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目录依赖项windowstorchok:渲染黑白图问题解决:humanml3d:sentence-t5-large下载数据:报错:Nomodulenamed'sentence_transformers'继续报错:fromtransformers.integrationsimportCodeCarbonCallback解决方法:推理相关转mesh:module‘matplotlib.cm‘hasno
- python编程第十四课:数据可视化
小小源助手
Python代码实例信息可视化python开发语言
Python数据可视化:让数据“开口说话”在当今数据爆炸的时代,数据可视化已成为探索数据规律、传达数据信息的关键技术。Python凭借其丰富的第三方库,为数据可视化提供了强大而灵活的解决方案。本文将带你深入了解Matplotlib库的基础绘图、Seaborn库的高级可视化以及交互式可视化工具Plotly,帮助你通过图表清晰地展示数据背后的故事。一、Matplotlib库基础绘图Matplotlib
- Python数据可视化:用代码绘制数据背后的故事
AAEllisonPang
Python信息可视化python开发语言
引言:当数据会说话在数据爆炸的时代,可视化是解锁数据价值的金钥匙。Python凭借其丰富的可视化生态库,已成为数据科学家的首选工具。本文将带您从基础到高级,探索如何用Python将冰冷数字转化为引人入胜的视觉叙事。一、基础篇:二维可视化的艺术表达1.1Matplotlib:可视化领域的瑞士军刀importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpx=np.linsp
- [ Pyqt连接数据库/excel ] : 在Pyqt中使用python连接数据库+excel读写并导入mysql+系统登录界面+pyqt多窗口切换。
rqtz
PyQt系列项目开发pyqtmysqlexcelpython数据库
前言:首先本文是自己的智能车系统项目的第三篇文章,换句话说,本文是基于前两篇文章的一个拓展,前两篇文章连接:一:智能车上位机系统,pyqt下的socket通信,python实现服务器+客户端,文本+视频不定长字节传输,超详细,小白都能看懂_pyqtsocket上位机显示波形-CSDN博客二:PyQt5使用matplotlib画图,并嵌入qt控件中,涉及使用消息队列与共享内存来进行进程间通信或线程间
- 老码农和你一起学AI:Python系列-Matplotlib 核心架构
chilavert318
熬之滴水穿石matplotlibpython
在数据可视化领域,Matplotlib就像一位全能的画家——它能画出折线图、柱状图等基础图表,也能创作热力图、3D图等复杂作品。但要真正用好这位“画家”,首先得理解它的“创作工具”:Figure与Axes对象的关系、绘图的基本流程、图表保存的关键参数,以及如何统一调整图表风格。这些基础架构知识,是从“能画图”到“画好图”的关键。一、Figure与Axes如果把Matplotlib的绘图过程比作在画
- Python代码库OpenCV之11 切割碑文
iCloudEnd
本文代码来自https://blog.csdn.net/u010095372/article/details/79420641源代码适用于python2,我做个简单修改测试图片测试图片代码#-*-coding:utf-8-*-importosimportnumpyasnpimportcv2.cv2ascvfrommatplotlibimportpyplotaspltimportheapqimpor
- day 34 打卡
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AI学习笔记python机器学习
day21常见的降维算法#先运行之前预处理好的代码importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportwarningswarnings.filterwarnings('ignore')#设置中文字体plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']pl
- 基于孪生网络 (Siamese Network) 的人脸识别系统
DeniuHe
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上一个帖子记录了基于普通CNN的人脸识别系统。但是,测试准确率实在太低了只有30%。这次使用孪生网络(SiameseNet)进行实现。代码实现使用了VGG19预训练模型作为特征提取器,通过对比学习来判断两张人脸图像是否属于同一人。整个代码分为数据准备、模型构建、训练和测试四个主要部分。importmatplotlib.pyplotaspltimporttorchfromtorchimportnnf
- python 柱状图 居中_Python matplotlib 柱状图
weixin_39796855
python柱状图居中
matplotlib是python最著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地进行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件,嵌入GUI应用程序中。它的文档相当完备,并且Gallery页面中有上百幅缩略图,打开之后都有源程序。因此如果你需要绘制某种类型的图,只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下,基本上都能搞定。这篇我们用matplotlib从构造最简单的bar一步一
- Python ffmpeg视频处理
程序媛一枚~
视频处理PythonOpenCVffmpegpython音视频
2.源码#coding=utf-8importffmpegimportgetpassimportsubprocessimportmatplotlib.pyplotaspltimportcv2importnumpyasnpimportos#ffmpeg相关的音视频操作指令函数#程序列表:'''comband_av音频视频合并comband_aa音频合并pick_v视频静音acceler
- PYTHON从入门到实践-16数据视图化展示
定制开发才有价值
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在数据分析和可视化领域,CSV和JSON是两种最常用的数据格式。本文将介绍如何使用Python处理这两种格式的数据,并利用Matplotlib和Cartopy等库生成专业的可视化图表。一、CSV数据处理与温度变化图1.1生成模拟天气数据我们首先创建一个生成模拟天气数据的Python脚本,将结果保存为CSV格式:python复制下载importcsvimportrandomfromdatetimei
- 机器学习-SVM支持向量机
支持向量机是一类监督学习算法,实现二分类,其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面。课程代码:importnumpyasnpmy_seed=2017np.random.seed(my_seed)importrandomrandom.seed(my_seed)importmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltmatplotlib.rcParams['font.
- C++实战:数据标准化高效实现
DBSCAN基本DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)是一种基于密度的聚类算法,适用于发现任意形状的簇并识别噪声点。核心参数包括:eps:邻域半径,决定样本的邻域范围。min_samples:核心点所需的最小邻域样本数。Python实现步骤安装依赖库pipinstallnumpymatplotlibscikit-l
- Scikitlearn:Python机器学习库
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-Scikit-learn:Python机器学习库1.背景介绍1.1什么是Scikit-learnScikit-learn是一个基于Python语言的开源机器学习库。它建立在NumPy、SciPy和matplotlib等优秀的科学计算库之上,为用户提供了一系列高效的数据挖掘和数据分析工具,涵盖了分类、回归、聚类、降维、模型选择和预处理等机器学习的各个方面。Scikit-learn的目标是提供一个高
- python如何统计图片的颜色分布
detayun
Pythonpython开发语言
首先,确保你已经安装了必要的库:pipinstallpillownumpymatplotlib然后,使用以下Python代码来统计图片的颜色分布:fromPILimportImageimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromcollectionsimportCounterimportos#1.读取图片image_path='your_image.
- 数据可视化
一百天成为python专家
信息可视化numpy人工智能python机器学习开发语言
4.1可视化介绍为什么要进行数据可视化?数据可视化=把抽象的数据“看得见”目的是让数据背后的规律、异常、趋势一目了然错误案例举例:饼图太多分块→看不出比例柱状图颜色混乱→无法聚焦图表标题模糊不清→不知图中所指4.2Matplotlib可视化4.2.1Matplotlib简介什么是MatplotlibMatplotlib是一个Python绘图库,广泛用于创建各种类型的静态、动态和交互式图表。它是数据
- Matplotlib 全面使用指南
过往入尘土
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安装与环境配置确保已安装Python3.6及以上版本。通过pip安装Matplotlib:pipinstallmatplotlib若需扩展功能(如3D绘图),可一并安装NumPy:pipinstallnumpy基础绘图折线图示例:importmatplotlib.pyplotaspltx=[1,2,3,4]y=[10,20,25,30]plt.plot(x,y,color='blue',lines
- 实践-python实现抽样分布描述及实践
HenlyX
本周系实践课程,主要参考https://www.jb51.net/article/169033.htm中的实现。作业来源:数据科学家联盟公号importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipyimportstatsdf=pd.read_excel('D:/Users/Desktop/Desktop/作业/data.
- MNIST 手写数字识别模型分析
橘子编程
Python学习指南pythonmatplotlib
功能概述这段代码实现了一个基于TensorFlow和Keras的MNIST手写数字识别模型。主要功能包括:加载并预处理MNIST数据集构建一个简单的全连接神经网络模型训练模型并评估其性能使用训练好的模型进行预测保存和加载模型代码解析1.导入必要的库importmatplotlibimporttensorflow.kerasaskerasimporttensorflowastfimportnumpy
- Python图像数据处理
功能概述这段代码是一个完整的图像数据处理流程,主要用于准备猫狗分类任务的训练数据。主要功能包括:加载猫和狗的图片数据集展示样本图片将图片统一调整为标准尺寸创建训练数据集保存处理后的数据以便后续使用详细代码解析1.导入必要的库importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportosimportcv2fromtqdmimporttqdmnumpy:用于数值
- 卷积神经网络实现猫狗分类
新手且大师
cnn分类人工智能
一.环境配置以及数据加载importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorchvision.transformsastransformsfromtorchvision.datasetsimportImageFolderfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimportmatplotlib.p
- 使用Python实现音频降噪
在音频处理领域,背景噪声是一个常见的问题。为了提高音频的质量,我们需要对音频进行降噪处理。本文将介绍如何使用Python实现音频降噪。依赖库安装在开始之前,我们需要安装以下依赖库:pydub:用于音频文件的读取和写入。numpy:用于数组和数值计算。noisereduce:用于音频降噪。matplotlib:用于绘制波形图。使用以下命令安装依赖库:pipinstallpydubnumpynoise
- 用 K-means 算法实现水果分堆
wh_xia_jun
AI+医疗算法kmeans机器学习
先看运行效果:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeans#生成模拟数据(两个高斯分布的混合点集)np.random.seed(42)X1=np.random.randn(100,2)+np.array([2,2])#第一簇数据,中心在(2,2)X2=np.random.randn(100,2)
- BSCAN 在糖尿病患者数据聚类分析中的应用
wh_xia_jun
AI+医疗机器学习支持向量机人工智能
完整代码:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportDBSCANfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.datasetsimportmake_blobs#设置随机种子,确保结果可复现np.random.seed(42)#1.生成模拟
- python办自动化--读取邮箱中特定的邮件,并下载特定的附件
宝山哥哥
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系列文章目录python办公自动化–数据可视化(pandas+matplotlib)–生成条形图和饼状图python办公自动化–数据可视化(pandas+matplotlib)–生成折线图python办公自动化–数据可视化(pandas读取excel文件,matplotlib生成可视化图表)python办公自动化-openpyxl学习-工资表生成工资条python办公自动化–使用将csv大文件分割
- 「日拱一码」035 机器学习——调参过程可视化
胖达不服输
「日拱一码」机器学习人工智能调参过程可视化神经网络python模型可解释性
目录超参数搜索的3D曲面可视化交互式3D可视化神经网络学习率的3D可视化SVM超参数的3D决策边界可视化超参数优化的3D动画超参数搜索的3D曲面可视化##超参数搜索的3D曲面可视化importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dfromsklearn.datasetsimportmake_
- 数据质量是机器学习项目的核心痛点,AI技术能提供智能化解决方案。
zzywxc787
pythonpandasnumpy人工智能自动化运维AI编程
一、数据质量诊断系统(Python实现)importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.ensembleimportIsolationForestfromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromte
- Python打卡day6 描述性统计
荣582
python学习打卡python开发语言机器学习
@疏锦行针对其他特征绘制单特征图和特征和标签的关系图,并且试图观察出一些有意思的结论单特征可视化importmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportpandasaspd#读取数据,这里假设数据文件名为data.csv,你需要根据实际情况修改文件名data=pd.read_csv('data.csv')#连续变量可视化示例plt.figure(fi
- 数据可视化——折线图
殇城碎梦.
python基础学习python
#导入所需要的包importmatplotlib.pyplotasplt#设置图表样式plt.style.use('seaborn-v0_8')#增强中文字体配置-添加更多系统字体确保兼容性#增强中文字体配置-优先Windows系统常用字体plt.rcParams["font.family"]=["sans-serif"]plt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimH
- Python Matplotlib中的fontdict参数说明
@MMiL
PyBuildpythonmatplotlibpandasnumpy
文章目录1fontdict参数的常用属性1.1使用示例1.2其他注意事项1.3结合其他参数各位老板好,在Python的Matplotlib库中,fontdict参数用于定义文本属性的字典。这些属性包括字体大小、颜色、样式等,主要用于控制标题、标签和其他文本元素的显示效果。通过将fontdict传递给相关函数(如plt.title、plt.xlabel等),可以自定义文本的外观。1fontdict参
- jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍
107x
jsjquerykeydownkeypresskeyup
本文章总结了下些关于jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍,有需要了解的朋友可参考。
一、首先需要知道的是: 1、keydown() keydown事件会在键盘按下时触发. 2、keyup() 代码如下 复制代码
$('input').keyup(funciton(){  
- AngularJS中的Promise
bijian1013
JavaScriptAngularJSPromise
一.Promise
Promise是一个接口,它用来处理的对象具有这样的特点:在未来某一时刻(主要是异步调用)会从服务端返回或者被填充属性。其核心是,promise是一个带有then()函数的对象。
为了展示它的优点,下面来看一个例子,其中需要获取用户当前的配置文件:
var cu
- c++ 用数组实现栈类
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T, int SIZE = 50>
class Stack{
private:
T list[SIZE];//数组存放栈的元素
int top;//栈顶位置
public:
Stack(
- java和c语言的雷同
麦田的设计者
java递归scaner
软件启动时的初始化代码,加载用户信息2015年5月27号
从头学java二
1、语言的三种基本结构:顺序、选择、循环。废话不多说,需要指出一下几点:
a、return语句的功能除了作为函数返回值以外,还起到结束本函数的功能,return后的语句
不会再继续执行。
b、for循环相比于whi
- LINUX环境并发服务器的三种实现模型
被触发
linux
服务器设计技术有很多,按使用的协议来分有TCP服务器和UDP服务器。按处理方式来分有循环服务器和并发服务器。
1 循环服务器与并发服务器模型
在网络程序里面,一般来说都是许多客户对应一个服务器,为了处理客户的请求,对服务端的程序就提出了特殊的要求。
目前最常用的服务器模型有:
·循环服务器:服务器在同一时刻只能响应一个客户端的请求
·并发服务器:服
- Oracle数据库查询指令
肆无忌惮_
oracle数据库
20140920
单表查询
-- 查询************************************************************************************************************
-- 使用scott用户登录
-- 查看emp表
desc emp
- ext右下角浮动窗口
知了ing
JavaScriptext
第一种
<!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/1999/
- 浅谈REDIS数据库的键值设计
矮蛋蛋
redis
http://www.cnblogs.com/aidandan/
原文地址:http://www.hoterran.info/redis_kv_design
丰富的数据结构使得redis的设计非常的有趣。不像关系型数据库那样,DEV和DBA需要深度沟通,review每行sql语句,也不像memcached那样,不需要DBA的参与。redis的DBA需要熟悉数据结构,并能了解使用场景。
- maven编译可执行jar包
alleni123
maven
http://stackoverflow.com/questions/574594/how-can-i-create-an-executable-jar-with-dependencies-using-maven
<build>
<plugins>
<plugin>
<artifactId>maven-asse
- 人力资源在现代企业中的作用
百合不是茶
HR 企业管理
//人力资源在在企业中的作用人力资源为什么会存在,人力资源究竟是干什么的 人力资源管理是对管理模式一次大的创新,人力资源兴起的原因有以下点: 工业时代的国际化竞争,现代市场的风险管控等等。所以人力资源 在现代经济竞争中的优势明显的存在,人力资源在集团类公司中存在着 明显的优势(鸿海集团),有一次笔者亲自去体验过红海集团的招聘,只 知道人力资源是管理企业招聘的 当时我被招聘上了,当时给我们培训 的人
- Linux自启动设置详解
bijian1013
linux
linux有自己一套完整的启动体系,抓住了linux启动的脉络,linux的启动过程将不再神秘。
阅读之前建议先看一下附图。
本文中假设inittab中设置的init tree为:
/etc/rc.d/rc0.d
/etc/rc.d/rc1.d
/etc/rc.d/rc2.d
/etc/rc.d/rc3.d
/etc/rc.d/rc4.d
/etc/rc.d/rc5.d
/etc
- Spring Aop Schema实现
bijian1013
javaspringAOP
本例使用的是Spring2.5
1.Aop配置文件spring-aop.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans
xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmln
- 【Gson七】Gson预定义类型适配器
bit1129
gson
Gson提供了丰富的预定义类型适配器,在对象和JSON串之间进行序列化和反序列化时,指定对象和字符串之间的转换方式,
DateTypeAdapter
public final class DateTypeAdapter extends TypeAdapter<Date> {
public static final TypeAdapterFacto
- 【Spark八十八】Spark Streaming累加器操作(updateStateByKey)
bit1129
update
在实时计算的实际应用中,有时除了需要关心一个时间间隔内的数据,有时还可能会对整个实时计算的所有时间间隔内产生的相关数据进行统计。
比如: 对Nginx的access.log实时监控请求404时,有时除了需要统计某个时间间隔内出现的次数,有时还需要统计一整天出现了多少次404,也就是说404监控横跨多个时间间隔。
Spark Streaming的解决方案是累加器,工作原理是,定义
- linux系统下通过shell脚本快速找到哪个进程在写文件
ronin47
一个文件正在被进程写 我想查看这个进程 文件一直在增大 找不到谁在写 使用lsof也没找到
这个问题挺有普遍性的,解决方法应该很多,这里我给大家提个比较直观的方法。
linux下每个文件都会在某个块设备上存放,当然也都有相应的inode, 那么透过vfs.write我们就可以知道谁在不停的写入特定的设备上的inode。
幸运的是systemtap的安装包里带了inodewatch.stp,位
- java-两种方法求第一个最长的可重复子串
bylijinnan
java算法
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
public class MaxPrefix {
public static void main(String[] args) {
String str="abbdabcdabcx";
- Netty源码学习-ServerBootstrap启动及事件处理过程
bylijinnan
javanetty
Netty是采用了Reactor模式的多线程版本,建议先看下面这篇文章了解一下Reactor模式:
http://bylijinnan.iteye.com/blog/1992325
Netty的启动及事件处理的流程,基本上是按照上面这篇文章来走的
文章里面提到的操作,每一步都能在Netty里面找到对应的代码
其中Reactor里面的Acceptor就对应Netty的ServerBo
- servelt filter listener 的生命周期
cngolon
filterlistenerservelt生命周期
1. servlet 当第一次请求一个servlet资源时,servlet容器创建这个servlet实例,并调用他的 init(ServletConfig config)做一些初始化的工作,然后调用它的service方法处理请求。当第二次请求这个servlet资源时,servlet容器就不在创建实例,而是直接调用它的service方法处理请求,也就是说
- jmpopups获取input元素值
ctrain
JavaScript
jmpopups 获取弹出层form表单
首先,我有一个div,里面包含了一个表单,默认是隐藏的,使用jmpopups时,会弹出这个隐藏的div,其实jmpopups是将我们的代码生成一份拷贝。
当我直接获取这个form表单中的文本框时,使用方法:$('#form input[name=test1]').val();这样是获取不到的。
我们必须到jmpopups生成的代码中去查找这个值,$(
- vi查找替换命令详解
daizj
linux正则表达式替换查找vim
一、查找
查找命令
/pattern<Enter> :向下查找pattern匹配字符串
?pattern<Enter>:向上查找pattern匹配字符串
使用了查找命令之后,使用如下两个键快速查找:
n:按照同一方向继续查找
N:按照反方向查找
字符串匹配
pattern是需要匹配的字符串,例如:
1: /abc<En
- 对网站中的js,css文件进行打包
dcj3sjt126com
PHP打包
一,为什么要用smarty进行打包
apache中也有给js,css这样的静态文件进行打包压缩的模块,但是本文所说的不是以这种方式进行的打包,而是和smarty结合的方式来把网站中的js,css文件进行打包。
为什么要进行打包呢,主要目的是为了合理的管理自己的代码 。现在有好多网站,你查看一下网站的源码的话,你会发现网站的头部有大量的JS文件和CSS文件,网站的尾部也有可能有大量的J
- php Yii: 出现undefined offset 或者 undefined index解决方案
dcj3sjt126com
undefined
在开发Yii 时,在程序中定义了如下方式:
if($this->menuoption[2] === 'test'),那么在运行程序时会报:undefined offset:2,这样的错误主要是由于php.ini 里的错误等级太高了,在windows下错误等级
- linux 文件格式(1) sed工具
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linuxlinux sed工具sed工具linux sed详解
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2106082
简介
sed 是一种在线编辑器,它一次处理一行内容。处理时,把当前处理的行存储在临时缓冲区中,称为“模式空间”(pattern space),接着用sed命令处理缓冲区中的内容,处理完成后,把缓冲区的内容送往屏幕。接着处理下一行,这样不断重复,直到文件末尾
- Android应用程序获取系统权限
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如何使Android应用程序获取系统权限
第一个方法简单点,不过需要在Android系统源码的环境下用make来编译:
1. 在应用程序的AndroidManifest.xml中的manifest节点
- HoverTree开发日志之验证码
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.netC#asp.nethovertreewebform
HoverTree是一个ASP.NET的开源CMS,目前包含文章系统,图库和留言板功能。代码完全开放,文章内容页生成了静态的HTM页面,留言板提供留言审核功能,文章可以发布HTML源代码,图片上传同时生成高品质缩略图。推出之后得到许多网友的支持,再此表示感谢!留言板不断收到许多有益留言,但同时也有不少广告,因此决定在提交留言页面增加验证码功能。ASP.NET验证码在网上找,如果不是很多,就是特别多
- JSON API:用 JSON 构建 API 的标准指南中文版
justjavac
json
译文地址:https://github.com/justjavac/json-api-zh_CN
如果你和你的团队曾经争论过使用什么方式构建合理 JSON 响应格式, 那么 JSON API 就是你的 anti-bikeshedding 武器。
通过遵循共同的约定,可以提高开发效率,利用更普遍的工具,可以是你更加专注于开发重点:你的程序。
基于 JSON API 的客户端还能够充分利用缓存,
- 数据结构随记_2
lx.asymmetric
数据结构笔记
第三章 栈与队列
一.简答题
1. 在一个循环队列中,队首指针指向队首元素的 前一个 位置。
2.在具有n个单元的循环队列中,队满时共有 n-1 个元素。
3. 向栈中压入元素的操作是先 移动栈顶指针&n
- Linux下的监控工具dstat
网络接口
linux
1) 工具说明dstat是一个用来替换 vmstat,iostat netstat,nfsstat和ifstat这些命令的工具, 是一个全能系统信息统计工具. 与sysstat相比, dstat拥有一个彩色的界面, 在手动观察性能状况时, 数据比较显眼容易观察; 而且dstat支持即时刷新, 譬如输入dstat 3, 即每三秒收集一次, 但最新的数据都会每秒刷新显示. 和sysstat相同的是,
- C 语言初级入门--二维数组和指针
1140566087
二维数组c/c++指针
/*
二维数组的定义和二维数组元素的引用
二维数组的定义:
当数组中的每个元素带有两个下标时,称这样的数组为二维数组;
(逻辑上把数组看成一个具有行和列的表格或一个矩阵);
语法:
类型名 数组名[常量表达式1][常量表达式2]
二维数组的引用:
引用二维数组元素时必须带有两个下标,引用形式如下:
例如:
int a[3][4]; 引用:
- 10点睛Spring4.1-Application Event
wiselyman
application
10.1 Application Event
Spring使用Application Event给bean之间的消息通讯提供了手段
应按照如下部分实现bean之间的消息通讯
继承ApplicationEvent类实现自己的事件
实现继承ApplicationListener接口实现监听事件
使用ApplicationContext发布消息