- Linux指令&&ros学习&&python深度学习&&bug学习笔记
起个别名
LinuxROSPython
##这个文件是关于ros、linux指令,pytorch、python、onnx和相关problem的一些笔记###ROS&&linux**find:在当前路径或指定的路径下递归地搜索文件或目录,并可以根据不同的条件进行过滤和匹配。**```find-name*.pyfind/home/dai/bev_lane_det-main-namemodelsfind/home/dai/bev_lane_d
- Python深度学习实践:LSTM与GRU在序列数据预测中的应用
AI智能应用
Python入门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
Python深度学习实践:LSTM与GRU在序列数据预测中的应用作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来序列数据预测是机器学习领域的一个重要研究方向,涉及时间序列分析、自然语言处理、语音识别等多个领域。序列数据具有时间依赖性,即序列中每个元素都受到前面元素的影响。传统的机器学习算法难以捕捉这种时间依赖性,而深度学习
- Python深度学习实践:建立端到端的自动驾驶系统
AI天才研究院
AgenticAI实战计算AI人工智能与大数据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
Python深度学习实践:建立端到端的自动驾驶系统1.背景介绍自动驾驶系统是当今科技领域最具挑战性和前景的应用之一。它融合了计算机视觉、深度学习、规划与控制等多个领域的先进技术,旨在实现车辆的自主感知、决策和操控。随着人工智能技术的不断发展,越来越多的公司和研究机构投入了大量资源来开发自动驾驶系统。Python作为一种高效、易学且开源的编程语言,在这一领域扮演着重要角色。本文将探讨如何利用Pyth
- Python深度学习:3步实现AI人脸识别,效果堪比专业软件!
小筱在线
python人工智能python深度学习
引言:AI人脸识别的时代已经到来在当今数字化时代,人脸识别技术已经从科幻电影走进了我们的日常生活。从手机解锁到机场安检,从银行身份验证到智能门禁系统,这项技术正以前所未有的速度改变着我们的生活方式。而令人振奋的是,借助Python和深度学习技术,普通人也能构建出专业级的人脸识别系统。本文将带领您通过三个关键步骤,使用Python深度学习技术实现一个准确率高达99%的人脸识别系统。这个系统不仅原理简
- 【python深度学习】DAY 51 复习日
抽风的雨610
【打卡】Python训练营python深度学习开发语言
作业:day43的时候我们安排大家对自己找的数据集用简单cnn训练,现在可以尝试下借助这几天的知识来实现精度的进一步提高1.读取数据使用CIFAR-10图像数据importtorchfromtorchvisionimportdatasets,transforms#数据预处理transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.
- 【Python深度学习】零基础掌握Pytorch Pooling layers nn.MaxPool方法
Mr数据杨
Python深度学习python深度学习pytorch
在深度学习的世界中,MaxPooling是一种关键的操作,用于降低数据的维度并保留重要特征。这就像是从一堆照片中挑选出最能代表某个场景的那张。PyTorch提供了多种MaxPooling层,包括nn.MaxPool1d、nn.MaxPool2d和nn.MaxPool3d,它们分别适用于不同维度的数据处理。如果处理的是声音信号(一维数据),就会用到nn.MaxPool1d。而处理图像(二维数据)时,
- 服务器上用脚本跑python深度学习的注意事项(ubantu系统)
知福致福
python服务器python运维
bash:$'\r':commandnotfound问题原因:出现bash:$'\r':commandnotfound以及路径中出现\r通常是因为脚本文件是在Windows系统下编辑,然后在Linux(如Ubuntu)系统中运行。在Windows系统中,文本文件的换行符是\r\n,而Linux系统使用\n作为换行符。当在Linux系统中运行包含\r的脚本时,就会出现上述错误。在你的sys.path
- 探索PyTorch:张量的创建和数值计算
小言从不摸鱼
深度学习pytorch人工智能python
目录1.张量的创建1.1张量的基本概念1.2张量的基本创建1.3创建线性和随机张量1.4创建全01张量1.5张量的类型转换1.6小节2.张量的数值计算2.1张量基本运算2.2阿达玛积2.3点积运算2.4指定设备运算2.5小节前言PyTorch是一个Python深度学习框架,学习PyTorch在当今深度学习领域至关重要。PyTorch以其动态计算图、易于使用的API和强大的社区支持,成为科研人员、数
- python深度学习毕业设计项目选题汇总
kooerr
毕业设计python毕设
文章目录1前言1.1选题注意事项1.1.1难度怎么把控?1.1.2题目名称怎么取?1.2开题选题推荐1.2.1起因1.2.2核心-如何避坑(重中之重)1.2.3怎么办呢?2选题概览3项目概览题目1:图像隐写算法研究与实现题目2:Django股价预测可视化系统题目3:大数据招聘数据可视化系统题目4:深度学习车道线检测题目5:深度学习交通车流量计数系统题目6:深度学习遮挡下的人脸识别题目7:深度学习照
- 【python深度学习】Day 37 早停策略和模型权重的保存
抽风的雨610
【打卡】Python训练营人工智能python
知识点:过拟合的判断:测试集和训练集同步打印指标模型的保存和加载仅保存权重保存权重和模型保存全部信息checkpoint,还包含训练状态早停策略作业:对信贷数据集训练后保存权重,加载权重后继续训练50轮,并采取早停策略1.数据预处理importpandasaspd#用于数据处理和分析,可处理表格数据。importnumpyasnp#用于数值计算,提供了高效的数组操作。importmatplotli
- 深度学习小项目合集之音频语音识别-视频介绍下自取
no_work
深度学习深度学习音视频语音识别pytorch梅卡尔cnn
内容包括:基于python深度学习对动物的异常声音识别179基于python深度学习对动物的异常声音识别_哔哩哔哩_bilibili简介:本代码python代码,pytorch框架下运行,是将data文件夹下动物的异常声音的wav格式的音频文件读取,转化成了梅尔卡图,再通过cnn卷积神经网络对转化后的声音特征进行训练,最后得到ckpt格式的模型,然后运行pyqt界面后,即可通过点击按钮来加载数据音
- Python深度学习:enumerate函数实战应用
驱散疑惑
python深度学习人工智能
在深度学习中,enumerate()函数,主要用于在遍历可迭代对象(如列表、元组、字符串等)时,同时获取元素的索引和值,一般用于for循环当中。它常用于数据加载、模型训练和调试等场景,能够简化代码逻辑并提高可读性。Python2.3.以上版本可用,2.6添加start参数。例如普通的for循环i=0str_1=['hello','hi','ok','yes']forelementsinstr_1:
- 【python深度学习】Day 45 Tensorboard使用介绍
抽风的雨610
【打卡】Python训练营深度学习人工智能
知识点:tensorboard的发展历史和原理tensorboard的常见操作tensorboard在cifar上的实战:MLP和CNN模型效果展示如下,很适合拿去组会汇报撑页数:作业:对resnet18在cifar10上采用微调策略下,用tensorboard监控训练过程。PS:tensorboard和torch版本存在一定的不兼容性,如果报错请新建环境尝试。tensorboard的代码还有有一
- Python深度学习GRU、LSTM 、BiLSTM-CNN神经网络空气质量指数AQI时间序列预测及机器学习分析...
egzosn
深度学习神经网络机器学习pythongru
ZhixiongWeng人们每时每刻都离不开氧,并通过吸入空气而获得氧。一个成年人每天需要吸入空气达6500升以获得足够的氧气,因此,被污染了的空气对人体健康有直接的影响,空气品质对人的影响更是至关重要。每出现一次AQI指数数值过大,可以肯定它都会引起我们足够的重视,提醒我们要保护我们生存的环境,尽可能地减少对环境的破坏与污染。而从更高的层次来说,消除或减少空气污染对人类的危害,唯一可行的就是提高
- 【python深度学习】Day43 复习日
抽风的雨610
【打卡】Python训练营python深度学习人工智能
主题:cnn训练+grad-cam做可视化数据集信息:1000多张猫和狗的图片。构建一个模型,该模型可以尽可能准确地在图像中的猫和狗之间进行分类。图像大小范围从大约100x100像素到2000x1000像素。导入需要的库importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimporttorchim
- 【python深度学习】Day 42 Grad-CAM与Hook函数
抽风的雨610
【打卡】Python训练营python深度学习开发语言
知识点回顾回调函数lambda函数hook函数的模块钩子和张量钩子Grad-CAM的示例作业:理解下今天的代码即可一、回调函数回调函数是作为参数传递给其他函数的函数,其目的是在某个特定事件发生时被调用执行。这种机制允许代码在运行时动态指定需要执行的逻辑,实现了代码的灵活性和可扩展性。回调函数的核心价值在于:1.解耦逻辑:将通用逻辑与特定处理逻辑分离,使代码更模块化。2.事件驱动编程:在异步操作、事
- 【Python深度学习(第二版)(2)】深度学习之前:机器学习简史
roman_日积跬步-终至千里
#python深度学习(第二版)深度学习机器学习人工智能
文章目录一.深度学习的起源1.概率建模--机器学习分类器2.早期神经网络--反向传播算法的转折3.核方法--忽略神经网络4.决策树、随机森林和梯度提升机5.神经网络替代svm与决策树二.深度学习与机器学习有何不同可以这样说,当前工业界所使用的大部分机器学习算法不是深度学习算法。深度学习不一定总是解决问题的正确工具:有时没有足够的数据,深度学习不适用;有时用其他算法可以更好地解决问题。如果第一次接触
- day33 python深度学习入门
xiaohanbao09
pynotepython深度学习机器学习pandas人工智能学习
目录深度学习入门:PyTorch实现鸢尾花分类一、环境搭建1.创建Python环境2.安装必要的库3.检查CUDA环境二、数据准备1.加载数据集2.数据预处理3.转换为PyTorch张量三、模型构建1.定义模型结构2.定义损失函数和优化器四、模型训练1.训练过程2.训练结果五、结果可视化六、总结在深度学习的旅程中,神经网络是不可或缺的核心工具之一。今天,我将通过一个简单的项目,使用PyTorch框
- Python深度学习实践:通过深度学习提高天气预测准确性
AGI大模型与大数据研究院
程序员提升自我硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
Python深度学习实践:通过深度学习提高天气预测准确性作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着全球气候变化和极端天气事件的日益频繁,准确预测天气变得越来越重要。传统的数值天气预报模型依赖于复杂的物理方程和大量的观测数据,但仍然难以预测短期内的极端天气事件。近年来,深度学习技术取得了突破性进展,为提高天气预报的
- Python 深度学习实战 第10章 使用深度学习处理时间序列&RNN预测实例
odoo中国
人工智能深度学习pythonrnn时间序列
Python深度学习实战第10章使用深度学习处理时间序列数据&RNN实例内容概要第10章深入探讨了时间序列数据的深度学习应用,涵盖了从预测到分类、事件检测和异常检测等多种任务。本章通过温度预测示例,详细介绍了如何使用循环神经网络(RNN)及其变体(如LSTM和GRU)来处理时间序列数据。通过本章,读者将掌握如何使用深度学习解决时间序列问题,并理解RNN的工作原理。主要内容时间序列任务的类型预测:预
- Python深度学习实现验证码识别全攻略
七七知享
Pythonpython深度学习开发语言验证码程序员程序人生开发
放在前面Python深度学习实现验证码识别全攻略Python深度学习实现验证码识别全攻略在网络安全领域,验证码作为人机区分的关键防线,广泛应用于登录、注册等场景。随着技术演进,验证码样式愈发复杂,传统识别手段力不从心,而基于Python的深度学习技术,为攻克这一难题开辟了新路径。一、前期准备:夯实基础搭建开发环境建议安装Python3.8及以上版本,以适配主流深度学习框架。TensorFlow和P
- 深度学习面试宝典
力学AI有限元
深度学习面试人工智能
DeepLearningInterviewBook⭐求职攻略自我介绍数学机器学习深度学习强化学习计算机视觉传统图像处理自然语言处理SLAM推荐算法数据结构与算法编程语言:C/C++/Python深度学习框架✏️面试经验面试技巧其它(计算机网络/Linux等)2024年AI算法岗和开发岗求职群
- 深度学习全景进阶:最新Python深度学习进阶与前沿应用
jwwkyjspt
深度学习机器学习深度学习python人工智能
近年来,伴随着以卷积神经网络(CNN)为代表的深度学习的快速发展,人工智能迈入了第三次发展浪潮,AI技术在各个领域中的应用越来越广泛。为了帮助广大学员更加深入地学习人工智能领域最近3-5年的新理论与新技术,Ai尚研修推出全新的“Python深度学习进阶与应用”培训课程,让你系统掌握AI新理论、新方法及其Python代码实现。课程采用“理论讲解+案例实战+动手实操+讨论互动”相结合的方式,抽丝剥茧、
- [Python人工智能] 四十八.PyTorch入门 (3)回归神经网络与关系拟合案例详解
Eastmount
人工智能python回归PyTorch关系拟合
从本专栏开始,作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前文讲解PyTorch入门知识,包括变量张量和激励函数。这篇文章将继续介绍PyTorch入门知识,以回归神经网络为例,来介绍如何使用PyTorch搭建神经网络并实现关系拟合。前面我们的Python人工智能主要以TensorFlow和Keras为主,而现在最主流的深度学习框架是PyTorch。结合读者建议和个人爱好,接下来我
- Python深度学习实践:手把手教你利用YOLO进行对象检测
AGI大模型与大数据研究院
程序员提升自我硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
Python深度学习实践:手把手教你利用YOLO进行对象检测1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习技术的不断发展,计算机视觉领域取得了令人瞩目的成果。其中,目标检测作为计算机视觉的核心任务之一,在安防监控、无人驾驶、智能交通、医疗诊断等多个领域都有着广泛的应用。目标检测旨在从图像或视频中检测出其中的目标,并标注出其位置和类别。近年来,基于深度学习的目标检测算法层出不穷,其中YOLO(YouOnl
- Python 深度学习实战:聊天机器人
AI天才研究院
AI实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型Python实战大数据人工智能语言模型JavaPython架构设计
Python深度学习实战:聊天机器人关键词:Python、深度学习、聊天机器人、Seq2Seq、注意力机制、Transformer1.背景介绍近年来,随着人工智能技术的飞速发展,聊天机器人(Chatbot)逐渐走进了大众的视野。从简单的问答系统到如今能够进行多轮对话、情感分析的智能助手,聊天机器人在客服、娱乐、教育等领域展现出了巨大的应用潜力。深度学习作为人工智能领域的核心技术之一,为聊天机器人的
- Python深度学习框架:用神经网络预测股市,科学or玄学?
西蒙斯.果
量化洞见pythonnumpy学习pandas神经网络
小伙伴们,今天我们不谈K线,不谈MACD,我们来聊聊如何用Python的深度学习框架,让神经网络帮你"算命"——啊不,是预测股市走势!一、神经网络:股市里的"章鱼保罗"还记得2010年世界杯那个预测神准的章鱼保罗吗?神经网络就像是数字世界的保罗,只不过它不吃贝壳,它"吃"数据!```pythonimporttensorflowastffromtensorflow.keras.modelsimpor
- 《Python深度学习》第四讲:计算机视觉中的深度学习
earthzhang2021
2025讲书课专栏python深度学习计算机视觉1024程序员节numpy算法人工智能
计算机视觉是深度学习中最酷的应用之一,它让计算机能够像人类一样“看”和理解图像。想象一下,计算机可以自动识别照片中的物体、人脸,甚至可以读懂交通标志。这一切听起来是不是很神奇?其实,这一切都离不开深度学习中的卷积神经网络(CNN)。今天,我们就来深入了解一下CNN是如何工作的。5.1卷积神经网络简介先来看下卷积神经网络(CNN)是什么。CNN是一种专门用于处理图像数据的神经网络。它的灵感来源于人类
- Python深度学习033:Python、PyTorch、CUDA和显卡驱动之间的关系
若北辰
Python深度学习python深度学习pytorch
Python、PyTorch、CUDA和显卡驱动之间的关系相当紧密,它们共同构成了一个能够执行深度学习模型的高效计算环境。下面是它们之间关系的简要概述:PythonPython是一种编程语言,广泛用于科学计算、数据分析和机器学习。它是开发和运行PyTorch代码的基础环境。PyTorchPyTorch是一个开源的机器学习库,用于应用如自然语言处理和计算机视觉的深度学习模型。它提供了丰富的API,使
- Python 在深度学习中的应用
2501_90435375
人工智能python深度学习开发语言
深度学习是机器学习的一个分支,它通过构建和训练深层神经网络来实现对数据的学习和理解。Python作为一种简洁、易读、功能强大的编程语言,在深度学习领域得到了广泛的应用。本文将详细介绍Python在深度学习中的应用,包括深度学习的基础概念、Python深度学习库和框架、实际案例。二、深度学习的基础概念1.神经网络神经网络是深度学习的基础,它由多个神经元组成,每个神经元接收输入信号,进行加权求和,并通
- 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;
int index;
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
workplace 工作场所
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