- 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
- 【AI大模型】26、算力受限下的模型工程:从LoRA到弹性智能系统的优化实践
无心水
AI大模型人工智能搜索引擎LoRA大语言模型微调模型压缩知识蒸馏量化技术
引言:算力瓶颈与模型工程的突围之路在人工智能领域,大语言模型的发展正呈现出参数规模爆炸式增长的趋势。从GPT-3的1750亿参数到PaLM的5400亿参数,模型能力的提升往往伴随着对算力资源的极度渴求。然而,对于大多数企业和研究者而言,动辄数百GB的显存需求、数十万块GPU的训练集群显然是难以企及的"算力鸿沟"。当面对"无米之炊"的困境时,模型工程技术成为突破算力瓶颈的核心路径——通过算法创新而非
- Python编程:使用 YOLO 目标检测
倔强老吕
python开发语言
YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种基于深度学习的实时目标检测算法,由JosephRedmon等人于2016年首次提出。与传统的两阶段目标检测方法(如R-CNN系列)不同,YOLO将目标检测任务视为一个单一的回归问题,直接在图像上进行一次推理即可预测边界框和类别概率。YOLO的核心思想单次前向传播(SingleShotDetection):YOLO只需对输入图像进行一次神经网络推理,就
- 基于YOLOv8和Faster R-CNN的输电线路异物目标检测项目 检测 输电线异物数据集 输电线缺陷数据集 绝缘子 如何使用YOLOv8和Faster R-CNN训练输电线路异物目标检测数据集
QQ67658008
YOLOr语言cnn输电线路绝缘子线路异物目标检测
电力篇-输电线路缺陷数据集输电线路异物目标检测数据集16000张5种检测目标:‘burst’-爆裂‘defect’-缺陷‘foreign_obj’-异物‘insulator’-绝缘体‘nest’-窝(巢)带标注-YOLO格式可直接用于YOLO系列目标检测算法模型训练如何使用YOLOv8和FasterR-CNN训练输电线路异物目标检测数据集的详细步骤和代码。假设数据集包含16000张图片和5种检测目
- 【NodeJs】【npm】npm安装electron报错
果壳~
npmelectron前端
解决问题npm安装electron报错一般来说是镜像源的问题。electron的镜像源与一般的vue之类的镜像源地址不一样需要单独配置。npm读取的全局配置一般是在C:\Users\{用户}\.npmrc这个配置文件中。如果你找不到你的配置文件可以执行如下命令,#执行后会直接用txt打开你的配置文件进行修改保存即可npmconfigeditcache=D:\Develop\nodeJs\node_
- 性能测试需求分析详解
点击文末小卡片,免费获取软件测试全套资料,资料在手,涨薪更快1、客户方提出客户方能提出明确的性能需求,说明对方很重视性能测试,这样的企业一般是金融、电信、银行、医疗器械等;他们一般对系统的性能要求非常高,对性能也非常了解。提出需求也比较明确。曾经有一个银行项目,已经到最后的性能测试极端,因为数据库设计不合理,导致性能出现很大的问题,最终不得不把整合项目作废,对于这样的项目,其实从分析设计阶段就应该
- 不懂的还在争论AI,懂行的已用Python+DeepSeek变现!逆袭机会就在AI应用层
渡难繁辰
python开发人工智能拥抱AI人工智能pythonai
最近总有种错觉:AI时代轰轰烈烈,普通人却只能当看客?大模型训练动辄千万美金,算法高深莫测,似乎离我们太远。别急,AI真正的革命性力量,正从神秘实验室涌向普通人的键盘——它的名字叫“AI应用层”。而拿到这张船票的钥匙,就是你早该学起来的:Python。当质疑者还在争论“AI能否取代人类”,行动派已用DeepSeek+LangChain开发智能应用月入五位数!巨头烧钱搭台,我们轻量唱戏!科技大佬砸重
- 【学习】《算法图解》第六章学习笔记:广度优先搜索
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前言《算法图解》第六章为我们介绍了一种基础且强大的图搜索算法——**广度优先搜索(Breadth-FirstSearch,BFS)**。这种算法能够系统地探索图中的节点,常用于解决两类核心问题:一是判断从一个节点到另一个节点是否存在路径;二是在无权图中找到两个节点之间的最短路径。本笔记将深入探讨图的基本概念、BFS的工作原理、其实现方式以及相关的性能分析。一、图(Graph)简介在讨论BFS之前,
- 【AI】MCP协议详解与应用实践
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AIMCP人工智能
一、MCP协议简介MCP(ModelContextProtocol)是一种开放标准协议,由Anthropic推出,旨在建立AI模型与外部工具、数据和系统之间的桥梁。通过MCP,AI模型可以请求使用外部工具完成特定任务,并将结果返回给模型,从而提供更准确的回应。1.MCP的核心价值功能扩展:让AI能够访问外部数据、API和工具自动化工作流:通过工具可以自动化许多开发任务定制化能力:根据特定需求定制A
- MATLAB算法实战应用案例精讲-【数模应用】主效应&交互效应&单独效应
林聪木
matlab算法开发语言
目录前言几个相关概念因素和水平主效应单纯主效应交互作用效应或影响(effect)因素之间的相互制约和影响两因素交互作用三因素及多因素交互作用几个高频面试题目什么是主效应,交互效应,单独效应?回归分析中是必须加入控制变量的吗?如果假如控制变量之后,显著性不高了该怎么办?控制变量说明控制变量选择控制变量处理主效应和交互效应的联系与区别如何依据主效应和交互效应描述结果?算法原理数学模型主效应二分变量交互
- 【学习】《算法图解》第七章学习笔记:树
自学也学好编程
程序人生
前言在前面的章节中,我们学习了数组、链表、散列表等基本数据结构,以及一些基础算法。本章将介绍一种非常重要的数据结构——树(Tree),特别是二叉搜索树(BinarySearchTree)。树结构在计算机科学中应用广泛,从文件系统到数据库再到人工智能,都能看到树的身影。《算法图解》第七章深入浅出地介绍了树的基本概念、实现和应用,帮助读者理解这一关键数据结构。一、树的基本概念(一)什么是树树是一种分层
- 常见排序方法大全
实相无相
算法排序算法数据结构
这篇文章主要讨论各种常见的排序算法,包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、堆排序、希尔排序、归并排序、基数排序等。每种排序算法都有它自己的特点。本文将对这些算法的工作原理、特点、时间复杂度等方面进行介绍,并且给出实现示例。一:基本定义冒泡排序(BubbleSort):是一种简单的排序算法,它重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果它们的顺序错误就把它们交换过来。插入排序(Insert
- 【通过pip安装 Open-WebUI 快速使用入门】
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OpenWebUI是一个可扩展、功能丰富且用户友好的自托管AI平台,旨在完全离线操作。它支持各种LLM运行器,如Ollama和OpenAI兼容的API,内置RAG推理引擎,使其成为强大的AI部署解决方案。使用Docker快速入门如果Ollama在您的计算机上,请使用以下命令:dockerrun-d-p3000:8080--add-host=host.docker.internal:host-gat
- Redis——》双写一致性
思考:项目为什么要用redis?redis配置集群了吗?怎么配的?几台机器?单台redis的压力多少?一、我们为什么引入redis?一定要根据业务场景来,首先分析读写情况,再来考虑要不要引入redis读少写多:不要引用redis读多写多:适当引用redis(可以减少mysql数据库压力,如果不引用,可以使用数据库的主从复制,读写分离)读少写少:不要引用redis(根本没有必要)读多写少:可以引用r
- MySQL(106)如何设计分片键?
辞暮尔尔-烟火年年
MySQLmysql数据库
设计分片键(ShardingKey)是数据库分片的核心,它决定了将数据分配到不同分片的方式。一个好的分片键应该能够均衡地分布数据,避免热点问题,提高查询性能。下面将详细介绍如何设计分片键,并结合代码进行说明。1.选择分片键的考虑因素唯一性和可变性:分片键应该具有唯一性或较高的离散度,避免集中在某些分片。查询模式:根据查询模式选择合适的分片键,以优化查询性能。数据增长:考虑数据量的增长,分片键应能支
- MySQL(105) 如何进行数据库分片?
辞暮尔尔-烟火年年
MySQL数据库mysql
数据库分片(Sharding)是一种将数据库表的数据分布到多个物理数据库实例上的技术,以提高数据库的性能和可扩展性。下面将详细介绍如何在Java中实现数据库分片,包括分片策略、分片管理和数据访问。1.环境准备假设我们使用SpringBoot和MySQL,并且需要分片的表是users表。2.分片策略常见的分片策略有哈希分片(HashSharding)、范围分片(RangeSharding)和列表分片
- Python性能优化指南:让你的代码提速10倍的实用技巧
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Python以其简洁易用著称,但在性能方面常被诟病。其实,通过一些实用的优化技巧,你的Python代码性能完全可以提升数倍甚至十倍。本文将结合实际经验,系统介绍Python性能优化的常见思路与方法,并给出具体案例,助你写出高效的Python程序。1.算法与数据结构优化优先选择合适的数据结构:如查找用set/dict,顺序存储用list。避免不必要的嵌套循环,能用集合操作、字典映射解决的,绝不用暴力
- 缓存和数据库一致性问题
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后端Go缓存数据库
更新数据库后直接更新缓存方案直接更新缓存的核心优势减少缓存穿透风险:直接设置缓存可以避免缓存删除后短期内的缓存穿透问题(即大量请求穿透到数据库)。尤其在高频更新场景下,连续写入时可减少缓存未命中的概率。数据一致性优先:直接获取最新的数据库记录后立即更新缓存,确保缓存数据与数据库强一致,避免传统"删除缓存+后续查询重建"模式可能产生的短暂数据不一致窗口。理论上直接更新缓存是可以带来上述的这些有点。尤
- 【行云流水a】淘天联合爱橙开源强化学习训练框架ROLL OpenRL/openrl PPO-for-Beginners: 从零开始实现强化学习算法PPO 强化学习框架verl 港大等开源GoT-R1
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开源算法
以下是DQN(DeepQ-Network)和PPO(ProximalPolicyOptimization)的全面对比流程图及文字解析。两者是强化学习的核心算法,但在设计理念、适用场景和实现机制上有显著差异:graphTDA[对比维度]-->B[算法类型]A-->C[策略表示]A-->D[动作空间]A-->E[学习机制]A-->F[探索方式]A-->G[稳定性]A-->H[样本效率]A-->I[关键
- 【AI成长会】针对高并发场景下基于用户ID的聊天接口优化方案,包含5个核心方法
以下是针对高并发场景下基于用户ID的聊天接口优化方案,包含5个核心方法、对比表格及权威来源:5大优化方案1.索引优化机制:对user_id字段添加B+树索引,联合查询字段使用覆盖索引(如(user_id,timestamp))优化点:减少全表扫描,提升索引命中率适用场景:基础优化,所有规模均需2.缓存层引入(Redis/Memcached)机制:使用Redis存储用户最近聊天记录(Key:user
- LeetCode Hot100(二分)
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LeetCodeHot100题解leetcode算法职场和发展
35.搜索插入位置题意给定一个排序数组和一个目标值,在数组中找到目标值,并返回其索引。如果目标值不存在于数组中,返回它将会被按顺序插入的位置。请必须使用时间复杂度为O(logn)的算法。题解首先理解二分的做法,我们对于一个有序的序列,每一次都查询他中间的位置,如果当前位置大于他,那就肯定在大于他的那侧,反之就在他小于他的那侧,代码实现如下代码importjava.util.ArrayList;im
- django+drf 前后端分离总结(1)
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pythondjangopython后端
django常见问题django设计模式django的内置组件认证组件auth模块models用户模型主要有下面几个字段:username、password、email、first_name、last_name一般我们继承AbstractUser去扩展#注意要在setting设置这个、重载系统的用户,让UserProfile生效AUTH_USER_MODEL='users.UserProfile'
- 技术实录-从 MySQL 启动失败到大小写兼容恢复:一次完整故障排查复盘20250614
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技术实录|从MySQL启动失败到大小写兼容恢复:一次完整故障排查复盘作者:Narutolxy|日期:2025-06-14|标签:MySQL、权限修复、大小写敏感、数据迁移引言:一次意外引发的MySQL修复实践在一次对客户MySQL数据库进行表迁移和大小写兼容性调整的过程中,我遇到了一个典型但复杂的问题——MySQL配置了lower_case_table_names=1后无法启动,root用户密码遗
- 《三生原理》如何优化注意力机制?
AI辅助创作:《三生原理》通过融合《周易》哲学的数理模型,对注意力机制进行了多维度优化,主要体现在动态计算重构、位置编码革新与训练效率提升三方面,具体路径如下:一、动态筛网替代传统注意力计算三级筛网分层过滤初级筛网:基于素数参数化公式(p=3(2n+1)+2(2n+m+1))预判无效特征交互,压缩注意力计算范围,减少多头冗余计算45%。中级判据:引入五行属性权重动态分配机制,依据模
- 深入理解提示词工程:原理、分类与实战应用
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AI2025人工智能
一、什么是提示词工程(PromptEngineering)提示词工程是指通过设计和优化与大模型(如ChatGPT、文心一言等)交互的“提示词(Prompt)”,以获得更准确、更高效、更符合预期的模型输出结果的技术和方法。它是大模型应用开发中的核心环节。二、提示词的主要类型1.系统提示词(SystemPrompt)由开发者或系统设定,通常在对话开始时就注入,定义AI的角色、行为边界、风格、输出格式等
- 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
- 半导体器件仿真:二极管仿真_(6).仿真参数设置与优化
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仿真参数设置与优化在半导体器件仿真中,二极管的仿真参数设置与优化是非常关键的步骤。合理的参数设置不仅能够提高仿真的准确性,还能有效减少计算时间和资源消耗。本节将详细介绍二极管仿真中常用的参数,以及如何通过优化这些参数来提升仿真的效率和精度。1.基本仿真参数1.1温度参数温度参数是二极管仿真中不可或缺的一部分。温度直接影响二极管的性能,包括伏安特性、反向击穿电压等。在仿真软件中,温度参数通常是一个全
- 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
- FastAPI vs Flask vs Django:Python Web框架全面对比
天天进步2015
pythonpythonfastapiflask
Python作为最受欢迎的编程语言之一,其Web开发生态极为丰富。FastAPI、Flask和Django是当前主流的三大PythonWeb框架,各有千秋。本文将从架构设计、开发效率、性能表现、生态支持、适用场景等方面,全面对比这三大框架,帮助开发者选择最适合自己的技术栈。目录框架简介架构设计与理念开发效率与易用性性能对比生态与扩展性典型应用场景总结与选型建议参考资料框架简介FastAPI定位:新
- Android 13 接入 MediaSession 指南
Code_onepage
android
Android13接入MediaSession指南一、MediaSession概述传统音乐播放应用架构需优先保障音频后台播放,传统方案依赖独立Service异步加载资源并处理播放控制,通过Binder或广播实现界面通信。扩展通知栏控制需额外构建广播接收器,锁屏交互则依赖AIDL等跨进程技术,多终端协同更导致架构复杂化。MediaSession框架通过C/S架构解耦界面与服务层,核心组件包含Medi
- 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