- 2021-08-24
蹦妮
今天我们要讲自我实现预言。自我实现预言,指的是行为behavior会受到预期Expectation的影响,同时也会造成预期的应验,也就是我们总会在不经意间使自己的预言成为现实。这个概念是由美国著名的社会学家罗伯特。金莫顿提出的现在我们来介绍一下关于自我实现预言理论最著名的实验,研究者说自己给一所中学的所有学生进行了智商测试,并把一些智商非常高的学生名单告诉老师。但是事实上呢,这个智商测试也没有进行
- 【AI理论知识】EM算法
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算法人工智能
基本定义期望最大化算法(Expectation-Maximization,EM算法)是一种用于估计包含潜在变量的概率模型参数的迭代优化算法。EM算法的主要目标是在存在未观测数据或缺失数据的情况下,通过迭代地进行期望步骤(E步)和最大化步骤(M步),来估计模型的参数。算法步骤初始化:随机初始化模型参数。E步(Expectation):使用当前模型参数估计潜在变量的期望(Expectation)。这通
- EM算法(expectation maximization algorithms)揭秘
アナリスト
算法机器学习人工智能聚类概率论
EM算法篇EM算法简介EM算法,也叫expectationmaximizationalgorithms,是在包含隐变量(未观察到的潜在变量)的概率模型中寻找参数最大似然估计(也叫最大后验估计)的迭代算法。EM算法在期望(E步骤)和最大化(M步骤)之间交替执行,前者计算模型参数当前估计的对数似然期望函数,后者对E步骤中找到的预期对数似然计算最大化,然后使用参数新估计值来确定下一个E步骤中隐变量的分布
- EM算法和VAE的学习笔记
瓴龍
学习笔记深度学习笔记EM算法机器学习VAE深度学习
文章目录摘要EM算法流程EM算法对GMM的参数估计EM算法的证明EM算法的另一种理解VAE参考文献摘要这是我学习EM算法(Expectation-MaximizationAlgorithm)和VAE(VariationalAuto-Encoder)的学习笔记,首先总结了EM算法流程,然后举了一个例子,用EM算法对GMM进行参数估计,然后证明了EM算法的正确性,然后推导出EM算法的另外一种解释,以引
- EM 算法(Expectation Maximization)
大雄的学习人生
EM算法是一种重要的解决含有隐变量问题的参数估计方法算法释义EM算法是用来解决含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计,或者叫极大后验概率估计。它是一种迭代算法,每次迭代由两步组成:E步,求期望,M步,求极大。算法步骤输入:观测变量数据Y,隐变量数据Z,联合分布P(Y,Z|θ),条件分布P(Z|Y,θ)输出:模型参数θ(T)(1)初始化模型参数:θ(0)(2)迭代求解,直至收敛,t=0,1,...,
- 超详细EM算法举例及推导
老实人小李
聚类算法聚类
最好先学习一下极大似然EM(Expectation-Maximum)算法也称期望最大化算法,曾入选“数据挖掘十大算法”中,可见EM算法在机器学习、数据挖掘中的影响力。EM算法是最常见的隐变量估计方法,在机器学习中有极为广泛的用途,例如常被用来学习高斯混合模型(Gaussianmixturemodel,简称GMM)的参数;隐式马尔科夫算法(HMM)、LDA主题模型的变分推断等等。EM算法是一种迭代优
- EM(Expectation-Maximum)算法
Gowi_fly
机器学习算法机器学习概率论
EM算法简介EM算法的核心分为两步E步(Expection-Step)M步(Maximization-Step)因为在最大化过程中存在两个参量r,θr,\thetar,θ,其中若知道rrr,则知道θ\thetaθ;若知道θ\thetaθ,则知道rrr。且两个量未存在明显的关系,但又互相依存可以采用EM算法其中主要思想为:首先随机初始化参数rrr然后求的在参数rrr下按照极大似然估计求得参数θ\th
- 20、pytest中的参数化
白菜兔
pytest入门30讲pytest
官方实例#
[email protected]("test_input,expected",[("3+5",8),("2+4",6),("6*9",42)])deftest_eval(test_input,expected):asserteval(test_input)==expected#contento
- 期望、方差和协方差
YaoHa_
概率论机器学习python
期望(expectation):函数f(x)关于某分布P(x),当x由P产生时,f作用于x时,f(x)的平均值。它是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。对于离散型随机变量,通过求和得到:对于连续型随机变量,通过求积分得到:标准差(standarddeviation):当方差很小时,f(x)的值形成的簇比较接近它们的期望值。方差的平方被称为标准差。协方差(covariance):衡量两个变量的
- 深度学习理论知识入门【EM算法、VAE算法、GAN算法】和【RBM算法、MCMC算法、HMC算法】
_刘文凯_
深度学习基础深度学习算法生成对抗网络
目录深度学习理论知识入门首先,让我们了解第一个流程:现在,让我们看看第二个流程:EM算法GMM(高斯混合模型)深度学习理论知识入门首先,让我们了解第一个流程:EM(Expectation-Maximization):EM算法是一种迭代优化算法,用于在存在潜在变量的统计模型中进行参数估计。它通过交替的E步骤(Expectation,期望)和M步骤(Maximization,最大化)来最大化似然函数。
- Pattern : Expectation miss record
Arrowyi
AndroidDesignPatternjavaandroid
模式:记录预期未命中问题在我们的日常维护线上项目中,分析log是我们的主要任务之一。时常,我们会遇到这样的场景:线上的项目出了问题,我们抓到了log,我们通过log找到了出问题的地方,但是为什么这里会出问题我们还是不清楚,有时出问题的地方并不是第一现场,我们还得沿着时间点向上一步一步仔细地查找,有时可能问题的根因离现场很远,我们找了半天还是没有找到,有时也可能因为缺少响应的log,使我们的分析无法
- 期望最大化注意力网络用于语义分割——Expectation-Maximization Attention Networks for Semantic Segmentation
Joney Feng
网络计算机视觉人工智能python深度学习目标检测
0.摘要自注意机制已广泛应用于各种任务。它的设计是通过所有位置的特征的加权和来计算每个位置的表示。因此,它可以捕捉计算机视觉任务的长程关系。然而,这种方法在计算上是耗费资源的,因为注意力图是相对于所有其他位置计算的。在本文中,我们将注意机制形式化为期望最大化的方式,并迭代地估计一组更紧凑的基础,基于这些基础计算注意力图。通过对这些基础的加权求和,得到的表示是低秩的,并且将输入中的噪声信息降低。所提
- The EM(Expectation–Maximization) Algorithm 详解
萧甬学者
机器学习algorithm算法
在统计计算中,最大期望(EM,Expectation–Maximization)算法是在概率(probabilistic)模型中寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量(LatentVariabl)。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚(DataClustering)领域。通常来说,聚类是一种无指导的机器学习问题,如此问题描述:给你一堆数据点,让你将它们最靠谱地分
- 【机器学习】期望最大算法(EM算法)解析:Expectation Maximization Algorithm
笃℃
方法介绍深度学习(机器学习)机器学习算法人工智能
【机器学习】期望最大算法(EM算法):ExpectationMaximizationAlgorithm文章目录【机器学习】期望最大算法(EM算法):ExpectationMaximizationAlgorithm1.介绍2.EM算法数学描述3.EM算法流程4.两个问题4.1EM算法如何保证收敛?4.2EM算法如果收敛,那么能保证收敛到全局最大值吗?5.总结参考1.介绍EM算法,全称Expectat
- Task3 EM算法
酱油啊_
简介EM算法也称期望最大化(Expectation-Maximum,简称EM)算法,其最主要的思想有两步:E:求期望,M:求极大EM算法采用的是启发式的迭代方法,就是当我们无法直接求出模型的参数分布的时候,我们先猜想隐含的数据,根据猜测的隐含数据和观察数据,求对数似然的最大值。然后根据当前模型的参数,继续猜测隐含数据,然后再求极大化似然函数,以此类推迭代下去,直到模型参数的分布基本不变化,那么当前
- 期望最大化注意力网络 EMANet
watersink
深度学习图像分割深度学习人工智能
论文:Expectation-MaximizationAttentionNetworksforSemanticSegmentationGithub:https://github.com/XiaLiPKU/EMANetICCV2019oral论文提出的期望最大化注意力机制Expectation-MaximizationAttention(EMA),摒弃了在全图上计算注意力图的流程,转而通过期望最大化
- EM:expectation maximization
DeniuHe
pythonnumpy开发语言
importxlwtimportxlrdimportosimportnumpyasnpimportpandasaspdfromcollectionsimportOrderedDictfrompathlibimportPathfromcopyimportdeepcopyfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromtimeimporttimefro
- 机器学习实战:Python基于EM期望最大化进行参数估计(十五)
Bioinfo Guy
机器学习Python机器学习python人工智能
文章目录1.前言1.1EM的介绍1.2EM的应用场景2.高斯混合模型估计2.1导入函数2.2创建数据2.3初始化2.4ExpectationStep2.5Maximizationstep2.6循环迭代可视化3.多维情况4.讨论1.前言1.1EM的介绍(Expectation-Maximization,EM)是一种迭代式的优化算法,主要用于解决含有隐变量的概率模型的参数估计问题。它的目标是在给定观测
- 2023杭电暑假多校5 题解 1 6 7 12 | JorbanS
JorbanS
OI题解c++算法
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- Stochastic: Distribution-Expectation-Inequalities
知识在于积累
随机微积分专栏1数学
见:https://www.math.hkust.edu.hk/~makchen/MATH5411/Chap1Sec2.pdf
- 生成模型相关算法:EM算法步骤和公式推导
菜菜的小粉猪
生成模型算法机器学习概率论
EM算法引言EM算法例子及解法EM算法步骤和说明引言EM算法是一种选代算法,1977年Dempster等人总结提出,用于含有隐变量(hiddenvariable)的概率模型参数的极大似然估计,或极大后验概率估计EM算法的每次选代由两步组成:E步,求期望(expectation);M步,求极大(maximization)所以这一算法称为期望极大算法(expectationmaximizational
- Expectation (Easy Version) 2023“钉耙编程”中国大学生算法设计超级联赛(5)hdu7330
timidcatt
数论算法概率论c++
Problem-7330题目大意:有n次游戏,每次游戏有a/b的概率获胜,且相互独立,如果当前赢了cnt次游戏,那么这次游戏会赢得的分数,问最后得分的期望1#includeusingnamespacestd;typedeflonglongll;constllMOD=998244353;constintN=1e6+5;llinv[N],fac[N];llC(llx,lly){//C(x,y)=y!/
- 《机器学习公式推导与代码实现》chapter22-EM算法
Jiawen9
#《机器学习代码实现》学习笔记机器学习算法人工智能python概率论
《机器学习公式推导与代码实现》学习笔记,记录一下自己的学习过程,详细的内容请大家购买作者的书籍查阅。EM算法作为一种迭代算法,EM算法(expectationmaximization,期望极大值算法)用于包含隐变量的概率模型参数的极大似然估计。EM算法包括两个步骤:E步,求期望(expectation);M步,求极大(maximization)。1极大似然估计极大似然估计(maximumlikel
- 使用EM算法完成聚类任务
taoli-qiao
机器学习人工智能聚类算法机器学习
EM算法(Expectation-MaximizationAlgorithm)是一种基于迭代优化的聚类算法,用于在无监督的情况下将数据集分成几个不同的组或簇。EM算法是一种迭代算法,包含两个主要步骤:期望步骤(E-step)和最大化步骤(M-step)。在EM算法中,假设我们有一个数据集,但是我们不知道数据集中的数据是如何分布的。我们希望将这个数据集分成K个不同的簇,其中每个簇代表一种不同的数据分
- A General framework for Prompt
Drscq
Promptsprompt
你已经知道了Prompt可以具有一些通用的结构,比如一个简单的Prompt结构:能否帮我为我的课程TAI自动化,设计一套数字营销策略?=Action我们的目标是激发目标受众一一那些希望利用人工智能简化工作流的人们的兴趣,并提高课程的知名度。=Goal该策略应与我们的受众产生共鸣,建立与课程概念的紧密联系,并致力于至少提高25%的课程报名人数。=Expectation并##请分析以下的Prompt,
- 期望最大化注意力网络EMANet :Expectation-Maximization Attention Networks for Semantic Segmentation
我是大可爱
论文语义分割
主要参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/78018142(论文作者知乎发的专栏)https://blog.csdn.net/qq_34914551/article/details/100927668(其他博主对EMANET的理解)代码:https://github.com/XiaLiPKU/EMANet目录Abstract:IntroductionContributio
- YOLOv8/YOLOv7/YOLOv5/YOLOv4/Faster-rcnn系列算法改进【NO.71】注意力机制Expectation-Maximization Attention(EMA模块)
人工智能算法研究院
YOLO算法改进系列YOLO算法深度学习
前言作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv8,已经集合了大量的trick,但是还是有提高和改进的空间,针对具体应用场景下的检测难点,可以不同的改进方法。此后的系列文章,将重点对YOLOv8的如何改进进行详细的介绍,目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。由于出到YOLOv8,YOLOv7、YOLOv5算法2020年至今已经涌现出大
- EM算法和HMM模型的介绍,数学公式详解
babyai997
算法概率论机器学习
1.EM算法(Expectation-MaximizationAlgorithm)这是一种迭代算法,用于在含有隐变量的概率模型中进行参数估计。EM算法的基本思想是:在含有隐变量的概率模型中,如果已知观测变量的取值,那么隐变量的取值就容易估计;反之,如果已知隐变量的取值,那么模型参数的估计也就容易进行。因此,EM算法就是通过迭代求解两个步骤来实现参数估计的过程:E步骤(Expectation)和M步
- [学习笔记] [机器学习] 11. EM算法(极大似然估计、EM算法实例、极大似然估计取对数的原因)
Le0v1n
学习笔记机器学习Python算法机器学习学习
视频链接数据集下载地址:无需下载学习目标:了解什么是EM算法知道极大似然估计知道EM算法实现流程讲EM算法主要是为了后面的HMM做准备。1.初始EM算法EM算法(Expectation-Maximizationalgorithm,期望最大化算法)是一种迭代算法,用于在概率模型中寻找最大似然估计或最大后验估计,特别适用于模型中存在隐变量的情况。EM算法是一个基础算法,是很多机器学习领域算法的基础,比
- 每日30词
画完小小医学生
privacy隐私rebellious反叛的spoil溺爱adolescent少年青春期punish惩罚expectation期望responsibility责任rat老鼠pigeon鸽子choice选择creature生物associate使联合prevent预防superior较高的优越的examine检查prohibiting禁止suspicious可疑的indicate表明sensitiv
- C/C++Win32编程基础详解视频下载
择善Zach
编程C++Win32
课题视频:C/C++Win32编程基础详解
视频知识:win32窗口的创建
windows事件机制
主讲:择善Uncle老师
学习交流群:386620625
验证码:625
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- Guava Cache使用笔记
bylijinnan
javaguavacache
1.Guava Cache的get/getIfPresent方法当参数为null时会抛空指针异常
我刚开始使用时还以为Guava Cache跟HashMap一样,get(null)返回null。
实际上Guava整体设计思想就是拒绝null的,很多地方都会执行com.google.common.base.Preconditions.checkNotNull的检查。
2.Guava
- 解决ora-01652无法通过128(在temp表空间中)
0624chenhong
oracle
解决ora-01652无法通过128(在temp表空间中)扩展temp段的过程
一个sql语句后,大约花了10分钟,好不容易有一个结果,但是报了一个ora-01652错误,查阅了oracle的错误代码说明:意思是指temp表空间无法自动扩展temp段。这种问题一般有两种原因:一是临时表空间空间太小,二是不能自动扩展。
分析过程:
既然是temp表空间有问题,那当
- Struct在jsp标签
不懂事的小屁孩
struct
非UI标签介绍:
控制类标签:
1:程序流程控制标签 if elseif else
<s:if test="isUsed">
<span class="label label-success">True</span>
</
- 按对象属性排序
换个号韩国红果果
JavaScript对象排序
利用JavaScript进行对象排序,根据用户的年龄排序展示
<script>
var bob={
name;bob,
age:30
}
var peter={
name;peter,
age:30
}
var amy={
name;amy,
age:24
}
var mike={
name;mike,
age:29
}
var john={
- 大数据分析让个性化的客户体验不再遥远
蓝儿唯美
数据分析
顾客通过多种渠道制造大量数据,企业则热衷于利用这些信息来实现更为个性化的体验。
分析公司Gartner表示,高级分析会成为客户服务的关键,但是大数据分析的采用目前仅局限于不到一成的企业。 挑战在于企业还在努力适应结构化数据,疲于根据自身的客户关系管理(CRM)系统部署有效的分析框架,以及集成不同的内外部信息源。
然而,面对顾客通过数字技术参与而产生的快速变化的信息,企业需要及时作出反应。要想实
- java笔记4
a-john
java
操作符
1,使用java操作符
操作符接受一个或多个参数,并生成一个新值。参数的形式与普通的方法调用不用,但是效果是相同的。加号和一元的正号(+)、减号和一元的负号(-)、乘号(*)、除号(/)以及赋值号(=)的用法与其他编程语言类似。
操作符作用于操作数,生成一个新值。另外,有些操作符可能会改变操作数自身的
- 从裸机编程到嵌入式Linux编程思想的转变------分而治之:驱动和应用程序
aijuans
嵌入式学习
笔者学习嵌入式Linux也有一段时间了,很奇怪的是很多书讲驱动编程方面的知识,也有很多书将ARM9方面的知识,但是从以前51形式的(对寄存器直接操作,初始化芯片的功能模块)编程方法,和思维模式,变换为基于Linux操作系统编程,讲这个思想转变的书几乎没有,让初学者走了很多弯路,撞了很多难墙。
笔者因此写上自己的学习心得,希望能给和我一样转变
- 在springmvc中解决FastJson循环引用的问题
asialee
循环引用fastjson
我们先来看一个例子:
package com.elong.bms;
import java.io.OutputStream;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import co
- ArrayAdapter和SimpleAdapter技术总结
百合不是茶
androidSimpleAdapterArrayAdapter高级组件基础
ArrayAdapter比较简单,但它只能用于显示文字。而SimpleAdapter则有很强的扩展性,可以自定义出各种效果
ArrayAdapter;的数据可以是数组或者是队列
// 获得下拉框对象
AutoCompleteTextView textview = (AutoCompleteTextView) this
- 九封信
bijian1013
人生励志
有时候,莫名的心情不好,不想和任何人说话,只想一个人静静的发呆。有时候,想一个人躲起来脆弱,不愿别人看到自己的伤口。有时候,走过熟悉的街角,看到熟悉的背影,突然想起一个人的脸。有时候,发现自己一夜之间就长大了。 2014,写给人
- Linux下安装MySQL Web 管理工具phpMyAdmin
sunjing
PHPInstallphpMyAdmin
PHP http://php.net/
phpMyAdmin http://www.phpmyadmin.net
Error compiling PHP on CentOS x64
一、安装Apache
请参阅http://billben.iteye.com/admin/blogs/1985244
二、安装依赖包
sudo yum install gd
- 分布式系统理论
bit1129
分布式
FLP
One famous theory in distributed computing, known as FLP after the authors Fischer, Lynch, and Patterson, proved that in a distributed system with asynchronous communication and process crashes,
- ssh2整合(spring+struts2+hibernate)-附源码
白糖_
eclipsespringHibernatemysql项目管理
最近抽空又整理了一套ssh2框架,主要使用的技术如下:
spring做容器,管理了三层(dao,service,actioin)的对象
struts2实现与页面交互(MVC),自己做了一个异常拦截器,能拦截Action层抛出的异常
hibernate与数据库交互
BoneCp数据库连接池,据说比其它数据库连接池快20倍,仅仅是据说
MySql数据库
项目用eclipse
- treetable bug记录
braveCS
table
// 插入子节点删除再插入时不能正常显示。修改:
//不知改后有没有错,先做个备忘
Tree.prototype.removeNode = function(node) {
// Recursively remove all descendants of +node+
this.unloadBranch(node);
// Remove
- 编程之美-电话号码对应英语单词
bylijinnan
java算法编程之美
import java.util.Arrays;
public class NumberToWord {
/**
* 编程之美 电话号码对应英语单词
* 题目:
* 手机上的拨号盘,每个数字都对应一些字母,比如2对应ABC,3对应DEF.........,8对应TUV,9对应WXYZ,
* 要求对一段数字,输出其代表的所有可能的字母组合
- jquery ajax读书笔记
chengxuyuancsdn
jQuery ajax
1、jsp页面
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="GBK"%>
<%
String path = request.getContextPath();
String basePath = request.getScheme()
- JWFD工作流拓扑结构解析伪码描述算法
comsci
数据结构算法工作活动J#
对工作流拓扑结构解析感兴趣的朋友可以下载附件,或者下载JWFD的全部代码进行分析
/* 流程图拓扑结构解析伪码描述算法
public java.util.ArrayList DFS(String graphid, String stepid, int j)
- oracle I/O 从属进程
daizj
oracle
I/O 从属进程
I/O从属进程用于为不支持异步I/O的系统或设备模拟异步I/O.例如,磁带设备(相当慢)就不支持异步I/O.通过使用I/O 从属进程,可以让磁带机模仿通常只为磁盘驱动器提供的功能。就好像支持真正的异步I/O 一样,写设备的进程(调用者)会收集大量数据,并交由写入器写出。数据成功地写出时,写入器(此时写入器是I/O 从属进程,而不是操作系统)会通知原来的调用者,调用者则会
- 高级排序:希尔排序
dieslrae
希尔排序
public void shellSort(int[] array){
int limit = 1;
int temp;
int index;
while(limit <= array.length/3){
limit = limit * 3 + 1;
- 初二下学期难记忆单词
dcj3sjt126com
englishword
kitchen 厨房
cupboard 厨柜
salt 盐
sugar 糖
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fork 叉;餐叉
spoon 匙;调羹
chopsticks 筷子
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Italy 意大利
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- Go语言使用MySQL数据库进行增删改查
dcj3sjt126com
mysql
目前Internet上流行的网站构架方式是LAMP,其中的M即MySQL, 作为数据库,MySQL以免费、开源、使用方便为优势成为了很多Web开发的后端数据库存储引擎。MySQL驱动Go中支持MySQL的驱动目前比较多,有如下几种,有些是支持database/sql标准,而有些是采用了自己的实现接口,常用的有如下几种:
http://code.google.c...o-mysql-dri
- git命令
shuizhaosi888
git
---------------设置全局用户名:
git config --global user.name "HanShuliang" //设置用户名
git config --global user.email "
[email protected]" //设置邮箱
---------------查看环境配置
git config --li
- qemu-kvm 网络 nat模式 (四)
haoningabc
kvmqemu
qemu-ifup-NAT
#!/bin/bash
BRIDGE=virbr0
NETWORK=192.168.122.0
GATEWAY=192.168.122.1
NETMASK=255.255.255.0
DHCPRANGE=192.168.122.2,192.168.122.254
TFTPROOT=
BOOTP=
function check_bridge()
- 不要让未来的你,讨厌现在的自己
jingjing0907
生活 奋斗 工作 梦想
故事one
23岁,他大学毕业,放弃了父母安排的稳定工作,独闯京城,在家小公司混个小职位,工作还算顺手,月薪三千,混了混,混走了一年的光阴。 24岁,有了女朋友,从二环12人的集体宿舍搬到香山民居,一间平房,二人世界,爱爱爱。偶然约三朋四友,打扑克搓麻将,日子快乐似神仙; 25岁,出了几次差,调了两次岗,薪水涨了不过百,生猛狂飙的物价让现实血淋淋,无力为心爱银儿购件大牌
- 枚举类型详解
一路欢笑一路走
enum枚举详解enumsetenumMap
枚举类型详解
一.Enum详解
1.1枚举类型的介绍
JDK1.5加入了一个全新的类型的”类”—枚举类型,为此JDK1.5引入了一个新的关键字enum,我们可以这样定义一个枚举类型。
Demo:一个最简单的枚举类
public enum ColorType {
RED
- 第11章 动画效果(上)
onestopweb
动画
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Eclipse中jsp、js文件编辑时,卡死现象解决汇总
ljf_home
eclipsejsp卡死js卡死
使用Eclipse编辑jsp、js文件时,经常出现卡死现象,在网上百度了N次,经过N次优化调整后,卡死现象逐步好转,具体那个方法起到作用,不太好讲。将所有用过的方法罗列如下:
1、取消验证
windows–>perferences–>validation
把 除了manual 下面的全部点掉,build下只留 classpath dependency Valida
- MySQL编程中的6个重要的实用技巧
tomcat_oracle
mysql
每一行命令都是用分号(;)作为结束
对于MySQL,第一件你必须牢记的是它的每一行命令都是用分号(;)作为结束的,但当一行MySQL被插入在PHP代码中时,最好把后面的分号省略掉,例如:
mysql_query("INSERT INTO tablename(first_name,last_name)VALUES('$first_name',$last_name')");
- zoj 3820 Building Fire Stations(二分+bfs)
阿尔萨斯
Build
题目链接:zoj 3820 Building Fire Stations
题目大意:给定一棵树,选取两个建立加油站,问说所有点距离加油站距离的最大值的最小值是多少,并且任意输出一种建立加油站的方式。
解题思路:二分距离判断,判断函数的复杂度是o(n),这样的复杂度应该是o(nlogn),即使常数系数偏大,但是居然跑了4.5s,也是醉了。 判断函数里面做了3次bfs,但是每次bfs节点最多