- 【机器学习】机器学习入门基础普及介绍(面向新人小白)
偷偷的卷
机器学习人工智能python学习
hello大家好!机器学习的小文章如期而至~还是和数据结构的顺序一样,也是从头开始描述,有基础的朋友可以看目录划重点哈OK,咱们话不多说,直奔主题!本次介绍也是根据我之前学习的经验来选择相应的内容,也参考了带我的教授的一些教学内容,所以可以说是经历之谈,不是那种方方面面俱全的百科,略写的部分后续的文章还会展开讲的,不好理解的地方也带过了或者没有提及,毕竟是入门嘛(顺带一提,这位教授来自MIT,大家
- jvm学习笔记
丢个芒果
jvm学习笔记
jvm学习笔记文章目录jvm学习笔记前言一、jvm的内存结构?1.类加载器1.1.双亲委派2.运行时数据区2.1.程序计数器2.2.虚拟机栈2.3.本地方法栈2.4.方法区2.5.堆2.5.1.堆的结构2.5.2.GC过程2.5.3.三色标记2.5.4.垃圾收集器类型二.什么是对象1.对象的结构前言说到jvm,就很容易想到jdk,jre,jvm,众所周知,jre是java运行环境,jdk是java
- ffmpeg4.1 源码学习之-转封装
xfc_1939
ffmpeg学习ffmpeg
前言ffmpeg的源码量非常的多,而且非常繁杂,非常多的函数,如果一个函数一个函数看的话要花费比较多的时间。所以本文通过跟踪ffmpeg转封装的过程来学习ffmpeg的源码具体转封装的命令:ffmpeg-i1_cut.flv-ccopy-fmp41.mp4在学习过程中,如果遇到libavformat、libavcodec、libavutils等库的主要函数,将单独写一篇文章进行分析为了减少篇幅,源
- 真正适合小白的机器学习入门(python基础小白也能行)
一心向上的小奥
机器学习入门机器学习python人工智能
算法一Kmeans聚类原理:K-Means是一种非常经典的聚类算法,其基本思想是:基于给定的数据点集合,通过迭代过程寻找k个聚类中心,使得各数据点到其最近聚类中心的距离之和最小。方法概述:初始化:随机选择k个数据点作为初始的聚类中心。分配:将每个数据点分配给最近的聚类中心。更新:根据分配的结果,重新计算每个聚类的中心。重复:重复步骤2和步骤3,直到聚类中心不再改变或达到最大迭代次数代码实现impo
- Docker学习--容器操作相关命令--docker logs 命令
geek_super
docker
dockerlogs命令的作用:用于获取和查看容器的日志输出,非常有用,可以帮助用户调试和监控运行中的容器。语法:dockerlogs[参数选项]CONTAINER(要操作的容器)。参数解释:-f,--follow:跟随日志输出(类似于tail-f)。–since:从指定时间开始显示日志。-t,--timestamps:显示日志时间戳。–tail:仅显示日志的最后部分,例如--tail10显示最后
- Docker学习--容器的root文件系统(rootfs)命令--docker commit 命令
geek_super
docker
dockercommit命令的作用:用于将容器的当前状态保存为一个新的Docker镜像。通常用于创建镜像来保存容器的状态,以便在将来可以重用或分发该镜像。语法:dockercommit[参数选项]CONTAINER[REPOSITORY[:TAG]]参数解释:-a:提交的镜像作者。-c:使用Dockerfile指令来创建镜像。-m:提交时的说明文字。-p:提交镜像前暂停容器(默认为true)。将容
- 点云数据集汇总整理(持续更新......)
点云SLAM
点云数据处理技术点云数据集点云数据模型SLAM点云识别点云分割点云配准深度数据
点云数据集在计算机视觉和深度学习中用于各种任务,包括三维重建、物体识别、语义分割、姿态估计等。整理点云数据集时,可以根据应用场景和数据集的特性进行分类。以下是一些知名和常用的点云数据集的汇总:1.ModelNet系列ModelNet10/ModelNet40:描述:包含3DCAD模型的点云数据集,用于分类任务。ModelNet10包含10类物体,ModelNet40包含40类物体。应用:物体分类、
- php基础
黑网吧网管
基础php
php学习笔记语法基础以****结束变量的命名$开头变量名必须以字母或者下划线字符开始变量名只能包含字母数字字符以及下划线(A-z、0-9和_)变量名不能包含空格static的关键字的使用当一个函数完成时,它的所有变量通常都会被删除。在第一次声明变量时使用static关键字,让局部变量不被删除。数据类型、常量以及字符串数据类型有5种String(字符串),Integer(整型),Float(浮点型
- 模糊神经网络在语音识别中的应用探索
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人工智能理论与实践神经网络语音识别人工智能
博主介绍:Java、Python、js全栈开发“多面手”,精通多种编程语言和技术,痴迷于人工智能领域。秉持着对技术的热爱与执着,持续探索创新,愿在此分享交流和学习,与大家共进步。DeepSeek-行业融合之万象视界(附实战案例详解100+)全栈开发环境搭建运行攻略:多语言一站式指南(环境搭建+运行+调试+发布+保姆级详解)感兴趣的可以先收藏起来,希望帮助更多的人模糊神经网络在语音识别中的应用探索一
- 【RS】GEE(Python):数据处理
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在前面的章节中,我们已经学习了如何加载影像数据。现在,让我们进一步探讨如何在GoogleEarthEngine(GEE)中进行数据处理。数据处理通常包括图像预处理、裁剪、过滤、重采样等操作。栅格影像的处理栅格影像处理包括了裁剪、波段选择、重采样、合成等基本操作。这部分以卫星影像为例,介绍GEE中如何处理影像数据。图像裁剪(Clipping)裁剪图像是数据处理中常见的步骤,通常我们只需要分析某个特定
- Linux命令学习--备份压缩--ar命令
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ar命令的作用:1.建立或修改备份文件。2.从备存文件中抽取文件。3.集多文件为单一的备份文件并且保留所有源文件的属性与权限。语法:ar[dmpqrtx][cfosSuvV][a][b][i][备存文件][成员文件]必要参数(dmpqrtx):d:删除备份文件中的成员文件。m:变更成员文件在备份文件中的次序。p:显示备份文件中的成员文件内容。q:将文件附加在备份文件末端。r:将文件插入备份文件中。
- RAG优化:Python从零实现强化学习RL增强
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大家好,欢迎来到今天的“AI相亲大会”!今天的主角是我们的老朋友——RAG(检索增强生成),以及它的新搭档——RL(强化学习)。这两位AI界的“单身贵族”即将在Python的舞台上展开一场精彩的“相亲”之旅。我们将从零开始编写所有代码,包括RL算法,不使用任何RAG框架。通过自建的RL奖励系统来提升RAG,将查询的检索质量提高到84%。当RAG遇上RL:一场“双向奔赴”的优化之旅那么,当RAG遇上
- 从DeepSeek R1的复现看深度思考模型的未来|ML-Summit 2025
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备受瞩目的2025全球机器学习技术大会(MLSummit2025)将于4月18-19日在上海虹桥西郊庄园丽笙大酒店盛大召开。本次盛会由CSDN&Boolan联合主办,汇聚了超过50位来自学术界和工业界顶尖专家,共同探讨智能体、联邦学习、多模态大模型等热门AI技术实践。作为全球机器学习技术大会的老朋友,深受广大参会者喜爱的新浪微博首席科学家及AI研发部负责人张俊林将再次出席ML-Summit2025
- 人工智能学习路线(亲测中)
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提示:此路线获取自网络,经历了多次更新和完善,可系统掌握从基础编程到前沿大模型的全栈技能,并具备解决问题的能力。注:作者正在亲测中,学习期间的心得体会也会不定期更新,敬情关注。一、编程基础与Python核心1.1Python语言基础-核心内容:-变量、数据类型、运算符、流程控制(if/while/for)-字符串操作、容器(列表/元组/字典)-函数、文件操作(读写/目录管理)、异常处理-实战项目:
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维格纳分布(WignerDistribution)学习介绍维格纳分布是一种用于量子力学的概率密度分布。它将量子态映射到相空间中,用来描述量子系统的概率分布。它由维格纳(EugeneWigner)于1932年提出,主要用于描述量子系统的状态,尤其适用于量子光学等领域。1.维格纳分布的定义维格纳分布是通过引入位移算符(displacementoperator)定义的,表示了相空间中量子态的分布,其数学
- 智能模型优化与跨行业应用技术演进
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内容概要随着人工智能技术向纵深发展,智能模型优化已成为驱动跨行业应用落地的核心引擎。当前技术演进聚焦于超参数调优、正则化策略与模型压缩等关键方法,通过迁移学习实现跨领域知识迁移,显著提升模型泛化能力。以TensorFlow、PyTorch为代表的深度学习框架,在医疗影像诊断与金融时序预测场景中展现出差异化优势,例如PyTorch动态计算图特性加速了高频交易模型的迭代效率。与此同时,边缘计算通过分布
- 智能算法安全优化与多领域应用实践
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内容概要在智能算法快速渗透产业核心场景的背景下,安全优化与多领域协同应用成为技术落地的关键命题。当前研究聚焦于构建算法全生命周期的安全防护体系,通过联邦学习实现数据隐私保护与跨机构协作的平衡,借助可解释性算法增强医疗影像分析、金融风控等场景的模型透明度。同时,生成对抗网络在自动驾驶感知系统优化与数据增强中的应用,需同步解决对抗攻击防御与生成样本可信度验证问题。技术实践中,特征工程与超参数优化直接影
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稠密连接网络(DenseNet)ResNet中的跨层连接设计引申出了数个后续工作。稠密连接网络(DenseNet)与ResNet的主要区别在于在跨层连接上的主要区别:ResNet使用相加DenseNet使用连结ResNet(左)与DenseNet(右):图中将部分前后相邻的运算抽象为模块AAA和模块BBB。DenseNet里模块BBB的输出不是像ResNet那样和模块AAA的输出相加,而是在通道维
- 大模型:国内主要大模型的对比及其特点总结
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以下是国内主要大模型的对比及其特点总结(截至2024年6月),按技术路线和应用场景分类:一、通用大模型1.百度·文心一言(ERNIEBot)技术架构:基于ERNIE4.0,千亿参数,多任务统一学习框架特点:多模态能力突出(文本、图像、视频生成)中文理解强,支持古文、成语等复杂语义企业级工具链完善(ERNIESDK)应用场景:营销文案、设计辅助、企业知识库2.阿里云·通义千问(Qwen)技术架构:M
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- GESP认证C++编程真题解析 | B4263 [GESP202503 四级] 荒地开垦
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- 零基础小白入门web安全攻防教程黑客VS网安:谁才是数字世界的主宰? 2025年信息安全人员应该重点学什么?
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在当今数字化飞速发展的时代,信息安全问题日益严峻。黑客攻击、数据泄露、网络病毒等威胁不断涌现,企业和个人的隐私安全岌岌可危。随着人工智能、物联网、云计算、区块链等新技术的兴起,信息安全行业正面临着新的挑战和机遇。朋友们如果有需要全套《网络安全入门+进阶学习资源包》,可以扫描下方二维码或链接免费领取~2025年信息安全行业面临的挑战和机遇1.人工智能(AI):AI技术的广泛应用使得攻击者能够利用机器
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Spark简介Spark的特点运行速度快:使用DAG执行引擎以支持循环数据流与内存计算容易使用:支持使用Scala、Java、Python和R语言进行编程,可以通过SparkShell进行交互式编程通用性:Spark提供了完整而强大的技术栈,包括SQL查询、流式计算、机器学习和图算法组件运行模式多样:可运行于独立的集群模式中,可运行于Hadoop中,也可运行于AmazonEC2等云环境中,并且可以
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在全球科技浪潮的推动下,人工智能(AI)产业正迎来前所未有的新机遇。这一革命性技术的迅猛发展,不仅重塑了经济社会的发展格局,更为全球范围内的创新与合作开辟了广阔空间。从技术创新到产业应用,从国际合作到人才培养,AI产业正以前所未有的速度迈向新的发展阶段。一、技术革新:AI引领产业变革当前,全球人工智能领域正经历着前所未有的技术革新。大模型、深度学习、自然语言处理等技术的不断突破,为AI产业的快速发
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稍微想了一下,然后解决了很多bug,最后终于把它实现了。其实原理很简单。在每改变一个小球的x y坐标后,遍历整个在dom树中的其他小球,看一下它们与当前小球的距离是否小于球半径的两倍?若小于说明下一次绘制该小球(设为a)前要把他的方向变为原来相反方向(与a要碰撞的小球设为b),即假如当前小球的距离小于球半径的两倍的话,马上改变当前小球方向。那么下一次绘制也是先绘制b,再绘制a,由于a的方向已经改变
- 《高性能HTML5》读后整理的Web性能优化内容
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先说说《高性能HTML5》这本书的读后感吧,个人觉得这本书前两章跟书的标题完全搭不上关系,或者说只能算是讲解了“高性能”这三个字,HTML5完全不见踪影。个人觉得作者应该首先把HTML5的大菜拿出来讲一讲,再去分析性能优化的内容,这样才会有吸引力。因为只是在线试读,没有机会看后面的内容,所以不胡乱评价了。
- [JShop]Spring MVC的RequestContextHolder使用误区
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在spring mvc中,为了随时都能取到当前请求的request对象,可以通过RequestContextHolder的静态方法getRequestAttributes()获取Request相关的变量,如request, response等。 在jshop中,对RequestContextHolder的
- 算法之时间复杂度
周凡杨
java算法时间复杂度效率
在
计算机科学 中,
算法 的时间复杂度是一个
函数 ,它定量描述了该算法的运行时间。这是一个关于代表算法输入值的
字符串 的长度的函数。时间复杂度常用
大O符号 表述,不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方式时,时间复杂度可被称为是
渐近 的,它考察当输入值大小趋近无穷时的情况。
这样用大写O()来体现算法时间复杂度的记法,
- Java事务处理
g21121
java
一、什么是Java事务 通常的观念认为,事务仅与数据库相关。 事务必须服从ISO/IEC所制定的ACID原则。ACID是原子性(atomicity)、一致性(consistency)、隔离性(isolation)和持久性(durability)的缩写。事务的原子性表示事务执行过程中的任何失败都将导致事务所做的任何修改失效。一致性表示当事务执行失败时,所有被该事务影响的数据都应该恢复到事务执行前的状
- Linux awk命令详解
510888780
linux
一. AWK 说明
awk是一种编程语言,用于在linux/unix下对文本和数据进行处理。数据可以来自标准输入、一个或多个文件,或其它命令的输出。它支持用户自定义函数和动态正则表达式等先进功能,是linux/unix下的一个强大编程工具。它在命令行中使用,但更多是作为脚本来使用。
awk的处理文本和数据的方式:它逐行扫描文件,从第一行到
- android permission
布衣凌宇
Permission
<uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_CHECKIN_PROPERTIES" ></uses-permission>允许读写访问"properties"表在checkin数据库中,改值可以修改上传
<uses-permission android:na
- Oracle和谷歌Java Android官司将推迟
aijuans
javaoracle
北京时间 10 月 7 日,据国外媒体报道,Oracle 和谷歌之间一场等待已久的官司可能会推迟至 10 月 17 日以后进行,这场官司的内容是 Android 操作系统所谓的 Java 专利权之争。本案法官 William Alsup 称根据专利权专家 Florian Mueller 的预测,谷歌 Oracle 案很可能会被推迟。 该案中的第二波辩护被安排在 10 月 17 日出庭,从目前看来
- linux shell 常用命令
antlove
linuxshellcommand
grep [options] [regex] [files]
/var/root # grep -n "o" *
hello.c:1:/* This C source can be compiled with:
- Java解析XML配置数据库连接(DOM技术连接 SAX技术连接)
百合不是茶
sax技术Java解析xml文档dom技术XML配置数据库连接
XML配置数据库文件的连接其实是个很简单的问题,为什么到现在才写出来主要是昨天在网上看了别人写的,然后一直陷入其中,最后发现不能自拔 所以今天决定自己完成 ,,,,现将代码与思路贴出来供大家一起学习
XML配置数据库的连接主要技术点的博客;
JDBC编程 : JDBC连接数据库
DOM解析XML: DOM解析XML文件
SA
- underscore.js 学习(二)
bijian1013
JavaScriptunderscore
Array Functions 所有数组函数对参数对象一样适用。1.first _.first(array, [n]) 别名: head, take 返回array的第一个元素,设置了参数n,就
- plSql介绍
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
* PL/SQL 程序设计学习笔记
* 学习plSql介绍.pdf
* 时间:2010-10-05
*/
--创建DEPT表
create table DEPT
(
DEPTNO NUMBER(10),
DNAME NVARCHAR2(255),
LOC NVARCHAR2(255)
)
delete dept;
select
- 【Nginx一】Nginx安装与总体介绍
bit1129
nginx
启动、停止、重新加载Nginx
nginx 启动Nginx服务器,不需要任何参数u
nginx -s stop 快速(强制)关系Nginx服务器
nginx -s quit 优雅的关闭Nginx服务器
nginx -s reload 重新加载Nginx服务器的配置文件
nginx -s reopen 重新打开Nginx日志文件
- spring mvc开发中浏览器兼容的奇怪问题
bitray
jqueryAjaxspringMVC浏览器上传文件
最近个人开发一个小的OA项目,属于复习阶段.使用的技术主要是spring mvc作为前端框架,mybatis作为数据库持久化技术.前台使用jquery和一些jquery的插件.
在开发到中间阶段时候发现自己好像忽略了一个小问题,整个项目一直在firefox下测试,没有在IE下测试,不确定是否会出现兼容问题.由于jquer
- Lua的io库函数列表
ronin47
lua io
1、io表调用方式:使用io表,io.open将返回指定文件的描述,并且所有的操作将围绕这个文件描述
io表同样提供三种预定义的文件描述io.stdin,io.stdout,io.stderr
2、文件句柄直接调用方式,即使用file:XXX()函数方式进行操作,其中file为io.open()返回的文件句柄
多数I/O函数调用失败时返回nil加错误信息,有些函数成功时返回nil
- java-26-左旋转字符串
bylijinnan
java
public class LeftRotateString {
/**
* Q 26 左旋转字符串
* 题目:定义字符串的左旋转操作:把字符串前面的若干个字符移动到字符串的尾部。
* 如把字符串abcdef左旋转2位得到字符串cdefab。
* 请实现字符串左旋转的函数。要求时间对长度为n的字符串操作的复杂度为O(n),辅助内存为O(1)。
*/
pu
- 《vi中的替换艺术》-linux命令五分钟系列之十一
cfyme
linux命令
vi方面的内容不知道分类到哪里好,就放到《Linux命令五分钟系列》里吧!
今天编程,关于栈的一个小例子,其间我需要把”S.”替换为”S->”(替换不包括双引号)。
其实这个不难,不过我觉得应该总结一下vi里的替换技术了,以备以后查阅。
1
所有替换方案都要在冒号“:”状态下书写。
2
如果想将abc替换为xyz,那么就这样
:s/abc/xyz/
不过要特别
- [轨道与计算]新的并行计算架构
comsci
并行计算
我在进行流程引擎循环反馈试验的过程中,发现一个有趣的事情。。。如果我们在流程图的每个节点中嵌入一个双向循环代码段,而整个流程中又充满着很多并行路由,每个并行路由中又包含着一些并行节点,那么当整个流程图开始循环反馈过程的时候,这个流程图的运行过程是否变成一个并行计算的架构呢?
- 重复执行某段代码
dai_lm
android
用handler就可以了
private Handler handler = new Handler();
private Runnable runnable = new Runnable() {
public void run() {
update();
handler.postDelayed(this, 5000);
}
};
开始计时
h
- Java实现堆栈(list实现)
datageek
数据结构——堆栈
public interface IStack<T> {
//元素出栈,并返回出栈元素
public T pop();
//元素入栈
public void push(T element);
//获取栈顶元素
public T peek();
//判断栈是否为空
public boolean isEmpty
- 四大备份MySql数据库方法及可能遇到的问题
dcj3sjt126com
DBbackup
一:通过备份王等软件进行备份前台进不去?
用备份王等软件进行备份是大多老站长的选择,这种方法方便快捷,只要上传备份软件到空间一步步操作就可以,但是许多刚接触备份王软件的客用户来说还原后会出现一个问题:因为新老空间数据库用户名和密码不统一,网站文件打包过来后因没有修改连接文件,还原数据库是好了,可是前台会提示数据库连接错误,网站从而出现打不开的情况。
解决方法:学会修改网站配置文件,大多是由co
- github做webhooks:[1]钩子触发是否成功测试
dcj3sjt126com
githubgitwebhook
转自: http://jingyan.baidu.com/article/5d6edee228c88899ebdeec47.html
github和svn一样有钩子的功能,而且更加强大。例如我做的是最常见的push操作触发的钩子操作,则每次更新之后的钩子操作记录都会在github的控制板可以看到!
工具/原料
github
方法/步骤
- ">的作用" target="_blank">JSP中的作用
蕃薯耀
JSP中<base href="<%=basePath%>">的作用
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
- linux下SAMBA服务安装与配置
hanqunfeng
linux
局域网使用的文件共享服务。
一.安装包:
rpm -qa | grep samba
samba-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-common-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-winbind-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-client-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-winbind-clients
- guava cache
IXHONG
cache
缓存,在我们日常开发中是必不可少的一种解决性能问题的方法。简单的说,cache 就是为了提升系统性能而开辟的一块内存空间。
缓存的主要作用是暂时在内存中保存业务系统的数据处理结果,并且等待下次访问使用。在日常开发的很多场合,由于受限于硬盘IO的性能或者我们自身业务系统的数据处理和获取可能非常费时,当我们发现我们的系统这个数据请求量很大的时候,频繁的IO和频繁的逻辑处理会导致硬盘和CPU资源的
- Query的开始--全局变量,noconflict和兼容各种js的初始化方法
kvhur
JavaScriptjquerycss
这个是整个jQuery代码的开始,里面包含了对不同环境的js进行的处理,例如普通环境,Nodejs,和requiredJs的处理方法。 还有jQuery生成$, jQuery全局变量的代码和noConflict代码详解 完整资源:
http://www.gbtags.com/gb/share/5640.htm jQuery 源码:
(
- 美国人的福利和中国人的储蓄
nannan408
今天看了篇文章,震动很大,说的是美国的福利。
美国医院的无偿入院真的是个好措施。小小的改善,对于社会是大大的信心。小孩,税费等,政府不收反补,真的体现了人文主义。
美国这么高的社会保障会不会使人变懒?答案是否定的。正因为政府解决了后顾之忧,人们才得以倾尽精力去做一些有创造力,更造福社会的事情,这竟成了美国社会思想、人
- N阶行列式计算(JAVA)
qiuwanchi
N阶行列式计算
package gaodai;
import java.util.List;
/**
* N阶行列式计算
* @author 邱万迟
*
*/
public class DeterminantCalculation {
public DeterminantCalculation(List<List<Double>> determina
- C语言算法之打渔晒网问题
qiufeihu
c算法
如果一个渔夫从2011年1月1日开始每三天打一次渔,两天晒一次网,编程实现当输入2011年1月1日以后任意一天,输出该渔夫是在打渔还是在晒网。
代码如下:
#include <stdio.h>
int leap(int a) /*自定义函数leap()用来指定输入的年份是否为闰年*/
{
if((a%4 == 0 && a%100 != 0
- XML中DOCTYPE字段的解析
wyzuomumu
xml
DTD声明始终以!DOCTYPE开头,空一格后跟着文档根元素的名称,如果是内部DTD,则再空一格出现[],在中括号中是文档类型定义的内容. 而对于外部DTD,则又分为私有DTD与公共DTD,私有DTD使用SYSTEM表示,接着是外部DTD的URL. 而公共DTD则使用PUBLIC,接着是DTD公共名称,接着是DTD的URL.
私有DTD
<!DOCTYPErootSYST