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我也要
昨天想看处理请求的controller方法，URI为http://localhost:8080/sperm_art/ComQueryService/comQuery.do， 不论是搜ComQueryService还是comQuery,都没有在代码中找到。整整折腾了一宿还是没有搞明白怎么回事。第二天早上走在路上又开始分析原因，请求必然为被控制层处理，在代码中搜不到，但是该请求又被正确处理，那么项目中必然有和ComQueryService匹配的控制层，哪在哪里呢？
项目中不仅有源码还有jar,不在源码只能在jar中，我又在jar中寻找，果然在jar中。
回头想想自己解决问题的方式，还是不加分析直接尝试，对了就成不对继续试。这种方式不仅低效而且对自己的房展很不利。
试编写一个程序，要求比较数组ARRAY中的三个16位补码数
试编写一个程序，要求比较数组ARRAY中的三个16位补码数，并根据比较结果在终端上显示如下信息： 如果三个数都不相等则显示0； 如果三个数有两个相等则显示1； 如果三个数都相等则显示2。
数值分析（四）：解习题中的三两分乐趣
于我而言，做作业，解习题是件无聊，甚至是反感而近于厌恶的一件事情，尤其是面对一些作业量大，却又重复使用同一个理论进行证明的题目，既浪费精力，又搅乱心神，极有一种撕碎撒花，碾压脚踏载有习题的这几页书的冲动，但是这种近乎野蛮无赖的方式竟从没有发生在我身上，只能说在习题上燃起的聒噪的情绪，在闲书处又得到了安置和净化，每每有这种情绪，都选择避开这些魍魉，转向静谧的闲书中沉浸一会儿，静下心来，再回到教材中去...
数值分析插值法实验报告
插值法又称“内插法”，是利用函数f (x)在某区间中已知的若干点的函数值，作出适当的特定函数，在区间的其他点上用这特定函数的值作为函数f (x)的近似值，这种方法称为插值法。如果这特定函数是多项式，就称它为插值多项式。
数值分析中的高斯—塞德尔迭代算法
本例是用java语言实现的，适合于学习数值分析课程的同学借鉴，大神可直接忽略；package c;import java.util.Scanner;public class Demo { public static void main(String []args) { boolean flag = true; int N,n,t = 0; //N
jQuery 版本怎么选？别一上来就用最新版，老项目里这个坑很常见
jQuery 是一个封装好的 JavaScript 函数库，简称 JQ它的核心理念是jQuery 有 1.x、2.x、3.x 三个主要版本系列2.0 以上版本不再支持 IE6、IE7、IE8版本选择不能只看“新不新”，而要看项目兼容性和实际需求.min.js是压缩版文件，生产环境常用使用 jQuery 前必须先通过<script>正确引入基本就是没引入或引入失败可以快速绑定点击事件.animate()可以快速实现动画效果，但定位属性要设置好。
别再乱用标签了！深度解析Unity Addressables标签（Labels）的三种高级用法与性能影响
本文深度解析Unity Addressables标签（Labels）的三种高级用法与性能影响，包括标签组合查询、Pack Together by Label打包策略及运行时性能优化。通过实战代码示例和性能数据对比，帮助开发者实现精细化资源加载控制与包体优化，提升项目效率。
三因素方差分析_方差分析教案：被试内因素
示例数据：ds5.Mixed.wide.sav（引自personality-project.org，作了适应SPSS的格式转换）ds5.Mixed.wide.sav2.1K · 百度网盘被试内极简设计：关联两样本均值比较流行的教科书对关联两样本均值比较的图形报告示范多不足取。比如下图 (Green & Salkind, 2014, p. 154, Figure 144) ，关联两样本（不妨...
LiveReload：释放你的F5，实时预览HTML效果
一、liveReload插件开发背景Web前端开发人员在写页面时，如果修改了HTML or CSS，要想看效果通常的做法就是保存代码就得 Alt+Tab，切换到浏览器（当然，我知道很多开发人员是双屏操作不一定需要切换到浏览器），但是一定要F5刷新才能看自己刚写的代码有没有效果，没有效果就再切换到编辑器下修改，然后再切换到浏览器F5刷新看效果，还没有效果，就再继续修改，如此反复。时间久了，前端自动化...
【每日一练】【2025华为OD机试】基础三题
calculateTotalPrices 函数接受一个表示寿司价格的数组 prices，并返回享受优惠后的总价格数组。初始化结果数组 result 并填充初始价格，以及用于存储索引的栈 stack。2.
uni-app - 解决 H5 微信公众号授权登录后，无法回退到 “上一页“ 的问题（微信登录后如何返回到触发它的那一页？无法通过 uni.navigateBack() 返回到前一页的问题？）详细教程
uniappH5微信登录重定向后无法返回到原来进入前的页面了，uni-appH5微信浏览器中授权微信登录后，无法正常回退问题，uniappH5微信登录后怎么返回上一页，uniapp公众号登陆后使用uni.navigateBack()回不去上一页，uniapp微信登录成功后返回页面后一直自动刷新页面，uniapph5授权成功后如何返回上一页，uniappH5微信登录后怎么返回到触发它的那一页去，公众号h5在授权后如何跳转回到刚进入时的页面，微信公众号H5网页返回上一页疑问，解决微信H5静默授
【BlueDroid】【BLE】低功耗蓝牙客户端和服务端开发流程解析（超详细）
1. 精讲）：SPP/A2DP/AVRCP/HFP/PBAP/IAP2/HID/MAP/OPP/PAN/GATTC/GATTS/HOGP等协议理论2. 欢迎大家关注和订阅，和专栏会持续更新中.....敬请期待！
机试编程（三）
机试编程（三） 1、彩色的砖块【网易】； 2、等差数列【网易】； 3、交错01串【网易】； 4、操作序列【网易】； 5、独立的小易【网易】； 6、疯狂队列【网易】； 7、数位重排【网易】； 8、缩写【网易】； 9、最小众倍数【网易】； 10、数轴【网易】
TC397 EB MCAL开发从0开始系列 之 [17.1] ETH配置实战 - ping/发送
TC397 MCAL 从0开始之 ETH ping测试
云南新三公路试通车第二天坍塌
近日，有网民发帖称云南省新平彝族傣族自治县县城至三江口二级公路试通车第二天发生坍塌事故，造成2死2伤。网民们质疑这条“史上最短命公路”为何刚修好就发生坍塌，是“雨太大”还是“路太差”？事发后，云南省国土资源厅和交通运输厅分别派出了专家组进行调查，专家组均认为确实属于“强降雨引发的
Halcon那些事:Halcon非常核心的1个概念reduce_domain算子的理解和1个详细的使用示例
Reduce是减少的意思。并不是真的去裁剪图像，而是定义一个“感兴趣的区域（Region of Interest, ROI）”。后续的图像处理算子将只在这个定义的区域内有效，区域外的像素将被忽略。在一张白纸（完整图像）上放一张镂空的纸板（Domain）。我们后续的绘画（图像处理操作）只会透过镂空的部分影响到下面的白纸。镂空纸板之外的部分保持不变，也不会被处理。关键步骤：使用ReduceDomain，将图像的域限制为ROI区域,图像在原来图像基础上存在图像区域。
如何借助Gemini 3 Pro完成一篇文献精读?（劝收藏）
金句必须是原文的完整句子，并附上该句子在文中的大致位置。你是一名资深科研文献评估专家，请根据我提供的文献信息（标题、作者、期刊、时间、引用、摘要、结论、图表）依次输出：①影响力评估：按期刊、作者、时间、引用、问题重要性给出1–10分及简述；用上述方法再结合Gemini 3 Pro的辅助，原本需要3小时才能读完一篇文献，现在只需50分钟，不管是顶刊论文还是领域内冷门论文，都可以用这套方法，另外七哥设计的高阶精读提示词，需根据自己的文献内容做调整，希望这篇文章的方法能帮你高效精读文献，掌握文献的精华内容。
16年华为机试（三）扑克牌大小
扑克牌游戏大家应该都比较熟悉了，一副牌由54张组成，含3~A，2各4张，小王1张，大王1张。牌面从小到大用如下字符和字符串表示（其中，小写joker表示小王，大写JOKER表示大王）:) 3 4 5 6 7 8 9 10 J Q K A 2 joker JOKER 输入两手牌，两手牌之间用“-”连接，每手牌的每张牌以空格分隔，“-”两边没有空格，如：4 4 4 4-joker JOKER
大中型超市收银系统(可直接运行)
光步前台收银系统系统功能：商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传，基本资料下载，开钱箱、小票打印、收款结算，支持多币种付款方式（现金、储值卡、礼券、微信等）,支持多种促销。运行环境：.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息，商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开
牛刀三试之凌晨
敲了一个多小时很慢，但满足
计算机控制技术及应用
《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术，以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索，主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式，计算机控制系统的数学描述与基本分析方法，以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。
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广电系手机电视标准CMMB在三城市即将试商用
5月5日消息，就在手机电视国标还处于巨大争议之中，广电系手机电视标准CMMB已宣布实质性行动，来自国家广电总局的消息称， CMMB即将开始试商用，首批试商用的城市定为北京、深圳、上海；同时，CMMB终端产品开始开卖。 京沪深率先试商用 据悉，目前CMMB已经完成了北京地区以及其他7个主要城市的CMMB地面网络铺设工作。除了深度室内覆盖尚未完成之外，8个主要城市的建网工作已基本完善。
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
华为机试编程题（三）
华为机试编程题分享又来啦。本次的部分题目也比较简单，大家自由发挥的余地也很大哦。好了，废话不多说，下面就进入正题喽。 1、坐标移动 题目描述 开发一个坐标计算工具， A表示向左移动，D表示向右移动，W表示向上移动，S表示向下移动。从（0,0）点开始移动，从输入字符串里面读取一些坐标，并将最终输入结果输出到输出文件里面。 输入：合法坐标为A(或者D或者W或者S) + 数字（两位以内），坐标之...
华为机试2018，笔试题三
今年华为秋招机试，还挺简单。 题： 一个农夫饲养了一批怪物牛，一对牛每月繁殖一对小牛，每队小牛出生后，需要花3个月的时间来生长，在第四个月开始情窦初开，繁殖，加入生二胎建设中。 问：允许近亲繁殖的情况下，输入N组数据，每组两个值，一个M表示初始怪物牛数量，一个T值表示在T月后牛的总数。 思路：这个题，一看就是动态规划，只要找到更新公式即可 代码： #include<iostrea...
(牛客网)华为机试（三）
(牛客网)华为机试题集解答 HJ102 字符统计 思路分析： 看到这道题目我们的第一想法就是开两个数组来分别存每个字符出现的次数，和对应次数上的字符，让字符次数相同的位置再将对应的字符进行ASII码来比较一下大小，想法听起来很棒，但是具体实现的时候就发现逻辑上越写越复杂，所以我决定索性用map来直接操作，将字符和次数直接作为一对捆绑的关系来处理，开始遍历一次str使用map保存每个char出现的次数，以char为键，int为值，然后遍历一次map使用treemap保存每个char的次数，以int为键，ch
机试练习题三
1.四则混合运算 input=“1+4*5-8/3”，output=19 #include #include using namespace std; //不带括号的四则运算，如果带括号，操作符的优先级就有'=' //比较两个操作符的优先级 char optCompare(char a,char b){ if(a=='+' || a=='-'){ if(b=='
【WD】机试备考C++知识点三：队列queue
【代码】【WD】机试备考C++知识点三：队列queue。
C++ GUI Programming with Qt3(系列三 试翻)
C++ GUI Programming with Qt3(系列三 试翻) Qt widgets emit signals to indicate that a user action or a change of state has occurred. For instance , QpushButton emits a clicked() single whe
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