- 无人机机体结构设计要点与难点!
云卓SKYDROID
无人机人工智能云卓科技科普科技
一、无人机机体结构设计要点1.类型与应用场景匹配固定翼无人机:需优化机翼升阻比,采用流线型机身降低气动阻力(如大展弦比机翼设计)。多旋翼无人机:注重轻量化框架和对称布局(如四轴/六轴碳纤维机臂),确保动力系统冗余。垂直起降(VTOL)混合型:需兼顾固定翼与旋翼结构的兼容性(如倾转旋翼或复合机翼设计)。2.材料选择与轻量化高强度复合材料:碳纤维(CFRP)和凯夫拉纤维(KFRP)用于主承力结构(如机
- python获取期货数据_【python量化】期货ML策略(一)数据获取
weixin_39865277
python获取期货数据
这是我的第32篇文章。最近要开始研究期货上的机器学习(MachineLearning)策略了。相信关注我的朋友已经多多少少知道一些有关机器学习的基础知识了,对于机器学习的基础知识我这边不会介绍,只会简单的提一下,不懂的朋友自行网上搜索资料学习。未来一段时间里,我将会利用所学的知识开发一个期货上的ML策略。策略思路如下:交易时间内每分钟从主力合约(可以理解为交易活跃的股票)中选取未来几分钟内极大可能
- 模仿akshare方法,利用python获取期权期货数据
gxtcd
pythonjson
本文模仿akshare中的方法,利用python的request提取东方财富网站的期权、期货数据,可用于量化研究,代码如下:importjsonimportrequestsimportpandasaspd#输出显示设置importwarningspd.set_option('display.max_rows',None)pd.set_option('display.max_columns',Non
- 走向多模态AI之路(三):多模态 AI 的挑战与未来
BigNorthBear
人工智能python语言模型自然语言处理多模态搜索引擎
目录前言一、多模态AI真的成熟了吗?二、多模态AI的主要挑战2.1计算资源消耗:模型复杂度带来的成本问题2.2数据标注困难:跨模态数据集的挑战2.3对齐和融合的难点2.4泛化能力与鲁棒性2.5伦理与隐私问题三、研究方向与未来发展3.1轻量化模型与高效计算3.2自监督学习与弱监督学习3.3跨模态增强学习3.4AI的可解释性研究四、博查API:多模态AI的数据基石总结前言大家好啊,我是北极熊。在前两篇
- 印度股票K线、实时行情与IPO新股数据对接指南
一、前言:金融数据接口的价值在量化交易、金融分析应用开发中,获取准确的K线、实时行情和IPO新股数据是基础需求。本文将详细介绍如何使用StockTVAPI对接这三类核心金融数据,并提供完整的代码实现方案。二、环境准备与API密钥获取1.申请API密钥访问StockTV官网注册账号并申请APIKey,或通过Telegram联系客服获取测试密钥。#配置示例API_KEY="your_api_key_h
- 股票下单接口api有哪些类型?不同类型的接口在使用上有何区别?
财云量化
python炒股自动化量化交易程序化交易股票下单接口api类型使用区别股票量化接口股票API接口
炒股自动化:申请官方API接口,散户也可以python炒股自动化(0),申请券商API接口python炒股自动化(1),量化交易接口区别Python炒股自动化(2):获取股票实时数据和历史数据Python炒股自动化(3):分析取回的实时数据和历史数据Python炒股自动化(4):通过接口向交易所发送订单Python炒股自动化(5):通过接口查询订单,查询账户资产股票量化,Python炒股,CSDN
- 【深度学习量化交易18】盘前盘后回调机制设计与实现——基于miniQMT的量化交易回测系统开发实记
Mr.看海
看海的量化交易深度学习人工智能
我是Mr.看海,我在尝试用信号处理的知识积累和思考方式做量化交易,应用深度学习和AI实现股票自动交易,目的是实现财务自由~目前我正在开发基于miniQMT的量化交易系统——看海量化交易系统。盘前时间是交易者准备当日交易计划、分析隔夜数据和市场情绪的黄金时段,而盘后则适合总结当日表现、调整策略参数并为次日交易做准备。本文将详细介绍盘前盘后回调机制的设计与实现过程,探讨如何在量化交易框架中优雅地集成这
- 量化交易接口开户条件有哪些?不同券商之间存在哪些差异?
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量化交易股票API接口Python股票量化交易量化交易接口开户券商差异开户条件股票量化接口股票API接口
Python股票接口实现查询账户,提交订单,自动交易(1)Python股票程序交易接口查账,提交订单,自动交易(2)股票量化,Python炒股,CSDN交流社区>>>量化交易往往需要一定的资金基础。一些券商可能要求投资者在账户中存有最低金额,这一金额的设定是为了确保投资者有足够的资金来承担可能的风险。有的券商设定为50万元,这是考虑到量化交易可能涉及到复杂的策略,需要足够的资金来进行资产配置、保证
- 『大模型笔记』量化 vs 剪枝 vs 蒸馏:为推理优化神经网络!
AI大模型前沿研究
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量化vs剪枝vs蒸馏:为推理优化神经网络!文章目录一.量化vs剪枝vs蒸馏:为推理优化神经网络!1.1.量化(Quantization)1.2.剪枝(purning)1.3.知识蒸馏(KnowledgeDistillation,也称为模型蒸馏)1.4.工程优化(EngineeringOptimizations)1.5.总结二.参考文献一.量化vs剪枝vs蒸馏:为推理优化神经网络!大家好。今天的视频
- [笔记.AI]向量化
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(借助DeepSeek-V3辅助生成)向量化的定义向量化(Vectorization)是将文本、图像、音频等非结构化数据转换为高维数值向量(即一组数字)的过程。这些向量能够捕捉数据的语义、特征或上下文信息,使计算机能够通过数学运算(如相似度计算、聚类、分类等)处理和理解非结构化内容。为什么需要向量化?计算机无法直接理解文字、图片等非结构化数据,但可以高效处理数值。向量化通过将数据映射到数学空间,实
- [笔记.AI]大模型训练 与 向量值 的关系
俊哥V
AI技术理解由AI辅助创作人工智能笔记向量化
(借助DeepSeek-V3辅助生成)大模型在训练后是否会改变向量化的值,取决于模型的训练阶段和使用方式。以下是详细分析:1.预训练阶段:向量化值必然改变动态调整过程:在预训练阶段(如BERT、GPT的初始训练),模型的嵌入层(EmbeddingLayer)作为可训练参数,通过反向传播不断优化。每个词或子词的向量会根据上下文共现模式和任务目标(如掩码语言建模、自回归预测)动态调整。示例:词汇“苹果
- 全自动数字网络机器人:重塑未来的无形引擎 ——从金融量化到万物互联,为何必须“ALL IN”?
朴拙数据交易猿
机器人金融
全自动数字网络机器人:重塑未来的无形引擎——从金融量化到万物互联,为何必须“ALLIN”?(2025年3月29日)“未来十年,代码将比石油更具价值。”——DeepSeek创始人梁文锋一、数据洪流与AI进化:数字机器人的基因密码全球每天产生的数据量已达3.5ZB(1ZB=1万亿GB),这些数据正通过Transformer架构的AI大模型被转化为数字机器人的"神经元突触"。以DeepSeek-V3为例
- 安当SLAc操作系统安全登录解决方案:破解设备供应商Windows权限失控困局
安 当 加 密
安全windows
在工业互联网高速发展的今天,设备供应商的售后运维人员往往掌握着价值数百万设备的"数字命脉"。据Gartner统计,2025年全球65%的工业设备安全事故将源于固定账号密码泄露。上海安当技术有限公司基于Windows操作系统深度开发的SLA(SystemLoginAgent)动态认证方案,通过"CA证书+USBKey"的零信任认证机制,为设备供应商构建了"权限可追溯、操作可熔断、安全可量化"的售后运
- 《认知觉醒》下篇·第四章第二节“学习专注:深度沉浸是进化双刃剑的安全剑柄” 总结
放羊大亨
读书笔记
《认知觉醒》下篇·第四章第二节“学习专注:深度沉浸是进化双刃剑的安全剑柄”**的核心内容总结:1.深度沉浸的双重属性:进化馈赠与潜在风险进化视角的“双刃剑”优势:人类大脑通过深度沉浸(如狩猎、制造工具)实现技能精进与生存优势,神经可塑性在高度专注中强化。风险:过度沉浸可能导致认知过载(如疲劳、焦虑)或忽视整体目标(如“埋头苦干却偏离方向”)。安全剑柄的隐喻深度沉浸是高效学习的“利器”,但需通过元认
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R语言BIOMOD2物种分布模拟
在全球气候变化与生物多样性保护的交叉领域,物种分布模型(SDM)已成为解析生物地理格局、预测生态响应的重要工具。BIOMOD2作为R语言生态建模的旗舰级工具包,凭借其多算法集成建模、不确定性量化与空间显式预测三大核心优势,在《NatureEcology&Evolution》等顶刊研究中被广泛采用。其独特价值在于:集成学习框架:支持GLM、GAM、MaxEnt、随机森林等10+算法并行计
- 《JVM考古现场(十五):熵火燎原——从量子递归到热寂晶壁的代码涅槃》
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- 量化方法分类
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分类人工智能数据挖掘
6.量化方法分类大模型的量化方法主要分为两个大类:✅6.1训练后量化(Post-TrainingQuantization,PTQ)定义:PTQ是指在模型训练完成后,直接对其参数(权重和激活值)进行量化处理,不再参与额外训练。特点:无需重新训练→操作简单、效率高风险在于:模型在训练时并未考虑量化误差一般适合8位量化(INT8)或高精度量化场景PTQ两种主要形式:①静态量化(StaticQuantiz
- 每日面试题-什么是向量数据库?在基于大模型的应用开发中,向量数据库主要解决什么问题?
晚夜微雨问海棠呀
数据库
向量数据库是专门用于存储、索引和检索高维向量数据的数据库系统。其核心能力是通过高效的相似性搜索算法(如余弦相似度),快速找到与查询向量最接近的数据项。典型技术实现包括:量化索引(如PQ、SQ)近似最近邻算法(ANN)分层可导航小世界图(HNSW)混合索引结构在大模型应用中的关键作用:问题领域具体挑战向量数据库解决方案知识外延限制大模型训练数据截止性和领域局限性存储私有知识/实时数据的向量化表示,通
- 零基础上岸高项丨经验分享
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直接上干货!!!-❥选择题一共75道单选题,每题1分,45分及格。考试时间150分钟,还是很充沛的75道选择题对应教材的各个章节,第.一章大概占25分,第.二、三章每章2分,从第四章开始到第十二章开始是十大管理,重.点中的重.点,每章2到3分,到此就能出到50分了蕞后有5道英文题,背一下书中的名词,通过题干能蒙出来选择题里也有计算,必得分的点其余的分值分布在其他章节,经常出的有合同管理,配置管理,
- 华为重磅专利!模型压缩新突破,让AI性能飙升30%
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- 计算机视觉技术的优势与挑战:深入探讨与未来展望
猿享天开
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目录计算机视觉技术的优势与挑战:深入探讨与未来展望计算机视觉技术的优势1.高效处理大量数据2.自动化和高精度3.实时应用4.多领域应用计算机视觉技术的挑战1.数据质量和多样性2.复杂场景和语义理解3.训练数据和算法设计4.隐私与安全问题未来展望1.数据增强与合成2.多模态学习3.轻量化模型4.隐私保护与安全保障结语计算机视觉(ComputerVision,CV)技术是一种利用计算机和算法来模拟和实
- 模型优化技术演进与行业场景突破
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其他
内容概要模型优化技术正经历从算法改进到系统级创新的范式跃迁。随着自动化机器学习(AutoML)与联邦学习技术的成熟,模型开发效率与隐私保护能力显著提升,而模型压缩技术则推动轻量化部署在边缘计算场景中加速落地。与此同时,量子计算为优化算法提供了新的计算维度,MXNet、PyTorch等框架通过动态计算图特性,在医疗影像识别和语音交互领域实现推理速度的突破性进展。技术演进阶段核心技术突破典型应用场景主
- 智能模型优化与跨行业应用趋势
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内容概要智能模型优化技术正经历多维度的范式突破,从算法架构到部署模式均呈现显著变革。核心演进路径涵盖三大维度:在技术层,自动化机器学习(AutoML)与自适应学习优化技术大幅降低建模门槛,结合超参数优化与正则化方法,实现模型性能与效率的平衡;在架构层,边缘计算与联邦学习推动分布式模型部署,MXNet、PyTorch等框架通过模型压缩与量化技术,适配低功耗设备部署需求;在应用层,医疗诊断、金融预测等
- 如何利用量化分析评估股票的财务风险?
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推荐阅读:《【最全攻略】免费的量化软件有哪些?券商的交易接口怎么获取?》如何利用量化分析评估股票的财务风险?在投资股票时,了解公司的财务风险至关重要。量化分析提供了一种系统化的方法来评估这些风险。本文将带你深入了解如何利用量化分析来评估股票的财务风险,让你的投资决策更加科学和理性。引言股票市场是一个充满不确定性的地方,而财务风险是投资者必须面对的挑战之一。量化分析,作为一种基于数据和统计模型的分析
- PyTorch量化进阶教程:第三章 A 股数据处理与特征工程
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PyTorch量化进阶教程:第三章A股数据处理与特征工程本教程通过深入讲解Transformer架构、自注意力机制及时间序列预测,结合Tushare数据源和TA-Lib技术指标,实现从数据处理到模型训练、回测与策略部署的完整量化交易系统。教程每个环节都通过专业示例和代码实现进行阐释,确保读者能够扎实掌握并灵活运用所学知识。文中内容仅限技术学习与代码实践参考,市场存在不确定性,技术分析需谨慎验证,不
- FreeRTOS 与 RT-Thread 信号量对比分析
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FreeRTOSVSRT_Thread单片机c语言系统架构
一、二值信号量对比特性FreeRTOSRT-Thread原生支持支持,基于队列实现,初始值为0或1不支持原生二值信号量,但可通过计数信号量(初始值设为1)模拟中断操作支持在中断中通过xSemaphoreGiveFromISR释放信号量中断中需通过rt_interrupt_enter/leave保护临界区,无法直接操作信号量资源占用轻量化设计(基于队列),内核体积小依赖独立控制块,需额外内存开销应用
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在精细化运营时代,APP企业面临的核心挑战已从“如何触达用户”转向“如何量化每一次触达的价值”。MobPush智能推送系统的全链路统计功能,通过追踪用户从推送接收、点击到最终转化的完整路径,构建起“策略制定-效果评估-迭代优化”的数据闭环。数据显示,使用全链路统计的APP企业,其推送策略迭代效率提升300%,ROI(投资回报率)测算准确度提升65%。本文将从技术实现、业务价值等层面,解析这一功能为
- 【AI学习笔记】LangChain使用通义千问构建LLM应用
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LangChain简介LangChain是一个用于开发由大型语言模型(LLMs)驱动的应用程序的框架。它简化了应用程序的开发流程,通过LangChain我们可以调用各个LLM大模型构建我们的应用。langchain安装pipinstalllangchainlangsmithLangSmith是评估大模型能力好坏的评估工具,能够量化评估基于大模型的系统的效果。它允许您调试、测试、评估和监控基于任何L
- SHAP:模型可解释性的核心工具
徐福记c
机器学习
随着机器学习技术的广泛应用,越来越多的场景需要对模型的预测结果进行深入分析和解释。SHAP(SHapleyAdditiveexPlanations)正是为满足这一需求而设计的。它提供了一种基于博弈论的方法,用于量化每个特征对模型预测结果的贡献,从而帮助开发者更好地理解模型的行为。在本文中,我们将深入探讨SHAP的核心功能,并为开发者提供详细的使用指导。无论您是初学者还是资深数据科学家,都可以通过本
- 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