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hdu 4276(树形dp)
题意:带权树上有起点终点每个点上有宝藏,一个人只有T分钟要从起点到重点,问你最多能收集多少宝藏。思路:树形dp,首先判断能不能走到终点,然后把路径上的边权变为0时间减去所有边权。dp[v][j]表示从v出发回到v话费j分钟最多能收集到的宝藏。dp[v][j] = max(dp[v][j], dp[x...
分类:其他好文   时间:2014-05-10 01:47:33    阅读次数:324
Git.Framework 框架随手记--ORM项目工程
前面已经简单介绍过了该框架(不一定是框架),本文开始重点记录其使用过程。可能记录的内容不是太详尽,框架也可能非常烂,但是里面的代码句句是实战项目所得。本文非教唆之类的文章,也非批判之类的文章,更不是炫技之类的文章,只是工作的记录和总结,希望能够给大家一些启迪,忘诸位勿喷! 一. 组建项目需要的...
分类:其他好文   时间:2014-05-09 18:12:12    阅读次数:1864
[iOS翻译]《iOS7 by Tutorials》系列:iOS7的设计精髓(下)
我们继续上篇的内容四、聚焦于内容在iOS7里,强调的不是眼花缭乱的装饰效果,而是最重要的内容本身。下面我们来探讨这个主题:1.删除不必要的内容伟大的设计更多是减法和加法的组合。虽然很酷的想法是很重要,但还有更重要的 ———— 杀死那些很酷的想法,以保持应用程序的重点。1.1.不再强调chromech...
分类:移动开发   时间:2014-05-05 23:15:14    阅读次数:360
STL--向量(vector)
STL的组成标准模板库STL关注的重点是泛型数据结构和算法,其关键组成部分是容器(containers)、算法(algorithms)、迭代器(iterators)、函数对象(Function Object)、适配(Adaptor)。本文地址:http://www.cnblogs.com/archi...
分类:其他好文   时间:2014-05-05 23:00:10    阅读次数:360
赞!带进度条的 jQuery 文件拖放上传插件
jQuery File Uploader 是一个 jQuery 文件拖放上传插件,包括 Ajax 上传和进度条效果。作者编写这个插件的想法是要保持它非常简单,不像其他的插件,很多的标记,并提供一些 Hack 的方式使之兼容那些古老的浏览器。jQuery File Uploader重点是现代浏览器,....
分类:Web程序   时间:2014-05-05 12:02:05    阅读次数:341
谈谈Mifare Classic破解
2008年的时候,荷兰恩智浦(NXP)公司开发的RFID产品Mifare Classic就被破解了,黑历史在这里就不在具体说了,想详细了解可以自己Google百度。现在还是重点说说关于Mifare Classic破解的内容。Mifare Classic提供1k-4k的容量,现在国内采用的多数是Mif...
分类:其他好文   时间:2014-05-05 11:10:39    阅读次数:2740
企业中一个SEO的工作职责是什么
根据企业大小和业务重点,与网站相关的几个职业相互混合(其实这几个职业相对其他职业相差确实不大)。小企业:SEO&程序员&网站编辑&外链专员&其他推广工作于一身;中型企业:开始分角色;大型企业:划定清晰的工作职责。
分类:其他好文   时间:2014-05-05 10:13:23    阅读次数:274
第二季来袭:奶茶妹妹都用Lync开会了,你们一定要知道的Lync会议的秘密噢~
大家对第一季的关注促使我继续编写第二季,感觉有点像美剧,收视率高我们就继续,哈哈~~写点啥,Lync内容太多了,最近听说奶茶妹妹入职微软了都在使用Lync开会了,那我们就一起谈谈Lync会议的秘密吧!秘密1:你可以通过视频看到奶茶妹妹噢,还可以设置为重点关注对象。从Lync20..
分类:其他好文   时间:2014-05-04 17:22:14    阅读次数:626
(四)分数阶微积分
我们重点考察$R-L$型分数阶微积分的性质,简记${}_{0}^{RL}D_{t}^{\beta}=D_{t}^{\beta}$,若无特殊说明。a). 线性性$$D_{t}^{\beta}[f(t)+g(t)]=D_{t}^{\beta}f(t)+D_{t}^{\beta}g(t)$$$$D_{t}...
分类:其他好文   时间:2014-05-04 11:44:27    阅读次数:217
Hadoop初学指南(5)--MapReduce入门
本文将介绍Hadoop中的重点MapReduce的入门知识。(1)MapReduce概述MapReduce是一种分布式计算模型,由Google提出,主要用于搜索领域,解决海量数据的计算问题。MR由两个阶段组成:Map和Reduce,在Hadoop中用户只需要实现map()和reduce()两个函数,即可实现分布式计算,非常简单..
分类:其他好文   时间:2014-05-03 01:53:48    阅读次数:519
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