- PLC自动化工程师成长学习过程
crown6465
c语言
PLC自动化工程师成长学习路径:从入门到精通的五个阶段PLC(可编程逻辑控制器)是工业自动化领域的核心设备,PLC工程师需要具备跨学科的知识体系和实践能力。以下是PLC工程师从入门到精通的成长路径,分为五个阶段。第一阶段:基础知识储备(0-6个月)目标:建立自动化领域的基础理论框架。学科基础电工电子基础:学习电路分析、模拟/数字电路、电气元件(继电器、接触器、传感器)原理。自动化原理:理解控制理论
- MySQL事务的四大特性ACID
卡莫纳王牌枪神
mysql数据库
目录一、原子性(Atomicity)二、一致性(Consistency)三、隔离性(Isolation)四、持久性(Durability)MySQL事务的四大特性ACID,即原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)和持久性(Durability),是确保数据准确性和可靠性的关键所在。一、原子性(Atomicity)原子性是指事务是一个不可分割的最
- ORB-SLAM3源码的学习:GeometricTools文件
PaLu-LvL
计算机视觉#ORB-SLAM3c++计算机视觉ubuntu人工智能学习
前言GeometricTools提供了两种几何计算功能:1.计算两个关键帧之间的基础矩阵、2.通过三角化算法从两个视角恢复三维点。这部分功能在ORB-SLAM2中就已经介绍过了,这里不过多赘述。1.头文件GeometricTools.h除了计算基础矩阵和三角化恢复三维点外,头文件中还提供了两种用于比较矩阵的模板函数。第一个函数用于比较一个OpenCV矩阵和一个Eigen矩阵,第二个函数用于比较两个
- ORB-SLAM3的源码学习: Settings.cc:Settings::readImageInfo读取图像信息
PaLu-LvL
计算机视觉#ORB-SLAM3计算机视觉opencvubuntuc++人工智能学习
前言简单总结一下:这个函数的主要目的是从配置文件中读取和设置与相机图像尺寸相关的各种参数。它会根据需要调整图像的宽度和高度,并根据这些调整更新相机的校准参数。如果是立体相机或带IMU的相机,还会同时更新第二个相机的校准参数。最终,这些调整确保图像和相机校准信息的一致性。1.函数声明voidSettings::readImageInfo(cv::FileStorage&fSettings)2.函数定
- ORB-SLAM2源码学习:System.cc:System::System SLAM系统的构造函数
PaLu-LvL
计算机视觉#ORB-SLAM2c++学习计算机视觉算法opencv
前言ORB-SLAM2源码学习:rgbd_tum.cc源文件-CSDN博客之前我们在具体的实例的代码中初始化了一个SLAM的系统,现在让我们来看看这个SLAM的构造函数具体进行了什么操作。总的来说:该函数主要干了以下事情:1.初始化一些参数(列表初始化)2.加载并检查配置文件和词汇表3.创建一些对象如关键帧数据库、地图、绘制器等。4.启动并初始化多个线程:跟踪线程、本地建图线程、回环检测线程、可视
- DeepSeek 助力 Vue 开发:打造丝滑的瀑布流布局(Masonry Layout)
宝码香车
#DeepSeek#Vuevue.js前端javascriptDeepSeekecmascript
前言:哈喽,大家好,今天给大家分享一篇文章!并提供具体代码帮助大家深入理解,彻底掌握!创作不易,如果能帮助到大家或者给大家一些灵感和启发,欢迎收藏+关注哦目录DeepSeek助力Vue开发:打造丝滑的瀑布流布局(MasonryLayout)前言进入安装好的DeepSeek页面效果指令输入**组件属性(Props)****组件事件(Events)**think组件代码1.组件实现代码2.调用示例3.
- ORB-SLAM3的源码学习: Settings.cc:Settings::readCamera1/readCamera2 从配置文件中加载相机参数
PaLu-LvL
计算机视觉#ORB-SLAM3计算机视觉ubuntuopencv人工智能数码相机学习
前言需要从配置文件yaml文件中读取相机参数才能用于后续计算。1.函数声明读取相机1的参数:voidSettings::readCamera1(cv::FileStorage&fSettings)如果是双目相机则还要读取相机2的参数:voidSettings::readCamera2(cv::FileStorage&fSettings)2.函数定义相机11.读取相机模型3的模型加入了针孔相机模型以
- 通过MATLAB/Simulink平台,使用时域分析法评估一个典型控制系统的响应速度性能指标
xiaoheshang_123
MATLAB开发项目实例1000例专栏手把手教你学MATLAB专栏simulinkmatlab
目录基于Simulink的时域分析法评估系统的响应速度性能指标1.背景介绍1.1项目背景1.2系统描述1.3应用场景2.系统架构设计2.1系统框图2.2数学模型3.Simulink仿真模型步骤3.1创建Simulink模型3.2添加模块3.2.1阶跃输入模块3.2.2系统模型模块3.2.3输出显示模块3.2.4数据记录模块3.3连接模块3.4设置仿真参数3.5运行仿真4.响应速度性能指标计算5.参
- 【每日德语】Ich lese gerne Bücher 我喜欢读书
Ash Butterfield
德语学习计划学习方法
第4天:基础日常用语单词学习:WasistdeinBeruf?—你是什么职业?音标:[vasɪstdaɪnbəˈʁuːf]IchbinStudent.—我是学生。音标:[ɪçbɪnʃtuˈdɛnt]Wiealtbistdu?—你多大了?音标:[viːaltbɪstduː]Ichbin27Jahrealt.—我27岁。音标:[ɪçbɪnˈzvaɪ̯ʏnt͡sɪçˈjaːʁəalt]KönntenSi
- React 中props和state的区别
黑马嘎
react.js
文章目录前言一、props用法二、给props设置一个默认值三、State和Props两者的区别总结前言state和props主要的区别在于props是不可变的,而state可以根据与用户交互来改变。这就是为什么有些容器组件需要定义state来更新和修改数据。而子组件只能通过props来传递数据。一、props用法classMyComponentextendsReact.Component{//此
- APO OneAgent 设计思路
后端
之前的文章介绍过APO是如何使用GrafanaAlloy采集prometheus生态的指标体系。这篇文章介绍APO是如何采集Trace和log的,这两项数据的采集存在以下问题:日志需要配置采集的日志目录,并不是每个应用的日志目录都非常规范,这就导致配置工作量的增加Trace需要配置针对语言的Agent完成数据采集在容器环境不管是修改镜像或者使用initContainer方式,都有挺多配置的工作On
- 使用python开发flsak_FlaskWeb开发:基于Python的Web应用开发实战
RoseofVersailles
使用python开发flsak
本书不仅适合初级Web开发人员学习阅读,更是Python程序员用来学习高级Web开发技术的优秀参考书。•学习Flask应用的基本结构,编写示例应用;•使用必备的组件,包括模板、数据库、Web表单和电子邮件支持;•使用包和模块构建可伸缩的大型应用;•实现用户认证、角色和个人资料;•在博客网站中重用模板、分页显示列表以及使用富文本;•使用基于Flask的REST式API,在智能手机、平板电脑和其他第三
- 关于网页自动化工具DrissionPage进行爬虫的使用方法
web15117360223
面试学习路线阿里巴巴自动化爬虫运维
目录一.简介二.使用1.安装方式2.基本用法3.模式4.元素交互4.SessionPage5.运行JS6.结语一.简介最近在学python的过程中,发现了一个好用的爬虫库DrissionPage——一个基于python的网页自动化工具。据具官方文档(官方网址:https://drissionpage.cn/)介绍:它既能控制浏览器,也能收发数据包,还能把两者合而为一。可兼顾浏览器自动化的便利性和r
- conda虚拟环境迁移
今夕节度使
conda
目录【查现有环境】【直接创建】【复制环境】一,在本机上,直接使用二,如果要复制到其他机器,就要考虑导出当前环境到文件,利用文件再次创建环境1)导出环境2)使用yaml配置文件创建新环境【删除环境】【退出虚拟环境】【查现有环境】复制Anaconda虚拟环境_anconda虚拟环境复制-CSDN博客condainfo--env【直接创建】condacreate-nyour_env_namepython
- 25 架构能力
susemm
软件架构实践(第4版)架构java微服务软件架构
文章目录第25章架构能力25.1个人能力:架构师的职责、技能和知识职责技能知识那经验方面呢?25.2软件架构组织的能力25.3成为更优秀的架构师接受指导指导他人25.4小结25.5扩展阅读25.6问题讨论第25章架构能力人生苦短,学海无涯。——杰弗里・乔叟(GeoffreyChaucer)如果软件架构值得去做,那肯定值得做好。大多数关于架构的文献都集中在技术方面。这并不奇怪,因为它是一门深奥的技术
- Windows奇技淫巧之网络命令行
沉迷单车的追风少年
服务端编程计算机网络经验问题汇总windows网络
写在前面:Linux老鸟会深度沉迷命令行,各种奇技淫巧心中涨,但是windows上的命令行相当好用,各种骚操作也是眼花缭乱。其中网络操作经常使用,本文做一个简单的总结。目录1、ipconfig:显示当前TCP/IP配置的设置值2、ping:测试目的站是否可达及相关状态3、arp:地址解析协议4、traceroute:路由跟踪5、route:操作路由表6、netstat:显示协议统计信息7、nbts
- conda虚拟环境的打包和迁移
YYY7
环境配置condapythonlinux
本文主要记录conda-pack打包环境的过程。安装conda-pack第三方库:pipinstallconda-pack对环境进行打包。可以通过运行以下命令来完成此操作:condapack-n{环境名称}-o{输出压缩包路径,默认是当前目录***.tar.gz}在需要环境的系统中解压缩文件到conda的envs目录下,记得在envs目录新建一个文件夹:tarxzf***.tar.gz-C{目标路
- 量子计算信息安全威胁与应对
岛屿旅人
网络安全行业分析量子计算web安全人工智能安全网络网络安全
文章目录前言一、量子计算信息安全威胁及影响1.2量子计算发展迅速,安全威胁日益迫近二、PQC研究与应用进展2.1欧美在PQC领域研究近三十年,积累深厚2.2NIST引领PQC标准制定,取得初步成果2.3美国全方位布局加快推动PQC迁移与应用三、PQC应用发展前景3.1PQC算法和应用安全性需进一步验证3.2PQC算法国际标准将持续开展研究3.3PQC升级迁移是一项长期系统性工程四、QKD技术优劣势
- GPT-4o mini 大模型价格战,一百万 Token 只需要 1.1元 RMB
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本心、输入输出、结果文章目录GPT-4omini大模型价格战,一百万Token只需要1.1元RMB前言目前它的定价方案是每处理一百万个token仅需15美分GPT-4omini极快的响应速度GPT-4omini大模型价格战,一百万Token只需要1.1元RMB编辑|简简单单Onlinezuozuo地址|https://blog.csdn.net/qq_15071263如果觉得本文对你有帮助,欢迎点
- 人工智能的发展领域之GPU加速计算的应用概述、架构介绍与教学过程
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文章目录一、架构介绍GPU算力平台概述优势与特点二、注册与登录账号注册流程GPU服务器类型配置选择指南内存和存储容量网络带宽CPU配置三、创建实例实例创建步骤镜像选择与设置四、连接实例SSH连接方法远程桌面配置一、架构介绍GPU算力平台概述一个专注于GPU加速计算的专业云服务平台,隶属于软件和信息技术服务业。主要面向高校、科研机构和企业用户。该平台提供多种NVIDIAGPU选择,适用于机器学习、人
- 什么是MVC?什么是SpringMVC?什么是三层架构?
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面试学习路线阿里巴巴mvc架构
文章目录应用分层什么是MVC?什么是SpringMVC?三层架构三层架构和MVC的关系应用分层在讲解什么是MVC之前,先来理解一下什么是应用分层。应用分层是一种软件开发设计思想,将应用程序划分成N个层次,每个层次都分别负责自己的职责,多个层次之间来协同提供完整的功能,根据项目的复杂度,将项目分成三层或四层等。举个例子:比如,一个公司创始初期,创始人要身兼数职,既要做财务,又要做人事,又要做行政,但
- 2025最新版二级域名分发最新开心版 支持易支付接口和聚合登录接口
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源码下载付费域名分发域名分发系统源码
内容目录一、详细介绍宝塔面板环境PHP版本8.0至8.3PHP扩展SG15Mysql5.6或5.71Panel环境二、效果展示1.部分代码2.效果图展示请添加图片描述![请添加图片描述](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/d4d7fc61d2e8483e92b2a828c0cb27b2.png)三、学习资料下载一、详细介绍一站式对域名进行二级分发,自助添加,自助修改
- 解决Mybatis-plus与springboot3.0+、spring6.0+的兼容性问题
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根据mybatis-plus学习框架时,一直都会报错如下信息:当时并不知道这几个工具之间存在版本兼容性问题,就一直苦于找不到合适的解决方法,于是便上网开始了疯狂的搜索,发现改了好多地方还是不行。偶然间了解到了工具之间版本是存在兼容性问题的,一开始问ChatGPT也并没有给出正确的回答,于是我去了最最权威的官网查看,终于发现了问题所在:mybatis-plus官网给出的mybatis-plus插件依
- MIPI转换芯片、ICN6211、ICN6202、MIPI转RGB、MiPI转LVDS、分辨率最高1080P、MIPI转双路LVDS
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MIPI转换芯片、ICN6211、ICN6202、MIPI转RGB、MiPI转LVDS、分辨率最高1080P、MIPI转双路LVDS1:ICN6211是一颗MIPI转RGB的桥接芯片如下图2:ICN6202是一颗MIPI转LVDS的桥接芯片如下图这两颗芯片主要应用在:手机、平板、老年机、车机等产品上。可以用在MTK、高通、RK、全志、英特尔等芯片上。发布的这两颗视频转换的芯片希望大家可以学习一下,
- Vue2 与 Vue3 中 Computed 计算属性详解
阿贾克斯的黎明
前端vue.js前端javascript
目录Vue2与Vue3中Computed计算属性详解一、Vue2中的Computed计算属性1.简单写法2.get和set写法二、Vue3中的Computed计算属性1.简单写法2.get和set写法三、总结在Vue开发中,计算属性(computed)是一个非常重要的特性,它可以对数据进行二次计算,为我们的开发带来了很大的便利。本文将结合Vue2和Vue3的特点,深入探讨computed计算属性,
- 机器学习 - 学习线性模型的重要性
谦亨有终
跟着AI向前走机器学习学习人工智能
在接下来的博文中,我们将重点学习线性模型的回归模型和分类模型,在学习之前,让我们来了解一下学习线性模型的重要性,以及如何入门学习。一、作为初学者如何学习线性模型?作为初学者,要高效学习机器学习以及其中的线性模型,可以遵循以下几个步骤和建议:(一)、机器学习的整体学习策略打好数学基础线性代数:理解向量、矩阵、线性变换等,这些是理解模型表示(如y=w^Tx+b)和算法优化的基础。微积分:掌握导数、梯度
- conda虚拟环境的离线迁移
Lsy_0408
anaconda
假定A为能上网的需要迁移出环境的机器;B为不能上网的需要迁移入环境的机器。方法一:直接拷贝envs下的整个已有环境先下载A机中envs目录下的已有环境文件夹,并将其上传至B机上然后使用以下命令:condacreate-n[new_envs_name]--clone[pathtoenvs_names]--offline注:-n[new_envs_name]:和正常创建conda的一样,创建新的虚拟环
- 【深度学习】计算机视觉(CV)-图像分类-ResNet(Residual Network,残差网络)
IT古董
深度学习人工智能深度学习计算机视觉分类
ResNet(ResidualNetwork,残差网络)是一种深度卷积神经网络(CNN)架构,由何恺明(KaimingHe)等人在2015年提出,最初用于ImageNet竞赛,并在分类任务上取得了冠军。ResNet的核心思想是残差学习(ResidualLearning),它通过跳跃连接(SkipConnections)解决了深度神经网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题,使得非常深的网络(如50层、1
- 【深度学习基础】什么是注意力机制
我的青春不太冷
深度学习人工智能注意力机制
文章目录一、注意力机制的核心地位:从补充到主导二、技术突破:从Transformer到多模态融合三、跨领域应用:从NLP到通用人工智能四、未来挑战与趋势结语参考链接注意力机制:深度学习的核心革命与未来基石在深度学习的发展历程中,注意力机制(AttentionMechanism)的引入堪称一场革命。它不仅解决了传统模型的根本性缺陷,更通过动态聚焦关键信息的能力,重塑了人工智能处理复杂任务的范式。本文
- 【机器学习】多元线性回归
T0uken
Python全栈开发1024程序员节机器学习算法线性回归
在实际应用中,许多问题都包含多个特征(输入变量),而不仅仅是单个输入变量。多元线性回归是线性回归的扩展,它能够处理多个输入特征并建立它们与目标变量的线性关系。本教程将系统性推演多元线性回归,包括向量化处理、特征放缩、梯度下降的收敛性和学习率选择等,并使用numpy实现。最后,我们会通过sklearn快速实现多元线性回归模型。多元线性回归模型简介多元线性回归的模型公式为:y=X⋅w+by=X\cdo
- apache 安装linux windows
墙头上一根草
apacheinuxwindows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装,另外一种就是通过yum 安装,此中安装方式,需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1,安装 apr 下载地址:htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1)fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展,以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
2) wrap_conte
- 网页自适应设计
天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起,更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小,需要设计几套css样式,用js脚本判断窗口大小,选择加载。结构臃肿,加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习,有所心得,故分享于此,加强交流,共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
- ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说,学过一两门编程语言的就知道,需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来,比如声明一个字符串类型的数组:String str[]=new String[10]; 但是问题就来了,每次都是大小确定的数组,我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢? 动态数组就这样应运而生,龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组,并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
.net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号:大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包,主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音,功能强悍,下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具,效果不理想,现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美,
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念,这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图(Model, View and Diagram)
&
- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID:ProcessDefinitionId,当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID:ProcessInstanceId,当开始一个具体的流程时就会产生,也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId,每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和(ActivityImpl activityId
- 从省市区多重级联想到的,react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select,比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省,点击省加载市,点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景,如果我们使用jquery来实现,要考虑很多的问题,数据部分,以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区,这时候我切换省,要把市重新初始化数据,然后区域的部分要从页面
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用: vName(params);
函数定义时自发调用:(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
1. Some操作
在下面的代码中,使用了Some操作:if (self.partitioner == Some(partitioner)),那么Some(partitioner)表示什么含义?首先partitioner是方法combineByKey传入的变量,
Some的文档说明:
/** Class `Some[A]` represents existin
- java 匿名内部类
BlueSkator
java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类,就是提供了一个快捷方便的手段,令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用,当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解,但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成,而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热,苹果的东西不值得买,win应该不用
ljy325
游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序!貌似显卡跑游戏发热一样,按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机,发热量很小,运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示(GoF)
* 个人理解:
* 构建一个复杂的对象,对于创建者(Builder)来说,一是要有数据来源(rawData),二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上,这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包,解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
- 常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲,在工作中常常遇到一些实际问题,而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题,那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具,而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法,仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来,并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据,使用标量变量
单行多列数据,使用记录
单列多行数据,使用集合(。。。)
*集合:类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表(pl/sql table)、嵌套表(Nested Table)、变长数组(VARRAY)等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz(截止2015-7-13),从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby,通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中,有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组,如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体: struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest,即使加了-f也是不能强行覆盖的,这时怎么回事的呢?一两个文件还好说,就输几个yes吧,但是要是n多文件怎么办,那还不输死人呢?下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令,看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存,分布式缓存中的佼佼者当属memcached,它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中,而获取的时候也到相同的服务器中获取,由于不需要做集群同步,也就省去了集群间同步的开销和延迟,所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用,具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端,我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- CentOS安装JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的:
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下:p满足
(1),对任意的x1,x2,y,如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x,y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题:
给定满足1的数组p和一个整数k,求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析:
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数,知道有两种方法可以使用,但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚,看到一篇文章是关于的,觉得写的还挺不错的,原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式:
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索,这些著作均为PDF文件,不使用现有的框架如lucene,自己实现的方法如下:
1、从PDF文件中提取文本,这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本,一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件,这样,每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词,建立倒排表,倒排表的格式为:词=包含该词的总行数N=行号