- 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
- 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
- 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)
- 基于智能合约的AI算力交易:以太坊应用开发全流程
AI算力网络与通信
AI算力网络与通信原理AI人工智能大数据架构智能合约人工智能ai
基于智能合约的AI算力交易:以太坊应用开发全流程关键词:智能合约、AI算力交易、以太坊、应用开发、全流程摘要:本文围绕基于智能合约的AI算力交易在以太坊上的应用开发全流程展开。首先介绍相关背景知识,接着深入解释核心概念及它们之间的关系,阐述核心算法原理和操作步骤,给出数学模型和公式,通过项目实战展示代码实际案例及详细解释,探讨实际应用场景,推荐相关工具和资源,分析未来发展趋势与挑战。最后总结主要内
- Android操作系统的UI适配方案研究
操作系统内核探秘
操作系统内核揭秘androiduiai
Android操作系统的UI适配方案研究关键词:AndroidUI适配、屏幕密度、分辨率适配、约束布局、多屏幕支持、响应式设计、dp/sp单位摘要:本文深入探讨Android操作系统中的UI适配问题及其解决方案。文章从基础概念入手,分析Android碎片化带来的适配挑战,详细介绍多种适配方案的技术原理和实现方法,包括尺寸单位、布局技术、资源限定符等。通过实际代码示例和数学模型,展示如何构建适应不同
- AIGC 领域 AI 写作在电商文案中的应用技巧
SuperAGI架构师的AI实验室
AI大模型应用开发宝典AIGC人工智能easyuiai
AIGC领域AI写作在电商文案中的应用技巧关键词:AIGC、AI写作、电商文案、内容生成、自然语言处理、营销自动化、个性化推荐摘要:本文深入探讨了AIGC(人工智能生成内容)技术在电商文案创作中的应用技巧。文章首先介绍了AIGC的基本概念和发展现状,然后详细分析了AI写作在电商领域的核心应用场景和技术原理。通过具体的算法解析、数学模型和实际案例,展示了如何利用AI技术提升电商文案的创作效率和质量。
- AI人工智能深度学习的模型评估与选择
AI大模型应用之禅
人工智能深度学习ai
AI人工智能深度学习的模型评估与选择关键词:AI、人工智能、深度学习、模型评估、模型选择摘要:本文聚焦于AI人工智能深度学习中的模型评估与选择。在深度学习迅猛发展的当下,构建一个有效的模型并非易事,而准确评估和恰当选择模型对于模型性能的发挥和应用效果至关重要。文章将详细介绍模型评估与选择的相关背景知识,深入剖析核心概念与联系,阐述核心算法原理及具体操作步骤,运用数学模型和公式进行详细讲解并举例说明
- 【Python】Pillow 2
宅男很神经
python开发语言
3.2.1色彩空间(ColorSpace)与色彩模型(ColorModel)基础色彩模型(ColorModel):色彩模型是一种抽象的数学模型,用一组数值(通常是三个或四个分量)来描述颜色。常见的色彩模型有:RGB(Red,Green,Blue):加色模型,常用于显示器、扫描仪、数码相机。通过混合不同强度的红、绿、蓝三原色光来产生各种颜色。CMY(Cyan,Magenta,Yellow):减色模型
- 【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
- 多目标优化:改进蚁群算法解决实际工程问题
AI智能探索者
算法服务器linuxai
多目标优化:改进蚁群算法解决实际工程问题关键词:多目标优化、改进蚁群算法、实际工程问题、算法原理、项目实战摘要:本文聚焦于多目标优化领域,介绍了如何运用改进蚁群算法来解决实际工程问题。首先阐述了多目标优化和蚁群算法的相关概念,接着深入分析改进蚁群算法的原理和具体操作步骤,包括数学模型和公式。通过项目实战展示了该算法在实际中的应用,探讨了其实际应用场景、工具和资源推荐,以及未来发展趋势与挑战。最后进
- 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
- 数据分析领域如何借助AI人工智能升级
AI天才研究院
ChatGPT计算AI大模型应用入门实战与进阶数据分析人工智能数据挖掘ai
数据分析领域如何借助AI人工智能升级关键词:数据分析、人工智能、机器学习、自动化分析、智能决策、数据预处理、预测分析摘要:本文系统阐述数据分析领域如何通过人工智能实现技术升级。从传统数据分析的瓶颈出发,解析AI驱动的核心技术架构,包括自动化数据预处理、智能特征工程、预测分析模型、自然语言处理在数据分析中的应用。通过具体算法实现、数学模型推导和项目实战案例,展示AI如何提升数据分析效率、挖掘数据深度
- 暗流涌动
创作人李新钢
深度学习和所有机器学习方法一样,是一种用数学模型对真实世界中的特定问题进行建模,以解决该领域内相似问题的过程。要教计算机认字,差不多也是同样的道理。计算机也要先把每一个字的图案反复看很多很多遍,然后,在计算机的大脑(处理器加上存储器)里,总结出一个规律来,以后计算机再看到类似的图案,只要符合之前总结的规律,计算机就能知道这图案到底是什么字。学习的、反复看的图片叫“训练数据集”;“训练数据集”中,一
- 【2024国赛D题】2024 年全国大学生数学建模比赛思路、代码更新中.....
长安程序猿
matlab
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D题及资源下载4思路、代码分享......⛳️竞赛事件及参赛竞赛开始时间:北京时间2024年9月5日18:00竞赛结束时间:北京时间2024年9月8日20:
- 机器学习入门:线性回归详解与实战
线性回归(LinearRegression)是机器学习中最基础也最常用的算法之一,无论是初学者入门还是实际业务场景,都能看到它的身影。本文将从概念、原理到代码实现,带你全方位了解线性回归。一、什么是线性回归?简单来说,线性回归是一种用于预测自变量与因变量之间线性关系的算法。它假设因变量(需要预测的结果)与一个或多个自变量(影响因素)之间存在线性关联,通过构建数学模型来描述这种关系,从而实现对未知数
- Python趣味算法:冒泡排序——从理论到极致优化
坐路边等朋友
Python算法程序人生开发语言python人工智能学习方法经验分享
排序算法是程序员的必修课,而冒泡排序是理解算法思维的绝佳起点。本文将深入解析冒泡排序的7种优化技巧,通过可视化演示+多维度性能分析,带你彻底掌握这一经典算法!看在每天坚持分享有趣知识的份上,点个关注吧(づ ̄3 ̄)づ关注是我更新的动力 ̄︶ ̄∗ ̄︶ ̄∗)作者会分享更多涉及到各种编程语言的有趣知识!(^∀^●)ノシ目录一、算法核心:气泡上浮的物理模拟1.1动态可视化算法流程1.2时间复杂度数学模型二、基
- 目标检测:AI人工智能推动金融科技发展
AI应用开发实战派
人工智能目标检测金融ai
目标检测:AI人工智能推动金融科技发展关键词:目标检测、金融科技、人工智能、计算机视觉、深度学习、YOLO、金融风控摘要:本文深入探讨了目标检测技术在金融科技领域的创新应用。我们将从计算机视觉基础原理出发,详细分析目标检测的核心算法和数学模型,并通过实际金融场景案例展示其应用价值。文章不仅包含技术实现细节,还提供了完整的开发环境搭建指南和代码示例,最后展望了该技术在金融科技领域的未来发展趋势和挑战
- 数据湖vs数据仓库:非结构化数据存储的终极对决
AI大数据智能洞察
大数据与AI人工智能数据仓库ai
数据湖vs数据仓库:非结构化数据存储的终极对决关键词:数据湖,数据仓库,非结构化数据,数据存储,Schema-on-Read,Schema-on-Write,数据治理摘要:本文深入对比数据湖与数据仓库在非结构化数据存储领域的核心差异,从技术架构、数据处理范式、应用场景等维度展开分析。通过数学模型、代码实战和典型案例,揭示两者在非结构化数据管理中的优势与局限,为企业数据架构选型提供决策参考。1.背景
- Hive数据加密:大数据安全存储方案
AI大数据智能洞察
hivehadoop数据仓库ai
Hive数据加密:大数据安全存储方案关键词:Hive数据加密、大数据安全、存储方案、加密算法、密钥管理摘要:本文深入探讨了Hive数据加密这一重要的大数据安全存储方案。首先介绍了Hive数据加密的背景,包括目的、适用读者、文档结构和相关术语。接着阐述了核心概念,如加密的原理和架构,并通过示意图和流程图进行直观展示。详细讲解了核心算法原理和具体操作步骤,结合Python代码示例。引入了相关的数学模型
- 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
- 软件工程领域产品运营的开发流程管理
软件工程领域产品运营的开发流程管理关键词:软件工程、产品运营、开发流程、敏捷开发、DevOps、持续集成、项目管理摘要:本文深入探讨了软件工程领域中产品运营的开发流程管理。从传统的瀑布模型到现代的敏捷开发和DevOps实践,我们将全面分析各种开发流程的优缺点、适用场景以及实施方法。文章包含详细的流程图示、代码示例、数学模型以及实际案例分析,旨在为软件工程师、产品经理和技术管理者提供一套完整的开发流
- 2025年第十五届APMCM亚太地区大学生数学建模竞赛(中文赛项)B题(完整建模过程附python代码)
空脑小白
数学建模数学建模
问题一:数据预处理与基础统计分析(以stroke.csv为例)一、建模目标对stroke.csv数据进行预处理、特征统计和可视化分析;找出影响中风的关键因素,为后续建模提供数据依据。二、建模过程(1)数据理解stroke.csv包含如下字段(常见字段如下,实际以文件为准):gender:性别age:年龄hypertension:是否患高血压(0:否,1:是)heart_disease:是否患心脏病
- 量化金融简介(附电子书资料)
hweiyu00
技术栈杂谈量化金融
概述量化金融(QuantitativeFinance)是一门融合数学、统计学、计算机科学与金融学的交叉学科,核心是通过量化模型和数据分析解决金融领域的问题,例如资产定价、风险管理、投资策略开发等。它的兴起与金融市场的复杂化、数据可获得性提升以及计算机算力发展密切相关。电子书资料:https://pan.quark.cn/s/cb1e6b72fbec一、量化金融的核心目标降低不确定性:通过数学模型分
- HTTP与网络通信:促进网络的绿色发展
AI算力网络与通信
AI算力网络与通信原理AI人工智能大数据架构网络http网络协议ai
HTTP与网络通信:促进网络的绿色发展关键词:HTTP、网络通信、绿色发展、能源效率、数据传输优化摘要:本文深入探讨了HTTP与网络通信在促进网络绿色发展方面的重要作用。首先介绍了HTTP和网络通信的背景知识,包括其目的、预期读者和文档结构等。接着阐述了HTTP和网络通信的核心概念及联系,详细讲解了相关算法原理和具体操作步骤,并给出了数学模型和公式进行深入分析。通过项目实战展示了如何在实际中运用相
- AI人工智能领域多智能体系统:在智能渔业中的养殖管理应用
AI天才研究院
ChatGPT实战ChatGPTAI大模型应用入门实战与进阶人工智能ai
AI人工智能领域多智能体系统:在智能渔业中的养殖管理应用关键词:多智能体系统、智能渔业、养殖管理、人工智能、分布式决策、环境监测、自主控制摘要:本文深入探讨了多智能体系统(MAS)在智能渔业养殖管理中的应用。我们将从基础概念出发,分析多智能体系统的架构原理,详细介绍其在渔业环境监测、投喂优化、疾病预警等方面的具体实现方法。文章包含数学模型、算法实现和实际案例,为读者提供从理论到实践的完整知识体系,
- 2025超详细的数学建模入门速成指南
2025数学建模入门速成指南(自用版)作为曾获国赛和华为杯双国一的选手,我认为数学建模入门关键在于掌握基础模型(优化、预测、评价)、数据处理思维(清洗、分析、可视化)以及有效的团队协作模式。这篇笔记结合我的自身经历,分享从【零基础到竞赛获奖】的准备思路。01整体规划1.数模入门数学建模竞赛考察我们解决实际问题的综合能力。在备赛初期首先建立以下认知基础:(1)竞赛特点:命题趋势:近年赛题倾向于跨学科
- 微服务架构监控:四大黄金指标解析
AI云原生与云计算技术学院
架构微服务云原生ai
微服务架构监控:四大黄金指标解析关键词:微服务架构、监控体系、四大黄金指标、SRE、延迟、流量、错误、饱和度摘要:本文深入解析微服务架构监控的核心方法论——四大黄金指标(延迟、流量、错误、饱和度),基于GoogleSRE最佳实践,结合具体技术实现与数学模型,阐述指标设计原理、数据采集方法、可视化实践及异常诊断逻辑。通过完整的项目实战案例,演示如何构建端到端监控体系,帮助技术团队建立可观测性基线,提
- 时序数据库在数据库领域的行业应用
数据库管理艺术
数据库时序数据库ai
时序数据库在数据库领域的行业应用关键词:时序数据库、数据库领域、行业应用、时间序列数据、实时分析摘要:本文深入探讨了时序数据库在数据库领域的行业应用。首先介绍了时序数据库的背景知识,包括其目的、适用读者、文档结构和相关术语。接着阐述了时序数据库的核心概念、架构和工作原理,通过Python代码详细讲解了核心算法。还介绍了相关的数学模型和公式,并举例说明。在项目实战部分,给出了开发环境搭建、源代码实现
- AtCoder Beginner Contest 414(ABCD)
前言被数学建模分散精力后明显感觉状态不如月初了,这俩赛道看来只能选一个走。TT一、A-StreamerTakahashi#includeusingnamespacestd;typedeflonglongll;typedefpairpii;voidsolve(){intn,l,r;cin>>n>>l>>r;intcnt=0;for(inti=0,x,y;i>x>>y;if(x=r){cnt++;}}
- ViewController添加button按钮解析。(翻译)
张亚雄
c
<div class="it610-blog-content-contain" style="font-size: 14px"></div>// ViewController.m
// Reservation software
//
// Created by 张亚雄 on 15/6/2.
- mongoDB 简单的增删改查
开窍的石头
mongodb
在上一篇文章中我们已经讲了mongodb怎么安装和数据库/表的创建。在这里我们讲mongoDB的数据库操作
在mongo中对于不存在的表当你用db.表名 他会自动统计
下边用到的user是表明,db代表的是数据库
添加(insert):
- log4j配置
0624chenhong
log4j
1) 新建java项目
2) 导入jar包,项目右击,properties—java build path—libraries—Add External jar,加入log4j.jar包。
3) 新建一个类com.hand.Log4jTest
package com.hand;
import org.apache.log4j.Logger;
public class
- 多点触摸(图片缩放为例)
不懂事的小屁孩
多点触摸
多点触摸的事件跟单点是大同小异的,上个图片缩放的代码,供大家参考一下
import android.app.Activity;
import android.os.Bundle;
import android.view.MotionEvent;
import android.view.View;
import android.view.View.OnTouchListener
- 有关浏览器窗口宽度高度几个值的解析
换个号韩国红果果
JavaScripthtml
1 元素的 offsetWidth 包括border padding content 整体的宽度。
clientWidth 只包括内容区 padding 不包括border。
clientLeft = offsetWidth -clientWidth 即这个元素border的值
offsetLeft 若无已定位的包裹元素
- 数据库产品巡礼:IBM DB2概览
蓝儿唯美
db2
IBM DB2是一个支持了NoSQL功能的关系数据库管理系统,其包含了对XML,图像存储和Java脚本对象表示(JSON)的支持。DB2可被各种类型的企 业使用,它提供了一个数据平台,同时支持事务和分析操作,通过提供持续的数据流来保持事务工作流和分析操作的高效性。 DB2支持的操作系统
DB2可应用于以下三个主要的平台:
工作站,DB2可在Linus、Unix、Windo
- java笔记5
a-john
java
控制执行流程:
1,true和false
利用条件表达式的真或假来决定执行路径。例:(a==b)。它利用条件操作符“==”来判断a值是否等于b值,返回true或false。java不允许我们将一个数字作为布尔值使用,虽然这在C和C++里是允许的。如果想在布尔测试中使用一个非布尔值,那么首先必须用一个条件表达式将其转化成布尔值,例如if(a!=0)。
2,if-els
- Web开发常用手册汇总
aijuans
PHP
一门技术,如果没有好的参考手册指导,很难普及大众。这其实就是为什么很多技术,非常好,却得不到普遍运用的原因。
正如我们学习一门技术,过程大概是这个样子:
①我们日常工作中,遇到了问题,困难。寻找解决方案,即寻找新的技术;
②为什么要学习这门技术?这门技术是不是很好的解决了我们遇到的难题,困惑。这个问题,非常重要,我们不是为了学习技术而学习技术,而是为了更好的处理我们遇到的问题,才需要学习新的
- 今天帮助人解决的一个sql问题
asialee
sql
今天有个人问了一个问题,如下:
type AD value
A  
- 意图对象传递数据
百合不是茶
android意图IntentBundle对象数据的传递
学习意图将数据传递给目标活动; 初学者需要好好研究的
1,将下面的代码添加到main.xml中
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<LinearLayout xmlns:android="http:/
- oracle查询锁表解锁语句
bijian1013
oracleobjectsessionkill
一.查询锁定的表
如下语句,都可以查询锁定的表
语句一:
select a.sid,
a.serial#,
p.spid,
c.object_name,
b.session_id,
b.oracle_username,
b.os_user_name
from v$process p, v$s
- mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 二进制文件[tar.gz]
征客丶
mysqlosx
场景:在 mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 的二进制文件。
环境:mac osx 10.10、mysql 5.6 的二进制文件
步骤:[所有目录请从根“/”目录开始取,以免层级弄错导致找不到目录]
1、下载 mysql 5.6 的二进制文件,下载目录下面称之为 mysql5.6SourceDir;
下载地址:http://dev.mysql.com/downl
- 分布式系统与框架
bit1129
分布式
RPC框架 Dubbo
什么是Dubbo
Dubbo是一个分布式服务框架,致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案,以及SOA服务治理方案。其核心部分包含: 远程通讯: 提供对多种基于长连接的NIO框架抽象封装,包括多种线程模型,序列化,以及“请求-响应”模式的信息交换方式。 集群容错: 提供基于接
- 那些令人蛋痛的专业术语
白糖_
springWebSSOIOC
spring
【控制反转(IOC)/依赖注入(DI)】:
由容器控制程序之间的关系,而非传统实现中,由程序代码直接操控。这也就是所谓“控制反转”的概念所在:控制权由应用代码中转到了外部容器,控制权的转移,是所谓反转。
简单的说:对象的创建又容器(比如spring容器)来执行,程序里不直接new对象。
Web
【单点登录(SSO)】:SSO的定义是在多个应用系统中,用户
- 《给大忙人看的java8》摘抄
braveCS
java8
函数式接口:只包含一个抽象方法的接口
lambda表达式:是一段可以传递的代码
你最好将一个lambda表达式想象成一个函数,而不是一个对象,并记住它可以被转换为一个函数式接口。
事实上,函数式接口的转换是你在Java中使用lambda表达式能做的唯一一件事。
方法引用:又是要传递给其他代码的操作已经有实现的方法了,这时可以使
- 编程之美-计算字符串的相似度
bylijinnan
java算法编程之美
public class StringDistance {
/**
* 编程之美 计算字符串的相似度
* 我们定义一套操作方法来把两个不相同的字符串变得相同,具体的操作方法为:
* 1.修改一个字符(如把“a”替换为“b”);
* 2.增加一个字符(如把“abdd”变为“aebdd”);
* 3.删除一个字符(如把“travelling”变为“trav
- 上传、下载压缩图片
chengxuyuancsdn
下载
/**
*
* @param uploadImage --本地路径(tomacat路径)
* @param serverDir --服务器路径
* @param imageType --文件或图片类型
* 此方法可以上传文件或图片.txt,.jpg,.gif等
*/
public void upload(String uploadImage,Str
- bellman-ford(贝尔曼-福特)算法
comsci
算法F#
Bellman-Ford算法(根据发明者 Richard Bellman 和 Lester Ford 命名)是求解单源最短路径问题的一种算法。单源点的最短路径问题是指:给定一个加权有向图G和源点s,对于图G中的任意一点v,求从s到v的最短路径。有时候这种算法也被称为 Moore-Bellman-Ford 算法,因为 Edward F. Moore zu 也为这个算法的发展做出了贡献。
与迪科
- oracle ASM中ASM_POWER_LIMIT参数
daizj
ASMoracleASM_POWER_LIMIT磁盘平衡
ASM_POWER_LIMIT
该初始化参数用于指定ASM例程平衡磁盘所用的最大权值,其数值范围为0~11,默认值为1。该初始化参数是动态参数,可以使用ALTER SESSION或ALTER SYSTEM命令进行修改。示例如下:
SQL>ALTER SESSION SET Asm_power_limit=2;
- 高级排序:快速排序
dieslrae
快速排序
public void quickSort(int[] array){
this.quickSort(array, 0, array.length - 1);
}
public void quickSort(int[] array,int left,int right){
if(right - left <= 0
- C语言学习六指针_何谓变量的地址 一个指针变量到底占几个字节
dcj3sjt126com
C语言
# include <stdio.h>
int main(void)
{
/*
1、一个变量的地址只用第一个字节表示
2、虽然他只使用了第一个字节表示,但是他本身指针变量类型就可以确定出他指向的指针变量占几个字节了
3、他都只存了第一个字节地址,为什么只需要存一个字节的地址,却占了4个字节,虽然只有一个字节,
但是这些字节比较多,所以编号就比较大,
- phpize使用方法
dcj3sjt126com
PHP
phpize是用来扩展php扩展模块的,通过phpize可以建立php的外挂模块,下面介绍一个它的使用方法,需要的朋友可以参考下
安装(fastcgi模式)的时候,常常有这样一句命令:
代码如下:
/usr/local/webserver/php/bin/phpize
一、phpize是干嘛的?
phpize是什么?
phpize是用来扩展php扩展模块的,通过phpi
- Java虚拟机学习 - 对象引用强度
shuizhaosi888
JAVA虚拟机
本文原文链接:http://blog.csdn.net/java2000_wl/article/details/8090276 转载请注明出处!
无论是通过计数算法判断对象的引用数量,还是通过根搜索算法判断对象引用链是否可达,判定对象是否存活都与“引用”相关。
引用主要分为 :强引用(Strong Reference)、软引用(Soft Reference)、弱引用(Wea
- .NET Framework 3.5 Service Pack 1(完整软件包)下载地址
happyqing
.net下载framework
Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1(完整软件包)
http://www.microsoft.com/zh-cn/download/details.aspx?id=25150
Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1 是一个累积更新,包含很多基于 .NET Framewo
- JAVA定时器的使用
jingjing0907
javatimer线程定时器
1、在应用开发中,经常需要一些周期性的操作,比如每5分钟执行某一操作等。
对于这样的操作最方便、高效的实现方式就是使用java.util.Timer工具类。
privatejava.util.Timer timer;
timer = newTimer(true);
timer.schedule(
newjava.util.TimerTask() { public void run()
- Webbench
流浪鱼
webbench
首页下载地址 http://home.tiscali.cz/~cz210552/webbench.html
Webbench是知名的网站压力测试工具,它是由Lionbridge公司(http://www.lionbridge.com)开发。
Webbench能测试处在相同硬件上,不同服务的性能以及不同硬件上同一个服务的运行状况。webbench的标准测试可以向我们展示服务器的两项内容:每秒钟相
- 第11章 动画效果(中)
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/
- windows下制作bat启动脚本.
sanyecao2314
javacmd脚本bat
java -classpath C:\dwjj\commons-dbcp.jar;C:\dwjj\commons-pool.jar;C:\dwjj\log4j-1.2.16.jar;C:\dwjj\poi-3.9-20121203.jar;C:\dwjj\sqljdbc4.jar;C:\dwjj\voucherimp.jar com.citsamex.core.startup.MainStart
- Java进行RSA加解密的例子
tomcat_oracle
java
加密是保证数据安全的手段之一。加密是将纯文本数据转换为难以理解的密文;解密是将密文转换回纯文本。 数据的加解密属于密码学的范畴。通常,加密和解密都需要使用一些秘密信息,这些秘密信息叫做密钥,将纯文本转为密文或者转回的时候都要用到这些密钥。 对称加密指的是发送者和接收者共用同一个密钥的加解密方法。 非对称加密(又称公钥加密)指的是需要一个私有密钥一个公开密钥,两个不同的密钥的
- Android_ViewStub
阿尔萨斯
ViewStub
public final class ViewStub extends View
java.lang.Object
android.view.View
android.view.ViewStub
类摘要: ViewStub 是一个隐藏的,不占用内存空间的视图对象,它可以在运行时延迟加载布局资源文件。当 ViewSt