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用java写了个矩阵类,等待各位拍砖
mingchaoyan
2011-08-20 05:05:57
blog.y-mc.info
欢迎测试,留言提出意见建议,什么都可以提,包括代码风格,算法效率,设计思路等等,
虚心学习
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用java写了个矩阵类,等待各位拍砖
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fangxingen
2011-08-22
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打不开啊,老弟
iambic
2011-08-22
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粗看问题还是很多的,但是你那个网页阅读太费劲,就不细看了。
softroad
2011-08-22
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不错,没事自己写写,挺好的。
mingchaoyan
2011-08-22
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[Quote=引用 8 楼 zhao251021539 的回复:]
piapia
打不开 你被拍了
[/Quote]
求继续拍
owen10000
2011-08-21
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java如何实现两个数最接近的比较 例如
public int getAdjacent(List <Integer>list,int x);
用list集合里面的元素值跟x比较,首先取单个元素计较,再取两个元素相加比较,直到N个元素相加比较,最后返回最接近x
的数,这个最接近x的数必须比x小,也就是单个比较的话首先先去掉大于x的元素再比较 ,如此类推,直到N个相加输去掉大
于X的数再比较如:
List xlist = new ArrayList();
for(int i=0;i<list.size();i++)
{
if(list.get(i)<x)
{
xlist.add(list.get(i))
}
}
最后用xlist元素的值跟x比较,并把返回的最接近X的值放入最接近X的set中, 如此类推 直到第N个元素相加最接近X的值放
入set中,此时set中保存的是由单个元素到N个元素相加最接近X的值,再用set值去比较 最终返回 最最接近
X的值组合,我想要的并不是一个最接近的数 ,我想要的是 所有数递归起来加起来 最接近比较值的数。假如
我的集合里面有1,2,3,6,7,11,100,200,33,31 比较值是50 我想要的是33、7、6、2、1 这个组合加起来
是最接近50的 当然也有别的组合 ,其实最接近比较数并且不大于比较数 那就是比较数-1了 这样就要返回 集
合里面的所有等于比较值-1的组合 这个组合就是我想要的
meran
2011-08-21
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piapia
打不开 你被拍了
24K純帥
2011-08-21
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顶红龙果大哥的~
mingchaoyan
2011-08-20
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[Quote=引用 4 楼 bao110908 的回复:]
Apache Commons Math 中有现成的东西,为啥还要自己写?
http://commons.apache.org/math/
[/Quote]
hello world 书上也有干嘛还敲一遍?
学习呗
火龙果被占用了
2011-08-20
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Apache Commons Math 中有现成的东西,为啥还要自己写?
http://commons.apache.org/math/
aotian16
2011-08-20
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不懂...
mingchaoyan
2011-08-20
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为啥我这边好好的,大家都打不开吗?
shuwei003
2011-08-20
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页面打不开,没反应啊
Fountain:用仓颉语言重塑企业级 Web 开发
一个用于服务器应用开发的综合工具库。 - 零配置文件 - 环境变量和命令行参数配置 - 约定优于配置 - 深刻利用仓颉语言特性 - 只需要开发动态链接库,fboot负责加载、初始化并运行。
促进可再生能源发电消纳的用户侧典型资源需求响应策略(Matlab代码实现)
内容概要:本文提出了一种促进可再生能源发电消纳的用户侧典型资源需求响应策略,并通过Matlab代码实现进行仿真验证。该策略聚焦于通过优化用户侧用电行为来提升电网对可再生能源波动性的适应能力,重点研究了需求响应机制下典型负荷资源的建模与调度方法。通过对用户侧可调节负荷(如温控负荷、电动汽车等)的特性分析,建立标准化的需求响应模型,结合电价激励或直接控制手段,引导用户在可再生能源出力高峰时段增加用电,在低谷时段减少用电,从而实现削峰填谷、提升新能源消纳水平的目标。研究还深入探讨了与共享储能系统的协同优化机制,进一步增强系统的灵活性和调节能力,为高比例可再生能源接入背景下的源网荷储协调运行提供技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识,从事新能源、需求响应、综合能源系统、电力市场等相关领域研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标:① 学习和复现用户侧需求响应在促进新能源消纳中的应用;② 掌握典型可调节负荷的精细化建模方法及其在Matlab中的程序实现;③ 为研究源网荷储协同优化、电力市场机制设计、综合能源系统调度等前沿课题提供可扩展的技术参考和代码基础。; 阅读建议:此资源包含完整的Matlab代码实现,建议读者在学习理论模型的同时,务必动手运行和调试代码,结合仿真结果深入理解需求响应策略的作用机理、优化过程及与共享储能协同的增益效果。
如何优化园区创新生态以提升招商精准度?.docx
科易网基于40亿+科创知识图谱数据库,深度探索AI技术在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景,研究科技创新领域的AI+数智化解决方案,推动科技创新与产业创新智能化发展。
【供应链管理】基于LangGraph的多Agent产能分析系统设计:工具调用与状态机驱动的智能决策平台【供应链管理】基于LangGraph的状态机与工具调用机制:多Agent协同的产能需求分析系统设计
内容概要:本文围绕一个供应链产能分析项目的面试技术问题展开,深入探讨了LangGraph的状态机机制、工具调用原理、业务逻辑实现、流式传输、记忆管理、并发安全及系统优化方向。重点解析了State共享机制、reducer的作用、条件路由与循环控制、@tool装饰器自动生成Schema的原理,以及主子Agent分层设计带来的工具调用清晰性。同时指出了当前实现中存在的风险点,如共享状态导致的并发问题、明文配置安全隐患、模拟流式而非真正token流等,并提出了改进思路,包括引入锁机制、异步无状态架构、密钥管理服务和长期记忆RAG设计。此外还涉及测试缺失与性能瓶颈(如网关延迟、上下文膨胀)的应对策略。; 适合人群:具备一定Python与FastAPI开发经验,熟悉LangChain/LangGraph框架,正在准备AI工程化或供应链智能化相关岗位面试的中高级研发人员(工作2-5年)。; 使用场景及目标:①深入理解LangGraph在复杂业务场景中的状态流转与多Agent协作机制;②掌握工具调用、流式响应、记忆管理和安全性设计的最佳实践与常见陷阱;③在面试中展现对系统边界、稳定性、可扩展性的深度思考,提升技术表达的专业度与说服力。; 阅读建议:此资料适用于面试前冲刺复盘,建议结合“面试准备_精华版”对照学习,重点关注问题背后的架构权衡与改进方案,不仅能“背答案”,更要能“讲设计”。
怎样高效提升院所科技成果转化效率?.docx
怎样高效提升院所科技成果转化效率?
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