- Flowable 实战落地核心:选型决策与坑点破解
练习时长两年半的程序员小胡
Flowable流程引擎实战指南低代码BPMN流程引擎flowable后端java
在企业级流程引擎的落地过程中,选型的准确性和坑点的预见性直接决定项目成败。本文聚焦Flowable实战中最关键的“选型决策”与“常见坑点”,结合真实项目经验,提供可落地的解决方案。一、流程引擎选型:从业务本质出发1.1选型的三大核心维度企业在选择流程引擎时,需避免陷入“技术崇拜”,应回归业务本质。评估Flowable是否适用,可从三个维度判断:业务复杂度若流程涉及动态审批链(如按金额自动升级审批)
- 无题
回归自然HAO
“横看成岭侧成峰,远看高低各不同。"世间的事,对与错,都是站的角度不同,而得出了不同的结论。慨叹故人的寥寥数语,就告诉了世人朴素主义哲学的真意:和谐生存,尊重自然。古人说:读万卷书,行万里路。刻苦读书,回归自然,不会有错。因为书中自有清目剂,自然就是个大讲堂。图片发自App
- 时序预测 | MATLAB实现贝叶斯优化CNN-GRU时间序列预测(股票价格预测)
Matlab机器学习之心
matlabcnngru
✅作者简介:热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,期刊达人。内容介绍股票价格预测一直是金融领域一个极具挑战性的课题。其内在的非线性、随机性和复杂性使得传统的预测方法难以取得令人满意的效果。近年来,深度学习技术,特别是卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)的结合,为时
- 时序预测 | MATLAB实现BO-CNN-GRU贝叶斯优化卷积门控循环单元时间序列预测
Matlab算法改进和仿真定制工程师
matlabcnngru
✅作者简介:热爱数据处理、数学建模、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。内容介绍时间序列预测在各个领域都具有重要的应用价值,例如金融市场预测、气象预报、交通流量预测等。准确地预测未来趋势对于决策制定至关重要。近年来,深度学习技术在时间序列预测领域取得了显著进展,其中卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)由于其强
- 极简生活让我变得孤僻了,习惯是个可怕的东西
小雅_10a7
最近这段时间,我从小喇叭变成了沉默的小绵羊,发现自己有点孤僻了,不想去管那么多人和事,自己默默的回归极简生活,本人是典型的双子女。以前的自己爱好跟形形色色的人聊天,聊八卦,喜欢听各种故事,不夸张的说,就是人群中的小精灵,小蜜蜂,突然有一天,感觉自己突然变成不爱说了,也不怎么听别人的故事了,感觉就沉浸在自己的小世界,固守着自己曾经的认知,不接触新事物,连回家的路,都习惯性走同样的路,一次不是以往的路
- 营销:让销售回归销售,别再说“把梳子卖给和尚”了!
_蚊子爱上蚊香_
环顾一下现如今的营销界,都是那类“把冰箱卖到北极”、“把梳子卖给和尚”的营销故事,简直成了营销界的精神偶像,但“假、大、空”现象层出不穷,销售出路在哪里?有这样一个故事与大家共同分享感受下:在纽约第五大道有一家复印机制造公司,他们需要招聘一名优秀的推销员。老板从数十位应聘者中初选出3位进行考核,其中包括来自费城的年轻姑娘安妮。老板给他们一天的时间,让他们在这一天里尽情地展现自己的能力!可是,什么事
- 回归故园
风中的秋叶
我,一个尘世间平凡的女人,经年困于城市的嘈杂与喧嚣,于某个不眠的深夜,听着窗外淅淅沥沥的雨声,触动了灵魂深处那痕一直没能愈合的疼,手抚满脸沧桑,禁不住潸然泪下。或许,故园的回归,是一帖医心的良药。红土地,绿草滩,我终于回到了您的怀抱____这个生我养我,聆听我初来人世的第一声啼哭,留下我童稚岁月的十年苦乐,甚至造就我一生性格命运的小村庄,我回来了!四十五年岁月流逝,那间破旧的小矮屋居然还在原处。她
- 后半生,享受生活就是最好的养老方式
alisonliu
人生百年,后半生的日子,其实才是属于你的黄金时代!因此,记住下面十句话,就能过上无忧无虑、享受人生的黄金时代。1、后半生,请学会沉默有时候,被人误解,不想争辩,所以我们选择沉默。生活中,不是所有的是非都能说清楚,甚至可能根本没有真正的是与非。那么,不想说话,就不说吧,在多说无益的时候,也许沉默就是最好的解释。2、后半生,请回归平静人到了一定的年纪,反而不喜欢喧闹的环境,平静的心态更有利于身体健康、
- 2020年高考倒计时最后30天,如何高效复习和备考呢?
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到了最后一个月,很多高考生逐渐感觉到比较紧张,而且很茫然,到底怎样才能能快速提高成绩,更好的复习。其实很简单,此时现在要做就是复习教材,好好看之前的试题,多练习试题,而且还要有针对性和有计划性的复习。有些同学看书很没有效率,看着就快睡着了,而且效率低下,看了一天什么东西都没记进去,纯属浪费时间,所以最后一个月,建议同学们可以做如下的复习和冲刺:一、30天回归教材有的同学可能会问,高中课本我都看了十
- 期望,其实是一种负能量
晓玉_5c35
所有关系,父母子女关系也好,夫妻情侣关系也罢,兄弟姐妹关系也好,亲戚朋友关系也罢,都只是锦上添花的幸福。一个人精神上的长久幸福,最终还是来自于自己心灵的丰盈。有很多人在我的后台留言,抱怨她们的另一半,抱怨婚姻生活不幸福,然后这些抱怨都会回归到同一个问题——该去还是留?我们都知道,亲密关系是修行最好的道场,你的配偶就是你修行的最佳对象,否则你也不会遇见他。可是每个人的功课都不一样。该去该留,外人岂能
- 再度融合
吾宗老孙子
在之前融合的时候,方向就是不断的回归本心。在金刚经里,是说达到无所住的时候,本心也就找到了。在道德经里,是说那个虚极、静笃的状态也就是回归本心的状态。于是我就顺着这个方向在前行。虽然修行继续,但我仍然想要作用现实。在读了零极限之后,发现它们融合的很好。我通过回归零点来更清楚的察觉现实的模样,观察自己的行为。这样无有本来也是一个整体。在学习了阿纳丝塔夏之后,我对于这种融合的理解又更近了一步。她提出的
- 20190916没对比没伤害,有对比没伤害
冯妇两年
收拾整理抽屉桌面,座位要轮动了,上周四放假前忘了。纸巾,空瓶子,废弃簿册和文具,丢丢丢,个个瞄准垃圾桶,投投投。垃圾桶上大下小,四方形,约,高度五十厘米,口子三十乘四十,深蓝色。嗯嗯嗯?垃圾袋垃圾袋!前排一女生随即上来,拉开图书橱柜的门,拿出一个巨大的黑色塑料袋。蒙头蒙脸套在桶上,端住桶身,将桶倒立过来,轻轻摇两摇,把桶取出放回地上。所有桶里垃圾都回归袋子里,都是干垃圾,没异味没毒害没危害。前排女
- 从0开始学习R语言--Day58--竞争风险模型
在用传统生存分析方法的场景中(如Kaplan-Meier和Cox回归),假设所有事件都是独立且互斥的,但在现实中,研究对象可能面临多种互斥的终点事件(如癌症患者可能死于癌症本身,也可能死于其他原因),如果直接去分析,模型会把这种结局时间错误地纳入评估,从而提高了病症的分析。而竞争风险模型可以在考虑其他竞争风险存在的情况下,排除干扰求得某特定事件发生的概率。以下是一个例子:library(cmprs
- 5G 承载网中的数学函数
机理分析法,从流量控制、稳定性保障、资源优化和跨层协同四个维度,系统解析5G承载网络中数学函数的作用机制,揭示其如何通过数学建模实现网络性能的动态平衡与优化。一、流量控制函数:网络流建模与路径优化1.组网拓扑与流量函数5G承载网的组网模式(环形、环带链、双归)直接影响流量分布,其数学表征如下:环形组网流量函数:Bi(t)=NB⋅η(t)+ΔBstat(t)B:环网总带宽;N:节点数;η(t)
- Python,C++,go语言开发社会犯罪人群回归社会跟踪与辅助管理APP
Geeker-2025
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开发一款用于**社会犯罪人群回归社会跟踪与辅助管理**的App,结合Python、C++和Go语言的优势,可以实现高效的数据处理、实时的跟踪监控以及用户友好的前端界面。以下是一个详细的开发方案,涵盖技术选型、功能模块、开发步骤等内容。##技术选型###后端(Python+Go)-**编程语言**:-**Python**:用于数据处理、机器学习(如风险评估、行为预测)、脚本编写等。-**Go**:用
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高赞小说林黎叶昭(和闺蜜一起穿进仙界救赎文)完结阅读_林黎叶昭和闺蜜一起穿进仙界救赎文主角配角:林黎叶昭小说别名:和闺蜜一起穿进仙界救赎文简介:和闺蜜穿越到仙侠文的第一千年。系统终于大发慈悲的告诉了我们,回归现实世界的方法。闺蜜站在诛仙台上,对着我笑道:“黎黎,我要回家了。”说完,她就当着他战神夫君的面一跃而下。前一秒还在指责她演戏,上不得台面的战神,顿时白了脸。那是我被关在血渊的第十天。这十天里
- 【树模型与集成学习】(task6)梯度提升树GBDT+LR
山顶夕景
推荐算法#集成学习与KaggleGBDT推荐算法机器学习
学习总结(1)不同问题的提升树学习算法,主要区别在于使用的损失函数不同,如用平方误差损失函数的回归问题、用指数损失函数的分类问题、用一般损失函数的一般决策问题等。(2)不管是二分类问题的提升树,还是回归问题的提升树,这里的损失函数都很方便:前者是用指数损失函数,所以可以当做是Adaboost的个例,Aadaboost的流程;而后者是当使用平方误差损失时,可以直接拟合残差。而使用不同的损失函数,对应
- 【YOLO系列】YOLOv1详解:模型结构、损失函数、训练方法及代码实现
一碗白开水一
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YOLOv1(YouOnlyLookOnce):实时目标检测的革命性突破✨motivation在目标检测领域,传统方法如R-CNN系列存在计算冗余、推理速度慢的问题。2016年提出的YOLO(YouOnlyLookOnce)首次实现端到端单阶段检测,将检测速度提升至45FPS(FasterR-CNN仅7FPS),彻底改变了实时目标检测的格局。其核心思想是将检测视为回归问题,实现"看一眼即知全貌"的
- 表征学习:机器认知世界的核心能力与前沿突破
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一、定义与背景:从特征工程到自动化学习表征学习(RepresentationLearning),又称特征学习(FeatureLearning),是机器学习的核心技术领域,其核心目标是通过算法自动学习数据的内在特征表示,将复杂多变的原始数据(如图像、文本、语音)转化为低维、富含语义信息的向量形式,从而提升下游任务(如分类、回归、聚类)的效率和精度。与传统依赖人工设计特征的特征工程(FeatureEn
- 链表也能整容?聊聊‘重排链表’的那些小技巧与深层逻辑
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LeetCode极客营链表数据结构
“链表也能整容?聊聊‘重排链表’的那些小技巧与深层逻辑”今天我们不聊大数据,不聊AI,咱回归算法的“原点”——链表。别看它简单,里面的很多技巧在面试、在工程开发里都能救你一命。今天我就带你聊聊重排链表(ReorderList),以及它背后的思路和一些值得深挖的细节。1.先说说“重排链表”到底是啥?简单来说:给你一个单链表,比如:1->2->3->4->5要求你把它重新排列成:1->5->2->4-
- 《塔尔萨之王》第二季美剧/电视剧【1080p超清中字】免费在线观看完整未删减版百度云/夸克资源网盘免费高清链接下载全集迅雷
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备受瞩目的美剧《塔尔萨之王》第二季终于在广大观众的期待中强势回归!提示:文章排版原因,观影资源链接地址放在文章结尾,往下翻就行提示:文章排版原因,观影资源链接地址放在文章结尾,往下翻就行据悉,该剧已升级为1080p超清画质,并附有中文字幕,让国内观众能更好地沉浸在塔尔萨的冒险之旅中。《塔尔萨之王》是一部以美国西部为背景的冒险剧,讲述了主人公们在西部草原上与各种势力展开激烈角逐的故事。第一季中,观众
- C# ML.NET回归模型:用代码预测未来的“魔法”!
墨夶
C#学习资料c#.net回归
**预测未来?不,是让数据替你说话!**想象一下:你坐在办公室里,老板突然问:“下个月的销售额能到多少?”你盯着Excel表格,头大如斗,公式写了一行又一行,结果还是不准!客户问:“我们产品价格怎么定最合适?”你却只能靠“感觉”回答!ML.NET回归模型就是你的“神兵利器”!它能:✅预测数值型目标:销售额、房价、车费……统统拿下!✅自动调优模型:不用手动调参,AI帮你选最优方案!✅无缝集成C#:不
- 谷歌云电脑或将改变整个游戏行业,手机也可以玩3A大作
会游泳的鳕鱼
TheVerge记者在E3期间再次体验了即将于11月上线的谷歌云游戏平台Stadia,试玩了在笔记本电脑上运行的《毁灭战士永恒》,游戏在1080P/60帧环境下非常稳定,且加载速度快、没有掉帧和画面上的问题,也没有可以感受任何延迟。以前曾被忽略的云游戏或将再度被关注起来。Stadia是谷歌发布的一款云游戏平台,这个平台取自“Stadium(竞技场)”的复数形式,代表游戏回归本质,不再拘束于游玩方式
- 【2024国赛C题】2024 年全国大学生数学建模比赛思路、代码更新中.....
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️竞赛事件及参赛一、解题思路二、准备建议三、注意事项1找程序网站推荐2公式编辑器、流程图、论文排版324年国赛C题及资源下载4思路、代码分享......⛳️竞赛事件及参赛一、解题思路理解题目背景和要求:仔细阅读题目,理解问题的背景、目的和具体要求。识别问题的关键要素
- 读《特别的女生萨哈拉》2022.09.21
雁子706
第一章萨哈拉是一个离异家庭的孩子,爸爸无影无踪了,但萨哈拉会给爸爸写信。就是这些信,让校领导们认为她是一个需要特别教育的孩子,甚至有一个大柜子专门用来收集萨哈拉笨的证据。单亲的妈妈很勇敢,敢于花“大”钱来给萨哈拉买书;每天给萨哈拉读书上的故事,感受温情;敢于面对失败,让萨哈拉留级也要让她回归正常生活。萨哈拉和妈妈之间是没有隔阂的,学校里的事情都要告诉妈妈,想念爸爸却又不想让人知道。能了解别人心里的
- 基于白鲸算法优化的混合核极限学习机(HKELM)的回归预测
智能算法研学社(Jack旭)
#混合核极限学习机HKELM智能优化算法应用算法回归
基于白鲸算法优化的混合核极限学习机(HKELM)的回归预测文章目录基于白鲸算法优化的混合核极限学习机(HKELM)的回归预测1.HKELM原理2.预测问题求解3.基于白鲸算法优化的HKELM4.实验结果5.Matlab代码1.HKELM原理核极限学习机(KELM)是一种单隐含层前馈神经网络,通过引入核函数改善极限学习机(ELM)性能,其输出可表示为:f(x)=h(x)HU(ZC+HHU)−1U=[
- 机器学习算法(六)---逻辑回归
向云端UP
机器学习模型机器学习算法逻辑回归
目录一、逻辑回归1.1模型介绍1.2工作原理1.2.1对数几率模型1.2.2逻辑回归与Sigmoid函数1.3.3熵、相对熵与交叉熵1.3损失函数和优化算法1.3.1损失函数的理论基础1.3.2优化算法1.3.2.1梯度下降算法局限1.3.2.2随机梯度下降与小批量梯度下降1.4算法流程1.5逻辑回归优缺点1.6案例1.7classification_report()参数二、逻辑回归与线性回归的区
- 基于食肉植物算法优化的混合核极限学习机(HKELM)的回归预测
智能算法研学社(Jack旭)
#混合核极限学习机HKELM智能优化算法应用算法回归数据挖掘
基于食肉植物算法优化的混合核极限学习机(HKELM)的回归预测文章目录基于食肉植物算法优化的混合核极限学习机(HKELM)的回归预测1.HKELM原理2.预测问题求解3.基于食肉植物算法优化的HKELM4.实验结果5.Matlab代码1.HKELM原理核极限学习机(KELM)是一种单隐含层前馈神经网络,通过引入核函数改善极限学习机(ELM)性能,其输出可表示为:f(x)=h(x)HU(ZC+HHU
- 基于蛇优化算法优化的混合核极限学习机(HKELM)的回归预测
基于蛇优化算法优化的混合核极限学习机(HKELM)的回归预测文章目录基于蛇优化算法优化的混合核极限学习机(HKELM)的回归预测1.HKELM原理2.预测问题求解3.基于蛇优化算法优化的HKELM4.实验结果5.Matlab代码1.HKELM原理核极限学习机(KELM)是一种单隐含层前馈神经网络,通过引入核函数改善极限学习机(ELM)性能,其输出可表示为:f(x)=h(x)HU(ZC+HHU)−1
- 神经网络和机器学习的一些基本概念
荼渔
机器学习神经网络
记录一些基本概念,不涉及公式推导,因为数学不好,记了也没啥用,但是知道一些基本术语以及其中的关系,对神经网络训练有很大帮助。可能有些概念不会讲得很详细,但是当你有了这个概念,你就知道往这个方向去获取更详细的信息,不至于连往哪走都不知道。下面以多元线性回归模型为例1.模型模型训练过程就是利用已知的x和y,求解b的过程,b也称为权重。虽然没有那么简单,但是训练完成的模型本质上就是一组权重值,如[b1,
- Java开发中,spring mvc 的线程怎么调用?
小麦麦子
springmvc
今天逛知乎,看到最近很多人都在问spring mvc 的线程http://www.maiziedu.com/course/java/ 的启动问题,觉得挺有意思的,那哥们儿问的也听仔细,下面的回答也很详尽,分享出来,希望遇对遇到类似问题的Java开发程序猿有所帮助。
问题:
在用spring mvc架构的网站上,设一线程在虚拟机启动时运行,线程里有一全局
- maven依赖范围
bitcarter
maven
1.test 测试的时候才会依赖,编译和打包不依赖,如junit不被打包
2.compile 只有编译和打包时才会依赖
3.provided 编译和测试的时候依赖,打包不依赖,如:tomcat的一些公用jar包
4.runtime 运行时依赖,编译不依赖
5.默认compile
依赖范围compile是支持传递的,test不支持传递
1.传递的意思是项目A,引用
- Jaxb org.xml.sax.saxparseexception : premature end of file
darrenzhu
xmlprematureJAXB
如果在使用JAXB把xml文件unmarshal成vo(XSD自动生成的vo)时碰到如下错误:
org.xml.sax.saxparseexception : premature end of file
很有可能时你直接读取文件为inputstream,然后将inputstream作为构建unmarshal需要的source参数。InputSource inputSource = new In
- CSS Specificity
周凡杨
html权重Specificitycss
有时候对于页面元素设置了样式,可为什么页面的显示没有匹配上呢? because specificity
CSS 的选择符是有权重的,当不同的选择符的样式设置有冲突时,浏览器会采用权重高的选择符设置的样式。
规则:
HTML标签的权重是1
Class 的权重是10
Id 的权重是100
- java与servlet
g21121
servlet
servlet 搞java web开发的人一定不会陌生,而且大家还会时常用到它。
下面是java官方网站上对servlet的介绍: java官网对于servlet的解释 写道
Java Servlet Technology Overview Servlets are the Java platform technology of choice for extending and enha
- eclipse中安装maven插件
510888780
eclipsemaven
1.首先去官网下载 Maven:
http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/maven/binaries/apache-maven-3.2.3-bin.tar.gz
下载完成之后将其解压,
我将解压后的文件夹:apache-maven-3.2.3,
并将它放在 D:\tools目录下,
即 maven 最终的路径是:D:\tools\apache-mave
- jpa@OneToOne关联关系
布衣凌宇
jpa
Nruser里的pruserid关联到Pruser的主键id,实现对一个表的增删改,另一个表的数据随之增删改。
Nruser实体类
//*****************************************************************
@Entity
@Table(name="nruser")
@DynamicInsert @Dynam
- 我的spring学习笔记11-Spring中关于声明式事务的配置
aijuans
spring事务配置
这两天学到事务管理这一块,结合到之前的terasoluna框架,觉得书本上讲的还是简单阿。我就把我从书本上学到的再结合实际的项目以及网上看到的一些内容,对声明式事务管理做个整理吧。我看得Spring in Action第二版中只提到了用TransactionProxyFactoryBean和<tx:advice/>,定义注释驱动这三种,我承认后两种的内容很好,很强大。但是实际的项目当中
- java 动态代理简单实现
antlove
javahandlerproxydynamicservice
dynamicproxy.service.HelloService
package dynamicproxy.service;
public interface HelloService {
public void sayHello();
}
dynamicproxy.service.impl.HelloServiceImpl
package dynamicp
- JDBC连接数据库
百合不是茶
JDBC编程JAVA操作oracle数据库
如果我们要想连接oracle公司的数据库,就要首先下载oralce公司的驱动程序,将这个驱动程序的jar包导入到我们工程中;
JDBC链接数据库的代码和固定写法;
1,加载oracle数据库的驱动;
&nb
- 单例模式中的多线程分析
bijian1013
javathread多线程java多线程
谈到单例模式,我们立马会想到饿汉式和懒汉式加载,所谓饿汉式就是在创建类时就创建好了实例,懒汉式在获取实例时才去创建实例,即延迟加载。
饿汉式:
package com.bijian.study;
public class Singleton {
private Singleton() {
}
// 注意这是private 只供内部调用
private static
- javascript读取和修改原型特别需要注意原型的读写不具有对等性
bijian1013
JavaScriptprototype
对于从原型对象继承而来的成员,其读和写具有内在的不对等性。比如有一个对象A,假设它的原型对象是B,B的原型对象是null。如果我们需要读取A对象的name属性值,那么JS会优先在A中查找,如果找到了name属性那么就返回;如果A中没有name属性,那么就到原型B中查找name,如果找到了就返回;如果原型B中也没有
- 【持久化框架MyBatis3六】MyBatis3集成第三方DataSource
bit1129
dataSource
MyBatis内置了数据源的支持,如:
<environments default="development">
<environment id="development">
<transactionManager type="JDBC" />
<data
- 我程序中用到的urldecode和base64decode,MD5
bitcarter
cMD5base64decodeurldecode
这里是base64decode和urldecode,Md5在附件中。因为我是在后台所以需要解码:
string Base64Decode(const char* Data,int DataByte,int& OutByte)
{
//解码表
const char DecodeTable[] =
{
0, 0, 0, 0, 0, 0
- 腾讯资深运维专家周小军:QQ与微信架构的惊天秘密
ronin47
社交领域一直是互联网创业的大热门,从PC到移动端,从OICQ、MSN到QQ。到了移动互联网时代,社交领域应用开始彻底爆发,直奔黄金期。腾讯在过去几年里,社交平台更是火到爆,QQ和微信坐拥几亿的粉丝,QQ空间和朋友圈各种刷屏,写心得,晒照片,秀视频,那么谁来为企鹅保驾护航呢?支撑QQ和微信海量数据背后的架构又有哪些惊天内幕呢?本期大讲堂的内容来自今年2月份ChinaUnix对腾讯社交网络运营服务中心
- java-69-旋转数组的最小元素。把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。输入一个排好序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素
bylijinnan
java
public class MinOfShiftedArray {
/**
* Q69 旋转数组的最小元素
* 把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。输入一个排好序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素。
* 例如数组{3, 4, 5, 1, 2}为{1, 2, 3, 4, 5}的一个旋转,该数组的最小值为1。
*/
publ
- 看博客,应该是有方向的
Cb123456
反省看博客
看博客,应该是有方向的:
我现在就复习以前的,在补补以前不会的,现在还不会的,同时完善完善项目,也看看别人的博客.
我刚突然想到的:
1.应该看计算机组成原理,数据结构,一些算法,还有关于android,java的。
2.对于我,也快大四了,看一些职业规划的,以及一些学习的经验,看看别人的工作总结的.
为什么要写
- [开源与商业]做开源项目的人生活上一定要朴素,尽量减少对官方和商业体系的依赖
comsci
开源项目
为什么这样说呢? 因为科学和技术的发展有时候需要一个平缓和长期的积累过程,但是行政和商业体系本身充满各种不稳定性和不确定性,如果你希望长期从事某个科研项目,但是却又必须依赖于某种行政和商业体系,那其中的过程必定充满各种风险。。。
所以,为避免这种不确定性风险,我
- 一个 sql优化 ([精华] 一个查询优化的分析调整全过程!很值得一看 )
cwqcwqmax9
sql
见 http://www.itpub.net/forum.php?mod=viewthread&tid=239011
Web翻页优化实例
提交时间: 2004-6-18 15:37:49 回复 发消息
环境:
Linux ve
- Hibernat and Ibatis
dashuaifu
Hibernateibatis
Hibernate VS iBATIS 简介 Hibernate 是当前最流行的O/R mapping框架,当前版本是3.05。它出身于sf.net,现在已经成为Jboss的一部分了 iBATIS 是另外一种优秀的O/R mapping框架,当前版本是2.0。目前属于apache的一个子项目了。 相对Hibernate“O/R”而言,iBATIS 是一种“Sql Mappi
- 备份MYSQL脚本
dcj3sjt126com
mysql
#!/bin/sh
# this shell to backup mysql
#
[email protected] (QQ:1413161683 DuChengJiu)
_dbDir=/var/lib/mysql/
_today=`date +%w`
_bakDir=/usr/backup/$_today
[ ! -d $_bakDir ] && mkdir -p
- iOS第三方开源库的吐槽和备忘
dcj3sjt126com
ios
转自
ibireme的博客 做iOS开发总会接触到一些第三方库,这里整理一下,做一些吐槽。 目前比较活跃的社区仍旧是Github,除此以外也有一些不错的库散落在Google Code、SourceForge等地方。由于Github社区太过主流,这里主要介绍一下Github里面流行的iOS库。 首先整理了一份
Github上排名靠
- html wlwmanifest.xml
eoems
htmlxml
所谓优化wp_head()就是把从wp_head中移除不需要元素,同时也可以加快速度。
步骤:
加入到function.php
remove_action('wp_head', 'wp_generator');
//wp-generator移除wordpress的版本号,本身blog的版本号没什么意义,但是如果让恶意玩家看到,可能会用官网公布的漏洞攻击blog
remov
- 浅谈Java定时器发展
hacksin
java并发timer定时器
java在jdk1.3中推出了定时器类Timer,而后在jdk1.5后由Dou Lea从新开发出了支持多线程的ScheduleThreadPoolExecutor,从后者的表现来看,可以考虑完全替代Timer了。
Timer与ScheduleThreadPoolExecutor对比:
1.
Timer始于jdk1.3,其原理是利用一个TimerTask数组当作队列
- 移动端页面侧边导航滑入效果
ini
jqueryWebhtml5cssjavascirpt
效果体验:http://hovertree.com/texiao/mobile/2.htm可以使用移动设备浏览器查看效果。效果使用到jquery-2.1.4.min.js,该版本的jQuery库是用于支持HTML5的浏览器上,不再兼容IE8以前的浏览器,现在移动端浏览器一般都支持HTML5,所以使用该jQuery没问题。HTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<h
- AspectJ+Javasist记录日志
kane_xie
aspectjjavasist
在项目中碰到这样一个需求,对一个服务类的每一个方法,在方法开始和结束的时候分别记录一条日志,内容包括方法名,参数名+参数值以及方法执行的时间。
@Override
public String get(String key) {
// long start = System.currentTimeMillis();
// System.out.println("Be
- redis学习笔记
MJC410621
redisNoSQL
1)nosql数据库主要由以下特点:非关系型的、分布式的、开源的、水平可扩展的。
1,处理超大量的数据
2,运行在便宜的PC服务器集群上,
3,击碎了性能瓶颈。
1)对数据高并发读写。
2)对海量数据的高效率存储和访问。
3)对数据的高扩展性和高可用性。
redis支持的类型:
Sring 类型
set name lijie
get name lijie
set na
- 使用redis实现分布式锁
qifeifei
在多节点的系统中,如何实现分布式锁机制,其中用redis来实现是很好的方法之一,我们先来看一下jedis包中,有个类名BinaryJedis,它有个方法如下:
public Long setnx(final byte[] key, final byte[] value) {
checkIsInMulti();
client.setnx(key, value);
ret
- BI并非万能,中层业务管理报表要另辟蹊径
张老师的菜
大数据BI商业智能信息化
BI是商业智能的缩写,是可以帮助企业做出明智的业务经营决策的工具,其数据来源于各个业务系统,如ERP、CRM、SCM、进销存、HER、OA等。
BI系统不同于传统的管理信息系统,他号称是一个整体应用的解决方案,是融入管理思想的强大系统:有着系统整体的设计思想,支持对所有
- 安装rvm后出现rvm not a function 或者ruby -v后提示没安装ruby的问题
wudixiaotie
function
1.在~/.bashrc最后加入
[[ -s "$HOME/.rvm/scripts/rvm" ]] && source "$HOME/.rvm/scripts/rvm"
2.重新启动terminal输入:
rvm use ruby-2.2.1 --default
把当前安装的ruby版本设为默