out.println("I'm a student.....");
}
}
有一个老师类
- CSS清除浮动的4中方法
IT独行者
JavaScriptUIcss
清除浮动这个问题,做前端的应该再熟悉不过了,咱是个新人,所以还是记个笔记,做个积累,努力学习向大神靠近。CSS清除浮动的方法网上一搜,大概有N多种,用过几种,说下个人感受。
1、结尾处加空div标签 clear:both 1 2 3 4
.div
1
{
background
:
#000080
;
border
:
1px
s
- Cygwin使用windows的jdk 配置方法
_wy_
jdkwindowscygwin
1.[vim /etc/profile]
JAVA_HOME="/cgydrive/d/Java/jdk1.6.0_43" (windows下jdk路径为D:\Java\jdk1.6.0_43)
PATH="$JAVA_HOME/bin:${PATH}"
CLAS
- linux下安装maven
无量
mavenlinux安装
Linux下安装maven(转) 1.首先到Maven官网
下载安装文件,目前最新版本为3.0.3,下载文件为
apache-maven-3.0.3-bin.tar.gz,下载可以使用wget命令;
2.进入下载文件夹,找到下载的文件,运行如下命令解压
tar -xvf apache-maven-2.2.1-bin.tar.gz
解压后的文件夹
- tomcat的https 配置,syslog-ng配置
aichenglong
tomcathttp跳转到httpssyslong-ng配置syslog配置
1) tomcat配置https,以及http自动跳转到https的配置
1)TOMCAT_HOME目录下生成密钥(keytool是jdk中的命令)
keytool -genkey -alias tomcat -keyalg RSA -keypass changeit -storepass changeit
- 关于领号活动总结
alafqq
活动
关于某彩票活动的总结
具体需求,每个用户进活动页面,领取一个号码,1000中的一个;
活动要求
1,随机性,一定要有随机性;
2,最少中奖概率,如果注数为3200注,则最多中4注
3,效率问题,(不能每个人来都产生一个随机数,这样效率不高);
4,支持断电(仍然从下一个开始),重启服务;(存数据库有点大材小用,因此不能存放在数据库)
解决方案
1,事先产生随机数1000个,并打
- java数据结构 冒泡排序的遍历与排序
百合不是茶
java
java的冒泡排序是一种简单的排序规则
冒泡排序的原理:
比较两个相邻的数,首先将最大的排在第一个,第二次比较第二个 ,此后一样;
针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个
例题;将int array[]
- JS检查输入框输入的是否是数字的一种校验方法
bijian1013
js
如下是JS检查输入框输入的是否是数字的一种校验方法:
<form method=post target="_blank">
数字:<input type="text" name=num onkeypress="checkNum(this.form)"><br>
</form>
- Test注解的两个属性:expected和timeout
bijian1013
javaJUnitexpectedtimeout
JUnit4:Test文档中的解释:
The Test annotation supports two optional parameters.
The first, expected, declares that a test method should throw an exception.
If it doesn't throw an exception or if it
- [Gson二]继承关系的POJO的反序列化
bit1129
POJO
父类
package inheritance.test2;
import java.util.Map;
public class Model {
private String field1;
private String field2;
private Map<String, String> infoMap
- 【Spark八十四】Spark零碎知识点记录
bit1129
spark
1. ShuffleMapTask的shuffle数据在什么地方记录到MapOutputTracker中的
ShuffleMapTask的runTask方法负责写数据到shuffle map文件中。当任务执行完成成功,DAGScheduler会收到通知,在DAGScheduler的handleTaskCompletion方法中完成记录到MapOutputTracker中
- WAS各种脚本作用大全
ronin47
WAS 脚本
http://www.ibm.com/developerworks/cn/websphere/library/samples/SampleScripts.html
无意中,在WAS官网上发现的各种脚本作用,感觉很有作用,先与各位分享一下
获取下载
这些示例 jacl 和 Jython 脚本可用于在 WebSphere Application Server 的不同版本中自
- java-12.求 1+2+3+..n不能使用乘除法、 for 、 while 、 if 、 else 、 switch 、 case 等关键字以及条件判断语句
bylijinnan
switch
借鉴网上的思路,用java实现:
public class NoIfWhile {
/**
* @param args
*
* find x=1+2+3+....n
*/
public static void main(String[] args) {
int n=10;
int re=find(n);
System.o
- Netty源码学习-ObjectEncoder和ObjectDecoder
bylijinnan
javanetty
Netty中传递对象的思路很直观:
Netty中数据的传递是基于ChannelBuffer(也就是byte[]);
那把对象序列化为字节流,就可以在Netty中传递对象了
相应的从ChannelBuffer恢复对象,就是反序列化的过程
Netty已经封装好ObjectEncoder和ObjectDecoder
先看ObjectEncoder
ObjectEncoder是往外发送
- spring 定时任务中cronExpression表达式含义
chicony
cronExpression
一个cron表达式有6个必选的元素和一个可选的元素,各个元素之间是以空格分隔的,从左至右,这些元素的含义如下表所示:
代表含义 是否必须 允许的取值范围 &nb
- Nutz配置Jndi
ctrain
JNDI
1、使用JNDI获取指定资源:
var ioc = {
dao : {
type :"org.nutz.dao.impl.NutDao",
args : [ {jndi :"jdbc/dataSource"} ]
}
}
以上方法,仅需要在容器中配置好数据源,注入到NutDao即可.
- 解决 /bin/sh^M: bad interpreter: No such file or directory
daizj
shell
在Linux中执行.sh脚本,异常/bin/sh^M: bad interpreter: No such file or directory。
分析:这是不同系统编码格式引起的:在windows系统中编辑的.sh文件可能有不可见字符,所以在Linux系统下执行会报以上异常信息。
解决:
1)在windows下转换:
利用一些编辑器如UltraEdit或EditPlus等工具
- [转]for 循环为何可恨?
dcj3sjt126com
程序员读书
Java的闭包(Closure)特征最近成为了一个热门话题。 一些精英正在起草一份议案,要在Java将来的版本中加入闭包特征。 然而,提议中的闭包语法以及语言上的这种扩充受到了众多Java程序员的猛烈抨击。
不久前,出版过数十本编程书籍的大作家Elliotte Rusty Harold发表了对Java中闭包的价值的质疑。 尤其是他问道“for 循环为何可恨?”[http://ju
- Android实用小技巧
dcj3sjt126com
android
1、去掉所有Activity界面的标题栏
修改AndroidManifest.xml 在application 标签中添加android:theme="@android:style/Theme.NoTitleBar"
2、去掉所有Activity界面的TitleBar 和StatusBar
修改AndroidManifes
- Oracle 复习笔记之序列
eksliang
Oracle 序列sequenceOracle sequence
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098859
1.序列的作用
序列是用于生成唯一、连续序号的对象
一般用序列来充当数据库表的主键值
2.创建序列语法如下:
create sequence s_emp
start with 1 --开始值
increment by 1 --増长值
maxval
- 有“品”的程序员
gongmeitao
工作
完美程序员的10种品质
完美程序员的每种品质都有一个范围,这个范围取决于具体的问题和背景。没有能解决所有问题的
完美程序员(至少在我们这个星球上),并且对于特定问题,完美程序员应该具有以下品质:
1. 才智非凡- 能够理解问题、能够用清晰可读的代码翻译并表达想法、善于分析并且逻辑思维能力强
(范围:用简单方式解决复杂问题)
- 使用KeleyiSQLHelper类进行分页查询
hvt
sql.netC#asp.nethovertree
本文适用于sql server单主键表或者视图进行分页查询,支持多字段排序。KeleyiSQLHelper类的最新代码请到http://hovertree.codeplex.com/SourceControl/latest下载整个解决方案源代码查看。或者直接在线查看类的代码:http://hovertree.codeplex.com/SourceControl/latest#HoverTree.D
- SVG 教程 (三)圆形,椭圆,直线
天梯梦
svg
SVG <circle> SVG 圆形 - <circle>
<circle> 标签可用来创建一个圆:
下面是SVG代码:
<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" version="1.1">
<circle cx="100" c
- 链表栈
luyulong
java数据结构
public class Node {
private Object object;
private Node next;
public Node() {
this.next = null;
this.object = null;
}
public Object getObject() {
return object;
}
public
- 基础数据结构和算法十:2-3 search tree
sunwinner
Algorithm2-3 search tree
Binary search tree works well for a wide variety of applications, but they have poor worst-case performance. Now we introduce a type of binary search tree where costs are guaranteed to be loga
- spring配置定时任务
stunizhengjia
springtimer
最近因工作的需要,用到了spring的定时任务的功能,觉得spring还是很智能化的,只需要配置一下配置文件就可以了,在此记录一下,以便以后用到:
//------------------------定时任务调用的方法------------------------------
/**
* 存储过程定时器
*/
publi
- ITeye 8月技术图书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8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。
8月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2102830
本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《跨终端Web》
gleams:http