代码随想录算法训练32 | 贪心算法 part02

细说机器学习算法之ROC曲线用于模型评估 Melancholy 啊机器学习算法人工智能数据挖掘 python
系列文章目录第一章：Pyhton机器学习算法之KNN第二章：Pyhton机器学习算法之K—Means第三章：Pyhton机器学习算法之随机森林第四章：Pyhton机器学习算法之线性回归第五章：Pyhton机器学习算法之有监督学习与无监督学习第六章：Pyhton机器学习算法之朴素贝叶斯第七章：Pyhton机器学习算法之XGBoost第八章：Pyhton机器学习算法之GBDT第九章：Pyhton机器学
（3-5）文生图模型架构：扩散模型码农三叔训练 RAG 多模态)人工智能 python 深度学习大模型文生图多模态
3.5扩散模型扩散模型（DiffusionModels）是一类用于生成图像的深度学习模型，近年来在图像生成任务中取得了显著的进展。扩散模型的基本思想是通过逐步添加噪声到数据中，然后学习从噪声中恢复原始数据的过程。3.5.1扩散模型的基本概念扩散模型是一种基于随机过程的生成模型，通过逐步添加和去除噪声，实现从随机噪声到高质量数据的转化，其独特的训练和生成机制使其在图像生成领域表现出色。1.扩散过程扩
深入解析：WinRAR与WinZip的全面对比夜色呦 winrar
在数字时代，文件压缩工具已成为我们日常工作和生活中不可或缺的一部分。当我们谈论压缩软件时，WinRAR和WinZip是两个最常被提及的名字。尽管它们都提供了压缩和解压文件的功能，但它们之间存在一些关键的差异。本文将深入探讨WinRAR和WinZip的主要区别，包括它们的压缩技术、用户界面、兼容性、安全性、附加功能以及成本效益等方面。1.压缩技术WinRAR和WinZip使用不同的压缩算法。WinR
深入剖析 Scikit-learn 中的 LogisticRegression：参数调优指南夜色呦 scikit-learn 机器学习人工智能
LogisticRegression是一种广泛应用于二分类问题的机器学习算法。在scikit-learn库中，LogisticRegression类提供了一个高效且易于使用的实现。本文将深入探讨LogisticRegression的各种参数，并展示如何通过调整这些参数来优化模型的性能。1.LogisticRegression简介LogisticRegression通过使用逻辑函数将线性回归的输出映
粒子群算法原理的示例介绍 12abxd 算法模板算法粒子群算法数学建模 python
一：粒子群优化算法的介绍粒子群优化算法（PSO）是一种基于群体智能的优化算法，于1995年提出。它受到鸟群狩猎行为的启发，通过模拟鸟群或鱼群的社会行为来进行问题的求解。基本原理粒子群算法中，每个解决问题的潜在解被视为搜索空间中的一个“粒子”，每个粒子代表了问题的一个可能解。粒子在搜索空间中飞行，通过跟踪两个“极值”来更新自己的位置和速度：1.个体极值：粒子自身所经历的最优位置。2.全局极值：整个粒
侯捷 C++ 课程学习笔记：深入理解 C++ 核心技术与实战应用不能只会打代码其他 java jvm 开发语言侯捷 C++课程学习笔记
目录引言第一章：C++基础回顾1.1C++的历史与发展1.2C++的核心特性1.3C++的编译与执行第二章：面向对象编程2.1类与对象2.2构造函数与析构函数2.3继承与多态第三章：泛型编程与模板3.1函数模板3.2类模板3.3STL容器与算法第四章：高级特性4.1智能指针4.2移动语义与右值引用4.3Lambda表达式第五章：实战应用5.1项目结构设计5.2性能优化5.3调试与测试第六章：学习心
机器学习笔记 - 将音频转换为图像进行分类的机器学习模型坐望云起深度学习从入门到精通机器学习深度学习语音识别光谱图 Whisper
一、简述语音识别技术是将音频信号转化为文本的过程。其基本原理如下：1.音频录制：首先需要对口语发音进行录制，并将其转化为数字形式的音频文件。2.预处理：对音频信号进行预处理，包括去除杂音干扰、增加音频的信噪比以及消除不必要的语音、噪声等。3.特征提取：特征提取是语音信号处理的一个重要部分，通过对音频数据进行分析，提取其中特有的频率、音调、幅度等数学特征，并转化成数字特征。4.模型训练：在特征提取完
数字孪生制造：如何通过数字化技术提高产品质量和生产效率 AI天才研究院大数据AI人工智能自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者：禅与计算机程序设计艺术随着数字技术的发展、生产线上工具的更新换代，数字孪生制造（Digitaltwins）已经成为制造业的一个热点方向。数字孪生制造可以帮助企业实现软硬件联动的全自动化，同时还可以降低成本、提升品牌知名度和竞争力。它在企业资源方面有巨大的投入，既包括资金、人员、设备等，也包括智能制造系统、算法模型和云计算平台等基础设施建设。虽然数字孪生制造的研发已经进入了新阶段，但其实际应用
算法随笔_33: 132模式程序趣谈算法 python 数据结构
上一篇:算法随笔_32:移掉k位数字-CSDN博客=====题目描述如下:给你一个整数数组nums，数组中共有n个整数。132模式的子序列由三个整数nums[i]、nums[j]和nums[k]组成，并同时满足：inums[k]。此时我们如何更新这个stck数组呢？先给结论1:我们在stck中删除所有小于nums[9]的元素。把小于nums[9]的最大元素，比如nums[12]存入另一个变量k_m
毕设分享基于Kmeans的图像分割算法软件设计 bee_dc 毕业设计毕设大数据
文章目录0简介1Kmeans聚类算法基本原理2基于Kmeans图像分割算法流程4代码运行结果及评价5最后0简介今天学长向大家分享一个毕业设计项目毕业设计基于Kmeans的图像分割算法软件设计项目运行效果：毕业设计基于kmean的图像分割项目分享:见文末!1Kmeans聚类算法基本原理K-Means算法的思想很简单，对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的
毕业设计项目深度学习人体目标检测 bee_dc 毕业设计毕设大数据
1简介今天学长向大家介绍一个机器视觉的毕设项目，基于深度学习的人体目标检测算法研究与实现项目运行效果：毕业设计深度学习行人目标检测系统项目分享:见文末!2目标检测概念普通的深度学习监督算法主要是用来做分类，如图1所示，分类的目标是要识别出图中所示是一只猫。在ILSVRC（ImageNetLargeScaleVisualRecognitionChallenge)竞赛以及实际的应用中，还包括目标定位和
Hindsight Experience Replay (HER) 算法 C7211BA 算法
HindsightExperienceReplay(HER)算法简介HindsightExperienceReplay(HER)是一种强化学习中的技术，旨在解决稀疏奖励问题，特别适用于目标导向的任务（例如机器人控制、物体抓取等）。它的基本思想是：即使在一个回合中任务失败，我们仍然可以从中获得有效的学习经验，通过“事后推断”（hindsight）来重构目标和奖励。关键概念目标导向任务：这些任务有明确
A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）算法 C7211BA 算法
A3C（AsynchronousAdvantageActor-Critic）是一种强化学习算法，它结合了Actor-Critic方法和异步更新（AsynchronousUpdates）技术。A3C是由GoogleDeepMind提出的，并在许多强化学习任务中表现出色，特别是那些复杂的、需要并行处理的环境。A3C主要解决了传统深度强化学习中的一些问题，如训练稳定性和数据效率问题。A3C算法的关键点A
【C/C++】开关灯游戏蓝桥杯/ACM备考奇变偶不变0727 c语言 c++游戏
本题考点预览：【算法：模拟】状态压缩与枚举利用整数的二进制表示对灯的点击状态进行压缩和枚举。矩阵操作与模拟按下按钮后，矩阵中对应灯的状态发生变化，涉及邻接元素的修改。递归思想简化操作每一行的灯状态由上一行的按钮点击状态决定。边界条件处理特别注意矩阵边界灯的翻转，不越界。拷贝与回溯使用memcpy保持初始状态不变，便于尝试不同方案。题目描述5行6列按钮组成的矩阵，每个按钮下面有一盏灯。当按下一个按钮
AI计算的未来：中心化与去中心化的博弈智识微光Intelligence 人工智能去中心化区块链
引言人工智能（AI）技术的迅猛发展正在全球计算格局中。最新发布的DeepSeekr1模型，以远低于传统大模型的成本实现了相当水平的推理能力，甚至能够在工作站上本地运行。一次突破AI计算正在经历从中心化（云计算）到去中心化（本地推理）的重大转变。这种变化不仅影响AI产业的商业模式，还可能构建全球计算基础设施、经济利益格局，并加速人工超级智能（ASI）的到来。因此，本文将探讨人工智能训练成本的降低、推
2025年美国大学生数学建模竞赛C题思路(对每题分析) FFMXjy 数学建模学习-传统算法机器学习深度学习系列课程数学建模美赛美国大学生数学建模
2025年美国大学生数学建模竞赛C题思路开发奖牌数预测模型1.目标：建立一个模型来预测每个国家的奖牌数，特别是金牌和总奖牌数。步骤：2.使用提供的summerOly_athletes.csv和summerOly_medal_counts.csv数据。3.清理数据，处理缺失值和异常值。4.提取有用的特征，如国家、年份、项目、奖牌类型等。5.选择适当的机器学习算法，如线性回归、随机森林或梯度提升树。6
DeepSeek 推出全新推理模型 R1-Lite 预览版三花AI 三花AI 人工智能
DeepSeek全新研发的推理模型预览版DeepSeek-R1-Lite现已正式上线网页版。R1系列模型采用强化学习训练，推理过程中包含大量反思和验证，思维链长度可达数万字。该系列模型在数学、代码以及各种复杂逻辑推理任务上，取得了媲美o1-preview的推理效果。目前，DeepSeek-R1-Lite仍处于迭代开发阶段，仅支持网页使用，暂不支持API调用。官方表示，正式版DeepSeek-R1模
Unity3D高级编程C#要点技术排序算法「已注销」程序员排序算法算法 java
这其中算法能力比较重要，在程序员生涯中算法能力是基础能力的一种，很多时候程序的好坏，一方面看的是写程序的经验，另一方面看的是对计算机原理的理解程度，还有一方面看的是对算法的理解和运用熟练度。算法能力不仅仅代表的是表面的算法熟知度，也是一种追求卓越的精神高度，即对所有经过自己手的程序效率负责的精神高度。在平时工作中某一处的算法有可能运用的很好，其他地方却依然用了很烂的算法或者算法运用的不太妥当，其对
跨平台物联网漏洞挖掘算法评估框架设计与实现文献综述之GMN XLYcmy 漏洞挖掘物联网网络安全漏洞挖掘跨架构静态检测图神经网络项目报告
2.4Gemini和GMN我们采用了两种方式：Gemini和GMN。2.4.2GMN图神经网络（GraphNeuralNetworks-GNNs）是一种用于学习结构化数据及相关预测问题的方法。节点的表示被用于节点分类或生成图向量再用于分类。GMN模型针对图的相似性学习问题，提出了一种使用GNNs将图嵌入到向量空间，并通过交叉图注意机制来计算相似度分数以关联图之间的相似性的模型。GMN模型不是独立地
深度学习篇---深度学习框架 Ronin-Lotus 深度学习篇深度学习人工智能 python Pytorch TensorFlow paddlepaddle
文章目录前言第一部分：框架简介1.PyTorch简介特点动态计算图易于上手强大的社区支持与Python的集成度高核心组件2.TensorFlow简介特点静态计算图跨平台强大的生态系统Keras集成核心组件3.PaddlePaddle简介特点易于使用高性能工业级应用丰富的预训练模型核心组件第二部分：基本操作PyTorch基本操作TensorFlow基本操作PaddlePaddle基本操作总结前言以上
刷题前必学！链表！用JavaScript学数据结构与算法
‍JavaScript数据结构与算法-HowieCong务必要熟悉JavaScript使用再来学！一、链表的基本形态链表和数组都是有序的列表，都是线性结构（有且仅有一个前驱，有且仅有一个后续）；不同点在于，链表中，数据单位的名称叫做“结点”，而结点和结点的分布，在内存中都是离散的1.数组的“连续”在内存中最为关键的一个特征，就是对应一段位于自身上界和下界之间的，一段连续的内存空间。元素与元素之间，
DeepSeek-V3 技术报告 mingo_敏 LLM 深度学习人工智能
1概述本文介绍了DeepSeek-V3，一个强大的混合专家（MoE）语言模型，总参数量为6710亿，每个token激活的参数量为370亿。为了实现高效的推理和经济高效的训练，DeepSeek-V3采用了多头潜在注意力（MLA）和DeepSeekMoE架构，这些架构在DeepSeek-V2中得到了充分验证。此外，DeepSeek-V3率先采用了无辅助损失的负载均衡策略，并设定了多token预测训练目
YOLOv5：目标检测新星，解锁高性能实时识别殷连靖Harlan
YOLOv5：目标检测新星，解锁高性能实时识别【下载地址】yolov5改进策略案例分析资源合集YOLOv5，作为目标检测领域的一颗明星，基于经典的YOLOv4算法进行了一系列创新性优化，显著提升了检测速度与精度。本资源集合深入解析YOLOv5的设计理念与技术细节，旨在帮助开发者和研究者更全面地理解并应用这些进步。从数据预处理到网络架构设计，再到后处理策略，我们逐一探讨其核心改进之处项目地址:htt
算法篇-筑基期-递归思想 Starry-Walker 算法修炼篇算法 dfs 深度优先 java c++
前言当你学会"套娃式思考"，老板都怕你写代码！各位在代码江湖摸爬滚打的少侠们，今天我们要解锁一个堪比"左右互搏术"的神奇技能——递归！它能让你的代码像俄罗斯套娃一样优雅，也能让你的电脑内存像双十一购物车一样爆炸。有人说递归是程序员的"盗梦空间"，每一层递归都是新的梦境；也有人说递归就是程序员的"鬼打墙"，走着走着发现又回到了原点。别慌，且听我慢慢道来...想象一下这个场景：你在公司茶水间想接咖啡，
如何优化代码性能？杨胜增前端性能优化
优化代码性能是编程中的一个重要课题，无论是在处理大量数据的后台服务，还是在资源受限的前端应用中，都需要高效的代码。优化代码性能不仅仅是让代码跑得更快，还要保持代码的可读性、可维护性和可扩展性。下面我将从多个角度来探讨如何优化代码性能：1.算法优化算法是影响性能的核心。如果用最简单的方式解决问题，可能会导致性能瓶颈。因此，首先需要选择合适的算法。时间复杂度：使用更高效的算法来替代低效的算法。例如，排
哈希表使用总结 zero_xk_ 算法 Java java 算法数据结构哈希算法
刷题日记最近完成哈希表的算法题练习，对哈希表的使用场景有了进一步的深入。哈希表简介散列表（Hashtable，也叫哈希表），是根据关键码值(Keyvalue)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。给定表M，存在函数f(key)，对任意给定的关键字值key，代入函数后若能得到包含该关键字
华为OD机试算法目录题库-1 国王护卫队华为OD面试最新手撕代码华为od 算法 python
(D卷,200分)-攀登者2（Java&JS&Python&C）(D卷,100分)-最大时间（Java&JS&Python）(D卷,200分)-最长子字符串的长度(二)（Java&JS&Python&C）(D卷,200分)-最小矩阵宽度（Java&JS&Python&C）(D卷,200分)-最小传输时延Ⅱ（Java&JS&Python）(D卷,200分)-最大社交距离（Java&JS&Python
2024-2025自动驾驶技术演进与产业破局的深度实践——一名自动驾驶算法工程师的年度技术总结与行业洞察 xiaomu_347 自动驾驶 linux 人工智能
一、引言：站在自动驾驶的"技术奇点"2024年是自动驾驶行业从"技术验证"迈向"商业化落地"的关键转折点。从特斯拉FSDV12的端到端技术突破，到中国L3法规的破冰，从大模型重构感知架构，到城市NOA的"千城大战"，自动驾驶正在经历从实验室到真实场景的"惊险一跃"。作为某自动驾驶公司的算法工程师，我亲历了从传统模块化架构到数据驱动范式的技术跃迁。本文将以技术演进、行业洞察与个人实践为主线，剖析自动
基于强化学习的自动驾驶决策规划算法 AI天才研究院 LLM大模型落地实战指南 AI大模型应用入门实战与进阶计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
基于强化学习的自动驾驶决策规划算法作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍自动驾驶技术是当前人工智能领域最受关注和投入的方向之一。自动驾驶汽车需要在复杂多变的交通环境中做出安全、舒适和高效的决策和行动。传统基于规则和模型的决策规划方法已经难以满足自动驾驶的需求。近年来,基于强化学习的决策规划算法越来越受到关注,它能够在复杂动态环境中学习出高效的决策策略。2.核心概念与联系强化学习是一种通过与环境的
哈希表的使用 Majoy2 算法散列表哈希算法数据结构
哈希表基本概念哈希算法主要目的是提高搜寻特定元素的效率。所谓哈希算法是指根据一个规则或一个算法，将对象相关信息，如对象的字符串、对象本身，映射成一个唯一的数值，这个数值就是哈希值，上述规则或算法在计算机领域称函数，此函数又称哈希函数。一个好的哈希函数，会有下列特质：（1）每个字符串一定可以产生唯一的哈希值。（2）相同字符串在不同时间输入所产生的哈希值一定相同。（3）不论字符串大小一定可以产生相同长
Hadoop(一) 朱辉辉33 hadoop linux
今天在诺基亚第一天开始培训大数据，因为之前没接触过Linux，所以这次一起学了，任务量还是蛮大的。首先下载安装了Xshell软件，然后公司给了账号密码连接上了河南郑州那边的服务器，接下来开始按照给的资料学习，全英文的，头也不讲解，说锻炼我们的学习能力，然后就开始跌跌撞撞的自学。这里写部分已经运行成功的代码吧. 在hdfs下，运行hadoop fs -mkdir /u
maven An error occurred while filtering resources blackproof maven 报错
转：http://stackoverflow.com/questions/18145774/eclipse-an-error-occurred-while-filtering-resources maven报错： maven An error occurred while filtering resources Maven -> Update Proje
jdk常用故障排查命令 daysinsun jvm
linux下常见定位命令： 1、jps 输出Java进程 -q 只输出进程ID的名称，省略主类的名称； -m 输出进程启动时传递给main函数的参数； &nb
java 位移运算与乘法运算周凡杨 java 位移运算乘法
对于 JAVA 编程中，适当的采用位移运算，会减少代码的运行时间，提高项目的运行效率。这个可以从一道面试题说起：问题：用最有效率的方法算出2 乘以8 等於几?” 答案：2 << 3 由此就引发了我的思考，为什么位移运算会比乘法运算更快呢？其实简单的想想，计算机的内存是用由 0 和 1 组成的二
java中的枚举(enmu) g21121 java
从jdk1.5开始，java增加了enum(枚举)这个类型，但是大家在平时运用中还是比较少用到枚举的，而且很多人和我一样对枚举一知半解，下面就跟大家一起学习下enmu枚举。先看一个最简单的枚举类型，一个返回类型的枚举： public enum ResultType { /** * 成功 */ SUCCESS, /** * 失败 */ FAIL,
MQ初级学习 510888780 activemq
1.下载ActiveMQ 去官方网站下载：http://activemq.apache.org/ 2.运行ActiveMQ 解压缩apache-activemq-5.9.0-bin.zip到C盘，然后双击apache-activemq-5.9.0-\bin\activemq-admin.bat运行ActiveMQ程序。启动ActiveMQ以后，登陆：http://localhos
Spring_Transactional_Propagation 布衣凌宇 spring transactional
//事务传播属性 @Transactional(propagation=Propagation.REQUIRED)//如果有事务，那么加入事务，没有的话新创建一个 @Transactional(propagation=Propagation.NOT_SUPPORTED)//这个方法不开启事务 @Transactional(propagation=Propagation.REQUIREDS_N
我的spring学习笔记12-idref与ref的区别 aijuans spring
idref用来将容器内其他bean的id传给<constructor-arg>/<property>元素，同时提供错误验证功能。例如： <bean id ="theTargetBean" class="..." /> <bean id ="theClientBean" class=&quo
Jqplot之折线图 antlove js jquery Web timeseries jqplot
timeseriesChart.html <script type="text/javascript" src="jslib/jquery.min.js"></script> <script type="text/javascript" src="jslib/excanvas.min.js&
JDBC中事务处理应用百合不是茶 java JDBC编程事务控制语句
解释事务的概念; 事务控制是sql语句中的核心之一;事务控制的作用就是保证数据的正常执行与异常之后可以恢复事务常用命令: Commit提交
[转]ConcurrentHashMap Collections.synchronizedMap和Hashtable讨论 bijian1013 java 多线程线程安全 HashMap
在Java类库中出现的第一个关联的集合类是Hashtable，它是JDK1.0的一部分。 Hashtable提供了一种易于使用的、线程安全的、关联的map功能，这当然也是方便的。然而，线程安全性是凭代价换来的――Hashtable的所有方法都是同步的。此时，无竞争的同步会导致可观的性能代价。Hashtable的后继者HashMap是作为JDK1.2中的集合框架的一部分出现的，它通过提供一个不同步的
ng-if与ng-show、ng-hide指令的区别和注意事项 bijian1013 JavaScript AngularJS
angularJS中的ng-show、ng-hide、ng-if指令都可以用来控制dom元素的显示或隐藏。ng-show和ng-hide根据所给表达式的值来显示或隐藏HTML元素。当赋值给ng-show指令的值为false时元素会被隐藏，值为true时元素会显示。ng-hide功能类似，使用方式相反。元素的显示或
【持久化框架MyBatis3七】MyBatis3定义typeHandler bit1129 TypeHandler
什么是typeHandler? typeHandler用于将某个类型的数据映射到表的某一列上，以完成MyBatis列跟某个属性的映射内置typeHandler MyBatis内置了很多typeHandler，这写typeHandler通过org.apache.ibatis.type.TypeHandlerRegistry进行注册，比如对于日期型数据的typeHandler，
上传下载文件rz,sz命令 bitcarter linux命令rz
刚开始使用rz上传和sz下载命令：因为我们是通过secureCRT终端工具进行使用的所以会有上传下载这样的需求：我遇到的问题： sz下载A文件10M左右，没有问题但是将这个文件A再传到另一天服务器上时就出现传不上去，甚至出现乱码，死掉现象，具体问题解决方法：上传命令改为;rz -ybe 下载命令改为：sz -be filename 如果还是有问题：那就是文
通过ngx-lua来统计nginx上的虚拟主机性能数据 ronin47 ngx-lua　统计解禁ip
介绍以前我们为nginx做统计,都是通过对日志的分析来完成.比较麻烦,现在基于ngx_lua插件,开发了实时统计站点状态的脚本,解放生产力.项目主页: https://github.com/skyeydemon/ngx-lua-stats 功能支持分不同虚拟主机统计, 同一个虚拟主机下可以分不同的location统计. 可以统计与query-times request-time
java-68-把数组排成最小的数。一个正整数数组，将它们连接起来排成一个数，输出能排出的所有数字中最小的。例如输入数组{32, 321}，则输出32132 bylijinnan java
import java.util.Arrays; import java.util.Comparator; public class MinNumFromIntArray { /** * Q68输入一个正整数数组，将它们连接起来排成一个数，输出能排出的所有数字中最小的一个。 * 例如输入数组{32, 321}，则输出这两个能排成的最小数字32132。请给出解决问题
Oracle基本操作 ccii Oracle SQL总结 Oracle SQL语法 Oracle基本操作 Oracle SQL
一、表操作 1. 常用数据类型 NUMBER(p,s)：可变长度的数字。p表示整数加小数的最大位数，s为最大小数位数。支持最大精度为38位 NVARCHAR2(size)：变长字符串，最大长度为4000字节（以字符数为单位） VARCHAR2(size)：变长字符串，最大长度为4000字节（以字节数为单位） CHAR(size)：定长字符串，最大长度为2000字节，最小为1字节，默认
[强人工智能]实现强人工智能的路线图 comsci 人工智能
1：创建一个用于记录拓扑网络连接的矩阵数据表 2:自动构造或者人工复制一个包含10万个连接(1000*1000)的流程图 3：将这个流程图导入到矩阵数据表中 4：在矩阵的每个有意义的节点中嵌入一段简单的
给Tomcat，Apache配置gzip压缩(HTTP压缩)功能 cwqcwqmax9 apache
背景： HTTP 压缩可以大大提高浏览网站的速度，它的原理是，在客户端请求网页后，从服务器端将网页文件压缩，再下载到客户端，由客户端的浏览器负责解压缩并浏览。相对于普通的浏览过程HTML ,CSS,Javascript , Text ，它可以节省40%左右的流量。更为重要的是，它可以对动态生成的，包括CGI、PHP , JSP , ASP , Servlet,SHTML等输出的网页也能进行压缩，
SpringMVC and Struts2 dashuaifu struts2 springMVC
SpringMVC VS Struts2 1: spring3开发效率高于struts 2: spring3 mvc可以认为已经100%零配置 3: struts2是类级别的拦截，一个类对应一个request上下文， springmvc是方法级别的拦截，一个方法对应一个request上下文，而方法同时又跟一个url对应所以说从架构本身上 spring3 mvc就容易实现r
windows常用命令行命令 dcj3sjt126com windows cmd command
在windows系统中，点击开始－运行，可以直接输入命令行，快速打开一些原本需要多次点击图标才能打开的界面，如常用的输入cmd打开dos命令行，输入taskmgr打开任务管理器。此处列出了网上搜集到的一些常用命令。winver 检查windows版本 wmimgmt.msc 打开windows管理体系结构(wmi) wupdmgr windows更新程序 wscrip
再看知名应用背后的第三方开源项目 dcj3sjt126com ios
知名应用程序的设计和技术一直都是开发者需要学习的，同样这些应用所使用的开源框架也是不可忽视的一部分。此前《 iOS第三方开源库的吐槽和备忘》中作者ibireme列举了国内多款知名应用所使用的开源框架，并对其中一些框架进行了分析，同样国外开发者 @iOSCowboy也在博客中给我们列出了国外多款知名应用使用的开源框架。另外txx's blog中详细介绍了 Facebook Paper使用的第三
Objective-c单例模式的正确写法 jsntghf 单例 ios iPhone
一般情况下，可能我们写的单例模式是这样的： #import <Foundation/Foundation.h> @interface Downloader : NSObject + (instancetype)sharedDownloader; @end #import "Downloader.h" @implementation
jquery easyui datagrid 加载成功，选中某一行 hae jquery easyui datagrid 数据加载
1.首先你需要设置datagrid的onLoadSuccess $( '#dg' ).datagrid({onLoadSuccess : function (data){ $( '#dg' ).datagrid( 'selectRow' ,3); }}); 2.onL
jQuery用户数字打分评价效果 ini JavaScript html jquery Web css
效果体验：http://hovertree.com/texiao/jquery/5.htmHTML文件代码： <!DOCTYPE html> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <title>jQuery用户数字打分评分代码 - HoverTree</
mybatis的paramType kerryg DAO sql
MyBatis传多个参数： 1、采用#{0},#{1}获得参数： Dao层函数方法： public User selectUser(String name,String area); 对应的Mapper.xml <select id="selectUser" result
centos 7安装mysql5.5 MrLee23 centos
首先centos7 已经不支持mysql，因为收费了你懂得，所以内部集成了mariadb，而安装mysql的话会和mariadb的文件冲突，所以需要先卸载掉mariadb，以下为卸载mariadb，安装mysql的步骤。 #列出所有被安装的rpm package rpm -qa | grep mariadb #卸载 rpm -e mariadb-libs-5.
利用thrift来实现消息群发 qifeifei thrift
Thrift项目一般用来做内部项目接偶用的，还有能跨不同语言的功能，非常方便，一般前端系统和后台server线上都是3个节点，然后前端通过获取client来访问后台server，那么如果是多太server，就是有一个负载均衡的方法，然后最后访问其中一个节点。那么换个思路，能不能发送给所有节点的server呢，如果能就
实现一个sizeof获取Java对象大小 teasp java HotSpot 内存对象大小 sizeof
由于Java的设计者不想让程序员管理和了解内存的使用，我们想要知道一个对象在内存中的大小变得比较困难了。本文提供了可以获取对象的大小的方法，但是由于各个虚拟机在内存使用上可能存在不同，因此该方法不能在各虚拟机上都适用，而是仅在hotspot 32位虚拟机上，或者其它内存管理方式与hotspot 32位虚拟机相同的虚拟机上适用。
SVN错误及处理 xiangqian0505 SVN提交文件时服务器强行关闭
在SVN服务控制台打开资源库“SVN无法读取current” ---摘自网络写道 SVN无法读取current修复方法 Can't read file : End of file found 文件：repository/db/txn_current、repository/db/current 其中current记录当前最新版本号，txn_current记录版本库中版本

代码随想录算法训练32 | 贪心算法 part02

122.买卖股票的最佳时机II

55. 跳跃游戏

45.跳跃游戏II

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