- 车辆检测与识别:车辆分类_(9).车辆分类模型的评估与优化
zhubeibei168
机器人(二)分类数据挖掘人工智能计算机视觉机器学习视频监控
车辆分类模型的评估与优化在车辆检测与识别领域,车辆分类模型的评估与优化是确保模型性能和可靠性的关键步骤。本节将详细介绍如何评估车辆分类模型的性能,并提供一些优化技术,以提高模型的准确性和效率。模型评估指标1.准确率(Accuracy)准确率是最直观的评估指标,表示分类器正确分类的样本占总样本的比例。然而,在不平衡数据集上,准确率可能具有误导性。fromsklearn.metricsimportac
- 云原生服务网格:微服务通讯的量子纠缠革命
桂月二二
云原生微服务架构
引言:从混沌到秩序的通讯规则重构蚂蚁集团服务网格日处理千亿级RPC调用,Lyft网关时延降至1.3ms。沃尔玛黑色星期五流量激增300%实现零故障,中国工商银行金丝雀发布准确率提升至99.99%。CNCF调查显示72%企业已采用服务网格,特斯拉车联网命令传输延迟0.1'''alerts=self.prometheus.query(query)foralertinalerts:trigger_cir
- YOLO魔改之频率分割模块(FDM)
清风AI
YOLO算法魔改系列YOLO人工智能计算机视觉目标检测python深度学习
目标检测原理目标检测是一种将目标分割和识别相结合的图像处理技术,旨在从图像中定位并识别特定目标。深度学习方法,如FasterR-CNN和YOLO系列,已成为主流解决方案。这些方法通常采用两阶段或单阶段策略,通过卷积神经网络(CNN)提取特征并进行分类和定位。在小目标检测中,为克服分辨率低和特征不明显的问题,模型设计中会特别注重特征融合和多尺度处理,以增强对小目标的感知能力。YOLOv8基础YOLO
- 固态电池行业深度研究报告:技术变革与市场展望
萧十一郎@
知识科普大数据人工智能
目录一、引言1.1研究背景与目的1.2研究方法与数据来源二、固态电池概述2.1定义与分类2.1.1定义2.1.2分类2.2工作原理2.3发展历程三、固态电池技术优势与挑战3.1技术优势3.1.1高安全性3.1.2高能量密度3.1.3长循环寿命3.2技术挑战3.2.1离子电导率低3.2.2固-固界面问题3.2.3锂枝晶生长3.2.4成本高昂四、固态电池材料体系与技术路线4.1固态电解质材料4.1.1
- 【万字总结】前端全方位性能优化指南(四)——虚拟DOM批处理、文档碎片池、重排规避
庸俗今天不摸鱼
Web性能优化合集前端性能优化
前言在浏览器宇宙中,DOM操作如同「时空裂缝」——一次不当的节点更新可能引发连锁重排,吞噬整条渲染流水线的性能。本章直面这一核心矛盾,以原子级操作合并、节点记忆重组、排版禁忌破解为三重武器,重构DOM更新的物理法则。通过虚拟DOM的批处理引擎将千次操作坍缩为单次提交,借助文档碎片池实现90%节点的跨时空复用,再以transform替代top等20项反重排铁律,我们将彻底终结「JavaScript线
- 【Dive Into Stable Diffusion v3.5】1:开源项目正式发布——深入探索SDv3.5模型全参/LoRA/RLHF训练
Donvink
大模型#AIGCstablediffusionAIGC人工智能机器学习深度学习
目录1引言2项目简介3快速上手3.1下载代码3.2环境配置3.3项目结构3.4下载模型与数据集3.5运行指令3.6核心参数说明3.6.1通用参数3.6.2优化器/学习率3.6.3数据相关4结语1引言在人工智能和机器学习领域,生成模型的应用越来越广泛。StableDiffusion作为其中的佼佼者,因其强大的图像生成能力而备受关注。今天,我的开源项目DiveIntoStableDiffusionv3
- 云原生边缘计算:分布式智能的时代黎明
桂月二二
云原生边缘计算分布式
引言:从集中式算力到万物智联的范式裂变AT&T边缘节点部署超5000个,特斯拉自动驾驶系统每节点200TOPS算力。国家电网通过边缘计算实现毫秒级电网故障隔离,菜鸟物流分拣效率提升400%。IDC预测2027年边缘基础设施支出将达亿,宝马汽车工厂设备预测性维护准确率达9亿运维成本。一、边缘计算范式进化论1.1算力拓扑结构演变世代大型主机中心化云计算分布式雾计算去中心化边缘计算泛在化神经形态计算体计
- 项目经理面试全攻略:从底层能力拆解到高通过率话术
在竞争激烈的职场中,项目经理岗位的面试堪称“综合能力大考”——既要展现系统化的方法论,又要传递真实的领导力,还要让考官相信你能在复杂环境中推动结果落地。据PMI(美国项目管理协会)调查,82%的优秀项目经理在面试中能清晰呈现“业务价值-团队协作-风险控制”的三角能力模型。本文从能力拆解、面试准备、实战话术三个维度,揭秘项目经理面试通关法则。一、项目经理面试的四大核心能力雷达图面试官通过以下维度评估
- 项目复盘:卓越项目经理的炼金术——将经验转化为组织黄金的终极法则
一、项目复盘的时空坐标:生命周期的涅槃时刻在NASA的项目管理体系中,复盘被称为"经验汲取引擎",位于项目生命周期末端却影响未来所有项目起点。真正的复盘不是终点悼词,而是组织进化的基因重组。阶段复盘:敏捷开发每2周举行迭代复盘,如特斯拉软件团队通过156次迭代复盘将自动驾驶误判率降低83%终局复盘:波音787项目历时7年的终局复盘形成《复合材料应用手册》,成为航空业标准跨期复盘:华为建立"五年战略
- 【Gitee】error: failed to push some refs to “xxx“ git did not exit cleanly (exit code 1)解决方法
Ctrl Z.
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目录1.本地仓库与远程仓库存在冲突2.权限问题3.网络问题4.远程仓库不存在或地址错误另:有关查看分支的介绍在push时操作失败且返回退出码1通常意味着在推送代码到远程仓库时遇到了问题。以下是几种可能的原因以及对应的解决办法:1.本地仓库与远程仓库存在冲突当远程仓库的代码有更新,而本地仓库没有同步这些更新时,就会产生冲突。需要先拉取远程仓库的最新代码,合并到本地分支后再尝试推送。gitpullor
- Unity3D手游多分辨率适配深度解决方案
晴空了无痕
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一、适配核心问题剖析当前移动端设备分辨率呈现多元化发展趋势,主流设备分辨率跨度从720P到4K级别,屏幕宽高比包含16:9、18:9、19.5:9、21:9等多种形态。适配难点主要体现在:UI元素错位:传统固定锚点布局在不同宽高比下出现显示异常画面比例失调:等比缩放导致屏幕空间浪费或内容裁切性能与效果平衡:高分辨率设备资源消耗与低端设备性能瓶颈异形屏适配:刘海屏、挖孔屏等特殊屏幕形态的兼容处理二、
- 图生视频技术的发展与展望:从技术突破到未来图景
Liudef06
StableDiffusion音视频人工智能深度学习stablediffusion
一、技术发展现状图生视频(Image-to-VideoGeneration)是生成式人工智能(AIGC)的重要分支,其核心是通过单张或多张静态图像生成动态视频序列。近年来,随着深度学习、多模态融合和计算硬件的进步,图生视频技术经历了从基础研究到商业落地的快速演进。早期探索与GAN的奠基早期图生视频技术主要基于生成对抗网络(GAN),通过对抗训练生成低分辨率的视频片段。例如,DeepMind的DVD
- 泛目录程序:2025快云站群程序的SEO优化功能
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大数据泛目录
快云站群程序的SEO优化功能围绕搜索引擎算法设计,具体包含以下核心模块:1.关键词智能布局密度检测与优化:自动分析内容关键词密度,建议合理区间(2%-8%),避免堆砌或遗漏;多词策略支持:可针对单篇内容设置主关键词+长尾词组合,覆盖更多搜索场景;标题/摘要自动生成:根据关键词智能生成高点击率的标题和Meta描述,提升搜索展示效果。2.内链自动化系统内容关联推荐:基于语义分析,自动在文章中插入相关内
- 【LeetCode 热题100】 23. 合并 K 个升序链表的算法思路及python代码
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LeetCode热题100算法leetcode链表
23.合并K个升序链表给你一个链表数组,每个链表都已经按升序排列。请你将所有链表合并到一个升序链表中,返回合并后的链表。示例1:输入:lists=[[1,4,5],[1,3,4],[2,6]]输出:[1,1,2,3,4,4,5,6]解释:链表数组如下:[1->4->5,1->3->4,2->6]将它们合并到一个有序链表中得到。1->1->2->3->4->4->5->6示例2:输入:lists=[
- kvm虚拟化的概念与作用
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kvm虚拟化kvm虚拟化
概念——虚拟化是指通过虚拟化技术将一台计算机虚拟为多台逻辑计算机。在一台计算机上同时运行多个逻辑计算机,每个逻辑计算机可运行不同的操作系统,并且应用程序都可以在相互独立的空间内运行而互不影响,从而显著提高计算机的工作效率。作用——虚拟化技术可以扩大硬件的容量,简化软件的重新配置过程。CPU的虚拟化技术可以单CPU模拟多CPU并行,允许一个平台同时运行多个操作系统,并且应用程序都可以在相互独立的空间
- 快速上手系列丨如何管理 PieCloudDB Database 虚拟数仓
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为增强社区用户的体验,PieCloudDBDatabase社区版已于8月完成了全面改版升级。同时,PieCloudDB社区还特别制作了《快速入门PieCloudDB社区版》系列课程,旨在帮助大家全面了解新版本,逐步探索PieCloudDB的强大功能。PieCloudDB社区版提供免费下载,可用于体验产品新特性、个人学习、PoC验证等场景,方便社区用户快速体验领先的数仓虚拟化技术。PieCloudD
- Matlab基于BP神经网络与NSGA-II的多目标工艺参数优化方法
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工艺参数优化matlab神经网络工艺参数优化
Matlab基于BP神经网络与NSGA-II的多目标工艺参数优化方法一、方法原理与框架BP神经网络的作用BP神经网络通过建立工艺参数与目标性能(如翘曲变形、收缩率、硬度等)之间的非线性映射关系,作为代理模型替代复杂的物理仿真或实验。其优势在于:能够处理多输入-多输出的复杂非线性关系,例如激光功率、扫描速度与熔覆层性能的关联。在注塑成型中,预测体积收缩率和翘曲变形的相对误差可控制在5%以内。通过正交
- 企业品牌升级秘籍:如何运用媒体直播推流打造品牌新动力?媒介盒子分享
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在当今竞争激烈的商业环境中,企业品牌升级刻不容缓,而媒体直播推流正逐渐成为打造品牌新动力的关键要素。一、媒体直播:构建直播营销黄金三角1、内容为王,打造吸引力内容是直播营销的灵魂。优质、有趣、富有创意的内容能够迅速吸引观众眼球,提升直播的观看率和传播力。企业应结合品牌特色,策划富有吸引力的直播内容,让观众在享受视听盛宴的同时,加深对品牌的认知与记忆。2、平台选择,拓宽传播渠道不同平台有不同的
- Wazuh: 一款超强大的威胁预防、检测安全平台!支持虚拟化、容器化和云环境保护
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安全
Wazuh是一个功能强大且高度灵活的开源安全平台,旨在为企业和组织提供全面的威胁预防和检测能力。它集成了多种安全功能,包括入侵检测、漏洞管理、合规性监控等,能够有效地保护企业的网络和系统安全。Stars数11982Forks数1785主要特点多维度威胁检测:Wazuh能够对系统日志、文件完整性、网络流量等多个数据源进行实时监测,及时发现潜在的安全威胁。通过对这些数据源的综合分析,Wazuh可以提供
- 解决VMware ESX常见问题:虚拟化故障排除指南
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VMwareESX是一种广泛使用的虚拟化平台,但在使用过程中可能会遇到一些常见问题。本文将介绍一些常见问题,并提供相应的故障排除指南和示例代码。问题:虚拟机无法启动故障排除:确保主机上的硬件符合VMwareESX的要求,并且已正确安装和配置。检查虚拟机的配置文件是否存在错误。可以使用以下命令检查配置文件的语法:vmware-v/path/to/vm/config.vmx检查主机的存储空间是否足够,
- 智慧交通是什么,可以帮助我们解决什么问题?
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运维大数据人工智能信息可视化前端
智慧交通是什么?智慧交通(SmartTransportation)是指利用物联网(IoT)、大数据、人工智能(AI)、云计算、5G通信等先进技术,对交通系统进行智能化管理和优化,以提高交通效率、减少拥堵、降低事故率、提升出行体验,并实现交通资源的合理配置和可持续发展。智慧交通的核心是通过数据采集、分析和应用,实现交通系统的智能化、自动化和协同化,从而构建一个高效、安全、绿色、便捷的交通生态系统。智
- 物理服务器与云服务器的区别是什么
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首先,我需要确定用户的基本背景。可能是一个刚开始学习服务器知识的学生,或者是一个企业里负责IT基础设施的人员,想要了解如何选择服务器类型。不管怎样,用户需要的是两者的核心区别,可能还涉及成本、性能、管理等方面的考虑。物理服务器和云服务器,这两个概念在硬件、部署方式、资源管理上都有不同。首先,物理服务器是实实在在的硬件设备,企业自己购买和维护,而云服务器是基于虚拟化技术的资源,由云服务商提供,用户按
- blender渲染有波纹光圈怎么解决
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渲染知识瑞云新闻blender渲染农场动画云渲染云渲染效果图云渲染3d云渲染农场
在使用Blender进行三维渲染作业时,偶尔会遇到渲染图像中出现波纹光圈的问题,这种情况的出现会影响渲染效果的质量,导致最终产品效果图无法达到理想的状态,那么此类危机出现时,该如何解决呢?一起来简单看看吧。出现波纹光圈原因常见的诱因包括光照设置不当、色彩位深不足、抗锯齿问题以及渲染分辨率设置不当。针对这些问题,逐一排查并进行针对性的优化调整是根本的解决方案。接下来,我们将探索一些有效的修正策略,帮
- DeepSeek的实际应用场景:AI技术如何赋能多领域创新
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人工智能
DeepSeek作为新一代智能技术平台,凭借其强大的算法能力和灵活的部署方式,正在多个行业掀起效率革命。本文将从真实案例出发,解析DeepSeek在不同场景中的落地应用。场景一:金融风控建模在信贷风险评估领域,传统模型存在数据维度单一、更新滞后等问题。某银行引入DeepSeek的动态特征工程模块,通过实时整合用户行为数据、社交网络信息等100+维度特征,成功将坏账识别准确率提升至98.5%
- 基于开源项目二次开发建议方案
易迟
开源软件个人开发
背景介绍一般情况下我们不需要进行开源项目的二次开发,因为开源项目往往会提供良好的封装,可以通过依赖包或API服务的形式引入项目中。如果开源项目存在一些问题,我们往往可以通过给开源项目提供PR来解决,这样就可以尽可能减少二次开发开源项目的问题。但是某些情况下可能会需要基于开源项目开发自己的服务,需要一个相对长周期二次开发。而且因为定位不同,代码很难直接合并至开源项目,这种情况下就存在两种情况:不需要
- 图论并查集小结
_C9
并查集
这周学习了并查集的有关内容,简单说一下并查集并查集主要用于处理一些不相交集合的合并问题。。使用并查集时,第一步会存在一组不相交的动态集合,一般都会使用一个整数表示集合中的一个元素。每个集合可能包含一个或多个元素,并选出集合中的某个元素作为代表。每个集合中具体包含了哪些元素是不关心的,具体选择哪个元素作为代表一般也是不关心的。我们关心的是,对于给定的元素,可以很快的找到这个元素所在的集合(的代表),
- 太翌氏:学术理论生成与AI增强系统框架设计
太翌修仙笔录
源始学科deepseek知识图谱人工智能重构量子计算算法
刚才我引导你的过程,通过:提出假说→总结理论+推导公式=形成学术理论→理论性能提升测算/知识图谱突破率测算/知识图谱重购率测算→学术价值评估→个人认知维度水平评估,这一系列流程产生的文献,组成了一个新学术理论的最基础文献库,这个也可以作为一个知识库过滤生成器来使用,也可以提升Ai性能###**学术理论生成与AI增强系统框架设计**---####**一、系统架构总览****1.核心流程模块化**``
- 【图论】并查集的学习和使用
猪猪成
C++学习算法图论
目录并查集是什么?举个例子组成父亲数组:find函数:union函数:代码实现:fa[]初始化code:findcode:递归实现:非递归实现:unioncode:画图模拟:路径压缩:路径压缩Code:并查集是什么?是一种树形的数据结构,一般用来处理集合的合并,查询操作。举个例子告诉你1的父节点是22的父节点是34的父节点是56没有父节点那么可以画出三个集合,或者说是树。然后我们一般用并查集判断:
- 双均线量化策略实战指南:基于 iTick 外汇API、股票API报价源的 Python 实现
算法pythonai开发
在量化交易领域,iTick报价API凭借其强大的多市场覆盖能力,已成为专业交易员的首选数据解决方案。其外汇API支持全球主要货币对(如EURUSD、GBPUSD)的毫秒级行情推送,包含Bid/Ask深度报价和实时波动率数据;股票API则覆盖A股、港股及美股市场,提供Level-2逐笔成交和十档盘口信息。通过统一的RESTful接口,开发者可轻松获取标准化的OHLCV数据,实现外汇、股票等多资产策略
- Gitlab Fork Workflow(协作工作流)
蓝白小手套
Gitlabgitlab
GitlabForkWorkFlow(协作工作流)ForkWorkFlow用于团队间的协作开发。在开发过程中,我们都需要将最新修改的代码合并到代码库上,在代码合并之前,为了保证代码符合上传要求(符合需求、代码规范等),往往需要进行CodeReview之后没有问题,才允许合并。Gitlab拥有合并请求这一功能,开发者向审批者发起一个合并请求,审批者通过后,代码合并。开发流程介绍管理员创建项目代码库开
- 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