哎呀哎呀不得了啊
哎呀哎呀不得了啊

工作技巧学习中

今早8:00前老板打电话给我问我工作进展，还问我有没有看到昨晚XXX发的邮件。

我首先是疑问：什么事情不能9点上班再说？8点就要讨论？

然后他问我工作进展，让我有点心慌：是我没做好么？不对。是我没学会如何report给他？感觉我的report一直没有章法。

昨晚的邮件？为什么早上八点我会看到昨晚的邮件啊！晚上我又不上班。

啥个意思嘛…

来到办公室，看到昨晚的邮件被抄送给了领导的领导，我好像明白了点什么。和有经验的同事聊了下情况，不是件大事情。

反思了一下自己汇报工作没有章法的自我评价。总结出一套汇报流程。

工作计划是什么➡️完成了没有➡️没完成的有哪些➡️为什么没完成（他人的原因）➡️要完成还需要那些支持➡️领导，给我那些支持吧！

汇报逻辑就是这样。

其余需要注意的：如果你接手了不是直系领导的工作。汇报的时候记得要你的直系领导知道。

That’s all.

外企加油呀！

你可能感兴趣的:(工作技巧学习中)

  • three前置课程知识
    学习中文网(1.threejs文件包下载和目录简介|Three.js中文网)threejs官方文件包所有版本：https://github.com/mrdoob/three.js/releases更新迭代较快，要选择对应版本使用---下载zip压缩包Threejs官网中文文档链接：https://threejs.org/docs/index.html#manual/zh/重要的内容docs包:文档
  • 玩转Docker | 使用Docker部署NotepadMX笔记应用程序 心随_风动 玩转Dockerdocker笔记eureka
    玩转Docker|使用Docker部署NotepadMX笔记应用程序前言一、NotepadMX介绍工具简介主要特点二、系统要求环境要求环境检查Docker版本检查检查操作系统版本三、部署NotepadMX服务下载NotepadMX镜像编辑部署文件创建容器检查容器状态检查服务端口安全设置四、访问NotepadMX服务访问NotepadMX首页设置访问验证编辑笔记总结前言在如今快节奏的工作与学习中，一
  • 【大模型与机器学习解惑】什么是A/B测试，为何进行A/B测试？
    以下内容将围绕机器学习中的A/B测试展开，从概念与背景到实施细节、示例代码、优化思路和未来建议，并在最后给出一个整体的“输出目录”供参考。目录什么是机器学习的A/B测试为何要进行A/B测试A/B测试的实施流程示例代码与详细解释优化方向与未来建议结语1.什么是机器学习的A/B测试A/B测试（也常被称作对照试验、SplitTest）最早多用于互联网产品的功能或界面迭代中，指的是将用户或样本随机分为两组
  • MacOS系统安装Docker（非常详细）从零基础入门到精通，看完这一篇就够了_mac安装docker 2501_90249219 dockereureka容器
    选择默认配置就行，Docker会自动设置一些大多数开发人员必要的配置。这里我们跳过就好。运行Docker在应用程序中找到Docker程序图标，点击以启动Docker，启动之后我们会发现右上角工具栏中多了一个小鲸鱼的图片，这个就是Docker啦~真的好可爱~Docker桌面应用程序打开后，就是首页的学习中心界面。通过小鲸鱼中的AboutDockerDesktop可以查看Docker的版本可以看到版本
  • 【深度学习第六期深度学习中的归一化与正则化技术：原理、实践与应用】 码上有前 Python深度学习Pytorch深度学习人工智能cnn
    作者：“码上有前”文章简介：深度学习欢迎小伙伴们点赞、收藏⭐、留言深度学习中的归一化与正则化技术：原理、实践与应用摘要：本文深入探讨深度学习中批量归一化（BN）、层归一化（LN）、标准化以及正则化等关键技术。详细阐述它们的基本原理，包括如何调整数据分布、控制模型复杂度等；通过丰富的实例和对应代码，展示在不同网络架构中这些技术的具体实现方式，以及对模型训练和性能的影响；同时，对比分析各项技术的特点和
  • 深入浅出二分法：从实际问题看“最小化最大值”问题的求解之道 余厌厌厌 算法数据结构go
    在算法学习中，二分法是一种高效且应用广泛的查找策略。它不仅能用于有序数组的元素查找，更在“最小化最大值”“最大化最小值”等优化问题中发挥着关键作用。本文将结合两道典型例题，从问题分析、思路推导到代码实现，带你深入理解二分法在这类问题中的应用，并总结常见错误与避坑指南。一、二分法的核心思想：利用单调性高效收缩范围二分法的本质是通过不断将搜索范围减半，快速定位目标值。在“最小化最大值”问题中，其核心逻
  • 深度学习之迁移学习 路溪非溪 人工智能迁移学习机器学习
    认识迁移学习迁移学习（TransferLearning）是机器学习中的一种重要技术，其核心思想是将在一个任务上学习到的知识（模型参数、特征表示等），迁移应用到另一个相关但不同的任务中，从而提升新任务的学习效率和性能，尤其是在新任务数据有限的情况下。一、迁移学习的核心动机传统机器学习通常要求为每个新任务收集大量标注数据并从头训练模型，但现实中面临以下挑战：数据稀缺：例如医疗影像分析（罕见疾病样本少）
  • 深入理解Spring Bean的生命周期
    在Spring框架的学习中，Bean的生命周期是一个核心知识点，它贯穿了从Bean的创建到销毁的全过程。掌握Bean的生命周期，不仅能帮助我们更好地理解Spring容器的工作原理，还能在实际开发中更灵活地控制Bean的行为。本文将基于学习笔记，详细解析Bean生命周期的七个阶段，并补充关键细节和实践要点。一、Bean定义阶段：蓝图的绘制Bean定义阶段就如同建筑前的设计图纸绘制，它决定了Bean的
  • 算法学习笔记：11.冒泡排序——从原理到实战，涵盖 LeetCode 与考研 408 例题
    在排序算法的大家族中，冒泡排序是最基础也最经典的算法之一。它的核心思想简单易懂，通过重复地走访待排序序列，一次比较两个相邻的元素，若它们的顺序错误就把它们交换过来，直到没有需要交换的元素为止。虽然冒泡排序的时间复杂度较高，在大规模数据排序中并不常用，但它是理解排序算法思想的绝佳入门案例，也是计算机考研408和算法学习中的基础内容。冒泡排序的基本概念冒泡排序（BubbleSort）之所以被称为“冒泡
  • 集成学习中的多样性密码：量化学习器的多样性 元楼 集成学习学习机器学习人工智能
    合集-scikit-learn(69)1.【scikit-learn基础】--概述2023-12-022.【scikit-learn基础】--『数据加载』之玩具数据集2023-12-043.【scikit-learn基础】--『数据加载』之真实数据集2023-12-064.【scikit-learn基础】--『数据加载』之样本生成器2023-12-085.【scikit-learn基础】--『数据
  • 大白话解释深度学习中多尺度特征融合及其意义 来自宇宙的曹先生 深度学习人工智能
    想象一下，你正在看一幅城市街道的照片。在这张照片中，你可能会看到：远处的小汽车，它们在图像中看起来很小。近处的大巴士，它们在图像中看起来很大。还有一些行人，他们可能在不同的距离上，大小各异。假设你想训练一个计算机程序来识别和分割这些不同的物体（汽车、巴士、行人）。如果这个程序只能在一个固定的尺度上“看”图像，比如说只能处理大物体，它可能会错过那些远处的小汽车，因为这些小汽车在图像中占据的像素很少。
  • Python机器学习入门必看！从原理到实战，手把手教你线性回归模型 小张在编程 python机器学习线性回归
    引言在人工智能浪潮席卷全球的今天，机器学习（MachineLearning）早已不再是实验室的“黑科技”——打开购物APP的“猜你喜欢”、输入搜索词后的“相关推荐”、甚至天气预报中的温度预测，背后都有机器学习模型的身影。而在线性回归（LinearRegression）作为机器学习中最基础、最经典的监督学习模型，堪称机器学习的“敲门砖”。本文将从原理到实战，带你彻底掌握这一核心算法。一、机器学习的“
  • Transformer模型架构深度讲解
    Transformer是一种在自然语言处理（NLP）和深度学习中非常重要的模型架构。它首次由Vaswani等人于2017年提出，主要应用于序列到序列的任务（如机器翻译、文本生成、摘要生成等）。Transformer模型与传统的RNN（循环神经网络）和LSTM（长短时记忆网络）不同，它不依赖于时间步的顺序处理，而是完全基于“注意力机制”进行计算，这使得它在训练速度、并行化能力和长期依赖问题的处理上具
  • 机器学习的数学基础-线性代数
    本文用于复习并记录机器学习中的相关数学基础，仅供学习参考。很多总结和例子来源于mml项目（mml-book.github.io）十分感谢这本书的作者，PS：这本书目前没有中文版。线性代数线性方程组矩阵矩阵的加法与乘法矩阵加法矩阵乘法单位矩阵与标量相乘逆与转置逆转置解决线性方程组特解与通解高斯消元法初级变换应用：“-1”trick应用：求逆总结-如何解决线性方程组？向量空间群向量空间向量子空间线性独
  • 【机器学习笔记 Ⅲ】4 特征选择 巴伦是只猫 机器学习机器学习笔记人工智能
    特征选择（FeatureSelection）系统指南特征选择是机器学习中优化模型性能的关键步骤，通过筛选最相关、信息量最大的特征，提高模型精度、降低过拟合风险并加速训练。以下是完整的特征选择方法论：1.特征选择的核心目标提升模型性能：去除噪声和冗余特征，增强泛化能力。降低计算成本：减少训练和预测时间。增强可解释性：简化模型，便于业务理解。2.特征选择方法分类(1)过滤法（FilterMethods
  • 机器学习笔记二-回归
    回归是统计学和机器学习中的一种基本方法，用于建模变量之间的关系，特别是用一个或多个自变量（输入变量）来预测一个因变量（输出变量）的值。回归分析广泛应用于预测、趋势分析和关联研究中。根据目标和数据的性质，可以使用不同类型的回归方法。1.回归的基本概念：自变量（IndependentVariable）:也称为预测变量、解释变量，是模型中的输入变量，用于预测或解释因变量的变化。因变量（Dependent
  • 【机器学习笔记Ⅰ】13 正则化代价函数
    正则化代价函数（RegularizedCostFunction）详解正则化代价函数是机器学习中用于防止模型过拟合的核心技术，通过在原始代价函数中添加惩罚项，约束模型参数的大小，从而提高泛化能力。以下是系统化的解析：1.为什么需要正则化？过拟合问题：当模型过于复杂（如高阶多项式回归、深度神经网络）时，可能完美拟合训练数据但泛化性能差。解决方案：在代价函数中增加对参数的惩罚，抑制不重要的特征权重。2.
  • 【机器学习笔记Ⅰ】6 多类特征 巴伦是只猫 机器学习机器学习笔记人工智能
    多类特征（Multi-classFeatures）详解多类特征是指一个特征（变量）可以取多个离散的类别值，且这些类别之间没有内在的顺序关系。这类特征是机器学习中常见的数据类型，尤其在分类和回归问题中需要特殊处理。1.核心概念(1)什么是多类特征？定义：特征是离散的、有限的类别，且类别之间无大小或顺序关系。示例：颜色：红、绿、蓝（无顺序）。城市：北京、上海、广州（无数学意义的大小关系）。动物类别：猫
  • 60天python训练计划----day59
    在之前的学习中，我们层层递进的介绍了时序模型的发展，从AR到MA到ARMA，再到ARIMA。本质就是把数据处理的操作和模型结合在一起了，实际上昨天提到的季节性差分也可以合并到模型中，让流程变得更加统一。季节性差分用S来表示，所以这个模型叫做SARIMA模型一、SARIMA模型SARIMA(SeasonalAutoRegressiveIntegratedMovingAverage)是标准ARIMA模
  • 机器学习21-线性网络思考 坐吃山猪 机器学习机器学习人工智能线性网络
    机器学习21-线性网络思考针对线性网络的发展问题，进行补充学习1-核心知识点1-传统机器学习针对线性分类算法求解的方式有哪些？请详细列举不同的算法对应的损失函数和计算思路在传统机器学习中，线性分类算法是一种非常重要的方法，用于将数据划分为不同的类别。以下是几种常见的线性分类算法，包括它们的损失函数和计算思路：1.感知机（Perceptron）损失函数感知机的损失函数是基于误分类点的，其目标是最小化
  • KNN（K-近邻算法)(上)--day05 扫把星133 机器学习python人工智能近邻算法算法
    KNN（K-NearestNeighbors，K近邻算法）是一种用于分类和回归的非参数化方法。其基本思想是通过找出与新样本最接近的已标记数据中的K个最近邻居来进行预测或分类。注释：非参数化方法是指在统计学和机器学习中，不对数据分布做出严格假设（这些假设通常包括
  • 【2025CVPR】SEC-Prompt：少样本增量学习中的语义互补提示模型详解 清风AI 生成对抗网络人工智能神经网络pcm目标跟踪深度学习计算机视觉
    目录一、研究背景：少样本增量学习的挑战二、SEC-Prompt核心原理1.自适应层次化查询（AdaptiveHierarchicalQuery）2.语义互补提示机制（1）判别性提示（D-Prompt）（2）非判别性提示（ND-Prompt）3.训练策略创新（1）判别性提示聚类损失（2）ND-Prompt数据增强三、模型架构图解四、关键创新点五、实验结果对比1.ImageNet-R结果2.CUB20
  • 【Python打卡Day48】随机张量与广播机制@浙大疏锦行 可能是猫猫人 Python打卡训练营内容python开发语言
    在继续讲解模块消融前，先补充几个之前没提的基础概念尤其需要搞懂张量的维度、以及计算后的维度，这对于你未来理解复杂的网络至关重要一、随机张量的生成在深度学习中经常需要随机生成一些张量，比如权重的初始化，或者计算输入纬度经过模块后输出的维度，都可以用一个随机函数来实现需要的张量格式，而无需像之前一样必须加载一张真实的图片。“张量”概念它听起来可能有点抽象，但在数学和物理学（尤其是广义相对论、连续介质力
  • stm32二级菜单
    oled是嵌入式学习中必不可少的显示器，但是往往显示的内容有限，有时候又需要进行多层显示，比如24年的电赛小车题，一共四问，这时候就可以使用二级菜单，在第一级菜单中显示每一问，再分别掉进各自的二级菜单中对pid进行调节，话不读书直接上代码intmenu1(void){uint8_tKeyNum=0;int8_toled1_display_mdoe=1;OLED_ShowString(0,0,"di
  • 深度探索：机器学习中的 条件生成对抗网络（Conditional GAN, CGAN）算法原理及其应用
    目录1.引言与背景2.CGAN定理3.算法原理4.算法实现5.优缺点分析优点：缺点：6.案例应用7.对比与其他算法8.结论与展望1.引言与背景生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks,GANs）作为一种深度学习框架，在无监督学习领域展现出强大的能力，特别在图像、音频、文本等复杂数据的生成任务中取得了显著成果。然而，原始GAN模型在生成过程中缺乏对生成样本特定属性的直
  • SmartPDF：轻松应对 PDF 文件难题 KJ-拾荒者 pdf经验分享职场和发展软件推荐性能优化电脑
    在日常工作与学习中，处理PDF文件时，我们常常碰到让人头疼的状况。像是面对几十页甚至上百页的合同、报告，想要快速找到关键条款或特定数据，手动翻阅耗时又费力；撰写论文参考多篇PDF文献，想整合有用内容，却因复制粘贴格式错乱而焦头烂额；还有想把PDF里的部分页面单独保存，或是将其转换成其他格式进一步编辑，常规方法却难以实现。别担心，SmartPDF软件可以为你排忧解难。SmartPDF功能丰富且实用。
  • 百度7天GNN学习-图与图学习中 静静喜欢大白 pgl
    目录1链接预测分析图学习的主要任务链接预测（Linkprediction）1.相似度分数2.性能指标(Performancemetrics)完整代码输出2节点标记预测分析完整代码输出3图嵌入图嵌入（GraphEmbedding）1.节点嵌入(NodeEmbedding)2.边嵌入(EdgeEmbedding)3.图嵌入(GraphEmbedding)完整代码输出小结小结参考1链接预测分析图学习的
  • 机器学习路径规划中的 net 和 netlist 分别是什么？ 勤奋的大熊猫 MachineLearning机器学习人工智能自动寻路
    机器学习路径规划中的net是什么？引言正文net含义netlist含义引言当我们使用机器学习训练自己的模型来进行自动寻路时，通常，我们会遇到一个名为net的词语，这里我们将对这个单词的意思进行解释。正文net含义net:中文翻译为网络，在机器学习中其中文应该翻译为连线任务。通常在连线任务中我们需要将给定的两个端点连接起来。比如给定的端点为：self.netlist=[('mmi:out1','mm
  • 用于人形机器人强化学习运动的神经网络架构分析
    1.引言：人形机器人运动强化学习中的架构探索人形机器人具备在多样化环境中自主运行的巨大潜力，有望缓解工厂劳动力短缺、协助居家养老以及探索新星球等问题。其拟人化的特性使其在执行类人操作任务（如运动和操纵）方面具有独特优势。深度强化学习（DRL）作为一种前景广阔的无模型方法，能够有效控制双足运动，实现复杂行为的自主学习，而无需显式动力学模型。1.1人形机器人运动强化学习的机遇与挑战尽管DRL取得了显著
  • 柠檬笔记APP：打造个性化记事空间，记录生活点滴 东风西巷 笔记生活软件需求android智能手机
    在快节奏的现代生活中，我们常常需要记录各种信息，无论是工作中的重要事项、学习中的知识点，还是生活中的灵感与感悟。柠檬笔记APP正是这样一款匠心制作的笔记记录应用，它不仅满足了日常笔记的基本需求，更通过个性化的设计和贴心的功能，为用户打造了一个专属的记事空间。软件介绍柠檬笔记官方版以用户为中心设计，界面简洁直观，功能强大且实用。在繁忙的日程中，您可以快速创建、编辑和分享各类笔记，无论是会议纪要、读书
  • ios内付费 374016526 ios内付费
    近年来写了很多IOS的程序，内付费也用到不少，使用IOS的内付费实现起来比较麻烦，这里我写了一个简单的内付费包，希望对大家有帮助。   具体使用如下: 这里的sender其实就是调用者，这里主要是为了回调使用。 [KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
  • 20 款优秀的 Linux 终端仿真器 brotherlamp linuxlinux视频linux资料linux自学linux教程
      终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。（LCTT 译注：终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟，不过在当今的 Linux 环境中，常指通过远程或本地方式连接的伪终端，俗称“终端”。） 你能从开源世界中找到大量的终端仿真器，它们
  • Solr Deep Paging(solr 深分页) eksliang solr深分页solr分页性能问题
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2148370 作者：eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述 长期以来，我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数，查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
  • 数据库面试题 18289753290 面试题 数据库
    1.union ,union all 网络搜索出的最佳答案： union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果，而union all则将所有的结果全部显示出来，不管是不是重复。 Union：对两个结果集进行并集操作，不包括重复行，同时进行默认规则的排序； Union All：对两个结果集进行并集操作，包括重复行，不进行排序； 2.索引有哪些分类？作用是
  • Android TV屏幕适配 酷的飞上天空 android
    先说下现在市面上TV分辨率的大概情况 两种分辨率为主 1.720标清，分辨率为1280x720. 屏幕尺寸以32寸为主，部分电视为42寸 2.1080p全高清，分辨率为1920x1080 屏幕尺寸以42寸为主，此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有   适配遇到问题，已1080p尺寸为例： 分辨率固定不变，屏幕尺寸变化较大。 如：效果图尺寸为1920x1080，如果使用d
  • Timer定时器与ActionListener联合应用 永夜-极光 java
    功能:在控制台每秒输出一次   代码: package Main; import javax.swing.Timer; import java.awt.event.*; public class T { private static int count = 0; public static void main(String[] args){
  • Ubuntu14.04系统Tab键不能自动补全问题解决 随便小屋 Ubuntu 14.04
    Unbuntu 14.4安装之后就在终端中使用Tab键不能自动补全，解决办法如下：   1、利用vi编辑器打开/etc/bash.bashrc文件（需要root权限） sudo vi /etc/bash.bashrc  接下来会提示输入密码 2、找到文件中的下列代码 #enable bash completion in interactive shells #if
  • 学会人际关系三招 轻松走职场 aijuans 职场
    要想成功，仅有专业能力是不够的，处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢？在此，教您简单实用的三个窍门。 　　第一，多汇报 最近，管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们，做下属最关键的就是要多请示汇报，让上司随时了解你的工作进度，有了新想法也要及时建议。不知不觉，你就有了“追随力”，上司会越来越了解和信任你。 　　第二，勤沟通 团队的力
  • 《O2O：移动互联网时代的商业革命》读书笔记 aoyouzi 读书笔记
    移动互联网的未来：碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。   O2O：Online to OffLine 线上线下活动 O2O就是在移动互联网时代，生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。   手机二维码本质：O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。   线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟，让不同地域、不同需求的人
  • js实现图片随鼠标滚动的效果 百合不是茶 JavaScript滚动属性的获取图片滚动属性获取页面加载
    1,获取样式属性值 top 与顶部的距离 left 与左边的距离 right 与右边的距离 bottom 与下边的距离 zIndex 层叠层次     例子:获取左边的宽度,当css写在body标签中时 <div id="adver" style="position:absolute;top:50px;left:1000p
  • ajax同步异步参数async bijian1013 jqueryAjaxasync
            开发项目开发过程中，需要将ajax的返回值赋到全局变量中，然后在该页面其他地方引用，因为ajax异步的原因一直无法成功，需将async:false，使其变成同步的。         格式： $.ajax({ type: 'POST', ur
  • Webx3框架（1） Bill_chen eclipsespringmaven框架ibatis
    Webx是淘宝开发的一套Web开发框架，Webx3是其第三个升级版本；采用Eclipse的开发环境，现在支持java开发； 采用turbine原型的MVC框架，扩展了Spring容器，利用Maven进行项目的构建管理，灵活的ibatis持久层支持，总的来说，还是一套很不错的Web框架。 Webx3遵循turbine风格，velocity的模板被分为layout/screen/control三部
  • 【MongoDB学习笔记五】MongoDB概述 bit1129 mongodb
    MongoDB是面向文档的NoSQL数据库，尽量业界还对MongoDB存在一些质疑的声音，比如性能尤其是查询性能、数据一致性的支持没有想象的那么好，但是MongoDB用户群确实已经够多。MongoDB的亮点不在于它的性能，而是它处理非结构化数据的能力以及内置对分布式的支持(复制、分片达到的高可用、高可伸缩)，同时它提供的近似于SQL的查询能力，也是在做NoSQL技术选型时，考虑的一个重要因素。Mo
  • spring/hibernate/struts2常见异常总结 白糖_ Hibernate
    Spring ①ClassNotFoundException: org.aspectj.weaver.reflect.ReflectionWorld$ReflectionWorldException 缺少aspectjweaver.jar，该jar包常用于spring aop中   ②java.lang.ClassNotFoundException: org.sprin
  • jquery easyui表单重置(reset)扩展思路 bozch formjquery easyuireset
    在jquery easyui表单中 尚未提供表单重置的功能，这就需要自己对其进行扩展。 扩展的时候要考虑的控件有： combo,combobox,combogrid,combotree,datebox,datetimebox 需要对其添加reset方法，reset方法就是把初始化的值赋值给当前的组件，这就需要在组件的初始化时将值保存下来。 在所有的reset方法添加完毕之后，就需要对fo
  • 编程之美-烙饼排序 bylijinnan 编程之美
    package beautyOfCoding; import java.util.Arrays; /* *《编程之美》的思路是：搜索+剪枝。有点像是写下棋程序：当前情况下，把所有可能的下一步都做一遍；在这每一遍操作里面，计算出如果按这一步走的话，能不能赢（得出最优结果）。 *《编程之美》上代码有很多错误，且每个变量的含义令人费解。因此我按我的理解写了以下代码： */
  • Struts1.X 源码分析之ActionForm赋值原理 chenbowen00 struts
    struts1在处理请求参数之前，首先会根据配置文件action节点的name属性创建对应的ActionForm。如果配置了name属性，却找不到对应的ActionForm类也不会报错，只是不会处理本次请求的请求参数。 如果找到了对应的ActionForm类，则先判断是否已经存在ActionForm的实例，如果不存在则创建实例，并将其存放在对应的作用域中。作用域由配置文件action节点的s
  • [空天防御与经济]在获得充足的外部资源之前,太空投资需有限度 comsci 资源
          这里有一个常识性的问题:       地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的.....       就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制.... &
  • ORACLE临时表—ON COMMIT PRESERVE ROWS daizj oracle临时表
    ORACLE临时表 转 临时表：像普通表一样，有结构，但是对数据的管理上不一样，临时表存储事务或会话的中间结果集，临时表中保存的数据只对当前 会话可见，所有会话都看不到其他会话的数据，即使其他会话提交了，也看不到。临时表不存在并发行为，因为他们对于当前会话都是独立的。 创建临时表时，ORACLE只创建了表的结构（在数据字典中定义），并没有初始化内存空间，当某一会话使用临时表时，ORALCE会
  • 基于Nginx XSendfile+SpringMVC进行文件下载 denger 应用服务器Webnginx网络应用lighttpd
        在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式，如下代码所示。 @RequestMapping("/courseware/{id}") public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
  • scanf接受char类型的字符 dcj3sjt126com c
    /* 2013年3月11日22:35:54 目的：学习char只接受一个字符 */ # include <stdio.h> int main(void) { int i; char ch; scanf("%d", &i); printf("i = %d\n", i); scanf("%
  • 学编程的价值 dcj3sjt126com 编程
    发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助   像这位朋友学习:   http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html   VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员，资深的
  • 二维数组（矩阵）对角线输出 飞天奔月 二维数组
    今天在BBS里面看到这样的面试题目,   1，二维数组（N*N），沿对角线方向，从右上角打印到左下角如N=4： 4*4二维数组  { 1 2 3 4 } { 5 6 7 8 } { 9 10 11 12 } {13 14 15 16 } 打印顺序  4 3 8 2 7 12 1 6 11 16 5 10 15 9 14 13 要
  • Ehcache（08）——可阻塞的Cache——BlockingCache 234390216 并发ehcacheBlockingCache阻塞
    可阻塞的Cache—BlockingCache          在上一节我们提到了显示使用Ehcache锁的问题，其实我们还可以隐式的来使用Ehcache的锁，那就是通过BlockingCache。BlockingCache是Ehcache的一个封装类，可以让我们对Ehcache进行并发操作。其内部的锁机制是使用的net.
  • mysqldiff对数据库间进行差异比较 jackyrong mysqld
      mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本，可以用来对比不同数据库之间的表结构，或者同个数据库间的表结构    如果在windows下，直接下载mysql-utilities安装就可以了，然后运行后，会跑到命令行下： 1） 基本用法    mysqldiff --server1=admin:12345
  • spring data jpa 方法中可用的关键字 lawrence.li javaspring
    spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。 查询的关键字为find 删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x) 统计的关键字为count (>=1.7.x)   修改需要使用@Modifying注解 @Modifying @Query("update User u set u.firstna
  • Spring的ModelAndView类 nicegege spring
    项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类，一直很好奇spring怎么实现的？ /* * Copyright 2002-2010 the original author or authors. * * Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); * yo
  • 搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda rensanning centos
    （一）rsync Server端 # yum install rsync # vi /etc/xinetd.d/rsync service rsync { disable = no flags = IPv6 socket_type = stream wait
  • Learn Nodejs 02 toknowme nodejs
    （1）npm是什么 npm is the package manager for node 官方网站：https://www.npmjs.com/ npm上有很多优秀的nodejs包，来解决常见的一些问题，比如用node-mysql，就可以方便通过nodejs链接到mysql，进行数据库的操作 在开发过程往往会需要用到其他的包，使用npm就可以下载这些包来供程序调用 &nb
  • Spring MVC 拦截器 xp9802 spring mvc
    Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter HandlerInterceptorAdapter.java  1  public   abstract   class  HandlerInterceptorAdapter  implements  HandlerIntercep
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他