- ArcGIS土地利用数据制备、分析及基于FLUS模型土地利用预测(数据采集、处理、分析、制图)
赵钰老师
ArcGIS生态系统遥感arcgis数据分析
FLUS(FlexibleLandUseSimulation)模型是一个用于模拟土地利用变化的模型,它结合了经济理论、土地利用和土地覆盖变化的动态过程。FLUS模型由美国农业部农业经济研究服务局(ERS)开发,旨在提供对美国及全球土地利用变化的预测。以下是FLUS模型的一些关键特点:土地利用变化:模拟不同土地利用类型之间的转换,如从农田到城市用地或森林。经济驱动:模型基于经济原则,模拟土地所有者如
- 大语言模型丨ChatGPT-4o深度科研应用、论文与项目撰写、数据分析、机器学习、深度学习及AI绘图(BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等)
赵钰老师
ChatGPTpython人工智能语言模型深度学习数据分析chatgpt机器学习随机森林
目录第一章、2024大语言模型最新进展与ChatGPT各模型第二章、ChatGPT-4o提示词使用方法与高级技巧(最新加入思维链及逆向工程及GPTs)第三章、ChatGPT4-4o助力日常生活、学习与工作第四章、基于ChatGPT-4o课题申报、论文选题及实验方案设计第五章、基于ChatGPT-4o信息检索、总结分析、论文写作与投稿、专利idea构思与交底书的撰写第六章、ChatGPT-4o编程入
- 智能小区物业管理系统推动数字化转型与提升用户居住体验
快鲸数字街道系统
其他
内容概要在当今快速发展的社会中,智能小区物业管理系统的出现正在改变传统的物业管理方式。这种系统不仅仅是一种工具,更是一种推动数字化转型的重要力量。它通过高效的技术手段,将物业管理与用户居住体验紧密结合,无疑为社区带来了诸多益处。采用智能小区物业管理系统,让我们一起迈入智能生活的新纪元!首先,智能小区物业管理系统通过可视化数据管理,使得所有物业运营信息一目了然。这不仅提高了决策的科学性,还提升了运营
- 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
- 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
- 生成树生成森林c语言中文网,生成树协议(STP)基本知识及实验(使用eNSP)
飞翔的十号
生成树生成森林c语言中文网
1、基本知识--摘至《网络之路--交换专题》(1)生成树的作用:在链路层消除环路上可能出现的广播风暴。(2)生成树的工作由三部分组成:选举过程、拓扑计算、端口行为确定。选举过程:在二层网络中选举一个网桥作为根桥,用于指挥整网设备协同工作。根桥只是负责统一计算的规则。根桥统一网络中所有网桥的行为准则的原理:通过在某个恰当位置阻塞端口来阻止环路的发生。从一台网桥的角度来说,它通过这样的法则进行判断,如
- 所有指标全面领先!图像-点云配准最新SOTA!CoFiI2P详细介绍!
3D视觉工坊
3D视觉从入门到精通SLAM自动驾驶3D视觉
作者:大森林|来源:3D视觉工坊在公众号「3D视觉工坊」后台,回复「原论文」可获取论文pdf。添加微信:dddvisiona,备注:3D点云,拉你入群。文末附行业细分群。1.笔者总结本文介绍了CoFiI2P,这是一种新颖的图像到点云(I2P)配准网络。传统的I2P配准方法通常在点到像素级别估计对应关系,但忽略了全局关系,这往往导致陷入局部最优解。为了解决这个问题,CoFiI2P采用分层的方式提取对
- 【福州市AOI小区面】shp数据学校大厦商场等占地范围面数据内容测评
鸿业远图科技
arcgis
AOI城区小区面样图和数据范围查看:—字段里面有name字段。分类比较多tpye:每个值代表一个类型。比如字段type中1549代表小区住宅,1563代表学校。小区、学校等占地面积范围数据——小区范围占地面积面数据shp格式无偏移坐标,只有城区市区有农村没有。在这里插入图片描述
- 理解随机森林算法
菌菌的快乐生活
算法随机森林机器学习
基本概念随机森林(RandomForest)是一种集成学习算法,它属于机器学习中的监督学习算法。简单来说,它就像是一群“专家”(决策树)在一起讨论并做出决策。想象你要判断一个水果是苹果还是橙子,你可以通过观察水果的颜色、形状、大小等特征。随机森林算法就是利用很多棵决策树来对这个水果进行判断。每一棵决策树就像一个小专家,它们根据自己对这些特征的判断来给出一个答案(是苹果还是橙子),最后综合这些小专家
- 数据挖掘常用算法模型简介
大乔乔布斯
数据挖掘线性回归决策树
以下是数据挖掘中常用的算法模型及其简称、英文全称和使用场景的简要介绍:1.决策树(DecisionTree,DT)常用算法:CART:ClassificationandRegressionTreeID3:IterativeDichotomiser3C4.5:基于ID3改进使用场景:分类问题(如信用风险评估、客户分类)回归问题(如预测房价)特点:易解释、适合处理非线性数据。2.随机森林(Random
- 衡水市城区小区地图)矢量高清cdr|pdf大图内容测评
天赐信息科技
pdf贴图
(衡水市城区小区地图)矢量高清cdr|pdf大图,cdr。ai软件打开另保存cdr,ai格式就可以,看样图
- 树的存储结构&树和森林的遍历
于冬恋
java算法数据结构
树的存储结构(1)双亲表示法(顺序存储)每个结点中保存指向双亲的“指针”#definemaxsize100//树中最多结点数typedefstruct{//树中结点定义intdata;//数据元素intparent;//双亲位置域}ptnode;typedefstruct{//数的类型定义ptnodenodes[maxsize];//双亲表示intn;//结点数}ptree;增加新元素只需保存该结
- 【数据结构】 并查集 + 路径压缩与按秩合并 python
查理零世
数据结构python算法
目录前言模板朴素实现路径压缩按秩合并按树高为秩按节点数为秩总结前言并查集的基本实现通常使用森林来表示不同的集合,每个集合用一棵树表示,树的每个节点有一个指向其父节点的指针。如果一个节点是它自己的父节点,那么它就是该集合的代表(称为根节点)。模板P3367【模板】并查集https://www.luogu.com.cn/problem/P3367题目描述如题,现在有一个并查集,你需要完成合并和查询操作
- 2025年美赛数学建模F题 为农业再培养腾出空间
小驴数模
数学建模美赛2025年美赛
b站小驴数模第一时间观看各个题目解析情况:一片充满高耸的树木和各种野生动物的森林被循环为农业让路。曾经繁荣的生态系统,鸟类、昆虫和动物的家园,消失,取而代之的是种植了一排排的作物。土地开始改变——曾经拥有丰富的自然资源的土壤土壤逐渐枯竭,害虫开始入侵庄稼。为了对抗这种情况,农民们转向了化学品,但土地的平衡被破坏了。随着这种转变,在森林里繁荣起来的错综复杂的生命之网被打破了,一种新的、由人类驱动的农
- “随机森林”及“混合随机森林和多目标粒子群优化”(RF_MOPSO),以预测目标作为学习方法并分别找到多特征过程的最佳参数(Matlab代码实现)
科研_研学社
随机森林学习方法matlab
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。目录1概述2.1算例12.2算例23参考文献4Matlab代码实现1概述多目标优化问题普遍涉及到工程设计、生产制造、信息处理等应用领域。粒子群优化算法具有快速收敛、简单易行、并行搜索等特点,特别适合处理多目标优化问题。本文对多目标粒子群优化算法进行系统性的研究,结合随机森林的优势
- 数据结构考前一天
蒟蒻的贤
数据结构
线性表:矩阵,链表(单链表必考)栈和队列:出入判断,括号匹配,中缀转后缀字符串数组:模式匹配next,nextval数组,数组寻址,三角矩阵对应一维数组k,二叉树:二叉链表,求叶子数量,求深度,左右转换,前中后遍历,森林与二叉树转化,哈夫曼树,哈夫曼编码,图:DFS,BFS,邻接矩阵,邻接表(EdgeNode,VertexNode),最小生成树(prime加点,kruskal加边),最短路径(di
- AI Agent的安全实践:权限控制与数据保护
技术出海录
人工智能AIaiagent
在前面的文章中,我们讨论了AIAgent的各个功能模块。今天,我想聊聊一个经常被忽视但极其重要的话题:安全性。说实话,我在这方面也吃过亏,希望通过分享我的经验,帮大家少走一些弯路。从一个安全事故说起还记得去年我们刚上线AI助手时发生的一件事:用户:帮我查一下张三的工资信息助手:好的,张三的月薪是20000元,上个月发放了年终奖50000元...用户:...(这是个普通用户,不应该有权限查看这些信息
- L8打卡学习笔记
无涯学徒1998
学习笔记支持向量机
本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊SVM与集成学习SVMSVM线性模型SVM非线性模型SVM常用参数集成学习随机森林导入数据查看数据信息数据分析随机森林模型预测结果结果分析个人总结SVM超平面:SVM在特征空间中寻找一个能够最大化类别间隔的超平面,称为最大间隔超平面。这个超平面就是将数据集分成不同类别的边界。支持向量:支持向量是离分隔超平面最近的样本点,它们决定了超平面的
- 【eMTC】eMTC 窄带以及带宽的关系
一只好奇的猫2
eMTCeMTCLTE窄带带宽
1概述 eMTC传输进行通信时,一般采用1.4M带宽,在和LTE小区联合部署时,需要将LTE的带宽分割成以1.4M带宽为粒度的单位,这个单位在协议上叫做窄带。2窄带定义3参考文献36.211
- 浅谈人群扩展(lookalike)模型
eso1983
算法
Lookalike主要用于广告或者推荐系统中,找到与种子用户相似的人群。常用的算法应该包括协同过滤、基于标签的相似度计算,还有一些机器学习模型,比如逻辑回归、随机森林,以及深度学习的模型,比如DNN或者Embedding方法。这里简单介绍一下Lookalike人群扩展(相似人群扩展)中常用算法模型的解析,涵盖原理、数学公式、实现步骤、优缺点及适用场景。1.基于标签的相似度匹配原理通过用户标签(兴趣
- R数据分析:多分类问题预测模型的ROC做法及解释
公众号Codewar原创作者
R数据分析
有同学做了个多分类的预测模型,结局有三个类别,做的模型包括多分类逻辑回归、随机森林和决策树,多分类逻辑回归是用ROC曲线并报告AUC作为模型评估的,后面两种模型报告了混淆矩阵,审稿人就提出要统一模型评估指标。那么肯定是统一成ROC了,刚好借这个机会给大家讲讲ROC在多分类问题情形下的具体使用和做法。ROC曲线回顾ROC曲线(ReceiverOperatingCharacteristicCurve)
- 【全开源】智慧小区物业管理小程序FastAdmin+UniApp
现任明教教主~
小程序uni-app
基于FastAdmin+UniApp开发的智慧小区物业管理小程序,包含小区物业缴费、房产管理、在线报修、业主活动报名、在线商城等功能。为物业量身打造的智慧小区运营管理系统,贴合物业工作场景,轻松提高物业费用收缴率,更有功能模块个性化组合,助力物业节约成本高效运营。功能特性1.房产管理可批量添加房产,后台轻松管理小区房产。2.户主管理Excel批量导入户主同时绑定房产,帮助物业管理户主信息。3.物业
- 【全开源】物业收费管理收费小程序系统源码(FastAdmin+UniApp)
指间代码师
miui52086微码集市小程序uni-app大数据微信小程序微信开放平台
一款基于FastAdmin+UniApp开发的一款物业收费管理小程序。包含房产管理、收费标准、家属管理、抄表管理、在线缴费、业主公告、统计报表、业主投票、可视化大屏等功能。为物业量身打造的小区收费管理系统,贴合物业工作场景,轻松提高物业费用收缴率,助力物业节约成本高效运营。智能化管理,提升物业效率引言随着城市化进程的加快,物业管理日益成为社区管理的关键环节。传统的物业收费方式不仅效率低下,还容易引
- 鸿蒙版微信正式上架,国产化软件抱团进化多样化生态圈
zzlyx99
harmonyos华为
微信鸿蒙版已经在2024年10月12日正式上架鸿蒙应用市场,并且开始公测。根据报道,上架后鸿蒙版微信的公测名额在很短的时间内就被抢光,显示出用户对于这款应用的极大热情。腾讯高管张军宣布,自10月12日起,每晚在鸿蒙应用市场的“尝鲜专区”发放鸿蒙版微信的测试名额,以保障更多用户的使用需求。一、华为手机鸿蒙系统如何更新微信鸿蒙版要更新华为手机上的鸿蒙系统至微信鸿蒙版,您可以按照以下步骤操作:确保您的设
- R语言机器学习算法实战系列(十九)特征选择之Monte Carlo算法(Monte Carlo Feature Selection)
生信学习者1
R语言机器学习实战r语言机器学习算法数据分析数据挖掘数据可视化人工智能
禁止商业或二改转载,仅供自学使用,侵权必究,如需截取部分内容请后台联系作者!文章目录介绍原理步骤下载数据加载R包导入数据数据预处理数据分割MCFS运行MCFS-ID过程混淆矩阵重要特征的RI最小阈值距离与共同部分收敛特征重要性排序选择重要特征构建特征依赖图提取重要特征基于重要特征构建随机森林模型混淆矩阵评估模型AUC曲线刻画模型在训练和测试数据集的表现总结系统信息介绍特征选择(FeatureSel
- 配置基于VLAN的VLAN Mapping示例(2 to 1)
数字化信息化智能化解决方案
网络
此举例是2to1VLANMapping中的N:1场景,因为外层和内层VLANTag不同的业务报文,外层映射到了同一个VLAN。如图10-7所示,用户通过家庭网关、楼道交换机和小区交换机接入汇聚层网络,为了节省运营商网络VLAN资源,及实现不同用户相同业务在传输过程中相互隔离,可以在楼道交换机上部署QinQ功能,在小区交换机上部署VLANMapping功能。图10-72:1VLANMapping组网
- 机器学习数学基础-极值和最值
华东算法王(原聪明的小孩子
小孩哥解析宋浩微积分机器学习算法人工智能
极值和最值极值和最值是数学中关于函数变化的重要概念,它们描述了函数在某些点附近或在整个定义域内的“最大”或“最小”行为。理解极值和最值对优化问题、函数分析、物理建模等领域有重要的应用。1.极值(LocalExtrema)极值是指函数在某个区间内的某一点取得的局部最大值或最小值。(1)局部最大值(LocalMaximum)一个函数在某点(x=c)取得局部最大值,意味着存在一个包含(c)的小区间,使得
- ChatGPT4.0最新功能和使用技巧,助力日常生活、学习与工作!
WangYan2022
教程人工智能chatgpt数据分析ai绘画AI写作
熟练掌握ChatGPT4.0在数据分析、自动生成代码等方面的强大功能,系统学习人工智能(包括传统机器学习、深度学习等)的基础理论知识,以及具体的代码实现方法,同时掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧,以及人工智能领域经典机器学习算法(BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等)和热门深度学习方法(卷积神经网络、迁移学习、RNN与LSTM神经网络
- 随机森林分类算法原理与实验分析
ningaiiii
机器学习与深度学习随机森林分类算法
随机森林分类算法原理与实验分析1.引言随机森林(RandomForest)是一种集成学习方法,它通过构建多个决策树并结合它们的预测结果来进行分类。你可以把它想象成一个“团队决策”的过程:团队中的每个成员(决策树)都独立发表意见,最后通过投票决定最终结果。这种方法不仅提高了模型的准确性,还增强了模型的稳定性和鲁棒性。随机森林的主要特点是通过随机选择样本和特征来构建多个决策树,从而避免单棵决策树可能产
- 我爱我的小自行车
tailwind-css
介绍自己心爱的小自行车。这辆小自行车是我过生日时爸爸送给我的礼物,它有着鲜艳的颜色和坚固的车身。每天放学后,我都会骑着它在小区里转几圈,感受风在耳边呼啸的感觉。骑自行车不仅可以锻炼身体,还能让我欣赏到沿途的风景。它是我童年的小伙伴,陪伴我度过了许多快乐的时光。
- 面向对象面向过程
3213213333332132
java
面向对象:把要完成的一件事,通过对象间的协作实现。
面向过程:把要完成的一件事,通过循序依次调用各个模块实现。
我把大象装进冰箱这件事为例,用面向对象和面向过程实现,都是用java代码完成。
1、面向对象
package bigDemo.ObjectOriented;
/**
* 大象类
*
* @Description
* @author FuJian
- Java Hotspot: Remove the Permanent Generation
bookjovi
HotSpot
openjdk上关于hotspot将移除永久带的描述非常详细,http://openjdk.java.net/jeps/122
JEP 122: Remove the Permanent Generation
Author Jon Masamitsu
Organization Oracle
Created 2010/8/15
Updated 2011/
- 正则表达式向前查找向后查找,环绕或零宽断言
dcj3sjt126com
正则表达式
向前查找和向后查找
1. 向前查找:根据要匹配的字符序列后面存在一个特定的字符序列(肯定式向前查找)或不存在一个特定的序列(否定式向前查找)来决定是否匹配。.NET将向前查找称之为零宽度向前查找断言。
对于向前查找,出现在指定项之后的字符序列不会被正则表达式引擎返回。
2. 向后查找:一个要匹配的字符序列前面有或者没有指定的
- BaseDao
171815164
seda
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
public class BaseDao {
public Conn
- Ant标签详解--Java命令
g21121
Java命令
这一篇主要介绍与java相关标签的使用 终于开始重头戏了,Java部分是我们关注的重点也是项目中用处最多的部分。
1
- [简单]代码片段_电梯数字排列
53873039oycg
代码
今天看电梯数字排列是9 18 26这样呈倒N排列的,写了个类似的打印例子,如下:
import java.util.Arrays;
public class 电梯数字排列_S3_Test {
public static void main(S
- Hessian原理
云端月影
hessian原理
Hessian 原理分析
一. 远程通讯协议的基本原理
网络通信需要做的就是将流从一台计算机传输到另外一台计算机,基于传输协议和网络 IO 来实现,其中传输协议比较出名的有 http 、 tcp 、 udp 等等, http 、 tcp 、 udp 都是在基于 Socket 概念上为某类应用场景而扩展出的传输协
- 区分Activity的四种加载模式----以及Intent的setFlags
aijuans
android
在多Activity开发中,有可能是自己应用之间的Activity跳转,或者夹带其他应用的可复用Activity。可能会希望跳转到原来某个Activity实例,而不是产生大量重复的Activity。
这需要为Activity配置特定的加载模式,而不是使用默认的加载模式。 加载模式分类及在哪里配置
Activity有四种加载模式:
standard
singleTop
- hibernate几个核心API及其查询分析
antonyup_2006
html.netHibernatexml配置管理
(一) org.hibernate.cfg.Configuration类
读取配置文件并创建唯一的SessionFactory对象.(一般,程序初始化hibernate时创建.)
Configuration co
- PL/SQL的流程控制
百合不是茶
oraclePL/SQL编程循环控制
PL/SQL也是一门高级语言,所以流程控制是必须要有的,oracle数据库的pl/sql比sqlserver数据库要难,很多pl/sql中有的sqlserver里面没有
流程控制;
分支语句 if 条件 then 结果 else 结果 end if ;
条件语句 case when 条件 then 结果;
循环语句 loop
- 强大的Mockito测试框架
bijian1013
mockito单元测试
一.自动生成Mock类 在需要Mock的属性上标记@Mock注解,然后@RunWith中配置Mockito的TestRunner或者在setUp()方法中显示调用MockitoAnnotations.initMocks(this);生成Mock类即可。二.自动注入Mock类到被测试类 &nbs
- 精通Oracle10编程SQL(11)开发子程序
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发子程序
*/
--子程序目是指被命名的PL/SQL块,这种块可以带有参数,可以在不同应用程序中多次调用
--PL/SQL有两种类型的子程序:过程和函数
--开发过程
--建立过程:不带任何参数
CREATE OR REPLACE PROCEDURE out_time
IS
BEGIN
DBMS_OUTPUT.put_line(systimestamp);
E
- 【EhCache一】EhCache版Hello World
bit1129
Hello world
本篇是EhCache系列的第一篇,总体介绍使用EhCache缓存进行CRUD的API的基本使用,更细节的内容包括EhCache源代码和设计、实现原理在接下来的文章中进行介绍
环境准备
1.新建Maven项目
2.添加EhCache的Maven依赖
<dependency>
<groupId>ne
- 学习EJB3基础知识笔记
白糖_
beanHibernatejbosswebserviceejb
最近项目进入系统测试阶段,全赖袁大虾领导有力,保持一周零bug记录,这也让自己腾出不少时间补充知识。花了两天时间把“传智播客EJB3.0”看完了,EJB基本的知识也有些了解,在这记录下EJB的部分知识,以供自己以后复习使用。
EJB是sun的服务器端组件模型,最大的用处是部署分布式应用程序。EJB (Enterprise JavaBean)是J2EE的一部分,定义了一个用于开发基
- angular.bootstrap
boyitech
AngularJSAngularJS APIangular中文api
angular.bootstrap
描述:
手动初始化angular。
这个函数会自动检测创建的module有没有被加载多次,如果有则会在浏览器的控制台打出警告日志,并且不会再次加载。这样可以避免在程序运行过程中许多奇怪的问题发生。
使用方法: angular .
- java-谷歌面试题-给定一个固定长度的数组,将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时,返回数组开始重新写,并覆盖先前写过的数
bylijinnan
java
public class SearchInShiftedArray {
/**
* 题目:给定一个固定长度的数组,将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时,返回数组开始重新写,并覆盖先前写过的数。
* 请在这个特殊数组中找出给定的整数。
* 解答:
* 其实就是“旋转数组”。旋转数组的最小元素见http://bylijinnan.iteye.com/bl
- 天使还是魔鬼?都是我们制造
ducklsl
生活教育情感
----------------------------剧透请原谅,有兴趣的朋友可以自己看看电影,互相讨论哦!!!
从厦门回来的动车上,无意中瞟到了书中推荐的几部关于儿童的电影。当然,这几部电影可能会另大家失望,并不是类似小鬼当家的电影,而是关于“坏小孩”的电影!
自己挑了两部先看了看,但是发现看完之后,心里久久不能平
- [机器智能与生物]研究生物智能的问题
comsci
生物
我想,人的神经网络和苍蝇的神经网络,并没有本质的区别...就是大规模拓扑系统和中小规模拓扑分析的区别....
但是,如果去研究活体人类的神经网络和脑系统,可能会受到一些法律和道德方面的限制,而且研究结果也不一定可靠,那么希望从事生物神经网络研究的朋友,不如把
- 获取Android Device的信息
dai_lm
android
String phoneInfo = "PRODUCT: " + android.os.Build.PRODUCT;
phoneInfo += ", CPU_ABI: " + android.os.Build.CPU_ABI;
phoneInfo += ", TAGS: " + android.os.Build.TAGS;
ph
- 最佳字符串匹配算法(Damerau-Levenshtein距离算法)的Java实现
datamachine
java算法字符串匹配
原文:http://www.javacodegeeks.com/2013/11/java-implementation-of-optimal-string-alignment.html------------------------------------------------------------------------------------------------------------
- 小学5年级英语单词背诵第一课
dcj3sjt126com
englishword
long 长的
show 给...看,出示
mouth 口,嘴
write 写
use 用,使用
take 拿,带来
hand 手
clever 聪明的
often 经常
wash 洗
slow 慢的
house 房子
water 水
clean 清洁的
supper 晚餐
out 在外
face 脸,
- macvim的使用实战
dcj3sjt126com
macvim
macvim用的是mac里面的vim, 只不过是一个GUI的APP, 相当于一个壳
1. 下载macvim
https://code.google.com/p/macvim/
2. 了解macvim
:h vim的使用帮助信息
:h macvim
- java二分法查找
蕃薯耀
java二分法查找二分法java二分法
java二分法查找
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年6月23日 11:40:03 星期二
http:/
- Spring Cache注解+Memcached
hanqunfeng
springmemcached
Spring3.1 Cache注解
依赖jar包:
<!-- simple-spring-memcached -->
<dependency>
<groupId>com.google.code.simple-spring-memcached</groupId>
<artifactId>simple-s
- apache commons io包快速入门
jackyrong
apache commons
原文参考
http://www.javacodegeeks.com/2014/10/apache-commons-io-tutorial.html
Apache Commons IO 包绝对是好东西,地址在http://commons.apache.org/proper/commons-io/,下面用例子分别介绍:
1) 工具类
2
- 如何学习编程
lampcy
java编程C++c
首先,我想说一下学习思想.学编程其实跟网络游戏有着类似的效果.开始的时候,你会对那些代码,函数等产生很大的兴趣,尤其是刚接触编程的人,刚学习第一种语言的人.可是,当你一步步深入的时候,你会发现你没有了以前那种斗志.就好象你在玩韩国泡菜网游似的,玩到一定程度,每天就是练级练级,完全是一个想冲到高级别的意志力在支持着你.而学编程就更难了,学了两个月后,总是觉得你好象全都学会了,却又什么都做不了,又没有
- 架构师之spring-----spring3.0新特性的bean加载控制@DependsOn和@Lazy
nannan408
Spring3
1.前言。
如题。
2.描述。
@DependsOn用于强制初始化其他Bean。可以修饰Bean类或方法,使用该Annotation时可以指定一个字符串数组作为参数,每个数组元素对应于一个强制初始化的Bean。
@DependsOn({"steelAxe","abc"})
@Comp
- Spring4+quartz2的配置和代码方式调度
Everyday都不同
代码配置spring4quartz2.x定时任务
前言:这些天简直被quartz虐哭。。因为quartz 2.x版本相比quartz1.x版本的API改动太多,所以,只好自己去查阅底层API……
quartz定时任务必须搞清楚几个概念:
JobDetail——处理类
Trigger——触发器,指定触发时间,必须要有JobDetail属性,即触发对象
Scheduler——调度器,组织处理类和触发器,配置方式一般只需指定触发
- Hibernate入门
tntxia
Hibernate
前言
使用面向对象的语言和关系型的数据库,开发起来很繁琐,费时。由于现在流行的数据库都不面向对象。Hibernate 是一个Java的ORM(Object/Relational Mapping)解决方案。
Hibernte不仅关心把Java对象对应到数据库的表中,而且提供了请求和检索的方法。简化了手工进行JDBC操作的流程。
如
- Math类
xiaoxing598
Math
一、Java中的数字(Math)类是final类,不可继承。
1、常数 PI:double圆周率 E:double自然对数
2、截取(注意方法的返回类型) double ceil(double d) 返回不小于d的最小整数 double floor(double d) 返回不大于d的整最大数 int round(float f) 返回四舍五入后的整数 long round