拉格朗日插值查找

拉格朗日插值查找法：查找整型数据是非常快的 我有一个问题： 拉格朗日插值查找法：适合查找字符串吗？ 求各位大神解释一下

拉格朗日插值查找的疑问

最近学到拉格朗日插值查找，发现了一个bug 网上找到的写法大多是这样 ```c void lagrangeSearch(int num, int *a, int length) { int count = 0; //记录查找几次，对比二分查找 int flag = 0; //标志是否找到 int max = length - 1; int min = 0; //int mid = (max+min)/2 //容易溢出 int mid; while (min <= max) { count++; //没有判断num-a[min]是否小于0，如果小于0不就出错了吗，mid有可能变成负数，造成不正确的访问 mid = min + (max - min) * 1.0 *(num - a[min]) / (a[max] - a[min]); if (num > a[mid]) { min = mid + 1; } else if (num < a[mid]) { max = mid - 1; } else { flag = 1; break; } } if (flag == 1) { printf("拉格朗日找到了，下标为：%d，查找了%d次\n", mid, count); } else { printf("不存在\n"); } } ``` 如代码所示（mid = min + (max - min) * 1.0 *(num - a[min]) / (a[max] - a[min]);） **如果不加以判断的话，num-a[min]是有可能小于0的，造成整个式子小于0，mid就变成了负数，如此访问的话不就访问到了错误的地址吗？** 请问我考虑的对吗？ 自己改动后的： ```c //拉格朗日查找 void lagrangeSearch(int num, int *a, int length) { int count = 0; //记录查找几次，对比二分查找 int flag = 0; //标志是否找到 int max = length - 1; int min = 0; //int mid = (max+min)/2 //容易溢出 int mid; //当num<a[min]时，拉格朗日差值为负，无法正常判断 if (num >= a[min] && num <= a[max]) { while (min <= max) { count++; mid = min + (max - min) * 1.0 *(num - a[min]) / (a[max] - a[min]); if (num > a[mid]) { min = mid + 1; } else if (num < a[mid]) { max = mid - 1; } else { flag = 1; break; } } } if (flag == 1) { printf("拉格朗日找到了，下标为：%d，查找了%d次\n", mid,count); } else { printf("不存在\n"); } } ```

哪位大神给写一个oracle中关于拉格朗日插值法的函数？？大神 求指教啊

哪位大神给写一个oracle中关于拉格朗日插值法的函数？？大神 求指教啊

帮帮忙吧，急哭了：python实现拉格朗日插值进行缺失值插补时报错，出现Keyerror：0问题？

 数据截图 ``` import pandas as pd from scipy.interpolate import lagrange inputfile = './test1.xlsx' outputfile = './test1_1.xlsx' def ployinterp_column(s,n,k=6): y = s[list(range(n-k,n)) + list(range(n+1,n+1-k))] y = y[y.notnull()] return lagrange(y.index,list(y))(n) for i in data.columns: for j in range(len(data)): if (data[i].isnull())[j]: data[i][j] = ployinterp_column(data[i],j) ``` 报错 ``` KeyError Traceback (most recent call last) <ipython-input-28-02cf873cddff> in <module>() 1 for i in data.columns: 2 for j in range(len(data)): ----> 3 if (data[i].isnull())[j]: 4 if (data[i].isnull())[j] in data: 5 data[i][j] = ployinterp_column(data[i],j) C:\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\series.py in __getitem__(self, key) 765 key = com._apply_if_callable(key, self) 766 try: --> 767 result = self.index.get_value(self, key) 768 769 if not is_scalar(result): C:\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py in get_value(self, series, key) 3116 try: 3117 return self._engine.get_value(s, k, -> 3118 tz=getattr(series.dtype, 'tz', None)) 3119 except KeyError as e1: 3120 if len(self) > 0 and self.inferred_type in ['integer', 'boolean']: pandas\_libs\index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_value() pandas\_libs\index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_value() pandas\_libs\index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc() pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.Int64HashTable.get_item() pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.Int64HashTable.get_item() KeyError: 0 ```

【求帮助】拉格朗日插值法-补值

setwd("C:/Users/DELL1/Desktop") library(XLConnect) missing_data<-XLConnect::readWorksheetFromFile(file = "./data/missing_data.xls",sheet = 1,header=F) lagrange<-function(x,xi,yi){ n<-length(xi) lage<-0 for(i in 1:n){ li<-1 for(j in 1:n){ if(i!=j) li<-li*(x-xi[j])/(xi[i]-xi[j]) } lage<-li*yi[i]+lage } return(lage) } missdata = missing_data for(k in 1:3) { x = which(is.na(missing_data[,k])) x1=c(0,x) x2=c(x,nrow(missing_data)) x12 = x2-x1-1 xx1<-x12[1:(length(x12)-1)] #缺失值前面的行数 xx2<-x12[2:(length(x12))] #缺失值后面的行数 j = 1 for(m in x) { if(xx1[j]>=5) #空值前的判断 xi<- (m-5):(m-1) else xi<-(m-xx1[j]):(m-1) if(xx2[j]>=5) #空值后的判断 xi<-c(xi,(m+1):(m+5)) else xi<-c(xi,(m+1):(m+xx2[j])) yi=missing_data[xi,k] missdata[m,k]=lagrange(m,xi,yi) print(c(m,missdata[m,k])) j =j+1 } } 数据见下（无法上传附件，抱歉） 21*3的表格 235.8333 324.0343 478.3231 236.2708 325.6379 515.4564 238.0521 328.0897 517.0909 235.9063 　 514.89 236.7604 268.8324 　 　 404.048 486.0912 237.4167 391.2652 516.233 238.6563 380.8241 　 237.6042 388.023 435.3508 238.0313 206.4349 487.675 235.0729 　 　 235.5313 400.0787 660.2347 　 411.2069 621.2346 234.4688 395.2343 611.3408 235.5 344.8221 643.0863 235.6354 385.6432 642.3482 234.5521 401.6234 　 236 409.6489 602.9347 235.2396 416.8795 589.3457 235.4896 　 556.3452 236.9688 　 538.347 补充的值不对！！！ 麻烦指出一下，谢谢 [1] 6.0000 237.1512 [1] 13.000 235.315 [1] 4.0000 203.4621 [1] 11.0000 237.3481 [1] 20 NA [1] 21 NaN [1] 5.0000 503.7444 [1] 8.0000 472.0948 [1] 11.0000 634.3942 [1] 17.0000 615.7713

能否将空间中曲线投影在三个坐标轴上来唯一确定曲线？

小弟在做一个空间中插值算法，参考资料都是一些关于曲面的，我想做曲线插值找不到具体算法。就像三个点拟合光滑曲线这种。和平面上一样！在平面上的算法都可以明白，像样条插值，拉格朗日插值等等…但是不知道也不会如何直接运用在空间中，因为空间曲线是由两个平面确定的，解析式都不一样，根本不知道如何写公式！请各位大佬帮帮忙现在有一个想法，能否将空间中的点投影在三个坐标轴面上，使用平面上的插值拟合算法求出后还原回空间，不知道这样是否可取，大佬们帮忙解惑。万分感谢！

基于双线性插值的拉格朗日像素修复算法

工程编译环境vc6.0+opencv1.0 ``` #include <stdlib.h> #include <stdio.h> #include <iostream.h> #include <math.h> #include <cv.h> #include <highgui.h> #ifdef _CH_ #pragma package <opencv> #endif #include <stdio.h> #include <stdlib.h> struct record//两个代表偏移 { int up,down,left,right;//差距 unsigned char dataup; unsigned char datadown; unsigned char dataleft; unsigned char dataright;// int **BT; };//负责记录空间位置,和边界像素值//换成指针结构体? IplImage* inpaint_mask = 0; IplImage* img0 = 0; IplImage* img = 0; IplImage* inpainted = 0; CvPoint prev_pt = {-1,-1}; unsigned char aver(unsigned char *data,unsigned char *bill,IplImage* masktt,int i,int j,int k,int step,int channels); void scan(unsigned char *data,unsigned char *bill,IplImage* masktt,record *re,int i,int j,int k,int step,int channels);//分别扫描出左右上下最短距离赋给t采样 unsigned char biline(record *re,int wh,int i,int j); double lagrange(double *x,double *y,double xx,int n); double xlag(record re[],int i); double ylag(record re[],int j); void cvrepair(IplImage* img,IplImage* mask,IplImage* masktt);//img破坏图像,mask轨迹母板,masktt2值图像 void on_mouse( int event, int x, int y, int flags, void* zhang) { if( !img ) return; if( event == CV_EVENT_LBUTTONUP || !(flags & CV_EVENT_FLAG_LBUTTON) ) prev_pt = cvPoint(-1,-1); else if( event == CV_EVENT_LBUTTONDOWN ) prev_pt = cvPoint(x,y); else if( event == CV_EVENT_MOUSEMOVE && (flags & CV_EVENT_FLAG_LBUTTON) ) { CvPoint pt = cvPoint(x,y); if( prev_pt.x < 0 ) prev_pt = pt; cvLine( inpaint_mask, prev_pt, pt, cvScalarAll(255), 15, 8); cvLine( img, prev_pt, pt, CV_RGB(0, 255, 0), 15, 8); prev_pt = pt; cvShowImage( "image", img ); } } int main() { char strIn[1024]; char strOut[1024]; cout<<"请输入原始图片路径："; cin>>strIn; //cout<<endl; cout<<"请输入结果图片路径: "; cin>>strOut; if( (img0 = cvLoadImage(strIn,-1)) == 0 ) return 0; printf( "Hot keys: \n" "\tESC - quit the program\n" "\tr - restore the original image\n" "\ti or ENTER - run inpainting algorithm\n" "\t\t(before running it, paint something on the image)\n" ); cvNamedWindow( "image", 1 ); img = cvCloneImage( img0 ); inpainted = cvCloneImage( img0 ); inpaint_mask = cvCreateImage( cvGetSize(img), 8, 1 ); cvZero( inpaint_mask ); cvZero( inpainted ); cvShowImage( "image", img ); //cvShowImage( "watershed transform", inpainted ); cvSetMouseCallback( "image", on_mouse, 0 ); for(;;) { int c = cvWaitKey(0); if( (char)c == 27 ) break; if( (char)c == 'r' ) { cvZero( inpaint_mask ); cvCopy( img0, img,0 ); cvShowImage( "image", img ); } if( (char)c == 'i' || (char)c == '\n' ) { cvNamedWindow( "Mask image", 1 ); cvShowImage( "Mask image", inpaint_mask ); cvWaitKey(0); cvNamedWindow( "inpainted image", 1 ); cvrepair( img, inpaint_mask,inpainted); //cvInpaint( img, inpaint_mask, inpainted, 3, CV_INPAINT_TELEA ); cvShowImage( "inpainted image", inpainted ); cvSaveImage(strOut, inpainted); } } return 1; } void cvrepair(IplImage* img,IplImage* mask,IplImage* inpainted)//img破坏图像,mask轨迹母板,masktt2值图像 { int x=img->height; int y=img->width; int step=img->widthStep; int channels=img->nChannels; unsigned char *origin=(uchar *)inpainted->imageData; unsigned char *data=(uchar *)img->imageData; int i,j,k; unsigned char *bill=(uchar *)mask->imageData; for(i=0;i<x;i++) for(j=0;j<y;j++) { for( k=0;k<channels;k++) origin[i*step+j*channels+k]=data[i*step+j*channels+k];//原图 } for(i=0;i<x;i++)//边界 { for(j=0;j<y;j++) { if(bill[i*step+j*channels]==1) { for(k=0;k<channels;k++) { unsigned char buff=aver(origin,bill,mask,i,j,k,step,channels); origin[i*step+j*channels+k]=buff;//像素点覆 } } } } } unsigned char aver(unsigned char data[],unsigned char bill[],IplImage* masktt,int i,int j,int k,int step,int channels) { record re[2]; scan(data,bill,masktt,re,i,j,k,step,channels);//扫描采样->re int len=re[1].down-re[1].up; int lon=re[1].right-re[1].left; int wh=len/(lon+len);//高宽比 return biline(re,wh,i,j);//目标还原像素值 } void scan(uchar data[],uchar bill[],IplImage* masktt,record *re,int i,int j,int k,int step,int channels)//分别扫描出左右上下最短距离赋给t采样 { int m,p,n,q; int h=masktt->height; int w=masktt->width; for(m=0;m<i;m++) { if(bill[(i-m)*step+j*channels]==0) { if(m!=i)//上边界有像素 完成2个采样,边缘记0 { re[1].dataup=data[(i-m)*step+j*channels+k]; re[1].up=m;//上边界第1个最近 if((bill[(i-m-1)*step+j*channels]==0)&&((m+1)!=i)) { re[2].dataup=data[(i-m-1)*step+j*channels+k];re[2].up=m+1;}//上边界第2个最近 else{ re[2].dataup=0;re[2].up=i;} } else//上边界有像素破坏 { re[1].up=i;re[1].dataup=0; re[2].up=i;re[2].dataup=0; } printf("find up");break; } } for(p=i;p<h;p++) { if(bill[p*step+j*channels]==0) { if(p!=h)//下边界有像素 { re[1].datadown=data[p*step+j*channels+k];//下边界第1个最近 re[1].down=p; if((bill[(p+1)*step+j*channels]==0)&&((p+1)!=h)) { re[2].datadown=data[(p+1)*step+j*channels+k];re[2].down=p+1; }//下边界第2个最近 else{ re[2].datadown=0;re[2].down=h;} } else { re[1].down=h;re[1].datadown=0; re[2].down=h;re[2].datadown=0; } printf("find down");break; } } for(n=0;n<j;n++) { if(bill[i*step+(j-n)*channels]==0) { if(n!=j)//上边界有像素 完成2个采样,边缘记0 { re[1].dataleft=data[i*step+(j-n)*channels+k]; re[1].left=n;//上边界第1个最近 if((bill[i*step+(j-n-1)*channels]==0)&&((n+1)!=j)) { re[2].dataleft=data[i*step+(j-n-1)*channels+k];re[2].left=n+1;}//上边界第2个最近 else { re[2].dataleft=0;re[2].left=j;} } else//上边界有像素破坏 { re[1].left=j;re[1].dataleft=0; re[2].left=j;re[2].dataleft=0; } break; } } for(q=j;q<w;q++) { if(bill[i*step+q*channels]==0) { if(q!=w)//下边界有像素 { re[1].dataright=data[i*step+q*channels+k];//下边界第1个最近 re[1].right=q; if((bill[i*step+(q+1)*channels]==0)&&((q+1)!=w)) { re[2].dataright=data[i*step+(q+1)*channels+k];re[2].right=q+1; }//下边界第2个最近 else{ re[2].dataright=0;re[2].right=w;} } else { re[1].right=w;re[1].dataright=0; re[2].right=w;re[2].dataright=0; } break; } } } unsigned char biline(record *re,int wh,int i,int j)//双线性插值算法 { double temp=(double)wh*ylag(re,j)+(double)(1-wh)*xlag(re,i);//强制转型 return (uchar)temp; } double ylag(record re[],int j) { double x[3],y[3]; x[0]=re[2].left;y[0]=re[2].dataleft; x[1]=re[1].left;y[1]=re[1].dataleft; x[2]=re[1].left;y[2]=re[1].dataleft; x[3]=re[2].left;y[3]=re[2].dataleft; return lagrange(x,y,j,4); } double xlag(record re[],int i) { double x[3],y[3]; x[0]=re[2].up;y[0]=re[2].dataup; x[1]=re[1].up;y[1]=re[1].dataup; x[2]=re[1].down;y[2]=re[1].datadown; x[3]=re[2].down;y[3]=re[2].datadown; return lagrange(x,y,i,4); } double lagrange(double *x,double *y,double xx,int n) /*拉格朗日插值算法*/ { int i,j; double *a,yy=0.0; /*a作为临时变量，记录拉格朗日插值多项式*/ a=(double *)malloc(n*sizeof(double)); for(i=0;i<=n-1;i++) { a[i]=y[i]; for(j=0;j<=n-1;j++) if(j!=i) a[i]*=(xx-x[j])/(x[i]-x[j]); yy+=a[i]; } free(a); return yy; } ``` 然后在调试的时候报错 unhandled exception in tss3.exe:0xC0000005:Access Violation. 停下的位置在scan()函数里的 ``` for(p=i;p<h;p++) { if(bill[p*step+j*channels]==0) { if(p!=h)//下边界有像素 { re[1].datadown=data[p*step+j*channels+k];//下边界第1个最近 re[1].down=p; if((bill[(p+1)*step+j*channels]==0)&&((p+1)!=h)) { re[2].datadown=data[(p+1)*step+j*channels+k];re[2].down=p+1; }//下边界第2个最近 else{ re[2].datadown=0;re[2].down=h;} } else { re[1].down=h;re[1].datadown=0; re[2].down=h;re[2].datadown=0; } printf("find down");break; } } ``` 的第二次循环 时间比较紧迫所以就不等了

用MATLAB计算和绘制向量场、幅度场、拉格朗日张量场？

Given: ▪(x, y) coordinates of the reference and deformed points ▪Ref–reference points ▪Def–deformed points Task： ▪Calculate and plot the displacement field include：Vector field and Magnitude field ▪Calculate and plot the Lagrangian strain field 其中： ref为  def为  需要MATLAB的编程代码，谢谢！

opencv窗口是透明的，调不了，留残影

``` #include <iostream> #include <process.h> #include "stdafx.h" #include <GL/glew.h> #include <GL/glut.h> #pragma comment(lib, "glew32.lib") using namespace std; void lagrange() { float p[10][2]; p[0][0] = 5, p[0][1] = 31.2; p[1][0] = 7, p[1][1] = 43.7; p[2][0] = 13, p[2][1] = 59.1; p[3][0] = 16, p[3][1] = 72; p[4][0] = 20, p[4][1] = 94.5; p[5][0] = 25, p[5][1] = 122; p[6][0] = 27, p[6][1] = 129.2; p[7][0] = 34, p[7][1] = 153; p[8][0] = 52, p[8][1] = 183; p[9][0] = 60, p[9][1] = 197.8; //得到数据点 int nmax = 10; int n = 4; float x, y; int i, j, t; float temp; glColor3f(0.0, 0.0, 1.0); for (i = 0; i <= (nmax - 1); i += (n - 1)) { glBegin(GL_LINE_STRIP); for (x = p[i][0]; x <= p[i + n - 1][0]; x += 1.0) { y = 0.0; for (j = 0; j<n; j++) { temp = 1.0; for (t = 0; t<n; t++) { if (t == j) continue; temp *= (x - p[i + t][0]) / (p[i + j][0] - p[i + t][0]); } y += temp*p[i + j][1]; } glVertex2f(x/nmax, y/200); } glEnd(); } glFlush(); } //拉格朗日插值法&画图 int main(int argc, char *argv[]) { glutInit(&argc, argv); glutInitDisplayMode(GLUT_RGB | GLUT_SINGLE); glutInitWindowSize(600, 600); glutCreateWindow("The first OpenGL Application"); glClearColor(0.0, 0.0, 0.0, 0.0); glutDisplayFunc(&lagrange); glutMainLoop(); return 0; //lagrange(p, 4, 10); } ```  如图，透明的，我咋调glclearcolor的透明度都这样

基于模糊身份的加密算法中拉格朗日系数要怎么理解，为什么是连乘，i,j要怎么理解，急求大神解答


KKT条件 是否是对偶问题等价的条件

 这是我在某PPT里面看到的 然而我看了一些文章和西瓜书后总结出KKT条件是 对于 x∈D, max L(x, lambda, mu) = f(x)的条件  然后这两个问题的解在值上相等的条件是西瓜书里说的f和g为凸函数，h为仿射函数(Page 406)不知道值相等是否是PPT中所指的等价? 请教我的理解和第一张PPT截图里的内容哪一个是对的。

Kafka实战(三) - Kafka的自我修养与定位

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volatile 与 synchronize 详解

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Java学习的正确打开方式

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程序员必须掌握的核心算法有哪些？

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大学四年，看课本是不可能一直看课本的了，对于学习，特别是自学，善于搜索网上的一些资源来辅助，还是非常有必要的，下面我就把这几年私藏的各种资源，网站贡献出来给你们。主要有：电子书搜索、实用工具、在线视频学习网站、非视频学习网站、软件下载、面试/求职必备网站。 注意：文中提到的所有资源，文末我都给你整理好了，你们只管拿去，如果觉得不错，转发、分享就是最大的支持了。 一、电子书搜索 对于大部分程序员...

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loonggg读完需要3分钟速读仅需1分钟事件还得还原到昨天晚上，10 月 29 日晚上 20:09-21:14 之间，微信支付发生故障，全国微信支付交易无法正常进行。然...

Python十大装B语法

Python 是一种代表简单思想的语言，其语法相对简单，很容易上手。不过，如果就此小视 Python 语法的精妙和深邃，那就大错特错了。本文精心筛选了最能展现 Python 语法之精妙的十个知识点，并附上详细的实例代码。如能在实战中融会贯通、灵活使用，必将使代码更为精炼、高效，同时也会极大提升代码B格，使之看上去更老练，读起来更优雅。

数据库优化 - SQL优化

以实际SQL入手，带你一步一步走上SQL优化之路！

2019年11月中国大陆编程语言排行榜

2019年11月2日，我统计了某招聘网站，获得有效程序员招聘数据9万条。针对招聘信息，提取编程语言关键字，并统计如下： 编程语言比例 rank pl_ percentage 1 java 33.62% 2 cpp 16.42% 3 c_sharp 12.82% 4 javascript 12.31% 5 python 7.93% 6 go 7.25% 7 p...

通俗易懂地给女朋友讲：线程池的内部原理

餐盘在灯光的照耀下格外晶莹洁白，女朋友拿起红酒杯轻轻地抿了一小口，对我说：“经常听你说线程池，到底线程池到底是个什么原理？”

《奇巧淫技》系列-python！！每天早上八点自动发送天气预报邮件到QQ邮箱

将代码部署服务器，每日早上定时获取到天气数据，并发送到邮箱。 也可以说是一个小型人工智障。 知识可以运用在不同地方，不一定非是天气预报。

经典算法（5）杨辉三角

杨辉三角 是经典算法，这篇博客对它的算法思想进行了讲解，并有完整的代码实现。

英特尔不为人知的 B 面

从 PC 时代至今，众人只知在 CPU、GPU、XPU、制程、工艺等战场中，英特尔在与同行硬件芯片制造商们的竞争中杀出重围，且在不断的成长进化中，成为全球知名的半导体公司。殊不知，在「刚硬」的背后，英特尔「柔性」的软件早已经做到了全方位的支持与支撑，并持续发挥独特的生态价值，推动产业合作共赢。 而对于这一不知人知的 B 面，很多人将其称之为英特尔隐形的翅膀，虽低调，但是影响力却不容小觑。 那么，在...

腾讯算法面试题：64匹马8个跑道需要多少轮才能选出最快的四匹？

昨天，有网友私信我，说去阿里面试，彻底的被打击到了。问了为什么网上大量使用ThreadLocal的源码都会加上private static？他被难住了，因为他从来都没有考虑过这个问题。无独有偶，今天笔者又发现有网友吐槽了一道腾讯的面试题，我们一起来看看。 腾讯算法面试题：64匹马8个跑道需要多少轮才能选出最快的四匹？ 在互联网职场论坛，一名程序员发帖求助到。二面腾讯，其中一个算法题：64匹...

面试官：你连RESTful都不知道我怎么敢要你？

干货，2019 RESTful最贱实践

刷了几千道算法题，这些我私藏的刷题网站都在这里了！

遥想当年，机缘巧合入了 ACM 的坑，周边巨擘林立，从此过上了"天天被虐似死狗"的生活… 然而我是谁，我可是死狗中的战斗鸡，智力不够那刷题来凑，开始了夜以继日哼哧哼哧刷题的日子，从此"读题与提交齐飞， AC 与 WA 一色 "，我惊喜的发现被题虐既刺激又有快感，那一刻我泪流满面。这么好的事儿作为一个正直的人绝不能自己独享，经过激烈的颅内斗争，我决定把我私藏的十几个 T 的，阿不，十几个刷题网...

为啥国人偏爱Mybatis，而老外喜欢Hibernate/JPA呢？

关于SQL和ORM的争论，永远都不会终止，我也一直在思考这个问题。昨天又跟群里的小伙伴进行了一番讨论，感触还是有一些，于是就有了今天这篇文。 声明：本文不会下关于Mybatis和JPA两个持久层框架哪个更好这样的结论。只是摆事实，讲道理，所以，请各位看官勿喷。 一、事件起因 关于Mybatis和JPA孰优孰劣的问题，争论已经很多年了。一直也没有结论，毕竟每个人的喜好和习惯是大不相同的。我也看...

白话阿里巴巴Java开发手册高级篇

不久前，阿里巴巴发布了《阿里巴巴Java开发手册》，总结了阿里巴巴内部实际项目开发过程中开发人员应该遵守的研发流程规范，这些流程规范在一定程度上能够保证最终的项目交付质量，通过在时间中总结模式，并推广给广大开发人员，来避免研发人员在实践中容易犯的错误，确保最终在大规模协作的项目中达成既定目标。 无独有偶，笔者去年在公司里负责升级和制定研发流程、设计模板、设计标准、代码标准等规范，并在实际工作中进行...

SQL-小白最佳入门sql查询一

不要偷偷的查询我的个人资料，即使你再喜欢我，也不要这样，真的不好；

项目中的if else太多了，该怎么重构？

介绍 最近跟着公司的大佬开发了一款IM系统，类似QQ和微信哈，就是聊天软件。我们有一部分业务逻辑是这样的 if (msgType = "文本") { // dosomething } else if(msgType = "图片") { // doshomething } else if(msgType = "视频") { // doshomething } else { // doshom...

Nginx 原理和架构

Nginx 是一个免费的，开源的，高性能的 HTTP 服务器和反向代理，以及 IMAP / POP3 代理服务器。Nginx 以其高性能，稳定性，丰富的功能，简单的配置和低资源消耗而闻名。 Nginx 的整体架构 Nginx 里有一个 master 进程和多个 worker 进程。master 进程并不处理网络请求，主要负责调度工作进程：加载配置、启动工作进程及非停升级。worker 进程负责处...

YouTube排名第一的励志英文演讲《Dream(梦想)》

Idon’t know what that dream is that you have, I don't care how disappointing it might have been as you've been working toward that dream,but that dream that you’re holding in your mind, that it’s po...

“狗屁不通文章生成器”登顶GitHub热榜，分分钟写出万字形式主义大作

一、垃圾文字生成器介绍 最近在浏览GitHub的时候，发现了这样一个骨骼清奇的雷人项目，而且热度还特别高。 项目中文名：狗屁不通文章生成器 项目英文名：BullshitGenerator 根据作者的介绍，他是偶尔需要一些中文文字用于GUI开发时测试文本渲染，因此开发了这个废话生成器。但由于生成的废话实在是太过富于哲理，所以最近已经被小伙伴们给玩坏了。 他的文风可能是这样的： 你发现，...

程序员：我终于知道post和get的区别

是一个老生常谈的话题，然而随着不断的学习，对于以前的认识有很多误区，所以还是需要不断地总结的，学而时习之，不亦说乎

《程序人生》系列-这个程序员只用了20行代码就拿了冠军

你知道的越多，你不知道的越多 点赞再看，养成习惯GitHub上已经开源https://github.com/JavaFamily，有一线大厂面试点脑图，欢迎Star和完善 前言 这一期不算《吊打面试官》系列的，所有没前言我直接开始。 絮叨 本来应该是没有这期的，看过我上期的小伙伴应该是知道的嘛，双十一比较忙嘛，要值班又要去帮忙拍摄年会的视频素材，还得搞个程序员一天的Vlog，还要写BU...

加快推动区块链技术和产业创新发展，2019可信区块链峰会在京召开

11月8日，由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会、中国互联网协会、可信区块链推进计划联合主办，科技行者协办的2019可信区块链峰会将在北京悠唐皇冠假日酒店开幕。 　　区块链技术被认为是继蒸汽机、电力、互联网之后，下一代颠覆性的核心技术。如果说蒸汽机释放了人类的生产力，电力解决了人类基本的生活需求，互联网彻底改变了信息传递的方式，区块链作为构造信任的技术有重要的价值。 　　1...

Python 植物大战僵尸代码实现(2):植物卡片选择和种植

这篇文章要介绍的是： - 上方植物卡片栏的实现。 - 点击植物卡片，鼠标切换为植物图片。 - 鼠标移动时，判断当前在哪个方格中，并显示半透明的植物作为提示。

Java世界最常用的工具类库

Apache Commons Apache Commons有很多子项目 Google Guava 参考博客

程序员把地府后台管理系统做出来了，还有3.0版本！12月7号最新消息：已在开发中有github地址

第一幕：缘起 听说阎王爷要做个生死簿后台管理系统，我们派去了一个程序员…… 996程序员做的梦： 第一场：团队招募 为了应对地府管理危机，阎王打算找“人”开发一套地府后台管理系统，于是就在地府总经办群中发了项目需求。 话说还是中国电信的信号好，地府都是满格，哈哈！！！ 经常会有外行朋友问：看某网站做的不错，功能也简单，你帮忙做一下？ 而这次，面对这样的需求，这个程序员...

网易云6亿用户音乐推荐算法

网易云音乐是音乐爱好者的集聚地，云音乐推荐系统致力于通过 AI 算法的落地，实现用户千人千面的个性化推荐，为用户带来不一样的听歌体验。 本次分享重点介绍 AI 算法在音乐推荐中的应用实践，以及在算法落地过程中遇到的挑战和解决方案。 将从如下两个部分展开： AI算法在音乐推荐中的应用 音乐场景下的 AI 思考 从 2013 年 4 月正式上线至今，网易云音乐平台持续提供着：乐屏社区、UGC...

【技巧总结】位运算装逼指南

位算法的效率有多快我就不说，不信你可以去用 10 亿个数据模拟一下，今天给大家讲一讲位运算的一些经典例子。不过，最重要的不是看懂了这些例子就好，而是要在以后多去运用位运算这些技巧，当然，采用位运算，也是可以装逼的，不信，你往下看。我会从最简单的讲起，一道比一道难度递增，不过居然是讲技巧，那么也不会太难，相信你分分钟看懂。 判断奇偶数 判断一个数是基于还是偶数，相信很多人都做过，一般的做法的代码如下...

8年经验面试官详解 Java 面试秘诀

作者 |胡书敏 责编 | 刘静 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 本人目前在一家知名外企担任架构师，而且最近八年来，在多家外企和互联网公司担任Java技术面试官，前后累计面试了有两三百位候选人。在本文里，就将结合本人的面试经验，针对Java初学者、Java初级开发和Java开发，给出若干准备简历和准备面试的建议。 Java程序员准备和投递简历的实...

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