- 机器学习与深度学习间关系与区别
ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞
人工智能学习深度学习python
一、机器学习概述定义机器学习(MachineLearning,ML)是一种通过数据驱动的方法,利用统计学和计算算法来训练模型,使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。机器学习通过分析大量数据样本,识别其中的模式和规律,从而对新的数据进行判断。其核心在于通过训练过程,让模型不断优化和提升其预测准确性。主要类型1.监督学习(SupervisedLearning)监督学习是指在训练数据集中包含输入
- 每日一题——第八十三题
互联网打工人no1
C语言程序设计每日一练c语言
题目:将输入的整形数字输出,输出1990,输出"1990"#include#defineMAX_INPUT1024intmain(){intarrr_num[MAX_INPUT];intnum,i=0;printf("请输入一个数字:");scanf_s("%d",&num);while(num!=0){arrr_num[i++]=num%10;num/=10;}printf("\"");for(
- 网易严选官方旗舰店,优质商品,卓越服务
高省_飞智666600
网易严选官方旗舰店是网易旗下的一家电商平台,以提供优质商品和卓越服务而闻名。作为一名SEO优化师,我将为您详细介绍网易严选官方旗舰店,并重点强调其特点和优势。大家好!我是高省APP最大团队&联合创始人飞智导师。相较于其他返利app,高省APP的佣金更高,模式更好,最重要的是,终端用户不会流失!高省APP佣金更高,模式更好,终端用户不流失。【高省】是一个自用省钱佣金高,分享推广赚钱多的平台,百度有几
- 基于社交网络算法优化的二维最大熵图像分割
智能算法研学社(Jack旭)
智能优化算法应用图像分割算法php开发语言
智能优化算法应用:基于社交网络优化的二维最大熵图像阈值分割-附代码文章目录智能优化算法应用:基于社交网络优化的二维最大熵图像阈值分割-附代码1.前言2.二维最大熵阈值分割原理3.基于社交网络优化的多阈值分割4.算法结果:5.参考文献:6.Matlab代码摘要:本文介绍基于最大熵的图像分割,并且应用社交网络算法进行阈值寻优。1.前言阅读此文章前,请阅读《图像分割:直方图区域划分及信息统计介绍》htt
- 每日一题——第八十八题
互联网打工人no1
C语言程序设计每日一练c语言
题目:输入一个9位的无符号整数,判断其是否有重复数字#include#include#includeintmain(){charnum_str[10];printf("请输入一个9位数的无符号数:");scanf_s("%9d",&num_str);if(strlen(num_str)!=9){printf("输入的不是一个9位无符号整数,请重新输入");}else{if(hasDuplicate
- 关于Mysql 中 Row size too large (> 8126) 错误的解决和理解
秋刀prince
mysqlmysql数据库
提示:啰嗦一嘴,数据库的任何操作和验证前,一定要记得先备份!!!不会有错;文章目录问题发现一、问题导致的可能原因1、页大小2、行格式2.1compact格式2.2Redundant格式2.3Dynamic格式2.4Compressed格式3、BLOB和TEXT列二、解决办法1、修改页大小(不推荐)2、修改行格式3、修改数据类型为BLOB和TEXT列4、其他优化方式(可以参考使用)4.1合理设置数据
- 系统架构设计师 需求分析篇二
AmHardy
软件架构设计师系统架构需求分析面向对象分析分析模型UML和SysML
面向对象分析方法1.用例模型构建用例模型一般需要经历4个阶段:识别参与者:识别与系统交互的所有事物。合并需求获得用例:将需求分配给予其相关的参与者。细化用例描述:详细描述每个用例的功能。调整用例模型:优化用例之间的关系和结构,前三个阶段是必需的。2.用例图的三元素参与者:使用系统的用户或其他外部系统和设备。用例:系统所提供的服务。通信关联:参与者和用例之间的关系,或用例与用例之间的关系。3.识别参
- matlab mle 优化,MLE+: Matlab Toolbox for Integrated Modeling, Control and Optimization for Buildings...
Simon Zhong
matlabmle优化
摘要:FollowingunilateralopticnervesectioninadultPVGhoodedrat,theaxonguidancecueephrin-A2isup-regulatedincaudalbutnotrostralsuperiorcolliculus(SC)andtheEphA5receptorisdown-regulatedinaxotomisedretinalgan
- Android应用性能优化
轻口味
Android
Android手机由于其本身的后台机制和硬件特点,性能上一直被诟病,所以软件开发者对软件本身的性能优化就显得尤为重要;本文将对Android开发过程中性能优化的各个方面做一个回顾与总结。Cache优化ListView缓存:ListView中有一个回收器,Item滑出界面的时候View会回收到这里,需要显示新的Item的时候,就尽量重用回收器里面的View;每次在getView函数中inflate新
- 《 C++ 修炼全景指南:九 》打破编程瓶颈!掌握二叉搜索树的高效实现与技巧
Lenyiin
C++修炼全景指南技术指南c++算法stl
摘要本文详细探讨了二叉搜索树(BinarySearchTree,BST)的核心概念和技术细节,包括插入、查找、删除、遍历等基本操作,并结合实际代码演示了如何实现这些功能。文章深入分析了二叉搜索树的性能优势及其时间复杂度,同时介绍了前驱、后继的查找方法等高级功能。通过自定义实现的二叉搜索树类,读者能够掌握其实际应用,此外,文章还建议进一步扩展为平衡树(如AVL树、红黑树)以优化极端情况下的性能退化。
- 深入浅出 -- 系统架构之负载均衡Nginx的性能优化
xiaoli8748_软件开发
系统架构系统架构负载均衡nginx
一、Nginx性能优化到这里文章的篇幅较长了,最后再来聊一下关于Nginx的性能优化,主要就简单说说收益最高的几个优化项,在这块就不再展开叙述了,毕竟影响性能都有多方面原因导致的,比如网络、服务器硬件、操作系统、后端服务、程序自身、数据库服务等,对于性能调优比较感兴趣的可以参考之前《JVM性能调优》中的调优思想。优化一:打开长连接配置通常Nginx作为代理服务,负责分发客户端的请求,那么建议开启H
- 粒子群优化 (PSO) 在三维正弦波函数中的应用
subject625Ruben
机器学习人工智能matlab算法
在这篇博客中,我们将展示如何使用粒子群优化(PSO)算法求解三维正弦波函数,并通过增加正弦波扰动,使优化过程更加复杂和有趣。本文将介绍目标函数的定义、PSO参数设置以及算法执行的详细过程,并展示搜索空间中的动态过程和收敛曲线。1.目标函数定义我们使用的目标函数是一个三维正弦波函数,定义如下:objectiveFunc=@(x)sin(sqrt(x(1).^2+x(2).^2))+0.5*sin(5
- 补充元象二面
Redstone Monstrosity
前端面试
1.请尽可能详细地说明,防抖和节流的区别,应用场景?你的回答中不要写出示例代码。防抖(Debounce)和节流(Throttle)是两种常用的前端性能优化技术,它们的主要区别在于如何处理高频事件的触发。以下是防抖和节流的区别和应用场景的详细说明:防抖和节流的定义防抖:在一段时间内,多次执行变为只执行最后一次。防抖的原理是,当事件被触发后,设置一个延迟定时器。如果在这个延迟时间内事件再次被触发,则重
- 自动写论文的网站推荐这5款实用类工具
小猪包333
写论文人工智能深度学习计算机视觉AI写作
在当今学术研究和写作领域,AI论文写作工具的出现极大地提高了写作效率和质量。这些工具不仅能够帮助研究人员快速生成论文草稿,还能进行内容优化、查重和排版等操作。以下是五款实用类工具推荐,特别是千笔-AIPassPaper。1.千笔-AIPassPaper千笔-AIPassPaper是一款功能强大且全面的AI论文写作助手,用户只需输入基本的研究需求和关键词,便能迅速生成一篇完整的论文。该工具利用先进的
- 推荐3家毕业AI论文可五分钟一键生成!文末附免费教程!
小猪包333
写论文人工智能AI写作深度学习计算机视觉
在当前的学术研究和写作领域,AI论文生成器已经成为许多研究人员和学生的重要工具。这些工具不仅能够帮助用户快速生成高质量的论文内容,还能进行内容优化、查重和排版等操作。以下是三款值得推荐的AI论文生成器:千笔-AIPassPaper、懒人论文以及AIPaperPass。千笔-AIPassPaper千笔-AIPassPaper是一款基于深度学习和自然语言处理技术的AI写作助手,旨在帮助用户快速生成高质
- AI论文写作推荐哪个好?分享5款AI论文写作带数据图表网站
小猪包333
写论文人工智能深度学习计算机视觉
在当今学术研究和写作领域,AI论文写作工具的出现极大地提高了写作效率和质量。这些工具不仅能够帮助研究人员快速生成论文草稿,还能进行内容优化、查重和排版等操作。以下是五款推荐的AI论文写作工具,包括千笔-AIPassPaper。千笔-AIPassPaper千笔-AIPassPaper是一款功能强大的AI论文写作助手,旨在帮助用户快速生成高质量的论文内容。AI论文,免费大纲,10分钟3万字https:
- MyBatis 详解
阿贾克斯的黎明
javamybatis
目录目录一、MyBatis是什么二、为什么使用MyBatis(一)灵活性高(二)性能优化(三)易于维护三、怎么用MyBatis(一)添加依赖(二)配置MyBatis(三)创建实体类和接口(四)使用MyBatis一、MyBatis是什么MyBatis是一个优秀的持久层框架,它支持自定义SQL、存储过程以及高级映射。MyBatis免除了几乎所有的JDBC代码以及设置参数和获取结果集的工作。它可以通过简
- [实践应用] 深度学习之优化器
YuanDaima2048
深度学习工具使用pytorch深度学习人工智能机器学习python优化器
文章总览:YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之优化器1.随机梯度下降(SGD)2.动量优化(Momentum)3.自适应梯度(Adagrad)4.自适应矩估计(Adam)5.RMSprop总结其他介绍在深度学习中,优化器用于更新模型的参数,以最小化损失函数。常见的优化函数有很多种,下面是几种主流的优化器及其特点、原理和PyTorch实现:1.随机梯度下降(SGD)原理:随机梯度下降通过
- [实验室服务器使用]使用VSCode、PyCharm、MobaXterm和CMD连接远程服务器
YuanDaima2048
工具使用服务器vscodepycharmcmd代理模式机器学习实验
文章总览:YuanDaiMa2048博客文章总览实验室服务器使用:使用VSCode、PyCharm、MobaXterm和CMD连接远程服务器在进行实验室工作时,远程连接服务器是常见的需求之一。本篇文章根据个人的一些使用介绍使用不同工具连接服务器的方法,并提供优化功能,使服务器能够使用本机代理的说明。准备服务器账号信息Host(主机):10.XXX.XX.XXXPort(端口):[SSHPort]U
- 效率神器来了:AI工具手把手教你快速提升工作效能
kkai人工智能
人工智能学习媒体aichatgpt
随着科技的进步,AI工具已经成为提升工作效率的关键手段。本文将介绍一些实用的AI工具和方法,帮助你自动化繁琐的重复性任务、优化数据管理、促进团队协作与沟通,并提升决策质量。背景:OOPAI-免费问答学习交流-GPT自动化重复性任务Zapier:Zapier可以自动化多个应用程序之间的工作流程。例如,它能自动将Gmail中的附件保存至GoogleDrive,或在你发布新文章时,自动分享至社交媒体平台
- APQP,ASPICE,敏捷,功能安全,预期安全,这些汽车行业的一堆标准
二大宝贝
安全架构
前言APQP,ASPICE,敏捷,功能安全,预期安全,PMP,PRICE2汽车行业的有这样一堆标准。我是半路出家来到汽车行业做项目经理的,对几个标准的感觉是,看了文档和各种解析之后还是一头雾水,不知道到底说了个啥,别人问我还是一脸懵逼。APQP(TS16949的最重要工具),ASPICE(软件)这些是质量标准,是优化整个公司体系的,但这套体系对项目管理有要求;敏捷,PMP这些是项目管理的标准;项目
- 程序员如何在AI时代保持核心竞争力
nfgo
chatgpt人工智能
程序员如何在AI时代保持核心竞争力随着AIGC(如ChatGPT、MidJourney、Claude等)大语言模型的相继涌现,AI辅助编程工具逐渐普及,程序员的工作方式正在发生深刻的变革。AI不仅能够自动生成代码,还能优化、调试、甚至提出解决方案。这一趋势让许多人担心:AI会不会最终取代部分编程工作?然而,也有人认为AI是提升效率的得力助手。那么,程序员在这个AI崛起的时代该如何应对?是专注某个领
- 广东麻将开发
红匣子实力推荐
在中国,麻将作为一种深受人们喜爱的传统娱乐活动,已经有着数百年的历史。随着互联网和移动设备的普及,麻将游戏也从实体桌面转移到了数字平台,其中广东麻将因其独特的地方特色和玩法而备受青睐。本文将介绍广东麻将的开发过程,包括其设计理念、技术实现以及用户体验优化等方面。一、设计理念:广东麻将开发的核心理念是保留传统麻将的精髓,同时融入现代科技元素,使游戏既具有亲切感又不失趣味性。开发者通常会深入研究广东地
- 3.1 损失函数和优化:损失函数
做只小考拉
用一个函数把W当做输入,然后看一下得分,定量地估计W的好坏,这个函数被称为“损失函数”。损失函数用于度量W的好坏。有了损失函数的概念后,就可以定量的衡量W到底是好还是坏,要找到一种有效的方法来从W的可行域里,找到W取何值时情况最不坏,,这个过程将会是一个优化过程。损失函数L_i定义:通过函数f给出预测的分数和真实的目标(或者说是标签y),可以定量的描述训练样本预测的好不好,最终的损失函数是在整个数
- metaRTC8.0,一个全新架构的webRTC SDK库
metaRTC
webrtc音视频
概述metaRTC8.0是metaRTC开源以来架构变化最大的一个版本,是metaIPC3.0等高性能的基础。metaRTC8.0是一个全新架构版本,并非在metaRTC7.0版本上简单升级,在QOS/语音对讲/内存占用/视频文件录制读取等方面新增多个模块,在弱网对抗/语音对讲/内存优化等效果上有显著提升。metaRTC8.0在一年多的开发中进行了近200次迭代,metaRTC8.0社区版计划在2
- scanf占位符的一些用法
阿玉的屋檐
c语言初学者算法数据结构c语言青少年编程学习
1.限制输入数据的长度intmain(){inta=123456;scanf("%3d",&a);printf("%d",a);return0;}如果输入的值大于3位则最多读取输入的只读取前3位数据。2.匹配特定字符charss[6];scanf("%[abcd]",ss);%[abcd]表示只读取字符abcd,遇到其它的字符就读取结束,如果abcd字符在字符串的中间部分那么就不能正常读取字符。如
- 如何在电商平台上使用API接口数据优化商品价格
weixin_43841111
api数据挖掘人工智能pythonjava大数据前端爬虫
利用API接口数据来优化电商商品价格是一个涉及数据收集、分析、策略制定以及实时调整价格的过程。这不仅能提高市场竞争力,还能通过精准定价最大化利润。以下是一些关键步骤和策略,用于通过API接口数据优化电商商品价格:1.数据收集竞争对手价格监控:使用API接口(如Scrapy、BeautifulSoup等工具结合Python进行网页数据抓取,或使用专门的API服务如PriceIntelligence、
- 未来软件市场是怎么样的?做开发的生存空间如何?
cesske
软件需求
目录前言一、未来软件市场的发展趋势二、软件开发人员的生存空间前言未来软件市场是怎么样的?做开发的生存空间如何?一、未来软件市场的发展趋势技术趋势:人工智能与机器学习:随着技术的不断成熟,人工智能将在更多领域得到应用,如智能客服、自动驾驶、智能制造等,这将极大地推动软件市场的增长。云计算与大数据:云计算服务将继续普及,大数据技术的应用也将更加广泛。企业将更加依赖云计算和大数据来优化运营、提升效率,并
- 《Mesh 组网和 AC+AP 组网的优缺点》
jiyiwangluokeji
网络工程网络
Mesh组网和AC+AP组网的优缺点。Mesh组网的优点:1.部署灵活:节点之间可以通过无线方式连接,新增节点比较方便,无需事先规划布线。2.自我修复和优化:如果某个节点出现故障,网络可以自动重新路由数据,保证网络的稳定性。3.覆盖范围广:可以通过添加节点轻松扩展覆盖区域。4.设备选型多样:市面上有多种不同品牌和型号的Mesh路由器可供选择。Mesh组网的缺点:1.无线回程可能存在性能瓶颈:如果节
- Rust是否会取代C/C++?Rust与C/C++的较量
AI与编程之窗
源码编译与开发rustc语言c++内存安全并发编程代码安全性能优化
目录引言第一部分:Rust语言的优势内存安全性并发性性能社区和生态系统的成长第二部分:C/C++语言的优势和地位历史积淀和成熟度广泛的库和工具支持性能优化和硬件控制丰富的行业应用社区和行业支持第三部分:挑战和阻碍学习曲线现有代码库的迁移成本生态系统和工具链的完善度社区和人才培养行业应用和推广法规和标准化第四部分:未来趋势和可能性行业趋势教育和人才培养兼容和共存行业标准化企业支持和应用开源社区和生态
- html页面js获取参数值
0624chenhong
html
1.js获取参数值js
function GetQueryString(name)
{
var reg = new RegExp("(^|&)"+ name +"=([^&]*)(&|$)");
var r = windo
- MongoDB 在多线程高并发下的问题
BigCat2013
mongodbDB高并发重复数据
最近项目用到 MongoDB , 主要是一些读取数据及改状态位的操作. 因为是结合了最近流行的 Storm进行大数据的分析处理,并将分析结果插入Vertica数据库,所以在多线程高并发的情境下, 会发现 Vertica 数据库中有部分重复的数据. 这到底是什么原因导致的呢?笔者开始也是一筹莫 展,重复去看 MongoDB 的 API , 终于有了新发现 :
com.mongodb.DB 这个类有
- c++ 用类模版实现链表(c++语言程序设计第四版示例代码)
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T>
class Node
{
private:
Node<T> * next;
public:
T data;
- 最近情况
麦田的设计者
感慨考试生活
在五月黄梅天的岁月里,一年两次的软考又要开始了。到目前为止,我已经考了多达三次的软考,最后的结果就是通过了初级考试(程序员)。人啊,就是不满足,考了初级就希望考中级,于是,这学期我就报考了中级,明天就要考试。感觉机会不大,期待奇迹发生吧。这个学期忙于练车,写项目,反正最后是一团糟。后天还要考试科目二。这个星期真的是很艰难的一周,希望能快点度过。
- linux系统中用pkill踢出在线登录用户
被触发
linux
由于linux服务器允许多用户登录,公司很多人知道密码,工作造成一定的障碍所以需要有时踢出指定的用户
1/#who 查出当前有那些终端登录(用 w 命令更详细)
# who
root pts/0 2010-10-28 09:36 (192
- 仿QQ聊天第二版
肆无忌惮_
qq
在第一版之上的改进内容:
第一版链接:
http://479001499.iteye.com/admin/blogs/2100893
用map存起来号码对应的聊天窗口对象,解决私聊的时候所有消息发到一个窗口的问题.
增加ViewInfo类,这个是信息预览的窗口,如果是自己的信息,则可以进行编辑.
信息修改后上传至服务器再告诉所有用户,自己的窗口
- java读取配置文件
知了ing
1,java读取.properties配置文件
InputStream in;
try {
in = test.class.getClassLoader().getResourceAsStream("config/ipnetOracle.properties");//配置文件的路径
Properties p = new Properties()
- __attribute__ 你知多少?
矮蛋蛋
C++gcc
原文地址:
http://www.cnblogs.com/astwish/p/3460618.html
GNU C 的一大特色就是__attribute__ 机制。__attribute__ 可以设置函数属性(Function Attribute )、变量属性(Variable Attribute )和类型属性(Type Attribute )。
__attribute__ 书写特征是:
- jsoup使用笔记
alleni123
java爬虫JSoup
<dependency>
<groupId>org.jsoup</groupId>
<artifactId>jsoup</artifactId>
<version>1.7.3</version>
</dependency>
2014/08/28
今天遇到这种形式,
- JAVA中的集合 Collectio 和Map的简单使用及方法
百合不是茶
listmapset
List ,set ,map的使用方法和区别
java容器类类库的用途是保存对象,并将其分为两个概念:
Collection集合:一个独立的序列,这些序列都服从一条或多条规则;List必须按顺序保存元素 ,set不能重复元素;Queue按照排队规则来确定对象产生的顺序(通常与他们被插入的
- 杀LINUX的JOB进程
bijian1013
linuxunix
今天发现数据库一个JOB一直在执行,都执行了好几个小时还在执行,所以想办法给删除掉
系统环境:
ORACLE 10G
Linux操作系统
操作步骤如下:
第一步.查询出来那个job在运行,找个对应的SID字段
select * from dba_jobs_running--找到job对应的sid
&n
- Spring AOP详解
bijian1013
javaspringAOP
最近项目中遇到了以下几点需求,仔细思考之后,觉得采用AOP来解决。一方面是为了以更加灵活的方式来解决问题,另一方面是借此机会深入学习Spring AOP相关的内容。例如,以下需求不用AOP肯定也能解决,至于是否牵强附会,仁者见仁智者见智。
1.对部分函数的调用进行日志记录,用于观察特定问题在运行过程中的函数调用
- [Gson六]Gson类型适配器(TypeAdapter)
bit1129
Adapter
TypeAdapter的使用动机
Gson在序列化和反序列化时,默认情况下,是按照POJO类的字段属性名和JSON串键进行一一映射匹配,然后把JSON串的键对应的值转换成POJO相同字段对应的值,反之亦然,在这个过程中有一个JSON串Key对应的Value和对象之间如何转换(序列化/反序列化)的问题。
以Date为例,在序列化和反序列化时,Gson默认使用java.
- 【spark八十七】给定Driver Program, 如何判断哪些代码在Driver运行,哪些代码在Worker上执行
bit1129
driver
Driver Program是用户编写的提交给Spark集群执行的application,它包含两部分
作为驱动: Driver与Master、Worker协作完成application进程的启动、DAG划分、计算任务封装、计算任务分发到各个计算节点(Worker)、计算资源的分配等。
计算逻辑本身,当计算任务在Worker执行时,执行计算逻辑完成application的计算任务
- nginx 经验总结
ronin47
nginx 总结
深感nginx的强大,只学了皮毛,把学下的记录。
获取Header 信息,一般是以$http_XX(XX是小写)
获取body,通过接口,再展开,根据K取V
获取uri,以$arg_XX
&n
- 轩辕互动-1.求三个整数中第二大的数2.整型数组的平衡点
bylijinnan
数组
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class ExoWeb {
public static void main(String[] args) {
ExoWeb ew=new ExoWeb();
System.out.pri
- Netty源码学习-Java-NIO-Reactor
bylijinnan
java多线程netty
Netty里面采用了NIO-based Reactor Pattern
了解这个模式对学习Netty非常有帮助
参考以下两篇文章:
http://jeewanthad.blogspot.com/2013/02/reactor-pattern-explained-part-1.html
http://gee.cs.oswego.edu/dl/cpjslides/nio.pdf
- AOP通俗理解
cngolon
springAOP
1.我所知道的aop 初看aop,上来就是一大堆术语,而且还有个拉风的名字,面向切面编程,都说是OOP的一种有益补充等等。一下子让你不知所措,心想着:怪不得很多人都和 我说aop多难多难。当我看进去以后,我才发现:它就是一些java基础上的朴实无华的应用,包括ioc,包括许许多多这样的名词,都是万变不离其宗而 已。 2.为什么用aop&nb
- cursor variable 实例
ctrain
variable
create or replace procedure proc_test01
as
type emp_row is record(
empno emp.empno%type,
ename emp.ename%type,
job emp.job%type,
mgr emp.mgr%type,
hiberdate emp.hiredate%type,
sal emp.sal%t
- shell报bash: service: command not found解决方法
daizj
linuxshellservicejps
今天在执行一个脚本时,本来是想在脚本中启动hdfs和hive等程序,可以在执行到service hive-server start等启动服务的命令时会报错,最终解决方法记录一下:
脚本报错如下:
./olap_quick_intall.sh: line 57: service: command not found
./olap_quick_intall.sh: line 59
- 40个迹象表明你还是PHP菜鸟
dcj3sjt126com
设计模式PHP正则表达式oop
你是PHP菜鸟,如果你:1. 不会利用如phpDoc 这样的工具来恰当地注释你的代码2. 对优秀的集成开发环境如Zend Studio 或Eclipse PDT 视而不见3. 从未用过任何形式的版本控制系统,如Subclipse4. 不采用某种编码与命名标准 ,以及通用约定,不能在项目开发周期里贯彻落实5. 不使用统一开发方式6. 不转换(或)也不验证某些输入或SQL查询串(译注:参考PHP相关函
- Android逐帧动画的实现
dcj3sjt126com
android
一、代码实现:
private ImageView iv;
private AnimationDrawable ad;
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState)
{
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout
- java远程调用linux的命令或者脚本
eksliang
linuxganymed-ssh2
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105862
Java通过SSH2协议执行远程Shell脚本(ganymed-ssh2-build210.jar)
使用步骤如下:
1.导包
官网下载:
http://www.ganymed.ethz.ch/ssh2/
ma
- adb端口被占用问题
gqdy365
adb
最近重新安装的电脑,配置了新环境,老是出现:
adb server is out of date. killing...
ADB server didn't ACK
* failed to start daemon *
百度了一下,说是端口被占用,我开个eclipse,然后打开cmd,就提示这个,很烦人。
一个比较彻底的解决办法就是修改
- ASP.NET使用FileUpload上传文件
hvt
.netC#hovertreeasp.netwebform
前台代码:
<asp:FileUpload ID="fuKeleyi" runat="server" />
<asp:Button ID="BtnUp" runat="server" onclick="BtnUp_Click" Text="上 传" />
- 代码之谜(四)- 浮点数(从惊讶到思考)
justjavac
浮点数精度代码之谜IEEE
在『代码之谜』系列的前几篇文章中,很多次出现了浮点数。 浮点数在很多编程语言中被称为简单数据类型,其实,浮点数比起那些复杂数据类型(比如字符串)来说, 一点都不简单。
单单是说明 IEEE浮点数 就可以写一本书了,我将用几篇博文来简单的说说我所理解的浮点数,算是抛砖引玉吧。 一次面试
记得多年前我招聘 Java 程序员时的一次关于浮点数、二分法、编码的面试, 多年以后,他已经称为了一名很出色的
- 数据结构随记_1
lx.asymmetric
数据结构笔记
第一章
1.数据结构包括数据的
逻辑结构、数据的物理/存储结构和数据的逻辑关系这三个方面的内容。 2.数据的存储结构可用四种基本的存储方法表示,它们分别是
顺序存储、链式存储 、索引存储 和 散列存储。 3.数据运算最常用的有五种,分别是
查找/检索、排序、插入、删除、修改。 4.算法主要有以下五个特性:
输入、输出、可行性、确定性和有穷性。 5.算法分析的
- linux的会话和进程组
网络接口
linux
会话: 一个或多个进程组。起于用户登录,终止于用户退出。此期间所有进程都属于这个会话期。会话首进程:调用setsid创建会话的进程1.规定组长进程不能调用setsid,因为调用setsid后,调用进程会成为新的进程组的组长进程.如何保证? 先调用fork,然后终止父进程,此时由于子进程的进程组ID为父进程的进程组ID,而子进程的ID是重新分配的,所以保证子进程不会是进程组长,从而子进程可以调用se
- 二维数组 元素的连续求解
1140566087
二维数组ACM
import java.util.HashMap;
public class Title {
public static void main(String[] args){
f();
}
// 二位数组的应用
//12、二维数组中,哪一行或哪一列的连续存放的0的个数最多,是几个0。注意,是“连续”。
public static void f(){
- 也谈什么时候Java比C++快
windshome
javaC++
刚打开iteye就看到这个标题“Java什么时候比C++快”,觉得很好笑。
你要比,就比同等水平的基础上的相比,笨蛋写得C代码和C++代码,去和高手写的Java代码比效率,有什么意义呢?
我是写密码算法的,深刻知道算法C和C++实现和Java实现之间的效率差,甚至也比对过C代码和汇编代码的效率差,计算机是个死的东西,再怎么优化,Java也就是和C