- 机器学习--学习计划
kyle~
机器学习机器学习学习人工智能
3周机器学习速成计划基于「28原则」,聚焦机器学习20%的核心概念,覆盖80%的常见应用场景。计划分为理论学习+项目实战,每周学习后通过5个递进项目巩固知识。第1周:数据与监督学习基础学习目标:掌握数据预处理、线性模型与分类任务的基础流程。核心概念(20%关键内容):数据预处理缺失值处理(均值填充、删除)特征缩放(标准化、归一化)分类变量编码(独热编码、标签编码)监督学习基础线性回归(原理、损失函
- 机器学习--概览
kyle~
机器学习机器学习人工智能
一、机器学习基础概念1.定义机器学习(MachineLearning,ML):通过算法让计算机从数据中自动学习规律,并利用学习到的模型进行预测或决策,而无需显式编程。2.与编程的区别传统编程机器学习输入:规则+数据→输出:结果输入:数据+结果→输出:规则需要人工编写逻辑自动发现数据中的模式3.核心要素数据:模型学习的原材料(结构化/非结构化)特征(Feature):数据的可量化属性(如房价预测中的
- 机器学习笔记20241017
tt555555555555
学习笔记深度学习机器学习笔记人工智能
文章目录torchvisiondataloadernn.module卷积非线性激活模型选择训练误差泛化误差正则化权重衰退的基本概念数学表示权重衰退的效果物理解释数值稳定性(GradientVanishing)梯度消失原因解决方法梯度爆炸(GradientExplosion)定义原因解决方法总结继续跟着小土堆学pytorchtorchvision#导入torchvision库,主要用于处理图像数据集
- 基于机器学习中集成学习的stacking方式进行的金线莲质量鉴别研究(python进行数据处理并完成建模,对品种进行预测)
Life is a joke
PYTHON人工智能机器学习机器学习集成学习人工智能
1.前言金线莲为兰科开唇兰属植物,别名金丝兰、金丝线、金耳环、乌人参、金钱草等,是一种名贵中药材,国内主要产地为较低纬度地区如:福建、台湾、广东、广西、浙江、江西、海南、云南、四川、贵州以及西藏南部[1],被当地人民誉为“药中之王”,福建品种和台湾品种更是其中的上等品种,在治疗肺部炎症、糖尿病、癌症、肾炎、膀胱炎、重症肌无力、风湿性及类风湿性关节炎、高血脂、毒蛇咬伤有着很大的作用[2-3]。由于野
- 基于BiGRU的预测模型及其Python和MATLAB实现
追蜻蜓追累了
机器学习深度学习cnnlstm神经网络gru回归算法
##一、背景在当今快速发展的数据驱动的时代,尤其是在自然语言处理(NLP)、时间序列预测、语音识别等任务中,深度学习技术的应用已经变得越来越普遍。传统的机器学习算法往往无法很好地捕捉数据中的时序信息和上下文关系,因此深度学习中的循环神经网络(RNN)逐渐成为解决这一问题的重要工具。RNN能够处理序列数据,但它们在长序列数据的学习中存在梯度消失和梯度爆炸的问题。为了解决这些问题,长短期记忆网络(LS
- 随机森林(Random Forest)预测模型及其特征分析(Python和MATLAB实现)
追蜻蜓追累了
深度学习机器学习python随机森林大数据回归算法算法
##一、背景在大数据和机器学习的快速发展时代,数据的处理和分析变得尤为重要。随着多个领域积累了海量数据,传统的统计分析方法常常无法满足复杂问题的需求。在这种背景下,机器学习方法开始广泛应用。随机森林(RandomForest)作为一种强大的集成学习方法,因其高效性和较强的泛化能力而备受关注。随机森林最初由LeoBreiman在2001年提出,基于决策树这一基本分类模型。其基本思想是通过构建多个决策
- 关于双塔模型的简单介绍
eso1983
python算法推荐算法
双塔模型是一种常用于推荐系统和信息检索等领域的深度学习架构,其核心思想是将用户和物品分别映射到不同的向量空间,通过计算两个向量的相似度来预测用户对物品的偏好或相关性。1.python示例使用python语言来简单示例一下实现过程如下:importtensorflowastffromtensorflow.keras.layersimportInput,Dense,Embedding,Concaten
- DeepSeek在协同过滤和深度学习技术中的应用场景
python算法(魔法师版)
深度学习人工智能
DeepSeek作为一个集成多种先进技术的平台,利用协同过滤和深度学习技术在多个领域实现了创新应用。以下是一些具体的场景和示例,展示了这些技术如何被应用于实际问题中。一、推荐系统电子商务协同过滤:在电商平台中,协同过滤用于根据用户的历史行为(如购买记录、浏览历史等)推荐相关商品。基于用户的相似性或项目的相似性来生成个性化推荐。Python深色版本fromsurpriseimportDataset,
- 一篇文章了解AI大神何凯明
Ai知识精灵
人工智能
何凯明(KaimingHe)是一位在国际计算机视觉和深度学习领域享有盛誉的科学家。以下是对他的一些详细介绍:个人背景:何凯明出生于中国,后赴美国深造。他分别在2007年和2011年在清华大学获得学士和博士学位,专业是电子工程。职业经历:在完成博士学位后,何凯明加入了微软亚洲研究院(MicrosoftResearchAsia)。2015年,他加入了FacebookAIResearch(FAIR),成
- 机器学习中,准确率(Accuracy)、精确度(Precision)、召回率(Recall)、F1分数(F1Score) 分别是什么?有啥用?有啥意义?有啥缺陷?
shimly123456
NLP相关杂谈机器学习人工智能算法
首先明白四个名词:真正例TruePositive假正例FalsePositive真负例TrueNegative假负例FalseNegativeTP:被预测为真,实际为真的样本FP:被预测为真,实际为假的样本TN:被预测为假,实际为假的样本FN:被预测为假,实际为真的样本准确率(Accuracy)计算公式:(TP+TN)/(TP+FP+TN+FN)意义:被正确预测的样本占总样本的比例缺陷:尽管准确率
- 使用 Conda 管理 Python 环境的详细指南
小桥流水---人工智能
人工智能python安装库ancondacondapython开发语言
使用Conda管理Python环境的详细指南在安装Python时,我们通常会选择Anaconda作为管理工具,因为它不仅提供了Python的安装包,还集成了许多常用的库和工具,非常适合数据科学和机器学习的工作。Conda是Anaconda中的一个包和环境管理工具,通过使用Conda命令,我们可以方便地创建、管理和切换不同的Python环境。下面是一些常用的Conda命令,详细介绍如何使用这些命令来
- 基于深度学习的物体分割技术:从理论到实践
人工智能_SYBH
深度学习人工智能神经网络机器学习lstm
1.引言物体分割(ObjectSegmentation)是计算机视觉中的一项核心任务,其目标是将图像中的不同物体或区域分离出来,通常分为语义分割和实例分割两种类型。随着深度学习的迅猛发展,尤其是卷积神经网络(CNN)的应用,物体分割技术已取得了显著的进展。它被广泛应用于医学影像分析、自动驾驶、视频监控、机器人感知等领域。在本篇博客中,我们将深入探讨基于深度学习的物体分割技术,介绍其发展历程、核心原
- 动手学PyTorch建模与应用:从深度学习到大模型
王国平
pytorch人工智能数据分析python数据挖掘
在人工智能时代,机器学习技术日新月异,深度学习是机器学习领域中一个全新的研究方向和应用热点,它是机器学习的一种,也是实现人工智能的必由之路。深度学习的出现不仅推动了机器学习的发展,而且促进了人工智能技术的革新,已经被成功应用在语音识别、图像分类识别、地球物理、大语言模型等领域,具有巨大的发展潜力和价值。本书是一本带领读者快速学习PyTorch并将其运用于深度学习建模方向的入门指南,重点介绍了基于P
- 机器学习笔记——正则化
好评笔记
补档机器学习人工智能论文阅读AIGC计算机视觉深度学习面试
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本笔记介绍机器学习中常见的正则化方法。文章目录正则化L1正则化(Lasso)原理使用场景优缺点L2正则化(Ridge)原理使用场景优缺点ElasticNet正则化定义公式优点缺点应用场景Dropout原理使用场景优缺点早停法(EarlyStopping)原理使用场景优缺点BatchNormalization(BN)原理使用
- 机器学习笔记——特征工程、正则化、强化学习
好评笔记
机器学习笔记机器学习人工智能AIAI编程算法工程师
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本笔记介绍机器学习中常见的特征工程方法、正则化方法和简要介绍强化学习。文章目录特征工程(FzeatureEngineering)1.特征提取(FeatureExtraction)手工特征提取(ManualFeatureExtraction):自动特征提取(AutomatedFeatureExtraction):2.特征选择
- AI浪潮下程序员的职业转型与技术进阶之路
nbsaas-boot
人工智能
一、引言1.1研究背景与意义在科技飞速发展的当今时代,人工智能(AI)无疑是最为耀眼的技术领域之一。从早期简单的专家系统到如今复杂的深度学习模型,AI技术经历了从理论探索到广泛应用的巨大跨越,正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。近年来,AI技术取得了一系列突破性进展。以GPT系列为代表的大型语言模型,展现出强大的自然语言处理能力,能够实现文本生成、对话交互、代码编写等多种任务。根据《20
- TensorFlow实现卷积神经网络CNN
红叶骑士之初
Tensorflow
一、卷积神经网络CNN简介卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)最初是为解决图像识别等问题设计的,CNN现在的应用已经不限于图像和视频,也可用于时间序列信号,比如音频信号和文本数据等。CNN作为一个深度学习架构被提出的最初诉求是降低对图像数据预处理的要求,避免复杂的特征工程。在卷积神经网络中,第一个卷积层会直接接受图像像素级的输入,每一层卷积(滤波器)都会提取
- 【机器学习BDT】python代码实现(下)
mcoc132
Python机器学习机器学习python人工智能
文章目录BDT(BootstrapDecisionTree)python实现导入库分类树主体代码回归树主体代码输出函数完整代码后续可能添加的功能BDT(BootstrapDecisionTree)python实现代码仅供参考导入库importCART树_自己写importnumpy其中一个库之前写的分类树主体代码在原始数据权重基础上使用更新的数据权重以更新BDT模型.def分类树(self,BDT
- 打架检测系统:基于YOLOv5的实时人群打架行为识别
2025年数学建模美赛
YOLO深度学习ui计算机视觉视觉检测
1.引言打架检测,作为一个复杂且具有挑战性的任务,已经在多个领域展现出其巨大的应用潜力,尤其是在公共安全监控、安防摄像头、智能城市等应用场景中。通过深度学习技术,尤其是基于YOLOv5的目标检测,我们能够对实时视频流中的人群行为进行实时监控,并有效地检测和识别人群中的打架行为。本博客将详细介绍如何使用YOLOv5模型搭建一个打架检测系统,包含数据集准备、YOLOv5训练、UI界面设计以及优化和部署
- 深度学习目标检测中的_单目测距原理与实现 关键点及改进建议
QQ_767172261
单目测距深度学习目标检测人工智能
深度学习目标检测中的_单目测距原理与实现关键点及改进建议文章目录单目测距的进一步解释1.焦距的确定2.物体宽度\(W\)的获取3.图像处理技巧4.提高性能的建议5.实现代码中的注释添加一、前言单目视觉测距:网上有很多关于单目测距的文章,主要借鉴的是OpenCV学习笔记(二十一)——简单的单目视觉测距尝试和单目摄像机测距(python+opencv)两篇文章,在这里特别作出说明。工作环境:Ubunt
- Python机器学习实战:主成分分析(PCA)的原理和实战操作
AI天才研究院
大数据AI人工智能AI大模型企业级应用开发实战计算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AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
Python机器学习实战:主成分分析(PCA)的原理和实战操作1.背景介绍1.1什么是主成分分析(PCA)?主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)是一种常用的无监督学习算法,用于数据降维和特征提取。它通过线性变换将原始高维数据映射到低维空间,同时保留数据的主要特征和信息。PCA的目标是找到数据中最主要的方向(主成分),沿着这些方向对数据进行投影,从而实现降维。1
- 神经架构搜索:自动化设计神经网络的方法
俊星学长
架构自动化神经网络
神经架构搜索:自动化设计神经网络的方法一、引言在深度学习领域,神经网络架构的设计对模型的性能具有至关重要的影响。传统的神经网络设计依赖于专家经验和大量实验,这一过程繁琐且耗时。为了解决这一问题,神经架构搜索(NeuralArchitectureSearch,NAS)应运而生。NAS是一种自动化设计神经网络架构的方法,旨在通过搜索最优的神经网络结构来提高模型性能。本文将详细介绍神经架构搜索的定义、产
- 深度学习盛行,还记得哪些传统机器学习方法和模型?
硬件学长森哥
人工智能深度学习机器学习人工智能
开头森哥说:假期前后在准备成像技术的总结,目前已完成两部分,争取在摸索出一些编辑和运营技巧后,完善成一个系列和大家见面;当然也有可能会通过一些更加贴合摄影实用的角度出一些更加浅显的内容。最终如何呈现还需要慢慢摸索。传统机器学习是指在深度学习盛行之前开发的机器学习和人工智能技术。这些传统方法通常依赖于手工设计的特征提取和模型结构。而深度学习是一种机器学习技术,它通过深层神经网络从原始数据中学习特征表
- 1、PyTorch 简介
找个栗子
PyTorch开始到scipytorch人工智能python
PyTorch是什么?首先,我们讲PyTorch,我们先讲它的前身--torch。1、torchTorch是PyTorch的前身,Torch是一个有着悠久历史的机器学习框架,最初由RonanCollobert、SoumithChintala和KorayKavukcuoglu等人开发。Torch是以Lua语言为基础,在2002年左右就开始逐渐发展起来,在计算机视觉、自然语言处理等领域有一定的应用。o
- 【PyTorch】6.张量运算函数:一键开启!PyTorch 张量函数的宝藏工厂
Icomi_
805.Pytorch入门pytorch人工智能pythonc语言c++深度学习机器学习
目录1.常见运算函数个人主页:Icomi专栏地址:PyTorch入门在深度学习蓬勃发展的当下,PyTorch是不可或缺的工具。它作为强大的深度学习框架,为构建和训练神经网络提供了高效且灵活的平台。神经网络作为人工智能的核心技术,能够处理复杂的数据模式。通过PyTorch,我们可以轻松搭建各类神经网络模型,实现从基础到高级的人工智能应用。接下来,就让我们一同走进PyTorch的世界,探索神经网络与人
- 机器学习—大语言模型:推动AI新时代的引擎
云边有个稻草人
人工智能机器学习语言模型
云边有个稻草人-CSDN博客目录引言一、大语言模型的基本原理1.什么是大语言模型?2.Transformer架构3.模型训练二、大语言模型的应用场景1.文本生成2.问答系统3.编码助手4.多语言翻译三、大语言模型的最新进展1.GPT-42.开源模型四、构建和部署一个简单的大语言模型1.数据准备2.模型训练3.部署模型五、大语言模型的未来发展结语引言大语言模型(LargeLanguageModels
- 基于Java的智能家居设计:探讨Java在智能家居大数据处理中的角色
杭州大厂Java程序媛
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
基于Java的智能家居设计:探讨Java在智能家居大数据处理中的角色关键词:智能家居,Java,大数据处理,机器学习,物联网1.背景介绍1.1问题由来随着物联网技术的发展,智能家居已经从一个概念转变为现实。通过连接各种家庭设备,智能家居系统能够实现自动化控制、远程监控、个性化服务等功能。然而,这些功能背后隐藏着一个庞大的数据处理和管理系统,即大数据处理系统。这些系统需要高效、可靠的计算平台,而Ja
- 模式识别与机器学习(Python实现):基于sklearn朴素贝叶斯模型实现男女分类
CV视界
模式识别机器学习与图像处理机器学习python人工智能
模式识别与机器学习(Python实现):基于sklearn朴素贝叶斯模型和pazen窗方法实现男女分类欢迎大家来到安静到无声的《模式识别与人工智能(程序与算法)》,如果对所写内容感兴趣请看模式识别与人工智能(程序与算法)系列讲解-总目录,同时这也可以作为大家学习的参考。欢迎订阅,优惠价只需9.9元,请多多支持!目录标题模式识别与机器学习(Python实现):基于sklearn朴素贝叶斯模型和paz
- Apache Iceberg数据湖技术在海量实时数据处理、实时特征工程和模型训练的应用技术方案和具体实施步骤及代码
weixin_30777913
音视频语言模型大数据人工智能
ApacheIceberg在处理海量实时数据、支持实时特征工程和模型训练方面的强大能力。Iceberg支持实时特征工程和模型训练,特别适用于需要处理海量实时数据的机器学习工作流。Iceberg作为数据湖,以支持其机器学习平台中的特征存储。Iceberg的分层结构、快照机制、并发读写能力以及模式演进等特性,使得它能够高效地处理海量数据,并且保证数据的一致性和可用性。特别是在特征工程和模型训练方面,I
- 线性回归的简单实现
SkaWxp
深度学习深度学习机器学习mxnetgluon
本文是《动手学深度学习》的笔记文章目录线性回归的简单实现生成随机数据集读取数据初始化模型参数定义模型定义损失函数定义优化算法训练模型线性回归的简洁实现生成数据集读取数据定义模型初始化模型参数定义损失函数定义优化算法训练模型线性回归的简单实现用了mxnet中的自动求导和数组结构frommxnetimportautograd,ndimportrandom生成随机数据集只有这个是用了自己造的数据,因为线
- windows下源码安装golang
616050468
golang安装golang环境windows
系统: 64位win7, 开发环境:sublime text 2, go版本: 1.4.1
1. 安装前准备(gcc, gdb, git)
golang在64位系
- redis批量删除带空格的key
bylijinnan
redis
redis批量删除的通常做法:
redis-cli keys "blacklist*" | xargs redis-cli del
上面的命令在key的前后没有空格时是可以的,但有空格就不行了:
$redis-cli keys "blacklist*"
1) "blacklist:12:
[email protected]
- oracle正则表达式的用法
0624chenhong
oracle正则表达式
方括号表达示
方括号表达式
描述
[[:alnum:]]
字母和数字混合的字符
[[:alpha:]]
字母字符
[[:cntrl:]]
控制字符
[[:digit:]]
数字字符
[[:graph:]]
图像字符
[[:lower:]]
小写字母字符
[[:print:]]
打印字符
[[:punct:]]
标点符号字符
[[:space:]]
- 2048源码(核心算法有,缺少几个anctionbar,以后补上)
不懂事的小屁孩
2048
2048游戏基本上有四部分组成,
1:主activity,包含游戏块的16个方格,上面统计分数的模块
2:底下的gridview,监听上下左右的滑动,进行事件处理,
3:每一个卡片,里面的内容很简单,只有一个text,记录显示的数字
4:Actionbar,是游戏用重新开始,设置等功能(这个在底下可以下载的代码里面还没有实现)
写代码的流程
1:设计游戏的布局,基本是两块,上面是分
- jquery内部链式调用机理
换个号韩国红果果
JavaScriptjquery
只需要在调用该对象合适(比如下列的setStyles)的方法后让该方法返回该对象(通过this 因为一旦一个函数称为一个对象方法的话那么在这个方法内部this(结合下面的setStyles)指向这个对象)
function create(type){
var element=document.createElement(type);
//this=element;
- 你订酒店时的每一次点击 背后都是NoSQL和云计算
蓝儿唯美
NoSQL
全球最大的在线旅游公司Expedia旗下的酒店预订公司,它运营着89个网站,跨越68个国家,三年前开始实验公有云,以求让客户在预订网站上查询假期酒店时得到更快的信息获取体验。
云端本身是用于驱动网站的部分小功能的,如搜索框的自动推荐功能,还能保证处理Hotels.com服务的季节性需求高峰整体储能。
Hotels.com的首席技术官Thierry Bedos上个月在伦敦参加“2015 Clou
- java笔记1
a-john
java
1,面向对象程序设计(Object-oriented Propramming,OOP):java就是一种面向对象程序设计。
2,对象:我们将问题空间中的元素及其在解空间中的表示称为“对象”。简单来说,对象是某个类型的实例。比如狗是一个类型,哈士奇可以是狗的一个实例,也就是对象。
3,面向对象程序设计方式的特性:
3.1 万物皆为对象。
- C语言 sizeof和strlen之间的那些事 C/C++软件开发求职面试题 必备考点(一)
aijuans
C/C++求职面试必备考点
找工作在即,以后决定每天至少写一个知识点,主要是记录,逼迫自己动手、总结加深印象。当然如果能有一言半语让他人收益,后学幸运之至也。如有错误,还希望大家帮忙指出来。感激不尽。
后学保证每个写出来的结果都是自己在电脑上亲自跑过的,咱人笨,以前学的也半吊子。很多时候只能靠运行出来的结果再反过来
- 程序员写代码时就不要管需求了吗?
asia007
程序员不能一味跟需求走
编程也有2年了,刚开始不懂的什么都跟需求走,需求是怎样就用代码实现就行,也不管这个需求是否合理,是否为较好的用户体验。当然刚开始编程都会这样,但是如果有了2年以上的工作经验的程序员只知道一味写代码,而不在写的过程中思考一下这个需求是否合理,那么,我想这个程序员就只能一辈写敲敲代码了。
我的技术不是很好,但是就不代
- Activity的四种启动模式
百合不是茶
android栈模式启动Activity的标准模式启动栈顶模式启动单例模式启动
android界面的操作就是很多个activity之间的切换,启动模式决定启动的activity的生命周期 ;
启动模式xml中配置
<activity android:name=".MainActivity" android:launchMode="standard&quo
- Spring中@Autowired标签与@Resource标签的区别
bijian1013
javaspring@Resource@Autowired@Qualifier
Spring不但支持自己定义的@Autowired注解,还支持由JSR-250规范定义的几个注解,如:@Resource、 @PostConstruct及@PreDestroy。
1. @Autowired @Autowired是Spring 提供的,需导入 Package:org.springframewo
- Changes Between SOAP 1.1 and SOAP 1.2
sunjing
ChangesEnableSOAP 1.1SOAP 1.2
JAX-WS
SOAP Version 1.2 Part 0: Primer (Second Edition)
SOAP Version 1.2 Part 1: Messaging Framework (Second Edition)
SOAP Version 1.2 Part 2: Adjuncts (Second Edition)
Which style of WSDL
- 【Hadoop二】Hadoop常用命令
bit1129
hadoop
以Hadoop运行Hadoop自带的wordcount为例,
hadoop脚本位于/home/hadoop/hadoop-2.5.2/bin/hadoop,需要说明的是,这些命令的使用必须在Hadoop已经运行的情况下才能执行
Hadoop HDFS相关命令
hadoop fs -ls
列出HDFS文件系统的第一级文件和第一级
- java异常处理(初级)
白糖_
javaDAOspring虚拟机Ajax
从学习到现在从事java开发一年多了,个人觉得对java只了解皮毛,很多东西都是用到再去慢慢学习,编程真的是一项艺术,要完成一段好的代码,需要懂得很多。
最近项目经理让我负责一个组件开发,框架都由自己搭建,最让我头疼的是异常处理,我看了一些网上的源码,发现他们对异常的处理不是很重视,研究了很久都没有找到很好的解决方案。后来有幸看到一个200W美元的项目部分源码,通过他们对异常处理的解决方案,我终
- 记录整理-工作问题
braveCS
工作
1)那位同学还是CSV文件默认Excel打开看不到全部结果。以为是没写进去。同学甲说文件应该不分大小。后来log一下原来是有写进去。只是Excel有行数限制。那位同学进步好快啊。
2)今天同学说写文件的时候提示jvm的内存溢出。我马上反应说那就改一下jvm的内存大小。同学说改用分批处理了。果然想问题还是有局限性。改jvm内存大小只能暂时地解决问题,以后要是写更大的文件还是得改内存。想问题要长远啊
- org.apache.tools.zip实现文件的压缩和解压,支持中文
bylijinnan
apache
刚开始用java.util.Zip,发现不支持中文(网上有修改的方法,但比较麻烦)
后改用org.apache.tools.zip
org.apache.tools.zip的使用网上有更简单的例子
下面的程序根据实际需求,实现了压缩指定目录下指定文件的方法
import java.io.BufferedReader;
import java.io.BufferedWrit
- 读书笔记-4
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、JSTL 核心标签库标签
2、避免SQL注入
3、字符串逆转方法
4、字符串比较compareTo
5、字符串替换replace
6、分拆字符串
1、JSTL 核心标签库标签共有13个,
学习资料:http://www.cnblogs.com/lihuiyy/archive/2012/02/24/2366806.html
功能上分为4类:
(1)表达式控制标签:out
- [物理与电子]半导体教材的一个小问题
comsci
问题
各种模拟电子和数字电子教材中都有这个词汇-空穴
书中对这个词汇的解释是; 当电子脱离共价键的束缚成为自由电子之后,共价键中就留下一个空位,这个空位叫做空穴
我现在回过头翻大学时候的教材,觉得这个
- Flashback Database --闪回数据库
daizj
oracle闪回数据库
Flashback 技术是以Undo segment中的内容为基础的, 因此受限于UNDO_RETENTON参数。要使用flashback 的特性,必须启用自动撤销管理表空间。
在Oracle 10g中, Flash back家族分为以下成员: Flashback Database, Flashback Drop,Flashback Query(分Flashback Query,Flashbac
- 简单排序:插入排序
dieslrae
插入排序
public void insertSort(int[] array){
int temp;
for(int i=1;i<array.length;i++){
temp = array[i];
for(int k=i-1;k>=0;k--)
- C语言学习六指针小示例、一维数组名含义,定义一个函数输出数组的内容
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int * p; //等价于 int *p 也等价于 int* p;
int i = 5;
char ch = 'A';
//p = 5; //error
//p = &ch; //error
//p = ch; //error
p = &i; //
- centos下php redis扩展的安装配置3种方法
dcj3sjt126com
redis
方法一
1.下载php redis扩展包 代码如下 复制代码
#wget http://redis.googlecode.com/files/redis-2.4.4.tar.gz
2 tar -zxvf 解压压缩包,cd /扩展包 (进入扩展包然后 运行phpize 一下是我环境中phpize的目录,/usr/local/php/bin/phpize (一定要
- 线程池(Executors)
shuizhaosi888
线程池
在java类库中,任务执行的主要抽象不是Thread,而是Executor,将任务的提交过程和执行过程解耦
public interface Executor {
void execute(Runnable command);
}
public class RunMain implements Executor{
@Override
pub
- openstack 快速安装笔记
haoningabc
openstack
前提是要配置好yum源
版本icehouse,操作系统redhat6.5
最简化安装,不要cinder和swift
三个节点
172 control节点keystone glance horizon
173 compute节点nova
173 network节点neutron
control
/etc/sysctl.conf
net.ipv4.ip_forward =
- 从c面向对象的实现理解c++的对象(二)
jimmee
C++面向对象虚函数
1. 类就可以看作一个struct,类的方法,可以理解为通过函数指针的方式实现的,类对象分配内存时,只分配成员变量的,函数指针并不需要分配额外的内存保存地址。
2. c++中类的构造函数,就是进行内存分配(malloc),调用构造函数
3. c++中类的析构函数,就时回收内存(free)
4. c++是基于栈和全局数据分配内存的,如果是一个方法内创建的对象,就直接在栈上分配内存了。
专门在
- 如何让那个一个div可以拖动
lingfeng520240
html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml
- 第10章 高级事件(中)
onestopweb
事件
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- 计算两个经纬度之间的距离
roadrunners
计算纬度LBS经度距离
要解决这个问题的时候,到网上查了很多方案,最后计算出来的都与百度计算出来的有出入。下面这个公式计算出来的距离和百度计算出来的距离是一致的。
/**
*
* @param longitudeA
* 经度A点
* @param latitudeA
* 纬度A点
* @param longitudeB
*
- 最具争议的10个Java话题
tomcat_oracle
java
1、Java8已经到来。什么!? Java8 支持lambda。哇哦,RIP Scala! 随着Java8 的发布,出现很多关于新发布的Java8是否有潜力干掉Scala的争论,最终的结论是远远没有那么简单。Java8可能已经在Scala的lambda的包围中突围,但Java并非是函数式编程王位的真正觊觎者。
2、Java 9 即将到来
Oracle早在8月份就发布
- zoj 3826 Hierarchical Notation(模拟)
阿尔萨斯
rar
题目链接:zoj 3826 Hierarchical Notation
题目大意:给定一些结构体,结构体有value值和key值,Q次询问,输出每个key值对应的value值。
解题思路:思路很简单,写个类词法的递归函数,每次将key值映射成一个hash值,用map映射每个key的value起始终止位置,预处理完了查询就很简单了。 这题是最后10分钟出的,因为没有考虑value为{}的情