- 从零开始学机器学习——构建一个推荐web应用
努力的小雨
机器学习机器学习前端人工智能
首先给大家介绍一个很好用的学习地址:https://cloudstudio.net/columns今天,我们终于将分类器这一章节学习完活了,和回归一样,最后一章节用来构建web应用程序,我们会回顾之前所学的知识点,并新增一个web应用用来让模型和用户交互。所以今天的主题是美食推荐。美食推荐Web应用程序首先,请不要担心,本章节并不会涉及过多的前端知识点。我们此次的学习重点在于机器学习本身,因此我们
- 【2025年春季】全国CTF夺旗赛-从零基础入门到竞赛,看这一篇就稳了!
白帽子凯哥
web安全学习安全CTF夺旗赛网络安全
基于入门网络安全/黑客打造的:黑客&网络安全入门&进阶学习资源包目录一、CTF简介二、CTF竞赛模式三、CTF各大题型简介四、CTF学习路线4.1、初期1、html+css+js(2-3天)2、apache+php(4-5天)3、mysql(2-3天)4、python(2-3天)5、burpsuite(1-2天)4.2、中期1、SQL注入(7-8天)2、文件上传(7-8天)3、其他漏洞(14-15
- 【前端入门】应该了解和知道的几个国内外前端开发资源网站
爱上大树的小猪
前端
与大家分享一下几个国内外前端开发资源网站国际资源MDNWebDocs(MozillaDeveloperNetwork)用途:MDN是Web技术领域最全面的文档库之一,涵盖了HTML、CSS、JavaScript以及浏览器API等。链接:https://developer.mozilla.orgW3Schools用途:适合初学者学习Web技术,提供从基础到进阶的教程,同时还有在线练习环境。链接:ht
- [官文翻译]Flutter状态管理库Riverpod - 所有的Provider - StateProvider
2401_84166236
2024年程序员学习flutter
先自我介绍一下,小编浙江大学毕业,去过华为、字节跳动等大厂,目前阿里P7深知大多数程序员,想要提升技能,往往是自己摸索成长,但自己不成体系的自学效果低效又漫长,而且极易碰到天花板技术停滞不前!因此收集整理了一份《2024年最新HarmonyOS鸿蒙全套学习资料》,初衷也很简单,就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。既有适合小白学习的零基础资料,也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提
- Python自动化炒股:利用XGBoost和LightGBM进行股票市场预测的实战案例
云策量化
Python自动化炒股量化投资量化软件python量化交易QMTPTrade量化炒股量化投资deepseek
推荐阅读:《程序化炒股:如何申请官方交易接口权限?个人账户可以申请吗?》Python自动化炒股:利用XGBoost和LightGBM进行股票市场预测的实战案例在当今快节奏的金融市场中,自动化交易和预测模型成为了投资者和交易者的重要工具。Python以其强大的数据处理能力和丰富的机器学习库,成为了实现这些模型的首选语言。本文将带你了解如何使用XGBoost和LightGBM这两个流行的机器学习算法来
- AI大模型学习路线:从入门到精通的完整指南【2025最新】
AI大模型-大飞
人工智能学习大模型LLMAI程序员大模型学习
引言近年来,以GPT、BERT、LLaMA等为代表的AI大模型彻底改变了人工智能领域的技术格局。它们不仅在自然语言处理(NLP)任务中表现卓越,还在计算机视觉、多模态交互等领域展现出巨大潜力。本文旨在为开发者、研究者和技术爱好者提供一条清晰的学习路径,帮助读者逐步掌握大模型的核心技术并实现实际应用。一、基础阶段:构建知识体系数学与理论基础线性代数:矩阵运算、特征值与奇异值分解是大模型参数优化的基础
- 【sklearn 04】DNN、CNN、RNN
@金色海岸
sklearndnncnn
DNNDNN(DeepNeuralNetworks,深度神经网络)是一种相对浅层机器学习模型具有更多参数,需要更多数据进行训练的机器学习算法CNNCNN(convolutionalNeuralNetworks,卷积神经网络)是一种从局部特征开始学习并逐渐整合的神经网络。卷积神经网络通过卷积层来进行特征提取,通过池化层进行降维,相比较全连接的神经网络,卷积神经网络降低了模型复杂度,减少了模型的参数,
- 【sklearn 02】监督学习、非监督下学习、强化学习
@金色海岸
sklearn学习人工智能
监督学习、非监督学习、强化学习**机器学习通常分为无监督学习、监督学习和强化学习三类。-第一类:无监督学习(unsupervisedlearning),指的是从信息出发自动寻找规律,分析数据的结构,常见的无监督学习任务有聚类、降维、密度估计、关联分析等。-第二类:监督学习(supervisedlearning),监督学习指的是使用带标签的数据去训练模型,并预测未知数据的标签。监督学习有两种,当预测
- 2025-03-15 学习记录--C/C++-PTA 练习3-4 统计字符
小呀小萝卜儿
学习-C/C++学习c语言
合抱之木,生于毫末;九层之台,起于累土;千里之行,始于足下。一、题目描述⭐️练习3-4统计字符本题要求编写程序,输入10个字符,统计其中英文字母、空格或回车、数字字符和其他字符的个数。输入格式:输入为10个字符。最后一个回车表示输入结束,不算在内。输出格式:在一行内按照letter=英文字母个数,blank=空格或回车个数,digit=数字字符个数,other=其他字符个数的格式输出。输入样例:a
- 2025-03-13 学习记录--C/C++-PTA 练习2-9 整数四则运算
小呀小萝卜儿
学习-C/C++学习c语言
合抱之木,生于毫末;九层之台,起于累土;千里之行,始于足下。一、题目描述⭐️练习2-9整数四则运算本题要求编写程序,计算2个正整数的和、差、积、商并输出。题目保证输入和输出全部在整型范围内。输入格式:输入在一行中给出2个正整数A和B。输出格式:在4行中按照格式“A运算符B=结果”顺序输出和、差、积、商。输入样例:32输出样例:3+2=53-2=13*2=63/2=1二、代码(C语言)⭐️#incl
- 跨域视线估计的协同对比学习(重点针对局部对比学习解释)
阳光明媚大男孩
学习人工智能
跨域视线估计的协同对比学习1.问题表述在视线估计领域中,跨域问题是指当训练数据和测试数据来自不同的领域(如不同的个体、光照条件、拍摄设备等)时,模型性能会显著下降。这种性能下降主要是因为不同领域之间的差异导致模型难以泛化。为了解决这一问题,新方法(CrossGazeGeneralization,CGaG)旨在通过特征解耦的方式减少领域差异对视线估计的影响,从而提高模型在跨域情况下的准确性和稳定性。
- c++与c语言的区别是什么?
pythoncainiao221
c++c语言开发语言
1、类型不同C语言是面向过程的,而C++是面向对象的。2、函数库不同C语言的标准的函数库很松散,而C++对于大多数的函数都是集成的很紧密。3、结构不同C语言中结构只有成员变量,而在C++中结构中,可以有成员变量和成员函数。它们的区别是c++是在C语言基础上发展起来的,根据开发过程中遇到的需求,它引入了很多新的特性。如果你不走C/C++方向,直接学习Java就可以了,相同的待遇下,选择简单的更好。当
- 从LLM出发:由浅入深探索AI开发的全流程与简单实践(全文3w字)
码事漫谈
AI人工智能
文章目录第一部分:AI开发的背景与历史1.1人工智能的起源与发展1.2神经网络与深度学习的崛起1.3Transformer架构与LLM的兴起1.4当前AI开发的现状与趋势第二部分:AI开发的核心技术2.1机器学习:AI的基础2.1.1机器学习的类型2.1.2机器学习的流程2.2深度学习:机器学习的进阶2.2.1神经网络基础2.2.2深度学习的关键架构2.3Transformer架构:现代LLM的核
- 漫画算法python篇pdf_用Python抓取漫画并制作mobi格式电子书
jian bao
漫画算法python篇pdf
想看某一部漫画,但是用手机看感觉屏幕太小,用电脑看吧有太不方面。正好有一部Kindle,决定写一个爬虫把漫画爬取下来,然后制作成mobi格式的电子书放到kindle里面看。本人对于Python学习创建了一个小小的学习圈子,为各位提供了一个平台,大家一起来讨论学习Python。欢迎各位到来Python学习群:943752371一起讨论视频分享学习。Python是未来的发展方向,正在挑战我们的分析能力
- Spring Boot 脚手架搭建:新姿势
墨瑾轩
一起学学Java【一】springboot后端java
关注墨瑾轩,带你探索编程的奥秘!超萌技术攻略,轻松晋级编程高手技术宝库已备好,就等你来挖掘订阅墨瑾轩,智趣学习不孤单即刻启航,编程之旅更有趣刨根问底:脚手架是什么?嘿,小伙伴们!今天咱们要聊的是如何搭建一个既漂亮又实用的SpringBoot脚手架。脚手架就像是盖房子时搭起的架子,它能帮助我们快速构建出项目的骨架,让我们可以更专注于业务逻辑的实现。那么,如何搭建这样一个脚手架呢?别急,咱们一步一
- 纳米尺度仿真软件:Quantum Espresso_(20).机器学习在QuantumEspresso中的应用
kkchenjj
分子动力学2机器学习人工智能模拟仿真仿真模拟分子动力学
机器学习在QuantumEspresso中的应用在现代材料科学和纳米技术的研究中,机器学习(ML)技术已经成为一种强大的工具,用于加速和优化量子力学计算。QuantumEspresso是一个广泛使用的开源软件包,用于进行第一性原理计算,特别是在纳米尺度材料的模拟中。本节将介绍如何将机器学习技术应用于QuantumEspresso,以提高计算效率、预测材料性质和优化结构。1.机器学习与第一性原理计算
- 深入探索Ajax技术与应用实践
Javen Fang
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:Ajax技术允许在不刷新整个页面的情况下进行网页内容的局部更新,大大提升了用户体验。文章详细解析了Ajax的核心组件和工作流程,并强调了其在Web开发中的重要性。此外,还探讨了Ajax的优点、应用场景以及在实际开发中需要注意的问题。通过学习Ajax,开发者可以设计出更加动态和高效的网页应用。1.Ajax技术概述和定义Ajax技术概述Ajax技术的核心在于其异步
- java实现卷积神经网络CNN(附带源码)
Katie。
Java实战项目java
Java实现卷积神经网络(CNN)项目详解目录项目概述1.1项目背景与意义1.2什么是卷积神经网络(CNN)1.3卷积神经网络的应用场景相关知识与理论基础2.1神经网络与深度学习概述2.2卷积操作与卷积层原理2.3激活函数与池化层2.4全连接层与损失函数2.5前向传播、反向传播与梯度下降项目需求与分析3.1项目目标3.2功能需求分析3.3性能与扩展性要求3.4异常处理与鲁棒性考虑系统设计与实现思路
- 推荐开源项目:Free Templates for AWS CloudFormation
褚知茉Jade
推荐开源项目:FreeTemplatesforAWSCloudFormationaws-cf-templateswiddix/aws-cf-templates:是一个包含各种AWSCloudFormation模板的存储库。适合查找和学习AWSCloudFormation模板的示例,以及用于构建自己的基础设施。特点是包含了许多AWS服务和功能的模板示例,可以快速地了解如何使用CloudFormati
- 探索AWS CloudFormation样本模板:构建云环境的新起点
劳泉文Luna
探索AWSCloudFormation样本模板:构建云环境的新起点aws-cloudformation-templatesawslabs/aws-cloudformation-templates:是一个包含各种AWSCloudFormation模板的存储库。适合查找和学习AWSCloudFormation模板的示例,以及用于构建自己的基础设施。特点是包含了许多AWS服务和功能的模板示例,可以快速地
- 批量安装 Python 库的脚本:提高python学习效率的第一步(附源码)
TAGRENLA
Interestingpythonprojectpython学习开发语言
批量安装Python库批量安装Python库的脚本:提高数据分析效率的一步(附源码)批量安装脚本前提条件使用pip:Python包管理工具批量安装脚本查看当前python解释器中安装的所有的库批量安装Python库的脚本:提高数据分析效率的一步(附源码)在现代数据分析领域,Python已成为一个不可或缺的工具。为了进行数据处理、分析、可视化和建模等任务,Python社区涌现出了众多强大的库和工具。
- K8S学习之基础二十八:k8s中的configMap
云上艺旅
K8S学习kubernetes学习容器云原生
k8s中的configMapconfigMap是k8s的资源对象,简称cm,用于保存非机密性的配置,数据可以用key/value键值对形式保存,也可以通过文件形式保存在部署服务的时候,每个服务都有自己的配置文件,如果一台服务器上部署多个服务:nginx、tomcat、apache等,那么这些配置都存在这个节点上,假如一台服务器不能满足线上高并发的要求,需要对服务器扩容,扩容之后的服务器还是需要部署
- kubernetes(K8S)学习(七):K8S之系统核心组件
꯭ 瞎꯭扯꯭蛋꯭
Kuberneteskubernetes学习容器
K8S之系统核心组件K8s系统核心组件1.1Master和Node1.2kubeadm1.3先把核心组件总体过一遍1.4Kubernetes源码查看方式1.5kubectl1.6APIServer1.7集群安全机制之APIServer1.8Scheduler1.9kubelet1.10kube-proxyK8s系统核心组件1.1Master和Node官网:https://kubernetes.io
- Python编码系列—Python代码重构:提升代码质量
学步_技术
Python编码python重构开发语言
欢迎来到我的技术小筑,一个专为技术探索者打造的交流空间。在这里,我们不仅分享代码的智慧,还探讨技术的深度与广度。无论您是资深开发者还是技术新手,这里都有一片属于您的天空。让我们在知识的海洋中一起航行,共同成长,探索技术的无限可能。探索专栏:学步_技术的首页——持续学习,不断进步,让学习成为我们共同的习惯,让总结成为我们前进的动力。技术导航:人工智能:深入探讨人工智能领域核心技术。自动驾驶:分享自动
- lua C语言api学习3 lua中调用C语言函数
刘阿去
lualuac语言学习
本文介绍如何在lua中如何调用自定义C语言函数1C函数要求Lua可以调用C语言函数,但这并不意味着Lua可以调用所有的C函数。当Lua调用C函数时,这个C函数必须遵循某种规则来获取参数和返回结果。此外,当Lua调用C函数时,我们必须注册该函数,即必须以一种恰当的方式为Lua提供该C函数的地址。所有在lua中注册的函数必须遵循下面原型。typedefint(*lua_CFunction)(lua_S
- Dubbo、SpringCloud框架学习
种豆走天下
dubbospringcloud学习
学习Dubbo和SpringCloud框架是微服务架构的一个重要部分。这两个框架在分布式系统中起着重要的作用,分别是阿里巴巴和Spring团队开发的。下面我将为你提供一些基础知识和学习路线,帮助你更好地理解和掌握这两个框架。1.Dubbo框架学习1.1什么是DubboDubbo是阿里巴巴开源的一款高性能的微服务框架。它提供了RPC(远程过程调用)、服务注册与发现、负载均衡、容错、监控等功能。Dub
- python 使用microsoft-Florence-2-base进行图片描述生成
哦里 哦里哦里给
AI大语言模型实战pythonmicrosoft开发语言
目录一、Florence-2简介二、代码实践三、多语言模型一、Florence-2简介Florence-2是一个先进的视觉基础模型,采用基于提示(prompt)的方式,处理广泛的视觉和视觉-语言任务。Florence-2能够解析简单的文本提示,执行如图像描述、物体检测和分割等任务。该模型利用FLD-5B数据集,该数据集包含54亿个注释,涵盖1.26亿张图像,用于掌握多任务学习。模型的序列到序列架构
- 从0到1构建AI深度学习视频分析系统--基于YOLO 目标检测的动作序列检查系统:(2)消息队列与消息中间件
shiter
人工智能系统解决方案与技术架构人工智能深度学习音视频
文章大纲原始视频队列Python内存视频缓存优化方案(4GB以内)一、核心参数设计二、内存管理实现三、性能优化策略四、内存占用验证五、高级优化技巧六、部署建议检测结果队列YOLO检测结果队列技术方案一、技术选型矩阵二、核心实现代码三、性能优化策略四、可视化方案对比五、部署建议逻辑判定队列时间片图论时间序列大模型引入参考文献原始视频队列想要在单机内存中缓存1-5分钟的视频片段,python技术栈的话
- LuaJIT 学习(4)—— FFI 语义
alenliu0621
LuaLuaLuaJIT
文章目录CLanguageSupportCTypeConversionRulesConversionsfromCtypestoLuaobjects例子:访问结构体成员ConversionsfromLuaobjectstoCtypesConversionsbetweenCtypes例子:修改结构体成员ConversionsforvarargCfunctionargumentsInitializers
- k8s系统学习路径
LCY133
kubernetes学习容器
学习Kubernetes(K8s)需要循序渐进,结合理论知识和实践操作。以下是学习Kubernetes的推荐步骤:1.先决条件•掌握容器基础:先学习Docker,理解容器化概念(镜像、容器、仓库)、Dockerfile编写和容器生命周期管理。•熟悉Linux基础:了解Linux命令行操作、网络、文件系统等。•了解云计算概念:如虚拟化、负载均衡、服务发现、分布式系统等。2.Kubernetes核心概
- 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