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在本篇博客文章中,我们将探讨如何实现一个算法,该算法可以在链表中相邻节点之间插入一个新的节点,新节点的值为相邻两个节点值的最大公约数(GCD)。这个问题是LeetCode上的一个中等难度问题,涉及到链表操作和最大公约数的计算。问题描述解题思路理解问题首先,我们需要理解问题的核心:在链表的相邻节点之间插入新节点,新节点的值为相邻节点值的最大公约数。计算最大公约数我们需要一个函数来计算两个数的最大公约
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LeetCode第215题“数组中的第K个最大元素”要求找到未排序数组中第k个最大的元素。通常有几种常见的解决方案,包括使用排序、使用最小堆或快速选择算法。以下是这三种方法的详细C++实现:方法一:使用排序这种方法最为直观,先对数组进行排序,然后返回第k个最大的元素。#include#include#includeusingnamespacestd;classSolution{public:int
- matlab实现一个雷达信号处理的程序,涉及到对原始图像的模拟、加权、加噪以及通过迭代算法对图像进行恢复和优化处理
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clcclearcloseallloadscene3.mat%加载原始图像,自己设计设计为一个300*400的矩阵300是距离向长度,400是方位向长度Map_ori=scene3;[M,N_K]=size(Map_ori);figureimagesc(scene3)v=100;%机载速度,单位m/sbandwidth=30*1e6;%信号带宽,决定距离分辨率,单位Hzc=3*1e8;%光速R_R
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引言2025年1月19日,在美国宣布暂停服务,这一事件引发了全球用户的广泛关注。作为全球最受欢迎的短视频平台之一,其成功离不开其强大的技术支撑,尤其是其个性化推荐算法和AI驱动的创作工具。然而,随着全球市场环境的变化,它面临的技术与运营挑战也日益凸显。本文将深入分析其技术核心、全球化运营中的挑战及其未来发展方向。核心:个性化推荐引擎其算法是其成功的关键,其核心在于个性化推荐引擎。该引擎采用深度学习
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YOLOv8与Transformer:探索目标检测的新架构关键词:目标检测,深度学习,YOLOv8,Transformer,计算机视觉,卷积神经网络摘要:目标检测是计算机视觉领域的一项重要任务,其目标是从图像或视频中识别和定位特定对象。近年来,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法以其高精度和高速度成为目标检测领域的佼佼者。最新版本的YOLOv8引入了Transformer架构,进一步
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1.引言1.1背景介绍随着分布式系统、微服务架构的流行以及高并发场景的广泛应用,系统中处理延时任务的需求变得愈发重要。延时任务的常见场景包括:任务调度:某些任务需要按照预定时间执行,比如每天的定时数据备份。超时控制:网络连接的超时检测、数据库锁的释放延迟等。缓存管理:缓存数据的过期清理策略。事件驱动场景:如日志系统中,只有当所有日志接收完毕并经过一定延迟后才能触发归档。延时任务的本质是系统需要管理
- 人工智能伦理:技术发展背后的思考
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近年来,人工智能技术呈爆发式发展,在医疗、交通、金融等诸多领域取得惊人成果,但与此同时,人工智能伦理问题日益凸显,引发广泛关注。数据隐私与安全首当其冲。AI系统依赖海量数据训练,这些数据包含个人信息、医疗记录等敏感内容。若数据保护不当,极易引发数据泄露风险,侵犯个人隐私。例如,某些智能健康APP,若未能加密传输用户健康数据,一旦遭受黑客攻击,用户的隐私将暴露无遗。算法偏见也是一大痛点。AI算法基于
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论⽂选择理由:汉语论⽂,对于新⼿⼊⼿阅读相对容易之前,进⾏过区块链⽅⾯的研究,有⼀定基础⽅便理解论⽂通读情况:①基本掌握论⽂所提出背景和要解决的问题②⼤致理解论⽂所提出的⽅案和优势收获:⼤致梳理出⼀篇做的架构:(我的理解)背景→现有⽅案不⾜→预备免识→提出⽅案→⽅案核⼼设计与算法→与其他⽅案对比→设计实验环境与实验指标进⾏⽅案验证→总结与展望
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第一题:获取二叉树中结点个数得到二叉树结点个数,如果结点为空则返回0,然后再用递归计算左树结点个数+根结点(1个)+右树结点个数。publicintnodeSize(Noderoot){if(root==null)return0;returnnodeSize1(root.left)+nodeSize1(root.right)+1;}第二题:获取叶子结点的个数得到叶子结点个数和结点总数的做法相同,也
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一、简介VLLM是一种高效的深度学习推理库,通过PagedAttention算法有效管理大语言模型的注意力内存,其特点包括24倍的吞吐提升和3.5倍的TGI性能,无需修改模型结构,专门设计用于加速大规模语言模型(LLM)的推理过程。它通过优化显存管理、支持大模型的批处理推理以及减少不必要的内存占用,来提高多GPU环境下的推理速度和效率。VLLM的核心特点包括:显存高效性:VLLM能够动态管理显存,
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题目描述给定一个由整数组成的非空数组所表示的非负整数,在该数的基础上加一。最高位数字存放在数组的首位,数组中每个元素只存储单个数字。你可以假设除了整数0之外,这个整数不会以零开头。示例1:输入:[1,2,3]输出:[1,2,4]解释:输入数组表示数字123。示例2:输入:[4,3,2,1]输出:[4,3,2,2]解释:输入数组表示数字4321。思路及实现方式一:反转数组后逐位相加思路首先,将数组反
- 【LGR-196-Div.4】洛谷入门赛 #26 题A - H 详细题解--优化思路简洁代码(C++,Python语言描述)
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前言:觉得这个比赛很有意思的,都是暴力题,涉及一些细节,难度比较适合刚学编程语言的,可以很好的锻炼基础还有手速,最后两题也是比较有意思,之后也准备更新atc的比赛题解和洛谷的一些高质量比赛题解(算法网瘾就是想参加各种比赛)如果觉得有帮助,或者觉得我写的好,可以点个赞或关注,也可以看看我的一些其他文章,我之后也会更新一些基础算法详细解释比赛链接:【LGR-196-Div.4】洛谷入门赛#26-洛谷|
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在图像处理领域中,去马赛克(Demosaicing)是一项关键技术,用于从单色彩滤波阵列(CFA)图像恢复全彩图像。本文将介绍一种简单的线性插值去马赛克算法,并将其从MATLAB代码转换为Python代码。最终结果将展示如何从Bayer格式的图像数据恢复出RGB全彩图像。什么是马赛克图像?马赛克图像是一种通过在传感器上覆盖彩色滤光片阵列(CFA)生成的单通道图像。最常见的CFA模式是Bayer模式
- GAN在图像增强中的应用实战指南
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:图像增强技术通过算法改善图像质量,GAN作为一种生成对抗网络,在此领域具有重要应用。通过生成器和判别器的对抗性训练,GAN可以生成逼真图像、修复低质量图像、扩增数据集并进行风格迁移。本项目将介绍如何使用Python及其相关库实现GAN图像增强,包括模型的构建、训练和评估。通过项目案例学习,你可以掌握GAN在图像增强中的实际应用,提高图像处理和深度学习的技能。1
- 【Python机器学习】无监督学习——K-均值聚类算法
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聚类是一种无监督的学习,它将相似的对象归到同一簇中,它有点像全自动分类。聚类方法几乎可以应用于所有的对象,簇内的对象越相似,聚类的效果越好。K-均值聚类算法就是一种典型的聚类算法,之所以称之为K-均值是因为它可以发现k个不同的簇,且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成。簇识别给出聚类结果的含义,假定有一些数据,现在将相似数据归到一起,簇识别会告诉我们这些簇到底都是些什么。聚类与分类的最大不同在
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- 二叉树算法 JAVA
爱掉发的小龙
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二叉树是一种常用的数据结构,它由一系列的节点组成,每个节点最多有两个子节点,分别称为左子节点和右子节点。在Java中,我们可以通过定义一个二叉树的节点类来实现二叉树算法。一个典型的二叉树节点类如下所示:classNode{intval;Nodeleft;Noderight;publicNode(intval){this.val=val;this.left=null;this.right=null;
- 《鸿蒙Next应用商店:人工智能开启智能推荐与运营新时代》
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在科技飞速发展的当下,鸿蒙Next系统的出现为操作系统领域带来了新的变革与机遇,而人工智能技术的融入更是让其应用商店的智能化推荐和运营迈向了一个全新的高度。用户画像精准构建在鸿蒙Next系统中,应用商店可以借助系统强大的权限管理和数据收集能力,全方位收集用户的多维度数据。通过对用户在应用商店内的浏览历史、下载记录、搜索关键词,以及在其他鸿蒙应用中的使用行为等多源数据进行汇总和分析,利用人工智能算法
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一叶_障目
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一、feature_importances_属性在机器学习中,分类和回归算法的feature_importances_属性用于衡量每个特征对模型预测的重要性。这个属性通常在基于树的算法中使用,通过feature_importances_属性,您可以了解哪些特征对模型的预测最为重要,从而可以进行特征选择或特征工程,以提高模型的性能和解释性。1、决策树1.1.sklearn.tree.Decision
- C语言 qsort 详解
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qsort1.定义:qsort,基于快速排序(QuickSort)算法的一个库函数,可以将一串整型类型、浮点类型、字符串类型、结构体类型等的数据进行排序。比冒泡排序,选择法排序好用,且速度更快。2.语法:具体语法如下:qsort(arr,sizeof(arr)/sizeof(arr[0]),sizeof(int),cmp)形参1:arr:需排序数组的首个元素的地址(切记不能用arr[0],arr[
- 遗传算法
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遗传算法(GA)一、什么是遗传算法?遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)是一类模仿生物进化过程的搜索启发式算法。它们是由约翰·霍兰德(JohnHolland)在20世纪70年代初提出的。遗传算法通过自然遗传机制(如选择、交叉、变异等)的模拟,对问题的潜在解进行进化,以期找到或逼近最优解。基本原理是类比达尔文进化论—“物竞天择,适者生存”其实很好理解,学过生物的都知道达尔文进化论的大概
- Kaggle欺诈检测:使用生成对抗网络(GAN)解决正负样本极度不平衡问题
Loving_enjoy
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###Kaggle欺诈检测:使用生成对抗网络(GAN)解决正负样本极度不平衡问题####引言在金融领域中,欺诈检测是一项至关重要的任务。然而,欺诈交易数据往往呈现出正负样本极度不平衡的特点,这给机器学习模型的训练带来了挑战。传统的分类算法在面对这种不平衡数据时,往往会导致模型对多数类(正常交易)过拟合,而对少数类(欺诈交易)的识别能力较差。为了解决这个问题,生成对抗网络(GAN)提供了一种有效的手
- 隐语课程 隐语架构概览学习笔记
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隐语架构包含:产品层、算法层、计算层、资源层和硬件层隐语产品:定位:通过可视化产品,降低终端用户的体验和演示成本。通过模块化API降低技术集成商的研发成本。人群画像:作为隐语的直观入口,隐语保护计算从业者均应该关注产品:SecretPad:轻量化安装、快速验证POC、可定制集成;多部署形态:中心模式、P2P模式全栈产品:MPC、TEE、SCQLSecretNote:Notebook形式、交互式建模
- PSO粒子群优化算法无人机路径规划
九亿AI算法优化工作室&
算法神经网络matlabpython人工智能
PSO算法源于对鸟群觅食行为的模拟,将每个粒子视为搜索空间中的一个潜在解。在无人机路径规划中,粒子的位置可表示无人机在空间中的路径点坐标等信息,速度则表示路径的变化趋势等。代码获取方式1:私信博主代码获取方式2利用同等价值的matlab代码兑换博主的matlab代码先提供matlab代码运行效果图给博主评估其价值,可以的话,就可以进行兑换。
- 一文读懂:无监督学习与有监督学习的区别与应用
码上飞扬
学习
在机器学习的世界里,无监督学习和有监督学习是两个最为常见且重要的概念。理解这两者的区别和应用场景,不仅有助于我们选择合适的算法和模型,还能帮助我们更好地解决实际问题。那么,什么是无监督学习和有监督学习呢?本文将带你详细了解这两种学习方式的定义、区别以及典型应用。目录无监督学习是什么?有监督学习是什么?无监督学习与有监督学习的主要区别无监督学习的典型应用有监督学习的典型应用如何选择合适的学习方法?1
- 【网络协议】【http】【https】TLS解决了HTTP存在的问题-加密通信+摘要,数字签名+CA证书
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网络协议网络协议httphttps
【网络协议】【http】【https】TLS解决了HTTP存在的问题-加密通信+摘要数字签名+CA证书ps:TLS前期发送的密码套件里面主要就是约定:密钥交换算法,签名算法,对称加密算法,摘要算法1加密通信一般选择非对称加密交换密钥对称加密进行后续通信解决了信息泄露问题1.1密钥交换算法(非对称加密)RAS,ECDHE公钥加密私钥解密的方式RAS通过三个随机数(客户端随机数+服务端随机数+客户端随
- LeetCode[Math] - #66 Plus One
Cwind
javaLeetCode题解AlgorithmMath
原题链接:#66 Plus One
要求:
给定一个用数字数组表示的非负整数,如num1 = {1, 2, 3, 9}, num2 = {9, 9}等,给这个数加上1。
注意:
1. 数字的较高位存在数组的头上,即num1表示数字1239
2. 每一位(数组中的每个元素)的取值范围为0~9
难度:简单
分析:
题目比较简单,只须从数组
- JQuery中$.ajax()方法参数详解
AILIKES
JavaScriptjsonpjqueryAjaxjson
url: 要求为String类型的参数,(默认为当前页地址)发送请求的地址。
type: 要求为String类型的参数,请求方式(post或get)默认为get。注意其他http请求方法,例如put和 delete也可以使用,但仅部分浏览器支持。
timeout: 要求为Number类型的参数,设置请求超时时间(毫秒)。此设置将覆盖$.ajaxSetup()方法的全局
- JConsole & JVisualVM远程监视Webphere服务器JVM
Kai_Ge
JVisualVMJConsoleWebphere
JConsole是JDK里自带的一个工具,可以监测Java程序运行时所有对象的申请、释放等动作,将内存管理的所有信息进行统计、分析、可视化。我们可以根据这些信息判断程序是否有内存泄漏问题。
使用JConsole工具来分析WAS的JVM问题,需要进行相关的配置。
首先我们看WAS服务器端的配置.
1、登录was控制台https://10.4.119.18
- 自定义annotation
120153216
annotation
Java annotation 自定义注释@interface的用法 一、什么是注释
说起注释,得先提一提什么是元数据(metadata)。所谓元数据就是数据的数据。也就是说,元数据是描述数据的。就象数据表中的字段一样,每个字段描述了这个字段下的数据的含义。而J2SE5.0中提供的注释就是java源代码的元数据,也就是说注释是描述java源
- CentOS 5/6.X 使用 EPEL YUM源
2002wmj
centos
CentOS 6.X 安装使用EPEL YUM源1. 查看操作系统版本[root@node1 ~]# uname -a Linux node1.test.com 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP Fri Feb 22 00:31:26 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [root@node1 ~]#
- 在SQLSERVER中查找缺失和无用的索引SQL
357029540
SQL Server
--缺失的索引
SELECT avg_total_user_cost * avg_user_impact * ( user_scans + user_seeks ) AS PossibleImprovement ,
last_user_seek ,
 
- Spring3 MVC 笔记(二) —json+rest优化
7454103
Spring3 MVC
接上次的 spring mvc 注解的一些详细信息!
其实也是一些个人的学习笔记 呵呵!
- 替换“\”的时候报错Unexpected internal error near index 1 \ ^
adminjun
java“\替换”
发现还是有些东西没有刻子脑子里,,过段时间就没什么概念了,所以贴出来...以免再忘...
在拆分字符串时遇到通过 \ 来拆分,可是用所以想通过转义 \\ 来拆分的时候会报异常
public class Main {
/*
- POJ 1035 Spell checker(哈希表)
aijuans
暴力求解--哈希表
/*
题意:输入字典,然后输入单词,判断字典中是否出现过该单词,或者是否进行删除、添加、替换操作,如果是,则输出对应的字典中的单词
要求按照输入时候的排名输出
题解:建立两个哈希表。一个存储字典和输入字典中单词的排名,一个进行最后输出的判重
*/
#include <iostream>
//#define
using namespace std;
const int HASH =
- 通过原型实现javascript Array的去重、最大值和最小值
ayaoxinchao
JavaScriptarrayprototype
用原型函数(prototype)可以定义一些很方便的自定义函数,实现各种自定义功能。本次主要是实现了Array的去重、获取最大值和最小值。
实现代码如下:
<script type="text/javascript">
Array.prototype.unique = function() {
var a = {};
var le
- UIWebView实现https双向认证请求
bewithme
UIWebViewhttpsObjective-C
什么是HTTPS双向认证我已在先前的博文 ASIHTTPRequest实现https双向认证请求
中有讲述,不理解的读者可以先复习一下。本文是用UIWebView来实现对需要客户端证书验证的服务请求,网上有些文章中有涉及到此内容,但都只言片语,没有讲完全,更没有完整的代码,让人困扰不已。但是此知
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis高级应用之事务处理、持久化操作、pub_sub、虚拟内存)
bijian1013
redis数据库NoSQL
3.事务处理
Redis对事务的支持目前不比较简单。Redis只能保证一个client发起的事务中的命令可以连续的执行,而中间不会插入其他client的命令。当一个client在一个连接中发出multi命令时,这个连接会进入一个事务上下文,该连接后续的命令不会立即执行,而是先放到一个队列中,当执行exec命令时,redis会顺序的执行队列中
- 各数据库分页sql备忘
bingyingao
oraclesql分页
ORACLE
下面这个效率很低
SELECT * FROM ( SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_FS_RETURN order by id desc) A ) WHERE RN <20;
下面这个效率很高
SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_
- 【Scala七】Scala核心一:函数
bit1129
scala
1. 如果函数体只有一行代码,则可以不用写{},比如
def print(x: Int) = println(x)
一行上的多条语句用分号隔开,则只有第一句属于方法体,例如
def printWithValue(x: Int) : String= println(x); "ABC"
上面的代码报错,因为,printWithValue的方法
- 了解GHC的factorial编译过程
bookjovi
haskell
GHC相对其他主流语言的编译器或解释器还是比较复杂的,一部分原因是haskell本身的设计就不易于实现compiler,如lazy特性,static typed,类型推导等。
关于GHC的内部实现有篇文章说的挺好,这里,文中在RTS一节中详细说了haskell的concurrent实现,里面提到了green thread,如果熟悉Go语言的话就会发现,ghc的concurrent实现和Go有点类
- Java-Collections Framework学习与总结-LinkedHashMap
BrokenDreams
LinkedHashMap
前面总结了java.util.HashMap,了解了其内部由散列表实现,每个桶内是一个单向链表。那有没有双向链表的实现呢?双向链表的实现会具备什么特性呢?来看一下HashMap的一个子类——java.util.LinkedHashMap。
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-抽象工厂模式-Abstract Factory
bylijinnan
abstract
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/
package design.pattern;
/*
* Abstract Factory Pattern
* 抽象工厂模式的目的是:
* 通过在抽象工厂里面定义一组产品接口,方便地切换“产品簇”
* 这些接口是相关或者相依赖的
- 压暗面部高光
cherishLC
PS
方法一、压暗高光&重新着色
当皮肤很油又使用闪光灯时,很容易在面部形成高光区域。
下面讲一下我今天处理高光区域的心得:
皮肤可以分为纹理和色彩两个属性。其中纹理主要由亮度通道(Lab模式的L通道)决定,色彩则由a、b通道确定。
处理思路为在保持高光区域纹理的情况下,对高光区域着色。具体步骤为:降低高光区域的整体的亮度,再进行着色。
如果想简化步骤,可以只进行着色(参看下面的步骤1
- Java VisualVM监控远程JVM
crabdave
visualvm
Java VisualVM监控远程JVM
JDK1.6开始自带的VisualVM就是不错的监控工具.
这个工具就在JAVA_HOME\bin\目录下的jvisualvm.exe, 双击这个文件就能看到界面
通过JMX连接远程机器, 需要经过下面的配置:
1. 修改远程机器JDK配置文件 (我这里远程机器是linux).
 
- Saiku去掉登录模块
daizj
saiku登录olapBI
1、修改applicationContext-saiku-webapp.xml
<security:intercept-url pattern="/rest/**" access="IS_AUTHENTICATED_ANONYMOUSLY" />
<security:intercept-url pattern=&qu
- 浅析 Flex中的Focus
dsjt
htmlFlexFlash
关键字:focus、 setFocus、 IFocusManager、KeyboardEvent
焦点、设置焦点、获得焦点、键盘事件
一、无焦点的困扰——组件监听不到键盘事件
原因:只有获得焦点的组件(确切说是InteractiveObject)才能监听到键盘事件的目标阶段;键盘事件(flash.events.KeyboardEvent)参与冒泡阶段,所以焦点组件的父项(以及它爸
- Yii全局函数使用
dcj3sjt126com
yii
由于YII致力于完美的整合第三方库,它并没有定义任何全局函数。yii中的每一个应用都需要全类别和对象范围。例如,Yii::app()->user;Yii::app()->params['name'];等等。我们可以自行设定全局函数,使得代码看起来更加简洁易用。(原文地址)
我们可以保存在globals.php在protected目录下。然后,在入口脚本index.php的,我们包括在
- 设计模式之单例模式二(解决无序写入的问题)
come_for_dream
单例模式volatile乱序执行双重检验锁
在上篇文章中我们使用了双重检验锁的方式避免懒汉式单例模式下由于多线程造成的实例被多次创建的问题,但是因为由于JVM为了使得处理器内部的运算单元能充分利用,处理器可能会对输入代码进行乱序执行(Out Of Order Execute)优化,处理器会在计算之后将乱序执行的结果进行重组,保证该
- 程序员从初级到高级的蜕变
gcq511120594
框架工作PHPandroidhtml5
软件开发是一个奇怪的行业,市场远远供不应求。这是一个已经存在多年的问题,而且随着时间的流逝,愈演愈烈。
我们严重缺乏能够满足需求的人才。这个行业相当年轻。大多数软件项目是失败的。几乎所有的项目都会超出预算。我们解决问题的最佳指导方针可以归结为——“用一些通用方法去解决问题,当然这些方法常常不管用,于是,唯一能做的就是不断地尝试,逐个看看是否奏效”。
现在我们把淫浸代码时间超过3年的开发人员称为
- Reverse Linked List
hcx2013
list
Reverse a singly linked list.
/**
* Definition for singly-linked list.
* public class ListNode {
* int val;
* ListNode next;
* ListNode(int x) { val = x; }
* }
*/
p
- Spring4.1新特性——数据库集成测试
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- C# Ajax上传图片同时生成微缩图(附Demo)
liyonghui160com
1.Ajax无刷新上传图片,详情请阅我的这篇文章。(jquery + c# ashx)
2.C#位图处理 System.Drawing。
3.最新demo支持IE7,IE8,Fir
- Java list三种遍历方法性能比较
pda158
java
从c/c++语言转向java开发,学习java语言list遍历的三种方法,顺便测试各种遍历方法的性能,测试方法为在ArrayList中插入1千万条记录,然后遍历ArrayList,发现了一个奇怪的现象,测试代码例如以下:
package com.hisense.tiger.list;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(上)——商业与市场篇
shoothao
seo商业与市场IT资源免费资源
A.网站模板+logo+服务器主机+发票生成
HTML5 UP:响应式的HTML5和CSS3网站模板。
Bootswatch:免费的Bootstrap主题。
Templated:收集了845个免费的CSS和HTML5网站模板。
Wordpress.org|Wordpress.com:可免费创建你的新网站。
Strikingly:关注领域中免费无限的移动优
- localStorage、sessionStorage
uule
localStorage
W3School 例子
HTML5 提供了两种在客户端存储数据的新方法:
localStorage - 没有时间限制的数据存储
sessionStorage - 针对一个 session 的数据存储
之前,这些都是由 cookie 完成的。但是 cookie 不适合大量数据的存储,因为它们由每个对服务器的请求来传递,这使得 cookie 速度很慢而且效率也不