- Python Day58
别勉.
python机器学习python信息可视化数据分析
Task:1.时序建模的流程2.时序任务经典单变量数据集3.ARIMA(p,d,q)模型实战4.SARIMA摘要图的理解5.处理不平稳的2种差分a.n阶差分—处理趋势b.季节性差分—处理季节性建立一个ARIMA模型,通常遵循以下步骤:数据可视化:观察原始时间序列图,判断是否存在趋势或季节性。平稳性检验:对原始序列进行ADF检验。如果p值>0.05,说明序列非平稳,需要进行差分。确定差分次数d:进行
- Python Day44
别勉.
python机器学习python开发语言
Task:1.预训练的概念2.常见的分类预训练模型3.图像预训练模型的发展史4.预训练的策略5.预训练代码实战:resnet181.预训练的概念预训练(Pre-training)是指在大规模数据集上,先训练模型以学习通用的特征表示,然后将其用于特定任务的微调。这种方法可以显著提高模型在目标任务上的性能,减少训练时间和所需数据量。核心思想:在大规模、通用的数据(如ImageNet)上训练模型,学习丰
- 零基础起步:基于GpuGeek的文本生成模型实战
昊昊该干饭了
人工智能nlp深度学习gpu算力gru
在自然语言处理(NLP)领域,文本生成任务广泛应用于问答系统、智能摘要、内容创作等方向。本文将带领读者使用GpuGeek平台,从注册、上传数据到实例部署与训练,完整构建一个基于GPT2模型的文本生成系统,实战掌握AI模型的云端开发流程。目录一、GpuGeek平台使用流程详解1.注册与登录2.数据上传3.创建训练实例4.启动与使用实例5.关闭实例(手动&自动)二、文本生成实战任务:微调GPT-21.
- 并发与并行:python多线程详解
m_merlon
python服务器Python进阶教程python
简介多进程和多线程都可以执行多个任务,线程是进程的一部分。线程的特点是线程之间可以共享内存和变量,资源消耗少,缺点是线程之间的同步和加锁比较麻烦。在cpython中,截止到3.12为止依然存在全局解释器锁(GIL),不能发挥多核的优势,因此python多线程更适合IO密集型任务并发提高效率,CPU密集型任务推荐使用多进程并行解决。注:此说法仅适用于python(如:c++的多线程可以利用到多核并行
- python协程与异步并发,同步与阻塞,异步与非阻塞,Python异步IO、协程与同步原语介绍,协程的优势和劣势
网小鱼的学习笔记
Pythonpython服务器开发语言
协程与异步软件系统的并发使用异步IO,无非是我们提的软件系统的并发,这个软件系统,可以是网络爬虫,也可以是web服务等并发的方式有多种,多线程,多进程,异步IO等多线程和多进程更多应用于CPU密集型的场景,比如科学计算的事件都消耗在CPU上面,利用多核CPU来分担计算任务多线程和多进程之间的场景切换和通讯代价很高,不适合IO密集型的场景,而异步IO就是非常适合IO密集型的场景,例如网络爬虫和web
- 使用Python和FFmpeg实现RGB到YUV444的转换
追逐程序梦想者
ffmpegpython开发语言
使用Python和FFmpeg实现RGB到YUV444的转换如果你需要将RGB图像转换为YUV444格式的图像,那么本文将为你提供一个简单且可靠的方法。我们将使用Python和FFmpeg来完成这个任务。首先,让我们了解一下什么是RGB和YUV。RGB表示红、绿、蓝三种颜色的组合,是最常见的图像格式之一。另一方面,YUV是一种亮度-色度编码,用于视频压缩和传输,它将图像分成明亮度(Y)和色度(U和
- 嵌入式AI模型压缩技术:让大模型变小
AI智能探索者
AIAgent智能体开发实战人工智能ai
嵌入式AI模型压缩技术:让大模型变小关键词:嵌入式AI、模型压缩、剪枝、量化、知识蒸馏、轻量化网络、端侧部署摘要:当我们用手机拍照时,AI能瞬间识别出“这是一只猫”;智能摄像头能在0.1秒内检测到“有人闯入”。这些“快如闪电”的AI功能背后,藏着一项关键技术——嵌入式AI模型压缩。本文将用“给盆栽修剪枝叶”“用简笔画代替油画”等生活类比,带您一步步理解模型压缩的核心技术(剪枝、量化、知识蒸馏、轻量
- 【福利】简单记录免费的卡密系统
小锋学长生活大爆炸
学习之旅卡密发卡独角兽免签
转载请注明出处:小锋学长生活大爆炸[xfxuezhang.cn]目录环境搭建独角数卡——发卡用V免签——收款用网络验证——验证用独角数卡与V免签的对接说明体验网址环境搭建#宝塔wget-Oinstall.shhttps://download.bt.cn/install/install-ubuntu_6.0.sh&&sudobashinstall.shed8484bec#Dockersudoapti
- 做独立站只需1小时学会搭建独立站
Bowcen
独立站
独立站搭建攻略:开启线上业务的完整指南在数字化浪潮中,独立站已成为企业和个人拓展业务、塑造品牌的有力工具。无论你是想开展跨境电商,还是打造专业的品牌展示平台,搭建独立站都是关键的第一步。以下将为你详细介绍搭建独立站的全流程攻略,助你顺利开启线上之旅。一、明确建站目标与受众(一)确定网站类型与目标在着手搭建独立站之前,首要任务是明确建站目标与网站类型。网站类型大致可分为电商站、品牌官网、内容驱动型网
- 2025.06.11华为暑期实习机试真题【物流运输】Java/Python/C++/JS/C 实现
MISAYAONE
python华为java华为暑期实习机试c++
目录题目思路Code题目物流公司每天都要处理很多物流的运输工作,整个城市共有N个地点。共有N-1条公路,每2个地点之间都能通过公路连通。物流公司总部位于1号地点。今天有一辆物流运偷车共有M条物流运输任务,物流运输车每天的工作流程如下:先要从总部出发去收取所有的寄件货物,收到所有货物后回到总部扫描货物,再从总部出发将货物送至所有的送件地址,送完后最终回到总部,算作完成了今天的运输工作,请问该辆物流运
- CNC编程实战解析:钻孔与攻螺纹技巧
Salton Z
CNC编程钻孔循环攻螺纹循环G81G82
背景简介在现代制造业中,CNC(计算机数控)机床扮演着至关重要的角色。通过精确的编程,CNC机床能够在材料上完成复杂的加工任务。本章将深入探讨CNC编程中的两个核心环节:钻孔与攻螺纹,通过具体程序实例,揭示如何编写高效准确的CNC程序。G81与G84循环程序解析首先,我们来看G81钻孔循环和G84攻螺纹循环的程序示例。这些循环是CNC编程中常用的指令,能够简化钻孔和攻螺纹的编程过程。G81钻孔循环
- (论文总结)思维链激发LLM推理能力
靈镌sama
论文解读人工智能
研究背景&动机背景:扩大模型规模已被证实具有提升模型性能和模型效率的功效,但是LLM对于完成推理、算术任务仍有较大不足。动机:从之前的应用和研究中得知,可以用生成自然语言解释、使用神经符号等形式语言的方法来提高大模型的算术推理能力,当时采用了从头预训练和微调模型的方法,耗费的成本较多;而且大模型具有根据少量文本提示进行上下文少样本学习的能力,使用少量输入输出示例即可提高LLM的推理性能,而不必对单
- 8、 探讨排序算法及其实际应用
侯昂
排序算法插入排序快速排序
探讨排序算法及其实际应用1.排序算法的重要性排序算法在计算机科学中扮演着至关重要的角色。无论是日常生活中常见的任务,还是复杂的数据处理工作,排序算法都能帮助我们更有效地管理和检索信息。以下是几个实际应用场景:字典中的单词:字典中的单词按顺序排列,忽略大小写差异。这使得查找特定单词变得非常容易。目录中的文件:目录中的文件通常按排序顺序列出,方便用户快速找到所需文件。书籍索引:一本书的索引是排序过的,
- 阿里云OSS跨账号迁移过程
IT_狂奔者
《玩转Linux终极指南》阿里云云计算对象存储OSS
阿里云OSS跨账号迁移过程关于OSS在线迁移服务的更新说明旧版在线迁移已停止服务,用户需切换至新版在线迁移。与旧版相比,新版在线迁移的主要区别在于身份验证方式的调整。新版不再使用AK/AS(AccessKeyID和AccessKeySecret)进行认证,而是采用了角色授权机制。这一变化旨在提升安全性和简化权限管理。用户需根据新的认证方式进行配置,以确保迁移任务的正常运行。准备工作本文以标准存储进
- 前端与UI如何联手,让数字孪生走进现实生活?
贝格前端工场
前端ui
数字孪生(DigitalTwin)作为工业互联网的核心技术,正在通过前端技术与用户界面设计的深度协同,从实验室走向大规模应用场景。这种虚实映射系统要求前端框架突破传统二维界面限制,与UI设计思维共同构建三维可视化、实时交互的新型人机界面。本文将从技术融合、系统挑战、交互创新、场景实践和团队协作五个维度,解析数字孪生落地的关键路径。一、技术融合:可视化框架与UI设计工具链的协同进化现代数字孪生系统需
- 22-4 SQL注入攻击 - post 基于报错的注入
技术探索
Web安全攻防全解析sql数据库
1、post基于错误单引号注入回显分析注入点位置已经发生变化。在浏览器中,无法直接查看和修改注入点。不过,可以通过使用相应的插件来完成修改任务。修改方法:(一般是网站前端做了限制,我们才需要用到bp绕开限制)要修改Less11注入点的请求,可以使用BurpSuite工具来捕获请求包,并使用其中的"Repeater"功能来进行修改。具体操作步骤如下:首先打开BurpSuite并设置代理,然后在浏览器
- 教育技术学读计算机论文的提示词
东方-教育技术博主
学术学习相关AI
角色:你是一位经验丰富的计算机专业教授,擅长用通俗易懂的语言向初学者解释复杂概念。我现在正在学习阅读计算机科学领域的算法论文,但我的基础比较薄弱(了解编程基础如变量、循环、函数,了解一点数据结构和算法概念如数组、链表、排序,但对高级术语和数学证明不熟悉)。同时又是一个教育技术学教授。任务:请帮我解释以下论文内容中我不理解的部分。如果遇到初学者可能不懂的地方,我需要你用最清晰、最简洁、最易懂的方式解
- 使用GPU进行机器学习训练时,如果GPU-Util计算核心满载工作但是显存占用较少,应该如何优化?
十子木
机器学习深度学习人工智能
是否需要优化?如果任务运行正常:无需干预(GPU设计本就是优先榨干计算性能)。如果出现卡顿或效率低下:增大batch_size:提升显存占用,减少数据搬运次数(但需避免OOM)。启用混合精度:torch.cuda.amp可减少显存占用并加速计算。检查CPU到GPU的数据流:避免频繁的小数据拷贝(如DataLoader的num_workers设置)。
- DAY 40 训练和测试的规范写法
acstdm
python打卡60天人工智能深度学习机器学习
目录一、单通道图片的规范写法图像任务中的张量形状NLP任务中的张量形状1.Flatten操作2.view/reshape操作总结二、彩色图片的规范写法知识点回顾: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
- 6,FreeRTOS临界区代码保护与任务调度器的挂起与恢复
自激振荡器
FreeRTOS学习笔记单片机stm32嵌入式硬件freeRTOSFreeRTOS
一、临界区代码保护如果我们想在执行某段代码时不被中断打断,此时需要进行临界区代码保护。在临界区内关闭中断,临界区结束后开启中断。需要注意的是临界区的进入和退出需要成对出现,如果进入两次,那么需要退出两次才可以成功开启中断。注:本实验基于正点原子FreeRTOS教程的学习总结。1..所需API函数介绍taskENTER_CRITICAL函数用来进入临界区。在任务中调用。#definetaskENTE
- 7,FreeRTOS列表与列表项的插入删除
自激振荡器
FreeRTOS学习笔记单片机stm32嵌入式硬件freeRTOSFreeRTOS
一、实验目标创建三个动态任务,栈空间大小均为128字。startTask、Task1、Task2。startTask仅运行一次,负责task1、task2任务的创建,startTask任务的删除。Task1负责初始化列表、列表项123,并进行列表项的插入实验与删除实验。Task2负责5S闪烁一次LED0,用于指示系统的运行状态。注:本实验基于正点原子FreeRTOS教程的学习总结。二、实验准备1.
- 【大模型学习 | BLIP原理】
九年义务漏网鲨鱼
pytorch人工智能深度学习大模型多模态
BLIP:BootstrappingLanguage-ImagePre-trainingforUnifiedVision-LanguageUnderstandingandGeneration作者指出,现有的视觉-语言预训练(Vision-LanguagePre-training,VLP)模型在语言理解与生成任务上难以同时取得优异表现:一方面,基于编码器(encoder-based)的模型在生成任务
- pwn手记录题3
前言:研究生的生活很充实(忙,大概三年我再也没有时间去认真做题了以下是最近比赛的遇到的题目。仅记录脚本,细节不会再核实了(没时间(;´༎ຶД༎ຶ`))可能以后不太会触碰CTF比赛了强网杯-baby_heapfrompwnimport*context(os='linux',arch='amd64',log_level='debug')binary='./pwn'r=process(binary)el
- D-FINE使用pth权重批量推理可视化图片
悠悠海风
代码调试深度学习人工智能python目标检测计算机视觉
关于D-FINE相关的内容可参考下面这篇博客:论文解读:ICLR2025|D-FINE_d-fine:redefineregressiontaskindetrsasfine--CSDN博客文章浏览阅读949次,点赞18次,收藏28次。D-FINE是一款功能强大的实时物体检测器,它将DETRs中的边界框回归任务重新定义为细粒度分布细化(FDR),并引入了全局最优定位自蒸馏(GO-LSD),在不引入额
- [AI笔记]-LLM中的3种架构:Encoder-Only、Decoder-Only、Encoder-Decoder
Micheal超
AI笔记人工智能笔记架构
一、概述架构描述特点案例Encoder-Only仅包含编码器部分这类模型主要专注输入数据中提取特征或上下文信息,通常不需要生成新内容、只需要理解输入的任务,如:分类(文本分类、情感分析等)、信息抽取、序列标注等。在这种架构中,所有的注意力机制和网络层都集中在编码输入数据上,其输出通常是关于输入的复杂语义表示。谷歌的BERT、智谱AI发布的第四代基座大语言模型GLM4Decoder-Only也被称为
- 长尾形分布论文速览三十篇【60-89】
木木阳
Long-tailed人工智能
长尾形分布速览(60-89)这些研究展示了LLMs在长尾数据分布、持续学习、异常检测、联邦学习、对比学习、知识图谱、推荐系统、多目标跟踪、标签修复、对象检测、医疗生物医学以及其他应用中的广泛应用。通过优化和创新,LLMs在这些领域展现了卓越的性能,并为解决长尾问题提供了有效的工具和方法。1.长尾持续学习与对抗学习长尾持续学习(Paper60):通过优化器状态重用来减少遗忘,提高在长尾任务中的持续学
- CVPR2024无监督Unsupervised论文17篇速览
木木阳
CVPR无监督unsupervised
Paper1GuidedSlotAttentionforUnsupervisedVideoObjectSegmentation摘要小结:这段话的中文翻译如下:无监督视频对象分割旨在分割视频序列中最突出的对象。然而,复杂的背景和多个前景对象的存在使这项任务变得具有挑战性。为了解决这一问题,我们提出了一种引导式槽注意力网络,以加强空间结构信息并获得更好的前景-背景分离。初始化时带有查询引导的前景和背景
- 解锁AI新世界:ModelGate携手Cherry Studio,开启智能之旅
解锁AI新世界:ModelGate携手CherryStudio,开启智能之旅在人工智能技术飞速发展的当下,我们的工作与生活正被AI深刻改变。你是否渴望拥有一个强大的工具,帮你轻松驾驭各类AI应用,提升效率与创造力?今天,就为大家介绍一对黄金搭档——ModelGate与CherryStudio,它们将带你进入AI应用的全新境界。CherryStudio堪称AI桌面生态的“集大成者”,是一款支持多家主
- 扣带回灰质体积:双任务步态与痴呆发病关联的关键中介
楚山之石
学习图像处理科技人工智能mr
扣带回灰质体积介导双任务步态与痴呆发病的关联研究背景与核心问题随着全球人口老龄化,痴呆已成为重大公共卫生挑战,而轻度认知障碍(MCI)作为正常认知与痴呆的过渡状态,是早期干预的关键窗口。双任务步态测试(行走时执行认知任务)中出现的高双任务成本(DTC,即步态速度较单任务时减慢≥20%),已被证实与MCI患者进展为痴呆的风险升高相关,但这一关联的神经机制尚不明确。本研究旨在探索脑灰质体积减少和运动皮
- 提示技术系列——主动提示
AIGC包拥它
提示技术人工智能promptpythonlangchain
什么是提示技术?提示技术是实现提示工程目标的具体技术手段,是提示工程中的“工具库”。什么又是提示工程?提示工程是指通过设计、优化和迭代输入到大语言模型(LLM)的提示(Prompt),系统性提升模型输出质量(如相关性、准确性、可控性)的实践领域。它是一个覆盖全流程的方法论,包括:明确目标任务(如生成教学内容、问答、翻译);设计提示结构(如指令、上下文、示例);选择模型与参数(如温度、top_p);
- 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