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黄浴
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- 分布式学习
嘉陵妹妹
分布式学习
1.列举三个非冯·诺依曼计算结构非冯结构是指不遵循传统冯·诺依曼体系的计算架构,包括:数据流结构(DataflowArchitecture):指令执行取决于数据的可用性而不是程序计数器。神经网络结构(NeuralNetworkArchitecture):模拟生物神经元连接,用于人工智能。量子计算结构(QuantumComputingArchitecture):利用量子比特和量子叠加原理进行计算。2
- 3258. 统计满足 K 约束的子字符串数量 I
Joyner2018
python算法pythonleetcode开发语言数据结构
高效计算满足K约束的子字符串数量:两种解法解析在字符串处理问题中,如何高效地计算满足特定条件的子字符串个数是一个常见的挑战。在本篇博客中,我们将探讨一个典型的字符串问题:给定一个二进制字符串s和一个整数k,要求我们计算所有满足如下条件的子字符串数量:子字符串中0的数量不超过k,或者子字符串中1的数量不超过k我们将展示两种不同的解法:一种是暴力解法,另一种是使用滑动窗口技术的优化解法。问题分析假设我
- 信息安全与网络安全---引言
薄荷椰果抹茶
信息安全与网络安全安全网络安全
仅供参考文章目录一、计算机安全1.1CIA三元组1.2影响等级1.3计算机安全的挑战二、OSI安全体系结构2.1安全攻击2.2安全服务2.3安全机制三、基本安全设计准则四、攻击面和攻击树(重点)4.1攻击面4.2攻击树五、习题与答案一、计算机安全(1)对某个自动化信息系统的保护措施(2)其目的在于实现信息系统资源的完整性、机密性、以及可用性1.1CIA三元组C:机密性数据机密性Dataconfid
- 爪形行列式
CyberMuse
算法
好的!我用一个具体的数值4阶“爪形”矩阵举例,配合一步一步推导,完整展示“列变换消元求行列式”的过程。---#例题计算行列式\[D=\begin{vmatrix}4&2&3&1\\6&5&0&0\\7&0&4&0\\8&0&0&3\end{vmatrix}.\]---#Step1:确认结构-第一行:\(a_0=4,b_1=2,b_2=3,b_3=1\);-从第二行开始主对角为\(a_1=5,a_2
- 主线程,协程和互斥锁
aliven1
gogolang
packagemain//路径上加上包的唯一标识demo14,线程和协程,是go的核心import("fmt""time""sync")//需求:计算1-200之间所有数的阶乘,并且把各个数的阶乘放入map中。最后显示出来。使用协程完成。var(map1=make(map[int]int,10)//声明一个全局maplocksync.Mutex//互斥锁)funcmain(){fori:=1;i<
- 普通话的调域中值
音元系统
语音识别自然语言处理语言模型python
普通话调域中值测算为五度标调法的3.81及其取整为4的准确性与合理性研究摘要本研究通过对比分析不同计算方法得出的普通话调域中值,探讨了将调域中值测算为3.81并取整为4的准确性与合理性。研究比较了本中值算法与刘俐李(2004)算法的差异,结合石锋(1986)等实证研究数据,验证了3.81作为调域中值的科学性。结果表明,该取值不仅符合普通话声调的实际分布特征,也为五度标调法的应用提供了更精确的参考标
- TensorFlow运行时核心:DirectSession::Run全解析
Jay Kay
tfservingc++tensorflow分布式
TensorFlow运行时核心:DirectSession::Run全解析TensorFlow的本地执行模式通过DirectSession::Run实现高效计算图处理,其核心流程分为三个阶段:图剪枝生成ClientGraph、设备间图分裂、跨设备并发执行。下面结合源码层设计深入剖析各环节实现原理。一、图剪枝:从FullGraph到ClientGraph目标:根据Session::Run指定的输入(
- 计算机导论期末快速复习指南
Pu_Nine_9
杂记计算机导论
操作系统核心概念进程与线程进程是程序在内存中的一次执行过程,具有动态性和并发性一个进程可以有多个线程,但至少要有一个线程资源分配给进程,同一进程的所有线程共享该进程的所有资源处理机分配给线程,真正在处理机上运行的是线程进程状态转换:被唤醒→就绪状态;时间片用完→执行状态变为就绪状态进程同步与死锁互斥:系统存在临界资源循环等待:多个进程形成等待链不可剥夺:已分配资源在宿主释放前不能被剥夺操作系统类型
- Elasticsearch(ES)聚合
思静鱼
#elasticsearchelasticsearchjenkins大数据
Elasticsearch(ES)的聚合(Aggregation)功能类似于SQL中的GROUPBY+聚合函数(如COUNT、AVG、SUM),是进行统计分析的核心机制。聚合(Aggregation)概述Elasticsearch的聚合分为三大类:类别说明Metric聚合计算数值(如:count、avg、sum、max、min)Bucket聚合类似于SQL的GROUPBY,把文档分类Pipelin
- PMP备考神器:免费刷题小程序推荐
才聚PMP
人工智能职场和发展
【PMP考试通】是一款专门为备考PMP的免费刷题小程序。【PMP考试通】涵盖了考试中的所有考点,能帮你顺利通过PMP考试。还有最新的考试咨讯提供给大家,随时了解考试的动态,考试更安心。有两种练习模式,可以实现不同的练习需求。1、考试模式:完全模拟考试,做完之后计算得分,并可以查看相应解析2、练习模式:练习与学习,遇到不能解答的题目时,可以直接查看解析,学习当前知识点3、做题类型:章节练习、每日一练
- HarmonyOS实战:一招搞定保存图片到相册
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前言保存图片功能几乎是每个应用程序必备的功能之一,当用户遇到喜欢的图片时可以保存到手机相册。那么在鸿蒙中保存图片是否也需要申请用户存储权限以及如何将图片保存到相册,本文将详细讲述怎么保存网络图片,指定布局生成图片保存至相册的功能实现。实现效果需求分析一般在Android或iOS上保存图片都需要申请应用存储权限,否则将禁止访问应用存储,不能保存图片到磁盘中。在鸿蒙系统中当然也有存储权限,但是鸿蒙系统
- 一个 new 操作耗时1秒?用原型模式,性能提升100倍!
java干货
Springboot原型模式
你是否也曾深陷在对象创建的性能泥潭,当new一个对象的成本极其高昂(例如,需要复杂的数据库查询、网络IO或大量计算),导致你的SpringBoot应用响应缓慢,资源消耗巨大?是时候用原型设计模式(PrototypeDesignPattern)来解脱了!这是一种创建型设计模式,它允许你通过复制现有的实例来创建新的对象,而不是从头开始创建,从而大幅提升性能和灵活性。在SpringBoot中,这个模式的
- 鸿蒙应用AR开发:增强现实技术实现方案
操作系统内核探秘
操作系统内核揭秘OSharmonyosar华为ai
鸿蒙应用AR开发:增强现实技术实现方案关键词:鸿蒙系统、AR开发、增强现实、ARKit、ARCore、3D渲染、计算机视觉摘要:本文将深入探讨如何在鸿蒙操作系统上开发增强现实(AR)应用。我们将从AR技术的基本原理讲起,逐步深入到鸿蒙AR开发框架的具体实现,包括3D模型渲染、空间定位、手势识别等核心技术。文章将提供完整的代码示例和实战项目,帮助开发者快速掌握鸿蒙AR应用开发的核心技能。背景介绍目的
- 第二十五节:Linux 运维职业规划与学习路径指南
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Linux基本操作详解运维linux学习
第二十五节:Linux运维职业规划与学习路径指南随着云计算、容器化、自动化运维的快速发展,Linux运维工程师已经成为技术岗位中的重要角色之一。要想在运维领域长期发展,不仅要掌握扎实的基础技能,更要有清晰的职业规划和学习路径。一、Linux运维职业方向概览职业方向技术关键词基础运维工程师Linux、Shell、网络、服务部署、安全配置自动化运维/DevOpsAnsible、Docker、Jenki
- 电铸Socket弹片测试全解析:如何提升5G连接器稳定性?
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1.电铸Socket弹片的关键作用在5G通信、高速计算和AI芯片测试领域,Socket(测试插座)的稳定性直接影响信号传输质量和设备可靠性。其中,电铸弹片作为核心接触部件,承担着精密导电、弹性支撑和耐久测试的重任。相比传统冲压弹片,电铸工艺能实现微米级精度,确保高频信号低损耗传输,同时具备更强的抗疲劳特性,可承受数万次插拔测试。2.影响弹片性能的3大测试指标为确保5G连接器的长期稳定性,电铸弹片需
- 大学专业科普 | 图像处理、智能控制与计算机工程
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计算机工程
计算机工程专业介绍计算机工程专业是一个非常热门且具有广泛发展前景的领域,它涵盖了计算机硬件、软件以及它们之间的交互等多个方面。以下是对计算机工程专业的详细介绍:专业定义计算机工程专业主要是研究计算机系统的设计、开发、测试和维护。它融合了计算机科学和电子工程的知识,侧重于计算机硬件和软件的协同工作,以及计算机系统在各个领域的应用。课程设置基础课程数学课程物理课程计算机基础课程专业核心课程硬件方向课程
- 后端开发工程师(.Net方向)
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求职招聘
5年以上,23-30k职位描述:工作内容:1、负责相应产品模块的需求分析、框架设计和编码工作;2、分析项目需求,能给出良好的解决方案,并协助其他人员完成开发及调试工作;3、Codereview,编写单元测试,高质量完成功能;4、持续关注新的技术,选择适合的技术持续迭代改进产品。任职资格:1.计算机相关专业,必须本科及以上学历,5年以上.net研发经验(core3年以上);2.有医疗健康开发经验者优
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突然暴富的我 || 比较富的我
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JavaScript性能优化实战大纲性能优化的核心目标减少加载时间、提升渲染效率、降低内存占用、优化交互响应代码层面的优化实践避免全局变量污染,使用局部变量和模块化开发减少DOM操作频率,批量处理DOM更新使用事件委托替代大量事件监听器优化循环结构,减少不必要的计算使用WebWorkers处理密集型计算任务内存管理策略及时清除不再使用的对象引用避免内存泄漏,注意闭包使用场景使用弱引用(WeakMa
- python递归实现乘法_算法-递归
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python递归实现乘法
我们在前面学习过递归函数,递归函数采用的就是递归算法,前面我们通过最常见的菲波那切数列去学习了递归函数,这一节我们再来详细了解一下递归算法。1.递归算法递归算法(英语:recursionalgorithm)在计算机科学中是指一种通过重复将问题分解为同类的子问题而解决问题的方法。递归式方法可以被用于解决很多的计算机科学问题,因此它是计算机科学中十分重要的一个概念,递归算法有三个特点:1)递归的过程一
- 高性能计算(HPC)计算:Fortran 语言如何助力有限元、流体力学、结构力学、复合材料、增材制造仿真?
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高性能计算HPC专栏制造人工智能
Fortran语言在科学计算领域拥有悠久而坚实的历史,尤其在有限元分析(FEA)、流体力学(CFD)、结构力学、复合材料建模以及增材制造仿真(AdditiveManufacturingSimulation)等工程仿真方向具有不可替代的作用。以下从这几个方向具体说明Fortran如何助力仿真工作:一、有限元分析(FEA)Fortran在有限元分析中的应用可谓根深蒂固,许多商用和开源FEA求解器如AB
- Ultralytics YOLO 库介绍与使用指南
东北豆子哥
人工智能/机器学习YOLO
文章目录UltralyticsYOLO库介绍与使用指南主要特点安装基本使用1.使用预训练模型进行推理2.训练自定义模型3.验证模型4.导出模型高级功能1.使用不同任务模型2.使用自定义数据集3.跟踪对象(结合ByteTrack)常见问题解决性能优化技巧UltralyticsYOLO库介绍与使用指南UltralyticsYOLO是一个流行的计算机视觉库,专注于实现和优化YOLO(YouOnlyLoo
- KITTI数据集可视化实用教程及源码解析
国营窝窝乡蛮大人
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本文详细介绍如何使用源码实现KITTI数据集的可视化,强调数据集可视化在计算机视觉领域的关键作用。重点介绍如何加载、处理和融合KITTI数据集中的图像和激光雷达数据,并通过可视化手段分析结果,包括图像点云投影、坐标转换、颜色映射等技术。读者将通过学习源码深入理解数据结构、文件格式,并定制化工具以满足特定项目需求。1.计算机视觉数据集可视化的重要性在计算机视觉领
- DiNA:扩张邻域注意力 Transformer
AI专题精讲
Paper阅读transformer人工智能
摘要Transformer正迅速成为跨模态、跨领域和跨任务中应用最广泛的深度学习架构之一。在计算机视觉领域,除了持续发展的纯transformer架构,分层transformer也因其优越的性能和在现有框架中易于集成而受到广泛关注。这类模型通常采用局部化的注意力机制,如滑动窗口的NeighborhoodAttention(NA)或SwinTransformer的ShiftedWindowSelfA
- 从 O(n³) 到按需计算:Swift 玩转稀疏矩阵乘法
网罗开发
Swiftswift矩阵开发语言
文章目录摘要描述解题思路代码实现(Swift)分析这个代码是怎么做的?示例测试与输出结果时间复杂度空间复杂度总结摘要在大多数算法题里,矩阵乘法都不算太陌生了。但一旦题目提示“稀疏矩阵”——也就是大部分值都是0的那种,这就提示我们:有优化空间。这篇文章就用Swift带大家一步步搞懂怎么写一个更高效的稀疏矩阵乘法逻辑,顺便聊聊背后的思路。描述我们手上有两个矩阵,A和B,想把它们乘起来。和普通乘法不同的
- 版本混乱的三大 “罪魁祸首”,你踩中了几个?不用焦虑 如方文控帮你解决
Ru_fang
大数据网络笔记
1.手工管理VS数字化浪潮:落后工具埋下隐患仍用“邮件传文件”“U盘拷资料”的企业,如同用算盘对抗计算机:版本迭代全靠人工标注,“v1.0”“v1.0改”“最终版v1.1”混杂,谁也说不清哪个是“真・最新版”。2.流程缺失:谁都能改,谁都不管某制造业企业的教训极具代表性:技术部修改图纸后直接发工作群,生产部未收到通知仍按旧版投产,2000件半成品因尺寸偏差报废。缺乏“起草-审核-发布-归档”标准化
- ECDSA数字签名
ECDSA算法(深入浅出密码学笔记)ECDSA标准中的步骤与DSA方案的步骤在概念上紧密相连,但ECDSA中的离散对数问题是在椭圆曲线群中构建起来的。因此,实际计算一个ECDSA签名所执行的算术运算与DSA中的完全不同。ECDSA标准是针对素数域Zp\mathbb{Z}_pZp和有限域GF(2m)GF(2^m)GF(2m)上的椭圆曲线定义的密钥生成使用椭圆曲线EEE,其中:模数为ppp;系数为aa
- 计算机系统中隐藏的‘时间陷阱’——为什么你的代码总比预期慢10倍?
尤物程序猿
java开发语言
引言大家经常遇到一个诡异现象:明明算法时间复杂度算得好好的,为什么实际运行速度总比预期慢得多?你以为是数据库查询的锅,优化了SQL却收效甚微;你怀疑是网络延迟,但抓包数据又显示一切正常。这背后可能隐藏着计算机系统中鲜为人知的“时间陷阱”——那些未被计入传统性能分析,却真实吞噬效率的底层机制。本文将揭示5个最典型的陷阱,从CPU缓存失效到操作系统调度暗坑,并用真实案例展示如何绕过它们。陷阱1:CPU
- python + selenium通过滑块验证
weixin_51144854
pythonselenium爬虫opencv
1、介绍使用python进行自动化操作或者爬虫过程中,可能会遇到需要进行验证的情况。本文介绍了两种通过滑块验证的方法:轮廓检测通过OpenCV进行轮廓检测,找到滑块背景中缺口的位置,计算缺口到滑块的距离。模板匹配通过OpenCV分析滑块背景图与滑块的相似度,找到滑块背景图中与滑块最相似的区域就是缺口的位置,然后计算缺口到滑块的距离。2、轮廓检测测试地址:https://accounts.douba
- 【学习】《算法图解》第九章学习笔记:迪杰斯特拉算法
程序员
一、迪杰斯特拉算法概述迪杰斯特拉算法(Dijkstra'salgorithm)是一种解决带权有向图上单源最短路径问题的贪心算法,由荷兰计算机科学家艾兹赫尔·迪杰斯特拉(EdsgerW.Dijkstra)于1956年提出。该算法常用于路由协议,也可以用作其他图算法的子程序。(一)算法适用场景迪杰斯特拉算法适用于:带权有向图(每条边都有权重)所有权重都为非负值(不能有负权边)需要找出从一个顶点到图中所
- 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