深度 原理 动态jdk
动态 SQL
动态 SQL 是 MyBatis 的强大特性之一。如果你使用过 JDBC 或其它类似的框架，你应该能理解根据不同条件拼接 SQL 语句有多痛苦，例如拼接时要确保不能忘记添加必要的空格，还要注意去掉列表最后一个列名的逗号。利用动态 SQL，可以彻底摆脱这种痛苦。 使用动态 SQL 并非一件易事，但借助 ......
Linux 动态库搜索目录设置方法(.so)
在配置文件/etc/ld.so.conf中指定动态库搜索路径 vim /etc/ld.so.conf 在文件末尾加入动态库目录的绝对路径 刷新 ldconfig 完成！ 还有很多种方式，可参考文章 ......
C++17：实现动态类型std::any
1、通过void*或继承实现动态类型 struct A { }; struct B { }; struct C :A { }; struct D :A { }; int main() { //万能指针void* void* p = new A(); p = new B(); p = new vect ......
【LeetCode动态规划#05】背包问题的理论分析（基于代码随想录的个人理解，多图）
背包问题 问题描述 背包问题是一系列问题的统称，具体包括：01背包、完全背包、多重背包、分组背包等（仅需掌握前两种，后面的为竞赛级题目） 下面来研究01背包 实际上即使是最经典的01背包，也不会直接出现在题目中，一般是融入到其他的题目背景中再考察 因为是学习原理，所以先跳过最原始的问题模板来学。 0 ......
SpringBoot2 学习资料，基础篇、实用篇、整合篇、原理篇
SpringBoot2 学习资料，需要的请call me 省略好多图片。。。。。。 ......
*【学习笔记】(12) 基础动态规划浅谈
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。 由于动态规划并不是某种具体的算法，而是一种解决特定问题的方法，因此它会出现在各式各样的数据结构中，与之相关的题目种类也更为繁杂。 动态规划需要满足以下三种性质： 最优子结构性质：如果问题的最优解所包含的子问题的解也是最优的， ......
Spartacus i18n 配置相关代码的工作原理
看下面这段代码： import { translations, translationChunksConfig } from '@spartacus/assets'; // ... providers: [ provideConfig({ i18n: { resources: translation ......
深度学习之路三 训练椭圆函数
#coding:utf-8 from sklearn.neural_network import MLPRegressor from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_sq ......
Spartacus Storefront 产品明细页面里的 Add to Wish 动态隐藏问题
这个 configurable 产品(搜索 home theater)明细页面里，没有看到 add to wish list 的超链接： http://localhost:4000/electronics-spa/en/USD/product/CONF_CAMERA_SL-PROF-BLACK/di ......
动态创建对象执行方法
package edu.wtbu;import java.lang.reflect.Constructor;import java.lang.reflect.Field;import java.lang.reflect.InvocationTargetException;import java.la ......
JDK1.8新特性
JDK1.8新特性 1. Java 8 1.1 生态 Lambda 表达式 函数式接口 方法引用 / 构造器引用 Stream API 接口中的默认方法 / 静态方法 新时间日期 API 其他新特性 1.2 新特性 速度更快 代码更少 强大的 Stream API 便于并行 最大化减少空指针异常 O ......
logback的使用和原理
logback的使用和原理 1 依赖关系 在pom文件中引入springboot starter依赖，自动引入了这三个依赖，而这三个依赖，就是logback日志框架进行日志操作的。 <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.bo ......
MOS管工作原理
MOS管的结构： 如下图所示，N沟道增强型MOS管的结构示意图。它以低掺杂的P型硅材料作衬底，在上面制造两个高掺杂的N型区，分别引出两个电极，作为源极s和漏极d，在P型衬底的表面覆盖一层很薄的氧化膜(二氧化硅)绝缘层，并引出电极作为栅极g。这种场效应管的栅极g和P型半导体衬底、漏极d及源极s之间都是 ......
[更新中][算法][动态规划][dynamic programing]力扣dp学习计划题单
最近开始跟着力扣的官方题单开始做题，先从动态规划开始做起，以后在此记录每周做的题目，做总结。 基本思路 动态规划利用递推或递归来解决问题，通常这个问题可以被拆分成相同的小问题，我们通过解决一个小问题继而解决更高一层的较大问题，整合其结果一直到原问题上。例如，斐波那契数列就是一个很典型的可以用动态规划 ......
分布式技术原理与算法解析 02 - 分布式资源管理与负载调度
分布式体系结构之集中式结构 集中式结构就是由一台或多台机器组成中央服务器，所有数据存储于此，所有业务也先由其处理。多节点与中央服务器连接，并将自己信息汇报给中央服务器，由中央服务器同一进行资源和任务调度。特点是部署结构简单，中央节点无需考虑对任务的多节点部署，节点服务器间无需通信和协作，只要与中央服 ......
SAP UI5 响应式表格 sap.m.Table 根据不同宽度的屏幕动态决定显示或隐藏 Column 的实现源代码讲解试读版
写作动机 本教程前一篇文章，笔者已经用一个实际的例子，解答了教程一位学习者对 sap.m.Table 的响应式布局特性的疑问： SAP UI5 应用开发教程之一百七十 - 澄清一些对 SAP UI5 响应式表格 sap.m.Table 的常见理解误区 文末我们抛出了一个引申的问题：SAP UI5 框 ......
深度学习之路三 将上一篇稍微通用的模型用sklearn代替
from sklearn.neural_network import MLPRegressor import numpy as np # 创建神经网络对象 # 使用adam优化器 adam是一种梯度下降算法 # 使用sgd优化器 adam是一种随机梯度下降算法 model = MLPRegresso ......
多线程操作共享资源（如全局变量）原理
CPU对变量的计算分为三个步骤： 1. 从内存读取变量到寄存器（如add寄存器） 2. 将读取到的变量进行计算 3. 将寄存器中计算的值写入内存 如有两个线程（线程1和线程2）对共享资源（全局变量）a=0进行自增操作（a++），可能出现如下情况： 线程1进行a++时，会将变量a读取寄存器，在对变量a ......
Vue2和Vue3之响应式原理详解
1 响应式原理 1.1 简介 在讲解之前，我们先了解一下数据响应式是什么？ 所谓数据响应式就是建立响应式数据与依赖（调用了响应式数据的操作）之间的关系，当响应式数据发生变化时，可以通知那些使用了这些响应式数据的依赖操作进行相关更新操作，可以是DOM更新，也可以是执行一些回调函数。 1.2 vue2和 ......
深度学习之路二 将上一篇的逻辑流水线变成稍微通用的模型
import numpy as np class NeuralNetwork: def __init__(self, input_size, output_size): self.input_size = input_size self.output_size = output_size self. ......
代码随想录算法训练营Day53 动态规划
#代码随想录算法训练营 代码随想录算法训练营Day53 动态规划|● 1143.最长公共子序列 1035.不相交的线 53. 最大子序和 动态规划 1143.最长公共子序列 题目链接：1143.最长公共子序列 给定两个字符串 text1 和 text2，返回这两个字符串的最长公共子序列的长度。 一个 ......
分布式技术原理与算法解析 01 - 分布式协调与同步
关于 电商系统：最看重吞吐量，为了更多的处理用户访问和订单业务 IoT：最看重资源占用率，在某些设备上资源都是KB级的 电信业务：最看重响应时间、完成时间、可用性，保证通话质量 HPC：最看重加速比，这种计算特带是耗时长 大数据：最看重加速比，处理时间较HPC短，但也到达小时级 云计算：最看重操作耗 ......
VScode连接GPU服务器进行深度学习
VScode连接GPU服务器进行深度学习 最近用台式机跑一些小的深度学习项目,发现越来越慢了,由于一些原因,有时候需要我进行现场作业但是我的笔记本是轻薄本(Thinkpad YYDS)不带显卡,百度了一下发现可以租一台GPU服务器,跑深度学习模型,我自己摸索了一下午终于跑成了一个简单案例,方 ......
上位机学习记录(9) 表格控件的行与列动态添加与表格的扁平化处理
上位机学习记录(9) 表格控件的行与列动态添加与表格的扁平化处理 表格的扁平化处理 运行时效果： 将图片动态加入到表格中 运行时效果： 鼠标悬停时：表现为红色的地方，能看到相关信息 同时也支持双击打开，进行查看相关信息 编写流程如下： 第一步： this.dgv_data.AutoGenerateC ......
糖果美味值 (动态规划)
描述：有 n 天，每天有一种糖果，糖果具有一定美味值；规定小美今天吃了明天就不能吃，但有 k 次机会打破规则。求这 n 天小美能吃到的最大美味值。 第一行输入 n, k； 第二行输入n天中每天的糖果的美味值。 输出最大美味值。 样例输入： 7 1 1 2 3 4 5 6 7 输出： 19 impor ......
.NET 通过Word模板，使用AsposeWord进行数据动态导出Word
@ 先看一下导出的整体效果（如下图），其中标注的区域都是通过后台动态生成的： 一、先在Word中建立好表格模板 1.1、参数创建方法（Word和WPS） 1.1.1、Office中Word域的创建 1.1.1.1、选中指定的单元格 -> 点击头部工具栏中的”插入“ -> 选择 ”文档部件“ -> 选 ......
【LeetCode动态规划#04】不同的二叉搜索树（找规律，有点像智力题）
不同的二叉搜索树 力扣题目链接(opens new window) 给定一个整数 n，求以 1 ... n 为节点组成的二叉搜索树有多少种？ 示例: 思路 题意分析 先找一下关系 当n = 1时，如果元素就是1，以1为头节点 1 当n = 2时，分别以1和2为头节点 1 2 / \ 2 1 然后当n ......
深度学习之路一 前向反馈和反向传播的初步雏形
#coding: utf8 import math # x1, x2输入神经元 x1=1 x2=2 # w1,w2分别为x1,x2的权重 w1=0.2 w2=0.3 # b为输出神经元的偏移量 b = 0.1 target = 1 # 目标值 def f(w1, w2, b): return x1 ......
Linux安装JDK1.8并配置环境变量
@ Hello，大家好！ 今天分享Linux安装配置JDK1.8教程，本教程是学长在项目上线时撰写的，经过生产环境验证，供大家学长参考。本教程使用的操作系统版本为RedHat7.5，查看操作系统版本命令 cat /etc/redhat-release。 好了，接下来开始JDK1.8安装步骤吧。 一、 ......