- 数据分析领域中AI人工智能的发展前景展望
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
- 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
- 【后端】【UV】【Django】 `uv` 管理的项目中搭建一个 Django 项目
患得患失949
面试考题专栏(前后端)uvdjangosqlite
一步步搭建Django项目(适用于uv+pyproject.toml项目结构)第1步:初始化一个uv项目(如果还没建好)uvinitdjango-project#创建项目,类似npmcreatevue⚙️第2步:添加Django和DRF(必须指定正确名字)uvadddjangodjangorestframework注意:不是django-drf,正确的是:djangorestframework避免
- 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
- 【Python-网络爬虫】爬虫的基础概念介绍
敖云岚
python爬虫开发语言
目录一、爬虫的介绍1.1爬虫的概念1.2爬虫的作用1.搜索引擎数据索引2.商业数据采集与分析3.舆情监控与社交分析4.学术研究与数据挖掘5.信息聚合与服务优化二、爬虫的分类三、爬虫的基本流程3.1基本流程3.2Robots协议一、爬虫的介绍1.1爬虫的概念爬虫的概念:通过模拟浏览器发送请求,从而获取响应1.2爬虫的作用1.搜索引擎数据索引搜索引擎如Google、百度等依赖爬虫技术构建庞大的网页索引
- 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
艾派森
数据挖掘实战合集信息可视化人工智能python数据挖掘随机森林
♂️个人主页:@艾派森的个人主页✍作者简介:Python学习者希望大家多多支持,我们一起进步!如果文章对你有帮助的话,欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍3.技术工具4.实验过程
- 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
- 多点发力抓好新时代干部教育培养
简_8b2e
一、强化系统观念,统筹谋划“一盘棋”。(一)坚持事业为上,着眼一线识别。注重给年轻干部搭台子、架梯子、压担子,让年轻干部在实践实训实战中成长成熟成才。今年以来,先后提拔或进一步使用44名在疫情防控、乡村振兴、生态旅游等重点工作中,实绩突出、群众认可的“8090”后年轻干部,特别是对在急难险重任务中抗硬活、打硬仗,一贯表现好的,重点关注和使用。(二)坚持链条培养,注重跟踪帮带。探索建立干部“成长日志
- 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
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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
-Scikit-learn:Python机器学习库1.背景介绍1.1什么是Scikit-learnScikit-learn是一个基于Python语言的开源机器学习库。它建立在NumPy、SciPy和matplotlib等优秀的科学计算库之上,为用户提供了一系列高效的数据挖掘和数据分析工具,涵盖了分类、回归、聚类、降维、模型选择和预处理等机器学习的各个方面。Scikit-learn的目标是提供一个高
- 【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
大数据人工智能数据挖掘
ACMKDD2026KDDisthepremierDataScienceandAIconference,hostingbothaResearchandanAppliedDataScienceTrack.TheconferencewilltakeplacefromAugust9to13,2026,inJeju,Korea.KDDhastwosubmissioncyclesperyear.Thisca
- 宏少成长日志之日精进⑧
sponge_5259
今天完成了我的学习任务。真的会感觉大学的复习和高中的不一样啊!大学我复习综合都会把那几本书全部背一遍,大学就会着重复习要考的知识点,但是我发现复习的话还是要对自己充满信心,然后按照自己自己已经成功过的办法去学习新的知识,在这种途径上可以创新、实验,同时也可以取和一些思维境界比你高的人询问。然后总结出自己的一套学习方法,比较系统的学习方法!今天询问了品圣哥一些问题。下面是我做的一些总结!1.万事万物
- 250714脑电分析课题进展——基础知识扩展与论文阅读
脑电分析课题进展目录脑电分析课题进展一、概要二、论文阅读(一)内容(二)创新(三)不足三、书籍阅读四、基础知识学习(一)机器学习(二)代码能力五、总结与展望一、概要本周课题进展聚焦于论文与书籍阅读,以及基础知识的学习(包括机器学习与PyTorch的代码学习)论文阅读以毕明川学姐的学位论文为参考《基于EEG的冥想状态数据挖掘研究》书籍阅读以李颖洁的《脑电信号分析方法及其应用》第一章内容为重点机器学习
- 软考 | 系统架构设计师:信息系统综合知识大纲(思维导图)
啊有礼貌
软考系统架构设计师架构师思维导图软件架构
1.计算机软件与网络基础知识1.1操作系统操作系统的类型和结构操作系统基本原理网络操作系统及网络管理嵌入式操作系统与实时操作系统1.2数据库系统数据库管理系统的类型、结构和性能评价常用的关系型数据库管理系统数据库模式数据库规范化分布式数据库系统,并行数据库系统数据仓库与数据挖掘技术数据库工程备份恢复1.3嵌入式系统嵌入式系统的特点嵌入式系统的硬件组成与设计嵌入式系统应用软件及开发平台嵌入式系统网络
- 丞宁成长日志连载D126
兔子女士男生宿舍管理员
想来个厨师机,和面做面包。面包的面讲究揉出膜,手揉会比较累,可是厨师机挺贵买了也不知道用几次,想来想去不如买来吃。闲的没事什么都想试试自己做,没有工具和材料。近期小目标,做个卡士达酱试一试。今天平淡无奇的一天,值得记一笔的是我的小老三俯卧抬头抬的特别好,胸口都离开床了,趴着稳稳当当的看光景,可好玩了。小老二也有进步,抬不了那么高也已经很不错了。严重表扬一下。就是白天这觉啊,睡的有点碎,上午还是一小
- AI系统Spark原理与代码实战案例讲解
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AI系统Spark原理与代码实战案例讲解作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:Spark、大数据处理、分布式计算、机器学习、数据挖掘、实时流处理1.背景介绍1.1问题的由来在大数据时代,海量数据的高效处理和分析已成为各行各业的迫切需求。传统的数据处理方式难以应对数据量激增、数据类型多样化以及实时性要求高等挑战。为了解决这些问题,Ap
- python爬虫入门:批量下载图片
有盐、在见
python爬虫开发语言
引言:爬虫也被称为网络蜘蛛(Spider),是一种自动化的软件程序,能够在互联网上漫游,按照一定的规则和算法抓取数据。爬虫技术广泛应用于搜索引擎、数据挖掘、信息提取等领域,是互联网技术的重要组成部分。摘要:很多初学者对于一个这样新奇的事务当然愿意去探索,我也一样,突然想要学一点关于python爬虫的知识,说干就干!那就学!如果以下说的有错误,及时指出,定会修改。本文将介绍如何从图片网站批量下载图片
- 基于Paillier同态加密算法的金融数据安全共享机制研究【附数据】
金融数据分析与建模专家金融科研助手|论文指导|模型构建✨专业领域:金融数据处理与分析量化交易策略研究金融风险建模投资组合优化金融预测模型开发深度学习在金融中的应用擅长工具:Python/R/MATLAB量化分析机器学习模型构建金融时间序列分析蒙特卡洛模拟风险度量模型金融论文指导内容:金融数据挖掘与处理量化策略开发与回测投资组合构建与优化金融风险评估模型期刊论文✅具体问题可以私信或查看文章底部二维码
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高省是正规平台吗?高省app是杭州长孚科技有限公司旗下的一款电商导购应用,为用户打造一个电商购物优惠平台,用户可以在这个App中领取主流商城的商品隐藏优惠券以及获得返利。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
- 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