- webUI自动化之基本框架搭建(python + selenium + unittest)_python ui自动框架
2401_84140628
2024年程序员学习自动化pythonselenium
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Python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升的进阶课
- MySQL字段约束条件,外键约束条件,表关系
Yietong309
MySQL数据库mysql数据库开发语言
目录字符编码与配置文件统一字符编码存储引擎修改存储引擎的方式自定义选项存储引擎不同存储引擎产生的表文件有几个?MERGEInnoDBArchiveBLACKHOLEblackhole与memory存取数据的特征Blackhole:丢弃写操作,读操作会返回空内容Memory:置于内存的表创建表的完整语法字段类型之整型字段类型之浮点型字段类型之字符类型字段类型之枚举与集合字段类型之日期类型约束条件自增
- GPU介绍之GPU监控中,如何确定GPU忙碌程度
借雨醉东风
热点追踪人工智能大数据
关注我,持续分享逻辑思维&管理思维&面试题;可提供大厂面试辅导、及定制化求职/在职/管理/架构辅导;推荐专栏《10天学会使用asp.net编程AI大模型》,目前已完成所有内容。一顿烧烤不到的费用,让人能紧跟时代的浪潮。从普通网站,到公众号、小程序,再到AI大模型网站。干货满满。学成后可接项目赚外快,绝对划算。不仅学会如何编程,还将学会如何将AI技术应用到实际问题中,为您的职业生涯增添一笔宝贵的财富
- HarmonyOS状态管理之组件通讯
秃顶老男孩.
harmonyos华为ui
状态管理(组件通讯)1:概述在使用状态管理之前,我们所构建的页面大多数为静态页面,如果希望构建一个动态的,有交互的界面,就要引用‘状态’的概念状态的概念:在ArkUI框架中,UI是程序运行的结果,用户构建了一个UI模型,其中运行时的状态为参数,当参数改变时,UI作为返回的结果,也会随之发生了改变,这些运行的变化所带来的UI重新渲染,在ArkUI中统称为状态管理机制(什么是状态管理机制)自定义组件拥
- 探索前沿AI技术:什么是LLM框架?什么是Agent应用?什么是Workflow架构?一篇文章带你全部搞懂
大模型学习路线
大模型人工智能架构llmagentai大模型agi
探索前沿AI技术:什么是LLM框架?什么是Agent应用?什么是Workflow架构?前排提示,文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦!文章目录探索前沿AI技术:什么是LLM框架?什么是Agent应用?什么是Workflow架构?摘要引言正文LLM框架:定义与重要性什么是LLM框架?详细的知识点讲解和分析详细的代码案例详细的操作命令Agent应用:智能与自动化什么是Agent应用?知识点讲解代码
- 大模型介绍
詹姆斯爱研究Java
spring
大模型(LargeModel)指的是拥有庞大参数量的机器学习模型。由于具有更多的参数,大模型能够更好地拟合复杂的数据和模式,从而提供更准确的预测和更好的性能。大模型的参数量通常远远超过常规模型,可以达到数百万甚至数十亿个参数。这些参数通常通过深度神经网络(DeepNeuralNetwork)来表示,包括多个隐藏层和大量的神经元。大模型的训练需要大量的计算资源和数据。通常,它们需要在多个GPU或TP
- gaussdb大表查询性能慢的解决思路
_Evelyn
大数据gaussdb
一、引言1.背景介绍数字化和智能化转型是经济发展的新动力。而面对国外对中国数据库市场的长期垄断,人们对于中国自研数据库的需求越来越普遍,高斯数据库成为许多企业的选择之一。在经营分析5G智慧加油站项目项目中,我接触到高斯数据库,并使用它来进行数据的存储和查询。高斯数据库是以PostgreSQL为内核进行开发的一款数据库产品,其具备了PostgreSQL的高并发特性,又具有很强的通用性,支持行和列两种
- 基于深度学习的极端天气预测全解析与实战指南:基于MetNet 模型
AI_DL_CODE
深度学习人工智能MetNet天气预测python
摘要:本文全面解析了基于深度学习的极端天气预测,重点介绍了MetNet模型。首先,文章阐述了极端天气预测的重要性和传统天气预报的局限性。接着,详细介绍了MetNet模型的基本架构、特点以及与其他气象预测模型的对比。然后,通过实战案例展示了MetNet模型在极端降雨天气预测中的应用,包括数据准备、模型搭建与训练、模型评估与预测。最后,文章总结了MetNet模型的优势与挑战,并展望了深度学习在气象领域
- 深度解析:Python与TensorFlow在日平均气温预测中的应用——LSTM神经网络实战
AI_DL_CODE
python神经网络tensorflowLSTM气温预测RNN
文章目录1.引言1.1研究背景与意义1.2研究目标与问题定义2.概念解析2.1Python语言简介2.2TensorFlow框架概述2.3LSTM神经网络原理3.原理详解3.1时间序列分析基础3.1.1时间序列的组成3.1.2时间序列分析方法3.2LSTM在时间序列分析中的应用3.2.1LSTM的优势3.2.2LSTM的结构3.3日平均气温预测的数学模型3.3.1ARIMA模型3.3.2LSTM模
- MPP-大规模并行处理
quanzaiwoxin1
1、什么是MPP?MPP(MassivelyParallelProcessing),即大规模并行处理,在数据库非共享集群中,每个节点都有独立的磁盘存储系统和内存系统,业务数据根据数据库模型和应用特点划分到各个节点上,每台数据节点通过专用网络或者商业通用网络互相连接,彼此协同计算,作为整体提供数据库服务。非共享数据库集群有完全的可伸缩性、高可用、高性能、优秀的性价比、资源共享等优势。简单来说,MPP
- 国自然青年项目|基于多模态影像组学的乳腺癌分子分型预测研究|基金申请·25-01-20
罗小罗同学
基金申请医学人工智能人工智能国自然
小罗碎碎念今天和大家分享一份国自然青年项目,项目执行期为2021-2023年,直接费用为24万。项目聚焦乳腺癌分子分型预测,综合运用多模态组学数据、影像组学技术和深度学习技术。研究内容包括跨模态医学图像分割、多模态特征提取与融合、模型设计与系统研发。通过提出一系列创新算法,如基于类别中心原型对齐器的图像分割算法、基于自注意力机制与生成对抗网络的聚类算法等,实现了对乳腺癌分子分型的高精度预测,并开发
- 使用 PyTorch 从头开始构建您自己的 Llama 3 架构
子然在打码
pytorchllama人工智能
https://www.aisolink.com/build-your-own-llama-3-architecture-from-scratch-using-pytorch全文摘要本文提供了一个详细的指南,介绍如何使用PyTorch从头开始构建Llama3模型的完整架构,并对自定义数据集进行训练和推理。文章涵盖了构建输入块、解码器块和输出块的步骤,并提供了相应的代码示例。最终目标是构建一个功能齐
- Linux TCP 之 RTT 采集与 RTO 计算
dog250
linuxtcp/ip运维
我们来看看LinuxTCP采集RTT的函数tcp_rtt_estimator,看注释,充满了胶着。但在那个谨慎的年代,这些意味着什么?RTT最初仅用于RTO的计算而不是用于调速,RTO的计算存在两个问题,如果过估,影响效率,如果低估,则会造成无效重传,但这都不是大问题,大问题是TCPACK只提供给你那么多信息,你能如何利用好它。TCPACK时钟允许你测量RTT,但你又如何基于它计算RTO呢。大数定
- 自动化测试覆盖率提升的关键步骤
JD技术委员会
自动化
自动化测试覆盖不足的问题可以通过增加测试用例的数量和质量、引入代码覆盖率分析工具、加强团队的测试意识和技能、优化测试框架和工具、自动化测试与手动测试相结合等方式来解决。其中,引入代码覆盖率分析工具是关键,它可以帮助我们精准地识别未被测试的代码部分,从而有针对性地补充测试用例,提高测试覆盖率。一、增加测试用例的数量和质量自动化测试覆盖不足,往往是因为测试用例数量不够或质量不高。丰富测试用例库,能够覆
- 大模型的RAG微调与Agent:提升智能代理的效率与效果
WeeJot
人工智能人工智能
目录编辑引言RAG模型概述检索阶段生成阶段RAG模型的微调数据集选择损失函数设计微调策略超参数调整RAG模型在智能代理中的应用客户服务信息检索内容创作决策支持:结论引言在人工智能的快速发展中,大型预训练模型(LLMs)已经成为推动技术进步的关键力量。这些模型通过在海量数据上的预训练,掌握了丰富的语言知识和模式识别能力,从而在多种自然语言处理任务上展现出卓越的性能。然而,预训练模型的通用性也意味着它
- 深入浅出的聊聊 Agent
程序员鑫港
人工智能数据库知识图谱深度学习机器学习
今天,我想和你一起聊聊Agent(智能体),从它的起源、特点,到关键的知识点,以及现实中的应用和实现原理。希望能帮助你更深入地了解这个既有趣又重要的领域。前排提示,文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦!一、Agent的起源1.什么是Agent你可能会问,Agent到底是什么呢?简单来说,Agent就是能够在一定环境中自主感知、决策和行动的实体。它可以是一个软件程序、一个机器人,甚至是一个复杂的
- Mybatis-plus 多租户插件
YaYicho
mybatisjava
前言本篇主要分析Mybatis-plus多租户插件,然后根据多租户插件在延伸到其他场景案例Mybatis-plus官网对多租户插件已有详细讲解,这里就不在附上使用案例。源码分析MybatisPlus官方是由TenantLineInnerInterceptor这个拦截器进行多租户功能处理,所以,本篇章主要对TenantLineInnerInterceptor这个类的讲解。TenantLineInne
- MySQL 基础篇
睫毛进眼睛了!
SQLmysql
文章目录MySQL基础篇1.数据库概述1.1.表、记录、字段1.2.表的关联关系1.2.1.一对一关联(one-to-one)1.2.2.一对多关联(ont-to-many)1.2.3.多对多关联(mant-to-many)2.SQL之SELECT2.1.基本规则2.2.基本语法2.3.运算符2.3.1.算术运算符2.3.2.比较运算符2.3.3.逻辑运算符2.3.4.位运算符2.3.5.运算符优
- 安装盒子or搭建机房
黑石云
边缘计算
1选择做PCDN时是安装盒子还是搭建机房,取决于您的业务规模、预算、技术需求以及长期战略。以下是针对这两种方案的详细分析和建议,帮助您做出最适合的选择:安装盒子(家庭用户设备或小型服务器)优点初期成本低:购买和安装家用设备或小型服务器的成本相对较低,适合预算有限的情况。易于部署:无需复杂的基础设施建设,可以迅速上线使用,适合快速测试或小规模启动项目。灵活性高:可以根据业务发展灵活调整设备数量,容易
- 边缘计算应用十大领域
黑石云
边缘计算
边缘计算解决了互联网的网速问题,作为实现边缘计算的基础,那边缘计算是5G与产业互联网、物联网时代的重要技术支撑,也正迎来广阔的增长空间。那么现在我们生活中有哪些领域正在使用边缘计算呢?今天我们来盘点一下我们身边正在使用边缘计算技术的十大领域。第一,智能交通领域,这个领域即将展现出巨大的价值。它们能够在边缘端直接进行实时数据的处理,无论是交通的流量还是交通的事故,这些摄像头都能够精准的捕捉并且分析相
- 服务器与机顶盒
黑石云
边缘计算
在PCDN(P2PCDN,即点对点内容分发网络)中,服务器相比盒子具有更高的风险,这主要是由于它们在性能、资源利用、应用场景以及运营方式上的差异所导致的。以下是对这一问题的详细分析:一、性能与资源利用差异服务器:性能强大,能够处理大规模的数据处理和并发访问。资源利用高效且灵活,可以根据需要进行横向或纵向扩展。在处理大规模数据时可能需要更多的带宽资源。盒子(通常指PCDN盒子):可以理解为微型小主机
- 交换机与路由器的区别
黑石云
边缘计算
交换机和路由器是网络中的两种关键设备,它们各自承担不同的功能,主要区别体现在以下几个方面:一、工作层次与功能交换机:工作层次:交换机主要工作在OSI模型的第二层,即数据链路层。功能:交换机用于在局域网(LAN)内的不同设备之间进行数据的转发和交换。它通过学习和转发数据帧的方式来实现多个设备之间的通信,能够根据数据包的MAC地址进行数据的无冲突传输,提高网络传输的效率和稳定性。路由器:工作层次:路由
- 无限流量卡与无线网络跑pcdn
黑石云
边缘计算
对于无限流量卡和无线网络是否可以用于PCDN(PeerContentDeliveryNetwork,即点对点内容分发网络)的问题,以下是对两者的详细分析:无限流量卡理论可行性:无限流量卡提供了理论上不受限制的数据使用量,这看似满足了PCDN需要大量数据传输的需求。然而,需要注意的是,尽管流量是无限的,但运营商可能会对上传速度或上传量进行限制,以防止滥用。实际操作:无限流量卡的实际使用效果可能受到运
- 【LLM】Ollama:本地大模型 WebAPI 调用
T0uken
python开发语言
Ollama快速部署安装Docker:从Docker官网下载并安装。部署Ollama:使用以下命令进行部署:dockerrun-d-p11434:11434--nameollama--restartalwaysollama/ollama:latest进入容器并下载qwen2.5:0.5b模型:进入Ollama容器:dockerexec-itollamabash在容器内下载模型:ollamapull
- 渗透测试之webshell 蚁剑 流量分析 特性分析 抓包分析
浩浩测试一下
网络安全安全系统安全web安全安全架构网络攻击模型
目录蚁剑是什么特性简介:蚁剑流量特征两大特征流量分析分析UserAgent数据内容解码分析总结蚁剑是什么蚁剑(AntSword)是一款开源的跨平台WebShell管理工具特性简介:AntSword(蚁剑)是一款开源的网络安全工具,常用于网络渗透测试和攻击。它可以远程连接并控制被攻击计算机,执行命令、上传下载文件等操作。蚁剑与网站进行数据交互的过程中发送的数据是经过编码器编码后再发送支持的编码方式有
- Redis架构
zyz176
Redis架构Redis是一个单线程的架构单线程和多线程:单线程效率低,安全多线程效率高,有线程安全问题简化了数据结构和算法的实现:Redis采用了事件模型的机制I/O多路复用机制(Linux处理文件读取的机制)单线程异步回调:node.jsRedis是一个单线程,为什么效率还这么高?redis是基于内存的,他的读取速度本身就很快使用单线程,避免了cpu对线程的切换,在一点程度上提高了效率redi
- java快速入门之判断与循环
天启互联网工作室
java开发语言
一、流程控制语句在一个程序执行的过程中,各条语句的执行顺序对程序的结果是有直接影响的。所以,我们必须清楚每条语句的执行流程。而且,很多时候要通过控制语句的执行顺序来实现我们想要的功能。1.1流程控制语句分顺序结构判断和选择结构(if,switch)循环结构(for,while,do…while)二、判断语句:if语句2.1if语句格式1格式1:if(关系表达式){语句体;}执行流程:①首先计算关系
- YOLOv10改进,YOLOv10改进主干网络为GhostNetV3(2024年华为的轻量化架构,全网首发),助力涨点
挂科边缘
YOLOv10改进YOLO计算机视觉目标检测人工智能python深度学习
摘要GhostNetV3是由华为诺亚方舟实验室的团队发布的,于2024年4月发布。摘要:紧凑型神经网络专为边缘设备上的应用设计,具备更快的推理速度,但性能相对适中。然而,紧凑型模型的训练策略目前借鉴自传统模型,这忽略了它们在模型容量上的差异,可能阻碍紧凑型模型的性能提升。在本文中,通过系统地研究不同训练成分的影响,我们介绍了一种用于紧凑型模型的强大训练策略。我们发现,适当的重参数化和知识蒸馏设计对
- OpenBayes 一周速览|微软 Phi-4 发布,降低更多成本实现高效推理;Terra 时空数据集上线
公共资源速递5个数据集:Terra多模态时空数据集ChineseCouplets中文对联数据集AqueousSolubility无机化合物数据集HumanLikeDPODataset大模型对话微调数据集SentimentandEmotionAnalysisDataset情感情绪分析数据集4个教程:一键部署Phi-4Docling:文档解析神器一键部署QVQ-72B-preview铅笔素描风格文生图
- 2024年AI浪潮:基础设施重构、模型演进与挑战并存
前端
2024年,人工智能领域呈现出蓬勃发展的景象,投资持续增长、基础设施发生变革,技术应用加速落地。各大科技公司和初创企业纷纷涌入,试图在这一充满机遇的领域分一杯羹。本文将深入探讨2024年AI发展的三大核心趋势:AI基础设施的重构、模型发展的新趋势以及AI发展带来的挑战,并重点关注企业如何从AI投资中获得回报,以及AI智能体技术的巨大潜力。选择合适的AI代码生成器将成为企业提升效率的关键。AI基础设
- 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