- 从决策树到随机森林:Python机器学习里的“树形家族“深度实战与原理拆解
小张在编程
机器学习决策树随机森林
引言在机器学习的算法森林中,有一对"树形兄弟"始终占据着C位——决策树像个逻辑清晰的"老教授",用可视化的树状结构把复杂决策过程拆解成"是/否"的简单判断;而它的进阶版随机森林更像一支"精英军团",通过多棵决策树的"投票表决",在准确性与抗过拟合能力上实现了质的飞跃。无论是医疗诊断中的疾病预测,还是金融风控里的违约判别,这对组合都用强大的适应性证明着自己的"算法常青树"地位。今天,我们就从原理到实
- 什么是 PoS(权益证明)
MonkeyKing.sun
pos
PoS(ProofofStake,权益证明)是区块链中常用的一种共识算法,作为PoW(工作量证明)的替代方案,它通过“持币数量+持有时间”决定谁有权记账(打包区块),从而降低能耗、提升效率。一、什么是PoS(权益证明)?PoS是一种基于“持有代币数量”的区块链共识机制,持币越多、持币越久,获得打包新区块机会的概率越高。换句话说,不是靠算力挖矿,而是靠“你拥有多少币”来竞争记账权。二、PoS的核心原
- 实现make_power_of_two函数
洞阳
c++面试c++
目录代码make_power_of_two函数解析:将数值转换为大于等于它的最小2的幂一、函数功能与核心逻辑二、代码实现与逐行解析三、逐步骤原理解析四、位运算的数学原理五、不同输入的转换示例六、算法复杂度与适用场景七、与其他实现方式的对比八、注意事项总结代码该函数将任意n转换为大于等于n的最小2的幂(如n=10→16,n=16→16)size_tmake_power_of_two(size_tn)
- 深入详解:随机森林算法——概念、原理、实现与应用场景
猿享天开
算法随机森林机器学习
深入详解:随机森林算法——概念、原理、实现与应用场景随机森林(RandomForest,RF)是一种经典的集成学习算法,广泛应用于机器学习任务。本文将通过图文结合的方式,全面解析随机森林的核心原理、实现细节和应用实践,帮助读者建立系统认知。1.核心概念与直观理解1.1什么是随机森林?随机森林是一种基于决策树的集成学习算法,通过构建多棵决策树进行协同预测。其核心思想是"三个臭皮匠,顶个诸葛亮"——多
- 【项目实战】Redis使用场景之基于Redis实现分布式限流
本本本添哥
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一、技术概览1.1定义分布式限流是指在分布式系统中限制请求的速率,以保护后端服务不被过多的请求压垮。它可以帮助我们控制系统的负载,保证服务的稳定性。Redis是一个高性能的键值存储系统,常用于缓存、消息队列和实时分析等场景。由于其支持丰富的数据结构和原子操作,非常适合用来实现分布式限流。专业术语:令牌桶算法(TokenBucket):一种流量整形算法,允许突发流量但不超过平均速度。漏桶算法(Lea
- 人工智能大模型原理与应用实战:大模型在金融风控中的应用
AI天才研究院
LLM大模型落地实战指南大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
文章目录人工智能大模型原理与应用实战:大模型在金融风控中的应用01.背景介绍1.1金融风控的挑战1.2大模型的优势2.核心概念与联系2.1大模型在金融风控中的应用场景2.2大模型与传统风控技术的结合3.核心算法原理具体操作步骤3.1基于大模型的欺诈检测3.2基于大模型的信用评估4.数学模型和公式详细讲解举例说明4.1逻辑回归模型4.2XGBoost模型5.项目实践:代码实例和详细解释说明5.1基于
- Go项目限流全攻略:超越中间件的全方位解决方案
码农老gou
golang中间件开发语言
引言:限流在分布式系统中的重要性在当今高并发的互联网应用中,流量控制已成为保障系统稳定性的关键手段。一次突发的流量洪峰可能导致整个系统崩溃,造成不可估量的损失。作为Go开发者,我们常常会面临这样的面试问题:Go项目中如何实现限流?仅仅使用中间件就足够了吗?本文将深入探讨Go项目中的限流策略,分析中间件的局限性,并介绍超越中间件的全方位解决方案。一、常见限流算法解析1.令牌桶算法(TokenBuck
- 随机森林详解:原理、优势与应用实践
大千AI助手
人工智能Python#OTHER随机森林算法机器学习决策树人工智能DecisionTree数据挖掘
本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!随机森林介绍1.定义:随机森林是一种强大的、高度灵活的集成学习(EnsembleLearning)算法,主要用于分类和回归任务。它的核心思想是构建多棵决策树(DecisionTree),并将这些树的预测结果进行组合(例如,分类任务采用投票,回归任务采用
- 【第二章:机器学习与神经网络概述】03.类算法理论与实践-(3)决策树分类器
IT古董
人工智能课程机器学习算法神经网络
第二章:机器学习与神经网络概述第三部分:类算法理论与实践第三节:决策树分类器内容:信息增益、剪枝技术、过拟合与泛化能力。决策树是一种常用于分类和回归的树状结构模型,它通过一系列特征判断进行决策,有良好的可解释性。一、基本概念节点(Node):表示特征判断条件边(Branch):表示特征判断的结果路径叶子节点(Leaf):表示分类结果二、划分准则:信息增益(InformationGain)信息增益衡
- 算法练习-02
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今天给大家带来的是第二天的几道练习题,包括几道思路特别巧妙的算法题,以及提升的背包问题,相信这类问题对大家算法能力的提升还是十分有帮助的,希望大家学完可以给博主点一个关注。第一题:问题描述给定一个长度为n的数组a,小蓝希望从数组中选择若干个元素(可以不连续),并将它们重新排列,使得这些元素能够形成一个先严格递增然后严格递减的子序列(可以没有递增部分或递减部分)。你需要求出在满足这个条件下,最多可以
- 基于Redis分布式的限流
chi_666
redis分布式数据库
以下是基于Redis实现分布式限流的Java解决方案,包含多种限流算法和完整实现代码:一、限流算法选择与实现1.固定窗口算法(SimpleRateLimiter)publicclassRedisFixedWindowRateLimiter{privatefinalStringRedisTemplateredisTemplate;privatefinalStringscript="localcurr
- Web中间件性能调优指南:线程池、长连接与负载均衡的最佳实践
编程实战派-李工
《Java负载均衡中间件优化Tomcat调优Nginx配置性能工程线程池技术Keep-Alive优化
目录引言一、Web容器线程池配置不当1.1线程池参数的核心作用与影响1.2线程池大小计算模型1.3动态调优实践二、Keep-Alive机制配置缺陷2.1Keep-Alive的工作原理2.2典型配置问题与影响2.3优化配置建议三、负载均衡策略缺失3.1负载均衡的核心价值3.2主流负载均衡算法对比3.3Nginx关键配置优化四、全链路压测与调优方案4.1压测实施流程4.2典型优化案例4.3持续监控体系
- 从入门到精通:前端工程师必学的 JSON 全解析
前端视界
前端json状态模式ai
从入门到精通:前端工程师必学的JSON全解析关键词:JSON、前端工程师、数据交换、JavaScript、数据格式摘要:本文围绕前端工程师必学的JSON展开全面解析。从JSON的基本概念、背景知识入手,深入探讨其核心原理、算法实现、数学模型等方面。通过详细的代码示例和实际应用场景分析,帮助前端工程师从入门到精通掌握JSON的使用。同时,提供了丰富的学习资源、开发工具和相关论文推荐,最后对JSON的
- RDKit:药物化学和分子数据处理的强大工具库
碳酸的唐
机器学习人工智能
引言在药物研发、化学信息学和分子设计领域,高效处理和分析分子数据是至关重要的。RDKit作为一个开源的化学信息学和机器学习工具包,为研究人员和数据科学家提供了丰富的功能,包括分子操作、描述符计算、指纹生成、相似性比较、子结构搜索和分子可视化等。本文将详细介绍RDKit的主要功能、应用场景以及实际操作示例,展示这一强大工具在分子数据处理中的核心价值。RDKit简介RDKit是一个由C++和Pytho
- 【网络安全】对称密码体制
Hacker_xingchen
web安全安全网络
1.对称密码体制概述1.1定义与特点对称密码体制,也称为单钥密码体制,是一种加密方法,其中加密和解密过程使用相同的密钥。这种加密方式的主要特点包括简单、高效和计算速度快,适合于大量数据的快速加密和解密。对称密码体制的安全性完全依赖于密钥的保密性,一旦密钥被泄露,加密的安全性就会受到威胁。效率:对称密码算法通常比非对称密码算法要快,因为它们的算法结构相对简单,计算量较小。密钥管理:对称密码体制的密钥
- 黑马JVM解析笔记(六):深入理解JVM类加载机制与运行时优化
null不是我干的
JVMjvm笔记
1.JVM类加载类加载是Java虚拟机将描述类.class文件加载到内存,并对数据进行校验、转换解析和初始化,最终形成可以被JVM直接使用的Java类型的过程。核心阶段:加载—>连接—>初始化1.1加载,以jdk1.8为例类加载器先把Person.class字节码解析为InstanceKlass(底层是c++)结构,存放一些关键信息和对象的引用,生命周期与类加载器相同(类卸载时才释放)然后就是把新
- C++ 第三阶段项目二:异步日志系统
程序员弘羽
C++从入门到入土连载c++开发语言
目录一、项目目标二、功能需求1.核心功能2.扩展功能(后续可实现)三、实现思路1.整体架构设计2.关键技术点3.性能优化策略4.示例代码结构四、代码实现1.日志消息结构体2.线程安全队列(阻塞队列)3.日志处理器(后台线程)4.日志记录器(对外接口)五、运行示例1.示例代码:调用日志接口2.输出日志文件示例3.编译与运行六、代码关键点说明七、注意事项性能优化:线程安全:扩展性:八、扩展示例1.远程
- C++ 第三阶段 新标准库组件 - 第一节:std::optional、std::variant、std::any
程序员弘羽
C++从入门到入土连载c++开发语言
目录一、概述二、std::optional:可选值管理1.核心特性2.基本用法3.常见问题与解决方案三、std::variant:类型安全的联合体1.核心特性2.基本用法3.常见问题与解决方案四、std::any:任意类型的容器1.核心特性2.基本用法3.常见问题与解决方案五、对比与适用场景六、示例代码汇总示例1:std::optional在函数返回值中的应用示例2:std::variant实现状
- 47、文件系统操作与管理
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C++编程精华:从基础到高级C++文件系统std::filesystem
文件系统操作与管理1.文件系统的概述文件系统是操作系统中用于组织、管理和存储文件的数据结构。在C++中,文件系统的操作主要依赖于标准库中的头文件,该库提供了丰富的API来处理文件和目录。通过std::filesystem命名空间,开发者可以轻松地进行文件路径解析、目录遍历、文件属性查询等操作,极大地提高了代码的可读性和可维护性。2.库简介C++17引入了库,使得文件系统操作更加简便和高效。std:
- C++魔塔基础版
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魔塔是一款经典的策略类游戏。本文将基于C++与EasyX图形库,实现魔塔的基础改编版,相较于原版,增加了升级、血量上限等功能,设计了四层地图与出乎意料的结局,并合理安排数值,使游戏趣味性与挑战性兼备。一点小小的建议:如果想要自己独自实现魔塔,可以先实现控制台版本,再图形化、插入音乐。文章难免有疏漏失误,还请读者指出。本文重点不在于详细介绍实现魔塔的各种技术细节,想要根据本文实现自己的魔塔,必然需要
- C++ 第三阶段 新标准库组件 - 第二节:std::filesystem(文件系统操作)
程序员弘羽
C++从入门到入土连载c++开发语言
目录一、std::filesystem概述1.核心作用2.核心组件二、std::filesystem的基本用法1.路径操作(std::filesystem::path)(1)路径构造与拼接(2)路径分解(3)路径修改2.目录与文件操作(1)创建目录(2)删除目录(3)检查文件存在(4)查询文件属性3.目录遍历(1)非递归遍历(2)递归遍历(3)过滤条件4.文件与目录操作(1)复制文件或目录(2)移
- 【学习】《算法图解》第七章学习笔记:树
程序员
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
- OpenCV 三维重建实战:从工业检测到自动驾驶,3 大场景代码全解析
从零开始学习人工智能
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:工业零部件三维建模与检测案例背景:在汽车制造工厂,对于复杂形状的发动机零部件质量检测与逆向工程需求,需要高精度的三维模型。传统检测方法效率低且精度有限,而三维重建技术可快速获取零部件三维信息,实现高效检测与设计优化。技术实现:使用多个相机从不同角度拍摄零部件,利用calib3d模块进行相机标定,获取准确的相机内参和外参。通过特征点检测与匹配算法(如SIFT、ORB等)找到不同图像间的对应点,再用
- Deepoc大模型在半导体设计优化与自动化
Deepoch
自动化运维人工智能机器人单片机ai科技
大模型在半导体设计领域的应用已形成多维度技术渗透,其核心价值在于通过数据驱动的方式重构传统设计范式。以下从技术方向、实现路径及行业影响三个层面展开详细分析:参数化建模与动态调优基于物理的深度学习模型(如PINNs)将器件物理方程嵌入神经网络架构,实现工艺参数与电学性能的非线性映射建模。通过强化学习框架(如PPO算法)动态调整掺杂浓度、栅极长度等关键参数,在3nm节点下实现驱动电流提升18%的同时降
- 卷积神经网络
亿只小灿灿
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一、引言在当今人工智能的浪潮中,卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)无疑是一颗璀璨的明星。它在图像识别、语音处理、自然语言处理等众多领域取得了巨大的成功,极大地推动了人工智能技术的发展。那么,什么是卷积神经网络?它的算法原理是什么?本文将深入探讨这些问题,并通过Python代码实现一个简单的卷积神经网络,以帮助读者更好地理解和掌握这一强大的技术。二、卷积神经
- c++多线程编写网络聊天室程序(socket)
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先版本信息调用函数AfxSocketInit1BOOLCChatDlg::InitSocket(){m_socket=socket(AF_INET,SOCK_DGRAM,0);if(INVALID_SOCKET==m_socket){MessageBox("套接字创建失败!");returnFALSE;}SOCKADDR_INaddrSock;addrSock.sin_family=AF_INET
- 【数据挖掘】分类算法学习—ID3
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分类算法学习—ID3ID3(IterativeDichotomiser3)是一种经典的决策树学习算法,由RossQuinlan于1986年提出,主要用于处理离散特征的分类问题。其核心思想是通过信息增益选择最优特征进行节点分裂,递归构建决策树。要求:理解并掌握ID3算法,理解算法的原理,能够实现算法,并对给定的数据集进行分类,分析个人参股的情况代码实现:importpandasaspdimportn
- 【C++】实验八
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题目:1、求面积,输入底和高,输出三角形的面积,循环上述输入输出过程,直到输入为负数时,程序输出“结束”。思路:写一个循环,输入为负时跳出,在循环内输入底和高输出三角形面积2、输出1000以内,能被2,7,9任意两个整除的数。每行输出5个。思路:用for循环来取出每一个数,再用逻辑表达式来分别判断3、输出两个数(含这两个数)之间所有奇数的和思路:需要两个由键盘输入的变量当作范围,用逻辑表达式进行判
- C++入门笔记
张峻铖
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写在开头初衷:对于一个程序员/算法工程师来说,只会Python未免过于单薄了。出于未来找工作的需要,开始学习C++,并使用C++刷LeetCode。背景:本科有C语言课程,甚至学过汇编,研究生阶段主要使用Python。提醒:该系列文章以尽可能快地应用C++(刷题)为目的,暂以B站黑马程序员C++教程为教材,主要记录重点内容和对个人来讲不易理解或陌生的内容,具有较浓的个人笔记特点,因此,在全面性和权
- 【5分钟力扣】1160.拼写单词(python3实现)
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金鞍少年的刷题之路字符串leetcode力扣1160题python拼写单词
文章目录一、前言二、题目三、哈希表解法3.1哈希表基本概念3.2解题思路3.3代码实例四、字符串比较解法4.1解题思路4.2代码实例一、前言如果放弃太早,你永远都不知道自己会错过什么。每天五分钟,看懂一道简单、中等难度的算法题,尽可能将复杂的题讲清楚。疯狂学习python中,2020-07-20更新二、题目给你一份『词汇表』(字符串数组)words和一张『字母表』(字符串)chars。假如你可以用
- ios内付费
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ios内付费
近年来写了很多IOS的程序,内付费也用到不少,使用IOS的内付费实现起来比较麻烦,这里我写了一个简单的内付费包,希望对大家有帮助。
具体使用如下:
这里的sender其实就是调用者,这里主要是为了回调使用。
[KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
- 20 款优秀的 Linux 终端仿真器
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux自学linux教程
终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。(LCTT 译注:终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟,不过在当今的 Linux 环境中,常指通过远程或本地方式连接的伪终端,俗称“终端”。)
你能从开源世界中找到大量的终端仿真器,它们
- Solr Deep Paging(solr 深分页)
eksliang
solr深分页solr分页性能问题
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2148370
作者:eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述
长期以来,我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数,查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
- 数据库面试题
18289753290
面试题 数据库
1.union ,union all
网络搜索出的最佳答案:
union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果,而union all则将所有的结果全部显示出来,不管是不是重复。
Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序;
Union All:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序;
2.索引有哪些分类?作用是
- Android TV屏幕适配
酷的飞上天空
android
先说下现在市面上TV分辨率的大概情况
两种分辨率为主
1.720标清,分辨率为1280x720.
屏幕尺寸以32寸为主,部分电视为42寸
2.1080p全高清,分辨率为1920x1080
屏幕尺寸以42寸为主,此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有
适配遇到问题,已1080p尺寸为例:
分辨率固定不变,屏幕尺寸变化较大。
如:效果图尺寸为1920x1080,如果使用d
- Timer定时器与ActionListener联合应用
永夜-极光
java
功能:在控制台每秒输出一次
代码:
package Main;
import javax.swing.Timer;
import java.awt.event.*;
public class T {
private static int count = 0;
public static void main(String[] args){
- Ubuntu14.04系统Tab键不能自动补全问题解决
随便小屋
Ubuntu 14.04
Unbuntu 14.4安装之后就在终端中使用Tab键不能自动补全,解决办法如下:
1、利用vi编辑器打开/etc/bash.bashrc文件(需要root权限)
sudo vi /etc/bash.bashrc
接下来会提示输入密码
2、找到文件中的下列代码
#enable bash completion in interactive shells
#if
- 学会人际关系三招 轻松走职场
aijuans
职场
要想成功,仅有专业能力是不够的,处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢?在此,教您简单实用的三个窍门。
第一,多汇报
最近,管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们,做下属最关键的就是要多请示汇报,让上司随时了解你的工作进度,有了新想法也要及时建议。不知不觉,你就有了“追随力”,上司会越来越了解和信任你。
第二,勤沟通
团队的力
- 《O2O:移动互联网时代的商业革命》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
移动互联网的未来:碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。
O2O:Online to OffLine 线上线下活动
O2O就是在移动互联网时代,生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。
手机二维码本质:O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。
线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟,让不同地域、不同需求的人
- js实现图片随鼠标滚动的效果
百合不是茶
JavaScript滚动属性的获取图片滚动属性获取页面加载
1,获取样式属性值
top 与顶部的距离
left 与左边的距离
right 与右边的距离
bottom 与下边的距离
zIndex 层叠层次
例子:获取左边的宽度,当css写在body标签中时
<div id="adver" style="position:absolute;top:50px;left:1000p
- ajax同步异步参数async
bijian1013
jqueryAjaxasync
开发项目开发过程中,需要将ajax的返回值赋到全局变量中,然后在该页面其他地方引用,因为ajax异步的原因一直无法成功,需将async:false,使其变成同步的。
格式:
$.ajax({ type: 'POST', ur
- Webx3框架(1)
Bill_chen
eclipsespringmaven框架ibatis
Webx是淘宝开发的一套Web开发框架,Webx3是其第三个升级版本;采用Eclipse的开发环境,现在支持java开发;
采用turbine原型的MVC框架,扩展了Spring容器,利用Maven进行项目的构建管理,灵活的ibatis持久层支持,总的来说,还是一套很不错的Web框架。
Webx3遵循turbine风格,velocity的模板被分为layout/screen/control三部
- 【MongoDB学习笔记五】MongoDB概述
bit1129
mongodb
MongoDB是面向文档的NoSQL数据库,尽量业界还对MongoDB存在一些质疑的声音,比如性能尤其是查询性能、数据一致性的支持没有想象的那么好,但是MongoDB用户群确实已经够多。MongoDB的亮点不在于它的性能,而是它处理非结构化数据的能力以及内置对分布式的支持(复制、分片达到的高可用、高可伸缩),同时它提供的近似于SQL的查询能力,也是在做NoSQL技术选型时,考虑的一个重要因素。Mo
- spring/hibernate/struts2常见异常总结
白糖_
Hibernate
Spring
①ClassNotFoundException: org.aspectj.weaver.reflect.ReflectionWorld$ReflectionWorldException
缺少aspectjweaver.jar,该jar包常用于spring aop中
②java.lang.ClassNotFoundException: org.sprin
- jquery easyui表单重置(reset)扩展思路
bozch
formjquery easyuireset
在jquery easyui表单中 尚未提供表单重置的功能,这就需要自己对其进行扩展。
扩展的时候要考虑的控件有:
combo,combobox,combogrid,combotree,datebox,datetimebox
需要对其添加reset方法,reset方法就是把初始化的值赋值给当前的组件,这就需要在组件的初始化时将值保存下来。
在所有的reset方法添加完毕之后,就需要对fo
- 编程之美-烙饼排序
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
/*
*《编程之美》的思路是:搜索+剪枝。有点像是写下棋程序:当前情况下,把所有可能的下一步都做一遍;在这每一遍操作里面,计算出如果按这一步走的话,能不能赢(得出最优结果)。
*《编程之美》上代码有很多错误,且每个变量的含义令人费解。因此我按我的理解写了以下代码:
*/
- Struts1.X 源码分析之ActionForm赋值原理
chenbowen00
struts
struts1在处理请求参数之前,首先会根据配置文件action节点的name属性创建对应的ActionForm。如果配置了name属性,却找不到对应的ActionForm类也不会报错,只是不会处理本次请求的请求参数。
如果找到了对应的ActionForm类,则先判断是否已经存在ActionForm的实例,如果不存在则创建实例,并将其存放在对应的作用域中。作用域由配置文件action节点的s
- [空天防御与经济]在获得充足的外部资源之前,太空投资需有限度
comsci
资源
这里有一个常识性的问题:
地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的.....
就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制....
&
- ORACLE临时表—ON COMMIT PRESERVE ROWS
daizj
oracle临时表
ORACLE临时表 转
临时表:像普通表一样,有结构,但是对数据的管理上不一样,临时表存储事务或会话的中间结果集,临时表中保存的数据只对当前
会话可见,所有会话都看不到其他会话的数据,即使其他会话提交了,也看不到。临时表不存在并发行为,因为他们对于当前会话都是独立的。
创建临时表时,ORACLE只创建了表的结构(在数据字典中定义),并没有初始化内存空间,当某一会话使用临时表时,ORALCE会
- 基于Nginx XSendfile+SpringMVC进行文件下载
denger
应用服务器Webnginx网络应用lighttpd
在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式,如下代码所示。
@RequestMapping("/courseware/{id}")
public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
- scanf接受char类型的字符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日22:35:54
目的:学习char只接受一个字符
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
char ch;
scanf("%d", &i);
printf("i = %d\n", i);
scanf("%
- 学编程的价值
dcj3sjt126com
编程
发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助
像这位朋友学习:
http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html
VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员,资深的
- 二维数组(矩阵)对角线输出
飞天奔月
二维数组
今天在BBS里面看到这样的面试题目,
1,二维数组(N*N),沿对角线方向,从右上角打印到左下角如N=4: 4*4二维数组
{ 1 2 3 4 }
{ 5 6 7 8 }
{ 9 10 11 12 }
{13 14 15 16 }
打印顺序
4
3 8
2 7 12
1 6 11 16
5 10 15
9 14
13
要
- Ehcache(08)——可阻塞的Cache——BlockingCache
234390216
并发ehcacheBlockingCache阻塞
可阻塞的Cache—BlockingCache
在上一节我们提到了显示使用Ehcache锁的问题,其实我们还可以隐式的来使用Ehcache的锁,那就是通过BlockingCache。BlockingCache是Ehcache的一个封装类,可以让我们对Ehcache进行并发操作。其内部的锁机制是使用的net.
- mysqldiff对数据库间进行差异比较
jackyrong
mysqld
mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本,可以用来对比不同数据库之间的表结构,或者同个数据库间的表结构
如果在windows下,直接下载mysql-utilities安装就可以了,然后运行后,会跑到命令行下:
1) 基本用法
mysqldiff --server1=admin:12345
- spring data jpa 方法中可用的关键字
lawrence.li
javaspring
spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。
查询的关键字为find
删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x)
统计的关键字为count (>=1.7.x)
修改需要使用@Modifying注解
@Modifying
@Query("update User u set u.firstna
- Spring的ModelAndView类
nicegege
spring
项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类,一直很好奇spring怎么实现的?
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* yo
- 搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda
rensanning
centos
(一)rsync
Server端
# yum install rsync
# vi /etc/xinetd.d/rsync
service rsync
{
disable = no
flags = IPv6
socket_type = stream
wait
- Learn Nodejs 02
toknowme
nodejs
(1)npm是什么
npm is the package manager for node
官方网站:https://www.npmjs.com/
npm上有很多优秀的nodejs包,来解决常见的一些问题,比如用node-mysql,就可以方便通过nodejs链接到mysql,进行数据库的操作
在开发过程往往会需要用到其他的包,使用npm就可以下载这些包来供程序调用
&nb
- Spring MVC 拦截器
xp9802
spring mvc
Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter
HandlerInterceptorAdapter.java 1 public abstract class HandlerInterceptorAdapter implements HandlerIntercep