- Linux内核支持几级页表,Linux内核4级页表的演进(转)
写剧本的
Linux内核支持几级页表
Linux内存管理中coreVM代码中,关于页表(pagetables)管理的代码是个重点,是虚拟内存(VirtualMemory,VM)的基石,本文探讨Linux的页表实现及发展过程。页表概览在虚拟内存中,页表是个映射表的概念,即从进程能理解的线性地址(linearaddress)映射到存储器上的物理地址(phisicaladdress)。很显然,这个页表是需要常驻内存的东西,以应对频繁的查询映
- 构建量化交易系统核心技术栈详解:从数据到实盘的全链路实践(含代码)
Natsume1710
pythonc++c语言githubmysql
1.引言量化交易系统是一个集数据处理、策略研究、高速执行、风险控制及系统运维于一体的复杂工程。本文旨在为读者提供一个从零开始构建量化交易系统的实践指南,详细阐述其核心技术栈,并通过具体的代码示例,帮助开发者深入理解每个模块的实现细节和技术选型考量。我们将系统分为五个核心层级进行讲解:数据层、策略研究与回测层、交易执行层、风险管理层,以及监控与运维层。每个层级都将探讨其主要功能、涉及的技术挑战及相应
- 后端要求formdata传参,前端怎么处理
北辰alk
前端前端
当后端要求使用FormData传参时,前端需要将数据格式化为FormData对象,并通过POST请求发送。以下是处理FormData传参的详细步骤和示例代码:文章目录1.**什么是FormData?**2.**前端如何处理FormData传参?****步骤1:创建FormData对象****步骤2:添加数据到FormData****步骤3:发送请求**3.**示例代码****示例1:发送普通键值对
- Oracle RMAN技术原理详解
pengdott
数据库oracle数据库
目录一、RMAN概述二、RMAN核心组件1.RMAN客户端2.目标数据库(TargetDatabase)3.RMAN资料库(RMANRepository)4.恢复目录(RecoveryCatalog-可选)三、RMAN备份原理1.备份类型2.备份集与备份片3.备份过程四、RMAN恢复原理1.恢复类型2.恢复过程五、RMAN高级特性1.块变更跟踪(BlockChangeTracking)2.压缩备份
- Kubernetes 资源调度中标签(Label)和选择器(Selector)深入理解
pengdott
云原生kubernetesjava容器
目录前言:一、什么是标签(Label)二、什么是选择器(Selector)三、标签和选择器的应用四、最佳实践五、总结前言:在Kubernetes中,标签(Label)和选择器(Selector)是资源调度中非常重要的概念。它们帮助我们组织、分类和选择集群中的资源对象。通过标签和选择器,Kubernetes可以轻松地管理和调度Pods、服务(Services)以及其他资源对象。本文将深入探讨Kube
- 深入解析Linux分页机制:从虚拟内存到物理地址的魔法转换
pengdott
运维监控linux运维服务器
目录引言:为什么需要分页机制?一、分页机制基础概念1.1虚拟地址与物理地址1.2页与页框1.3为什么是4KB?二、多级页表结构2.1为什么需要多级页表?2.2x86_64的四级页表结构2.3页表项详解三、Linux分页实现机制3.1内核中的页表管理数据结构3.2地址转换过程3.3缺页异常处理四、高级话题与优化技术4.1大页(HugePage)支持4.2反向映射(ReverseMapping)4.3
- 基于大模型预测胸椎管狭窄诊疗全流程的研究报告
LCG元
围术期危险因子预测模型研究人工智能机器学习
目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的与创新点1.3研究方法与数据来源二、胸椎管狭窄症概述2.1疾病定义与分类2.2病因与发病机制2.3流行病学特征三、大模型技术原理与应用现状3.1大模型基本原理3.2在医疗领域的应用案例3.3用于胸椎管狭窄预测的优势四、术前大模型预测4.1预测指标与数据收集4.2模型训练与验证4.3预测结果分析与临床意义五、基于预测的手术方案制定5.1手术方式选择依据5
- 基于大模型的慢性肾炎全流程预测与诊疗方案研究报告
LCG元
围术期危险因子预测模型研究人工智能机器学习
目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的与创新点二、大模型技术原理与应用现状2.1大模型的基本原理与架构2.2医疗领域大模型的应用案例与成效三、慢性肾炎术前风险预测与手术方案制定3.1术前数据收集与特征提取3.2大模型预测术前慢性肾炎风险的方法3.3基于预测结果的手术方案制定四、慢性肾炎术中监测与风险应对4.1术中实时数据监测与分析4.2大模型在术中风险预测的应用4.3术中突发状况的应对策略
- Verilog HDL基础语法1-1
酱酱酱酱酱
Verilog与FPGAfpga开发
一、语法特点及规则①Verilog采用模块化结构,数据类型和变量、基本运算符等基本语法,语法类型和C语言很相似。②每行只写一个声明语句或说明,每个VerilogHDL源文件中只能写一个顶层模块,也不能把一个顶层模块分成几部分写在几个源文件中。③源文件名字和文件内容有关,最好与顶层文件同名,命名时,第一个字符为字母或下划线。④源文件用层层缩进的格式来写。⑤变量名的大小写应自始至终保持一致。⑥对关键步
- 认知引擎的逻辑架构设计:从“投影”到“本体”的知识进化系统
将“投影—>本体”的认知机制延伸到多个领域,并从不同角度(认识论、科学方法、决策框架、元认知、知识演化)切入,给出一套框架。在这里将其统一为一个“认知引擎”的系统性架构,并加入多模态数据处理、不确定性处理、知识融合、动态演化、系统反馈与优化机制,使之成为一个能够自主学习、自我组织、自我演化的“知识宇宙探照灯”,最终目标是构建真正强大的“认知系统”以逼近“知识奇点”。认知引擎逻辑架构图以下是认知引擎
- 【2025/07/03】GitHub 今日热门项目
Albert_Lsk
Github推荐github
GitHub今日热门项目每日精选优质开源项目|发现优质开源项目,跟上技术发展趋势报告概览统计项数值说明报告日期2025-07-03(周四)GitHubTrending每日快照数据时间09:57:11实时爬取生成项目总数16个精选热门开源项目⭐总星数452.7K社区认可度指标今日热度+5.6K24小时新增关注数据洞察核心指标项目总览16个精选项目⭐社区认可452.7K总星标数今日热度5.6K新增关注
- Python面向对象编程:继承与多态
三笠o.0
Pythonpython开发语言
1.继承概念:继承是面向对象编程的核心特性之一,它允许一个类(子类/派生类)继承另一个类(父类/基类)的属性和方法,从而建立类之间的父子关系。通过继承,子类可以复用父类的功能,同时还能扩展或修改父类的行为。语法:class子类名(父类名):#子类的代码块pass关键特性:单继承子类仅继承一个父类,形成简单的层级关系。总结:子类可以继承父类的属性和方法,就算子类自己没有,也可以使用父类的#1.继承#
- C++的特殊类
一、单例模式单例模式,是一种创建型设计模式,确保一个类只有一个实例,并提供一个全局访问点来获取该实例。要确保只有一个实例,关键就是要ban掉构造函数以及拷贝构造和赋值拷贝,防止出现更多实例。在ban掉构造函数以后,要如何创建出唯一的一个实例呢?只能从静态变量这个角度来想办法解决。从单例模式的应用场景入手,单例模式通常用来统一写入日志文件、对共享设备统一管理等。因此,有饿汉模式和懒汉模式两种角度的实
- Flink将数据流写入Kafka,Redis,ES,Mysql
浅唱战无双
flinkmysqlesrediskafka
Flink写入不同的数据源写入到Mysql写入到ES向Redis写入向kafka写入导入公共依赖org.slf4jslf4j-simple1.7.25compileorg.apache.flinkflink-java1.10.1org.apache.flinkflink-streaming-java_2.121.10.1写入到Mysql导入依赖mysqlmysql-connector-java5.
- 基于Java的蚁群算法深度解析与完整实现
一枚码农404
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基于Java的蚁群算法深度解析与完整实现本文深入剖析蚁群算法(ACO)的核心原理与实现细节,结合旅行商问题(TSP)场景,提供完整的Java代码实现及工程级优化方案。文章从蚂蚁觅食行为的信息素机制出发,详解路径选择概率模型、动态信息素更新策略及参数调优方法。通过面向对象设计构建蚁群算法核心类库,实现包括路径构建、轮盘赌选择、局部/全局信息素更新等关键算法模块,并给出参数动态调整、精英策略、并行化计
- 【Java 面试八股学习 自用版】MYSQL优化-------定位慢查询以及分析
定位慢查询以及分析导致慢查询的一些原因聚合查询多表查询表数据量过大查询深度分页查询此时的表现为:页面加载过慢接口压测响应时间过长(1s以上)。定位方法(定位哪一条)方法一开源工具调试工具Arthas运维工具prometheusSkywalkingMySql自带慢日志需要在配置文件中开启设置开启以及时间阈值(ps2s)注意:一般在调试阶段开启注意一般结合自己项目说!!!!!分析慢SQL语句的原因聚合
- Flink TiDB CDC 环境配置与验证
一、TiDB数据库核心配置1.启用TiCDC服务确保TiDB集群已部署TiCDC组件(版本需兼容FlinkCDC3.0.1),并启动同步服务:#示例:启动TiCDC捕获changefeedcdcclichangefeedcreate\--pd="localhost:2379"\--sink-uri="blackhole://"\--changefeed-id="flink-cdc-demo"2.验
- Flink CDC支持Oracle RAC架构CDB+PDB模式的实时数据同步吗,可以上生产环境吗
智海观潮
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众所周知,FlinkCDC是一个流数据集成工具,支持多种数据源的实时数据同步,包括大家所熟知的MySQL,MongoDB等。原本是作为Flink的子项目运行,后来捐献给Apache基金会,底层实现比较依赖于Flink生态。具体到数据同步底层实现则相对比较依赖于Debezium。对于Oracle实时数据同步有需求的用户来说,经常会有疑问,比如FlinkCDC支持Oracle实时数据同步吗,可以应用到
- Flink Oracle CDC 环境配置与验证
一、Oracle数据库核心配置详解1.启用归档日志(ArchivingLog)OracleCDC依赖归档日志获取增量变更数据,需按以下步骤启用:非CDB数据库配置:--以DBA身份连接数据库CONNECTsys/passwordASSYSDBA;--配置归档目标路径和大小ALTERSYSTEMSETdb_recovery_file_dest_size=10G;ALTERSYSTEMSETdb_re
- 【2025CVPR】SEC-Prompt:少样本增量学习中的语义互补提示模型详解
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生成对抗网络人工智能神经网络pcm目标跟踪深度学习计算机视觉
目录一、研究背景:少样本增量学习的挑战二、SEC-Prompt核心原理1.自适应层次化查询(AdaptiveHierarchicalQuery)2.语义互补提示机制(1)判别性提示(D-Prompt)(2)非判别性提示(ND-Prompt)3.训练策略创新(1)判别性提示聚类损失(2)ND-Prompt数据增强三、模型架构图解四、关键创新点五、实验结果对比1.ImageNet-R结果2.CUB20
- 明远智睿RK3588开发板助力工业机器智能化升级
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医疗器械物联网嵌入式开发人工智能电力电子
在工业4.0的浪潮下,工业机器的智能化升级成为制造业发展的关键趋势。明远智睿RK3588开发板凭借其强大的性能和丰富的功能,为工业机器的智能化转型提供了有力支持。首先,2.4GHz主频的高性能处理器赋予工业机器快速的数据处理能力。在工业生产过程中,机器需要实时采集和分析大量的传感器数据,如温度、压力、振动等。RK3588开发板能够快速对这些数据进行处理和运算,根据预设的算法及时调整机器的运行参数,
- 【八股学习】MySQL——三大日志、索引
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首先,三大日志分别是:redolog、binlog、undolog重点也就是如下部分:每个日志的作用、刷盘时机日志redolog作用让MySQL拥有了崩溃恢复能力。比如MySQL实例挂了或宕机了,重启时,InnoDB存储引擎会使用redolog恢复数据,保证数据的持久性与完整性。刷盘时机在查询时,InnoDB会将数据页读入BufferPool以便后续查找,减少磁盘IO。同理,更新数据时,Buffe
- STM32控制四自由度机械臂(SG90舵机)(硬件篇)(简单易复刻)
1.前期硬件准备2s锂电池一个(用于供电),stm32f103c8t6最小系统板一个(主控板),两个摇杆(用于摇杆模式),四个电位器(用于示教器模式),一个蓝牙hc-05(用于蓝牙模式已经串口打印信息方便调试),一个oled显示屏(用于显示信息,也是方便调试),以及最主要的由四个sg90舵机组成的四自由度机械臂(因为我没有3d打印机,故直接在淘宝买了一个现成的,只需要买机械臂,不用带控制板,几十块
- flink读取kafka的数据处理完毕写入redis
JinVijay
flinkkafkaredisflink
/**从Kafka读取数据处理完毕写入Redis*/publicclassKafkaToRedis{publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{StreamExecutionEnvironmentenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();//开启checkpointing
- 浅谈边缘计算与 CDN 融合发展趋势
目录前言一、边缘计算与CDN技术概述1、边缘计算:靠近数据源的高效处理2、CDN:内容分发的加速引擎二、边缘计算与CDN融合的优势1、更低的延迟与更快的响应速度2、减轻云数据中心负载3、提高数据安全性4、优化资源分配三、融合面临的挑战1、节点部署与维护难题2、数据同步与一致性问题3、跨域互操作与标准化缺失四、融合发展趋势1、深度融合与协同优化2、智能化与自动化管理3、安全和隐私保护强化4、跨领域应
- python打卡day41@浙大疏锦行
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python打卡60天行动python深度学习计算机视觉
知识回顾1.数据增强2.卷积神经网络定义的写法3.batch归一化:调整一个批次的分布,常用与图像数据4.特征图:只有卷积操作输出的才叫特征图5.调度器:直接修改基础学习率卷积操作常见流程如下:1.输入→卷积层→Batch归一化层(可选)→池化层→激活函数→下一层2.Flatten->Dense(withDropout,可选)->Dense(Output)作业:尝试手动修改下不同的调度器和CNN的
- 【Python训练营打卡】day33 @浙大疏锦行
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DAY33简单的神经网络知识点回顾:1.PyTorch和cuda的安装2.查看显卡信息的命令行命令(cmd中使用)3.cuda的检查4.简单神经网络的流程a.数据预处理(归一化、转换成张量)b.模型的定义i.继承nn.Module类ii.定义每一个层iii.定义前向传播流程c.定义损失函数和优化器d.定义训练流程e.可视化loss过程预处理补充:注意事项:1.分类任务中,若标签是整数(如0/1/2
- 掌握Three.js材质:从基础到自定义着色器
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Three.js材质着色器ShaderMaterial
背景简介在Three.js中,材质是定义对象表面如何与光线交互并呈现给观察者的属性集。选择合适的材质对于创建真实感强的三维场景至关重要。本篇博客将探讨Three.js中不同类型的材质,以及如何利用它们来提升我们的三维模型质感。MeshLambertMaterial和MeshPhongMaterialMeshLambertMaterial是Three.js中用于创建具有柔和阴影的表面的一种材质。通过
- Nuxt.js 数据获取全面指南:从基础到高级实践
vvilkin的学习备忘
Nuxtjavascript开发语言ecmascript
在现代Web应用开发中,高效、可靠的数据获取是构建优秀用户体验的关键。Nuxt.js作为一个基于Vue.js的元框架,为开发者提供了一套完整的数据获取解决方案,既支持客户端渲染(CSR),也支持服务器端渲染(SSR)和静态站点生成(SSG)。本文将深入探讨Nuxt.js的各种数据获取方法,分析它们的适用场景,并通过实际示例展示如何在实际项目中应用这些技术。一、Nuxt.js数据获取概述1.1为什么
- day40python打卡
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py打开学习人工智能机器学习深度学习
知识点回顾:彩色和灰度图片测试和训练的规范写法:封装在函数中展平操作:除第一个维度batchsize外全部展平dropout操作:训练阶段随机丢弃神经元,测试阶段eval模式关闭dropout作业:仔细学习下测试和训练代码的逻辑,这是基础,这个代码框架后续会一直沿用,后续的重点慢慢就是转向模型定义阶段了。昨天我们介绍了图像数据的格式以及模型定义的过程,发现和之前结构化数据的略有不同,主要差异体现在
- 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