- 3DMAX点云算法:实现毫米级BIM模型偏差检测(附完整代码)
夏末之花
人工智能
摘要本文基于激光雷达点云数据与BIM模型的高精度对齐技术,提出一种融合动态体素化与多模态特征匹配的偏差检测方法。通过点云预处理、语义分割、模型配准及差异分析,最终实现建筑构件毫米级偏差的可视化检测。文中提供关键代码实现,涵盖点云处理、特征提取与深度学习模型搭建。一、核心算法流程点云预处理与特征增强去噪与下采样:采用统计滤波与体素网格下采样,去除离群点并降低数据量。语义分割:基于PointNet++
- 每日一题——二叉树的直径
tt555555555555
面经算法题C语言数据结构算法leetcode
二叉树的直径问题描述示例示例1示例2提示问题分析算法设计代码实现复杂度分析测试用例测试用例1测试用例2总结问题描述给定一棵二叉树的根节点,返回该树的直径。二叉树的直径是指树中任意两个节点之间最长路径的长度。这条路径可能经过也可能不经过根节点root。两节点之间路径的长度由它们之间边数表示。示例示例1输入:root=[1,2,3,4,5]输出:3解释:最长路径的长度为3,例如路径[4,2,1,3]或
- 从关键词到权重:TF-IDF算法解析
多巴胺与内啡肽.
机器学习tf-idf算法机器学习
文章目录前言一、TF-IDF:关键词的“价值”评估师二、TF-IDF的计算:拆解关键词的“价值”三、TF-IDF的应用:从搜索引擎到文本挖掘四、代码实现:从《红楼梦》中提取核心关键词1、分卷处理1.1代码功能1.2代码实现1.2.1、读取文件1.2.2逐行处理1.2.3.关闭文件2、分词与停用词过滤2.1代码功能2.2代码实现2.2.1读取分卷内容构建DataFrame:2.2.2分词与停用词过滤
- 【FPGA教程案例31】通信案例1——基于FPGA的ASK调制信号产生
fpga和matlab
★教程2:fpga入门100例fpga开发FPGA教程ASK调制verilog
FPGA教程目录MATLAB教程目录---------------------------------------------------------------------------------------目录1.软件版本2.ASK调制原理3.ASK调制过程的FPGA实现4.操作步骤与仿真结论5.参考文献1.软件版本vivado2019.22.ASK调制原理幅度键控(Amplitude-Shi
- 【算法学习之路】12.DFS
零零时
算法学习之路深度优先算法学习c++开发语言数据结构全排列
DFS前言一.DFS简介二.思路三.缺点四.三种类型五.题目1.2前言我会将一些常用的算法以及对应的题单给写完,形成一套完整的算法体系,以及大量的各个难度的题目,目前算法也写了几篇,题单正在更新,其他的也会陆陆续续的更新,希望大家点赞收藏我会尽快更新的!!!一.DFS简介1.深度优先搜索,是一种用于遍历或搜索树或图的算法。所谓深度优先,就是说每次搜尝试向更深的节点走。2.在搜索算法中,该DFS常常
- 机器学习之KMeans算法
知舟不叙
机器学习算法kmeans
文章目录引言1.KMeans算法简介2.KMeans算法的数学原理3.KMeans算法的步骤3.1初始化簇中心3.2分配数据点3.3更新簇中心3.4停止条件4.KMeans算法的优缺点4.1优点4.2缺点5.KMeans算法的应用场景5.1图像分割5.2市场细分5.3文档聚类5.4异常检测6.Python实现KMeans算法7.总结引言KMeans算法是机器学习中最经典的无监督学习算法之一,广泛应
- 机器学习流程—数据预处理 清洗
不二人生
机器学习机器学习人工智能数据预处理
文章目录机器学习流程—数据预处理清洗定义问题数据预处理数据加载与展示重复数据处理数据类型空值处理无关特征删除数据分布删除异常值生成标签和特征数据分割机器学习流程—数据预处理清洗数据处理是将数据从给定形式转换为更可用和更理想的形式的任务,即使其更有意义、信息更丰富。使用机器学习算法、数学建模和统计知识,整个过程可以自动化。这个完整过程的输出可以是任何所需的形式,如图形、视频、图表、表格、图像等等,具
- 智能形状匹配技术全解析:从经典算法到深度学习与神经形态计算【超级详细版】
AI筑梦师
计算机视觉算法深度学习人工智能机器学习计算机视觉python
智能形状匹配技术全解析:从经典算法到深度学习与神经形态计算1.引言1.1研究背景在计算机视觉、模式识别、医学影像分析和自动驾驶等领域,形状匹配是核心任务之一。然而,现实世界的形状往往存在可变性(Variability),主要体现在以下几个方面:形变(Deformation):物体可能由于柔性材料、外力作用或生物运动发生非刚性形变。尺度变化(ScaleVariation):目标形状在不同场景下可能大
- 成为编程大佬!!----->数据结构与算法(2)——顺序表!!
Elnaij
算法数据结构c语言
前言:线性表是数据结构与算法的重中之重,所有具有线性逻辑结构的数据结构,都能称为线性表。这篇文章我们先来讨论线性表中的顺序表,顺序表和线性表都是后续实现栈,树,串和图等等结构的重要基础。目录❀简单介绍线性表❀顺序表❀顺序表的存储❀动态存储❀静态存储❀静态存储与动态存储的优缺点❀顺序表操作❀1.初始化顺序表❀2.销毁顺序表❀3.插入数据❀插入数据之判断已满否❀插入操作之尾插❀插入操作之头插❀插入数据
- 字符串模式匹配——Brute-Force暴力查找算法以及KMP算法具象图解,超级详细!!
Elnaij
算法数据结构c语言
目录前言1.串的模式匹配算法目的1.1Brute-Force算法图解Brute-force算法Brute-force暴力查找算法的弊端1.2KMP算法next数组1.2.1Getnext——求next数组的函数图解Getnext函数Getnext函数总结1.2.2KMP模式匹配操作KMP匹配过程图解KMP算法总结结束语:前言这两个算法,尤其是KMP算法,可以说是让许多算法小白头痛的了。如果你也十分
- HarmonyOS开发,A持有B,B引用A的场景会不会导致内存泄漏,代码示例告诉你答案
MardaWang
HarmonyOSNEXTOpenHarmonyharmonyos华为
问题:A持有B,B引用A的场景会不会导致内存泄漏?答案:方舟虚拟机的内存管理和GC采用的是根可达算法,根可达算法可以解决循环引用问题,不会导致A引用B,B引用A的内存泄漏。根可达算法原理根可达算法以一系列被称为“根对象”(如栈中的局部变量、静态变量等)作为起始点,从这些根对象开始向下搜索,能够被搜索到的对象被认为是可达对象,而那些无法被搜索到的对象则被判定为不可达对象,会在垃圾回收时被清理。所以,
- 【etcd】
茉菇
etcd数据库
一、ETCD简介etcd是一个由CoreOS团队开发的开源项目,旨在提供一个高可用的、分布式的、一致的键值存储,用于配置共享和服务发现。尽管它看起来像一个键值存储,但etcd的设计目标远远超出了传统数据库的功能范围。etcd的核心特性包括:高可用性和容错性:etcd使用Raft共识算法来确保数据的一致性和服务的高可用性。这意味着即使集群中的某些节点出现故障,etcd也能继续提供服务,并保证数据的一
- Python 模拟鼠标轨迹算法
a485240
鼠标轨迹计算机外设
一.鼠标轨迹模拟简介传统的鼠标轨迹模拟依赖于简单的数学模型,如直线或曲线路径。然而,这种方法难以捕捉到人类操作的复杂性和多样性。AI大模型的出现,使得能够通过深度学习技术,学习并模拟更自然的鼠标移动行为。二.鼠标轨迹算法实现AI大模型通过学习大量的人类鼠标操作数据,能够识别和模拟出自然且具有个体差异的鼠标轨迹。以下是实现这一技术的关键步骤:数据收集:收集不同玩家在各种游戏环境中的鼠标操作数据,包括
- matlab数据处理:创建网络数据
见你背影
matlab
%创建网格数据[X,Y]=meshgrid(x_data,y_data);如x_data=[1234]X=1234123412341234XY_data=[X(:),Y(:)];%将X和Y合并成一个向量X(:)表示将矩阵排成一列XY_data=1111222233334444
- 【打卡d5】快速排序 归并排序
吧啦吧啦吡叭卜
排序算法算法java
快速排序算法模板——模板题AcWing785.快速排序voidquick_sort(intq[],intl,intr){if(l>=r)return;inti=l-1,j=r+1,x=q[(l+r)/2];while(ix);if(i=r)return;intmid=(l+r)>>1;merge_sort(q,l,mid);merge_sort(q,mid+1,r);intk=0,i=l,j=mi
- 什么是机器视觉3D引导大模型
视觉人机器视觉
机器视觉3D3d数码相机机器人人工智能大数据
机器视觉3D引导大模型是结合深度学习、多模态数据融合与三维感知技术的智能化解决方案,旨在提升工业自动化、医疗、物流等领域的操作精度与效率。以下从技术架构、行业应用、挑战与未来趋势等方面综合分析:一、技术架构与核心原理多模态数据融合与深度学习3D视觉引导大模型通常整合RGB图像、点云数据、深度信息等多模态输入,通过深度学习算法(如卷积神经网络、Transformer)进行特征提取与融合。例如,油田机
- 探索AI知识库的无限潜力:定义、应用与未来展望
知识库知识库管理知识库软件
一、AI知识库的定义AI知识库,作为人工智能技术与传统知识库概念的融合,是指利用人工智能算法和技术构建、管理和维护的信息存储系统。它不仅包含了大量的结构化、半结构化和非结构化数据,还具备智能检索、推理分析、自我学习和优化等高级功能。AI知识库通过模拟人类的认知过程,实现了对知识的有效组织和高效利用,为各种应用场景提供了强大的支持。二、AI知识库的应用1.客户服务与支持在电子商务领域,AI知识库的应
- 【Go基础】Go入门与实践资源帖
小超人冲鸭
golang开发语言后端
看到好的持续更新……Go系统教程从语法讲起:李文周博客七天快速上手项目Go测试驱动开发博客孔令飞项目开发实战课程,孔令飞图文教程《Go语言高级编程》书籍Go算法刷题模板Go实战项目KV系统crawlab分布式爬虫平台seaweedfs分布式文件系统Cloudreve云盘系统gfast后台管理系统(基于GoFrame)alist多存储文件列表(基于Gin、React)Yearning开源SQL审核平
- 【Hinton论文精读】The Forward-Forward Algorithm: Some Preliminary Investigations-202212
tyhj_sf
论文研读笔记ML理论系列人工智能深度学习FF算法
博文导航0引言1论文摘要2反向传播有什么问题呢?3Forward-Forward算法3.1使用逐层优化函数学习多层表示4Forward-Forward算法的实验4.1反向传播baseline4.2FF算法的一个简单的无监督的例子4.3FF算法的一个简单的监督例子4.4使用FF算法来模拟感知中自上而下的效应4.5作为教师使用空间环境的预测4.6CIFAR-10实验5睡眠6FF算法与其他对比性学习技术
- 基于粒子滤波与卡尔曼滤波的锂离子电池放电时间预测与使用特征研究
算法如诗
电池建模(RULBC)粒子滤波锂离子电池放电时间预测
基于粒子滤波与卡尔曼滤波的锂离子电池放电时间预测与使用特征研究一、研究背景与意义锂离子电池作为现代储能系统的核心组件,其放电时间(End-of-DischargeTime,EOD)的准确预测对电池管理系统(BMS)的可靠性和安全性至关重要。传统方法(如安时积分法)易受噪声、温度漂移等因素干扰,而基于状态估计的滤波算法(粒子滤波/PF、卡尔曼滤波/KF)通过动态更新模型参数,能显著提升预测精度。二、
- 选择排序算法解析与代码实例展示
程序员总部
java排序算法算法java
选择排序是一种简单、直观的排序算法,适合用来处理小规模的数据。它的基本思想是每次从待排序的元素中选择最小的元素,然后将其放到已排序序列的末尾。听起来挺简单吧?接下来,让我们详细了解一下选择排序的工作原理、代码实现和一些性能特点。选择排序的步骤可以分为几个关键部分:初始状态:假设我们有一个数组,里面存放了一系列的数字。比如说,数组是[64,25,12,22,11]。在排序之前,这些数字是无序的。选择
- Ai斗地主智能出牌算法
zzzzzzzzzzzw___
——灌水算法人工智能斗地主
去年有想写个斗地主的小游戏,自己玩玩。找了很多资料,后来好不容易在网上找到了一个AI算法。转过的的时候是贴在自己电脑的TXT文本上,再次感谢下原作者。现在借花献佛发给你参考下。我以前写过一个斗地主机器人。思路如下,希望对你有帮助。斗地主AI设计一、牌型1火箭:大小王在一起的牌型,即双王牌,此牌型最大,什么牌型都可以打。2炸弹:相同点数的四张牌在一起的牌型,比如四条A。除火箭外,它可以打任何牌型,炸
- 基于android平台的斗地主AI
清源Eamonmon
cocos2d-x学习笔记
本软件是基于android平台的斗地主AI,我们在源代码的基础之上,旨在改进AI的算法,使玩家具有更丰富的体验感,让NPC可以更为智能。(一)玩法解析:(1)发牌和叫牌:一副扑克54张,先为每个人发17张,剩下的3张作为底牌,玩家视自己手中的牌来确定自己是否叫牌。按顺序叫牌,谁出的分多谁就是地主,一般分数有1分,2分,3分。地主的底牌需要给其他玩家看过后才能拿到手中,最后地主20张牌,农民分别17
- 深度学习在医学影像分析中的应用:DeepSeek系统的实践与探索
Evaporator Core
#深度学习#DeepSeek快速入门DeepSeek进阶开发与应用深度学习人工智能
随着人工智能技术的迅猛发展,深度学习在医学领域的应用逐渐成为研究热点。医学影像分析作为医疗诊断的重要组成部分,正受益于深度学习技术的突破。DeepSeek系统是一种基于深度学习的医学影像分析平台,旨在通过高效、精准的算法辅助医生进行疾病诊断和治疗决策。本文将深入探讨DeepSeek系统的技术原理、实现方法及其在医学影像分析中的实际应用,并结合代码示例展示其核心功能。1.DeepSeek系统的技术架
- STOPWATCH类
抗争到底zhy
前端
在C#中,Stopwatch类属于System.Diagnostics命名空间,它的主要用途是精准测量代码块的执行时间。在性能分析、算法优化以及其他需要时间测量的场景里,这个类非常实用。下面为你详细介绍Stopwatch类。基本使用步骤1.引入命名空间usingSystem.Diagnostics;2.创建Stopwatch实例Stopwatchstopwatch=newStopwatch();3
- 华为OD机试题库清单以及考点说明,2025.3.16切换2025A卷(Python/JS/C/C++)
哪 吒
搬砖工逆袭Java架构师华为odpythonjavascript2025A卷华为OD机试
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。2024年8月14日,华为官方已经将华为OD机试(D卷)切换为E卷。目前正在考的是E卷,按照华为OD往常的操作,E卷题目是由往
- Git 分支使用规范全解(附项目示例)
滴答滴答滴嗒滴
开发Ai入门指南gitelasticsearch大数据个人开发
Git分支使用规范全解(附项目示例)本文结合实际项目开发,详细讲解如何在多人协作中使用Git分支,包括main、develop、feature/*、bugfix/*、release/*、hotfix/*等分支类型。场景背景:开发一个“智能垃圾分类系统”目标是开发一套运行于边缘设备上的垃圾识别系统,使用AI算法模型识别投放物,并分类投放,同时配有后台管理页面。分支说明与实际应用示例main分支(生产
- 华为OD机试 - 日志采集系统(Python/JS/C/C++ 2024 E卷 100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。一、题目描述日志采集是运维系统的的核心组件。日志是按行生成,每行记做一条,由
- 【优化选址】基于多目标遗传NSGAII、多目标免疫遗传算法求解考虑成本、救援时间和可靠性的海上救援选址多目标优化问题研究(Matlab代码实现)
荔枝科研社
matlab数据结构算法
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述基于多目标遗传NSGAII、多目标免疫遗传算法求解考虑成本、救援时间和可靠性的海上救援选址多目标优化问题研究一、引言二、海上救援选址多目标优化问题分析(一)成本因素(二)救援时间因素(三)可靠性因素三、多目标遗传NSGAII算法(一)算法原理(二)在
- 算法-动态规划-最大子数组和
程序员南飞
算法动态规划leetcodejava开发语言数据结构职场和发展
力扣题目:53.最大子数组和53.描述:给你一个整数数组nums,请你找出一个具有最大和的连续子数组(子数组最少包含一个元素),返回其最大和。子数组是数组中的一个连续部分。示例1:输入:nums=[-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]输出:6解释:连续子数组 [4,-1,2,1]的和最大,为 6。示例2:输入:nums=[1]输出:1示例3:输入:nums=[5,4,-1,7,8]输出:2
- Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法
cugfy
java
分类:
1)插入排序(直接插入排序、希尔排序)
2)交换排序(冒泡排序、快速排序)
3)选择排序(直接选择排序、堆排序)
4)归并排序
5)分配排序(基数排序)
所需辅助空间最多:归并排序
所需辅助空间最少:堆排序
平均速度最快:快速排序
不稳定:快速排序,希尔排序,堆排序。
先来看看8种排序之间的关系:
1.直接插入排序
(1
- 【Spark102】Spark存储模块BlockManager剖析
bit1129
manager
Spark围绕着BlockManager构建了存储模块,包括RDD,Shuffle,Broadcast的存储都使用了BlockManager。而BlockManager在实现上是一个针对每个应用的Master/Executor结构,即Driver上BlockManager充当了Master角色,而各个Slave上(具体到应用范围,就是Executor)的BlockManager充当了Slave角色
- linux 查看端口被占用情况详解
daizj
linux端口占用netstatlsof
经常在启动一个程序会碰到端口被占用,这里讲一下怎么查看端口是否被占用,及哪个程序占用,怎么Kill掉已占用端口的程序
1、lsof -i:port
port为端口号
[root@slave /data/spark-1.4.0-bin-cdh4]# lsof -i:8080
COMMAND PID USER FD TY
- Hosts文件使用
周凡杨
hostslocahost
一切都要从localhost说起,经常在tomcat容器起动后,访问页面时输入http://localhost:8088/index.jsp,大家都知道localhost代表本机地址,如果本机IP是10.10.134.21,那就相当于http://10.10.134.21:8088/index.jsp,有时候也会看到http: 127.0.0.1:
- java excel工具
g21121
Java excel
直接上代码,一看就懂,利用的是jxl:
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import jxl.Cell;
import jxl.Sheet;
import jxl.Workbook;
import jxl.read.biff.BiffException;
import jxl.write.Label;
import
- web报表工具finereport常用函数的用法总结(数组函数)
老A不折腾
finereportweb报表函数总结
ADD2ARRAY
ADDARRAY(array,insertArray, start):在数组第start个位置插入insertArray中的所有元素,再返回该数组。
示例:
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], [23, 43, 22], 3)返回[3, 4, 23, 43, 22, 1, 5, 7].
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], "测试&q
- 游戏服务器网络带宽负载计算
墙头上一根草
服务器
家庭所安装的4M,8M宽带。其中M是指,Mbits/S
其中要提前说明的是:
8bits = 1Byte
即8位等于1字节。我们硬盘大小50G。意思是50*1024M字节,约为 50000多字节。但是网宽是以“位”为单位的,所以,8Mbits就是1M字节。是容积体积的单位。
8Mbits/s后面的S是秒。8Mbits/s意思是 每秒8M位,即每秒1M字节。
我是在计算我们网络流量时想到的
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
Spring 3 系列
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- 高性能mysql 之 选择存储引擎(一)
annan211
mysqlInnoDBMySQL引擎存储引擎
1 没有特殊情况,应尽可能使用InnoDB存储引擎。 原因:InnoDB 和 MYIsAM 是mysql 最常用、使用最普遍的存储引擎。其中InnoDB是最重要、最广泛的存储引擎。她 被设计用来处理大量的短期事务。短期事务大部分情况下是正常提交的,很少有回滚的情况。InnoDB的性能和自动崩溃 恢复特性使得她在非事务型存储的需求中也非常流行,除非有非常
- UDP网络编程
百合不是茶
UDP编程局域网组播
UDP是基于无连接的,不可靠的传输 与TCP/IP相反
UDP实现私聊,发送方式客户端,接受方式服务器
package netUDP_sc;
import java.net.DatagramPacket;
import java.net.DatagramSocket;
import java.net.Ine
- JQuery对象的val()方法执行结果分析
bijian1013
JavaScriptjsjquery
JavaScript中,如果id对应的标签不存在(同理JAVA中,如果对象不存在),则调用它的方法会报错或抛异常。在实际开发中,发现JQuery在id对应的标签不存在时,调其val()方法不会报错,结果是undefined。
- http请求测试实例(采用json-lib解析)
bijian1013
jsonhttp
由于fastjson只支持JDK1.5版本,因些对于JDK1.4的项目,可以采用json-lib来解析JSON数据。如下是http请求的另外一种写法,仅供参考。
package com;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import
- 【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
bit1129
hessian
在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中介绍了基于Hessian的RPC服务的实现步骤,在那里使用Hessian提供的API完成基于Hessian的RPC服务开发和客户端调用,本文使用Spring对Hessian的集成来实现Hessian的RPC调用。
定义模型、接口和服务器端代码
|---Model
&nb
- 【Mahout三】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup流程分析
bit1129
Mahout
1.Mahout环境搭建
1.下载Mahout
http://mirror.bit.edu.cn/apache/mahout/0.10.0/mahout-distribution-0.10.0.tar.gz
2.解压Mahout
3. 配置环境变量
vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/home
- nginx负载tomcat遇非80时的转发问题
ronin47
nginx负载后端容器是tomcat(其它容器如WAS,JBOSS暂没发现这个问题)非80端口,遇到跳转异常问题。解决的思路是:$host:port
详细如下:
该问题是最先发现的,由于之前对nginx不是特别的熟悉所以该问题是个入门级别的:
? 1 2 3 4 5
- java-17-在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符
bylijinnan
java
public class FirstShowOnlyOnceElement {
/**Q17.在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff,则输出b
* 1.int[] count:count[i]表示i对应字符出现的次数
* 2.将26个英文字母映射:a-z <--> 0-25
* 3.假设全部字母都是小写
*/
pu
- mongoDB 复制集
开窍的石头
mongodb
mongo的复制集就像mysql的主从数据库,当你往其中的主复制集(primary)写数据的时候,副复制集(secondary)会自动同步主复制集(Primary)的数据,当主复制集挂掉以后其中的一个副复制集会自动成为主复制集。提供服务器的可用性。和防止当机问题
mo
- [宇宙与天文]宇宙时代的经济学
comsci
经济
宇宙尺度的交通工具一般都体型巨大,造价高昂。。。。。
在宇宙中进行航行,近程采用反作用力类型的发动机,需要消耗少量矿石燃料,中远程航行要采用量子或者聚变反应堆发动机,进行超空间跳跃,要消耗大量高纯度水晶体能源
以目前地球上国家的经济发展水平来讲,
- Git忽略文件
Cwind
git
有很多文件不必使用git管理。例如Eclipse或其他IDE生成的项目文件,编译生成的各种目标或临时文件等。使用git status时,会在Untracked files里面看到这些文件列表,在一次需要添加的文件比较多时(使用git add . / git add -u),会把这些所有的未跟踪文件添加进索引。
==== ==== ==== 一些牢骚
- MySQL连接数据库的必须配置
dashuaifu
mysql连接数据库配置
MySQL连接数据库的必须配置
1.driverClass:com.mysql.jdbc.Driver
2.jdbcUrl:jdbc:mysql://localhost:3306/dbname
3.user:username
4.password:password
其中1是驱动名;2是url,这里的‘dbna
- 一生要养成的60个习惯
dcj3sjt126com
习惯
一生要养成的60个习惯
第1篇 让你更受大家欢迎的习惯
1 守时,不准时赴约,让别人等,会失去很多机会。
如何做到:
①该起床时就起床,
②养成任何事情都提前15分钟的习惯。
③带本可以随时阅读的书,如果早了就拿出来读读。
④有条理,生活没条理最容易耽误时间。
⑤提前计划:将重要和不重要的事情岔开。
⑥今天就准备好明天要穿的衣服。
⑦按时睡觉,这会让按时起床更容易。
2 注重
- [介绍]Yii 是什么
dcj3sjt126com
PHPyii2
Yii 是一个高性能,基于组件的 PHP 框架,用于快速开发现代 Web 应用程序。名字 Yii (读作 易)在中文里有“极致简单与不断演变”两重含义,也可看作 Yes It Is! 的缩写。
Yii 最适合做什么?
Yii 是一个通用的 Web 编程框架,即可以用于开发各种用 PHP 构建的 Web 应用。因为基于组件的框架结构和设计精巧的缓存支持,它特别适合开发大型应
- Linux SSH常用总结
eksliang
linux sshSSHD
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2186931 一、连接到远程主机
格式:
ssh name@remoteserver
例如:
ssh
[email protected]
二、连接到远程主机指定的端口
格式:
ssh name@remoteserver -p 22
例如:
ssh i
- 快速上传头像到服务端工具类FaceUtil
gundumw100
android
快速迭代用
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOExceptio
- jQuery入门之怎么使用
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
jQuery的强大我何问起(个人主页:hovertree.com)就不用多说了,那么怎么使用jQuery呢?
首先,下载jquery。下载地址:http://hovertree.com/hvtart/bjae/b8627323101a4994.htm,一个是压缩版本,一个是未压缩版本,如果在开发测试阶段,可以使用未压缩版本,实际应用一般使用压缩版本(min)。然后就在页面上引用。
- 带filter的hbase查询优化
kane_xie
查询优化hbaseRandomRowFilter
问题描述
hbase scan数据缓慢,server端出现LeaseException。hbase写入缓慢。
问题原因
直接原因是: hbase client端每次和regionserver交互的时候,都会在服务器端生成一个Lease,Lease的有效期由参数hbase.regionserver.lease.period确定。如果hbase scan需
- java设计模式-单例模式
men4661273
java单例枚举反射IOC
单例模式1,饿汉模式
//饿汉式单例类.在类初始化时,已经自行实例化
public class Singleton1 {
//私有的默认构造函数
private Singleton1() {}
//已经自行实例化
private static final Singleton1 singl
- mongodb 查询某一天所有信息的3种方法,根据日期查询
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
// mongodb的查询真让人难以琢磨,就查询单天信息,都需要花费一番功夫才行。
// 第一种方式:
coll.aggregate([
{$project:{sendDate: {$substr: ['$sendTime', 0, 10]}, sendTime: 1, content:1}},
{$match:{sendDate: '2015-
- 二维数组转换成JSON
tangqi609567707
java二维数组json
原文出处:http://blog.csdn.net/springsen/article/details/7833596
public class Demo {
public static void main(String[] args) { String[][] blogL
- erlang supervisor
wudixiaotie
erlang
定义supervisor时,如果是监控celuesimple_one_for_one则删除children的时候就用supervisor:terminate_child (SupModuleName, ChildPid),如果shutdown策略选择的是brutal_kill,那么supervisor会调用exit(ChildPid, kill),这样的话如果Child的behavior是gen_