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喝不喝奶茶丫
cnn深度学习神经网络人工智能语言模型大模型CNN
ConvolutionalNeuralNetworkCNN(卷积神经网络)最核心的两大操作就是卷积(Convolution)和池化(Pooling)。卷积用于特征提取,通过卷积核在输入数据上滑动计算加权和;池化用于特征降维,通过聚合统计池化窗口内的元素来减少数据空间大小。ConvolutionAndPooling一、_卷积(Convolution)卷积(Convolution):卷积是一种数学运算
- 基于springboot的公司日常考勤系统
Olivia-gogogo
springboot后端java
摘要随着企业规模的扩大和管理的规范化,公司日常考勤管理变得愈发重要。传统的考勤方式效率低下且容易出错,已无法满足现代企业的需求。本论文旨在设计并实现一个基于SpringBoot的公司日常考勤系统,该系统采用先进的SpringBoot框架搭建后端服务,结合MySQL数据库存储数据,使用Thymeleaf作为前端模板引擎,实现了员工考勤信息的自动化管理,包括员工信息管理、考勤记录、考勤统计等功能。通过
- 洛谷每日1题-------Day32__P1554 梦中的统计
__雨夜星辰__
洛谷每日1题算法数据结构学习笔记c语言c++
题目背景Bessie处于半梦半醒的状态。过了一会儿,她意识到她在数数,不能入睡。题目描述Bessie的大脑反应灵敏,仿佛真实地看到了她数过的一个又一个数。她开始注意每一个数码(0…9):每一个数码在计数的过程中出现过多少次?给出两个整数M和N,求在序列[M,M+1,M+2,…,N−1,N]中每一个数码出现了多少次。输入格式第1行:两个用空格分开的整数M和N。输出格式第1行:十个用空格分开的整数,分
- 【CSP】202403-2 相似度计算
zhoushanguhe
CSP算法数据结构c++c语言
2024年第33次CCF计算机软件能力认证202403-2相似度计算原题链接:相似度计算时间限制:1.0秒空间限制:512MiB题目背景两个集合的Jaccard相似度定义为:(,)=∣∩∣/∣∪∣即交集的大小除以并集的大小。当集合和完全相同时,(,)=1取得最大值;当二者交集为空时,(,)=0取得最小值。题目描述除了进行简单的词频统计,小P还希望使用Jaccard相似度来评估两篇文章的相似性。具体
- 视频联网平台智慧运维系统:智能时代的城市视觉中枢
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运维智慧城市音视频安全网络协议视频编解码
引言:破解视频运维的"帕累托困境"在智慧城市与数字化转型浪潮中,全球视频监控设备保有量已突破10亿台,日均产生的视频数据量超过10万PB。然而,传统运维模式正面临三重困境:海量设备管理失序:城市级视频系统常涉及5万+摄像头跨品牌接入,人工巡检效率不足30%隐性故障发现滞后:研究表明,65%的视频质量异常(如条纹干扰、偏色)未被及时发现,导致关键画面证据失效运维成本持续攀升:某省会城市统计显示,传统
- 卡方检验(Chi-square test-χ²检验)
生信学习小达人
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1.卡方检验(Chi-squaretest)卡方检验(Chi-squaretest),也称为χ²检验,是一种统计学中常用的假设检验方法,用于评估观察频数与期望频数之间是否存在显著差异。以下是进行卡方检验的基本步骤和概念:检验假设:零假设(H0):假设各总体率或总体构成比之间没有差别,或者两个变量之间没有关联性。备择假设(H1):假设各总体率或总体构成比之间有差别,或者两个变量之间存在关联性。计算期
- 【数学】概率论与数理统计(五)
丷从心
#概率论与数理统计概率论
文章目录@[toc]二维随机向量及其分布随机向量离散型随机向量的概率分布律性质示例问题解答连续型随机向量的概率密度函数随机向量的分布函数性质连续型随机向量均匀分布边缘分布边缘概率分布律边缘概率密度函数二维正态分布示例问题解答边缘分布函数二维随机向量及其分布随机向量一般地,称nnn个随机变量的整体X=(X1,X2,⋯ ,Xn)X=(X_{1},X_{2},\cdots,X_{n})X=(X1,X2,
- 【二分】阶乘0的数量
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一发过!题目-阶乘0的数量V2(51nod.com)题意:思路:首先是个常识:一个数结尾0的个数取决于(2,5)这一对的个数,即5这个因子的个数然后注意特殊性,1e9个0,说明不能算出来然后n越大,阶乘里的0的个数就越多,所以满足二段性,所以可以二分统计阶乘中因子p的个数可以这样算:n/p的个数,n/(p*p)的个数....这样加起来就好了Code:#include#defineintlonglo
- 海底高铁--差分
泛舟起晶浪
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明显用差分·来统计坐每一段的次数然后忘开ll喜提70,(;′д`)ゞ#includeusingnamespacestd;typedeflonglongll;typedefpairPII;intn,m;llan;llp[100011];lla[100011];llb[100011];llc[100011];lldf[100011];lls[100011];intmain(){cin>>n>>m;fo
- 2000-2023年全国各省城乡平均受教育年限数据(分城镇和农村)(含原始数据+计算过程+结果)
m0_71334485
数据#省份省城乡平均受教育年限省城镇平均受教育年限省农村平均受教育年限
2000-2023年全国各省城乡平均受教育年限数据(分城镇和农村)(含原始数据+计算过程+结果)1、时间:2000-2023年2、范围:全国及31省3、来源:人口与就业统计NJ4、指标包括:城乡平均受教育年限、6岁以上总人口、未上过学、小学、初中、高中、大专及以上人数,含原始数据、计算过程及计算结果5、计算公式:平均受教育年限=(小学学历人数*6+初中学历人数*9+高中和中专学历人数*12+大专以
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hello_yj
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目录1.reserved-memory缩减内存2.为什么要通过2段512GB预留内存实现该缩减呢?3.reserved-momery中的no-map属性4.预留的的内存是否会被统计到系统MemTotal中?本文是解决具体的一些思考总结,和Linux内核的reserved-memory机制相关。参考代码:Linux-6.101.reserved-memory缩减内存实际开发过程有需求验小内存产品时系
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第1关:统计小说单词数量任务描述本关任务:编写一个统计英文小说中单词数量的小程序。相关知识为了完成本关任务,你需要掌握:1.读文件到字符串中2.字符串切分为列表3.统计单词数量读文件到字符串中1.遍历文件拼接字符串遍历文件,每次将得到文件的一行,字符串类型,用“+”可以将这些字符串拼接成一个字符串。deffile_to_str(file):"""将文件名变量file指向的文件读为字符串,全部字母转
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关于ArcGISPro镶嵌数据集导入多源大批量栅格数据出现空白情况的解决方案问题在使用ArcGIS测试部分区域数据的服务发布和切片,没有遇到问题,但是在测试全省范围内的影像数据和地形,这里提供的影像数据是三调数据,大批量的数据,就打算通过镶嵌数据集发布服务和切片,但是走正常流程,创建镶嵌数据集-构建金字塔和统计数据-定义镶嵌数据集NoData值-构建概述图,这样出来的概视图会出现部分数据浏览空白,
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#Linux服务器怎样根据端口找到对应启动的服务在Linux服务器中,有时候我们会遇到某个端口被占用的情况,但不清楚是哪个服务占用了这个端口。这时候,我们需要通过一些命令来查找对应的进程和服务。本文将详细介绍如何根据端口找到对应启动的服务。##1.使用`netstat`命令`netstat`是一个网络统计工具,可以显示网络连接、路由表、接口状态等信息。我们可以通过它来查找占用特定端口的进程。###
- 大数据技术框架
熙客
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一、大数据应用场景1、互联网领域:搜索引擎、推荐系统、广告系统2、电信领域:网络管理和优化、市场与精准营销、客户关系管理、企业运营管理、数据商业化3、医疗领域:临床数据对比、药品研发、临床决策支持、实时统计分析、基本药物临床应用分析、远程病人数据分析、人口统计学分析、新农合基金数据分析、就诊行为分析、新的服务模式等。4、金融领域:客户画像应用、精准营销、风险管控、运营优化、二、企业级大数据技术框架
- 计算机视觉算法实战——牧场奶牛识别检测计数
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- 基于pytorch的卷积神经网络量化实现
踟蹰横渡口,彳亍上滩舟。
pytorch量化感知训练稀疏训练模型剪枝学习教程深度学习神经网络机器学习pytorch
#卷积神经网络量化1,神经网络和卷积神经网络模型量化方法,主要包括线性量化和聚类量化两种方法。2,可指定模型进行定点话,并输出量化后参数统计和finetune,可设置任意bit量化。3,支持MLP,Lenet,Alexnet,VGG,GoogleNet系列,Resnet系列,MobileNet系列的量化。下载地址:下载地址#部分代码--线性量化#!/usr/bin/envpython#coding
- 商品库存管理 19716 [前缀和+差分] 2024省赛
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传送门0商品库存管理-蓝桥云课思路:如果不执行某个操作后,商品的库存量变为0,那么说明,这个商品的库存量只能为1所以我们统计库存量为1的商品样例区间122435+1次数12221id12345constintN=3e5+10;intn,m;inta[N],A[N];intl[N],r[N];voidinsert(intl,intr){a[l]++;a[r+1]--;}voidsolve(){cin
- 青少年编程与数学 02-013 初中数学知识点 07课题、专业相关性分析
明月看潮生
编程与数学第02阶段青少年编程编程与数学专业相关性数据科学人工智能
青少年编程与数学02-013初中数学知识点07课题、专业相关性分析一、统计与概率(1)数据收集与整理(2)描述性统计(3)概率(4)回归分析二、数学建模与算法三、跨学科应用四、教育与实践总结在初中数学知识点中,与计算机及数据科学、人工智能关系较为密切的内容主要集中在统计与概率部分。这些知识点不仅是数学学科的重要组成部分,更是数据科学和人工智能领域的基础。一、统计与概率统计与概率是初中数学的重要分支
- 技术分享| 如何做一款容纳百人的视频会议?
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在视频通话或直播场景中,如果通信人数过多,设备性能消耗和下行带宽会持续升高,极大程度会带来通信卡顿、掉线、黑屏等问题,本文就该场景如何调用API进行优化展开叙述,内容采用iOS接口作为示例,其他端在文档中心可自行查找替换。懒人法在多人音视频通信过程中,设备的网络流量会出现间接性的波动(突发流量、网络信号问题),影响通话质量,开发者需要对当前通话的质量指标做统计分析,经过分析结果,自行调用API来解
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前言比我想得要难得多……主要是数理统计基本都忘光了……写的也比较乱,希望大家能斧正我的问题。第二章当我们训练出一个模型之后,我们自然希望它能够在新的数据上也有良好的表现,这个能力被称为泛化,我们把模型在新数据上的误差称为泛化误差。泛化误差小的模型自然是我们更喜欢的模型,他也说明了模型的泛化能力强,本章主要介绍了用什么标准来评估模型的泛化误差如何可靠的计算评估能力值并进行比较2.1评估标准:性能度量
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- 搜广推校招面经五十八
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小红书推荐算法一、BN(BatchNormalization)在训练和测试的区别BatchNormalization(批归一化,BN)是一种加速深度神经网络训练的技术,它通过对每个mini-batch计算均值和方差来归一化输入特征,从而稳定训练过程,减少梯度消失/梯度爆炸问题。1.1.训练阶段在训练过程中,BN采用mini-batch统计信息进行归一化:计算方式:计算当前mini-batch的均值
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根据GithubTrendings的统计,今日(2025-03-28统计)共有10个项目上榜。根据开发语言中项目的数量,汇总情况如下:开发语言项目数量Java项目10ApacheSkyWalking:云原生架构中的开源APM系统创建周期:3142天开发语言:Java协议类型:ApacheLicense2.0Star数量:23411个Fork数量:6462次关注人数:23411人贡献人数:389人O
- 如何直观理解交叉熵及其优势?
Zebul博
以下对数符号有误,见原文链接:https://blog.csdn.net/cherrylvlei/article/details/53038603导语在统计学中,损失函数是一种衡量系统错误程度的函数。而在有监督学习模型里,损失函数则是衡量模型对样本预测值与样本真实标签之间差异程度的方法。最近用到了交叉熵,觉得有必要弄明白交叉熵到底是什么原理及优势,因此查了查资料,并结合个人理解在这里做一下讲解,如
- 魔高一尺,道高一丈:中文语境下的 AI 创作与反抄袭攻防战
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“智理探索“-深入AI理论与学术创新人工智能深度学习AI抄袭
目录引言:AI创作浪潮下的“隐形战争”AI创作的“阿喀琉斯之踵”:为何能被检测?检测技术的“火眼金睛”:从统计到深度学习反检测的“隐身术”:AI如何“瞒天过海”?技术之外的博弈:伦理、法律与公平性未来之路:走向共生还是持续对抗?结语:重新定义创造力的时代在数字时代的浪潮中,人工智能(AI)正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面。从文心一言到ChatGPT,大型语言模型(LLMs)不仅能与我们流
- MySQL COUNT性能分析:揭秘COUNT(1)、COUNT(*)、COUNT(列)的区别
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tech-reviewmysql数据库后端java架构面试
MySQLCOUNT性能分析:揭秘COUNT(1)、COUNT(*)、COUNT(列)的区别前言在日常数据库开发中,COUNT查询可能是最常见的操作之一。然而,面对COUNT(1)、COUNT(*)、COUNT(列)这些看似相似的写法,很多开发者往往会感到困惑:它们之间到底有什么区别?哪种方式性能更好?为什么要关注COUNT?–在以下场景中,COUNT的性能至关重要:大数据量统计高并发查询实时数据
- 面向对象面向过程
3213213333332132
java
面向对象:把要完成的一件事,通过对象间的协作实现。
面向过程:把要完成的一件事,通过循序依次调用各个模块实现。
我把大象装进冰箱这件事为例,用面向对象和面向过程实现,都是用java代码完成。
1、面向对象
package bigDemo.ObjectOriented;
/**
* 大象类
*
* @Description
* @author FuJian
- Java Hotspot: Remove the Permanent Generation
bookjovi
HotSpot
openjdk上关于hotspot将移除永久带的描述非常详细,http://openjdk.java.net/jeps/122
JEP 122: Remove the Permanent Generation
Author Jon Masamitsu
Organization Oracle
Created 2010/8/15
Updated 2011/
- 正则表达式向前查找向后查找,环绕或零宽断言
dcj3sjt126com
正则表达式
向前查找和向后查找
1. 向前查找:根据要匹配的字符序列后面存在一个特定的字符序列(肯定式向前查找)或不存在一个特定的序列(否定式向前查找)来决定是否匹配。.NET将向前查找称之为零宽度向前查找断言。
对于向前查找,出现在指定项之后的字符序列不会被正则表达式引擎返回。
2. 向后查找:一个要匹配的字符序列前面有或者没有指定的
- BaseDao
171815164
seda
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
public class BaseDao {
public Conn
- Ant标签详解--Java命令
g21121
Java命令
这一篇主要介绍与java相关标签的使用 终于开始重头戏了,Java部分是我们关注的重点也是项目中用处最多的部分。
1
- [简单]代码片段_电梯数字排列
53873039oycg
代码
今天看电梯数字排列是9 18 26这样呈倒N排列的,写了个类似的打印例子,如下:
import java.util.Arrays;
public class 电梯数字排列_S3_Test {
public static void main(S
- Hessian原理
云端月影
hessian原理
Hessian 原理分析
一. 远程通讯协议的基本原理
网络通信需要做的就是将流从一台计算机传输到另外一台计算机,基于传输协议和网络 IO 来实现,其中传输协议比较出名的有 http 、 tcp 、 udp 等等, http 、 tcp 、 udp 都是在基于 Socket 概念上为某类应用场景而扩展出的传输协
- 区分Activity的四种加载模式----以及Intent的setFlags
aijuans
android
在多Activity开发中,有可能是自己应用之间的Activity跳转,或者夹带其他应用的可复用Activity。可能会希望跳转到原来某个Activity实例,而不是产生大量重复的Activity。
这需要为Activity配置特定的加载模式,而不是使用默认的加载模式。 加载模式分类及在哪里配置
Activity有四种加载模式:
standard
singleTop
- hibernate几个核心API及其查询分析
antonyup_2006
html.netHibernatexml配置管理
(一) org.hibernate.cfg.Configuration类
读取配置文件并创建唯一的SessionFactory对象.(一般,程序初始化hibernate时创建.)
Configuration co
- PL/SQL的流程控制
百合不是茶
oraclePL/SQL编程循环控制
PL/SQL也是一门高级语言,所以流程控制是必须要有的,oracle数据库的pl/sql比sqlserver数据库要难,很多pl/sql中有的sqlserver里面没有
流程控制;
分支语句 if 条件 then 结果 else 结果 end if ;
条件语句 case when 条件 then 结果;
循环语句 loop
- 强大的Mockito测试框架
bijian1013
mockito单元测试
一.自动生成Mock类 在需要Mock的属性上标记@Mock注解,然后@RunWith中配置Mockito的TestRunner或者在setUp()方法中显示调用MockitoAnnotations.initMocks(this);生成Mock类即可。二.自动注入Mock类到被测试类 &nbs
- 精通Oracle10编程SQL(11)开发子程序
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发子程序
*/
--子程序目是指被命名的PL/SQL块,这种块可以带有参数,可以在不同应用程序中多次调用
--PL/SQL有两种类型的子程序:过程和函数
--开发过程
--建立过程:不带任何参数
CREATE OR REPLACE PROCEDURE out_time
IS
BEGIN
DBMS_OUTPUT.put_line(systimestamp);
E
- 【EhCache一】EhCache版Hello World
bit1129
Hello world
本篇是EhCache系列的第一篇,总体介绍使用EhCache缓存进行CRUD的API的基本使用,更细节的内容包括EhCache源代码和设计、实现原理在接下来的文章中进行介绍
环境准备
1.新建Maven项目
2.添加EhCache的Maven依赖
<dependency>
<groupId>ne
- 学习EJB3基础知识笔记
白糖_
beanHibernatejbosswebserviceejb
最近项目进入系统测试阶段,全赖袁大虾领导有力,保持一周零bug记录,这也让自己腾出不少时间补充知识。花了两天时间把“传智播客EJB3.0”看完了,EJB基本的知识也有些了解,在这记录下EJB的部分知识,以供自己以后复习使用。
EJB是sun的服务器端组件模型,最大的用处是部署分布式应用程序。EJB (Enterprise JavaBean)是J2EE的一部分,定义了一个用于开发基
- angular.bootstrap
boyitech
AngularJSAngularJS APIangular中文api
angular.bootstrap
描述:
手动初始化angular。
这个函数会自动检测创建的module有没有被加载多次,如果有则会在浏览器的控制台打出警告日志,并且不会再次加载。这样可以避免在程序运行过程中许多奇怪的问题发生。
使用方法: angular .
- java-谷歌面试题-给定一个固定长度的数组,将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时,返回数组开始重新写,并覆盖先前写过的数
bylijinnan
java
public class SearchInShiftedArray {
/**
* 题目:给定一个固定长度的数组,将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时,返回数组开始重新写,并覆盖先前写过的数。
* 请在这个特殊数组中找出给定的整数。
* 解答:
* 其实就是“旋转数组”。旋转数组的最小元素见http://bylijinnan.iteye.com/bl
- 天使还是魔鬼?都是我们制造
ducklsl
生活教育情感
----------------------------剧透请原谅,有兴趣的朋友可以自己看看电影,互相讨论哦!!!
从厦门回来的动车上,无意中瞟到了书中推荐的几部关于儿童的电影。当然,这几部电影可能会另大家失望,并不是类似小鬼当家的电影,而是关于“坏小孩”的电影!
自己挑了两部先看了看,但是发现看完之后,心里久久不能平
- [机器智能与生物]研究生物智能的问题
comsci
生物
我想,人的神经网络和苍蝇的神经网络,并没有本质的区别...就是大规模拓扑系统和中小规模拓扑分析的区别....
但是,如果去研究活体人类的神经网络和脑系统,可能会受到一些法律和道德方面的限制,而且研究结果也不一定可靠,那么希望从事生物神经网络研究的朋友,不如把
- 获取Android Device的信息
dai_lm
android
String phoneInfo = "PRODUCT: " + android.os.Build.PRODUCT;
phoneInfo += ", CPU_ABI: " + android.os.Build.CPU_ABI;
phoneInfo += ", TAGS: " + android.os.Build.TAGS;
ph
- 最佳字符串匹配算法(Damerau-Levenshtein距离算法)的Java实现
datamachine
java算法字符串匹配
原文:http://www.javacodegeeks.com/2013/11/java-implementation-of-optimal-string-alignment.html------------------------------------------------------------------------------------------------------------
- 小学5年级英语单词背诵第一课
dcj3sjt126com
englishword
long 长的
show 给...看,出示
mouth 口,嘴
write 写
use 用,使用
take 拿,带来
hand 手
clever 聪明的
often 经常
wash 洗
slow 慢的
house 房子
water 水
clean 清洁的
supper 晚餐
out 在外
face 脸,
- macvim的使用实战
dcj3sjt126com
macvim
macvim用的是mac里面的vim, 只不过是一个GUI的APP, 相当于一个壳
1. 下载macvim
https://code.google.com/p/macvim/
2. 了解macvim
:h vim的使用帮助信息
:h macvim
- java二分法查找
蕃薯耀
java二分法查找二分法java二分法
java二分法查找
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年6月23日 11:40:03 星期二
http:/
- Spring Cache注解+Memcached
hanqunfeng
springmemcached
Spring3.1 Cache注解
依赖jar包:
<!-- simple-spring-memcached -->
<dependency>
<groupId>com.google.code.simple-spring-memcached</groupId>
<artifactId>simple-s
- apache commons io包快速入门
jackyrong
apache commons
原文参考
http://www.javacodegeeks.com/2014/10/apache-commons-io-tutorial.html
Apache Commons IO 包绝对是好东西,地址在http://commons.apache.org/proper/commons-io/,下面用例子分别介绍:
1) 工具类
2
- 如何学习编程
lampcy
java编程C++c
首先,我想说一下学习思想.学编程其实跟网络游戏有着类似的效果.开始的时候,你会对那些代码,函数等产生很大的兴趣,尤其是刚接触编程的人,刚学习第一种语言的人.可是,当你一步步深入的时候,你会发现你没有了以前那种斗志.就好象你在玩韩国泡菜网游似的,玩到一定程度,每天就是练级练级,完全是一个想冲到高级别的意志力在支持着你.而学编程就更难了,学了两个月后,总是觉得你好象全都学会了,却又什么都做不了,又没有
- 架构师之spring-----spring3.0新特性的bean加载控制@DependsOn和@Lazy
nannan408
Spring3
1.前言。
如题。
2.描述。
@DependsOn用于强制初始化其他Bean。可以修饰Bean类或方法,使用该Annotation时可以指定一个字符串数组作为参数,每个数组元素对应于一个强制初始化的Bean。
@DependsOn({"steelAxe","abc"})
@Comp
- Spring4+quartz2的配置和代码方式调度
Everyday都不同
代码配置spring4quartz2.x定时任务
前言:这些天简直被quartz虐哭。。因为quartz 2.x版本相比quartz1.x版本的API改动太多,所以,只好自己去查阅底层API……
quartz定时任务必须搞清楚几个概念:
JobDetail——处理类
Trigger——触发器,指定触发时间,必须要有JobDetail属性,即触发对象
Scheduler——调度器,组织处理类和触发器,配置方式一般只需指定触发
- Hibernate入门
tntxia
Hibernate
前言
使用面向对象的语言和关系型的数据库,开发起来很繁琐,费时。由于现在流行的数据库都不面向对象。Hibernate 是一个Java的ORM(Object/Relational Mapping)解决方案。
Hibernte不仅关心把Java对象对应到数据库的表中,而且提供了请求和检索的方法。简化了手工进行JDBC操作的流程。
如
- Math类
xiaoxing598
Math
一、Java中的数字(Math)类是final类,不可继承。
1、常数 PI:double圆周率 E:double自然对数
2、截取(注意方法的返回类型) double ceil(double d) 返回不小于d的最小整数 double floor(double d) 返回不大于d的整最大数 int round(float f) 返回四舍五入后的整数 long round