- 【STM32-学习笔记-11-】RTC实时时钟
隼玉
【STM32学习笔记】stm32学习笔记c语言
文章目录RTC实时时钟一、RTC简介二、RTC框图三、RTC基本结构四、RTC操作注意事项五、RTC函数六、配置RTCMyRTC.c七、示例:实时时钟①、main.c②、MyRTC.c③、MyRTC.hRTC实时时钟一、RTC简介RTC(RealTimeClock)实时时钟RTC是一个独立的定时器,可为系统提供时钟和日历的功能RTC和时钟配置系统处于后备区域,系统复位时数据不清零,VDD(2.0~
- Python实用小工具(3)——实现PDF合并和拆分功能(附源码+exe文件)
MatpyMaster
实用小工具pdf测试工具
在日常工作和学习中,我们常常会遇到需要处理PDF文件的情况,例如合并多个PDF文档,拆分成单页或指定页数的PDF等。为了更方便地处理这些任务,今天我们将利用Python和Tkinter库,创建一个简易的PDF工具。这个工具包括PDF合并和PDF拆分两个功能,操作简单,界面友好。功能介绍①PDF合并工具新增一个PDF:点击该按钮可进行PDF的选择,需要注意的是依次选择的顺序就是进行合并的顺序,选择结
- 基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的自助售货机商品检测:深度学习实践与应用
2025年数学建模美赛
YOLO深度学习人工智能目标跟踪目标检测
引言自助售货机已经成为现代零售和自动化销售领域的重要组成部分。在自助售货机中,商品的检测与管理至关重要。通过精准的商品检测技术,售货机可以在商品售出后自动更新库存,并提供准确的商品信息反馈。然而,在复杂的环境下进行商品检测是一个具有挑战性的问题,尤其是在商品种类繁多、摆放方式多样以及光照条件变化较大的情况下。近年来,基于深度学习的目标检测算法,特别是YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模
- 【分类】【损失函数】处理类别不平衡:CEFL 和 CEFL2 损失函数的实现与应用
丶2136
AI分类人工智能损失函数
引言在深度学习中的分类问题中,类别不平衡问题是常见的挑战之一。尤其在面部表情分类任务中,不同表情类别的样本数量可能差异较大,比如“开心”表情的样本远远多于“生气”表情。面对这种情况,普通的交叉熵损失函数容易导致模型过拟合到大类样本,忽略少数类样本。为了有效解决类别不平衡问题,Class-balancedExponentialFocalLoss(CEFL)和Class-balancedExponen
- 【新人系列】Python 入门(十六):正则表达式
Pandaconda
#Python新人系列python正则表达式开发语言后端笔记面试
✍个人博客:https://blog.csdn.net/Newin2020?type=blog专栏地址:https://blog.csdn.net/newin2020/category_12801353.html专栏定位:为0基础刚入门Python的小伙伴提供详细的讲解,也欢迎大佬们一起交流~专栏简介:在这个专栏,我将带着大家从0开始入门Python的学习。在这个Python的新人系列专栏下,将会
- 【新人系列】Python 入门(十七):类与对象
Pandaconda
#Python新人系列python开发语言后端笔记面试面向对象类
✍个人博客:https://blog.csdn.net/Newin2020?type=blog专栏地址:https://blog.csdn.net/newin2020/category_12801353.html专栏定位:为0基础刚入门Python的小伙伴提供详细的讲解,也欢迎大佬们一起交流~专栏简介:在这个专栏,我将带着大家从0开始入门Python的学习。在这个Python的新人系列专栏下,将会
- 【新人系列】Python 入门(十一):控制结构
Pandaconda
#Python新人系列python开发语言后端笔记面试控制结构经验分享
✍个人博客:https://blog.csdn.net/Newin2020?type=blog专栏地址:https://blog.csdn.net/newin2020/category_12801353.html专栏定位:为0基础刚入门Python的小伙伴提供详细的讲解,也欢迎大佬们一起交流~专栏简介:在这个专栏,我将带着大家从0开始入门Python的学习。在这个Python的新人系列专栏下,将会
- 【LeetCode 刷题】字符串-反转字符串
Bran_Liu
LeetCodeleetcode算法
此博客为《代码随想录》字符串章节的学习笔记,主要内容为反转字符串相关的题目解析。文章目录344.反转字符串541.反转字符串II151.反转字符串中的单词344.反转字符串题目链接classSolution:defreverseString(self,s:List[str])->None:"""Donotreturnanything,modifysin-placeinstead."""left,r
- 人生建议往死里学网络安全!零基础也能跨行学习!!漏洞挖掘还能做副业
黑客老哥
web安全学习安全网络黑客
一、网络安全的重要性:从‘不学会被黑’到‘学会保护别人’网络安全的概念现在不再是技术圈的独立话题,它已经渗透到社会的各个领域。从个人的隐私保护、企业的数据安全,到国家的信息防护,网络安全几乎影响了每一个人的生活。无论是黑客攻击、勒索病毒、数据泄露,还是国家间的信息战,网络安全已经成为现代社会的基础设施之一。所以,首先要明白学习网络安全的重要性:你不仅是在学习技术,更多的是在为自己和他人的安全“筑城
- Python单元测试之道:从入门到精通的全面指南合集
雅雅酱o
log4jpython开发语言编程计算机单元测试
深入探讨Python单元测试的各个方面,包括基本概念、基础知识、实践方法、高级话题,如何在实际项目中进行单元测试,单元测试的最佳实践,以及一些有用的工具和资源。python学习资料、教程分享:一、单元测试重要性测试是软件开发中不可或缺的一部分,它能够帮助我们保证代码的质量,减少bug,提高系统的稳定性。在各种测试方法中,单元测试由于其快速、有效的特性,特别受到开发者们的喜欢。本文将全面介绍Pyth
- 【新人系列】Python 入门(二十七):Python 库
Pandaconda
#Python新人系列python开发语言后端笔记面试python库库
✍个人博客:https://blog.csdn.net/Newin2020?type=blog专栏地址:https://blog.csdn.net/newin2020/category_12801353.html专栏定位:为0基础刚入门Python的小伙伴提供详细的讲解,也欢迎大佬们一起交流~专栏简介:在这个专栏,我将带着大家从0开始入门Python的学习。在这个Python的新人系列专栏下,将会
- 20230329----重返学习-正则的匹配-同步任务与异步任务
方朝端
重返学习学习正则表达式javascript
day-038-thirty-eight-20230329-正则的匹配-同步任务与异步任务正则的匹配字符串正则方法与正则一起使用的字符串方法match捕获letstr="helloAppleoneapple";letreg=/apple/ig;console.log(str.match(reg));replce替换letstr="helloappleoneApple";//默认没有正则,只会替换第
- 松散比较(PHP)(小迪网络安全笔记~
1999er
网络安全学习笔记phpweb安全笔记网络安全安全
免责声明:本文章仅用于交流学习,因文章内容而产生的任何违法&未授权行为,与文章作者无关!!!附:完整笔记目录~ps:本人小白,笔记均在个人理解基础上整理,若有错误欢迎指正!1.3松散比较(PHP)引子:本章主要介绍一些由PHP自身语言特性可能产生的脆弱性,该内容往往被应用于PHPCTF入门题中,但在PHPWeb开发时也可能被使用。====是php中的比较运算符,用于判断==左右两边的值是否相等。若
- 交叉熵损失函数(Cross-Entropy Loss)
我叫罗泽南
深度学习人工智能
原理交叉熵损失函数是深度学习中分类问题常用的损失函数,特别适用于多分类问题。它通过度量预测分布与真实分布之间的差异,来衡量模型输出的准确性。交叉熵的数学公式交叉熵的定义如下:CrossEntroyLoss=−∑i=1Nyi⋅log(y^i)\begin{equation}CrossEntroyLoss=-\sum_{i=1}^{N}y_i\cdotlog(\hat{y}_i)\end{equati
- 什么是多模态机器学习:跨感知融合的智能前沿
非凡暖阳
人工智能神经网络
在人工智能的广阔天地里,多模态机器学习(MultimodalMachineLearning)作为一项前沿技术,正逐步解锁人机交互和信息理解的新境界。它超越了单一感官输入的限制,通过整合视觉、听觉、文本等多种数据类型,构建了一个更加丰富、立体的认知模型,为机器赋予了接近人类的综合感知与理解能力。本文将深入探讨多模态机器学习的定义、核心原理、关键技术、面临的挑战以及未来的应用前景,旨在为读者勾勒出这一
- 使用Llama 3.2-Vision多模态LLM与您的图像聊天
AI程序猿人
llamatransformerpytorch深度学习大模型应用人工智能大模型
介绍将视觉能力与大型语言模型(LLMs)结合的多模态LLM(MLLM)正在通过多模态LLM革命性地改变计算机视觉领域。这些模型结合了文本和视觉输入,展示了在图像理解和推理方面的出色能力。虽然这些模型以前只能通过API访问,但最近的开源选项现在允许本地执行,使其在生产环境中更具吸引力。在此教程中,我们将学习如何使用开源的Llama3.2-Vision模型与图像进行聊天,你会对其OCR、图像理解和推理
- Kotlin学习之 ---- ? ?: !! 操作符的使用(Kotlin花式空判断)
mldxs
kotlinkotlin学习开发语言
目录先抛出个结论:??:的使用方法??:结论:!!的使用方法!!总结:先抛出个结论:?问号修饰,两种使用方式?放在类名后面修饰表示对象可空;?放在对象后修饰,则代表如果对象为空,则不执行后面的代码?:问号冒号修饰符?:放在对象后面,代表如果对象为空,执行?:后面的代码!!叹号修饰符!!放在对象后面,表示即使对象为空我也要往下执行,可能会抛出空指针异常//用于测试的对象返回器classObjectR
- 新手安装Arkime不求人
OpenSource SIM
开源Arkime
Arkime(原名Moloch)是一个开源数据包捕获软件,它可以收集到PCAP数据并对其索引,用于浏览和搜索捕获的并建立索引的网络流量。虽说可以在Arkime官方(https://arkime.com/)下载适用于CentOS(rpm)和Ubuntu(deb)的安装包安装。官网也有非常详细的文档资料(https://arkime.com/learn)。然而项目的压力使得我们无法充分学习技术,而且对
- Android Wifi模块分析
furuidelei123
androidserviceaction路由器access百度
转载自anly_jun这两天通过对Android源码中Wifi模块相关代码的理解,对Wifi模块有了一个全新的认识。简单记录在这里,就算是为以后的学习留个记录。总览:1,Wifi介绍(百度百科)2,Android中Wifi模块的初始化3,Wifi模块的启动(使能)4,Wifi扫描流程5,Wifi配置AP参数流程6,Wifi启动连接流程7,Wifi配置IP地址一:Wifi介绍概述WIFI就是一种无线
- AI大模型如何赋能电商行业,引领变革
虞书欣的C
人工智能开发语言
•个性化推荐:利用机器学习算法分析用户的历史购买记录、浏览行为和喜好,生成个性化的产品推荐列表,提升用户的购买意愿和满意度。•优化用户体验:•智能搜索引擎:运用自然语言处理技术,优化搜索引擎,让用户能够通过自然语言进行搜索。•虚拟客服:通过聊天机器人和语音助手,提供24/7的客户支持,快速解答用户咨询。•图像识别:利用计算机视觉技术,用户可以通过拍照识别商品,快速找到相似商品或进行排版搭配推荐。•
- 流量分析利器arkime的学习之路(二)---API接口
胖哥王老师
流量分析学习笔记网络协议学习arkimeAPI
前文回忆《流量分析利器arkime的学习之路(一)---安装部署》概述注意点Arkime对所有API调用都使用摘要身份验证,因此请确保在库或curl命令中启用摘要身份验证。学习如何进行API调用的最简单方法是打开浏览器的javascript控制台,观察ArkimeUI正在进行的调用,它使用所有相同的API。注意:许多API端点都需要一个数据库字段名称,这与您在搜索表达式中使用的名称不同。查看数据库
- AI大模型引领医疗变革:十大创新应用场景塑造智慧医疗新时代
和老莫一起学AI
人工智能自动化数据库学习语言模型大模型
前言在人工智能技术的迅猛发展中,AI大模型以其无与伦比的数据处理能力和深度学习能力,正逐步成为医疗健康领域变革的引领者。本文旨在深入探讨AI大模型在医疗领域的十大创新应用场景,展示其如何显著提升医疗服务效率、赋能临床决策,并推动整个行业向智能化转型。一、智能化诊疗:精准辅助,提升诊断效率AI大模型凭借对海量医疗数据的深度分析,能够协助医生进行更为精准的诊断。例如,百度灵医大模型凭借强大的数据处理能
- Android应用开发入门:从Android Studio环境设置到Java编程基础
Python爬虫项目
移动开发精通教程androidandroidstudiojavagiteeide
目录介绍步骤一:设置AndroidStudio环境步骤二:了解AndroidStudio界面步骤三:学习Java编程基础变量和数据类型数组和集合控制流类和方法结论介绍Android应用开发是一个令人兴奋和有趣的领域。如果你对移动应用程序开发感兴趣,并且想要学习如何开始构建自己的Android应用,那么你来对地方了!本篇博客将带你从头开始,介绍如何设置AndroidStudio环境,学习Java编程
- JVM学习指南(41)-GC日志分析
俞兆鹏
JVM学习指南JVM
文章目录1.GC日志的重要性为什么需要分析GC日志?2.GC日志的基本格式示例GC日志格式3.如何启用和配置GC日志示例代码4.分析GC日志的关键指标5.案例分析案例1:频繁的MinorGC6.GC日志分析工具介绍GCViewerMAT(MemoryAnalyzerTool)7.最佳实践和注意事项常见陷阱8.总结1.GC日志的重要性GC(GarbageCollection)日志是Java虚拟机(J
- 【强化学习】Mava框架
大雨淅淅
人工智能机器学习算法人工智能学习深度学习
目录一、选择框架二、学习框架基础三、深入框架高级特性四、实践项目五、参考文档和社区资源六、编写测试用例七、学习框架的生态系统八、持续学习和适应九、建立个人项目或工作项目十、反思和总结关于Mava框架的学习,首先需要明确的是,您可能是指Java框架的学习,因为“Mava”并非一个广为人知的特定Java框架名称。在Java开发领域,有多个知名的框架,如Spring、SpringBoot、Hiberna
- Python字典实战:打造高效学生成绩管理系统
清水白石008
pythonPython题库python开发语言
Python字典实战:打造高效学生成绩管理系统在日常学习和工作中,我们经常需要管理和查询数据。Python的字典(Dictionary)是一种非常强大的数据结构,它以键值对(key-valuepairs)的形式存储数据,能够实现高效的数据检索。本文将以创建一个学生成绩管理系统为例,深入讲解如何使用Python字典存储学生姓名和成绩信息,并实现根据姓名查找成绩的功能。本文旨在提供实用性强、内容丰富、
- pythonsvm模型优化_Python进化算法工具箱的使用(三)用进化算法优化SVM参数
weixin_39878698
pythonsvm模型优化
前言自从上两篇博客详细讲解了Python遗传和进化算法工具箱及其在带约束的单目标函数值优化中的应用以及利用遗传算法求解有向图的最短路径之后,我经过不断学习工具箱的官方文档以及对源码的研究,更加掌握如何利用遗传算法求解更多有趣的问题了。与前面的文章不同,本篇采用差分进化算法来优化SVM中的参数C和Gamma。(用遗传算法也可以,下面会给出效果比较)首先简单回顾一下Python高性能实用型遗传和进化算
- 差分进化算法_Python进化算法工具箱的使用(三)用进化算法优化SVM参数
weixin_39747075
差分进化算法
前言自从上两篇博客详细讲解了Python遗传和进化算法工具箱及其在带约束的单目标函数值优化中的应用以及利用遗传算法求解有向图的最短路径之后,我经过不断学习工具箱的官方文档以及对源码的研究,更加掌握如何利用遗传算法求解更多有趣的问题了。与前面的文章不同,本篇采用差分进化算法来优化SVM中的参数C和Gamma。(用遗传算法也可以,下面会给出效果比较)首先简单回顾一下Python高性能实用型遗传和进化算
- 技术文档的精髓:规划布局、语言表达与更新维护
重庆钢铁侠
经验分享
本文将从技术文档的规划布局、语言表达以及更新与维护三个方面入手,探讨如何打造一份出色的技术文档,确保信息的系统性、连贯性以及时效性。一:技术文档的规划布局1.1确定文档的整体架构技术文档的规划布局是确保信息呈现系统性和连贯性的关键。首先,需要确定文档的整体架构,这包括章节设置和逻辑顺序。一个好的架构应该能够清晰地指导读者从入门到精通。章节设置:根据文档的目的和受众,合理设置章节。例如,对于深度学习
- 径向基函数网络(RBF):让数据“点亮”神经网络的“灯塔”
ningaiiii
机器学习与深度学习神经网络php人工智能
径向基函数网络(RBF):让数据“点亮”神经网络的“灯塔”1.引言径向基函数网络(RadialBasisFunctionNetwork,RBF)是一种特殊的前馈神经网络,它的核心思想是通过“灯塔”来照亮数据的分布。RBF网络使用径向基函数(如高斯函数)作为隐层神经元的激活函数,能够快速学习数据的局部特征,特别适合分类和函数逼近问题。2.算法原理2.1网络结构RBF网络的基本组成包括:输入层:接收原
- 戴尔笔记本win8系统改装win7系统
sophia天雪
win7戴尔改装系统win8
戴尔win8 系统改装win7 系统详述
第一步:使用U盘制作虚拟光驱:
1)下载安装UltraISO:注册码可以在网上搜索。
2)启动UltraISO,点击“文件”—》“打开”按钮,打开已经准备好的ISO镜像文
- BeanUtils.copyProperties使用笔记
bylijinnan
java
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
两者最大的区别是:
BeanUtils.copyProperties会进行类型转换,而PropertyUtils.copyProperties不会。
既然进行了类型转换,那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
- MyEclipse中文乱码问题
0624chenhong
MyEclipse
一、设置新建常见文件的默认编码格式,也就是文件保存的格式。
在不对MyEclipse进行设置的时候,默认保存文件的编码,一般跟简体中文操作系统(如windows2000,windowsXP)的编码一致,即GBK。
在简体中文系统下,ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下,ANSI 编码代表 JIS 编码。
Window-->Preferences-->General -
- 发送邮件
不懂事的小屁孩
send email
import org.apache.commons.mail.EmailAttachment;
import org.apache.commons.mail.EmailException;
import org.apache.commons.mail.HtmlEmail;
import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
- 动画合集
换个号韩国红果果
htmlcss
动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程
1 transition 制作鼠标滑过图片时的放大效果
css
.wrap{
width: 340px;height: 340px;
position: absolute;
top: 30%;
left: 20%;
overflow: hidden;
bor
- 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入
蓝儿唯美
sql注入
NTT研究表明,尽管SQL注入(SQLi)型攻击记录详尽且为人熟知,但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。
信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明,目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的,要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析,指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中,SQLi攻击占
- java笔记2
a-john
java
类的封装:
1,java中,对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节(尤其是私有数据)
2,目的:使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据(如属性),从而使软件错误能够局部化,减少差错和排错的难度。
3,简单来说,“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。
4,封装的特性:
4.1设置
- [Andengine]Error:can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx”
aijuans
学习Android遇到的错误
最开始遇到这个错误是很早以前了,以前也没注意,只当是一个不理解的bug,因为所有的texture,textureregion都没有问题,但是就是提示错误。
昨天和美工要图片,本来是要背景透明的png格式,可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改,因为没有png这个保存选项。
我就看了一下,和她要了psd的文件,还好我有一点
- 自己写的一个繁体到简体的转换程序
asialee
java转换繁体filter简体
今天调研一个任务,基于java的filter实现繁体到简体的转换,于是写了一个demo,给各位博友奉上,欢迎批评指正。
实现的思路是重载request的调取参数的几个方法,然后做下转换。
- android意图和意图监听器技术
百合不是茶
android显示意图隐式意图意图监听器
Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递
显式意图:调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图,显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。
隐式意图;不指明调用的名称,根据设
- spring3中新增的@value注解
bijian1013
javaspring@Value
在spring 3.0中,可以通过使用@value,对一些如xxx.properties文件中的文件,进行键值对的注入,例子如下:
1.首先在applicationContext.xml中加入:
<beans xmlns="http://www.springframework.
- Jboss启用CXF日志
sunjing
logjbossCXF
1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties:
<system-properties> <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
- 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码
bit1129
centos
编译必需的软件
Firebugs3.0.0
Maven3.2.3
Ant
JDK1.7.0_67
protobuf-2.5.0
Hadoop 2.5.2源码包
Firebugs3.0.0
http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
- struts2验证框架的使用和扩展
白糖_
框架xmlbeanstruts正则表达式
struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验,通常有两种方式:
1、在Action类中通过validatexx方法验证,这种方式很简单,在此不再赘述;
2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证,当用户提交表单请求后,struts会优先执行xml文件,如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。
本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
- 记录-感悟
braveCS
感悟
再翻翻以前写的感悟,有时会发现自己很幼稚,也会让自己找回初心。
2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了;
2. 要改变自己,不能这样一直在原来区域,要突破安全区舒适区,才能提高自己,往好的方面发展;
3. 多反省多思考;要会用工具,而不是变成工具的奴隶;
4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
- 编程之美-数组中最长递增子序列
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class LongestAccendingSubSequence {
/**
* 编程之美 数组中最长递增子序列
* 书上的解法容易理解
* 另一方法书上没有提到的是,可以将数组排序(由小到大)得到新的数组,
* 然后求排序后的数组与原数
- 读书笔记5
chengxuyuancsdn
重复提交struts2的token验证
1、重复提交
2、struts2的token验证
3、用response返回xml时的注意
1、重复提交
(1)应用场景
(1-1)点击提交按钮两次。
(1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作,导致重复提交表单。
(1-3)刷新页面
(1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。
(1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。
(2)解决方法
(2-1)禁掉提交按钮
(2-2)
- [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性
comsci
二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验
至今给我们大家留下很多迷团.....
关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了
在这里,我的意思是,现在
- easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符
daizj
oracleORA-12154
用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误,如下:
C:\Users\Administrator>sqlplus username/
[email protected]:1521/orcl
SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012
Copyright (c) 198
- 简单排序:归并排序
dieslrae
归并排序
public void mergeSort(int[] array){
int temp = array.length/2;
if(temp == 0){
return;
}
int[] a = new int[temp];
int
- C语言中字符串的\0和空格
dcj3sjt126com
c
\0 为字符串结束符,比如说:
abcd (空格)cdefg;
存入数组时,空格作为一个字符占有一个字节的空间,我们
- 解决Composer国内速度慢的办法
dcj3sjt126com
Composer
用法:
有两种方式启用本镜像服务:
1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中(系统全局配置)。见“例1”
2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中(针对单个项目配置)。见“例2”
为了避免安装包的时候都要执行两次查询,切记要添加禁用 packagist 的设置,如下 1 2 3 4 5
- 高效可伸缩的结果缓存
shuizhaosi888
高效可伸缩的结果缓存
/**
* 要执行的算法,返回结果v
*/
public interface Computable<A, V> {
public V comput(final A arg);
}
/**
* 用于缓存数据
*/
public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
- 三点定位的算法
haoningabc
c算法
三点定位,
已知a,b,c三个顶点的x,y坐标
和三个点都z坐标的距离,la,lb,lc
求z点的坐标
原理就是围绕a,b,c 三个点画圆,三个圆焦点的部分就是所求
但是,由于三个点的距离可能不准,不一定会有结果,
所以是三个圆环的焦点,环的宽度开始为0,没有取到则加1
运行
gcc -lm test.c
test.c代码如下
#include "stdi
- epoll使用详解
jimmee
clinux服务端编程epoll
epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中,很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中,有了一种替换它的机制,就是epoll。相比于select,epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中,它是采用轮询来处理的,轮询的fd数目越多,自然耗时越多。并且,在linu
- Hibernate对Enum的映射的基本使用方法
linzx0212
enumHibernate
枚举
/**
* 性别枚举
*/
public enum Gender {
MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2);
private Gender(int i) {
this.i = i;
}
private int i;
public int getI
- 第10章 高级事件(下)
onestopweb
事件
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- 孙子兵法
roadrunners
孙子兵法
始计第一
孙子曰:
兵者,国之大事,死生之地,存亡之道,不可不察也。
故经之以五事,校之以计,而索其情:一曰道,二曰天,三曰地,四曰将,五
曰法。道者,令民于上同意,可与之死,可与之生,而不危也;天者,阴阳、寒暑
、时制也;地者,远近、险易、广狭、死生也;将者,智、信、仁、勇、严也;法
者,曲制、官道、主用也。凡此五者,将莫不闻,知之者胜,不知之者不胜。故校
之以计,而索其情,曰
- MySQL双向复制
tomcat_oracle
mysql
本文包括:
主机配置
从机配置
建立主-从复制
建立双向复制
背景
按照以下简单的步骤:
参考一下:
在机器A配置主机(192.168.1.30)
在机器B配置从机(192.168.1.29)
我们可以使用下面的步骤来实现这一点
步骤1:机器A设置主机
在主机中打开配置文件 ,
- zoj 3822 Domination(dp)
阿尔萨斯
Mina
题目链接:zoj 3822 Domination
题目大意:给定一个N∗M的棋盘,每次任选一个位置放置一枚棋子,直到每行每列上都至少有一枚棋子,问放置棋子个数的期望。
解题思路:大白书上概率那一张有一道类似的题目,但是因为时间比较久了,还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子,并且消耗k步的概率(k≤i∗j),因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上,同理