- DeepSeek的崛起之路:从技术突破到行业变革
诚信爱国敬业友善
心得人工智能aiDeepSeek
一、DeepSeek的进化历程初创与奠基(2023-2024)作为幻方量化子公司,DeepSeek于2023年在杭州成立,专注于大语言模型研发。其首代模型通过量化投资的算法积累实现推理效率突破,为后续发展奠定基础。技术爆发(2024-2025)2024年末:发布DeepSeek-V3(671B参数),性能超越多数开源模型,逼近GPT-4等闭源标杆。2025年1月:推出R1系列(660B参数),通过
- 《六月集训》(第二十三天)——字典树
EchoRouRou
leetcodec++leetcoe字典树
文章目录前言一、练习题目二、算法思路三、源码剖析前言欢迎大家积极在评论区留言发表自己的看法,知无不言,言无不尽,养成每天刷题的习惯,也可以自己发布优质的解题报告,供社区一同鉴赏,吸引一波自己的核心粉丝。今天是六月集训第二十三天:字典树一、练习题目472.连接词面试题17.15.最长单词二、算法思路1、472.连接词:题目有点难。还在从基础看起,2、面试题17.15.最长单词:三、源码剖析//472
- 小学生数学测试软件编写分析,小学数学测试的质量分析
达拉斯手记
小学生数学测试软件编写分析
六年级数学期末考试质量分析一、试卷评价本试卷涵盖面比较广,考查了学生多方面的能力,试卷紧扣新课程理念,从概念、计算、操作、应用等方面考查学生的双基、思维、操作、问题解决的能力,可以说全面考查了学生的综合学习能力。这次考试体现了课程改革的一些成果,也暴露了我们教学中存在的不足,为今后进一步改进教学工作提供了宝贵的经验。试卷全面考查学生对教材中的基础知识掌握情况、基本技能的形成情况及对数学知识的灵活应
- 一个漏测Bug能让你想到多少?_因为漏测导致的生产问题
2401_89285701
bug
2.1需求评审阶段,对业务需求细节理解不明确,设计存在不合理,未深入挖掘隐含拓展需求问题分析在实际产品研发过程中,产品需求其实处于一个细化、优化、下钻过程中,在需求PRD文档交互文档输出进行评审时,未能把一些产品细节问题、隐含需求暴露出来,而测试用例的编写是基于PRD、交互文档以及自己对该需求经验理解所涉及测试用例。改进措施需求评审前,我们应该先仔细阅读PRD及交互文档,先形成自己对产品的思考,通
- 算法竞赛备赛——【背包DP】多重背包
Aurora_wmroy
算法竞赛备赛算法动态规划c++数据结构蓝桥杯
多重背包基础模型有一个体积为V的背包,商店有n种物品,每种物品有一个价值v和体积w,每种物品有s个,问能够装下物品的最大价值。这里每一种物品只有s+1种状态即“拿0个、1个、2个…s个”在基础版模型中,多重背包就是将每种物品的s个摊开,变为s种相同的物品,从而退化成01背包处理只需要在01背包的基础上稍加改动,对每一个物品循环更新s次即可时间复杂度为O(nsV)例题小明的背包3蓝桥知识点:DP——
- leetcode盛水最多的容器c++深度剖析【双指针篇】
重铸自身根基
优选算法leetcodec++算法
盛水最多的容器前言对于程序员来说,必不可少的就是一定的算法能力,可以跟着小编一起学习题目的做题思路,培养算法能力,这里的双指针抽象为一种数组下标,更像是一种做题思路文章目录盛水最多的容器前言题目解读算法思路编写代码总结题目解读查看原题请点击&height){intleft=0,right=height.size()-1,ret=0;while(leftheight[right])right--;e
- MATLAB中count函数用法
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目录语法说明示例对出现次数计数使用模式对数字和字母进行计数多个子字符串的所有出现次数忽略大小写对字符向量中的子字符串进行计数count函数的功能是计算字符串中模式的出现次数。语法A=count(str,pat)A=count(str,pat,'IgnoreCase',true)说明A=count(str,pat)返回pat在str中的出现次数。如果pat是包含多个模式的数组,则count返回pat
- 基于图像处理的裂缝宽度检测系统-matlab
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计算机视觉图像处理人工智能
图像处理技术广泛地应用于桥梁、房屋、道路等工程施工中出现的表面裂缝,利用数字图像处理技术来测量结构物表面裂缝宽度是一种无损检测方法.基于图像处理的裂缝宽度检测系统需采用的图像处理算法有:(1)读取裂缝图像;(2)图像转化为灰度图像;(3)图像的增强;(4)平滑滤波;(5)阈值分割;(6)形态学去噪;(7)边缘检测(Canny算子);(8)边缘坐标点的提取;结果见:源程序见:基于图像处理的裂缝宽度检
- 0基础Deepseek-AI编程课程
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AI编程人工智能
这个0基础Deepseek-AI编程班课程,专门为没有编程经验的学员设计,涵盖了AI编程的基础知识,并深入讲解算法类工具的设计思维,让学员掌握AI编程的核心技能,最终能够独立开发AI工具。课程亮点✅从零开始:即使是0基础的小白,也能快速入门AI编程,掌握核心概念。✅实战驱动:课程不仅仅讲解理论,更会带领学员动手实操,设计属于自己的AI工具。✅深入AI算法:掌握AI编程的逻辑,理解如何构建和优化AI
- ORB-SLAM3源码的学习:GeometricTools文件
PaLu-LvL
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前言GeometricTools提供了两种几何计算功能:1.计算两个关键帧之间的基础矩阵、2.通过三角化算法从两个视角恢复三维点。这部分功能在ORB-SLAM2中就已经介绍过了,这里不过多赘述。1.头文件GeometricTools.h除了计算基础矩阵和三角化恢复三维点外,头文件中还提供了两种用于比较矩阵的模板函数。第一个函数用于比较一个OpenCV矩阵和一个Eigen矩阵,第二个函数用于比较两个
- tar 压缩算法对比与实践指南
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在Linux系统管理和开发过程中,文件压缩打包是一项常见的需求。tar作为最常用的归档工具,支持多种压缩算法,不同算法之间在压缩比、压缩速度和解压速度等方面各有特点。本文将深入分析各种压缩算法的性能特征,并提供实用的选择建议。压缩算法性能对比我们选择了五种常用的压缩方式进行测试,包括:原始tar(无压缩)gzip压缩(tar.gz)xz压缩(tar.xz)zstd压缩(tar.zst)lz4压缩(
- 通过MATLAB/Simulink平台,使用时域分析法评估一个典型控制系统的响应速度性能指标
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目录基于Simulink的时域分析法评估系统的响应速度性能指标1.背景介绍1.1项目背景1.2系统描述1.3应用场景2.系统架构设计2.1系统框图2.2数学模型3.Simulink仿真模型步骤3.1创建Simulink模型3.2添加模块3.2.1阶跃输入模块3.2.2系统模型模块3.2.3输出显示模块3.2.4数据记录模块3.3连接模块3.4设置仿真参数3.5运行仿真4.响应速度性能指标计算5.参
- 朴素贝叶斯模型在文本分类中的应用
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朴素贝叶斯(NaiveBayes)是一种基于贝叶斯定理的概率分类算法,广泛应用于文本分类任务中。它的核心思想是根据训练数据中不同类别的条件概率,预测新文本属于哪个类别。尽管其假设条件较为简单(假设特征之间相互独立),但朴素贝叶斯在许多实际应用中仍表现出色,特别是在处理文本分类任务时。本文将介绍朴素贝叶斯模型的基本原理、在文本分类中的应用以及其优缺点,并通过示例说明其具体实现。1.朴素贝叶斯模型的基
- 由GPT支付等衍生的国际支付问题
程序员
前言大约2023年1月,是笔者第一次接触openai的时间,用起来的感受就是爽,以至于那段时间都在高强度使用gpt辅助工作,同年2月,openai推出旗下产品的付费plus服务,增值业务包括:高峰时段免排队、快速响应以及优先获得新功能和改进,最初版本的plus笔者也购入使用过(图1)相信绝大部分用户一开始都卡在了这个页面,笔者当初也是,第一次找人整的代充,花了200?不太记得了,总之刚出的时候那代
- 量子计算信息安全威胁与应对
岛屿旅人
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文章目录前言一、量子计算信息安全威胁及影响1.2量子计算发展迅速,安全威胁日益迫近二、PQC研究与应用进展2.1欧美在PQC领域研究近三十年,积累深厚2.2NIST引领PQC标准制定,取得初步成果2.3美国全方位布局加快推动PQC迁移与应用三、PQC应用发展前景3.1PQC算法和应用安全性需进一步验证3.2PQC算法国际标准将持续开展研究3.3PQC升级迁移是一项长期系统性工程四、QKD技术优劣势
- 机器学习 - 学习线性模型的重要性
谦亨有终
跟着AI向前走机器学习学习人工智能
在接下来的博文中,我们将重点学习线性模型的回归模型和分类模型,在学习之前,让我们来了解一下学习线性模型的重要性,以及如何入门学习。一、作为初学者如何学习线性模型?作为初学者,要高效学习机器学习以及其中的线性模型,可以遵循以下几个步骤和建议:(一)、机器学习的整体学习策略打好数学基础线性代数:理解向量、矩阵、线性变换等,这些是理解模型表示(如y=w^Tx+b)和算法优化的基础。微积分:掌握导数、梯度
- 算法基础1.3:双指针,位运算,离散化,区间合并
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算法基础算法
双指针for(inti=0,j=0;iusingnamespacestd;constintN=100010;intn;intq[N],s[N];//s存的是当前j到i这个区间里面每一个数出现的次数。intmain(){scanf("%d",&n);for(inti=0;i1)s[q[j++]]--;//有重复的数,把它拿出去,表示这个数减1res=max(res,i-j+1);//更新答案}cou
- 常见数据结构的简介(基本概念 & 操作 & 时间复杂度)
子诚之
编程
文章目录0.概览1.线性表、栈和队列2.数组2.1基本操作1)时间复杂度2)案例3.字符串3.1存储结构3.2基本操作1)时间复杂度2)案例:最大公共字符串4.二叉树4.1储存结构4.2基本操作1)时间复杂度2)案例:使用字典树判断字符串是否存在5.哈希/散列表5.1哈希函数5.2基本操作1)时间复杂度2)案例:构建哈希表《重学数据结构与算法》学习笔记0.概览数据结构增删查特点线性表变长栈队列数组
- 常见解题方法(位运算、双指针、前缀和)
wibkb
java排序算法快速排序
目录位运算双指针前缀和对于自己刷题过程中遇到的一些常见简单解题方法进行了一个总结:数组在数据结构中是线性表的一种,在算法题中常常以整数数组和字符串等形式展现,其实数组中包含有更多的数据类型,这一段主要说明整数数组的一些常见问题解法;数组的一个特点,可以通过下标对于数据进行一个快速访问,即a[i]=xx;位运算本质上应该算在数学系算法的一大类,通过数组中的各个数进行一个位运算来获得最终的结果。位运算
- Python随机森林算法详解与案例实现
闲人编程
python算法python随机森林数据分析人工智能
目录Python随机森林算法详解与案例实现1、随机森林算法概述2、随机森林的原理3、实现步骤4、分类案例:使用随机森林预测鸢尾花品种4.1数据集介绍4.2代码实现4.3代码解释4.4运行结果5、回归案例:使用随机森林预测波士顿房价5.1数据集介绍5.2代码实现5.3代码解释5.4运行结果6、随机森林的优缺点7、改进方向8、应用场景9、总结Python随机森林算法详解与案例实现1、随机森林算法概述随
- Python 循环神经网络(RNN)算法详解与应用案例
闲人编程
pythonpythonrnn算法循环神经网络深度学习文本生成
目录Python循环神经网络(RNN)算法详解与应用案例引言一、RNN的基本原理1.1RNN的结构1.2RNN的优势与挑战二、Python中RNN的面向对象实现2.1`RNNCell`类的实现2.2`RNNModel`类的实现2.3`Trainer`类的实现三、案例分析3.1序列预测3.1.1数据准备3.1.2模型训练3.1.3结果分析3.2文本生成3.2.1数据准备3.2.2模型训练3.2.3文
- 基于深度学习YOLOv10的PCB板缺陷检测系统(附完整资源+PySide6界面+训练代码)
人工智能_SYBH
深度学习YOLO人工智能目标检测python
引言:在现代制造业中,电子元件和PCB(印刷电路板)是非常重要的基础设施。PCB缺陷检测是生产过程中至关重要的一步。传统的缺陷检测方法主要依靠人工检查,这不仅效率低,而且容易受到人眼疲劳的影响。随着深度学习技术的不断发展,基于深度学习的自动化缺陷检测已成为研究的热点,尤其是在计算机视觉领域。YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法凭借其高速和高精度的优势,成为了目标检测领域的佼佼者。本文
- 【蓝桥杯C/C++】彻底理解双指针算法
不会喷火的小火龙
#蓝桥杯算法与数据结构算法数据结构c++
目录学习目标什么是双指针?双指针的分类核心思想模板写法经典例题移除元素双指针法分析题意具体代码最长连续不重复子序列输入格式输出格式数据范围输入样例:输出样例:核心思路数组元素的目标和输入格式输出格式数据范围输入样例:输出样例:核心思路总结一下学习目标了解双指针算法是什么以及分类理解双指针算法的原理会用代码编写双指针算法在实际题目中灵活运用双指针在数组的开章中我们提到了这个算法,如果没有看的话可以学
- C++自研游戏引擎-碰撞检测组件-八叉树AABB检测算法实现
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三维引擎c++人工智能算法八叉树
八叉树碰撞检测是一种在三维空间中高效处理物体碰撞检测的算法,其原理可以类比为一个管理三维空间物体的智能系统。这个示例包含两个部分:八叉树部分用于宏观检测,AABB用于微观检测。AABB可以更换为均值或节点检测来提高检测精度。八叉树的构建确定根节点范围首先要为整个碰撞检测系统确定一个初始范围,这就像是为所有参与碰撞检测的物体划定一个“活动区域”。这个范围是一个能够完全容纳所有待检测物体的三维立方体空
- matlab 延迟算子,时间序列分析-----2---时间序列预处理
这块必被安排
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既然有了序列,那怎么拿来分析呢?时间序列分析方法分为描述性时序分析和统计时序分析。1、描述性时序分析通过直观的数据比较或绘图观测,寻找序列中蕴含的发展规律,这种分析方法就称为描述性时序分析。描述性时序分析方法具有操作简单、直观有效的特点,它通常是人们进行统计时序分析的第一步。2、统计时序分析(1)频域分析方法原理:假设任何一种无趋势的时间序列都可以分解成若干不同频率的周期波动发展过程:1)早期的频
- 数字内容体验未来趋势:五大平台横向对比与深度解析
清风徐徐de来
其他
内容概要当前,企业数字化转型的核心战场正逐步向数字内容体验的精细化运营转移。随着用户行为碎片化与需求多元化趋势加剧,AI驱动的智能推荐系统、基于数据决策的动态优化能力,以及跨渠道的品牌一致性维护,已成为衡量内容平台竞争力的三大核心维度。本文将围绕这三大支柱,通过横向对比主流平台的技术架构与落地实践,揭示未来数字内容体验的演进方向。首先,AI驱动不仅改变了内容分发的效率,更通过深度学习算法实现用户行
- 共享内存的数据结构 ——循环队列+信息量 ——互斥锁、多进程的消费者模型 源码模型 测试代码 C++
sevenysq
数据结构c++centoslinux
前言:简单来说,共享内存不能自动扩展,申请多少就是多少,而且只能用C++内置的数据类型。也不能用STL容器,例如vector会自动扩展,容易造成内存泄漏,越界等问题。移动语义也不能用。要想实现多进程的生产/消费者模型只能采用循环队列。循环队列类值得一提的是这里面头尾指针的移动算法:(指针+1)取最大长度的余数。其他都很简单。#include#include#include#include#incl
- 众英达赏聘:人才与机会的完美交汇点
xjxijd
招聘
在信息化高速发展的今天,无论是企业还是求职者,都渴望能够在一个高效、便捷、精准的平台上找到彼此。众英达赏聘,正是这样一个致力于连接人才与机会的综合性招聘平台。众英达赏聘凭借其独特的算法和精准匹配技术,能够迅速分析用户的需求和特点,为企业和求职者提供个性化的推荐服务。无论是正在寻找优秀团队的企业,还是正在寻找理想工作岗位的求职者,都能在众英达赏聘上找到满意的选择。一个以企业招聘为主并融合本地生活出行
- Vue3 中的 defineProps:优雅地实现子父组件传值
良月柒
vue.js前端javascript
Vue.js一直以来都是前端开发者们钟爱的框架之一,而在最新的Vue3中,引入了一些新的特性和改进,其中之一就是defineProps。defineProps提供了一种更加明确和类型安全的方式来定义子组件的props,让子父组件之间的数据传递更加清晰和可维护。本文将介绍Vue3中defineProps的用法以及如何在子组件中使用它来接收父组件传递的props数据。什么是defineProps?de
- 算法刷题--哈希表--字母异位词和两个数组的交集
Bruce Jue
LeetCode刷题算法散列表哈希算法
哈希表概念哈希表是根据关键码的值而直接进行访问的数据结构。直白来讲数组就是一种哈希表。那么哈希表能解决什么问题呢,一般哈希表都是用来快速判断一个元素是否出现集合里。那么一般都是将一个集合里面的元素映射为哈希表的索引。那么设计哈希表的时候需要考虑以下原则:均匀性,尽可能让不同key均匀分布到哈希表中;高效性;覆盖性,确保所有key都能映射到哈希表范围内。当多个元素映射到同一个索引时,这种现象叫做哈希
- apache ftpserver-CentOS config
gengzg
apache
<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="
http://mina.apache.o
- 优化MySQL数据库性能的八种方法
AILIKES
sqlmysql
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
Kai_Ge
JeeSite
JeeSite 企业信息化快速开发平台
平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
bit1129
scala
泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
}
}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
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.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
dcj3sjt126com
yiiframework
在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
come_for_dream
对象
概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
gcq511120594
编程互联网
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
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Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
return
- Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介
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- Hadoop集群工具distcp
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1. 环境描述
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rock无kerberos权限认证,stone有要求认证。
1. 从rock复制到stone,采用hdfs
Hadoop distcp -i hdfs://rock-nn:8020/user/cxz/input hdfs://stone-nn:8020/user/cxz/运行在rock端,即源端问题:报版本
- 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本
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主脚本(用于备份mysql数据库): 该Shell脚本可以自动备份
数据库。只要复制粘贴本脚本到文本编辑器中,输入数据库用户名、密码以及数据库名即可。我备份数据库使用的是mysqlump 命令。后面会对每行脚本命令进行说明。
1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(中)——设计与编码篇
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Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。
Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。
Premium Pixels:为那些有创意的人提供免费的素材。
- thrift总结 - 跨语言服务开发
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IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架
Thrift入门及Java实例演示
thrift的使用介绍
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POM:
<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>