- AI学习指南HuggingFace篇-高级优化技巧
俞兆鹏
AI学习指南ai
一、引言在深度学习和自然语言处理(NLP)中,模型训练的效率和性能至关重要。HuggingFace提供了多种高级优化技巧,帮助开发者提升模型训练的效率和效果。本文将介绍混合精度训练、分布式训练等高级优化技巧,并探讨如何通过这些方法提升模型训练效率。二、混合精度训练(一)混合精度训练的原理混合精度训练利用自动混合精度(AMP)技术,高效管理FP16和FP32之间的转换。通过在前向传播中使用FP16加
- 零信任赋予安全牙齿,AI促使它更锋利
零信任Enlink_Young
零信任网络安全AIai网络安全
距离上次写关于安全的文字已经过去了很久很久,久到上次看到的AI还停留在TTS、ASR等最初的语音交互+搜索类似的各种智能音箱以及通过关键字匹配的基于知识库的聊天的机器人。之后的几年各种视觉识别遍地开花,AI四小龙在人脸识别上成熟应用,再然后到大热的机器学习、深度学习,对于AI一直都有关注,但商业价值均没有得到有效发挥,大部分都停在科研和实验室阶段。19年ChatGPT横空处世,直到ChatGPT通
- PyTorch动态计算图:如何灵活构建复杂模型
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT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
PyTorch动态计算图:如何灵活构建复杂模型关键词:PyTorch、动态计算图、自动微分、反向传播、神经网络、模型构建、计算图优化文章目录PyTorch动态计算图:如何灵活构建复杂模型1.背景介绍1.1深度学习框架的发展1.2静态图与动态图的对比1.3PyTorch的崛起及其优势2.核心概念与联系2.1PyTorch中的张量(Tensor)2.2自动微分(Autograd)机制2.3动态计算图的
- 深度学习框架PyTorch原理与实践
AI天才研究院
AI实战大数据人工智能语言模型JavaPython架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术文章目录1.简介2.背景介绍3.基本概念和术语3.1PyTorch简介3.2PyTorch的特点1)自动求导机制2)GPU加速3)模型部署4)数据管道5)代码阅读友好4.核心算法原理4.1神经网络结构4.2神经网络层4.3激活函数5.实际案例——MNIST手写数字识别数据准备模型定义训练测试整体代码1.简介Deeplearning(DL)hasbeenanincreas
- python中keras_Python深度学习——keras(一)
weixin_39534321
python中keras
神经网络的核心组件是层(layer),它是一种数据处理模块,可以看成是一个数据过滤器。进去一些数据,出来的数据变得更加有用(吃进去的是草,挤出来的是奶)。大多数深度学习,都是将若干个简单的层给链接起来,实现渐进式的数据过滤,也就是数据蒸馏(过滤到一定程度就等同于蒸馏)首先来看一个数字识别的案例(1)读取训练集和测试集fromkeras.datasetsimportmnist#加载keras中的mn
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 【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
- 线性回归的简单实现
SkaWxp
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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
- 初入机器学习
辰尘_星启
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写在前面本专栏专门撰写深度学习相关的内容,防止自己遗忘,也为大家提供一些个人的思考一切仅供参考概念辨析深度学习:本质是建模,将训练得到的模型作为系统的一部分使用侧重于发现样本集中隐含的规律难点是认识并了解模型,合理设置初始模型,要对建模对象有比较深刻的认识依赖大量的准确训练样本强化学习:本质是系统,直接将训练得到的模型视作系统本身(激进的像“端到端”)侧重于最大化当前环境下的奖励,最终目标是寻找环
- 深度学习:基于MindNLP的RAG应用开发
Landy_Jay
深度学习人工智能
什么是RAG?RAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)是一种结合检索(Retrieval)和生成(Generation)的技术,旨在提升大语言模型(LLM)生成内容的准确性、相关性和时效性。基本思想:通过外部知识库动态检索与用户查询相关的信息,并将检索结果作为上下文输入生成模型,辅助生成更可靠的回答。与传统LLM的区别:传统LLM仅依赖预训练参数中的静态知
- 深度学习篇---张量&数据流动处理
Ronin-Lotus
深度学习篇深度学习人工智能pythonTensorFlowPytorch张量数据流动处理
文章目录前言第一部分:张量张量的基本概念1.维度标量(0维)向量(1维)矩阵(2维)三维张量2.形状张量运算1.基本运算加法减法乘法除法2.广播3.变形4.转置5.切片6.拼接7.矩阵分解8.梯度运算:深度学习框架中的张量运算1.自动求导2.硬件加速3.高度优化第二部分:数据流动与处理1.磁盘(硬盘或固态硬盘)读取数据写入数据2.内存(RAM)加载程序和数据数据交换3.缓存CPU缓存磁盘缓存4.数
- PyTorch生态系统中的连续深度学习:使用Torchdyn实现连续时间神经网络
神经常微分方程(NeuralODEs)是深度学习领域的创新性模型架构,它将神经网络的离散变换扩展为连续时间动力系统。与传统神经网络将层表示为离散变换不同,NeuralODEs将变换过程视为深度(或时间)的连续函数。这种方法为机器学习开创了新的研究方向,尤其在生成模型、时间序列分析和物理信息学习等领域具有重要应用。本文将基于Torchdyn(一个专门用于连续深度学习和平衡模型的PyTorch扩展库)
- 基于CNN(一维卷积Conv1D)+LSTM+Attention 实现股票多变量时间序列预测(PyTorch版)
矩阵猫咪
cnnlstmpytorch注意力机制卷积神经网络长短期记忆网络Attention
前言系列专栏:【深度学习:算法项目实战】✨︎涉及医疗健康、财经金融、商业零售、食品饮料、运动健身、交通运输、环境科学、社交媒体以及文本和图像处理等诸多领域,讨论了各种复杂的深度神经网络思想,如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、门控循环单元、长短期记忆、自然语言处理、深度强化学习、大型语言模型和迁移学习。在深度学习的众多模型中,卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)因其独特的优势
- DeepSeek:开启智能搜索与AI发展的新纪元
gs80140
AI人工智能
在人工智能领域,DeepSeek正以其卓越的技术创新和强大的性能表现,成为全球瞩目的焦点。作为一款基于深度学习技术的智能搜索引擎和AI模型,DeepSeek不仅在技术上取得了重大突破,还在多个应用场景中展现了巨大的应用潜力,为用户带来了前所未有的智能体验。一、DeepSeek简介DeepSeek由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司推出,是一款集自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、强化
- 【Java】已解决java.lang.ClassNotFoundException异常
屿小夏
java开发语言
个人简介:某不知名博主,致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验!文末获取免费IT学习资料!文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径,对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书,并在评论区抽取随机粉丝,书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新,涵盖机器学习、深度学习、自然
- Megatron:深度学习中的高性能模型架构
gs80140
基础知识科谱AI机器学习人工智能
Megatron:深度学习中的高性能模型架构Megatron是由NVIDIA推出的深度学习大规模预训练模型框架,主要针对大规模Transformer架构模型的高效训练与推理。Megatron大多用于GPT(生成式预训练模型)、BERT等Transformer模型的预训练,擅长在大规模数据集和高性能计算资源上进行训练。Megatron的主要特点1.超大模型的高效训练模型并行(ModelParalle
- AIGC的底层框架和技术模块
五岔路口
AIGC
AIGC(ArtificialIntelligenceGeneratedContent,人工智能生成内容)的底层框架和技术模块是构建其强大自然语言处理能力的核心组成部分。以下是对AIGC底层框架和技术模块的详细解析:底层框架AIGC的底层框架主要基于深度学习的语言模型,特别是Transformer模型及其变种,如GPT(GenerativePre-trainedTransformer)等。这些模型
- 深度学习:基础原理与实践
阿尔法星球
深度学习python人工智能
1.深度学习概述1.1定义与发展历程深度学习是机器学习的一个分支,它基于人工神经网络的学习算法,特别是那些具有多层(深层)结构的网络。深度学习模型能够自动从原始数据中提取复杂的特征,而不需要人为设计特征提取算法。定义:深度学习可以定义为使用深层神经网络进行学习的过程,这些网络由多个非线性的变换组成,能够学习数据的多层次表示。发展历程:深度学习的起源可以追溯到1943年WarrenSturgisMc
- 什么是MoE?
CM莫问
深度学习人工智能算法常见概念人工智能算法python深度学习MoE混合专家模型机器学习
一、概念MoE(MixtureofExperts)是一种深度学习架构,它结合了多个专家模型(Experts)和一个门控机制(GatingMechanism)来处理不同的输入数据或任务。MoE的核心思想是将复杂的任务分解为多个子任务,由不同的专家网络来处理,以此来提升整体模型的性能和效率。MOE通过集成多个专家来显著提高模型的容量和表达能力,每个专家可以专注于学习输入数据的不同方面或特征,使得整个模
- 异常的核心类Throwable
无量
java源码异常处理exception
java异常的核心是Throwable,其他的如Error和Exception都是继承的这个类 里面有个核心参数是detailMessage,记录异常信息,getMessage核心方法,获取这个参数的值,我们可以自己定义自己的异常类,去继承这个Exception就可以了,方法基本上,用父类的构造方法就OK,所以这么看异常是不是很easy
package com.natsu;
- mongoDB 游标(cursor) 实现分页 迭代
开窍的石头
mongodb
上篇中我们讲了mongoDB 中的查询函数,现在我们讲mongo中如何做分页查询
如何声明一个游标
var mycursor = db.user.find({_id:{$lte:5}});
迭代显示游标数
- MySQL数据库INNODB 表损坏修复处理过程
0624chenhong
tomcatmysql
最近mysql数据库经常死掉,用命令net stop mysql命令也无法停掉,关闭Tomcat的时候,出现Waiting for N instance(s) to be deallocated 信息。查了下,大概就是程序没有对数据库连接释放,导致Connection泄露了。因为用的是开元集成的平台,内部程序也不可能一下子给改掉的,就验证一下咯。启动Tomcat,用户登录系统,用netstat -
- 剖析如何与设计人员沟通
不懂事的小屁孩
工作
最近做图烦死了,不停的改图,改图……。烦,倒不是因为改,而是反反复复的改,人都会死。很多需求人员不知该如何与设计人员沟通,不明白如何使设计人员知道他所要的效果,结果只能是沟通变成了扯淡,改图变成了应付。
那应该如何与设计人员沟通呢?
我认为设计人员与需求人员先天就存在语言障碍。对一个合格的设计人员来说,整天玩的都是点、线、面、配色,哪种构图看起来协调;哪种配色看起来合理心里跟明镜似的,
- qq空间刷评论工具
换个号韩国红果果
JavaScript
var a=document.getElementsByClassName('textinput');
var b=[];
for(var m=0;m<a.length;m++){
if(a[m].getAttribute('placeholder')!=null)
b.push(a[m])
}
var l
- S2SH整合之session
灵静志远
springAOPstrutssession
错误信息:
Caused by: org.springframework.beans.factory.BeanCreationException: Error creating bean with name 'cartService': Scope 'session' is not active for the current thread; consider defining a scoped
- xmp标签
a-john
标签
今天在处理数据的显示上遇到一个问题:
var html = '<li><div class="pl-nr"><span class="user-name">' + user
+ '</span>' + text + '</div></li>';
ulComme
- Ajax的常用技巧(2)---实现Web页面中的级联菜单
aijuans
Ajax
在网络上显示数据,往往只显示数据中的一部分信息,如文章标题,产品名称等。如果浏览器要查看所有信息,只需点击相关链接即可。在web技术中,可以采用级联菜单完成上述操作。根据用户的选择,动态展开,并显示出对应选项子菜单的内容。 在传统的web实现方式中,一般是在页面初始化时动态获取到服务端数据库中对应的所有子菜单中的信息,放置到页面中对应的位置,然后再结合CSS层叠样式表动态控制对应子菜单的显示或者隐
- 天-安-门,好高
atongyeye
情感
我是85后,北漂一族,之前房租1100,因为租房合同到期,再续,房租就要涨150。最近网上新闻,地铁也要涨价。算了一下,涨价之后,每次坐地铁由原来2块变成6块。仅坐地铁费用,一个月就要涨200。内心苦痛。
晚上躺在床上一个人想了很久,很久。
我生在农
- android 动画
百合不是茶
android透明度平移缩放旋转
android的动画有两种 tween动画和Frame动画
tween动画;,透明度,缩放,旋转,平移效果
Animation 动画
AlphaAnimation 渐变透明度
RotateAnimation 画面旋转
ScaleAnimation 渐变尺寸缩放
TranslateAnimation 位置移动
Animation
- 查看本机网络信息的cmd脚本
bijian1013
cmd
@echo 您的用户名是:%USERDOMAIN%\%username%>"%userprofile%\网络参数.txt"
@echo 您的机器名是:%COMPUTERNAME%>>"%userprofile%\网络参数.txt"
@echo ___________________>>"%userprofile%\
- plsql 清除登录过的用户
征客丶
plsql
tools---preferences----logon history---history 把你想要删除的删除
--------------------------------------------------------------------
若有其他凝问或文中有错误,请及时向我指出,
我好及时改正,同时也让我们一起进步。
email : binary_spac
- 【Pig一】Pig入门
bit1129
pig
Pig安装
1.下载pig
wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/pig/pig-0.14.0/pig-0.14.0.tar.gz
2. 解压配置环境变量
如果Pig使用Map/Reduce模式,那么需要在环境变量中,配置HADOOP_HOME环境变量
expor
- Java 线程同步几种方式
BlueSkator
volatilesynchronizedThredLocalReenTranLockConcurrent
为何要使用同步? java允许多线程并发控制,当多个线程同时操作一个可共享的资源变量时(如数据的增删改查), 将会导致数据不准确,相互之间产生冲突,因此加入同步锁以避免在该线程没有完成操作之前,被其他线程的调用, 从而保证了该变量的唯一性和准确性。 1.同步方法&
- StringUtils判断字符串是否为空的方法(转帖)
BreakingBad
nullStringUtils“”
转帖地址:http://www.cnblogs.com/shangxiaofei/p/4313111.html
public static boolean isEmpty(String str)
判断某字符串是否为空,为空的标准是 str==
null
或 str.length()==
0
- 编程之美-分层遍历二叉树
bylijinnan
java数据结构算法编程之美
import java.util.ArrayList;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
public class LevelTraverseBinaryTree {
/**
* 编程之美 分层遍历二叉树
* 之前已经用队列实现过二叉树的层次遍历,但这次要求输出换行,因此要
- jquery取值和ajax提交复习记录
chengxuyuancsdn
jquery取值ajax提交
// 取值
// alert($("input[name='username']").val());
// alert($("input[name='password']").val());
// alert($("input[name='sex']:checked").val());
// alert($("
- 推荐国产工作流引擎嵌入式公式语法解析器-IK Expression
comsci
java应用服务器工作Excel嵌入式
这个开源软件包是国内的一位高手自行研制开发的,正如他所说的一样,我觉得它可以使一个工作流引擎上一个台阶。。。。。。欢迎大家使用,并提出意见和建议。。。
----------转帖---------------------------------------------------
IK Expression是一个开源的(OpenSource),可扩展的(Extensible),基于java语言
- 关于系统中使用多个PropertyPlaceholderConfigurer的配置及PropertyOverrideConfigurer
daizj
spring
1、PropertyPlaceholderConfigurer
Spring中PropertyPlaceholderConfigurer这个类,它是用来解析Java Properties属性文件值,并提供在spring配置期间替换使用属性值。接下来让我们逐渐的深入其配置。
基本的使用方法是:(1)
<bean id="propertyConfigurerForWZ&q
- 二叉树:二叉搜索树
dieslrae
二叉树
所谓二叉树,就是一个节点最多只能有两个子节点,而二叉搜索树就是一个经典并简单的二叉树.规则是一个节点的左子节点一定比自己小,右子节点一定大于等于自己(当然也可以反过来).在树基本平衡的时候插入,搜索和删除速度都很快,时间复杂度为O(logN).但是,如果插入的是有序的数据,那效率就会变成O(N),在这个时候,树其实变成了一个链表.
tree代码:
- C语言字符串函数大全
dcj3sjt126com
cfunction
C语言字符串函数大全
函数名: stpcpy
功 能: 拷贝一个字符串到另一个
用 法: char *stpcpy(char *destin, char *source);
程序例:
#include <stdio.h>
#include <string.h>
int main
- 友盟统计页面技巧
dcj3sjt126com
技巧
在基类调用就可以了, 基类ViewController示例代码
-(void)viewWillAppear:(BOOL)animated
{
[super viewWillAppear:animated];
[MobClick beginLogPageView:[NSString stringWithFormat:@"%@",self.class]];
- window下在同一台机器上安装多个版本jdk,修改环境变量不生效问题处理办法
flyvszhb
javajdk
window下在同一台机器上安装多个版本jdk,修改环境变量不生效问题处理办法
本机已经安装了jdk1.7,而比较早期的项目需要依赖jdk1.6,于是同时在本机安装了jdk1.6和jdk1.7.
安装jdk1.6前,执行java -version得到
C:\Users\liuxiang2>java -version
java version "1.7.0_21&quo
- Java在创建子类对象的同时会不会创建父类对象
happyqing
java创建子类对象父类对象
1.在thingking in java 的第四版第六章中明确的说了,子类对象中封装了父类对象,
2."When you create an object of the derived class, it contains within it a subobject of the base class. This subobject is the sam
- 跟我学spring3 目录贴及电子书下载
jinnianshilongnian
spring
一、《跟我学spring3》电子书下载地址:
《跟我学spring3》 (1-7 和 8-13) http://jinnianshilongnian.iteye.com/blog/pdf
跟我学spring3系列 word原版 下载
二、
源代码下载
最新依
- 第12章 Ajax(上)
onestopweb
Ajax
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/
- BI and EIM 4.0 at a glance
blueoxygen
BO
http://www.sap.com/corporate-en/press.epx?PressID=14787
有机会研究下EIM家族的两个新产品~~~~
New features of the 4.0 releases of BI and EIM solutions include:
Real-time in-memory computing –
- Java线程中yield与join方法的区别
tomcat_oracle
java
长期以来,多线程问题颇为受到面试官的青睐。虽然我个人认为我们当中很少有人能真正获得机会开发复杂的多线程应用(在过去的七年中,我得到了一个机会),但是理解多线程对增加你的信心很有用。之前,我讨论了一个wait()和sleep()方法区别的问题,这一次,我将会讨论join()和yield()方法的区别。坦白的说,实际上我并没有用过其中任何一个方法,所以,如果你感觉有不恰当的地方,请提出讨论。
&nb
- android Manifest.xml选项
阿尔萨斯
Manifest
结构
继承关系
public final class Manifest extends Objectjava.lang.Objectandroid.Manifest
内部类
class Manifest.permission权限
class Manifest.permission_group权限组
构造函数
public Manifest () 详细 androi
- Oracle实现类split函数的方
zhaoshijie
oracle
关键字:Oracle实现类split函数的方
项目里需要保存结构数据,批量传到后他进行保存,为了减小数据量,子集拼装的格式,使用存储过程进行保存。保存的过程中需要对数据解析。但是oracle没有Java中split类似的函数。从网上找了一个,也补全了一下。
CREATE OR REPLACE TYPE t_split_100 IS TABLE OF VARCHAR2(100);
cr