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咋(za)说
论文笔记笔记经验分享
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- 动态规划双剑合璧:C++与Python征服洛谷三大经典DP问题
三流搬砖艺术家
动态规划c++python
动态规划核心思想状态定义→转移方程→边界处理→时空优化本文精选洛谷动态规划题单中三大经典问题,通过C++与Python双语言对比实现,彻底掌握DP精髓!题目一:P1048采药(01背包模板)题目描述在限定时间T内采集草药,每株草药有采集时间time[i]和价值value[i],求最大总价值。解题思路状态定义:dp[j]表示时间j能获得的最大价值转移方程:dp[j]=max(dp[j],dp[j-t
- 动态规划经典算法详解与C++实现
金外飞176
算法算法动态规划c++
动态规划经典算法详解与C++实现动态规划(DynamicProgramming)是解决复杂问题的重要方法,通过将问题分解为重叠子问题并记录中间结果实现高效计算。本文精选六大经典动态规划问题,提供详细的算法解析和C++实现代码。一、斐波那契数列(基础入门)算法原理通过存储已计算结果避免重复计算,时间复杂度从O(2^n)优化到O(n)状态转移方程dp[i]=dp[i-1]+dp[i-2]C++实现#i
- 数学建模与优化算法在确定X和Y值时,如何处理实验数据的不确定性?
学术乙方
油纸绝缘算法经验分享
在数学建模与优化算法中处理实验数据的不确定性以确定油纸绝缘系统中的X和Y值,可以参考以下方法和步骤:建立数学模型油纸绝缘系统的几何结构可以用X-Y模型来描述,其中X表示挡板厚度与总厚度的比值,Y表示间隔器宽度与总宽度的比值。这些参数直接影响油纸绝缘的介电特性。通过实验数据(如介电谱曲线)和理论模型,可以建立数学方程来描述X和Y对介电特性的影响。引入不确定性建模实验数据通常存在测量误差、环境变化等因
- 手撕力扣之图论:课程表、课程表 II、省份数量、等式方程的可满足性、情侣牵手、 实现 Trie (前缀树)、数组中两个数的最大异或值、判断二分图
weixin_39770712
数据结构与算法leetcode算法
拓扑排序:力扣207.课程表你这个学期必须选修numCourses门课程,记为0到numCourses-1。在选修某些课程之前需要一些先修课程。先修课程按数组prerequisites给出,其中prerequisites[i]=[ai,bi],表示如果要学习课程ai则必须先学习课程bi。例如,先修课程对[0,1]表示:想要学习课程0,你需要先完成课程1。请你判断是否可能完成所有课程的学习?如果可以
- 可视化学习:如何使用后期处理通道增强图像效果
前言大家好,本文分享的是如何使用后期处理通道增强图像效果,通过前面几篇文章,我们了解了一些动态生成纹理的方法,比如符号距离场SDF、基于参数方程生成图案、基于噪声生成纹理,等等。这些生成纹理的技术有相似的地方,就是根据片元的纹理坐标,对片元着色,直接生成纹理。因为GPU是并行渲染的,每个像素的着色器程序是并行执行的,这样的渲染很高效。但是在实际需求中,有时我们计算片元色值时,需要依赖周围像素点或者
- Python和C++计算物理光学波形化学结构数学方程
亚图跨际
C/C++Python物理pythonc++物理化学数学方程数值计算
要点Python|C++代码化排序索引和计算:冒泡排序,升序排序,快速排序,索引排序,基于索引数组的排名,基于直接插入的两个键索引,两个相关数组的索引。数学计算1:数据集升序排列后,生成索引和排名。数学计算2:一定量序列排序后,生成得新索引表,并绘制原始序列。计算3:一定量序列进行冒泡排序,插入排序,快速排序,绘制一张图显示三种排序依赖性,分别定性评估小型和广泛序列的排序算法的性能。Python|
- 人工智能之数学基础:对线性代数中逆矩阵的思考?
每天五分钟玩转人工智能
机器学习深度学习之数学基础线性代数人工智能矩阵机器学习逆矩阵向量
本文重点逆矩阵是线性代数中的一个重要概念,它在线性方程组、矩阵方程、动态系统、密码学、经济学和金融学以及计算机图形学等领域都有广泛的应用。通过了解逆矩阵的定义、性质、计算方法和应用,我们可以更好地理解和应用线性代数知识,解决各种实际问题。关于逆矩阵的思考现在我们有一个计算过程如上所示,我们知道矩阵的作用就是函数,向量a先经过矩阵1进行函数作用,然后再经过矩阵2函数作用最后可以得到输出向量c,这个过
- 算法训练(leetcode)二刷第三十九天 | 115. 不同的子序列、583. 两个字符串的删除操作、72. 编辑距离
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二刷日记算法leetcode职场和发展
刷题记录*115.不同的子序列583.两个字符串的删除操作思路一:转求公共子序列思路二:编辑距离(统计删除次数)72.编辑距离*115.不同的子序列leetcode题目地址编辑距离问题。题目要求在s串中查找t串出现的次数。dp数组含义:dp[i][j]表示以s[i-1]结尾的子串A中出现以t[j-1]为结尾的子串B的个数状态转移方程:题目要求在s串中查找t串出现的次数,因此只考虑对s串进行编辑。当
- matlab拟合三维曲线方程,三维的离散点怎么进行三维曲线拟合
weixin_39877050
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X=[83838311311383.5113.5113.5113.5114114.5115117.5117.510071100100.5101101.5101.5102102.5103103.5104.5104.5105.5103.571.5104.5106.5107107.5106107109110107.5108107.5115115.5116121.5121.5121.5130132.513
- 用C/C++绘制跳动的爱心:从数学方程到动画实现
芯作者
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引言:当代码遇见浪漫在程序员的世界里,表达浪漫的方式往往与众不同。用代码绘制一颗跳动的爱心,不仅是对数学之美与编程艺术的完美结合,更是向心爱之人传递情感的特殊方式。本文将深入探讨如何用C/C++实现这一经典效果,从数学原理到代码实现,带你领略编程与艺术的碰撞。一、爱心曲线的数学之美1.心形线的数学方程心形线(Cardioid)是数学中最浪漫的曲线之一,其标准极坐标方程为:r=a(1-sinθ)其中
- 算法比赛中的构造题及一些经典套路
小王Jacky
编程算法提高(c++)算法
什么是构造构造题的定义构造要求解题者通过观察问题的结果的规律,找到一种通用的方法或者模式,使得问题规模增大时,依然能够高效地得到答案如何解决构造题1.状态转移:在动态规划问题中,状态转移是核心概念。你需要考虑如何从一个状态转移到另一个状态,并且这种转移会带来什么影响。这通常涉及到定义状态、状态转移方程和边界条件。2.模式识别:在解决构造题时,尝试识别问题中的模式或特征。这有助于你更好地理解问题的本
- Python神器 Jupyter Notebook
懒大王爱吃狼
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JupyterNotebook是Python领域中备受推崇的一款神器,以下是对其的详细介绍:一、概述JupyterNotebook是一款开放源代码的Web应用程序,它允许用户创建和共享包含实时代码、方程式、可视化和叙述文本的文档。它适用于数据分析、可视化、机器学习等多种场景,尤其在数据科学领域中广受欢迎。二、安装与配置JupyterNotebook可以通过多种方式进行安装,其中最常见的是通过安装A
- 蓝桥杯算法基础(36)动态规划dp经典问题详解
湖前一人对影成双
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动态规划-动态规划方法方法代表了这一类问题(最优子结构or子问题最优性)的有一半解法,是设计方法或者策略,不是具体算法-本质是递推,核心是找到状态转移的方式,写出dp方程-形式:记忆性递归递推01背包问题有n个重量和价值分别为wi,vi的物品,从这些物品中挑选出总重量不超过n的物品,求所有挑选方案中的值总和的最大值1=w[i]){intv1=v[i]+dfs(i+1,ww-w[i]);//选择当前
- 参数化曲线——参数三次样条曲线(1)
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算法机器人数据分析
若已知n+1个数据点pi(i=0,1,...,n)\bm{p}_i(i=0,1,...,n)pi(i=0,1,...,n),构造一条通过这些数据点的参数化多项式曲线,那么曲线方程的待定系数矢量必然等于数据点的个数:p(u)=∑i=0naiuii=0,1,...,n\bm{p}(u)=\sum_{i=0}^{n}\bm{a_i}u^i\qquadi=0,1,...,np(u)=i=0∑naiuii=
- AVM 环视拼接 鱼眼相机
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#环视拼接AVM
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- Python详细实现龙格-库塔算法
闲人编程
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目录Python详细实现龙格-库塔算法引言一、龙格-库塔算法基本原理1.1常微分方程初值问题1.2龙格-库塔方法的基本思想1.3龙格-库塔方法的具体形式二、Python实现龙格-库塔算法2.1基本实现代码解析:2.2高阶Runge-Kutta方法代码解析:三、龙格-库塔算法的应用3.1物理模拟中的应用3.2工程中的应用四、总结Python详细实现龙格-库塔算法引言在数值计算和科学计算领域,求解常微
- 人工智能: 增广矩阵数学基础到综合实战!!!
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人工智能矩阵算法
1.增广矩阵一、基本概念增广矩阵是将系数矩阵AAA与常数项向量bbb并在一起形成的矩阵,记作[A∣b][A|b][A∣b]。例如,对于线性方程组:{x+2y=53x−y=1\begin{cases}x+2y=5\\3x-y=1\end{cases}{x+2y=53x−y=1其增广矩阵为:[A∣b]=(12∣53−1∣1)[A|b]=\begin{pmatrix}1&2&|&5\\3&-1&|&1\
- MATLAB 控制系统设计与仿真 - 13
东雁西飞
MATLAB控制系统设计与仿真matlab机器人ai自动驾驶人工智能
根轨迹分析根轨迹方法是一种图解法,他是古典控制理论中对系统进行分析和综合的基本方法之一。由于根轨迹图直观地描述了系统特征方程的根(线性系统的闭环极点)在s平面上的分布,因此用根轨迹法分析自动控制系统十分方便,在工程实践中也获得了广泛的应用。根轨迹反映了对于系统某一参数改变时,对系统的影响,从而较好的解决了高阶系统控制过程性能分析与计算。可以很直观的看出增加开环零极点对系统闭环特性的影响,可以通过增
- [MD] AG stable
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人工智能
当然,以下是A-stable和G-stable的详细定义:A-stable(A-稳定)A-stable是数值方法稳定性的一种分类,主要用于分析求解常微分方程初值问题的数值方法。一个数值方法被称为A-stable,如果它满足以下条件:对于所有的步长hhh和所有的λ\lambdaλ满足Re(λ)≤0\text{Re}(\lambda)\leq0Re(λ)≤0,数值方法产生的数值解是稳定的。这里的λ\l
- MRI学习第一章-核磁共振物理基础(二)
看星河的兔子
学习MRI机器学习电子
核磁共振物理基础原子核系的静磁化强度磁化强度矢量的弛豫过程T1T_1T1T2T_2T2组织弛豫的决定因素Bloch方程NMR谱线特性原子核系的静磁化强度前面讨论单个原子核的核磁共振情形,实际上实验样品中含有大量的原子核。因此需要从微观转向宏观Bloch指出磁化强度矢量M(magneti-zationvector)~核系宏观特性。一般情况下,无外加磁场作用,核磁矩方向随机分布,M矢量和为0磁化强度矢
- Matlab 大量接单
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分享一个matlab接私活、兼职的平台1、技术方向满足任一即可2、技术要求3、最后技术方向满足即可MATLAB:熟练掌握MATLAB编程语言,能够使用MATLAB进行数据处理、机器学习和深度学习等相关工作。机器学习、深度学习、强化学习、仿真、复现、算法、神经网络、建模、图像识别、数据挖掘、数据获取、爬虫、数据分析、目标检测、算法创新、因子分析、相关分析、方差分析、判别分析、方程分析、线性回归、中介
- 【线代】《线性代数的几何意义》——摘录笔记(四)
jingyu404
线性代数读书及杂言
内容:大多是摘录原书,概括、理解是自己总结的。目的:供自己温习使用,有摘录不全或总结不精的部分。他人学习,仅供参考。目录U6线性方程组1.作用于向量的形式2.解的形式3.解的代数形式4.解的结构5.方程组、矩阵与向量的关系U7二次型1.定义2.表示(多项式与向量)3.用途4.几何意义5.二次型合同对角化6.惯性定理7.正定二次型笔记链接汇总U6线性方程组1.作用于向量的形式(1)看成矩阵对向量(x
- 线性代数(13)——向量空间、维度和四大子空间(下)
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线性代数
向量空间、维度和四大子空间零空间的基和秩-零化度定理零空间及零空间的基秩-零化度定理列空间与零空间对比零空间与矩阵的逆深入理解零空间左零空间回顾已有的三个子空间第四个子空间研究子空间的意义零空间的基和秩-零化度定理零空间及零空间的基一个齐次线性系统A⋅x=0A\cdotx=0A⋅x=0的解就是对应的系数矩阵的零空间。首先通过一个简单的齐次线性方程组进行演示,(−1231−4−13−354)⟹(10
- 计算机组成原理----计算机系统概述
王嘉俊925
计算机组成原理计组计算机组成原理
计算机分类按照输入输出信号的形式可以将电子计算机分为:电子模拟计算机和电子数字计算机。电子模拟计算机定义:采用连续的模拟信号(如电压、电流)进行输入和输出,模拟物理量之间的关系。特点:计算过程基于模拟电路,反映连续变化的物理现象。擅长处理微分方程、动态系统仿真。应用:早期用于科学计算(如飞行模拟、天气预报)和工程设计。局限:精度较低,难以编程和扩展。电子数字计算机定义:使用离散的数字信号(通常为二
- 【力扣技巧之动态规划】力扣322:零钱兑换【C++】
The Gao
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原题给定不同面额的硬币coins和一个总金额amount。编写一个函数来计算可以凑成总金额所需的最少的硬币个数。如果没有任何一种硬币组合能组成总金额,返回-1。你可以认为每种硬币的数量是无限的。分析这道题是一道典型的动态规划的题目。对于动态规划的题目,我们一直说有五个过程,首先要找到状态,其次确定basecase,再者定义一个适宜采用动态规划的dp数组,然后要找到状态转移方程,最后求得题解。对于这
- 数学建模(6)——预测类模型目录
Ice-cream-AI
数学建模
预测模型是一类通过分析和建模历史数据来预测未来结果的算法或模型。这些模型广泛应用于各种领域,包括金融、医疗、市场营销、气象、制造业等。以下是一些常见的预测模型:1.回归模型线性回归(LinearRegression):用于预测连续变量,通过拟合一个线性方程来最小化预测值和实际值之间的误差。多元线性回归(MultipleLinearRegression):扩展线性回归模型,使用多个特征进行预测。岭回
- 深入探索 SymPy:Python 的符号计算利器
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1.引言在数学、物理、工程和计算机科学领域,符号计算(SymbolicComputation)是一个至关重要的工具。与数值计算不同,符号计算处理的是数学表达式本身,而不是近似数值。例如,我们可以直接对表达式求导、积分、解方程,而不需要转换成数值形式。Python提供了多个数学计算库,如NumPy和SciPy,然而它们主要用于数值计算,而非符号计算。SymPy是Python生态系统中最著名的符号计算
- 第十四届蓝桥杯JavaB组省赛真题 - 蜗牛
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蓝桥杯算法题合集蓝桥杯java
dp[i][0]状态转移方程:1.从上一个竹竿的底部转移过来,即:dp[i][0]=dp[i−1][0]+x[i]−x[i−1];2.从上一个竹竿的传送门转移过来,即:dp[i][0]=dp[i−1][1]+b[i]/1.3;dp[i][1]状态转移方程:1.从上一个竹竿的底部转移过来,即:dp[i][1]=dp[i−1][0]+x[i]−x[i−1]+a[i]/0.7;2.从上一个竹杠传送门过来
- 使用 Python 实现基于 AGA8 GERG - 2008 方程计算掺氢天然气压缩因子的示例代码
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AGA8GERG-2008方程是用于计算天然气混合物热力学性质的一种方法,下面是一个使用Python实现基于AGA8GERG-2008方程计算掺氢天然气压缩因子的示例代码。需要注意的是,AGA8GERG-2008方程非常复杂,完整实现需要大量的系数和详细的计算步骤。这里我们简化了部分过程,使用CoolProp库来完成计算,因为CoolProp已经实现了GERG-2008方程。安装依赖库首先确保你已
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Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- mysql 性能查询优化
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javasql优化mysql应用服务器
1 时间到底花在哪了?
mysql在执行查询的时候需要执行一系列的子任务,这些子任务包含了整个查询周期最重要的阶段,这其中包含了大量为了
检索数据列到存储引擎的调用以及调用后的数据处理,包括排序、分组等。在完成这些任务的时候,查询需要在不同的地方
花费时间,包括网络、cpu计算、生成统计信息和执行计划、锁等待等。尤其是向底层存储引擎检索数据的调用操作。这些调用需要在内存操
- windows系统配置
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删除Hiberfil.sys :使用命令powercfg -h off 关闭休眠功能即可:
http://jingyan.baidu.com/article/f3ad7d0fc0992e09c2345b51.html
类似的还有pagefile.sys
msconfig 配置启动项
shutdown 定时关机
ipconfig 查看网络配置
ipconfig /flushdns
- 人体的排毒时间
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工作
========================
|| 人体的排毒时间是什么时候?||
========================
转载于:
http://zhidao.baidu.com/link?url=ibaGlicVslAQhVdWWVevU4TMjhiKaNBWCpZ1NS6igCQ78EkNJZFsEjCjl3T5EdXU9SaPg04bh8MbY1bR
- ZooKeeper
cugfy
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Zookeeper是一个高性能,分布式的,开源分布式应用协调服务。它提供了简单原始的功能,分布式应用可以基于它实现更高级的服务,比如同步, 配置管理,集群管理,名空间。它被设计为易于编程,使用文件系统目录树作为数据模型。服务端跑在java上,提供java和C的客户端API。 Zookeeper是Google的Chubby一个开源的实现,是高有效和可靠的协同工作系统,Zookeeper能够用来lea
- 网络爬虫的乱码处理
随意而生
爬虫网络
下边简单总结下关于网络爬虫的乱码处理。注意,这里不仅是中文乱码,还包括一些如日文、韩文 、俄文、藏文之类的乱码处理,因为他们的解决方式 是一致的,故在此统一说明。 网络爬虫,有两种选择,一是选择nutch、hetriex,二是自写爬虫,两者在处理乱码时,原理是一致的,但前者处理乱码时,要看懂源码后进行修改才可以,所以要废劲一些;而后者更自由方便,可以在编码处理
- Xcode常用快捷键
张亚雄
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一、总结的常用命令:
隐藏xcode command+h
退出xcode command+q
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关闭当前
- mongoDB索引操作
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一、索引基础: MongoDB的索引几乎与传统的关系型数据库一模一样,这其中也包括一些基本的优化技巧。下面是创建索引的命令: > db.test.ensureIndex({"username":1}) 可以通过下面的名称查看索引是否已经成功建立: &nbs
- 成都软件园实习那些话
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成都 软件园 实习
无聊之中,翻了一下日志,发现上一篇经历是很久以前的事了,悔过~~
断断续续离开了学校快一年了,习惯了那里一天天的幼稚、成长的环境,到这里有点与世隔绝的感觉。不过还好,那是刚到这里时的想法,现在感觉在这挺好,不管怎么样,最要感谢的还是老师能给这么好的一次催化成长的机会,在这里确实看到了好多好多能想到或想不到的东西。
都说在外面和学校相比最明显的差距就是与人相处比较困难,因为在外面每个人都
- Linux下FTP服务器安装及配置
ayaoxinchao
linuxFTP服务器vsftp
检测是否安装了FTP
[root@localhost ~]# rpm -q vsftpd
如果未安装:package vsftpd is not installed 安装了则显示:vsftpd-2.0.5-28.el5累死的版本信息
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运行yum install vsftpd命令,如[root@localhost ~]# yum install vsf
- 使用mongo-java-driver获取文档id和查找文档
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注:本文所有代码都使用的mongo-java-driver实现。
在MongoDB中,一个集合(collection)在概念上就类似我们SQL数据库中的表(Table),这个集合包含了一系列文档(document)。一个DBObject对象表示我们想添加到集合(collection)中的一个文档(document),MongoDB会自动为我们创建的每个文档添加一个id,这个id在
- JSONObject以及json串
bijian1013
jsonJSONObject
一.JAR包简介
要使程序可以运行必须引入JSON-lib包,JSON-lib包同时依赖于以下的JAR包:
1.commons-lang-2.0.jar
2.commons-beanutils-1.7.0.jar
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&n
- [Zookeeper学习笔记之三]Zookeeper实例创建和会话建立的异步特性
bit1129
zookeeper
为了说明问题,看个简单的代码,
import org.apache.zookeeper.*;
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- 【Scala十二】Scala核心六:Trait
bit1129
scala
Traits are a fundamental unit of code reuse in Scala. A trait encapsulates method and field definitions, which can then be reused by mixing them into classes. Unlike class inheritance, in which each c
- weblogic version 10.3破解
ronin47
weblogic
版本:WebLogic Server 10.3
说明:%DOMAIN_HOME%:指WebLogic Server 域(Domain)目录
例如我的做测试的域的根目录 DOMAIN_HOME=D:/Weblogic/Middleware/user_projects/domains/base_domain
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- 求第n个斐波那契数
BrokenDreams
今天看到群友发的一个问题:写一个小程序打印第n个斐波那契数。
自己试了下,搞了好久。。。基础要加强了。
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- 读《研磨设计模式》-代码笔记-访问者模式-Visitor
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
interface IVisitor {
//第二次分派,Visitor调用Element
void visitConcret
- MatConvNet的excise 3改为网络配置文件形式
cherishLC
matlab
MatConvNet为vlFeat作者写的matlab下的卷积神经网络工具包,可以使用GPU。
主页:
http://www.vlfeat.org/matconvnet/
教程:
http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/practicals/cnn/index.html
注意:需要下载新版的MatConvNet替换掉教程中工具包中的matconvnet:
http
- ZK Timeout再讨论
chenchao051
zookeepertimeouthbase
http://crazyjvm.iteye.com/blog/1693757 文中提到相关超时问题,但是又出现了一个问题,我把min和max都设置成了180000,但是仍然出现了以下的异常信息:
Client session timed out, have not heard from server in 154339ms for sessionid 0x13a3f7732340003
- CASE WHEN 用法介绍
daizj
sqlgroup bycase when
CASE WHEN 用法介绍
1. CASE WHEN 表达式有两种形式
--简单Case函数
CASE sex
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WHEN '2' THEN '女'
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- PHP技巧汇总:提高PHP性能的53个技巧
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PHP
PHP技巧汇总:提高PHP性能的53个技巧 用单引号代替双引号来包含字符串,这样做会更快一些。因为PHP会在双引号包围的字符串中搜寻变量, 单引号则不会,注意:只有echo能这么做,它是一种可以把多个字符串当作参数的函数译注: PHP手册中说echo是语言结构,不是真正的函数,故把函数加上了双引号)。 1、如果能将类的方法定义成static,就尽量定义成static,它的速度会提升将近4倍
- Yii框架中CGridView的使用方法以及详细示例
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yii
CGridView显示一个数据项的列表中的一个表。
表中的每一行代表一个数据项的数据,和一个列通常代表一个属性的物品(一些列可能对应于复杂的表达式的属性或静态文本)。 CGridView既支持排序和分页的数据项。排序和分页可以在AJAX模式或正常的页面请求。使用CGridView的一个好处是,当用户浏览器禁用JavaScript,排序和分页自动退化普通页面请求和仍然正常运行。
实例代码如下:
- Maven项目打包成可执行Jar文件
dyy_gusi
assembly
Maven项目打包成可执行Jar文件
在使用Maven完成项目以后,如果是需要打包成可执行的Jar文件,我们通过eclipse的导出很麻烦,还得指定入口文件的位置,还得说明依赖的jar包,既然都使用Maven了,很重要的一个目的就是让这些繁琐的操作简单。我们可以通过插件完成这项工作,使用assembly插件。具体使用方式如下:
1、在项目中加入插件的依赖:
<plugin>
- php常见错误
geeksun
PHP
1. kevent() reported that connect() failed (61: Connection refused) while connecting to upstream, client: 127.0.0.1, server: localhost, request: "GET / HTTP/1.1", upstream: "fastc
- 修改linux的用户名
hongtoushizi
linuxchange password
Change Linux Username
更改Linux用户名,需要修改4个系统的文件:
/etc/passwd
/etc/shadow
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/etc/gshadow
古老/传统的方法是使用vi去直接修改,但是这有安全隐患(具体可自己搜一下),所以后来改成使用这些命令去代替:
vipw
vipw -s
vigr
vigr -s
具体的操作顺
- 第五章 常用Lua开发库1-redis、mysql、http客户端
jinnianshilongnian
nginxlua
对于开发来说需要有好的生态开发库来辅助我们快速开发,而Lua中也有大多数我们需要的第三方开发库如Redis、Memcached、Mysql、Http客户端、JSON、模板引擎等。
一些常见的Lua库可以在github上搜索,https://github.com/search?utf8=%E2%9C%93&q=lua+resty。
Redis客户端
lua-resty-r
- zkClient 监控机制实现
liyonghui160com
zkClient 监控机制实现
直接使用zk的api实现业务功能比较繁琐。因为要处理session loss,session expire等异常,在发生这些异常后进行重连。又因为ZK的watcher是一次性的,如果要基于wather实现发布/订阅模式,还要自己包装一下,将一次性订阅包装成持久订阅。另外如果要使用抽象级别更高的功能,比如分布式锁,leader选举
- 在Mysql 众多表中查找一个表名或者字段名的 SQL 语句
pda158
mysql
在Mysql 众多表中查找一个表名或者字段名的 SQL 语句:
方法一:SELECT table_name, column_name from information_schema.columns WHERE column_name LIKE 'Name';
方法二:SELECT column_name from information_schema.colum
- 程序员对英语的依赖
Smile.zeng
英语程序猿
1、程序员最基本的技能,至少要能写得出代码,当我们还在为建立类的时候思考用什么单词发牢骚的时候,英语与别人的差距就直接表现出来咯。
2、程序员最起码能认识开发工具里的英语单词,不然怎么知道使用这些开发工具。
3、进阶一点,就是能读懂别人的代码,有利于我们学习人家的思路和技术。
4、写的程序至少能有一定的可读性,至少要人别人能懂吧...
以上一些问题,充分说明了英语对程序猿的重要性。骚年
- Oracle学习笔记(8) 使用PLSQL编写触发器
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oraclesql编程活动Access
时间过得真快啊,转眼就到了Oracle学习笔记的最后个章节了,通过前面七章的学习大家应该对Oracle编程有了一定了了解了吧,这东东如果一段时间不用很快就会忘记了,所以我会把自己学习过的东西做好详细的笔记,用到的时候可以随时查找,马上上手!希望这些笔记能对大家有些帮助!
这是第八章的学习笔记,学习完第七章的子程序和包之后