一、概述 提到進程調度，可能大家首先想到的是cpu調度算法，進程優先級這些概念，本文并不打算介紹這些內容，而是介紹Android framework層中承載activity/service/con

?算法與編程 判斷身份證：要么是15位，要么是18位，最后一位可以為字母，并寫程序提出其中的年月日。 答：我們可以用正則表達式來定義復雜的字符串格式，(\d{17}[0-9a-zA-Z]|\d{14}

?常問到的幾個中級以上問題： 1、JVM中有多少種類加載器？ BootStrapClassLoader：啟動類加載器：虛擬機啟動時最先加載系統加載關鍵的運行類的加載器。 ExtClassLoader：擴展類加載器，專門用來加載所有java

Android禁止鎖屏，保持常亮方法

Android 下保持屏幕常亮的實現方法 需要對象 import android.os.PowerManager.WakeLock; 啟用屏幕常亮功能 wakeLock = ((Power

Struts 2常用內置校驗器 位于xwork-2.0.4.jar壓縮包中（com.opensymphony.xwork2.validator

騰在數據訪問層上面。對于開發來說感受最深的就是這貨真的很簡單很靈活，正如文章標題那樣，這是一個‘殺器’。下面是我總結的幾點，個人愚見。 DSL(Domain Specific Language )

?Day19 過慮器/過慮器功能 講師：王健,QQ:549051701 1、今天的主要內容： 1：實現權限過慮器。 用JDBC實現完整的權限管理。 2：監聽器與觀察者模式 3：記錄有在線人數 4：將某人踢出

Snake This project focuses on the AI algorithm of the snake game. The AI's goal is to direct the snake to eat the food and fill the map with its body as quickly as possible, so it should not just foll

在今天之前，PageRank 算法是谷歌準確而快速呈現你心中所想的秘笈。在今天之后，可能就是對谷歌越來越重要的以人工智能為核心的搜索技術 RankBrain。 眾所周知，PageRank 算法是由谷歌創始人 Larry

net/article/2015-11-02/2826106 近日，新聞爆料說谷歌正在使用一個機器學習人工智能系統“RankBrain”來對搜索結果排序。想知道它的工作原理以及如何在谷歌排序系統上運行嗎？以

谷歌最新開發的人工智能算法 RankBrain 顯然比人們預期的更加先進復雜，這種人工智能算法開發最初的目的在于處理人們模糊、陌生或者容易產生歧義的搜索請求，現在已經成為了谷歌搜索核心技術的重要組成部

Obsession?團隊必須確保客服代表能盡可能準確、快速地解決問題。 基于此，Uber 打造了一個人工智能客服助理平臺——COTA（Customer Obsession Ticket Assistant

Medical Brian 人工智能團隊目前正訓練自己的人工智能技術來預測醫院中病人的死亡時間。根據早期的結果顯示，人工智能系統的預測時間要比醫生的結論還要準確。 彭博社充分介紹了這種醫療人工智能技術的潛力，包

克魯斯卡爾算法是計算最小生成樹的一種算法。和prim算法（上，中，下）按照節點進行查找的方法不一樣，克魯斯卡爾算法是按照具體的線段進行的。現在我 們假設一個圖有m個節點，n條邊。首先，我們需要把m個節

http://blog.jobbole.com/90325/ Pagerank是Google排名運算法則（排名公式）的一部分，是Google用于用來標識網頁的等級/重要性的一種方法，是Google用

1、概念 回溯算法實際上一個類似枚舉的搜索嘗試過程，主要是在搜索嘗試過程中尋找問題的解，當發現已不滿足求解條件時，就“回溯”返回，嘗試別的路徑。 回溯法是一種選優搜索法，按選優條件向前搜索，以

兩種分類算法。這兩種算法都以 貝葉斯定理 為基礎，可以對分類及決策問題進行概率推斷。在這一篇文章中，將討論另一種被廣泛使用的分類算法—— 決策樹 （decision tree）。相比貝葉斯算法，決策樹

相比較線性表的排序而言，鏈表排序的內容稍微麻煩一點。一方面，你要考慮數據插入的步驟；另外一方面你也要對指針有所顧慮。要是有一步的內容錯了，那么操作系統會馬上給你彈出一個exception。就鏈表的特殊性而言，適合于鏈表的排序有哪些呢？ （1）插入排序 （適合） （2）冒泡排序 （適合） （3）希爾排序 （適合） （4）選擇排序 （適合） （5）快速排序 （不適合） （6）合并排序 （不適合） （7

html 一.算法概述 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一個比較有代表性的基于密度的聚類算法。與劃分