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落春只在无意间
#数据结构数据结构线性代数算法
数组与广义表专题数组的顺序表示和实现前言数组中任意一个元素存储地址的计算一维数组二维数组更一般的二维数组矩阵的压缩存储前言对称矩阵三角矩阵前言上三角对应关系下三角关系三对角矩阵下标对应关系稀疏矩阵前言稀疏矩阵的三元组表示用三元组表示矩阵的转置优化快速转置数组的顺序表示和实现前言在计算机中,内存储器的结构是一维的。用一维的内存来表示多维数组,就必须按照某种次序将数组元素排成一个线性序列。数组中任意一
- 矩阵压缩(数组降维,对角矩阵,对称矩阵,稀疏矩阵)
Amazing_snack
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矩阵压缩(降维,对角矩阵,对称矩阵,稀疏矩阵)1.二维数组降一维问题描述:将二维数组压缩成一维数组,可以节省空间或提高计算效率。常见的方式是按行或按列将二维数组展平为一维数组。映射公式:按行优先展平(Row-majororder):二维数组A[m][n]展开成一维数组B[m*n],映射公式为:B[i×n+j]=A[i][j]\mathbf{{\color{Red}B[i×n+j]=A[i][j]}
- python数据预处理技术与实践期末考试_Python机器学习手册:从数据预处理到深度学习...
坂田月半
内容简介O'ReillyMedia,Inc.介绍第1章向量、矩阵和数组1.0简介1.1创建一个向量1.2创建一个矩阵1.3创建一个稀疏矩阵1.4选择元素1.5展示一个矩阵的属性1.6对多个元素同时应用某个操作1.7找到最大值和最小值1.8计算平均值、方差和标准差1.9矩阵变形1.10转置向量或矩阵1.11展开一个矩阵1.12计算矩阵的秩1.13计算行列式1.14获取矩阵的对角线元素1.15计算矩阵
- 稀疏矩阵与稠密矩阵的优缺点,散列索引与顺序索引的区别,聚集与非聚集索引
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索引数据结构mysql
1.稀疏索引和稠密索引稀疏索引在稀疏索引中,不会为每个搜索关键字创建索引记录。此处的索引记录包含搜索键和指向磁盘上数据的实际指针。要搜索记录,我们首先按索引记录进行操作,然后到达数据的实际位置。如果我们要寻找的数据不是我们通过遵循索引直接到达的位置,那么系统将开始顺序搜索,直到找到所需的数据为止。稠密索引在密集索引中,数据库中的每个搜索键值都有一个索引记录。这样可以加快搜索速度,但需要更多空间来存
- Eigen教程-sparse
sda42342342423
eigen
转载http://blog.csdn.net/xuezhisdc/article/details/54633274本文对稀疏矩阵SparseMatrix的主要操作进行了总结。首先,建议先阅读《Eigen教程2-稀疏矩阵操作》。关于稀疏矩阵,最重要的一点是:稀疏矩阵的存储方式,是按列优先储存,还是按行优先存储。绝大多数的稀疏矩阵的算术操作都会断言(判断)操作数的存储方式是否相同。稀疏矩阵初始化构造函
- 稀疏矩阵的创建【严蔚敏】
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数据结构与算法数据结构与算法稀疏矩阵
//c1.h(程序名)#include#include#include//malloc()等#include//INT_MAX等#include//EOF(=^Z或F6),NULL#include//atoi()#include//floor(),ceil(),abs()#include//cout,cinusingnamespacestd;//函数结果状态代码#defineTRUE1#defin
- Paddle 稀疏计算 使用指南
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Paddle稀疏计算使用指南1.稀疏格式介绍1.1稀疏格式介绍稀疏矩阵是一种特殊的矩阵,其中绝大多数元素为0。与密集矩阵相比,稀疏矩阵可以节省大量存储空间,并提高计算效率。例如,一个5x5的矩阵中只有3个非零元素:importpaddledense_tensor=paddle.to_tensor([[0,0,0,0,6],[0,0,0,2,0],[0,0,0,0,0],[0,8,0,0,0],[0
- Python R分别读取.h5ad文件
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RPythonpythonr语言开发语言
1.Python读取.h5ad文件(比R方便)importanndataimportpandasaspdadata=anndata.read("/home/R/R_data/Seurat/PBMC10/output/adata.h5ad")#adata.X.todense()#将稀疏矩阵转成普通矩阵#X=pd.DataFrame(adata.X.todense())#cell_name=adata
- 154、Python稀疏矩阵:存储与计算的艺术
多多的编程笔记
python矩阵算法
Python开发之稀疏矩阵:高效存储与计算稀疏矩阵是一种矩阵,其中大部分元素都为零。在许多实际问题中,数据都存在大量的零值,这使得矩阵变得稀疏。传统的存储方式会将所有的元素都存放在内存中,这样会导致很大的空间浪费。而稀疏矩阵存储方式则只存储非零元素,大大节省了存储空间,同时也提高了计算效率。稀疏矩阵的存储稀疏矩阵的存储方式有多种,如压缩存储、压缩稀疏行(CSR)存储和压缩稀疏列(CSC)存储等。压
- 数据结构c语言版上海交通大学出版社项目三《稀疏矩阵相加》
友人.227
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两个稀疏矩阵A和B采用十字链表方式存储,计算C=A+B,C也采用十字链表方式存储。根据矩阵相加的运算法则,若将矩阵B加到矩阵A上,对于A的十字链表来说,可能进行的操作有:①当aij与bij均不等于0,且aij+bij≠0时,改变结点的value值;②当aij≠0且bij=0时,value值不变;③当aij=0且bij≠0时,插入一个新结点;④当aij与bij均不等于0,且aij+bij=0时,删除
- 稀疏矩阵介绍及实现
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重新学学数据结构和算法,做个笔记记录下学习过程,今天也要加油鸭稀疏矩阵1、基本介绍当一个数组中大部分元素为0,或者为同一个值的数组时,可以使用稀疏数组来保存该数组。2、稀疏数组的处理方法1)记录数组一共有几行几列,有多少个不同的值(假设有sum个,则稀疏矩阵有sum+1行,3列)2)把具有不同值的元素的行列及值记录在一个小规模的数组中,从而缩小程序的规模3、举例说明4、应用使用稀疏数组,来保留类似
- seurat自学笔记1.0 单细胞数据导入
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- 稀疏矩阵的常用存储格式(COO、CSR、CSC)
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推荐系统数据结构稀疏矩阵存储格式图论
图结构数据图是用于描述对象间关系的基本结构,顶点表示对象,边表示连接关系。根据连接关系的紧密可以将图分为稀疏图和稠密图,两者是相对的概念,并不存在明确的划分界限。稀疏图可以理解为仅有少部分对象间存在关联,稠密图反之。实际应用中的图往往都是稀疏图。采用直观的办法来存储图往往会造成极大的空间浪费,如邻接矩阵(稀疏图对应的邻接矩阵中绝大部分的元素为零,无实际意义)。因此需要考虑寻求其它格式来进行高效存储
- 【机器学习】特征提取 特征降维
de-feedback
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特征工程特征工程是将原始数据转化为可以用于机器学习的数字特征,比如字典的特征提取,文档的特征提取等。字典特征提取把字典的每个唯一的键作为数据集特征的一个维度,有这个维度的就为1,没有就是0。其他相同的键,该维度的值就是其键值。这样的操作把字典样本的每一条数据转化为了矩阵,但是矩阵中含有大量的0(因为数据中的键和值有很多不同),所以称之为稀疏矩阵为了保存数据的高效,一般使用三元组表存储。保存非零数据
- 数据结构复习 ---- 邻接矩阵
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C++数据结构数据结构算法
一、邻接矩阵的定义这里要总结的邻接矩阵时关于图的邻接矩阵;图的邻接矩阵(AdjacencyMatrix)存储方式是用两个数组来表示图;一个一维数组存储图中顶点信息,一个二维数组(称为邻接矩阵)存储图中的边或弧的信息;图分为有向图和无向图,其对应的邻接矩阵也不相同,无向图的邻接矩阵是一个对称矩阵,就是一个对称的二位数组,a[i][j]=a[j][i];邻接矩阵可以清楚的知道图的任意两个顶点是否有边;
- 压缩感知进阶 有关稀疏矩阵
还可以吧有点纯纯的
分享一下我老师大神的人工智能教程!零基础,通俗易懂!http://blog.csdn.net/jiangjunshow也欢迎大家转载本篇文章。分享知识,造福人民,实现我们中华民族伟大复兴!上一篇《初识压缩感知CompressiveSensing》中我们已经讲过了压缩感知的作用和基本想法,涉及的领域,本文通过学习陶哲轩对compressivesensing(CS)的课程,对压缩感知做进一步理解,针对
- RedisGraph概述
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1RedisGraph简介RedisGraph是高性能内存数据库Redis的图模块,它由Redis实验室开发,用于向Redis添加图形数据库功能。RedisGraph创新地将图数据表示为稀疏矩阵并利用GraphBLAS将图形操作转换为对矩阵的操作,同时还保留了完全基于内存的特点,这些特别之处为RedisGraph带来了独特的性能优势。redismodule是一种动态库,可以用与redis内核相似的
- 精确覆盖问题学习笔记(四)——算法优化
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一、可优化的地方上一节实现的代码从运行效率上看,有两个重大缺陷:1、每次递归调用前,需要将当前的状态矩阵拷贝一份,然后删除和当前行相交的所有行和列,得到新的矩阵,当矩阵非常大时,拷贝操作所需的时间和空间都很大。2、在实际情况中,矩阵M一般是稀疏矩阵,0的个数远远多于1的个数,如果我们能只处理含1的单元格的话,将大大提高运行的时空效率。二、优化所用到的数据结构以下优化算法是Knuth提出来的,其主要
- 机器学习(1)——Python数据处理与绘图
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机器学习机器学习pythonpython数据处理与绘图
目录1numpy数组使用1.1numpy生成数组1.2numpy数组属性1.3数组的索引和切片1.4numpy数组运算1.5随机数1.6数组副本和视图1.7数组重塑1.8数组连接与拆分1.8.1数组连接1.8.2数组拆分2scipy包的使用2.1scipy包中的模块2.2常数模块的使用2.3特殊函数模块的使用2.4信号处理模块2.5空间结构模块2.6优化器2.6稀疏矩阵2.7图结构3pandas包
- 海量数据相似数据查找方法(ANN):【高维稀疏向量的相似查找——MinHash, LSH, SimHash】【稠密向量的相似查找——Faiss、Annoy、ScaNN、Hnswlib】
u013250861
#RS/召回层#LLM/数据处理算法
主要分为高维稀疏向量和稠密向量两大方向。高维稀疏向量的相似查找——minhash,lsh,simhash针对高维稀疏数据情况,如何通过哈希技术进行快速进行相似查找。例如,推荐系统中item-user矩阵。如果你有item数量是百万级别,user是千万级别,这个矩阵是十分稀疏的。你如何计算每一个item的TopN相似item呢?同样海量文本场景,文本集合可以看成doc-word稀疏矩阵,如何求解每个
- 数据结构复习二 双向链表(python实现)
0verWatch
编程语言数据结构pythonpython数据结构
前言端午假期差不多结束了,感觉离暑假又靠近了,好像我们学校放假比较晚,还是别想放假的事情了,我还是乖乖去复习我的概率(求二重积分全都忘光了,重新拿起高数奋斗),微机(实验写汇编对指令不熟),计网(子网跟超网的题目还不熟练),双向链表其实就是比单向链表的节点多了一个前驱结点的部分,虽然简单但是还是在编写时出现问题,出现问题就值得去记录正文双向链表的实现,这个双向链表比昨天写的多了一点点而而已,头结点
- python 中和机器学习相关的库:numpy scipy pandas scikit-learn tensorflow-gpu matplotlib
Hi-Lu
pythonpython机器学习数据分析人工智能数据结构
numpy:python科学计算的基础包,随机数生成、快速高效的多维数组对象ndarray,用于对数组执行元素级计算,直接对数组执行数学运算的函数;用于读写硬盘上基于数组的数据集工具等。scipy:微积分、矩阵分解、函数优化器(最小化器)、根查找算法、信号处理工具、稀疏矩阵和稀疏线性系统求解器。pandas:非常重要的库,提供了快速便捷处理结构化数据的大量数据结构和函数;用得最多的pandas对象
- Python数据分析及可视化实例之“NumPy“
IT小生2020
开发应用-Python
一、概述什么是Numpy:NumericPython?NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展一个强大的N维数组对象Array比较成熟的(广播)函数库用于整合C/C++和Fortran代码的工具包实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加强大二、Numpy安装与版本确认安装安装NumPy最简单的方法就是使用pip工具:(不建议使用)pip
- 数据结构复习:排序——桶排序
bubb1e ly
数据结构排序算法算法
桶排序的定义正如同他的名字一样“桶排序”,原理就是将数组分到有限数量的桶里。每个桶中的数据元素再进行排序(这里可以使用其他的排序方式或递归调用桶排序的方式进行排序,这里体现的是分而治之的思想)。最后再将桶内的元素输出得到一个排好的序列。怎么实现桶排序呢?设置一个数组来作为空桶将所有的输入数据输入,将所有的数据传输到空桶内在所有的桶中找到不为空的桶,将所有不为空的桶进行排序将所有排好序的数取出连接起
- matlab矩阵的第一列,matlab提取矩阵第一列
C丶陈先森
matlab矩阵的第一列
第2章MATLAB矩阵及其运算2.1变量和数据操作2.2MATLAB矩阵2.3MATLAB运算2.4矩阵分析2.5矩阵的超越函数2.6字符串2.7结构数据和单元数据2.8稀疏矩阵2.1变量和数据操作2.1.1变量与赋值1.变量命名在......2、数组元素的访问?一、逻辑运算?二、关系运算?3、数组的方向?4、数组的运算?二、矩阵第二节matlab的矩阵与运算?第一部分?第二部分?一、数组?1、创
- Python第三方扩展库SciPy
软件技术爱好者
Python学习python
Python第三方扩展库SciPy在继续学习SciPy之前,您需要对下面的知识有基本的了解:PythonNumPySciPy是世界上著名的Python开源科学计算库,建立在NumPy之上。它增加的功能包括数值积分、最优化、统计和一些专用函数。SciPy函数库在NumPy库的基础上增加了众多的数学、科学以及工程计算中常用的库函数。例如线性代数、常微分方程数值求解、信号处理、图像处理、稀疏矩阵等等。S
- OCP NVME SSD规范解读-8.SMART日志要求-2
古猫先生
OCP算法机器学习人工智能
SMART-7:软错误ECC计数可能是记录了被第一级ECC(比如LDPCHardDecode)成功纠正过的读取错误次数。这意味着数据恢复成功,但依然表明存储介质出现了某种程度上的可靠性下降。LDPC码是一种基于稀疏矩阵的纠错码,它由一组奇偶校验方程组成,其中大部分元素为零,因此得名“低密度”。LDPC码的优点是可以有效地纠正大量的错误,尤其是对于高密度存储设备来说。LDPC解码可以分为硬解码和软解
- 数据结构复习栈和队列
-hhY
数据结构
栈和队列都是在线性表的基础上,加上限制条件,栈是先进后出(FILO)的逻辑结构,队列是先进先出(FIFO)的逻辑结构。两者都可以用顺序存储和链式存储的方式来存储,但栈最好用顺序存储,队列最好用链式存储。typedefintDataType;//sequencelist:˳typedefstructSeqStack{DataType*data;inttop;intmax;}SeqStack;可以这样
- TFRecord实践
钢镚儿_e134
在工作中,需要在训练模型的过程中,读入大规模稀疏矩阵,因此考虑用tfrecord进行加载1.生TFRecordimporttensorflowastfimportnumpyasnp"""txt文件中保存的是矩阵每一行的行坐标,列坐标,以及元素值数据格式为:‘行坐标’+‘[对应所有列坐标]’+‘[对应所有元素值]’"""defwrite_TFRecord(srcpath,dstpath):write
- 《Numpy 简易速速上手小册》第8章:Numpy 和 SciPy 的交互(2024 最新版)
江帅帅
《Numpy简易速速上手小册》numpyscipy交互
文章目录8.1Numpy与SciPy的关系8.1.1基础知识8.1.2完整案例:解决线性代数问题8.1.3拓展案例1:数据插值8.1.4拓展案例2:优化问题8.2使用SciPy进行科学计算8.2.1基础知识8.2.2完整案例:曲线拟合8.2.3拓展案例1:积分计算8.2.4拓展案例2:稀疏矩阵运算8.3高级数值模拟示例8.3.1基础知识8.3.2完整案例:微分方程求解8.3.3拓展案例1:优化问题
- jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍
107x
jsjquerykeydownkeypresskeyup
本文章总结了下些关于jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍,有需要了解的朋友可参考。
一、首先需要知道的是: 1、keydown() keydown事件会在键盘按下时触发. 2、keyup() 代码如下 复制代码
$('input').keyup(funciton(){  
- AngularJS中的Promise
bijian1013
JavaScriptAngularJSPromise
一.Promise
Promise是一个接口,它用来处理的对象具有这样的特点:在未来某一时刻(主要是异步调用)会从服务端返回或者被填充属性。其核心是,promise是一个带有then()函数的对象。
为了展示它的优点,下面来看一个例子,其中需要获取用户当前的配置文件:
var cu
- c++ 用数组实现栈类
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T, int SIZE = 50>
class Stack{
private:
T list[SIZE];//数组存放栈的元素
int top;//栈顶位置
public:
Stack(
- java和c语言的雷同
麦田的设计者
java递归scaner
软件启动时的初始化代码,加载用户信息2015年5月27号
从头学java二
1、语言的三种基本结构:顺序、选择、循环。废话不多说,需要指出一下几点:
a、return语句的功能除了作为函数返回值以外,还起到结束本函数的功能,return后的语句
不会再继续执行。
b、for循环相比于whi
- LINUX环境并发服务器的三种实现模型
被触发
linux
服务器设计技术有很多,按使用的协议来分有TCP服务器和UDP服务器。按处理方式来分有循环服务器和并发服务器。
1 循环服务器与并发服务器模型
在网络程序里面,一般来说都是许多客户对应一个服务器,为了处理客户的请求,对服务端的程序就提出了特殊的要求。
目前最常用的服务器模型有:
·循环服务器:服务器在同一时刻只能响应一个客户端的请求
·并发服务器:服
- Oracle数据库查询指令
肆无忌惮_
oracle数据库
20140920
单表查询
-- 查询************************************************************************************************************
-- 使用scott用户登录
-- 查看emp表
desc emp
- ext右下角浮动窗口
知了ing
JavaScriptext
第一种
<!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/1999/
- 浅谈REDIS数据库的键值设计
矮蛋蛋
redis
http://www.cnblogs.com/aidandan/
原文地址:http://www.hoterran.info/redis_kv_design
丰富的数据结构使得redis的设计非常的有趣。不像关系型数据库那样,DEV和DBA需要深度沟通,review每行sql语句,也不像memcached那样,不需要DBA的参与。redis的DBA需要熟悉数据结构,并能了解使用场景。
- maven编译可执行jar包
alleni123
maven
http://stackoverflow.com/questions/574594/how-can-i-create-an-executable-jar-with-dependencies-using-maven
<build>
<plugins>
<plugin>
<artifactId>maven-asse
- 人力资源在现代企业中的作用
百合不是茶
HR 企业管理
//人力资源在在企业中的作用人力资源为什么会存在,人力资源究竟是干什么的 人力资源管理是对管理模式一次大的创新,人力资源兴起的原因有以下点: 工业时代的国际化竞争,现代市场的风险管控等等。所以人力资源 在现代经济竞争中的优势明显的存在,人力资源在集团类公司中存在着 明显的优势(鸿海集团),有一次笔者亲自去体验过红海集团的招聘,只 知道人力资源是管理企业招聘的 当时我被招聘上了,当时给我们培训 的人
- Linux自启动设置详解
bijian1013
linux
linux有自己一套完整的启动体系,抓住了linux启动的脉络,linux的启动过程将不再神秘。
阅读之前建议先看一下附图。
本文中假设inittab中设置的init tree为:
/etc/rc.d/rc0.d
/etc/rc.d/rc1.d
/etc/rc.d/rc2.d
/etc/rc.d/rc3.d
/etc/rc.d/rc4.d
/etc/rc.d/rc5.d
/etc
- Spring Aop Schema实现
bijian1013
javaspringAOP
本例使用的是Spring2.5
1.Aop配置文件spring-aop.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans
xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmln
- 【Gson七】Gson预定义类型适配器
bit1129
gson
Gson提供了丰富的预定义类型适配器,在对象和JSON串之间进行序列化和反序列化时,指定对象和字符串之间的转换方式,
DateTypeAdapter
public final class DateTypeAdapter extends TypeAdapter<Date> {
public static final TypeAdapterFacto
- 【Spark八十八】Spark Streaming累加器操作(updateStateByKey)
bit1129
update
在实时计算的实际应用中,有时除了需要关心一个时间间隔内的数据,有时还可能会对整个实时计算的所有时间间隔内产生的相关数据进行统计。
比如: 对Nginx的access.log实时监控请求404时,有时除了需要统计某个时间间隔内出现的次数,有时还需要统计一整天出现了多少次404,也就是说404监控横跨多个时间间隔。
Spark Streaming的解决方案是累加器,工作原理是,定义
- linux系统下通过shell脚本快速找到哪个进程在写文件
ronin47
一个文件正在被进程写 我想查看这个进程 文件一直在增大 找不到谁在写 使用lsof也没找到
这个问题挺有普遍性的,解决方法应该很多,这里我给大家提个比较直观的方法。
linux下每个文件都会在某个块设备上存放,当然也都有相应的inode, 那么透过vfs.write我们就可以知道谁在不停的写入特定的设备上的inode。
幸运的是systemtap的安装包里带了inodewatch.stp,位
- java-两种方法求第一个最长的可重复子串
bylijinnan
java算法
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
public class MaxPrefix {
public static void main(String[] args) {
String str="abbdabcdabcx";
- Netty源码学习-ServerBootstrap启动及事件处理过程
bylijinnan
javanetty
Netty是采用了Reactor模式的多线程版本,建议先看下面这篇文章了解一下Reactor模式:
http://bylijinnan.iteye.com/blog/1992325
Netty的启动及事件处理的流程,基本上是按照上面这篇文章来走的
文章里面提到的操作,每一步都能在Netty里面找到对应的代码
其中Reactor里面的Acceptor就对应Netty的ServerBo
- servelt filter listener 的生命周期
cngolon
filterlistenerservelt生命周期
1. servlet 当第一次请求一个servlet资源时,servlet容器创建这个servlet实例,并调用他的 init(ServletConfig config)做一些初始化的工作,然后调用它的service方法处理请求。当第二次请求这个servlet资源时,servlet容器就不在创建实例,而是直接调用它的service方法处理请求,也就是说
- jmpopups获取input元素值
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JavaScript
jmpopups 获取弹出层form表单
首先,我有一个div,里面包含了一个表单,默认是隐藏的,使用jmpopups时,会弹出这个隐藏的div,其实jmpopups是将我们的代码生成一份拷贝。
当我直接获取这个form表单中的文本框时,使用方法:$('#form input[name=test1]').val();这样是获取不到的。
我们必须到jmpopups生成的代码中去查找这个值,$(
- vi查找替换命令详解
daizj
linux正则表达式替换查找vim
一、查找
查找命令
/pattern<Enter> :向下查找pattern匹配字符串
?pattern<Enter>:向上查找pattern匹配字符串
使用了查找命令之后,使用如下两个键快速查找:
n:按照同一方向继续查找
N:按照反方向查找
字符串匹配
pattern是需要匹配的字符串,例如:
1: /abc<En
- 对网站中的js,css文件进行打包
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PHP打包
一,为什么要用smarty进行打包
apache中也有给js,css这样的静态文件进行打包压缩的模块,但是本文所说的不是以这种方式进行的打包,而是和smarty结合的方式来把网站中的js,css文件进行打包。
为什么要进行打包呢,主要目的是为了合理的管理自己的代码 。现在有好多网站,你查看一下网站的源码的话,你会发现网站的头部有大量的JS文件和CSS文件,网站的尾部也有可能有大量的J
- php Yii: 出现undefined offset 或者 undefined index解决方案
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在开发Yii 时,在程序中定义了如下方式:
if($this->menuoption[2] === 'test'),那么在运行程序时会报:undefined offset:2,这样的错误主要是由于php.ini 里的错误等级太高了,在windows下错误等级
- linux 文件格式(1) sed工具
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linuxlinux sed工具sed工具linux sed详解
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简介
sed 是一种在线编辑器,它一次处理一行内容。处理时,把当前处理的行存储在临时缓冲区中,称为“模式空间”(pattern space),接着用sed命令处理缓冲区中的内容,处理完成后,把缓冲区的内容送往屏幕。接着处理下一行,这样不断重复,直到文件末尾
- Android应用程序获取系统权限
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如何使Android应用程序获取系统权限
第一个方法简单点,不过需要在Android系统源码的环境下用make来编译:
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- HoverTree开发日志之验证码
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HoverTree是一个ASP.NET的开源CMS,目前包含文章系统,图库和留言板功能。代码完全开放,文章内容页生成了静态的HTM页面,留言板提供留言审核功能,文章可以发布HTML源代码,图片上传同时生成高品质缩略图。推出之后得到许多网友的支持,再此表示感谢!留言板不断收到许多有益留言,但同时也有不少广告,因此决定在提交留言页面增加验证码功能。ASP.NET验证码在网上找,如果不是很多,就是特别多
- JSON API:用 JSON 构建 API 的标准指南中文版
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译文地址:https://github.com/justjavac/json-api-zh_CN
如果你和你的团队曾经争论过使用什么方式构建合理 JSON 响应格式, 那么 JSON API 就是你的 anti-bikeshedding 武器。
通过遵循共同的约定,可以提高开发效率,利用更普遍的工具,可以是你更加专注于开发重点:你的程序。
基于 JSON API 的客户端还能够充分利用缓存,
- 数据结构随记_2
lx.asymmetric
数据结构笔记
第三章 栈与队列
一.简答题
1. 在一个循环队列中,队首指针指向队首元素的 前一个 位置。
2.在具有n个单元的循环队列中,队满时共有 n-1 个元素。
3. 向栈中压入元素的操作是先 移动栈顶指针&n
- Linux下的监控工具dstat
网络接口
linux
1) 工具说明dstat是一个用来替换 vmstat,iostat netstat,nfsstat和ifstat这些命令的工具, 是一个全能系统信息统计工具. 与sysstat相比, dstat拥有一个彩色的界面, 在手动观察性能状况时, 数据比较显眼容易观察; 而且dstat支持即时刷新, 譬如输入dstat 3, 即每三秒收集一次, 但最新的数据都会每秒刷新显示. 和sysstat相同的是,
- C 语言初级入门--二维数组和指针
1140566087
二维数组c/c++指针
/*
二维数组的定义和二维数组元素的引用
二维数组的定义:
当数组中的每个元素带有两个下标时,称这样的数组为二维数组;
(逻辑上把数组看成一个具有行和列的表格或一个矩阵);
语法:
类型名 数组名[常量表达式1][常量表达式2]
二维数组的引用:
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例如:
int a[3][4]; 引用:
- 10点睛Spring4.1-Application Event
wiselyman
application
10.1 Application Event
Spring使用Application Event给bean之间的消息通讯提供了手段
应按照如下部分实现bean之间的消息通讯
继承ApplicationEvent类实现自己的事件
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使用ApplicationContext发布消息