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AI大模型应用工坊
AI大模型开发实战数据分析人工智能数据挖掘ai
数据分析领域中AI人工智能的发展前景展望关键词:数据分析、人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘、预测分析、自动化摘要:本文深入探讨了人工智能在数据分析领域的发展现状和未来趋势。我们将从核心技术原理出发,分析AI如何改变传统数据分析范式,详细讲解机器学习算法在数据分析中的应用,并通过实际案例展示AI驱动的数据分析解决方案。文章还将探讨行业应用场景、工具生态以及未来发展面临的挑战和机遇,为数据分析师
- AI人工智能中的数据挖掘:提升智能决策能力
AI人工智能中的数据挖掘:提升智能决策能力关键词:数据挖掘、人工智能、机器学习、智能决策、数据分析、特征工程、模型优化摘要:本文深入探讨了数据挖掘在人工智能领域中的核心作用,重点分析了如何通过数据挖掘技术提升智能决策能力。文章从基础概念出发,详细介绍了数据挖掘的关键算法、数学模型和实际应用场景,并通过Python代码示例展示了数据挖掘的全流程。最后,文章展望了数据挖掘技术的未来发展趋势和面临的挑战
- 从零到一:基于差分隐私决策树的客户购买预测系统实战开发
笙囧同学
决策树算法机器学习
作者简介:笙囧同学,中科院计算机大模型方向硕士,全栈开发爱好者联系方式:
[email protected]各大平台账号:笙囧同学座右铭:偷懒是人生进步的阶梯文章导航快速导航前言-项目背景与价值项目概览-系统架构与功能技术深度解析-核心算法原理️系统实现详解-工程实践细节性能评估与分析-实验结果分析Web系统开发-前后端开发部署与运维-DevOps实践完整复现指南-手把手教程️实践案例与故障排除-问
- 数据挖掘算法:KNN、SVM、决策树详解
大力出奇迹985
数据挖掘算法支持向量机
本文将详细解析数据挖掘领域中常用的三种经典算法:KNN(K近邻算法)、SVM(支持向量机)和决策树。首先分别阐述每种算法的核心原理、实现步骤,再分析它们的优缺点及适用场景,最后对这三种算法进行综合对比与总结。通过本文,读者能全面了解这三种算法的特性,为实际数据挖掘任务中算法的选择提供参考,助力提升数据处理与分析的效率和准确性。在当今信息爆炸的时代,数据挖掘技术在各行各业发挥着至关重要的作用,而算法
- Python爬虫实战:研究flanker相关技术
ylfhpy
爬虫项目实战python爬虫开发语言flanker
1.引言1.1研究背景与意义在当今信息爆炸的时代,互联网上的数据量呈现出指数级增长的趋势。如何从海量的网页数据中高效地获取有价值的信息,成为了一个重要的研究课题。网络爬虫作为一种自动获取网页内容的技术,能够帮助用户快速、准确地收集所需的信息,因此在信息检索、数据挖掘、舆情分析等领域得到了广泛的应用。Flanker技术是一种基于文本分析的信息提取技术,它能够从非结构化的文本中识别和提取出特定类型的信
- 数据分析概念和总结
小小少年Boy
参考:什么是数据分析?总结:决策=数据+分析数据分析的框架:明确分析目标、数据收集、数据清理、数据分析、数据报告、执行与反馈数据分析与数据挖掘,前者偏向于业务分析,后者偏向于数据库算法,借助数据来指导决策数据分析的框架1.首先是数据分析的目的性极强区别于数据挖掘的找关联、分类、聚类,数据分析更倾向于解决现实中的问题。我想解决什么问题?通过这次的分析能让我产生什么决策?比如是否在某个高校举办一场活动
- 高省没有邀请码怎么注册?高省app总部邀请码是什么?
日常购物技巧呀
基于第三方电商平台海量数据挖掘与分析,“高省”APP通过内容制作、分享等方式,为消费者打通吃喝玩乐购全场景全业态,让消费者省心省钱省时省力,为平台和品牌方导流创造收入,拓展了商家新的销售渠道。高省app逐渐构筑起了集各大主流电商平台,外卖平台,旅游、票务、出行、加油等高频生活服务全场景的线上生活商城。高省是正规平台吗?高省还能做吗?最新资讯【高省】分会员和运营商,会员定位是自用的,而运营是针对推广
- 生信数据挖掘+实验验证 | 鉴定RECK基因为胃癌的保护性预后指标和肿瘤抑制因子(抑制ERK/MAPK 信号通路)
生信宝库
前言image.png据相关统计,胃癌(GC)在所有癌症中的发生率位居第五位,相关死亡率排第四位。大多数GC患者在诊断时已处于晚期并发生肿瘤转移,导致预后不佳,5年总生存率低于30%。因此,迫切需要找到用于早期诊断和治疗的特异性、敏感性预后相关分子标志物,并阐明GC发生和转移的分子机制。本研究旨在探索RECK作为预后分子标志物的潜力,并揭示其在肿瘤发生和转移中的潜在机制。RECK(具有Kazal基
- 深入详解:决策树在医学影像分割特征选择中的应用与实现
猿享天开
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深入详解:决策树在医学影像分割特征选择中的应用与实现决策树(DecisionTree)作为一种经典的机器学习算法,以其简单、直观和可解释性强的特点,在医学影像分割的特征选择中扮演了重要角色。医学影像分割(如分割脑肿瘤、肝脏、肺结节等)需要从高维影像数据中提取关键特征,以提升分割模型的精度和效率。决策树通过构建树形结构,筛选对分割任务最重要的特征,降低数据维度,同时提供可解释的规则。本文将从原理、实
- 厌氧菌数据挖掘可行性评估报告
pk_xz123456
算法python数据挖掘人工智能深度学习超分辨率重建数学建模神经网络
厌氧菌数据挖掘可行性评估报告前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家,觉得好请收藏。点击跳转到网站。1.项目概述本报告旨在评估使用Python从两个目标网站(https://www.dbdata.com/和https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/)爬取20种厌氧菌的培养基、培养条件及文献来源信息的可行性。客户希望构建一个网站,使用户能
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敖云岚
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- 机器学习从入门到实践:算法、特征工程与模型评估详解
目录摘要1.引言2.机器学习概述2.1什么是机器学习?2.2机器学习的发展历史2.3机器学习的应用3.机器学习算法分类3.1监督学习(SupervisedLearning)3.2无监督学习(UnsupervisedLearning)3.3半监督学习(Semi-SupervisedLearning)4算法详解4.1分类算法详解(1)逻辑回归(LogisticRegression)(2)决策树(Dec
- 数据挖掘实战-基于随机森林算法的空气质量污染预测模型
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一、核心理论基础AI生成知识库的本质是**“数据驱动的知识结构化与智能化生产”**,核心依赖三大理论支撑:知识工程理论将跨境电商业务中分散的“非结构化信息”(如产品参数、用户评价、物流规则、合规条款)转化为“结构化知识”(如实体关系、规则库、决策树),通过AI实现知识的自动提取、关联与更新。例:家具用品的“材质-环保标准-目标市场合规要求”(如欧盟E1级板材认证)可形成关联知识链。自然语言处理(N
- 深入详解:决策树在医学影像骨科分析中的应用与实现
深入详解:决策树在医学影像骨科分析中的应用与实现决策树(DecisionTree)是一种经典的机器学习算法,以其简单、直观和高可解释性的特点,在医学影像领域的骨科分析中应用广泛。骨科影像分析主要基于X光片、CT或MRI图像,用于骨折检测、骨关节炎分级、骨龄评估等任务。决策树通过构建树形结构,将复杂影像特征转化为清晰的决策规则,特别适合需要可解释性强的医疗场景。本文将从原理、实现细节到具体应用,深入
- 工业缺陷检测的计算机视觉方法总结
思绪漂移
计算机视觉人工智能缺陷检测
工业缺陷检测的计算机视觉方法总结传统方法特征提取方式:颜色:基于HSV/RGB空间分析,如颜色直方图、颜色矩等纹理:采用LBP、Haar、Gabor滤波器等算子提取纹理模式形状:基于Hu矩、Zernike矩等数学描述符刻画几何特性尺寸:通过连通域分析计算物体像素面积、周长等参数典型处理流程:手动设计特征提取算法建立规则分类器(如SVM、决策树)基于阈值分割目标区域深度学习方法核心特点:端到端学习:
- 《机器学习实战》笔记(03):决策树
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- 机器学习实战笔记(四):决策树(Python3 实现)
max_bay
机器学习实战笔记机器学习实战决策树python
1决策树的构造1.1决策树的特点优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值的缺失不敏感,可以处理不相关特征数据。缺点:可能会产生过度匹配问题。适用数据类型:数值型和标称型。在构造决策树时,我们需要解决的第一个问题就是,当前数据集上哪个特征在划分数据分类时起决定性作用。为了找到决定性的特征,划分出最好的结果,我们必须评估每个特征。完成测试之后,原始数据集就被划分为几个数据子集。这些数据子集会分
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简单理解决策树一、决策树学习简介决策树学习是一种逼近离散值目标函数的方法,决策树学习是通过某种手段对离散的目标函数的进行近似逼近的过程这种方法将从一组训练数据中学习到的函数表示为一棵决策树。该方法的基础是一组给定的样本数据,生成的函数表现为一棵决策树决策树叶子为类别名,其他的结点由实体的特征组成,每个特征的不同取值对应一个分枝。若要对一个实体分类,从树根开始进行测试,按特征的取值向下进入新结点,对
- KNN 算法进阶:从基础到优化的深度解析
二向箔reverse
人工智能机器学习
在机器学习的广袤领域中,K-近邻算法(K-NearestNeighbors,KNN)以其简洁直观的理念,宛如一颗璀璨的明星,照亮了无数初学者踏入机器学习大门的道路。自1951年由EvelynFix和JosephHodges创立,并经ThomasCover进一步完善以来,KNN算法凭借其独特的魅力,在数据挖掘、推荐系统、物联网等众多领域发挥着中流砥柱的作用,成为了监督学习算法家族中不可或缺的一员。一
- 数据科学与大数据技术专业的核心课程体系及发展路径全解析
YangYang9YangYan
大数据
CDA数据分析师证书含金量高,适应了未来数字化经济和AI发展趋势,难度不高,行业认可度高,对于找工作很有帮助。一、课程体系三维地图二、核心课程能力矩阵课程模块关键技能行业应用场景工具链分布式计算Spark调优用户行为日志分析AWSEMR/Databricks数据挖掘特征工程金融反欺诈模型Scikit-learn实时数据处理Flink窗口计算物联网设备监控Kafka+Flink数据治理元数据管理企业
- Python 爬虫进阶:优化代码设计,实现高效爬取与存储
随着数据的不断增多,爬虫技术已成为数据获取和数据挖掘中不可或缺的一部分。对于简单的爬虫来说,代码实现相对简单,但当爬取目标网站的数据量增大时,如何优化代码设计、提高爬取效率、确保数据的准确存储和避免被封禁,就成了爬虫开发中的关键问题。本篇文章将深入探讨如何优化Python爬虫的设计,主要关注以下几个方面:高效的网页爬取:如何提升爬虫的抓取效率。代码模块化设计:如何将爬虫任务拆解成可复用的模块。并发
- 数据挖掘领域经典算法——CART算法
丨程序之道丨
简介CART与C4.5类似,是决策树算法的一种。此外,常见的决策树算法还有ID3,这三者的不同之处在于特征的划分:ID3:特征划分基于信息增益C4.5:特征划分基于信息增益比CART:特征划分基于基尼指数基本思想CART假设决策树是二叉树,内部结点特征的取值为“是”和“否”,左分支是取值为“是”的分支,右分支是取值为“否”的分支。这样的决策树等价于递归地二分每个特征,将输入空间即特征空间划分为有限
- Day 17: 常见的聚类算法
聚类算法聚类算法是一种无监督学习技术,用于将数据集中的相似对象分组到不同的类别(称为“簇”)中,而不需要预先定义的标签。其核心目标是:同一簇内的数据点尽可能相似(高内聚性),不同簇之间的数据点尽可能不同(高分离性)。聚类广泛应用于数据挖掘、模式识别、图像处理等领域,如客户细分、文档分类或异常检测。聚类算法的基本原理聚类依赖于相似度度量(如欧氏距离)来评估数据点之间的接近程度。假设数据集包含nnn个
- 量化投资革命:卫星图像数据如何提升价值投资准确率
AI量化价值投资入门到精通
ai
量化投资革命:卫星图像数据如何提升价值投资准确率关键词:量化投资、卫星图像数据、价值投资、准确率提升、数据挖掘摘要:本文聚焦于量化投资领域,深入探讨卫星图像数据在提升价值投资准确率方面的关键作用。首先介绍量化投资与价值投资的背景,引出卫星图像数据的引入。接着详细阐述卫星图像数据的核心概念、与投资的联系以及数据处理的核心算法原理。通过数学模型和公式分析其如何助力投资决策。结合实际项目案例展示卫星图像
- Scikitlearn:Python机器学习库
AI天才研究院
AI人工智能与大数据AI大模型企业级应用开发实战AI实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
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- 机器学习(一)KNN,K近邻算法(K-Nearest Neighbors)
星期天要睡觉
机器学习近邻算法人工智能
建议初学者掌握KNN作为理解其他复杂算法(如SVM、决策树、神经网络)的基石。K近邻算法(K-NearestNeighbors,KNN)详解:原理、实践与优化K近邻算法(K-NearestNeighboKrs,简称KNN)是一种经典、直观且易于实现的监督学习方法,既可用于分类,也可用于回归。它“懒惰”地存储所有训练样本,直到有新样本需要预测时才临时计算,因此也被称为“懒惰学习算法”。本文将系统介绍
- 【JS逆向基础】script框架
是星凡呢
python与JS逆向javascript开发语言ecmascriptpythonJS逆向
scrapy框架1,基本介绍Scrapy一个开源和协作的框架,其最初是为了页面抓取(更确切来说,网络抓取)所设计的,使用它可以以快速、简单、可扩展的方式从网站中提取所需的数据。但目前Scrapy的用途十分广泛,可用于如数据挖掘、监测和自动化测试等领域,也可以应用在获取API所返回的数据(例如AmazonAssociatesWebServices)或者通用的网络爬虫。Scrapy是基于twisted
- 中国计算机学会(CCF)推荐学术会议-B(数据库/数据挖掘/内容检索):CIDR 2026
爱思德学术
数据分析系统架构数据库
CIDR2026TheConferenceonInnovativeDataSystemsResearch(CIDR)isasystems-orientedconference,complementaryinitsmissiontothemainstreamdatabaseconferenceslikeSIGMODandVLDB,emphasizingthesystemsarchitecturepe
- 中国计算机学会(CCF)推荐学术会议-A(数据库/数据挖掘/内容检索):ACM KDD 2026
爱思德学术
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ACMKDD2026KDDisthepremierDataScienceandAIconference,hostingbothaResearchandanAppliedDataScienceTrack.TheconferencewilltakeplacefromAugust9to13,2026,inJeju,Korea.KDDhastwosubmissioncyclesperyear.Thisca
- C/C++Win32编程基础详解视频下载
择善Zach
编程C++Win32
课题视频:C/C++Win32编程基础详解
视频知识:win32窗口的创建
windows事件机制
主讲:择善Uncle老师
学习交流群:386620625
验证码:625
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- Guava Cache使用笔记
bylijinnan
javaguavacache
1.Guava Cache的get/getIfPresent方法当参数为null时会抛空指针异常
我刚开始使用时还以为Guava Cache跟HashMap一样,get(null)返回null。
实际上Guava整体设计思想就是拒绝null的,很多地方都会执行com.google.common.base.Preconditions.checkNotNull的检查。
2.Guava
- 解决ora-01652无法通过128(在temp表空间中)
0624chenhong
oracle
解决ora-01652无法通过128(在temp表空间中)扩展temp段的过程
一个sql语句后,大约花了10分钟,好不容易有一个结果,但是报了一个ora-01652错误,查阅了oracle的错误代码说明:意思是指temp表空间无法自动扩展temp段。这种问题一般有两种原因:一是临时表空间空间太小,二是不能自动扩展。
分析过程:
既然是temp表空间有问题,那当
- Struct在jsp标签
不懂事的小屁孩
struct
非UI标签介绍:
控制类标签:
1:程序流程控制标签 if elseif else
<s:if test="isUsed">
<span class="label label-success">True</span>
</
- 按对象属性排序
换个号韩国红果果
JavaScript对象排序
利用JavaScript进行对象排序,根据用户的年龄排序展示
<script>
var bob={
name;bob,
age:30
}
var peter={
name;peter,
age:30
}
var amy={
name;amy,
age:24
}
var mike={
name;mike,
age:29
}
var john={
- 大数据分析让个性化的客户体验不再遥远
蓝儿唯美
数据分析
顾客通过多种渠道制造大量数据,企业则热衷于利用这些信息来实现更为个性化的体验。
分析公司Gartner表示,高级分析会成为客户服务的关键,但是大数据分析的采用目前仅局限于不到一成的企业。 挑战在于企业还在努力适应结构化数据,疲于根据自身的客户关系管理(CRM)系统部署有效的分析框架,以及集成不同的内外部信息源。
然而,面对顾客通过数字技术参与而产生的快速变化的信息,企业需要及时作出反应。要想实
- java笔记4
a-john
java
操作符
1,使用java操作符
操作符接受一个或多个参数,并生成一个新值。参数的形式与普通的方法调用不用,但是效果是相同的。加号和一元的正号(+)、减号和一元的负号(-)、乘号(*)、除号(/)以及赋值号(=)的用法与其他编程语言类似。
操作符作用于操作数,生成一个新值。另外,有些操作符可能会改变操作数自身的
- 从裸机编程到嵌入式Linux编程思想的转变------分而治之:驱动和应用程序
aijuans
嵌入式学习
笔者学习嵌入式Linux也有一段时间了,很奇怪的是很多书讲驱动编程方面的知识,也有很多书将ARM9方面的知识,但是从以前51形式的(对寄存器直接操作,初始化芯片的功能模块)编程方法,和思维模式,变换为基于Linux操作系统编程,讲这个思想转变的书几乎没有,让初学者走了很多弯路,撞了很多难墙。
笔者因此写上自己的学习心得,希望能给和我一样转变
- 在springmvc中解决FastJson循环引用的问题
asialee
循环引用fastjson
我们先来看一个例子:
package com.elong.bms;
import java.io.OutputStream;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import co
- ArrayAdapter和SimpleAdapter技术总结
百合不是茶
androidSimpleAdapterArrayAdapter高级组件基础
ArrayAdapter比较简单,但它只能用于显示文字。而SimpleAdapter则有很强的扩展性,可以自定义出各种效果
ArrayAdapter;的数据可以是数组或者是队列
// 获得下拉框对象
AutoCompleteTextView textview = (AutoCompleteTextView) this
- 九封信
bijian1013
人生励志
有时候,莫名的心情不好,不想和任何人说话,只想一个人静静的发呆。有时候,想一个人躲起来脆弱,不愿别人看到自己的伤口。有时候,走过熟悉的街角,看到熟悉的背影,突然想起一个人的脸。有时候,发现自己一夜之间就长大了。 2014,写给人
- Linux下安装MySQL Web 管理工具phpMyAdmin
sunjing
PHPInstallphpMyAdmin
PHP http://php.net/
phpMyAdmin http://www.phpmyadmin.net
Error compiling PHP on CentOS x64
一、安装Apache
请参阅http://billben.iteye.com/admin/blogs/1985244
二、安装依赖包
sudo yum install gd
- 分布式系统理论
bit1129
分布式
FLP
One famous theory in distributed computing, known as FLP after the authors Fischer, Lynch, and Patterson, proved that in a distributed system with asynchronous communication and process crashes,
- ssh2整合(spring+struts2+hibernate)-附源码
白糖_
eclipsespringHibernatemysql项目管理
最近抽空又整理了一套ssh2框架,主要使用的技术如下:
spring做容器,管理了三层(dao,service,actioin)的对象
struts2实现与页面交互(MVC),自己做了一个异常拦截器,能拦截Action层抛出的异常
hibernate与数据库交互
BoneCp数据库连接池,据说比其它数据库连接池快20倍,仅仅是据说
MySql数据库
项目用eclipse
- treetable bug记录
braveCS
table
// 插入子节点删除再插入时不能正常显示。修改:
//不知改后有没有错,先做个备忘
Tree.prototype.removeNode = function(node) {
// Recursively remove all descendants of +node+
this.unloadBranch(node);
// Remove
- 编程之美-电话号码对应英语单词
bylijinnan
java算法编程之美
import java.util.Arrays;
public class NumberToWord {
/**
* 编程之美 电话号码对应英语单词
* 题目:
* 手机上的拨号盘,每个数字都对应一些字母,比如2对应ABC,3对应DEF.........,8对应TUV,9对应WXYZ,
* 要求对一段数字,输出其代表的所有可能的字母组合
- jquery ajax读书笔记
chengxuyuancsdn
jQuery ajax
1、jsp页面
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="GBK"%>
<%
String path = request.getContextPath();
String basePath = request.getScheme()
- JWFD工作流拓扑结构解析伪码描述算法
comsci
数据结构算法工作活动J#
对工作流拓扑结构解析感兴趣的朋友可以下载附件,或者下载JWFD的全部代码进行分析
/* 流程图拓扑结构解析伪码描述算法
public java.util.ArrayList DFS(String graphid, String stepid, int j)
- oracle I/O 从属进程
daizj
oracle
I/O 从属进程
I/O从属进程用于为不支持异步I/O的系统或设备模拟异步I/O.例如,磁带设备(相当慢)就不支持异步I/O.通过使用I/O 从属进程,可以让磁带机模仿通常只为磁盘驱动器提供的功能。就好像支持真正的异步I/O 一样,写设备的进程(调用者)会收集大量数据,并交由写入器写出。数据成功地写出时,写入器(此时写入器是I/O 从属进程,而不是操作系统)会通知原来的调用者,调用者则会
- 高级排序:希尔排序
dieslrae
希尔排序
public void shellSort(int[] array){
int limit = 1;
int temp;
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while(limit <= array.length/3){
limit = limit * 3 + 1;
- 初二下学期难记忆单词
dcj3sjt126com
englishword
kitchen 厨房
cupboard 厨柜
salt 盐
sugar 糖
oil 油
fork 叉;餐叉
spoon 匙;调羹
chopsticks 筷子
cabbage 卷心菜;洋白菜
soup 汤
Italian 意大利的
Indian 印度的
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even 甚至;更
Italy 意大利
laugh 笑
m
- Go语言使用MySQL数据库进行增删改查
dcj3sjt126com
mysql
目前Internet上流行的网站构架方式是LAMP,其中的M即MySQL, 作为数据库,MySQL以免费、开源、使用方便为优势成为了很多Web开发的后端数据库存储引擎。MySQL驱动Go中支持MySQL的驱动目前比较多,有如下几种,有些是支持database/sql标准,而有些是采用了自己的实现接口,常用的有如下几种:
http://code.google.c...o-mysql-dri
- git命令
shuizhaosi888
git
---------------设置全局用户名:
git config --global user.name "HanShuliang" //设置用户名
git config --global user.email "
[email protected]" //设置邮箱
---------------查看环境配置
git config --li
- qemu-kvm 网络 nat模式 (四)
haoningabc
kvmqemu
qemu-ifup-NAT
#!/bin/bash
BRIDGE=virbr0
NETWORK=192.168.122.0
GATEWAY=192.168.122.1
NETMASK=255.255.255.0
DHCPRANGE=192.168.122.2,192.168.122.254
TFTPROOT=
BOOTP=
function check_bridge()
- 不要让未来的你,讨厌现在的自己
jingjing0907
生活 奋斗 工作 梦想
故事one
23岁,他大学毕业,放弃了父母安排的稳定工作,独闯京城,在家小公司混个小职位,工作还算顺手,月薪三千,混了混,混走了一年的光阴。 24岁,有了女朋友,从二环12人的集体宿舍搬到香山民居,一间平房,二人世界,爱爱爱。偶然约三朋四友,打扑克搓麻将,日子快乐似神仙; 25岁,出了几次差,调了两次岗,薪水涨了不过百,生猛狂飙的物价让现实血淋淋,无力为心爱银儿购件大牌
- 枚举类型详解
一路欢笑一路走
enum枚举详解enumsetenumMap
枚举类型详解
一.Enum详解
1.1枚举类型的介绍
JDK1.5加入了一个全新的类型的”类”—枚举类型,为此JDK1.5引入了一个新的关键字enum,我们可以这样定义一个枚举类型。
Demo:一个最简单的枚举类
public enum ColorType {
RED
- 第11章 动画效果(上)
onestopweb
动画
index.html
<!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/
- Eclipse中jsp、js文件编辑时,卡死现象解决汇总
ljf_home
eclipsejsp卡死js卡死
使用Eclipse编辑jsp、js文件时,经常出现卡死现象,在网上百度了N次,经过N次优化调整后,卡死现象逐步好转,具体那个方法起到作用,不太好讲。将所有用过的方法罗列如下:
1、取消验证
windows–>perferences–>validation
把 除了manual 下面的全部点掉,build下只留 classpath dependency Valida
- MySQL编程中的6个重要的实用技巧
tomcat_oracle
mysql
每一行命令都是用分号(;)作为结束
对于MySQL,第一件你必须牢记的是它的每一行命令都是用分号(;)作为结束的,但当一行MySQL被插入在PHP代码中时,最好把后面的分号省略掉,例如:
mysql_query("INSERT INTO tablename(first_name,last_name)VALUES('$first_name',$last_name')");
- zoj 3820 Building Fire Stations(二分+bfs)
阿尔萨斯
Build
题目链接:zoj 3820 Building Fire Stations
题目大意:给定一棵树,选取两个建立加油站,问说所有点距离加油站距离的最大值的最小值是多少,并且任意输出一种建立加油站的方式。
解题思路:二分距离判断,判断函数的复杂度是o(n),这样的复杂度应该是o(nlogn),即使常数系数偏大,但是居然跑了4.5s,也是醉了。 判断函数里面做了3次bfs,但是每次bfs节点最多