- 深度学习驱动的极端天气预测:时空数据异常检测与应用全解析(基于Python + TensorFlow)
AI_DL_CODE
深度学习pythontensorflow人工智能天气预测
摘要:时空数据异常检测在气象领域识别偏离正常模式的数据点,对极端天气预测至关重要。深度学习,尤其是LSTM网络,因其强大的特征学习能力在该领域显示出巨大潜力。通过整合多源气象数据,深度学习模型能够自动挖掘复杂模式和非线性关系,提高预测准确性。然而,挑战依然存在,包括数据质量问题、模型可解释性不足以及极端天气的内在复杂性和不确定性。未来,通过模型架构创新、训练算法优化以及探索深度学习在气候预测、气象
- 华为OD机试E卷 --字符串分割--24年OD统一考试(Java & JS & Python & C & C++)
飞码创造者
最新华为OD机试题库2024java华为odjavascriptpythonjsc语言
文章目录题目描述输入描述输出描述用例题目解析JS算法源码Java算法源码python算法源码c算法源码题目描述给定一个非空字符串S,其被N个-分隔成N+1的子串,给定正整数K,要求除第一个子串外,其余的子串每K个字符组成新的子串,并用-'分隔。对于新组成的每一个子串,如果它含有的小写字母比大写字母多,则将这个子串的所有大写字母转换为小写字母;反之,如果它含有的大写字母比小写字母多,则将这个子串的所
- 时间复杂度分为几种
青云游子
算法算法排序算法数据结构
按照快到慢排序O(1)O(logN)O(N)O(NlogN)O(N^2)例子O(1)hashsethashmap数组下标O(logN)折半查找树形遍历O(N)list查询值数组查询值O(NlogN)进阶排序快排堆排归并O(N^2)简单排序冒泡插入选择ChatGPT时间复杂度是衡量算法执行时间随输入规模增长而变化的度量。它用大O符号表示,表示算法执行时间的增长率。在算法分析中,常见的时间复杂度有以下
- 快速排序介绍
max500600
算法算法数据结构排序算法
快速排序(QuickSort)是种高效的基于比较的排序算法,它采用了分治策略(DivideandConquer)。其基本思想是通过选择一个基准值(pivot),将数组分为两部分,小于基准值的元素放在左边,大于基准值的元素放在右边,然后递归地对这两部分进行排序,最终使整个数组有序。1.算法步骤选择基准值:从数组中选择一个元素作为基准值。通常可以选择数组的第一个元素、最后元素或中间元素等,这里以选择第
- 基于深度学习的人脸表情识别系统:YOLOv5 + YOLOv8 + YOLOv10 + UI界面 + 数据集
2025年数学建模美赛
深度学习YOLOui分类人工智能
引言随着人工智能的飞速发展,深度学习技术已广泛应用于各个领域,尤其是在计算机视觉领域。人脸识别和表情识别是其中的一个重要应用,能够在多种场景下提供重要的信息,例如安全监控、情感分析、智能客服、健康监测等。在人脸表情识别任务中,准确识别人脸的情感状态(如高兴、愤怒、悲伤等)是一个极具挑战性的任务。随着YOLO系列算法的不断进步,YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的推出大大提高了目标检测的精度
- 我的秋招总结
今天不coding
秋招秋招总结大厂秋招建议秋招准备
我的秋招总结个人背景双非本,985硕,科班准备情况以求职为目的学习Java的时间大概一年。八股,一开始主要是看B站黑马的八股文课程,背JavaGuide和小林coding还有面试鸭。算法,250+,刷了3遍左右项目,API开放平台+OJ在线判题系统+实习项目(检索+大模型)实习,华为线上算法实习4个月,小厂Java实习5个月,滴滴后端实习9个月offer京东零售-供应链sp美团到家-履约sp快手-
- 【机器学习】从零开始,用线性代数解锁智能时代的钥匙!
eclipsercp
工具毕业设计python机器学习线性代数人工智能
【机器学习】从零开始,用线性代数解锁智能时代的钥匙!文章目录【机器学习】从零开始,用线性代数解锁智能时代的钥匙!引言在这个数据驱动的时代,机器学习已经成为解锁智能科技的关键。但你是否曾被复杂的数学公式和算法搞得晕头转向?别担心,这篇文章将带你从零开始,用最直观的方式掌握线性代数——机器学习的核心武器!线性代数:机器学习的基石向量:数据的基本单元Python代码示例:向量操作矩阵:多维数据的集合Py
- 搭建设计一个校园交友系统源码的过程,售后一对一+圈子全开源码教程+全面搭建指南
前端小程序php
搭建设计一个校园交友系统源码是一个复杂但有趣的过程,以下是一个全面指南,旨在帮助你从头开始搭建一个功能齐全、安全可靠的校园交友系统。一、明确目标与需求目标用户:明确你的目标用户群体,如大学生、研究生等,了解他们的交友需求和偏好。功能需求:根据目标用户,列出所需功能,如用户注册与登录、个人资料展示、匹配推荐、聊天功能、动态发布等。二、技术选型后端技术:可以选择PHP等成熟的后端开发语言。PHP结合T
- 简化云上操作,阿里云客户端——您的云端全能助手
运维云计算客户端
背景当您创建了云服务器或容器实例之后,以下操作往往是非常常见的:连接并登陆到服务器,大展身手一番,比如配置基础开发环境、部署应用服务、查看各种性能指标等等;可见连接并登陆到服务器是多么高频而基础的操作。而在使用业界通用的登陆工具时,这样的场景是否熟悉。场景一登陆密码忘了,试了几个常用的密码都是错的,奔溃啊。还好我吃一堑,长一智,把每台实例的密码经过加密算法加密后,记在了宝贝笔记本上,并放在了神秘加
- 《解锁鸿蒙系统AI能力,开启智能应用开发新时代》
人工智能深度学习
在当今科技飞速发展的时代,鸿蒙系统以其独特的分布式架构和强大的AI能力,为开发者们带来了前所未有的机遇。本文将深入探讨开发者如何利用鸿蒙系统的AI能力开发更智能的应用,开启智能应用开发的新时代。鸿蒙系统构筑了15+系统级的AI能力,并开放了14+AI控件,覆盖图像、语音、智能推荐等领域。这意味着开发者无需从头搭建复杂的AI模型和算法,只需通过低至“一行代码”调用系统级原生AI能力,如文本识别、视觉
- 华为OD机试E卷 --关联子串--24年OD统一考试(Java & JS & Python & C & C++)
飞码创造者
最新华为OD机试题库2024java华为odjavascriptpythonc语言c++
文章目录题目描述输入描述输出描述用例题目解析JS算法源码Java算法源码python算法源码c算法源码c++算法源码题目描述给定两个字符串str1和str2,如果字符串str1中的字符,经过排列组合后的字符串中,只要有一个字符串是str2的子串,则认为str1是str2的关联子串。若str1是str2的关联子串,请返回子串在str2的起始位置;若不是关联子串,则返回-1。输入描述输入两个字符串,分
- python常用库学习四——subprocess
木头人123。
python库学习python
目录前言1、subprocess.run()(1)函数参数列表(2)函数的参数含义(3)使用示例2、subprocess.Popen(1)函数参数列表(2)函数参数含义(3)使用示例3、常见的subprocess.Popen类方法(1)Popen.poll()(2)Popen.communicate(input=None,timeout=None)(3)Popen.send_signal(sign
- 智能数据时代:如何优化数仓模型的复用性
Python编程杰哥
llama人工智能easyui前端设计模式
在数仓岗位面试中,相信很多同学都频繁被问到“模型复用性”相关面试题。这个也是很多企业数仓建设中非常关注的问题,因为在企业数仓建设中数仓模型的复用性,更是有着多方面的关键意义。数仓模型复用性的价值1.1提高开发效率在互联网金融信贷数仓建设中,面临着快速变化的业务需求和海量的数据处理任务。如果数仓模型的复用性低,每次新的业务需求出现时,开发人员都需要从头开始构建数据处理流程和模型,这将耗费大量的时间和
- 【机器学习】聚类【Ⅰ】基础知识与距离度量
不牌不改
【机器学习】聚类机器学习算法
主要来自周志华《机器学习》一书,数学推导主要来自简书博主“形式运算”的原创博客,包含自己的理解。有任何的书写错误、排版错误、概念错误等,希望大家包含指正。由于字数限制,分成五篇博客。【机器学习】聚类【Ⅰ】基础知识与距离度量【机器学习】聚类【Ⅱ】原型聚类经典算法【机器学习】聚类【Ⅲ】高斯混合模型讲解【机器学习】聚类【Ⅳ】高斯混合模型数学推导【机器学习】聚类【Ⅴ】密度聚类与层次聚类聚类1聚类任务在“无
- LeetCode解题实战:Python与C++编程技巧
May Wei
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:LeetCode汇集了大量算法和数据结构问题,本资料集针对Python和C++两种编程语言,在LeetCode上解决算法问题的策略与实践。Python以其简洁语法和标准库在数据科学和算法实现中占据优势,而C++则以其性能优势在需要高性能计算的场景中受到青睐。本资料集通过实例解析,助你深刻理解Python和C++在算法问题解决中的应用,包括搜索、排序、图论、动态
- Time-LLM :超越了现有时间序列预测模型的学习器
福安德信息科技
AI预测大模型学习人工智能python大模型时序预测
AI预测相关目录AI预测流程,包括ETL、算法策略、算法模型、模型评估、可视化等相关内容最好有基础的python算法预测经验EEMD策略及踩坑VMD-CNN-LSTM时序预测对双向LSTM等模型添加自注意力机制K折叠交叉验证optuna超参数优化框架多任务学习-模型融合策略Transformer模型及Paddle实现迁移学习在预测任务上的tensoflow2.0实现holt提取时序序列特征TCN时
- Pandas数据处理基础6---插值填充及其用法
阳光下的米雪
Pandas数据处理python
插值填充插值是数值分析中一种方法。简而言之,就是借助于一个函数(线性或非线性),再根据已知数据去求解未知数据的值。插值在数据领域非常常见,它的好处在于,可以尽量去还原数据本身的样子。我们可以通过interpolate()方法完成线性插值。当然,其他一些插值算法可以阅读官方文档了解。#生成一个DataFramedf=pd.DataFrame({'A':[1.1,2.2,np.nan,4.5,
- 使用分库分表技术,解决了亿级订单数据存储问题?思维导图 代码示例(java 架构)
用心去追梦
java架构开发语言
分库分表技术是解决大规模数据存储问题的一种常见策略,特别是在处理亿级订单数据时。通过将数据分散到多个数据库和表中,可以有效地提高系统的可扩展性和性能。以下是一个思维导图结构,以及一个简化的Java架构代码示例,展示了如何使用分库分表技术来管理亿级订单数据。思维导图结构分库分表解决方案设计原则数据分布算法哈希取模(HashModulo)范围划分(RangePartitioning)列表划分(List
- PSNR、SSIM等图像质量评估指标详解
ballball~~
CVcv图像处理图像质量评估指标
简介:个人学习分享,如有错误,欢迎批评指正。一、PSNR(PeakSignal-to-NoiseRatio)峰值信噪比1.定义PSNR是一种用于衡量两幅图像之间差异的客观指标。它主要用于评估图像压缩、传输或重建算法的效果。PSNR值越高,表示两幅图像越相似,质量损失越小。PSNR基于信号与噪声的概念,其理论基础来自信息论中的信噪比(SNR,Signal-to-NoiseRatio)。PSNR将图像
- 火绒安全原理、用法、案例和注意事项
正在走向自律
#安全漏洞火绒安全网络安全安全威胁分析
火绒安全是一款功能强大的安全软件,它采用了先进的安全技术和算法,通过实时监测、恶意代码识别、防火墙功能、沙箱技术和网络保护等多种手段,为用户提供全面的计算机安全防护。1.为什么选用火绒安全?火绒安全是一款优秀的安全软件,选择它有以下几个原因:1.强大的杀毒能力:火绒安全拥有强大的杀毒引擎,能够及时发现并清除各类病毒、木马、恶意软件等,有效保护计算机和个人信息的安全。2.多层防护机制:火绒安全采用多
- 使用C#进行UI自动化:UIA2与UIA3及FlaUI的介绍
听我俩天
c#ui自动化
使用C#进行UI自动化:UIA2与UIA3及FlaUI的介绍概述UIAutomation(UIA)是微软提供的一个框架,用于使Windows应用程序对辅助技术和自动化测试工具可访问。它允许开发人员和测试人员编写程序来控制和查询用户界面元素。随着技术的发展,UIA也经历了不同的版本迭代,以适应新的需求和技术进步。本文将介绍UIA2和UIA3的主要区别,并探讨如何使用FlaUI这个第三方库来简化UI自
- 【昇思25天学习打卡营打卡指南-第一天】基本介绍与快速入门
JeffDingAI
MindSpore学习
昇思MindSpore介绍昇思MindSpore是一个全场景深度学习框架,旨在实现易开发、高效执行、全场景统一部署三大目标。其中,易开发表现为API友好、调试难度低;高效执行包括计算效率、数据预处理效率和分布式训练效率;全场景则指框架同时支持云、边缘以及端侧场景。昇思MindSpore总体架构如下图所示:ModelZoo(模型库):ModelZoo提供可用的深度学习算法网络,也欢迎更多开发者贡献新
- python训练模型损失值6000多_机器学习中的 7 大损失函数实战总结(附Python演练)...
weixin_39700394
介绍想象一下-你已经在给定的数据集上训练了机器学习模型,并准备好将它交付给客户。但是,你如何确定该模型能够提供最佳结果?是否有指标或技术可以帮助你快速评估数据集上的模型?当然是有的,简而言之,机器学习中损失函数可以解决以上问题。损失函数是我们喜欢使用的机器学习算法的核心。但大多数初学者和爱好者不清楚如何以及在何处使用它们。它们并不难理解,反而可以增强你对机器学习算法的理解。那么,什么是损失函数,你
- (蓝桥杯)二维数组前缀和典型例题——子矩阵求和
m0_dawn
算法算法蓝桥杯python职场和发展学习
题目描述小A同学有着很强的计算能力,张老师为了检验小AA同学的计算能力,写了一个n行m列的矩阵数列。张老师问了小A同学k个问题,每个问题会先告知小A同学4个数x1,y1,x2,y2画出一个子矩阵,张老师请小A同学计算出这个子矩阵中所有数的和。请你编程帮助张老师计算出结果。输入第一行包含三个整数n,m,k。接下来n行,每行包含m个整数。接下来k行,每行包含四个整数x1,y1,x2,y2,表示一组询问
- 蓝桥杯C++ Python组——省奖项小技巧1
m0_dawn
蓝桥杯pythonC++组蓝桥杯c++职场和发展python算法
2025年4月蓝桥杯比赛就要开始啦!还有三个多月的准备时间,大家一定要结合自身基础和个人学习安排合理规划好备赛时间呀考试内容:c/c++组python组学习路线第一阶段:把编程语言的课程过一遍,把课程上学习到的习题自己尝试着做一篇第二阶段:尽可能的过一遍算法,为什么是尽可能呢,算法还是有点难度的,想要短时间的掌握全部东西可能有点吃力ÿ
- 2024年最新Python:Page Object设计模式_python page object,BTAJ大厂最新面试题汇集
m0_60707708
程序员python设计模式开发语言
最后硬核资料:关注即可领取PPT模板、简历模板、行业经典书籍PDF。技术互助:技术群大佬指点迷津,你的问题可能不是问题,求资源在群里喊一声。面试题库:由技术群里的小伙伴们共同投稿,热乎的大厂面试真题,持续更新中。知识体系:含编程语言、算法、大数据生态圈组件(Mysql、Hive、Spark、Flink)、数据仓库、Python、前端等等。网上学习资料一大堆,但如果学到的知识不成体系,遇到问题时只是
- 【机器学习实战入门项目】基于机器学习的鸢尾花分类项目
精通代码大仙
数据挖掘python深度学习机器学习分类人工智能大数据数据挖掘算法python
基于机器学习的鸢尾花分类项目介绍:本项目利用机器学习模型对鸢尾花进行分类。鸢尾花数据集是一个著名的机器学习数据集,包含三种类别的花朵:Setosa、Versicolor和Virginica,每种类别由四个特征描述:萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。什么是机器学习?机器学习是关于从数据中学习预测或提取知识的过程。它是人工智能的一个子领域。机器学习算法基于样本数据(即训练数据)构建模型,并根据训
- 不得不了解的高效AI办公工具API
程序员
AI办公,即人工智能在办公领域的应用,是指利用人工智能技术来提高工作效率、优化工作流程、增强决策支持等。AI公文写作:AI公文写作API服务通过智能算法,根据用户需求快速生成标准化的公文文本,如报告、通知、请示等,提高工作效率。TaskadeAPI:TaskadeAPI可以帮助开发人员将Taskade集成到他们的自定义应用程序和工具中,以实现更高效、更协同的团队协作。PDF.aiAPI:PDF.a
- HTTP与HTTPS的区别
楠哥学IT
网络协议httpshttp协议网络网络协议
HTTP与HTTPS的区别一:HTTP与HTTPS有哪些区别?二:HTTPS解决了HTTP的哪些问题?三:HTTPS是如何解决上面的三个风险的?(1)混合加密(2)摘要算法(3)数字证书四、HTTPS是如何建立连接的?其间交互了什么?1、ClientHello:2、SeverHello3、客户端回应4、服务器的最后回应一:HTTP与HTTPS有哪些区别?(1)HTTP是超文本传输协议,信息是明文传
- 轨迹优化 | 基于贝塞尔曲线的无约束路径平滑与粗轨迹生成(附ROS C++/Python仿真)
Mr.Winter`
运动规划实战进阶:轨迹优化篇人工智能机器人ROSROS2自动驾驶轨迹优化几何学
目录0专栏介绍1从路径到轨迹2基于贝塞尔曲线的粗轨迹生成2.1路径关键点提取2.2路径点航向角计算2.3贝塞尔曲线轨迹生成3算法仿真3.1ROSC++仿真3.2Python仿真0专栏介绍课设、毕设、创新竞赛必备!本专栏涉及更高阶的运动规划算法轨迹优化实战,包括:曲线生成、碰撞检测、安全走廊、优化建模(QP、SQP、NMPC、iLQR等)、轨迹优化(梯度法、曲线法等),每个算法都包含代码实现加深理解
- ASM系列六 利用TreeApi 添加和移除类成员
lijingyao8206
jvm动态代理ASM字节码技术TreeAPI
同生成的做法一样,添加和移除类成员只要去修改fields和methods中的元素即可。这里我们拿一个简单的类做例子,下面这个Task类,我们来移除isNeedRemove方法,并且添加一个int 类型的addedField属性。
package asm.core;
/**
* Created by yunshen.ljy on 2015/6/
- Springmvc-权限设计
bee1314
springWebjsp
万丈高楼平地起。
权限管理对于管理系统而言已经是标配中的标配了吧,对于我等俗人更是不能免俗。同时就目前的项目状况而言,我们还不需要那么高大上的开源的解决方案,如Spring Security,Shiro。小伙伴一致决定我们还是从基本的功能迭代起来吧。
目标:
1.实现权限的管理(CRUD)
2.实现部门管理 (CRUD)
3.实现人员的管理 (CRUD)
4.实现部门和权限
- 算法竞赛入门经典(第二版)第2章习题
CrazyMizzz
c算法
2.4.1 输出技巧
#include <stdio.h>
int
main()
{
int i, n;
scanf("%d", &n);
for (i = 1; i <= n; i++)
printf("%d\n", i);
return 0;
}
习题2-2 水仙花数(daffodil
- struts2中jsp自动跳转到Action
麦田的设计者
jspwebxmlstruts2自动跳转
1、在struts2的开发中,经常需要用户点击网页后就直接跳转到一个Action,执行Action里面的方法,利用mvc分层思想执行相应操作在界面上得到动态数据。毕竟用户不可能在地址栏里输入一个Action(不是专业人士)
2、<jsp:forward page="xxx.action" /> ,这个标签可以实现跳转,page的路径是相对地址,不同与jsp和j
- php 操作webservice实例
IT独行者
PHPwebservice
首先大家要简单了解了何谓webservice,接下来就做两个非常简单的例子,webservice还是逃不开server端与client端。我测试的环境为:apache2.2.11 php5.2.10做这个测试之前,要确认你的php配置文件中已经将soap扩展打开,即extension=php_soap.dll;
OK 现在我们来体验webservice
//server端 serve
- Windows下使用Vagrant安装linux系统
_wy_
windowsvagrant
准备工作:
下载安装 VirtualBox :https://www.virtualbox.org/
下载安装 Vagrant :http://www.vagrantup.com/
下载需要使用的 box :
官方提供的范例:http://files.vagrantup.com/precise32.box
还可以在 http://www.vagrantbox.es/
- 更改linux的文件拥有者及用户组(chown和chgrp)
无量
clinuxchgrpchown
本文(转)
http://blog.163.com/yanenshun@126/blog/static/128388169201203011157308/
http://ydlmlh.iteye.com/blog/1435157
一、基本使用:
使用chown命令可以修改文件或目录所属的用户:
命令
- linux下抓包工具
矮蛋蛋
linux
原文地址:
http://blog.chinaunix.net/uid-23670869-id-2610683.html
tcpdump -nn -vv -X udp port 8888
上面命令是抓取udp包、端口为8888
netstat -tln 命令是用来查看linux的端口使用情况
13 . 列出所有的网络连接
lsof -i
14. 列出所有tcp 网络连接信息
l
- 我觉得mybatis是垃圾!:“每一个用mybatis的男纸,你伤不起”
alafqq
mybatis
最近看了
每一个用mybatis的男纸,你伤不起
原文地址 :http://www.iteye.com/topic/1073938
发表一下个人看法。欢迎大神拍砖;
个人一直使用的是Ibatis框架,公司对其进行过小小的改良;
最近换了公司,要使用新的框架。听说mybatis不错;就对其进行了部分的研究;
发现多了一个mapper层;个人感觉就是个dao;
- 解决java数据交换之谜
百合不是茶
数据交换
交换两个数字的方法有以下三种 ,其中第一种最常用
/*
输出最小的一个数
*/
public class jiaohuan1 {
public static void main(String[] args) {
int a =4;
int b = 3;
if(a<b){
// 第一种交换方式
int tmep =
- 渐变显示
bijian1013
JavaScript
<style type="text/css">
#wxf {
FILTER: progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(GradientType=0, StartColorStr=#ffffff, EndColorStr=#97FF98);
height: 25px;
}
</style>
- 探索JUnit4扩展:断言语法assertThat
bijian1013
java单元测试assertThat
一.概述
JUnit 设计的目的就是有效地抓住编程人员写代码的意图,然后快速检查他们的代码是否与他们的意图相匹配。 JUnit 发展至今,版本不停的翻新,但是所有版本都一致致力于解决一个问题,那就是如何发现编程人员的代码意图,并且如何使得编程人员更加容易地表达他们的代码意图。JUnit 4.4 也是为了如何能够
- 【Gson三】Gson解析{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
bit1129
gson
如何把如下简单的JSON字符串反序列化为Java的POJO对象?
{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
下面的POJO类Model无法完成正确的解析:
import com.google.gson.Gson;
- 【Kafka九】Kafka High Level API vs. Low Level API
bit1129
kafka
1. Kafka提供了两种Consumer API
High Level Consumer API
Low Level Consumer API(Kafka诡异的称之为Simple Consumer API,实际上非常复杂)
在选用哪种Consumer API时,首先要弄清楚这两种API的工作原理,能做什么不能做什么,能做的话怎么做的以及用的时候,有哪些可能的问题
- 在nginx中集成lua脚本:添加自定义Http头,封IP等
ronin47
nginx lua
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言,从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器,但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站,我们不希望爬虫抓取子域名的页面,降低我们的Page rank。
location /{
- java-归并排序
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MergeSort {
public static void main(String[] args) {
int[] a={20,1,3,8,5,9,4,25};
mergeSort(a,0,a.length-1);
System.out.println(Arrays.to
- Netty源码学习-CompositeChannelBuffer
bylijinnan
javanetty
CompositeChannelBuffer体现了Netty的“Transparent Zero Copy”
查看API(
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/buffer/package-summary.html#package_description)
可以看到,所谓“Transparent Zero Copy”是通
- Android中给Activity添加返回键
hotsunshine
Activity
// this need android:minSdkVersion="11"
getActionBar().setDisplayHomeAsUpEnabled(true);
@Override
public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
- 静态页面传参
ctrain
静态
$(document).ready(function () {
var request = {
QueryString :
function (val) {
var uri = window.location.search;
var re = new RegExp("" + val + "=([^&?]*)", &
- Windows中查找某个目录下的所有文件中包含某个字符串的命令
daizj
windows查找某个目录下的所有文件包含某个字符串
findstr可以完成这个工作。
[html]
view plain
copy
>findstr /s /i "string" *.*
上面的命令表示,当前目录以及当前目录的所有子目录下的所有文件中查找"string&qu
- 改善程序代码质量的一些技巧
dcj3sjt126com
编程PHP重构
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。让我们看一些基本的编程技巧: 尽量保持方法简短 尽管很多人都遵
- SharedPreferences对数据的存储
dcj3sjt126com
SharedPreferences简介: &nbs
- linux复习笔记之bash shell (2) bash基础
eksliang
bashbash shell
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104329
1.影响显示结果的语系变量(locale)
1.1locale这个命令就是查看当前系统支持多少种语系,命令使用如下:
[root@localhost shell]# locale
LANG=en_US.UTF-8
LC_CTYPE="en_US.UTF-8"
- Android零碎知识总结
gqdy365
android
1、CopyOnWriteArrayList add(E) 和remove(int index)都是对新的数组进行修改和新增。所以在多线程操作时不会出现java.util.ConcurrentModificationException错误。
所以最后得出结论:CopyOnWriteArrayList适合使用在读操作远远大于写操作的场景里,比如缓存。发生修改时候做copy,新老版本分离,保证读的高
- HoverTree.Model.ArticleSelect类的作用
hvt
Web.netC#hovertreeasp.net
ArticleSelect类在命名空间HoverTree.Model中可以认为是文章查询条件类,用于存放查询文章时的条件,例如HvtId就是文章的id。HvtIsShow就是文章的显示属性,当为-1是,该条件不产生作用,当为0时,查询不公开显示的文章,当为1时查询公开显示的文章。HvtIsHome则为是否在首页显示。HoverTree系统源码完全开放,开发环境为Visual Studio 2013
- PHP 判断是否使用代理 PHP Proxy Detector
天梯梦
proxy
1. php 类
I found this class looking for something else actually but I remembered I needed some while ago something similar and I never found one. I'm sure it will help a lot of developers who try to
- apache的math库中的回归——regression(翻译)
lvdccyb
Mathapache
这个Math库,虽然不向weka那样专业的ML库,但是用户友好,易用。
多元线性回归,协方差和相关性(皮尔逊和斯皮尔曼),分布测试(假设检验,t,卡方,G),统计。
数学库中还包含,Cholesky,LU,SVD,QR,特征根分解,真不错。
基本覆盖了:线代,统计,矩阵,
最优化理论
曲线拟合
常微分方程
遗传算法(GA),
还有3维的运算。。。
- 基础数据结构和算法十三:Undirected Graphs (2)
sunwinner
Algorithm
Design pattern for graph processing.
Since we consider a large number of graph-processing algorithms, our initial design goal is to decouple our implementations from the graph representation
- 云计算平台最重要的五项技术
sumapp
云计算云平台智城云
云计算平台最重要的五项技术
1、云服务器
云服务器提供简单高效,处理能力可弹性伸缩的计算服务,支持国内领先的云计算技术和大规模分布存储技术,使您的系统更稳定、数据更安全、传输更快速、部署更灵活。
特性
机型丰富
通过高性能服务器虚拟化为云服务器,提供丰富配置类型虚拟机,极大简化数据存储、数据库搭建、web服务器搭建等工作;
仅需要几分钟,根据CP
- 《京东技术解密》有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的12月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
12月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2164754
本次技术图书试读活动获奖名单及相应作品如下:
一等奖(两名)
Microhardest:http://microhardest.ite