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人工智能python梯度下降优化器SGDAdamPyTorch
摘要:本文系统解析梯度下降优化器的核心原理与演进脉络,构建从理论到实战的完整知识体系。理论部分梳理优化器发展里程碑,从1951年的SGD到2018年的AdamW,揭示技术迭代逻辑;通过数学公式对比SGD、Momentum、Adam等核心算法的更新机制,解析动量加速、自适应学习率的创新点。结合损失曲面分析,阐释Momentum如何逃离鞍点、Adam如何处理悬崖梯度。实战模块基于PyTorch在MNI
- 脱岗离岗逃岗监测识别软件系统平台 标检测算法#YOLO
值班脱岗智能监测识别系统是一种利用AI视频智能分析技术的智能化系统,能够对办公工作岗位区域、岗亭、值班室、生产线岗位等进行7*24小时不间断实时监测。该系统的出现,有助于提高工作效率,确保工作秩序的正常运行,同时也能有效避免值班人员脱岗、懈怠等现象的发生。该系统的工作原理是通过高清摄像头捕捉实时画面,然后利用AI视频智能分析技术对画面进行实时分析,识别出是否有人脱岗、懈怠或者有其他异常情况发生。当
- 颠覆未来:创新代码引领人工智能与量子计算深度融合
金枝玉叶9
程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3人工智能量子计算
摘要在信息时代飞速演进的背景下,人工智能与量子计算正以前所未有的速度互相融合,推动着科技边界的不断拓展。本文回顾了经典算法的智慧,展示了前沿深度学习模型的构建,并通过量子电路设计探讨了创新代码的可能性,为探索未来科技变革提供了全新视角。1.引言当前,科技创新正处于高速迭代的关键阶段,传统计算方法与新型技术的交汇处正成为研究热点。人工智能的发展已渗透到各行各业,而量子计算的崛起则为解决复杂计算问题提
- 智界R7智驾功能和性能评价
TheWanderers
智能驾驶智界
一、智驾行车能力标题硬件配置与系统架构感知硬件:Max/Ultra版搭载1个192线激光雷达、3个毫米波雷达(含1个4D成像雷达)、12个超声波雷达、11个高清摄像头(含前向800万像素双目+鱼眼镜头)。Pro版未配备激光雷达,但保留3个毫米波雷达和10个摄像头。核心算法:HUAWEIADS3.0系统,基于端到端架构,整合感知、决策与控制模块,支持全场景目标识别(如非标准障碍物、夜间行人)。算力支
- 人工智能视频分析系统人员离岗报警设计方案
liuhu21
人工智能云计算运维
一、方案概述近几年安防监控技术不断的进步,特别是在人工智能推出之后。安防监控系统结合人工智能算法做到了许多以前无法做到的事情。就比如我们今天要说的离岗检测报警监控系统。以前我们只能通过人工值守监控室的方式,通过人的判断去观看现场人员在岗情况。如今有了离岗检测监控系统,系统可以自动监测现场人员是否在岗、离岗时间以及离岗人数等等。这样,大大减少了监控室值班人员的工作量,同时相较人工监管提升了工作效率。
- 睡岗离岗检测算法 Python
燧机科技SuiJi
人工智能python算法深度学习神经网络
睡岗离岗检测算法的核心在于实时监控和智能分析,睡岗离岗检测算法通过安装在关键区域的监控摄像头,系统能够捕捉到员工的活动画面。当系统检测到人体位置长时间未发生变化时,将启动睡姿分类器。该分类器能够识别多种睡姿,如趴在桌子上睡、坐在凳子上后仰睡等。一旦识别为睡姿,系统将立即触发告警机制。这可以通过向管理人员发送警报信号,或通过语音提醒员工的方式实现。睡岗离岗检测算法在多种场景下均有广泛应用。该算法能够
- 微算法科技技术创新,将量子图像LSQb算法与量子加密技术相结合,构建更加安全的量子信息隐藏和传输系统
随着信息技术的发展,数据的安全性变得尤为重要。在传统计算模式下,即便采用复杂的加密算法,也难以完全抵御日益增长的网络攻击威胁。量子计算技术的出现为信息安全带来了新的解决方案。然而,量子图像处理领域仍面临复杂度高、效率低的问题。微算法科技通过将量子图像LSQb算法与量子加密技术相结合,提出了一种全新的信息隐藏和传输方案,旨在构建更加安全高效的数据保护机制。LSQb算法,即量子图像的最小有效量子比特算
- 5万人流挤地铁如何追踪?陌讯算法实战FPS飙升300%
开篇痛点在智慧城市安防场景中,传统视觉算法常面临“三难困境”:低光照漏检率飙升(夜间误报率超30%)、人群遮挡ID切换混乱(MOTA指标<50%)、硬件资源吃紧(1080P视频流处理>200ms)。某省会交警平台曾反馈:“雨雾天车牌识别准确率骤降至65%,追踪目标平均5分钟丢失1次”。技术解析:动态多目标蒸馏网络陌讯视觉算法创新性融合多任务蒸馏架构与时空注意力机制,攻克复杂场景泛化难题。核心公式创
- 3步实现安防高精度检测:陌讯算法夜间监控落地实战
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目标跟踪人工智能计算机视觉算法目标检测视觉检测
开篇痛点:安防监控系统在实时目标检测中常面临严峻挑战。实测数据显示,传统算法在低光、遮挡或动态场景下,泛化能力不足,导致平均误报率高达15%(数据来源:安防行业报告)。尤其在夜间或拥挤环境下,系统卡顿、漏检频发,不仅降低响应效率,还增加安全隐患。例如,某城市交通监控中心反馈,其开源模型在高密度人流中出现每秒帧率(FPS)骤降至20帧以下,引发报警延迟问题。这些问题根源在于算法鲁棒性和实时性不足,亟
- 离岗误报率 20%?陌讯时序算法实测降 90%
2501_92474711
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开篇:工业安防中的"隐形漏洞"在制造业车间、变电站等关键场景,离岗检测是保障生产安全的核心环节。传统监控系统依赖人工巡检,存在85%的漏检率;而普通视觉算法在光照变化、人员遮挡场景下,误报率常高达20%以上[实测数据显示]。某汽车零部件厂曾因离岗检测失效导致设备空转2小时,直接损失超12万元。这种"看得见的监控,防不住的风险"困境,凸显了传统视觉方案在复杂工业场景中的局限性。技术解析:从单帧检测到
- 雨天障碍物漏检?陌讯多模态算法实测 98% 准确率
2501_92474711
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开篇痛点:自动驾驶视觉系统的“暗礁”在自动驾驶感知层,路面障碍物识别堪称“生命线工程”。传统视觉算法在复杂场景下常面临三重困境:雨天水雾导致特征模糊时漏检率高达25%,逆光环境下小目标(如碎石、井盖)检出率不足60%,而追求高精度又会导致帧率跌破20FPS,难以满足实时性要求[1]。某车企实测数据显示,传统YOLOv8在城郊混合路况中,因障碍物识别延迟引发的决策偏差占测试事故的37%,这些问题成为
- 打造智能资讯引擎:基于 Python 的新闻数据爬取与个性化推荐系统实战全流程解析
程序员威哥
最新爬虫实战项目python开发语言
前言:数据时代的信息洪流,如何做到“千人千面”?在信息爆炸的时代,每天都有成千上万条新闻资讯涌现。如何从海量内容中挖掘出用户感兴趣的资讯?这不仅仅是爬虫技术的问题,更是数据建模与智能推荐算法的落地挑战。本篇文章将带你从零出发,构建一个具有实际应用价值的“个性化新闻阅读推荐系统”,从数据采集(爬虫)、文本处理(NLP)、兴趣建模(TF-IDF/协同过滤/Embedding)到推荐展示,覆盖整个推荐系
- 题解 | #使用join查询找出没有分类的电影id以及名称#
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58同城java后端一面凉经主流的哈希算法有哪几种?帮闺蜜们找靠谱男票hc多多光彩积云是什么企业,查不到有用信息太抽象了!培训班装公司招聘阿里巴巴前端暑期实习——无语八面挂怎么写自我介绍|自我介绍保姆级教学灵犀互娱客户端一面面经(求过啊)24找运维实习,这简历可行吗拓竹科技测试开发面经(25届暑期实习)分享一波攒了整个秋招的NLP算法岗面经腾讯广告暑期实习面试1、JVM垃圾回收机制2、syncho
- 【算法题解】部分洛谷题解(下)
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前言本篇为我做过的洛谷题的部分题解,大多是我认为比较具有代表性的或者比较有意思的题目,包含我自己的思考过程和想法。[NOIP2001提高组]一元三次方程求解题目描述有形如:ax3+bx2+cx+d=0ax^3+bx^2+cx+d=0ax3+bx2+cx+d=0这样的一个一元三次方程。给出该方程中各项的系数(a,b,c,da,b,c,da,b,c,d均为实数),并约定该方程存在三个不同实根(根的范围
- LeetCode - 3274. Check if Two Chessboard Squares Have the Same Color
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LeetCode-3274.CheckifTwoChessboardSquaresHavetheSameColor在LeetCode的算法题库中,有许多有趣的题目将实际场景与编程逻辑相结合,LeetCode3274题CheckifTwoChessboardSquaresHavetheSameColor便是其中之一。这道题以国际象棋棋盘为背景,要求我们判断给定的两个方格颜色是否相同。通过解决这道题,
- 算法竞赛备考冲刺必刷题(C++) | 洛谷 P1024 一元三次方程求解
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本文分享的必刷题目是从蓝桥云课、洛谷、AcWing等知名刷题平台精心挑选而来,并结合各平台提供的算法标签和难度等级进行了系统分类。题目涵盖了从基础到进阶的多种算法和数据结构,旨在为不同阶段的编程学习者提供一条清晰、平稳的学习提升路径。欢迎大家订阅我的专栏:算法题解:C++与Python实现!附上汇总贴:
- 监控漏检频发?陌讯YOLOv7实时优化方案召回率提升25%
2501_92489016
目标跟踪人工智能计算机视觉算法目标检测视觉检测智慧城市
一、开篇痛点在安防监控领域,传统目标检测模型面临三重困境:实时性差:1080P视频流处理普遍低于20FPS(VGG16仅15FPS)漏检率高:密集场景下小目标召回率常低于60%(COCO-val实测数据)部署成本高:ResNet-101需8GB显存,难以边缘化部署某智慧园区项目显示:夜间误报率高达34%,运维成本激增300%二、技术解析:陌讯SlimYOLO架构创新针对上述痛点,陌讯视觉算法提出三
- JAVA刷题记录: 专题十五 BFS解决FloodFill算法
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733.图像渲染-力扣(LeetCode)classSolution{int[]dx={0,0,-1,1};int[]dy={1,-1,0,0};publicint[][]floodFill(int[][]image,intsr,intsc,intcolor){intprev=image[sr][sc];if(color==prev)returnimage;Queueq=newLinkedList
- 14.优化算法之BFS解决FloodFill算法1
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算法题算法宽度优先深度优先
0.FloodFill简介dfs:深度优先遍历(红色)bfs:宽度优先遍历1.图像渲染算法原理classSolution{int[]dx={0,0,1,-1};int[]dy={1,-1,0,0};publicint[][]floodFill(int[][]image,intsr,intsc,intcolor){intprev=image[sr][sc];//统计刚开始的颜⾊if(prev==co
- BFS 解决 FloodFill 算法(C++)
lim 鹏哥
刷题算法宽度优先c++
文章目录前言一、概念二、岛屿数量1.题目链接2.算法原理3.代码编写三、被围绕的区域1.题目链接2.算法原理3.代码编写总结前言一、概念BFS就是广度优先遍历,也就是层序遍历。FloodFill是指在数组中找出性质相同的连通块,并根据题目进行操作。二、岛屿数量1.题目链接200.岛屿数量2.算法原理遍历整个矩阵,每找到一块陆地,记录一次。我们怎末知道我们是否已经遍历过这个地方了呢??方法1:如果遍
- BFS-FloodFill 算法 解决最短路问题 多源 解决拓扑排序
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#BFS算法宽度优先leetcode
文章目录一、FloodFill算法[733.图像渲染](https://leetcode.cn/problems/flood-fill/description/)2.思路3.代码[200.岛屿数量](https://leetcode.cn/problems/number-of-islands/description/)2.思路3.代码[LCR105.岛屿的最大面积](https://leetcod
- 头盔识别误报率高?陌讯YOLOv7优化方案实测准确率达99%!
开篇痛点:算法失效的致命时刻在智慧交通领域,电动车头盔识别长期面临三大痛点:漏检危机:行人遮挡、雨天反光导致传统算法漏检率高达15%(某头部车企实测数据)误报泛滥:相似物体(背包、安全帽)误识别率超20%实时性缺陷:开源模型在1080P视频流中处理延时>200ms,无法满足实时预警需求技术解析:陌讯算法三重创新架构graphTDA[双路输入]-->B[多尺度特征融合模块]B-->C[空间注意力机制
- 「感恩日语」2021-303篇,吸渣体质
能学多少学多少
学习感悟,避免成为“吸渣”体质很重要,“环境”能改变人,学会甄别那些“书籍”、那些“文章”(论文)对自己成长有利,而非“奶头乐”系统算法之类推送的让自己无法自拔的内容,个人每天、每周、每月、每年、一生总时间是有限的,缩小到每天,计算一下每天浪费有多少,真正发挥价值时间效力有多少,简单做个记录,会发现很可怕。同时找到了为什么每天进步一点点的重要性,只跟昨天的自己,前天的自己比较一下,很重要,多做对自
- 监控漏检率 30%?陌讯多模态算法实测优化
破解智慧城市视觉算法困境:陌讯多模态融合技术实战解析在智慧城市建设中,视觉算法作为感知层核心技术,正面临着日益严峻的挑战。传统目标检测算法在暴雨、逆光、遮挡等复杂环境下,漏检率常高达25%-40%,直接导致交通违章误判、异常事件漏报等问题。某新一线城市交管部门曾反馈,现有系统对无牌车的识别准确率不足65%,严重影响执法效率[实测数据来源]。这些痛点的核心在于传统单模态算法难以应对城市环境的动态变化
- 智慧城管新突破:陌讯动态量化技术实现端侧模型压缩20倍
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目标跟踪人工智能计算机视觉算法目标检测视觉检测边缘计算
开篇痛点深夜暴雨中的违规占道经营检测误报率超60%,光照反射干扰导致传统YOLOv5召回率暴跌——这是某省会城市智慧城管项目的真实困境。当算法工程师面对复杂城市场景时,环境干扰、小目标密集、实时性要求构成三重技术难关。技术解析:陌讯自适应多模态架构传统单阶段检测器在雨天场景失效的核心原因,在于固定感受野难以适应尺度突变目标。陌讯算法引入动态梯度调制机制,通过特征金字塔的跨层权重自适应调整,显著提升
- 河道污染难溯源?3步搭建陌讯实时目标检测系统
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目标检测人工智能计算机视觉算法视觉检测
开篇痛点「凌晨3点水泵房渗漏报警,运维人员冒雨排查却是一场误判」——这是某水务企业技术总监向我吐槽的真实案例。在智慧水务场景中,传统视觉算法面临三大死穴:水体反光干扰、微小目标漏检、边缘设备算力受限。尤其当暴雨导致水体浑浊时,OpenCV边缘检测的误报率可达35%以上。技术解析:陌讯多模态融合架构为解决复杂环境泛化问题,陌讯视觉算法提出FMT-Net(FusionMultimodalTransfo
- 力扣 hot100 Day45
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Hot100leetcode算法
230.二叉搜索树中第K小的元素给定一个二叉搜索树的根节点root,和一个整数k,请你设计一个算法查找其中第k小的元素(从1开始计数)。//抄的classSolution{public:voidhelper(TreeNode*root,intk,int&count,int&result){if(!root)return;helper(root->left,k,count,result);count
- 【国内超大型智能算力中心建设白皮书 2024】
AI大模型 lose and dream
人工智能开源git开源软件githubgitlab开放原子
文末有福利!智算中心建设通过领先的体系架构设计,以算力基建化为主体、以算法基建化为引领、以服务智件化为依托,以设施绿色化为支撑,从基建、硬件、软件、算法、服务等全环节开展关键技术落地与应用。一、体系架构(一)总体架构图8智算中心总体架构智能算力中心建设白皮书,重点围绕基础、支撑、功能和目标四大部分,创新性地提出了智算中心总体架构。其中,基础部分是支撑智算中心建设与应用的先进人工智能理论和计算架构;
- 后端开发:Spring Boot 的分布式缓存方案
大厂资深架构师
SpringBoot开发实战springboot分布式缓存ai
后端开发:SpringBoot的分布式缓存方案关键词:SpringBoot、分布式缓存、Redis、Caffeine、缓存策略、缓存失效摘要:本文深入探讨了在SpringBoot后端开发中分布式缓存方案的相关技术。首先介绍了分布式缓存在现代应用中的重要性及本文的研究范围,接着阐述了核心概念如分布式缓存的原理与架构,详细讲解了常用的核心算法原理及具体操作步骤,包括使用Python代码示例说明。通过数
- 数据结构排序算法总结(C语言实现)
xienda
排序算法数据结构算法
以下是常见排序算法的总结及C语言实现,包含时间复杂度、空间复杂度和稳定性分析:1.冒泡排序(BubbleSort)思想:重复比较相邻元素,将较大元素向后移动。时间复杂度:O(n²)(最好O(n),最坏O(n²))空间复杂度:O(1)稳定性:稳定voidbubbleSort(intarr[],intn){for(inti=0;iarr[j+1]){//交换相邻元素inttemp=arr[j];arr
- 关于旗正规则引擎规则中的上传和下载问题
何必如此
文件下载压缩jsp文件上传
文件的上传下载都是数据流的输入输出,大致流程都是一样的。
一、文件打包下载
1.文件写入压缩包
string mainPath="D:\upload\"; 下载路径
string tmpfileName=jar.zip; &n
- 【Spark九十九】Spark Streaming的batch interval时间内的数据流转源码分析
bit1129
Stream
以如下代码为例(SocketInputDStream):
Spark Streaming从Socket读取数据的代码是在SocketReceiver的receive方法中,撇开异常情况不谈(Receiver有重连机制,restart方法,默认情况下在Receiver挂了之后,间隔两秒钟重新建立Socket连接),读取到的数据通过调用store(textRead)方法进行存储。数据
- spark master web ui 端口8080被占用解决方法
daizj
8080端口占用sparkmaster web ui
spark master web ui 默认端口为8080,当系统有其它程序也在使用该接口时,启动master时也不会报错,spark自己会改用其它端口,自动端口号加1,但为了可以控制到指定的端口,我们可以自行设置,修改方法:
1、cd SPARK_HOME/sbin
2、vi start-master.sh
3、定位到下面部分
- oracle_执行计划_谓词信息和数据获取
周凡杨
oracle执行计划
oracle_执行计划_谓词信息和数据获取(上)
一:简要说明
在查看执行计划的信息中,经常会看到两个谓词filter和access,它们的区别是什么,理解了这两个词对我们解读Oracle的执行计划信息会有所帮助。
简单说,执行计划如果显示是access,就表示这个谓词条件的值将会影响数据的访问路径(表还是索引),而filter表示谓词条件的值并不会影响数据访问路径,只起到
- spring中datasource配置
g21121
dataSource
datasource配置有很多种,我介绍的一种是采用c3p0的,它的百科地址是:
http://baike.baidu.com/view/920062.htm
<!-- spring加载资源文件 -->
<bean name="propertiesConfig"
class="org.springframework.b
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(三)
老A不折腾
finereportFAQ报表软件
这里写点抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、repeated column width is largerthan paper width:
这个看这段话应该是很好理解的。比如做的模板页面宽度只能放
- mysql 用户管理
墙头上一根草
linuxmysqluser
1.新建用户 //登录MYSQL@>mysql -u root -p@>密码//创建用户mysql> insert into mysql.user(Host,User,Password) values(‘localhost’,'jeecn’,password(‘jeecn’));//刷新系统权限表mysql>flush privileges;这样就创建了一个名为:
- 关于使用Spring导致c3p0数据库死锁问题
aijuans
springSpring 入门Spring 实例Spring3Spring 教程
这个问题我实在是为整个 springsource 的员工蒙羞
如果大家使用 spring 控制事务,使用 Open Session In View 模式,
com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException: A client timed out while waiting to acquire a resource from com.mchange.
- 百度词库联想
annan211
百度
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8">
<title>RunJS</title&g
- int数据与byte之间的相互转换实现代码
百合不是茶
位移int转bytebyte转int基本数据类型的实现
在BMP文件和文件压缩时需要用到的int与byte转换,现将理解的贴出来;
主要是要理解;位移等概念 http://baihe747.iteye.com/blog/2078029
int转byte;
byte转int;
/**
* 字节转成int,int转成字节
* @author Administrator
*
- 简单模拟实现数据库连接池
bijian1013
javathreadjava多线程简单模拟实现数据库连接池
简单模拟实现数据库连接池
实例1:
package com.bijian.thread;
public class DB {
//private static final int MAX_COUNT = 10;
private static final DB instance = new DB();
private int count = 0;
private i
- 一种基于Weblogic容器的鉴权设计
bijian1013
javaweblogic
服务器对请求的鉴权可以在请求头中加Authorization之类的key,将用户名、密码保存到此key对应的value中,当然对于用户名、密码这种高机密的信息,应该对其进行加砂加密等,最简单的方法如下:
String vuser_id = "weblogic";
String vuse
- 【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化
bit1129
hessian
任何一个对象从一个JVM传输到另一个JVM,都要经过序列化为二进制数据(或者字符串等其他格式,比如JSON),然后在反序列化为Java对象,这最后都是通过二进制的数据在不同的JVM之间传输(一般是通过Socket和二进制的数据传输),本文定义一个比较符合工作中。
1. 定义三个POJO
Person类
package com.tom.hes
- 【Hadoop十四】Hadoop提供的脚本的功能
bit1129
hadoop
1. hadoop-daemon.sh
1.1 启动HDFS
./hadoop-daemon.sh start namenode
./hadoop-daemon.sh start datanode
通过这种逐步启动的方式,比start-all.sh方式少了一个SecondaryNameNode进程,这不影响Hadoop的使用,其实在 Hadoop2.0中,SecondaryNa
- 中国互联网走在“灰度”上
ronin47
管理 灰度
中国互联网走在“灰度”上(转)
文/孕峰
第一次听说灰度这个词,是任正非说新型管理者所需要的素质。第二次听说是来自马化腾。似乎其他人包括马云也用不同的语言说过类似的意思。
灰度这个词所包含的意义和视野是广远的。要理解这个词,可能同样要用“灰度”的心态。灰度的反面,是规规矩矩,清清楚楚,泾渭分明,严谨条理,是决不妥协,不转弯,认死理。黑白分明不是灰度,像彩虹那样
- java-51-输入一个矩阵,按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。
bylijinnan
java
public class PrintMatrixClockwisely {
/**
* Q51.输入一个矩阵,按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。
例如:如果输入如下矩阵:
1 2 3 4
5 6 7 8
9
- mongoDB 用户管理
开窍的石头
mongoDB用户管理
1:添加用户
第一次设置用户需要进入admin数据库下设置超级用户(use admin)
db.addUsr({user:'useName',pwd:'111111',roles:[readWrite,dbAdmin]});
第一个参数用户的名字
第二个参数
- [游戏与生活]玩暗黑破坏神3的一些问题
comsci
生活
暗黑破坏神3是有史以来最让人激动的游戏。。。。但是有几个问题需要我们注意
玩这个游戏的时间,每天不要超过一个小时,且每次玩游戏最好在白天
结束游戏之后,最好在太阳下面来晒一下身上的暗黑气息,让自己恢复人的生气
&nb
- java 二维数组如何存入数据库
cuiyadll
java
using System;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Windows.Forms;
using System.Xml;
using System.Xml.Serialization;
using System.IO;
namespace WindowsFormsApplication1
{
- 本地事务和全局事务Local Transaction and Global Transaction(JTA)
darrenzhu
javaspringlocalglobaltransaction
Configuring Spring and JTA without full Java EE
http://spring.io/blog/2011/08/15/configuring-spring-and-jta-without-full-java-ee/
Spring doc -Transaction Management
http://docs.spring.io/spri
- Linux命令之alias - 设置命令的别名,让 Linux 命令更简练
dcj3sjt126com
linuxalias
用途说明
设置命令的别名。在linux系统中如果命令太长又不符合用户的习惯,那么我们可以为它指定一个别名。虽然可以为命令建立“链接”解决长文件名的问 题,但对于带命令行参数的命令,链接就无能为力了。而指定别名则可以解决此类所有问题【1】。常用别名来简化ssh登录【见示例三】,使长命令变短,使常 用的长命令行变短,强制执行命令时询问等。
常用参数
格式:alias
格式:ali
- yii2 restful web服务[格式响应]
dcj3sjt126com
PHPyii2
响应格式
当处理一个 RESTful API 请求时, 一个应用程序通常需要如下步骤 来处理响应格式:
确定可能影响响应格式的各种因素, 例如媒介类型, 语言, 版本, 等等。 这个过程也被称为 content negotiation。
资源对象转换为数组, 如在 Resources 部分中所描述的。 通过 [[yii\rest\Serializer]]
- MongoDB索引调优(2)——[十]
eksliang
mongodbMongoDB索引优化
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2178555 一、概述
上一篇文档中也说明了,MongoDB的索引几乎与关系型数据库的索引一模一样,优化关系型数据库的技巧通用适合MongoDB,所有这里只讲MongoDB需要注意的地方 二、索引内嵌文档
可以在嵌套文档的键上建立索引,方式与正常
- 当滑动到顶部和底部时,实现Item的分离效果的ListView
gundumw100
android
拉动ListView,Item之间的间距会变大,释放后恢复原样;
package cn.tangdada.tangbang.widget;
import android.annotation.TargetApi;
import android.content.Context;
import android.content.res.TypedArray;
import andr
- 程序员用HTML5制作的爱心树表白动画
ini
JavaScriptjqueryWebhtml5css
体验效果:http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/31.htmHTML代码如下:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"><head><meta charset="UTF-8" >
<ti
- 预装windows 8 系统GPT模式的ThinkPad T440改装64位 windows 7旗舰版
kakajw
ThinkPad预装改装windows 7windows 8
该教程具有普遍参考性,特别适用于联想的机器,其他品牌机器的处理过程也大同小异。
该教程是个人多次尝试和总结的结果,实用性强,推荐给需要的人!
缘由
小弟最近入手笔记本ThinkPad T440,但是特别不能习惯笔记本出厂预装的Windows 8系统,而且厂商自作聪明地预装了一堆没用的应用软件,消耗不少的系统资源(本本的内存为4G,系统启动完成时,物理内存占用比
- Nginx学习笔记
mcj8089
nginx
一、安装nginx 1、在nginx官方网站下载一个包,下载地址是:
http://nginx.org/download/nginx-1.4.2.tar.gz
2、WinSCP(ftp上传工
- mongodb 聚合查询每天论坛链接点击次数
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
/* 18 */
{
"_id" : ObjectId("5596414cbe4d73a327e50274"),
"msgType" : "text",
"sendTime" : ISODate("2015-07-03T08:01:16.000Z"
- java术语(PO/POJO/VO/BO/DAO/DTO)
Luob.
DAOPOJODTOpoVO BO
PO(persistant object) 持久对象
在o/r 映射的时候出现的概念,如果没有o/r映射,就没有这个概念存在了.通常对应数据模型(数据库),本身还有部分业务逻辑的处理.可以看成是与数据库中的表相映射的java对象.最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合.PO中应该不包含任何对数据库的操作.
VO(value object) 值对象
通
- 算法复杂度
Wuaner
Algorithm
Time Complexity & Big-O:
http://stackoverflow.com/questions/487258/plain-english-explanation-of-big-o
http://bigocheatsheet.com/
http://www.sitepoint.com/time-complexity-algorithms/