C++编写的页面淘汰算法LRU //FIFO #include #include using namespace std; void discard(int Array[][19]

Ehcache 是一个成熟的缓存框架，你可以直接使用它来管理你的缓存。 Spring 提供了对缓存功能的抽象：即允许绑定不同的缓存解决方案（如Ehcache），但本身不直接提供缓存功能的实现。它支持注解方式使用缓存，非常方便。

Annotation以及Spring EL表达式 来进行管理缓存的解决方案，同时基于AOP实现自动加载机制来达到数据“常驻内存”的目的。 现在使用的缓存技术很多，比如 Redis 、 Memcache 、

Hibernate性能优化 --- 缓存管理 一 hibernate内部缓存的分析 1、一级缓存 --- Session级别的缓存概念 Session级别的缓存由Hibernate自动管理的，一般情况下无需进行干

CRC算法与实现 摘要: 本文首先讨论了CRC的代数学算法，然后以常见的CRC-ITU为例，通过硬件电路的实现，引出了比特型算法，最后重点介绍了字节型快速查表算法，给出了相应的C语言实现。 关键词:

kmeans算法的python实现 KMeans为实现算法的文件 test_kmeans为二维数据的测试文件 KMeans为实现3维数据的稍微一点的改动 test_kmeas_v1为三维数据的测试文件各个文件的注释文件均比较详细

A replication of DeepMind's 2016 Nature publication, ＂Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search,＂ details of which can be found on their website .

BP算法的实现 田华 （烟台南山学院软件工程学院 山东 龙口 265706） 摘要：BP算法采用广义的学习规则，是一种有导师的学习算法。它分两个阶段：正向传播阶段和反向传播阶段。误差反向传播算法简称ＢＰ算法

前言 A*算法是常用的游戏算法之一，也是初学者比较难掌握的一个算法。 本文在Unity中以GUI的方式形象的再现了A*算法的详细步骤， 包括地图的搜索、FGH的计算以及开启关闭列表的变化等。

Apriori算法是数据挖掘中频发模式挖掘的鼻祖，从60年代就开始流行，其算法思想也十分简单朴素，首先挖掘出长度为1的频繁模式，然后k=2 将这些频繁模式合并组成长度为k的频繁模式，算出它们的频繁

Apriori算法原理： http://blog.csdn.net/kingzone_2008/article/details/8183768 import java.util.HashMap;

DES算法为密码体制中的对称密码体制，又被称为美国数据加密标准，是1972年美国IBM公司研制的对称密码体制加密算法。 明文按64位进行分组，密钥长64位，密钥事实上是56位参与DES运算（第8、16

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DiskLruCache 可以算佼佼者了，所以我们就来分析下其源码实现。 对于该库的使用，推荐老郭的blog Android DiskLruCache完全解析，硬盘缓存的最佳方案 如果你不是很了解用法，那么注意下

提到缓存，不得不提就是缓存算法(淘汰算法)，常见算法有LRU、LFU和FIFO等算法，每种算法各有各的优势和缺点及适应环境。 1、LRU(Least Recently Used ，最近最少使用)

一般来说，缓存的目的是把数据放在一个地方让访问的更快点，毫无疑问，内存是最快的，但是，几百M的数据能往内存放么?这不现实，当然，有的时候临时放如服务器缓存，如ob_start()这个缓存页面开启的话在

数。 关键问题： 分析模式字符串，得出 部分匹配值数组。 原理参考 此处 。 具体实现： #include #include #include

const string &T) { //利用模式串T的next函数求T在主串S中的个数count的KMP算法 //其中T非空， vector next(T.size()); NEXT(T, next);

作用。相比数组来说有更多的灵活性， 本文就简单的用链表实现一下栈，栈的最大的特点就是后进先出，队列是先进先出，两者不太一样，本文将简单的用OC实现栈。 Node定义: @interface Node

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