- C++实现一个基于多态的职工管理系统(附源码)
loveCC_orange
C/C++c++面试华为后端开发多态
之前为了找实习,学了Python,刷了五六十道算法题,然后就开始投简历面试了,结果就是各个大厂一轮游,要Python开发的岗位又少的可怜。但所幸华为的实习面试通过了~本来以为这样就可以等着拿offer了,结果泡池子失败,今年华为的RAN研究部offer数量缩水,由于没在前四之列,所以就被pass掉了。然后又重新开始海投简历找实习。在无数次碰壁之后,深感自己才疏学浅,学的东西还是太少了。于是继续刷题
- 《三生原理》如何解决长程依赖问题?
葫三生
三生学派人工智能平面线性代数概率论算法
AI辅助创作:《三生原理》通过融合《周易》的生成哲学与分形数学,创新性地重构了序列建模的逻辑框架,有效缓解长程依赖问题,其核心技术路径如下:一、八卦拓扑位置编码替代正弦编码符号系统的动态映射将伏羲八卦的拓扑结构(乾☰、坤☷等)转化为位置矩阵,通过模12余数配对法则建立位置关联性:阳爻(⚊)映射奇数位,阴爻(⚋)映射偶数位,形成周期性位置感知网格在512长度序列中,位置关系捕捉准确率提升2
- 腾讯云产品都有哪些
苹果企业签名分发
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之前我已经系统分析过腾讯云的未来方向,现在需要转向产品架构的实用性介绍。要注意避免简单罗列,而是按用户使用场景分层展开——毕竟直接扔出200+产品名称只会让人眼花缭乱。用户没限定细分领域,所以得覆盖主流服务:先从基础计算存储网络讲起,这是上云刚需;再提PaaS层关键服务如数据库和容器,这是技术选型重点;最后补充音视频、AI等腾讯特色产品,呼应之前提到的战略方向。政企客户可能还关心专有云方案,要单独
- 随机近似算法:步长序列选择的理论与金融实践
随机近似算法:步长序列选择的理论与金融实践摘要随机近似算法作为统计学习与优化的核心工具,其收敛性与稳定性高度依赖步长序列的设计。本文系统阐述步长序列的理论约束与工程选择策略,并结合金融波动率估计场景,展示算法在动态系统参数估计中的实践价值。1.随机近似算法的数学框架随机近似算法通过随机样本的迭代更新逼近目标参数,其核心迭代式为:θn+1=θn+an(Yn−g(θn))\theta_{n+1}=\t
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l351墨水灯和缺纸灯闪烁
展开全部打印机l351墨水灯闪烁时,请检查墨仓4个颜色中的墨水量是否有低于20毫米的状态。1、如有请将低62616964757a686964616fe4b893e5b19e31333433623061于20毫米的墨仓中添加墨水到20毫米以上,此时墨水灯仍然会闪烁,是正常现象。这时红灯闪是无法消除的,可以继续打印没有任何影响。等红灯常亮的时候建议加满四色墨水,按维护键(圆圈里面一个倒三角的按键)复位
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文章目录thesystemofequationsreferencesthesystemofequationsthedefinitionofmatrixwithmathematicalform.thefollowingsamplecodeexpressesthemaxtrixandsquarematrix.importtorch#从Python列表创建矩阵matrix=torch.tensor([[
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层归一化层归一化(LayerNormalization)是一种神经网络中常用的归一化技朧,用于在训练过程中加速收敛、稳定训练,并提高模型的泛化能力。与批归一化(BatchNormalization)类似,层归一化是一种归一化技朧,但是它是对每个样本的特征进行归一化,而不是对整个批次的特征进行归一化。层归一化的计算公式如下:[LayerNorm(x)=γx−μσ2+ϵ+β][\text{LayerN
- Flutter-Dio二次封装
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//data值需要经过工厂转换为我们传进来的类型data:EntityFactory.generateOBJ(json[“data”]),);}}BaseListEntity:classBaseListEntity{intcode;Stringmessage;Listdata;BaseListEntity({this.code,this.message,this.data});factoryBas
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重构人工智能大数据
在《家庭教育促进法》推动行业刚需化的背景下,单一个体IP的增长天花板日益明显。创客匠人提出的“联盟生态思维”,正推动家庭教育行业从“单打独斗”转向“矩阵作战”,其核心在于通过工具整合资源,将“同行竞争”转化为“生态共赢”。一、行业趋势:从个体IP到联盟矩阵的必然跃迁数据显示,2024年家庭教育新增服务超10万项,同质化竞争导致获客成本上涨40%。创客匠人联盟模型的破局点在于:当30位区域IP组成联
- AI原生应用领域反馈循环:助力应用持续进化
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计算AI大模型企业级应用开发实战AI人工智能与大数据AI-nativeai
AI原生应用领域反馈循环:助力应用持续进化关键词:AI原生应用、反馈循环、持续进化、数据驱动、用户体验摘要:本文围绕AI原生应用领域的反馈循环展开探讨。首先介绍了反馈循环在AI原生应用中的重要性,接着详细解释了反馈循环的核心概念及其相关要素。通过具体的算法原理和操作步骤展示了反馈循环如何在技术层面实现。以实际项目案例说明反馈循环在实际开发中的应用和效果。还探讨了反馈循环在不同场景下的应用,推荐了相
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利用大数据领域Doris提升企业数据决策效率关键词:大数据、Doris、企业数据决策、数据处理、效率提升摘要:本文围绕利用大数据领域的Doris来提升企业数据决策效率展开。首先介绍了背景,包括目的、预期读者、文档结构和相关术语。接着阐述了Doris的核心概念、架构以及与其他系统的联系。详细讲解了Doris的核心算法原理和具体操作步骤,并给出Python代码示例。同时介绍了相关的数学模型和公式。通过
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前言使用原生小程序开发,实现在富文本rich-text中的图片预览效果的几种方法对比。update:因为方案3wxparser后续没有再维护,解析微信公众号文章时会出现排版错误的问题。作为插件也很难二次开发。换成mp-html了1.正则+wx.previewImage(有明显不足)一个不需要用额外组件或插件的方法:思路:使用正则把图片的url进行剖离出来,push进一个数组中,点击富文本组件,运行
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- 矩阵题解——螺旋矩阵 II【LeetCode】
chao_789
我的学习记录矩阵篇_刷题笔记算法leetcodepython数据结构矩阵
59.螺旋矩阵II第一个算法:基于层数和偏移量的方法算法逻辑思路:初始化阶段:创建n×n的零矩阵,设置起始点(0,0),计算需要循环的层数(n//2),初始化计数器为1核心循环逻辑:通过偏移量控制每一层的边界外层循环:遍历每一层(offset从1到loop)内层四个循环:按顺时针方向填充当前层左→右:填充上边,范围[starty,n-offset)上→下:填充右边,范围[startx,n-offs
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- AI助力基因遗传疾病检测:现状与未来
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在现代医学领域,与基因紊乱相关疾病的早期检测至关重要。像肺癌,早期诊断的患者5年生存率可达57%,而四期癌症患者生存率仅3%。阿尔茨海默病的早期检测,能让患者改变生活方式、参与临床试验并提前治疗脑部退化症状,有效延长生命。尽管基因检测对评估晚发性阿尔茨海默病的可能性有帮助,对早发性阿尔茨海默病也有指示作用,但其检测技术仍有待完善。目前,仅基于生物学研究的疾病检测技术多样,虽对特定病例精确,但通常需
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1.Transformer底层原理解析1.1核心架构突破Transformer是自然语言处理领域的革命性架构,其核心设计思想完全摒弃了循环结构,通过自注意力机制实现全局依赖建模。整体架构图如下:以下是其核心组件:1)自注意力机制(Self-Attention)-输入序列的每个位置都能直接关注所有位置-数学公式(缩放点积注意力):-Q:查询矩阵(当前关注点)-K:键矩阵(被比较项)-V:值矩阵(实际
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笔记
LoRA微调的原理矩阵的秩矩阵的秩代表一个矩阵中所含信息的大小。行秩:矩阵中互相不重复、不依赖(即线性无关)的行的最大数目。列秩:矩阵中互相不重复、不依赖的列的最大数目。事实上,行秩和列秩总是相等的,因此我们通常直接称之为“矩阵的秩”。Transformer中微调哪些参数:LoRA的改进版本
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文章内容仅为粗略总结知识,便于个人复习思考原文链接:数据库系统工程师简要概括笔记–笔墨云烟数据库系统工程师—1.1计算机硬件基础知识数据库系统工程师—1.2计算机体系结构与存储系统数据库系统工程师—1.3安全性、可靠性与系统性能评测基础知识数据库系统工程师—2.程序语言基础知识数据库系统工程师—3.1~3.4线性结构、数组和矩阵、树和二叉树、图数据库系统工程师—3.5排序算法数据库系统工程师—3.
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- [特殊字符]推客带货小程序解决方案——0门槛裂变营销,佣金赚不停!
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核心卖点✅源码交付,自主掌控:提供完整微信小程序源码,支持二次开发,无后顾之忧。✅API无缝对接:快速集成电商平台,一键导入海量商品库。✅分佣系统智能化:自定义佣金比例、多级分销、实时结算,激励推客疯狂带货。✅社群裂变工具:内置海报生成、分享追踪、数据看板,精准量化推广效果。✅全行业适用:服装、美妆、母婴、本地生活……适配各领域带货场景。目标客户群体带货机构/商家:想低成本搭建自有分销体系的中小企
- 【机器学习】数学基础——张量(傻瓜篇)
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深度学习【理论】机器学习人工智能
目录前言一、张量的定义1.标量(0维张量)2.向量(1维张量)3.矩阵(2维张量)4.高阶张量(≥3维张量)二、张量的数学表示2.1张量表示法示例三、张量的运算3.1常见张量运算四、张量在深度学习中的应用4.1PyTorch示例:张量在神经网络中的运用五、总结:张量的多维世界延伸阅读前言在机器学习、深度学习以及物理学中,张量是一个至关重要的概念。无论是在人工智能领域的神经网络中,还是在高等数学、物
- 插入表主键冲突做更新
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有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
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如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
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- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
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2.引用系统资源。格式:@android:type/name
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- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
component
webapps
在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
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BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
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Yii cValidator主要用法分析:
yii验证rulesit 分类: Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError
 
- 基于vagrant的redis主从实验
dcj3sjt126com
vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
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cd vagrant_
- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
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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
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java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
第一种
package singleton;
public class Singleton {
//导出全局成员
public final static Singleton INSTANCE = new S
- 使用switch条件语句需要注意的几点
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cbreakswitch
1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
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switch(n) {
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printf("--1--\n");
default:
printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
schnell18
springmybatisJUnit
Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
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解决第一个问题可以配置一个PropertyPlaceholderConfigurer的bean。
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- Java 定时任务总结一
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javaspringtimerquartztimertask
Java定时任务总结 一.从技术上分类大概分为以下三种方式: 1.Java自带的java.util.Timer类,这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务; 说明: java.util.Timer定时器,实际上是个线程,定时执行TimerTask类 &
- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
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rank相似度计算文本相似度词袋模型余弦相似度
本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
1、注册多个账号(一般10个以上)。
2、从多个账号中选择一个账号,发表1-2篇博文