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在数字经济时代,算法已成为推动技术创新与业务增长的隐形引擎。从存内计算突破冯·诺依曼瓶颈,到动态规划优化万亿级金融交易,编程算法正在重塑产业竞争格局。一、存内计算:突破冯·诺依曼瓶颈的算法革命1.1存内计算的基本原理传统计算架构中90%的能耗消耗在数据搬运上。存内计算(Processing-in-Memory)通过直接在存储单元执行计算,实现能效10-100倍提升:#传统计算vs存内计算能耗模型i
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1.背包问题之01(4.30)题目描述小明有一个容量为VV的背包。这天他去商场购物,商场一共有NN件物品,第ii件物品的体积为wiwi,价值为vivi。小明想知道在购买的物品总体积不超过VV的情况下所能获得的最大价值为多少,请你帮他算算。输入描述输入第11行包含两个正整数N,VN,V,表示商场物品的数量和小明的背包容量。第2∼N+12∼N+1行包含22个正整数w,vw,v,表示物品的体积和价值。1
- 【春招笔试真题】饿了么2025.03.07-算法岗真题
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第一题:数据特征最大化1️⃣:找出数组中的最大元素,返回其平方难度:简单这是一道技巧性题目,乍看需要枚举所有子数组计算异或和和最大公约数。但通过分析可以发现,对任意单元素子数组,其异或值和最大公约数都是元素本身,因此乘积是元素的平方。可以证明,最大元素的平方就是整个问题的最优解。时间复杂度O(n)。第二题:同质接龙字符串1️⃣:记忆化搜索+动态规划2️⃣:使用状态编码降低存储复杂度难度:中等这道题
- 【华为机试】121. 买卖股票的最佳时机
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题解:给出一个三角形,求从顶点到最底层的路径的最小和方法:动态规划2个参数,i,j,代表从(i,j)出发直到底层的最小路径和。f(i,j)=t[i][j]+min(f[i+1][j],f[i+1][j+1])优化方案:根据dp的方程可以发现,当前元素只与下一行的同列和右侧有关系,与左侧无关。那么优化思路就是只用1行,从左开始往右更新即可。这样就可以只用一维数组dp[j]代表从某行(通过不断更新可更
- Floyd算法详解——包括解题步骤与编程
HOLD ON!
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Floyd算法详解——包括解题步骤与编程SweeNeil展开一、Floyd算法原理Floyd算法是一个经典的动态规划算法,它又被称为插点法。该算法名称以创始人之一、1978年图灵奖获得者、斯坦福大学计算机科学系教授罗伯特·弗洛伊德命名。Floyd算法是一种利用动态规划的思想寻找给定的加权图中多源点之间最短路径的算法,算法目标是寻找从点i到点j的最短路径。从任意节点i到任意节点j的最短路径不外乎2种
- 动态规划 (Dynamic Programming) 算法概念-JS示例
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核心概念解析动态规划是一种用于解决具有重叠子问题和最优子结构特性的复杂问题的算法设计技术。它通过将复杂问题分解为更小的子问题,并存储子问题的解来避免重复计算,从而提高效率。关键特性最优子结构:问题的最优解包含子问题的最优解重叠子问题:在递归求解过程中,相同的子问题被多次计算无后效性:某个阶段的状态一旦确定,就不会受到后续决策的影响动态规划与分治法的区别分治法:子问题不重叠,各自独立求解动态规划:子
- 动态规划 (Dynamic Programming) 算法概念-Python示例
香蕉可乐荷包蛋
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Python实例详解1.斐波那契数列#传统递归方法-效率低下O(2^n)deffibonacci_recursive(n):ifn=weights[i-1]:dp[i][w]=max(dp[i][w],dp[i-1][w-weights[i-1]]+values[i-1])returndp[n][capacity]#空间优化版本defknapsack_optimized(weights,value
- 用动态规划方法求解0-1背包问题
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如果你对动态规划方法求解0-1背包问题的思路不清晰,直接阅读代码并不是一个好的建议。推荐一个B站up主的视频讲解:0/1背包问题-动态规划练习地址(B站视频配套的网址)#includeusingnamespacestd;constintbagVolume=6;//背包体积constintitemNumber=4;//准备放入的物品数量constintrows=itemNumber+1;//tabl
- 算法在前端框架中的集成
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- 最短Hamilton路径
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最短Hamilton路径在图论中,哈密顿路径是指在一个无向图中,经过所有顶点恰好一次且仅一次的路径。在这个问题中,我们将探讨如何在C++中找到给定图中的最短Hamilton路径。原理哈密顿路径问题可以通过动态规划算法求解。动态规划的基本思想是将原问题分解为子问题,然后从最小的子问题开始逐步解决,最终得到原问题的解。对于一个有n个顶点的无向图G(V,E),我们可以使用一个二维数组dp[i][j]来表
- 最长递增子序列(LIS)时间复杂度详解
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问题描述所谓最长递增子序列,就是从一个数组中,从左至右选择若干个数,使得组成的新序列长度最长。解题思路1.转换成最长公共子序列问题待更新~~~~~2.普通动态规划(时间复杂度O(n^2))普通的动态规划思路就是先初始化len[i]为1,然后遍历下标为0~i-1的所有元素,从而对len[i]进行更新;代码如下:voidsolve2(intnum[],intl){intlen[100];memset(
- 动态规划:从入门到精通
本文全章节一共一万七千多字,详细介绍动态规划基础与进阶技巧,全篇以代码为主,认真读完理解,你对动态规划的理解一定会有一个质的飞跃。一、动态规划简介:动态规划(DynamicProgramming,简称DP)是一种通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的方法。它的核心思想是:将复杂问题分解成子问题,保存子问题的解,避免重复计算。动态规划本质上是一种用空间换时间的算法思想:时间优化:避免
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青春没有售价,dp速学一下。参考文章01背包在01背包问题中,每个物品只能放一次进背包。dp[i][j]dp[i][j]dp[i][j]:第i个物品,j容量状态转移公式:f[i][j]=max(f[i−1][j],f[i−1][j−w[i]]+pri[i])f[i][j]=max(f[i-1][j],f[i-1][j-w[i]]+pri[i])f[i][j]=max(f[i−1][j],f[i−1
- 【每日一题】补档 CF1875 D. Jellyfish and Mex | 动态规划 | 中等
题目内容原题链接给定一个长度为nnn的数组aaa,每次选择一个元素aia_iai删除,删除的代价为删除后剩余元素的mexmexmex,mex(a)mex(a)mex(a)是指aaa中未出现过的最小的非负数。问将数组aaa删除为空的操作的最小代价。数据范围1≤n≤50001\leqn\leq50001≤n≤50000≤ai≤1090\leqa_i\leq10^90≤ai≤109题解考虑mex(a)m
- 图书推荐-对初学者有好的算法书籍《Hello算法》
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关于本书Hello算法本书是开源免费的数据结构与算法入门教程,采用动画图解和可运行代码示例讲解主要内容涵盖复杂度分析、数据结构(数组/链表/栈/队列/树/图等)、算法(搜索/排序/动态规划等)适合算法初学者建立知识体系,可作为刷题工具库如何使用本书推荐结合动画图解理解重点难点,所有代码提供Java等语言版本包含在线运行功能,可通过GitHub仓库获取源码,各章节设有讨论区学习路线分三阶段:建立基础
- 代码随想录算法训练营Day59 || 图论part 09
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算法图论
dijkstra算法(堆优化版):利用小顶堆来减少一层for循环。因为要存储边的权值,邻接表里就需要存pair了。Bellman_ford算法精讲,卡玛网94题:变化在于权值出现了负数,用动态规划思想来维护MinDist数组。核心在于对所有边进行n-1次松弛处理,就可以得出起始点到所有节点的最短路径。图论章节主打一个走马观花属于是。
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LeetCode热题100–121.买卖股票的最佳时机题目链接题目类型:贪心、动态规划给定一个数组prices,它的第i个元素prices[i]表示一支给定股票第i天的价格。你只能选择某一天买入这只股票,并选择在未来的某一个不同的日子卖出该股票。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。返回你可以从这笔交易中获取的最大利润。如果你不能获取任何利润,返回0。示例1:输入:[7,1,5,3,6,4]输出
- LLM Agent(大模型智能体)与传统专家系统
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LLMAgent(大模型智能体)与传统专家系统在技术原理、行为模式和应用场景上存在本质差异。以下是两者的核心区别及具体分析:一、核心原理与架构差异特性传统专家系统LLMAgent知识来源依赖人工编写的规则库(if-then逻辑)基于大模型预训练知识+实时学习能力(如工具调用、用户反馈)推理机制静态规则匹配(无法处理规则外场景)动态规划+链式推理(如任务分解、自我反思)适应性固定规则,需人工更新自主
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由于今天的练习计划太难了,所以我偷偷的跑去看下一周的练习题了递归虽然做法比较暴力,但是他确实是一个必不可少的思想,而且有一些问题就用递归才更方便,他还是很多算法的基础比如搜索、动态规划、树论等等。接下来就开始逐渐走进递归的世界吧!全排列问题这是最基础的递归以及回溯问题,我们可以不断的通过递归来实现“一条路走到黑”,然后再通过回溯去遍历其他的路径,由于要输出每一个排列组合,所以我们可以用一个数组将目
- 数据结构与算法-09贪心算法&动态规划
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贪心算法&动态规划1贪心算法介绍贪心算法(GreedyAlgorithm)是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优(即最有利)的选择,从而希望导致结果是全局最好或最优的算法。贪心算法通常用于解决优化问题,如最小化成本、最大化收益等。然而,贪心算法并不总是能够得到全局最优解,但它具有直观、高效、易于实现等优点,因此在许多实际问题中得到了广泛应用。基本思想贪心算法总是从问题的某一个初始解出发。
- Agent架构与工作原理:理解智能体的核心机制
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Agent架构与工作原理:深入理解智能体的核心机制AIAgent的核心组成部分一个完整的AIAgent通常由以下几个核心模块组成:1.规划模块(PlanningModule)规划模块是Agent的"大脑",负责制定行动策略。它接收目标任务,分析当前状态,并制定一系列行动计划。规划可以是:短期规划:针对当前步骤的即时决策长期规划:面向整体目标的战略性规划动态规划:根据执行结果实时调整计划2.记忆模块
- 算法工程师必备:数据结构10大经典算法详解
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算法工程师必备:数据结构10大经典算法详解关键词:数据结构、经典算法、时间复杂度、应用场景、代码实现摘要:本文是算法工程师的“算法工具箱”指南,系统讲解数据结构领域最核心的10大经典算法(快速排序、归并排序、二分查找、深度优先搜索DFS、广度优先搜索BFS、动态规划、贪心算法、KMP字符串匹配、哈希算法、并查集)。通过生活案例、代码示例、复杂度分析和实战场景,帮你彻底掌握这些算法的原理与应用,真正
- C# 实现:动态规划解决 0/1 背包问题
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在生活中,我们经常面临选择和优化的问题。例如:在有限的资源(如时间、金钱、空间等)下,如何选择最有价值的物品?背包问题(KnapsackProblem)就是一种经典的优化问题,广泛应用于项目选择、投资决策、行李打包等领域。今天,我们将深入探讨0/1背包问题,并通过动态规划方法给出一种高效的解决方案。0/1背包问题0/1背包问题的基本描述是:给定一个容量为C的背包。有n个物品,每个物品有一个重量w[
- 动态规划入门(LIS模板)
动态规划是一种通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的方法能用动态规划解决的问题,需要满足三个条件:最优子结构,无后效性和子问题重叠目录最长上升子序列(LIS)基本思路最长上升子序列贪心优化(二分优化)合唱队形参加算法竞赛!最长上升子序列(LIS)基本思路在做这种类型的题目时我们需要注意明确题目要求的状态一般来说题目问什么,我们的dp[]数组就可以用来表示什么状态之间的转移变换当下状
- 章节十四:乱序中的“指挥家”:堆排序奥义 - (堆排序 / Heap Sort)
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各位老铁,阿扩又来啦!前面我们聊了各种数据结构和算法,从基础的排序查找,到复杂的图算法、动态规划,再到巧妙的Trie树和布隆过滤器。今天,我们要再次回到排序算法的舞台,但这次的主角,可不是简单的“冒泡”或“选择”,而是一位在乱序中能高效组织、精准定位的“指挥家”——堆排序(HeapSort)!你可能听说过快速排序、归并排序,它们都是O(NlogN)级别的排序算法。堆排序也同样拥有这个优秀的性能,而
- LeetCode 72. 编辑距离(Edit Distance)| 动态规划详解
72.编辑距离题目描述给你两个单词word1和word2,请计算将word1转换为word2所需的最少操作数。你可以对一个单词进行以下三种操作:插入一个字符删除一个字符替换一个字符✅示例输入:word1="horse",word2="ros"输出:3解释:horse->rorse(替换h为r)rorse->rose(删除r)rose->ros(删除e)解题思路:动态规划(DP)✅状态定义dp[i]
- c语言找出递增子数组的长度,C语言实现最长递增子序列问题的解决方法
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c语言找出递增子数组的长度
本文实例展示了C语言实现最长递增子序列问题的解决方法。分享给大家供大家参考。具体方法如下:问题描述:给定一个序列,找出其最长递增子序列长度。比如输入1375输出3算法解决思路:利用动态规划的思想,以序列的每个点最为最右端,找出每个点作为最右端时的子序列长度的最大值,即问题的求解。因此,在计算前面的每个点的时候,将其结果保存下来,后面的点与前面的点的数值进行比较,如果大,则在其长度基础上加1,并且找
- LeetCode第337题_打家劫舍III
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算法leetcode算法职场和发展c#学习
LeetCode第337题:打家劫舍III文章摘要本文详细解析LeetCode第337题"打家劫舍III",这是一道中等难度的二叉树动态规划问题。文章提供了基于深度优先搜索和动态规划的解法,包含C#、Python、C++三种语言实现,配有详细的算法分析和性能对比。适合想要提升二叉树和动态规划能力的程序员。核心知识点:二叉树、动态规划、深度优先搜索难度等级:中等推荐人群:具有基础数据结构知识,想要提
- LeetCode(Java)
发现了中文版的leetCode,网址在https://leetcode-cn.com70.爬楼梯题目地址:https://leetcode-cn.com/problems/climbing-stairs/submissions/解题思路:最简单的动态规划题目,状态方程与斐波那契数列相同。publicintclimbStairs(intn){if(ntarget){r--;}else{l++;}}r
- 继之前的线程循环加到窗口中运行
3213213333332132
javathreadJFrameJPanel
之前写了有关java线程的循环执行和结束,因为想制作成exe文件,想把执行的效果加到窗口上,所以就结合了JFrame和JPanel写了这个程序,这里直接贴出代码,在窗口上运行的效果下面有附图。
package thread;
import java.awt.Graphics;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util
- linux 常用命令
BlueSkator
linux命令
1.grep
相信这个命令可以说是大家最常用的命令之一了。尤其是查询生产环境的日志,这个命令绝对是必不可少的。
但之前总是习惯于使用 (grep -n 关键字 文件名 )查出关键字以及该关键字所在的行数,然后再用 (sed -n '100,200p' 文件名),去查出该关键字之后的日志内容。
但其实还有更简便的办法,就是用(grep -B n、-A n、-C n 关键
- php heredoc原文档和nowdoc语法
dcj3sjt126com
PHPheredocnowdoc
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>Current To-Do List</title>
</head>
<body>
<?
- overflow的属性
周华华
JavaScript
<!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/1999/xhtml&q
- 《我所了解的Java》——总体目录
g21121
java
准备用一年左右时间写一个系列的文章《我所了解的Java》,目录及内容会不断完善及调整。
在编写相关内容时难免出现笔误、代码无法执行、名词理解错误等,请大家及时指出,我会第一时间更正。
&n
- [简单]docx4j常用方法小结
53873039oycg
docx
本代码基于docx4j-3.2.0,在office word 2007上测试通过。代码如下:
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import ja
- Spring配置学习
云端月影
spring配置
首先来看一个标准的Spring配置文件 applicationContext.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi=&q
- Java新手入门的30个基本概念三
aijuans
java新手java 入门
17.Java中的每一个类都是从Object类扩展而来的。 18.object类中的equal和toString方法。 equal用于测试一个对象是否同另一个对象相等。 toString返回一个代表该对象的字符串,几乎每一个类都会重载该方法,以便返回当前状态的正确表示.(toString 方法是一个很重要的方法) 19.通用编程:任何类类型的所有值都可以同object类性的变量来代替。
- 《2008 IBM Rational 软件开发高峰论坛会议》小记
antonyup_2006
软件测试敏捷开发项目管理IBM活动
我一直想写些总结,用于交流和备忘,然都没提笔,今以一篇参加活动的感受小记开个头,呵呵!
其实参加《2008 IBM Rational 软件开发高峰论坛会议》是9月4号,那天刚好调休.但接着项目颇为忙,所以今天在中秋佳节的假期里整理了下.
参加这次活动是一个朋友给的一个邀请书,才知道有这样的一个活动,虽然现在项目暂时没用到IBM的解决方案,但觉的参与这样一个活动可以拓宽下视野和相关知识.
- PL/SQL的过程编程,异常,声明变量,PL/SQL块
百合不是茶
PL/SQL的过程编程异常PL/SQL块声明变量
PL/SQL;
过程;
符号;
变量;
PL/SQL块;
输出;
异常;
PL/SQL 是过程语言(Procedural Language)与结构化查询语言(SQL)结合而成的编程语言PL/SQL 是对 SQL 的扩展,sql的执行时每次都要写操作
- Mockito(三)--完整功能介绍
bijian1013
持续集成mockito单元测试
mockito官网:http://code.google.com/p/mockito/,打开documentation可以看到官方最新的文档资料。
一.使用mockito验证行为
//首先要import Mockito
import static org.mockito.Mockito.*;
//mo
- 精通Oracle10编程SQL(8)使用复合数据类型
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*使用复合数据类型
*/
--PL/SQL记录
--定义PL/SQL记录
--自定义PL/SQL记录
DECLARE
TYPE emp_record_type IS RECORD(
name emp.ename%TYPE,
salary emp.sal%TYPE,
dno emp.deptno%TYPE
);
emp_
- 【Linux常用命令一】grep命令
bit1129
Linux常用命令
grep命令格式
grep [option] pattern [file-list]
grep命令用于在指定的文件(一个或者多个,file-list)中查找包含模式串(pattern)的行,[option]用于控制grep命令的查找方式。
pattern可以是普通字符串,也可以是正则表达式,当查找的字符串包含正则表达式字符或者特
- mybatis3入门学习笔记
白糖_
sqlibatisqqjdbc配置管理
MyBatis 的前身就是iBatis,是一个数据持久层(ORM)框架。 MyBatis 是支持普通 SQL 查询,存储过程和高级映射的优秀持久层框架。MyBatis对JDBC进行了一次很浅的封装。
以前也学过iBatis,因为MyBatis是iBatis的升级版本,最初以为改动应该不大,实际结果是MyBatis对配置文件进行了一些大的改动,使整个框架更加方便人性化。
- Linux 命令神器:lsof 入门
ronin47
lsof
lsof是系统管理/安全的尤伯工具。我大多数时候用它来从系统获得与网络连接相关的信息,但那只是这个强大而又鲜为人知的应用的第一步。将这个工具称之为lsof真实名副其实,因为它是指“列出打开文件(lists openfiles)”。而有一点要切记,在Unix中一切(包括网络套接口)都是文件。
有趣的是,lsof也是有着最多
- java实现两个大数相加,可能存在溢出。
bylijinnan
java实现
import java.math.BigInteger;
import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;
public class BigIntegerAddition {
/**
* 题目:java实现两个大数相加,可能存在溢出。
* 如123456789 + 987654321
- Kettle学习资料分享,附大神用Kettle的一套流程完成对整个数据库迁移方法
Kai_Ge
Kettle
Kettle学习资料分享
Kettle 3.2 使用说明书
目录
概述..........................................................................................................................................7
1.Kettle 资源库管
- [货币与金融]钢之炼金术士
comsci
金融
自古以来,都有一些人在从事炼金术的工作.........但是很少有成功的
那么随着人类在理论物理和工程物理上面取得的一些突破性进展......
炼金术这个古老
- Toast原来也可以多样化
dai_lm
androidtoast
Style 1: 默认
Toast def = Toast.makeText(this, "default", Toast.LENGTH_SHORT);
def.show();
Style 2: 顶部显示
Toast top = Toast.makeText(this, "top", Toast.LENGTH_SHORT);
t
- java数据计算的几种解决方法3
datamachine
javahadoopibatisr-languer
4、iBatis
简单敏捷因此强大的数据计算层。和Hibernate不同,它鼓励写SQL,所以学习成本最低。同时它用最小的代价实现了计算脚本和JAVA代码的解耦,只用20%的代价就实现了hibernate 80%的功能,没实现的20%是计算脚本和数据库的解耦。
复杂计算环境是它的弱项,比如:分布式计算、复杂计算、非数据
- 向网页中插入透明Flash的方法和技巧
dcj3sjt126com
htmlWebFlash
将
Flash 作品插入网页的时候,我们有时候会需要将它设为透明,有时候我们需要在Flash的背面插入一些漂亮的图片,搭配出漂亮的效果……下面我们介绍一些将Flash插入网页中的一些透明的设置技巧。
一、Swf透明、无坐标控制 首先教大家最简单的插入Flash的代码,透明,无坐标控制: 注意wmode="transparent"是控制Flash是否透明
- ios UICollectionView的使用
dcj3sjt126com
UICollectionView的使用有两种方法,一种是继承UICollectionViewController,这个Controller会自带一个UICollectionView;另外一种是作为一个视图放在普通的UIViewController里面。
个人更喜欢第二种。下面采用第二种方式简单介绍一下UICollectionView的使用。
1.UIViewController实现委托,代码如
- Eos平台java公共逻辑
蕃薯耀
Eos平台java公共逻辑Eos平台java公共逻辑
Eos平台java公共逻辑
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蕃薯耀 2015年6月1日 17:20:4
- SpringMVC4零配置--Web上下文配置【MvcConfig】
hanqunfeng
springmvc4
与SpringSecurity的配置类似,spring同样为我们提供了一个实现类WebMvcConfigurationSupport和一个注解@EnableWebMvc以帮助我们减少bean的声明。
applicationContext-MvcConfig.xml
<!-- 启用注解,并定义组件查找规则 ,mvc层只负责扫描@Controller -->
<
- 解决ie和其他浏览器poi下载excel文件名乱码
jackyrong
Excel
使用poi,做传统的excel导出,然后想在浏览器中,让用户选择另存为,保存用户下载的xls文件,这个时候,可能的是在ie下出现乱码(ie,9,10,11),但在firefox,chrome下没乱码,
因此必须综合判断,编写一个工具类:
/**
*
* @Title: pro
- 挥洒泪水的青春
lampcy
编程生活程序员
2015年2月28日,我辞职了,离开了相处一年的触控,转过身--挥洒掉泪水,毅然来到了兄弟连,背负着许多的不解、质疑——”你一个零基础、脑子又不聪明的人,还敢跨行业,选择Unity3D?“,”真是不自量力••••••“,”真是初生牛犊不怕虎•••••“,••••••我只是淡淡一笑,拎着行李----坐上了通向挥洒泪水的青春之地——兄弟连!
这就是我青春的分割线,不后悔,只会去用泪水浇灌——已经来到
- 稳增长之中国股市两点意见-----严控做空,建立涨跌停版停牌重组机制
nannan408
对于股市,我们国家的监管还是有点拼的,但始终拼不过飞流直下的恐慌,为什么呢?
笔者首先支持股市的监管。对于股市越管越荡的现象,笔者认为首先是做空力量超过了股市自身的升力,并且对于跌停停牌重组的快速反应还没建立好,上市公司对于股价下跌没有很好的利好支撑。
我们来看美国和香港是怎么应对股灾的。美国是靠禁止重要股票做空,在
- 动态设置iframe高度(iframe高度自适应)
Rainbow702
JavaScriptiframecontentDocument高度自适应局部刷新
如果需要对画面中的部分区域作局部刷新,大家可能都会想到使用ajax。
但有些情况下,须使用在页面中嵌入一个iframe来作局部刷新。
对于使用iframe的情况,发现有一个问题,就是iframe中的页面的高度可能会很高,但是外面页面并不会被iframe内部页面给撑开,如下面的结构:
<div id="content">
<div id=&quo
- 用Rapael做图表
tntxia
rap
function drawReport(paper,attr,data){
var width = attr.width;
var height = attr.height;
var max = 0;
&nbs
- HTML5 bootstrap2网页兼容(支持IE10以下)
xiaoluode
html5bootstrap
<!DOCTYPE html>
<html>
<head lang="zh-CN">
<meta charset="UTF-8">
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">