- 【速通RAG实战:进阶】16、AI生成思维导图全技术解析
无心水
速通RAG实战!解锁AI2.0高薪密码人工智能AI思维导图知识图谱markmap-jsQwen-long模型CSDN技术干货
一、AI生成思维导图的底层技术逻辑(一)知识结构化的核心流程AI生成思维导图的本质是非结构化文本到结构化知识图谱的转化,其技术流程可拆解为五大核心环节:1.语义解析与实体抽取多模态输入处理:支持文本(Markdown/Word/PDF)、语音(会议录音)、手写笔记(图片OCR)等多形式输入,通过TesseractOCR识别图片文字,Whisper处理语音流。实体识别技术栈:#中英文混合实体识别示例
- MATLAB实现基于GA-CNN-BiLSTM-Attention遗传算法(GA)优化卷积双向长短期记忆神经网络融合注意力机制进行多变量时序预测的详细项目实例(含模型描述及示例代码)
nantangyuxi
MATLAB含模型描述及示例代码神经网络matlabcnn支持向量机人工智能大数据深度学习
目录MATLAB实现基于GA-CNN-BiLSTM-Attention遗传算法(GA)优化卷积双向长短期记忆神经网络融合注意力机制进行多变量时序预测的详细项目实例...2项目背景介绍...2项目目标与意义...31.提高多变量时序预测的准确性...32.弥补传统方法的局限性...33.提高模型训练效率...3
- 多维时序 | Matlab实现GA-LSTM-Attention遗传算法优化长短期记忆神经网络融合注意力机制多变量时间序列预测
天天Matlab代码科研顾问
预测模型神经网络matlablstm
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。往期回顾关注个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。内容介绍风力发电是一种清洁能源,越来越受到人们的关注和重视。然而,由于风力发电的不稳定性和不可控性,风电预测成为了一个至关重要的问题。为了更精准地预测风电发电量,许多研究者开始尝试利
- GWO-CNN-BiLSTM-Attention多变量多步时间序列预测 | Matlab实现灰狼算法优化卷积双向长短期记忆融合注意力机制
✅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。内容介绍摘要:时间序列预测在各个领域具有广泛的应用,而多变量多步时间序列预测由于其复杂性和挑战性,一直是研究热点。本文提出了一种基于灰狼算法(GreyWolfOptimizer,GWO)优化的卷积神经网络(Conv
- docker操作本地文件
米高mico
docker
docker使用过程中,如果要操作本地文件,就需要在操作的目录中创建一个docker-compose.yml文件。//docker-compose.ymlversion:'3'services:web:image:tesseractshadow/tesseract4re#build:.container_name:t4command:bashtty:truevolumes:-.:/home/wor
- 人工智能自然语言处理:Transformer 模型详解
大力出奇迹985
人工智能自然语言处理transformer
一、Transformer模型的诞生背景在自然语言处理的漫长征程中,早期的传统模型,如循环神经网络(RNN)及其变体长短时记忆网络(LSTM),曾占据主导地位。RNN试图通过依次处理序列中的每个元素,来捕捉上下文信息。但它存在一个致命弱点,在处理长序列时,会面临梯度消失或梯度爆炸的问题,就像一个长途跋涉的旅人,随着路程的增加,逐渐忘记了出发时的目标和重要信息。LSTM虽然在一定程度上缓解了这个问题
- 用Python构建机器学习模型预测股票趋势:从数据到部署的实战指南
SaleCoder
python机器学习开发语言Python股票预测LSTM股票模型机器学习股票趋势
引言在AI驱动的金融时代,机器学习股票趋势预测已成为投资者和开发者关注的热点。通过Python,我们可以构建智能模型,分析历史数据并预测未来股价走势。这不仅结合了时间序列分析和深度学习技术,还能帮助用户做出更明智的投资决策。本文将详细指导你用Python从零构建一个LSTM股票模型,结合线性回归作为基准,融入常用股票预测方法如移动平均和特征工程。我们会使用真实数据(如苹果股票),强调模型的难度与高
- LightGBM+Transformer-LSTM多变量回归交通流量预测,附模型研究报告(Matlab)
matlab科研助手
transformerlstm回归
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。往期回顾关注个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。内容介绍交通流量预测作为智能交通系统(ITS)的核心组成部分,对城市规划、交通管理、交通诱导和出行决策具有至关重要的意义。准确、可靠的流量预测能够有效缓解交通拥堵,提高道路利用率,降
- 零基础完整版入门经典深度学习时间序列预测项目实战+最新前沿时间序列预测模型代码讲解学习整理(附完整可运行代码)
OverOnEarth
时间序列预测项目实战深度学习学习人工智能
专栏内容本专栏主要整理了作者在时间序列预测领域内的一些学习思路与代码整理,帮助大家在初进入此领域时,可以快速掌握代码进行实战操作,对代码的操作再结合论文阅读肯定是上升更快嘛,作者也愿意和大家一起讨论进步,下面的内容会逐步更新,作者主页的资源列也会放出一些可下载的资源供大家参考学习噢。一、LSTM时间序列预测完整代码示例学习分析(pytorch框架)精选试读文章二、LSTM多变量输入实现多步预测完整
- Python实现基于BO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention贝叶斯优化算法(BO)优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制进行多特征分类预测的详细项目实例(含模型描述及示例代
nantangyuxi
Python含模型描述及示例代码算法神经网络python人工智能大数据深度学习机器学习
目录Python实现基于BO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention贝叶斯优化算法(BO)优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制进行多特征分类预测的详细项目实例...2项目背景介绍...2项目目标与意义...3高效的模型优化...3深度特征提取...3序列数据的时序建模...3
- Matlab实现基于BiLSTM-Adaboost双向长短期记忆神经网络结合Adaboost集成学习回归预测的详细项目实例(含模型描述及示例代码)
nantangyuxi
MATLAB含模型描述及示例代码matlab神经网络集成学习人工智能大数据深度学习机器学习
目录Matlab实现基于BiLSTM-Adaboost双向长短期记忆神经网络结合Adaboost集成学习回归预测的详细项目实例2项目背景介绍...2项目目标与意义...21.提高时序数据预测准确性...22.弱学习器组合的优势...33.提高数据预测的泛化能力...3
- LSTM学习笔记
LSTM的基本概念LSTM(LongShort-TermMemory)是一种特殊的循环神经网络(RNN),专门设计用于解决传统RNN在处理长序列数据时出现的梯度消失或梯度爆炸问题。LSTM通过引入门控机制,能够有效地捕捉长期依赖关系,广泛应用于自然语言处理、时间序列预测等领域。LSTM的核心结构LSTM的核心在于其记忆单元(MemoryCell)和三个门控机制:输入门(InputGate)、遗忘门
- 储粮温度预测新方案!FEBL模型用代码实现:LSTM+注意力+岭回归的完整流程
Atlas Shepherd
Pythonpython深度学习机器学习
特征增强型宽度学习(FEBL)的模型,用于储粮温度预测任务。以下是代码的逐层解析和功能说明:1.依赖库导入importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimportnumpyasnpimporttimefromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalerfromsklearn.model_selectio
- Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在金融市场波动预测与资产配置动态调整中的应用(355)
青云交
大数据新视界Java大视界java大数据机器学习金融市场波动预测资产配置LSTM
Java大视界--Java大数据机器学习模型在金融市场波动预测与资产配置动态调整中的应用(355))引言:正文:一、Java构建的金融数据处理架构1.1多源数据实时融合与清洗1.2跨市场数据关联(风险传导分析)二、Java驱动的市场波动预测模型2.1LSTM+随机森林融合预测(股市案例)2.2资产配置动态调整(风险预算模型)三、实战案例:从“被动亏损”到“主动盈利”3.1公募基金:加息波动中的1.
- HAL STM32 I2C方式读取MT6701磁编码器获取角度例程
perseverance52
嵌入式开发笔记stm32MT6701
HALSTM32I2C方式读取MT6701磁编码器获取角度例程相关篇《Arduino通过I2C驱动MT6701磁编码器并读取角度数据》《STM32软件I2C方式读取MT6701磁编码器获取角度例程》使用CH341编程器读取,可以参考《CH341A/BUSB转USART/I2C/SPI介绍》MT6701当前最新文档资料:https://www.magntek.com.cn/upload/MT6701
- 通俗易懂循环神经网络(RNN)指南
本文用直观类比、图表和代码,带你轻松理解RNN及其变体(LSTM、GRU、双向RNN)的原理和应用。什么是循环神经网络循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)是一类专门用于处理序列数据的神经网络。与前馈神经网络不同,RNN具有“记忆”能力,能够利用过去的信息来帮助当前的决策。这使得RNN特别适合处理像语言、语音、时间序列这样具有时序特性的数据。类比:你在阅读一句话时,会
- 【技术工具】python人员照片简介批量对照(千人级)
Allen_Lyb
医疗高效编程研发python开发语言自然语言处理健康医疗语言模型
要实现根据照片上的工号批量添加人员姓名和工号到照片上,可以按照以下步骤操作(使用Python+PIL/Pillow+OpenCV+pytesseract):解决方案步骤准备数据创建人员信息表(CSV格式):姓名,工号确保所有照片文件名包含工号(如工号.jpg),或照片中有清晰可见的工号文本安装依赖库pipinstallpillowopencv-pythonpandaspytesseract#额外安
- 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
- 【大语言模型基础】GPT(Generative Pre-training )生成式无监督预训练模型原理
前言ELMo:将上下文当作特征,但是无监督的语料和我们真实的语料还是有区别的,不一定符合我们特定的任务,是一种双向的特征提取。OpenAIGPT:通过transformerdecoder学习出来一个语言模型,不是固定的,通过任务fine-tuning,用transfomer代替ELMo的LSTM。OpenAIGPT其实就是缺少了encoder的transformer:当然也没了encoder与de
- 【AAAI2025】计算机视觉|P-sLSTM:P-sLSTM:让LSTM在时间序列预测领域“重获新生”
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2408.10006代码地址:https://github.com/Eleanorkong/P-sLSTM关注UPCV缝合怪,分享最计算机视觉新即插即用模块,并提供配套的论文资料与代码。https://space.bilibili.com/473764881摘要传统的循环神经网络结构,如长短期记忆神经网络(LSTM),在时间序列预测(TSF)任
- 【转】【译】How to Handle Very Long Sequences with LSTM(LSTM RNN 超长序列处理)
开始奋斗的胖子
机器学习RNNLSTM序列深度学习
原文地址http://machinelearningmastery.com/handle-long-sequences-long-short-term-memory-recurrent-neural-networks/一个长的输入序列却只对应一个或者一小段输出就是我们经常说的序列标注和序列分类。主要包括下面一些例子:包含上千个词的文件情感分类(NLP)包含上千个时间状态的脑电痕迹分类(Medici
- 基于蜣螂算法优化多头注意力机制的卷积神经网络结合双向长短记忆神经网络实现温度预测DBO-CNN-biLSTM-Multihead-Attention附matlab代码
matlab科研助手
神经网络算法cnn
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机物理应用机器学习内容介绍温度预测在气象学、农业、能源等领域具有重要的应用价值。随着大数据和人工智能技术的快速发
- 网络爬虫-07
YEGE学AI算法
Python-网络爬虫
网络爬虫-07)**Spider06回顾****scrapy框架****完成scrapy项目完整流程****我们必须记住****爬虫项目启动方式****数据持久化存储****Spider07笔记****分布式爬虫****scrapy_redis详解****腾讯招聘分布式改写****机器视觉与tesseract****补充-滑块缺口验证码案例****豆瓣网登录****Fiddler抓包工具****移
- lstm 输入数据维度_[mcj]pytorch中LSTM的输入输出解释||LSTM输入输出详解
萬重
lstm输入数据维度
最近想了解一些关于LSTM的相关知识,在进行代码测试的时候,有个地方一直比较疑惑,关于LSTM的输入和输出问题。一直不清楚在pytorch里面该如何定义LSTM的输入和输出。首先看个pytorch官方的例子:#首先导入LSTM需要的相关模块importtorchimporttorch.nnasnn#神经网络模块#数据向量维数10,隐藏元维度20,2个LSTM层串联(如果是1,可以省略,默认为1)r
- lstm 输入数据维度_keras中关于输入尺寸、LSTM的stateful问题
weixin_39856269
lstm输入数据维度
补充:return_sequence,return_state都是针对一个时间切片(步长)内的h和c状态,而stateful是针对不同的batch之间的。多层LSTM需要设置return_sequence=True,后面再设置return_sequence=False.最近在学习使用keras搭建LSTM的时候,遇到了一些不明白的地方。有些搞懂了,有些还没有搞懂。现在记下来,因为很快就会忘记!-_
- lstm 数据输入问题
AI算法网奇
python基础lstm人工智能
lstm我有20*6条数据,20个样本,每个样本6条历史数据,每条数据有5个值,我送给网络输入时应该是20*6*5还是6*20*5你的数据是:20个样本(batchsize=20)每个样本有6条历史数据(sequencelength=6)每条数据有5个值(inputsize=5)✅正确的输入形状是:(20,6,5)#即batch_size=20,seq_len=6,input_size=5前提是你
- 量化价值投资中的深度学习技术:TensorFlow实战
量化价值投资中的深度学习技术:TensorFlow实战关键词:量化价值投资,深度学习,TensorFlow,股票预测,因子模型,LSTM神经网络,量化策略摘要:本文将带你走进"量化价值投资"与"深度学习"的交叉地带,用小学生都能听懂的语言解释复杂概念,再通过手把手的TensorFlow实战案例,教你如何用AI技术挖掘股票市场中的价值宝藏。我们会从传统价值投资的痛点出发,揭示深度学习如何像"超级分析
- 视频讲解:ARIMA-LSTM注意力融合模型跨行业股价预测应用
全文链接:https://tecdat.cn/?p=42866原文出处:拓端数据部落公众号分析师:ChengchengLi在协助券商构建股价预测系统时,团队曾面临高频波动市场的建模困境。传统ARIMA模型对极端行情响应迟滞,单一LSTM模型则存在长期依赖难题。基于该项目实践,我们提出ARIMA-LSTM注意力融合框架,通过双轨协同机制实现预测精度突破。视频讲解:ARIMA-LSTM注意力融合模型跨
- LSTM 论文(Hochreiter & Schmidhuber, 1997)精读(三)
文章:SeppHochreiter,JürgenSchmidhuber;LongShort-TermMemory.NeuralComput1997;9(8):1735–1780.doi:https://doi.org/10.1162/neco.1997.9.8.1735第2节PreviousWork(已有研究),这是论文对以往方法的一个评述,总结了已有递归神经网络在面对时间序列学习、尤其是长时依赖
- Python机器学习与深度学习:决策树、随机森林、XGBoost与LightGBM、迁移学习、循环神经网络、长短时记忆网络、时间卷积网络、自编码器、生成对抗网络、YOLO目标检测等
WangYan2022
机器学习/深度学习Python机器学习深度学习随机森林迁移学习
融合最新技术动态与实战经验,旨在系统提升以下能力:①掌握ChatGPT、DeepSeek等大语言模型在代码生成、模型调试、实验设计、论文撰写等方面的实际应用技巧②深入理解深度学习与经典机器学习算法的关联与差异,掌握其理论基础③熟练运用PyTorch实现各类深度学习模型,包括迁移学习、循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)、时间卷积网络(TCN)、自编码器、生成对抗网络(GAN)、YOL
- 戴尔笔记本win8系统改装win7系统
sophia天雪
win7戴尔改装系统win8
戴尔win8 系统改装win7 系统详述
第一步:使用U盘制作虚拟光驱:
1)下载安装UltraISO:注册码可以在网上搜索。
2)启动UltraISO,点击“文件”—》“打开”按钮,打开已经准备好的ISO镜像文
- BeanUtils.copyProperties使用笔记
bylijinnan
java
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
两者最大的区别是:
BeanUtils.copyProperties会进行类型转换,而PropertyUtils.copyProperties不会。
既然进行了类型转换,那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
- MyEclipse中文乱码问题
0624chenhong
MyEclipse
一、设置新建常见文件的默认编码格式,也就是文件保存的格式。
在不对MyEclipse进行设置的时候,默认保存文件的编码,一般跟简体中文操作系统(如windows2000,windowsXP)的编码一致,即GBK。
在简体中文系统下,ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下,ANSI 编码代表 JIS 编码。
Window-->Preferences-->General -
- 发送邮件
不懂事的小屁孩
send email
import org.apache.commons.mail.EmailAttachment;
import org.apache.commons.mail.EmailException;
import org.apache.commons.mail.HtmlEmail;
import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
- 动画合集
换个号韩国红果果
htmlcss
动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程
1 transition 制作鼠标滑过图片时的放大效果
css
.wrap{
width: 340px;height: 340px;
position: absolute;
top: 30%;
left: 20%;
overflow: hidden;
bor
- 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入
蓝儿唯美
sql注入
NTT研究表明,尽管SQL注入(SQLi)型攻击记录详尽且为人熟知,但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。
信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明,目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的,要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析,指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中,SQLi攻击占
- java笔记2
a-john
java
类的封装:
1,java中,对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节(尤其是私有数据)
2,目的:使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据(如属性),从而使软件错误能够局部化,减少差错和排错的难度。
3,简单来说,“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。
4,封装的特性:
4.1设置
- [Andengine]Error:can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx”
aijuans
学习Android遇到的错误
最开始遇到这个错误是很早以前了,以前也没注意,只当是一个不理解的bug,因为所有的texture,textureregion都没有问题,但是就是提示错误。
昨天和美工要图片,本来是要背景透明的png格式,可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改,因为没有png这个保存选项。
我就看了一下,和她要了psd的文件,还好我有一点
- 自己写的一个繁体到简体的转换程序
asialee
java转换繁体filter简体
今天调研一个任务,基于java的filter实现繁体到简体的转换,于是写了一个demo,给各位博友奉上,欢迎批评指正。
实现的思路是重载request的调取参数的几个方法,然后做下转换。
- android意图和意图监听器技术
百合不是茶
android显示意图隐式意图意图监听器
Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递
显式意图:调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图,显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。
隐式意图;不指明调用的名称,根据设
- spring3中新增的@value注解
bijian1013
javaspring@Value
在spring 3.0中,可以通过使用@value,对一些如xxx.properties文件中的文件,进行键值对的注入,例子如下:
1.首先在applicationContext.xml中加入:
<beans xmlns="http://www.springframework.
- Jboss启用CXF日志
sunjing
logjbossCXF
1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties:
<system-properties> <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
- 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码
bit1129
centos
编译必需的软件
Firebugs3.0.0
Maven3.2.3
Ant
JDK1.7.0_67
protobuf-2.5.0
Hadoop 2.5.2源码包
Firebugs3.0.0
http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
- struts2验证框架的使用和扩展
白糖_
框架xmlbeanstruts正则表达式
struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验,通常有两种方式:
1、在Action类中通过validatexx方法验证,这种方式很简单,在此不再赘述;
2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证,当用户提交表单请求后,struts会优先执行xml文件,如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。
本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
- 记录-感悟
braveCS
感悟
再翻翻以前写的感悟,有时会发现自己很幼稚,也会让自己找回初心。
2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了;
2. 要改变自己,不能这样一直在原来区域,要突破安全区舒适区,才能提高自己,往好的方面发展;
3. 多反省多思考;要会用工具,而不是变成工具的奴隶;
4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
- 编程之美-数组中最长递增子序列
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class LongestAccendingSubSequence {
/**
* 编程之美 数组中最长递增子序列
* 书上的解法容易理解
* 另一方法书上没有提到的是,可以将数组排序(由小到大)得到新的数组,
* 然后求排序后的数组与原数
- 读书笔记5
chengxuyuancsdn
重复提交struts2的token验证
1、重复提交
2、struts2的token验证
3、用response返回xml时的注意
1、重复提交
(1)应用场景
(1-1)点击提交按钮两次。
(1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作,导致重复提交表单。
(1-3)刷新页面
(1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。
(1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。
(2)解决方法
(2-1)禁掉提交按钮
(2-2)
- [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性
comsci
二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验
至今给我们大家留下很多迷团.....
关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了
在这里,我的意思是,现在
- easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符
daizj
oracleORA-12154
用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误,如下:
C:\Users\Administrator>sqlplus username/
[email protected]:1521/orcl
SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012
Copyright (c) 198
- 简单排序:归并排序
dieslrae
归并排序
public void mergeSort(int[] array){
int temp = array.length/2;
if(temp == 0){
return;
}
int[] a = new int[temp];
int
- C语言中字符串的\0和空格
dcj3sjt126com
c
\0 为字符串结束符,比如说:
abcd (空格)cdefg;
存入数组时,空格作为一个字符占有一个字节的空间,我们
- 解决Composer国内速度慢的办法
dcj3sjt126com
Composer
用法:
有两种方式启用本镜像服务:
1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中(系统全局配置)。见“例1”
2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中(针对单个项目配置)。见“例2”
为了避免安装包的时候都要执行两次查询,切记要添加禁用 packagist 的设置,如下 1 2 3 4 5
- 高效可伸缩的结果缓存
shuizhaosi888
高效可伸缩的结果缓存
/**
* 要执行的算法,返回结果v
*/
public interface Computable<A, V> {
public V comput(final A arg);
}
/**
* 用于缓存数据
*/
public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
- 三点定位的算法
haoningabc
c算法
三点定位,
已知a,b,c三个顶点的x,y坐标
和三个点都z坐标的距离,la,lb,lc
求z点的坐标
原理就是围绕a,b,c 三个点画圆,三个圆焦点的部分就是所求
但是,由于三个点的距离可能不准,不一定会有结果,
所以是三个圆环的焦点,环的宽度开始为0,没有取到则加1
运行
gcc -lm test.c
test.c代码如下
#include "stdi
- epoll使用详解
jimmee
clinux服务端编程epoll
epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中,很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中,有了一种替换它的机制,就是epoll。相比于select,epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中,它是采用轮询来处理的,轮询的fd数目越多,自然耗时越多。并且,在linu
- Hibernate对Enum的映射的基本使用方法
linzx0212
enumHibernate
枚举
/**
* 性别枚举
*/
public enum Gender {
MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2);
private Gender(int i) {
this.i = i;
}
private int i;
public int getI
- 第10章 高级事件(下)
onestopweb
事件
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/
- 孙子兵法
roadrunners
孙子兵法
始计第一
孙子曰:
兵者,国之大事,死生之地,存亡之道,不可不察也。
故经之以五事,校之以计,而索其情:一曰道,二曰天,三曰地,四曰将,五
曰法。道者,令民于上同意,可与之死,可与之生,而不危也;天者,阴阳、寒暑
、时制也;地者,远近、险易、广狭、死生也;将者,智、信、仁、勇、严也;法
者,曲制、官道、主用也。凡此五者,将莫不闻,知之者胜,不知之者不胜。故校
之以计,而索其情,曰
- MySQL双向复制
tomcat_oracle
mysql
本文包括:
主机配置
从机配置
建立主-从复制
建立双向复制
背景
按照以下简单的步骤:
参考一下:
在机器A配置主机(192.168.1.30)
在机器B配置从机(192.168.1.29)
我们可以使用下面的步骤来实现这一点
步骤1:机器A设置主机
在主机中打开配置文件 ,
- zoj 3822 Domination(dp)
阿尔萨斯
Mina
题目链接:zoj 3822 Domination
题目大意:给定一个N∗M的棋盘,每次任选一个位置放置一枚棋子,直到每行每列上都至少有一枚棋子,问放置棋子个数的期望。
解题思路:大白书上概率那一张有一道类似的题目,但是因为时间比较久了,还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子,并且消耗k步的概率(k≤i∗j),因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上,同理