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  • 01月
  • 11日
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在安装Axis C++之前有两个组件是必须安装的,分别是Apache HTTP Server以及用于处理XML的程序Xerces;为了编译Axis以及Apache HTTPD,你的Linux机器还应该装有gcc编译器。 3个部件的都采用源码安装,它们都有类似的步骤: 上传并解压安装包 设置环境变量 利用configure生成Makefile 编译安装到usr/local/对应目录下 本文部署路径为apache安装在/usr/local/apache2,Axis2C 1.6 安装到/usr/local/axis2c,Xerces 3.0.1安装到/usr/local/,Xerces 3.0.1以头文件和库文件分别分别在/usr/local/include 和/usr/local/lib......
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  • 10月
  • 18日
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Given an array of non-negative integers, you are initially positioned at the first index of the array. Each element in the array represents your maximum jump length at that position. Determine if you are able to reach the last index. For example: A = [2,3,1,1,4], return true. A = [3,2,1,0,4], return false. 算法一 思路:从后往前推, 为了跳到结尾, 每往前倒推一步,累加步数,并看看当前位置的值是否大于该步数。 如果该值大于需求步数,则表示从该位置可以跳到结尾。 则此位置可以视作新的结尾......
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  • 07月
  • 08日
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GSettings 稍长一点的简介和用法 NOV 28TH, 2011 | COMMENTS 从wpblog中备份。 GSettings 是什么? 简单地说,GSettings 就是 GLib/GNOME 中类似 Windows 注册表的东西,虽然注册表并不好,但是 GSettings 与注册表有一点不一样,就是注册表可以任意修改,你一句话就能增加一个注册表项,一行字就能删掉一个根,而且其内容也是可任意改的,这个你能当二进制输入,一句话又变成整数了,看上去很方便,实际上对搜索效率有致命伤害,而且为什么书店中有那么多“Windows 实用技巧”的书?为什么还有 Windows 优化大师这样的软件?......
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  • 04月
  • 20日
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在一次重装windows之后,或者误改grub config之后,linux无法启动。只能进入grub rescue。  我的解决方法有两种: 一 简单的图形化方法: 进入grub rescue说明丢失了引导记录,恢复一下即可。步骤如下: 1.使用u盘启动制作工具,如老毛桃等,制作启动u盘; 2. 用u盘启动进入win pe; 3. 打开disk genius; 4. 选择重建硬盘主引导记录(MBR::? master booting record?) 5.重启,以硬盘方式启动。 正常情况下可进入原系统。 二 grub rescue 所有操作在CLI下完成: 1.  ls 查看所有磁盘号; 2. ls (hd×,×××)/boot/grub *用你的磁......
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  • 04月
  • 15日
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 矩阵A的Kronnecker积也叫张量积,或矩阵A与矩阵B的直积。 如果A是一个 m x n 的矩阵,而B是一个 p x q 的矩阵,克罗内克积则是一个 mp x nq 的矩阵
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  • 04月
  • 03日
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hdu 4991 Ordered Subsequence 题意很明确,求一个数组中单调递增子序列(长度为m)的数量,可惜比赛的时候很犯2地漏了一个细节 第一步是离散化数据,没什么好说的 对于数组的每个数num[i],求出以num[i]结尾的长度为j的单调递增子序列的个数cnt [ num[i] ][j],即求sum(cnt[1 ~ num[i]-1][j-1]),对于区间求和可以用树状数组来优化 #include <cstdio> #include <cstring> #include <iostream> #include <algorithm> using namespace std; typedef __int64 LL; const int MAXN = 10002; const LL mod......
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  • 02月
  • 15日
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在统计学上, 广义线性模型 (Generalized linear model) 是一种受到广泛应用的线性回归模式。此模式假设实验者所量测的随机变量的分布函数与实验中系统性效应(即非随机的效应)可经由一链结函数(link function)建立起可资解释其相关性的函数。 广义线性模型(generalized linear model, GLM)是简单最小二乘回归(OLS)的扩展,在广义线性模式中,假设每个资料的观测值来自某个指数族分布。 该分布的平均数  可由与该点独立的X解释: 其中为的期望值,是由未知待估计参数与已知变量构成的线性估计式,则为链结函数。 在此模式下,......
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  • 02月
  • 07日
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  文章来源:http://office.microsoft.com/zh-cn/word-help/HP001226532.aspx?CTT=1 显示书签括号 单击“Office 按钮” ,然后单击“Word 选项”。 单击 “高级”,然后选中“显示文档内容”下的“显示书签”复选框。 单击“确定”。 如果指定了某个项的书签,该书签将以括号 ([…]) 的形式出现在屏幕上,但括号本身不会打印出来。如果指定了某个位置的书签,该书签将以 I 形标记的形式出现。
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  • 01月
  • 30日
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/** * 获取合并单元格的值 * @param sheet * @param row * @param column * @return */ public String getMergedRegionValue(Sheet sheet ,int row , int column){ int sheetMergeCount = sheet.getNumMergedRegions(); for(int i = 0 ; i < sheetMergeCount ; i++){ CellRangeAddress ca = sheet.getMergedRegion(i); int firstColumn = ca.getFirstColumn(); int lastColumn = ca.getLastColumn(); int firstRow = ca.getFirstRow(); int lastRow = ca.getLastRow(); ......
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  • 01月
  • 22日
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MySQL从5.1.4版开始带有一个压力测试工具mysqlslap,通过模拟多个并发客户端访问mysql来执行测试,使用起来非常的简单。通过mysqlslap –help可以获得可用的选项,这里列一些主要的参数,更详细的说明参考官方手册。 –auto-generate-sql, -a 自动生成测试表和数据 –auto-generate-sql-load-type=type 测试语句的类型。取值包括:read,key,write,update和mixed(默认)。 –number-char-cols=N, -x N 自动生成的测试表中包含多少个字符类型的列,默认1 –number-int-cols=N, -y N 自动生成的测试表中包含多少个数字类型的列,默......
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  • 11月
  • 21日
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“今年暑假不AC?” “是的。” “那你干什么呢?” “看世界杯呀,笨蛋!” “@#$%^&*%...” 确实如此,世界杯来了,球迷的节日也来了,估计很多ACMer也会抛开电脑,奔向电视了。 作为球迷,一定想看尽量多的完整的比赛,当然,作为新时代的好青年,你一定还会看一些其它的节目,比如新闻联播(永远不要忘记关心国家大事)、非常6+7、超级女生,以及王小丫的《开心辞典》等等,假设你已经知道了所有你喜欢看的电视节目的转播时间表,你会合理安排吗?(目标是能看尽量多的完整节目) Input 输入数据包含多个测试实例,每个测试实例的......
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  • 11月
  • 05日
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1.   多态:可以理解为事物存在的多种体现形态。 1,多态的体现      父类的引用指向了自己的子类对象。      父类的引用也可以接收自己的子类对象。 2,多态的前提      必须是类与类之间有关系。要么继承,要么实现。      通常还有一个前提:存在覆盖。 3,多态的好处      多态的出现大大的提高程序的扩展性。 4,多态的弊端:      提高了扩展性,但是只能使用父类的引用访问父类中的成员。 5,多态的应用  //Animal a = new Cat();//类型提升。 向上转型。           //如果想要调用猫的特有方法时,如何操作?        ......
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