计算机发明的初衷就是用于帮助我们加工和处理数据,虽然时至今天计算机看起来无所不能,但它根本上还是在做数据的加工和处理,数据的机器层次表示将直接影响到计算机的结构和性能. 在计算机中,采用数字化方式来表示数据,数据有无符号数和带符号数之分,其中带符号数根据其编码的不同又有原码.补码和反码3中表示形式.下面我们来认识一下: 无符号数和带符号数 所谓无符号数,就是整个机器字长的全部二进制位均表示数值位(没有符号位),相当于数的绝对值,大致相当于数学中的自然数.如01000001表示无符号数65,110

系列目录 前言 上一节使用了LinqToExcel和CloseXML对Excel表进行导入和导出的简单操作,大家可以跳转到上一节查看: ASP.NET MVC5+EF6+EasyUI 后台管理系统(63)-Excel导入和导出 本节演示一些比较复杂的模型场景 情景 上次的场景:(标准的Excel表格格式) 制定的场景:(指定表模的场景,多张sheet,不是横排的形式) 实现 实现思路:利用LinqToExcel循环读取Sheet,再循环读取Sheet指定单元格的内容 (其实Excel是一个二维数

有模窗体:指的是一定要在第二个窗体上操作之后 才能去操作前者窗体 :例如,如果一个对话框,在可以切换到其它窗体或对话框之前要求先单击"确定"或"取消",则它就是模式的. 无模窗体:可以同时进行两个窗体的操作 比如word中的find对话框: 窗体传值例程: 主窗体程序: /// <summary> /// 有模窗体 /// </summary> /// <param name="sender"></par

[题外话] 上一篇文章介绍了3D开发基础与XNA开发程序的整体结构,以及使用Model类的Draw方法将模型绘制到屏幕上.本文接着上一篇文章继续,介绍XNA中模型的结构.BasicEffect的使用以及用户输入和界面显示的方式等,本文尽量把遇到的概念都解析清楚,但又避开复杂的数学方面的知识,希望对没有接触过3D开发的同学有所帮助. [系列索引] 从零3D基础入门XNA 4.0(1)——3D开发基础 从零3D基础入门XNA 4.0(2)——模型和BasicEffect [文章索引] Model模型

最近再次复习C++语言,用的教材是<C++ Primer>这本教材, 看到第二章的时候,里面有个问题困扰了我. 于是想上网查查怎么回事, 结果看了很久都没有得到一个满意的答案. 书上有这么一段话:当将一个超出数据类型取值范围的值赋值给这个类型的一个变量时,变量的值的结果由变量的 类型决定. 后面还有这么一段解释: 1.当接受值的变量类型为无符号类型时,  变量的值 =  超出变量范围的值 % 类型可以表示的数值的个数. Exp: unsigned char nTest; nTest = ; 那

将实现数字信号到模拟信号的转换电流称为数模(D/A)转换器,简称为DAC(Digital - Analog Convert). 目前常见的D/A转化器中,有:权电阻网络D/A转换器.倒T型电阻网络D/A转换器.权电流型D/A转换器.权电容网络D/A转换器.开关树形D/A转换器 一.数字信号的表达 在数字信号中,我们使用二进制对数字信号大小进行表达,比如一个n位二进制用Dn=dn-1*dn-2*……d1d0表示,其中一个多位二进制数中每一位的1所代表的数值大小称为这一位的权,从最高位(MSB)到最

NOSQL数据模型和CAP原理 http://blog.sina.com.cn/s/blog_7800d9210100t33v.html 我本来一直觉得NoSQL其实很容易理解的,我本身也已经对NoSQL有了非常深入的研究,但是在最近准备YunTable的Chart的时候,发现NoSQL不仅非常博大精深,而且我个人对NoSQL的理解也只是皮毛而已,但我还算是一个“知耻而后勇”的人,所以经过一段时间的学习之后,从本系列第六篇开始,就将和大家聊聊NoSQL,而本篇将主要给大家做一下NoSQL数据库的

一.mysql中的优化 where语句的优化 1.尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作select id from uinfo_jifen where jifen/60 > 10000;优化后:Select id from uinfo_jifen where jifen>600000; 2.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作,这将导致mysql放弃使用索引 select uid from imid where datediff(create_time,'2011-11

以下的内容和之后的几篇博客只是比较初级的介绍,想要深入学习的话建议自己钻研<TCP/IP详解 卷1:协议> 1.ISO/OSI七层模型    下四层是为数据传输服务的,物理层是真正的传输数据的,数据链路层.网络层.传输层主要是写入对应数据的传输信息的        物理层:比特            设备之间的比特流的传输.物理接口.电气特性        数据链路层:帧            保存的最主要的信息是网卡的 mac 地址,mac 地址负责局域网通信的,发件人和收件人的mac 地址

E - Qwerty78 Trip Time Limit:2000MS     Memory Limit:65536KB     64bit IO Format:%I64d & %I64u Submit Status Practice Gym 100947E Description standard input/output Announcement   Statements Qwerty78 is a well known programmer (He is a member of the I

黑马程序员:Java培训.Android培训.iOS培训..Net培训 JAVA线程-内存模型和volatile详解 一.单核内存模型 1.程序运行时,将临时数据存放到Cache中 2.将CPU计算所需要的数据从Cache中拷贝一份到H Cache中 3.CPU直接从H Cache中读取数据进行计算 4.CPU将计算的结果写入H Cache中 5.H Cache将最新的结果值涮入Cache中(何时写入不确定) 6.将Cache中结果数据写回程序(如果有需要,例如文件.数据库) 需要H Cache

扫描制作翻模,使用含石墨硅胶压膜,前者复制指纹纹路,后者欺骗活体检测.

2016.1.26 法一:直接根据定义式,求乘法逆元即可 法二:借助关于n!mod p,那么根据C(n,k)的定义式并结合乘法逆元即可求解. 法三:借助卢卡斯定理求解 特别注意:在C(n,k)模p等于0的情况下,上述方法均不奏效,所以需要特判. 特判方法举例:如在采取法一时,分子中因子p的个数为e1,分母中因子p的个数为e2,那么e1=e2时模p不得0,可继续进行:若e1>e2,则模p为0,直接返回0. 如在采取法三时,有这样一句话:C(a,b)模p不等于0的充要条件是a在p进制下的每一位都不小

头文件:#include <math.h> fmod() 用来对浮点数进行取模(求余),其原型为:    double fmod (double x); 设返回值为 ret,那么 x = n * y + ret,其中 n 是整数,ret 和 x 有相同的符号,而且 ret 的绝对值小于 y 的绝对值.如果 x = 0,那么 ret = NaN. fmod 函数计算 x 除以 y 的 f 浮点余数,这样 x = i*y + f,其中 i 是整数,f 和 x 有相同的符号,而且 f 的绝对值小于

二模13day1解题报告 T1.发射站(station) N个发射站,每个发射站有高度hi,发射信号强度vi,每个发射站的信号只会被左和右第一个比他高的收到.现在求收到信号最强的发射站. 我用了时间复杂度比较高(nlogn)的算法.首先按h排序(从高到低),作为算法的一个"输入"序列(记为A)(标记原来位置). 在保存这个序列的基础上,记录rank=1~n,然后按pos排序.排完记为B序列.这时会生成一个关于pos对应h的rank序列,对应B中的每个元素在A中的位置. 用next[i]

注:Index数☞由4,7组成的十进制数. T1.全排列(permutation) 求n个数的第k个排列中,有多少个Index位置上是Index数. 由于k的范围比较小,n的范围比较大(都是109),所以从k入手,发现只要对后13位进行考虑即可(12!<109<13!). 由于数字可能很大,所以对后13位数据缩小处理(1~13,之后变回来就好了).这道题就变成了13个数的第k个排列问题.这个康托逆展开还是比较好写的(别忘了k- -再处理).然后对后13位统计index 个数,加上预处理的n-1

题目:1119 机器人走方格 V2 思路:求C(m+n-2,n-1) % 10^9 +7       (2<=m,n<= 1000000) 在求组合数时,一般都通过双重for循环c[i][j] = c[i-1][j] + c[i-1][j-1]直接得到. 但是m,n都很大时,就会超时. 利用公式:C(n,r) = n! / r! *(n-r)!  与  a/b = x(mod M)  ->  a * (b ^ (M-2)) =x (mod M)     进行求解 费马小定理:对于素数 M

传送门:HDU 5895 Mathematician QSC 这是一篇很好的题解,我想讲的他基本都讲了http://blog.csdn.net/queuelovestack/article/details/52577212 [分析]一开始想简单了,对于a^x mod p这种形式的直接用欧拉定理的数论定理降幂了 结果可想而知,肯定错,因为题目并没有保证gcd(x,s+1)=1,而欧拉定理的数论定理是明确规定的 所以得另谋出路 那么网上提供了一种指数循环节降幂的方法 具体证明可以自行从网上找一找 有

Louvain算法是基于模块度的社区发现算法,该算法在效率和效果上都表现较好,并且能够发现层次性的社区结构,其优化目标是最大化整个社区网络的模块度. 模块度(Modularity) 模块度是评估一个社区网络划分好坏的度量方法,它的物理含义是社区内节点的连边数与随机情况下的边数只差,它的取值范围是 [−1/2,1),其定义如下: $$Q = \frac{1}{2m}\sum_{i,j}[A_{ij} - \frac{k_ik_j}{2m}]\delta(c_i,c_j)$$ $$\delta(u,

7.异步IO 上面两篇文章中,我们分别讲解了阻塞式同步IO.非阻塞式同步IO.多路复用IO 这三种IO模型,以及JAVA对于这三种IO模型的支持.重点说明了IO模型是由操作系统提供支持,且这三种IO模型都是同步IO,都是采用的"应用程序不询问我,我绝不会主动通知"的方式. 异步IO则是采用"订阅-通知"模式:即应用程序向操作系统注册IO监听,然后继续做自己的事情.当操作系统发生IO事件,并且准备好数据后,在主动通知应用程序,触发相应的函数: 和同步IO一样,异步IO