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蔚蓝不远
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这个题之所以记录是因为这是我写过考察图论知识最全面的一道算法题,题意不是很难读懂,考察到了图论中最短路径–Dijstkra算法,拓展到最短路径条数、最大权值、最短路径等。我认为拿它来复习图论中最短路径这个知识点还是比较适合的L2-001紧急救援(25分)题目描述作为一个城市的应急救援队伍的负责人,你有一张特殊的全国地图。在地图上显示有多个分散的城市和一些连接城市的快速道路。每个城市的救援队数量和每
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「已注销」
leetcode图论算法
目录1.岛屿数量1.1C++实现1.2Python实现1.3时空分析2.腐烂的橘子2.1C++实现2.2Python实现2.3时空分析3.课程表3.1C++实现3.2Python实现3.3时空分析4.实现Trie(前缀树)4.1C++实现4.2Python实现4.3时空分析1.岛屿数量原题链接:200.岛屿数量经典的FloodFill算法,可BFS也可DFS。这里以DFS为例,DFS不需要开方向数
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怀化第一深情
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DFS给定一个整数nn,将数字1∼n1∼n排成一排,将会有很多种排列方法。现在,请你按照字典序将所有的排列方法输出。输入格式共一行,包含一个整数nn。输出格式按字典序输出所有排列方案,每个方案占一行。数据范围1≤n≤71≤n≤7输入样例:3输出样例:123132213231312321#include#include#include#include#include#include#include#
- 力扣热题 100:图论专题经典题解析
剑走偏锋o.O
leetcode图论算法java学习笔记
文章目录一、岛屿数量(题目200)1.题目描述2.示例3.解题思路4.代码实现(Java)5.复杂度分析二、腐烂的橘子(题目994)1.题目描述2.示例3.解题思路4.代码实现(Java)5.复杂度分析三、课程表(题目207)1.题目描述2.示例3.解题思路4.代码实现(Java)5.复杂度分析四、实现Trie(前缀树)(题目208)1.题目描述2.示例3.解题思路4.代码实现(Java)5.复杂
- leetcode hot100 图论
yadanuof
yy的刷题之路leetcode图论深度优先
9️⃣图论200.岛屿数量给你一个由'1'(陆地)和'0'(水)组成的的二维网格,请你计算网格中岛屿的数量。岛屿总是被水包围,并且每座岛屿只能由水平方向和/或竖直方向上相邻的陆地连接形成。此外,你可以假设该网格的四条边均被水包围。题解:二维数组,遍历遇到当前值为1的,岛屿数加一,然后进行岛屿治理–dfs深度遍历当前值所在的岛屿,将该岛屿所在的其他值全部置为’2’,那么继续遍历时就不会重复计算cla
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Vacant Seat
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208.实现Trie(前缀树)Trie(发音类似"try")或者说前缀树是一种树形数据结构,用于高效地存储和检索字符串数据集中的键。这一数据结构有相当多的应用情景,例如自动补全和拼写检查。请你实现Trie类:Trie()初始化前缀树对象。voidinsert(Stringword)向前缀树中插入字符串word。booleansearch(Stringword)如果字符串word在前缀树中,返回tr
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weixin_39770712
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拓扑排序:力扣207.课程表你这个学期必须选修numCourses门课程,记为0到numCourses-1。在选修某些课程之前需要一些先修课程。先修课程按数组prerequisites给出,其中prerequisites[i]=[ai,bi],表示如果要学习课程ai则必须先学习课程bi。例如,先修课程对[0,1]表示:想要学习课程0,你需要先完成课程1。请你判断是否可能完成所有课程的学习?如果可以
- 图论-课程表
Vacant Seat
图论链表数据结构算法java
207.课程表你这个学期必须选修numCourses门课程,记为0到numCourses-1。在选修某些课程之前需要一些先修课程。先修课程按数组prerequisites给出,其中prerequisites[i]=[ai,bi],表示如果要学习课程ai则必须先学习课程bi。例如,先修课程对[0,1]表示:想要学习课程0,你需要先完成课程1。请你判断是否可能完成所有课程的学习?如果可以,返回true
- 54、图论-实现Trie前缀树
大树~~
leetcode热题100图论c#开发语言javaleetcode算法
思路:主要是构建一个trie前缀树结构。如果构建呢?看题意,应该当前节点对象下有几个属性:1、next节点数组2、是否为结尾3、当前值代码如下:classTrie{classNode{booleanend;Node[]nexts;publicNode(){end=false;nexts=newNode[26];}}publicNoderoot;publicTrie(){root=newNode()
- Day58 图论part08
2401_83448199
图论算法
拓扑排序精讲拓扑排序看上去很复杂,其实了解其原理之后,代码不难代码随想录importjava.util.*;publicclassMain{publicstaticvoidmain(String[]args){Scannersc=newScanner(System.in);intn=sc.nextInt();intm=sc.nextInt();List>last=newArrayList());}
- Day60 图论part10
2401_83448199
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今天大家会感受到Bellman_ford算法系列在不同场景下的应用。建议依然是:一刷的时候,能理解原理,知道Bellman_ford解决不同场景的问题,照着代码随想录能抄下来代码就好,就算达标。二刷的时候自己尝试独立去写,三刷的时候才能有一定深度理解各个最短路算法。Bellman_ford队列优化算法(又名SPFA)代码随想录importjava.util.*;publicclassMain{pu
- Day55 图论part05
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并查集理论基础并查集理论基础很重要,明确并查集解决什么问题,代码如何写,对后面做并查集类题目很有帮助。并查集理论基础|代码随想录总结1.并查集主要有两个功能:主要就是集合问题寻找根节点,函数:find(intu),也就是判断这个节点的祖先节点是哪个将两个节点接入到同一个集合,函数:join(intu,intv),将两个节点连在同一个根节点上判断两个节点是否在同一个集合,函数:isSame(intu
- DeepSeek影响网络安全行业?
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DeepSeek的出现为网络安全行业带来了深远的影响,既创造了新的机遇,也提出了新的挑战。以下从技术、应用场景、行业生态以及风险管理四个方面进行详细分析:一、机遇提升安全防护能力-威胁检测与响应:DeepSeek可以通过分析海量日志、网络流量和行为数据,快速识别异常行为和潜在威胁,显著缩短安全事件检测和响应时间(MTTD和MTTR)。自动化防御:将DeepSeek整合到安全系统中,可以实现自动化威
- 医图论文 CVPR‘24 | OmniMedVQA:用于医学大型视觉语言模型的新型大规模综合评估基准
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医学图像处理论文解读语言模型人工智能自然语言处理CVPR医学图像处理论文解读深度学习
论文信息题目:OmniMedVQA:ANewLarge-ScaleComprehensiveEvaluationBenchmarkforMedicalLVLMOmniMedVQA:用于医学大型视觉语言模型的新型大规模综合评估基准作者:YutaoHu,TianbinLi,QuanfengLu,WenqiShao,JunjunHe,YuQiao,PingLuo源码:https://github.com
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图论1图论(Graphtheory)是数学的一个分支,图是图论的主要研究对象。图(Graph)是由若干给定的顶点及连接两顶点的边所构成的图形,这种图形通常用来描述某些事物之间的某种特定关系。顶点用于代表事物,连接两顶点的边则用于表示两个事物间具有这种关系。1、图的理论基础图(Graph)用大写字母(如GGG)表示图,通常记为G=(V,E)G=(V,E)G=(V,E),其中VVV表示顶点集,EEE表
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一、负载均衡的概念负载均衡(LoadBalancing)是一种将工作负载(如网络流量、计算任务或数据请求)分配到多个资源(如服务器、计算节点或存储设备)的技术,目的是优化资源使用、最大化吞吐量、最小化响应时间,并避免单个资源过载。负载均衡广泛应用于计算机网络、分布式系统、云计算等领域。负载均衡的核心目标提高性能:通过将负载分配到多个资源,避免单个资源成为瓶颈,从而提高系统的整体性能。提高可用性:如
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在当今数字化浪潮中,网络安全愈发重要,云防火墙与Web应用防火墙作为网络安全防护的关键力量,备受关注。云防火墙定义云防火墙依托云计算技术而生,它并非传统意义上孤立存在于本地的防火墙设备,而是基于云计算平台构建的。借助云计算的分布式架构与弹性扩展能力,云防火墙能够为用户提供灵活、高效、可扩展的网络安全防护服务,轻松应对大规模网络流量的实时监测与管控。架构策略管理模块,它负责制定和管理防火墙的访问控制
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代码随想录学习记录算法图论
101.孤岛的总面积//思路大概是先计算面积,然后如果有接触路面就返回false。可能稍微多余算了太多无用面积。#includeusingnamespacestd;voidsum(vector>&finded,constvector>&graph,inta,intb,int&result,bool&Ifisland){if(agraph.size()-1||b>graph[0].size()-1)
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拓扑学
——四色定理的解析与证明(完整版)###**引言**四色定理自1852年诞生以来,始终是图论与拓扑学领域的核心难题。其简洁的表述——“任何平面地图仅需四种颜色即可实现邻接区域异色”——与证明过程的复杂性形成鲜明对比。1976年,Appel与Haken通过计算机穷举约1500种不可约构形,首次给出确定性证明,却因依赖机器验证引发了数学哲学层面的长期争议。此后,数学家们不断寻求更直观、更具构造性的证明
- “八皇后问题”解题思路与 C 语言代码实现
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技术算法c语言算法八皇后问题解题思路
简介“八皇后问题”是一个经典的算法问题,也是回溯算法的典型应用案例。它的目标是在一个8×8的国际象棋棋盘上放置八个皇后,使得任意两个皇后都不能互相攻击,即不能处于同一行、同一列或同一斜线上。问题背景提出:由德国数学家马克斯·贝瑟尔于1848年提出,后经高斯等数学家研究。解的数量:高斯最初认为有76种解,后来通过图论方法确定共有92种不同的摆放方式。扩展:该问题可推广为“n皇后问题”,即在n×n的棋
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在图论(GraphTheory)中,异构图(HeterogeneousGraph)和同构图(HomogeneousGraph)是两种不同的图结构概念,它们的主要区别在于节点和边的类型是否单一。1.异构图(HeterogeneousGraph)定义:异构图是指节点类型和/或边类型不同的图,通常用于建模具有多种实体和关系的复杂系统。例如,在社交网络、知识图谱、生物网络等领域,数据往往包含多个类别的实体
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代码随想录学习记录深度优先算法图论
98.所有可达路径//DFS#includeusingnamespacestd;vector>result;vectorpath;voiddfs(constvector>&graph,inti,inttarget){if(i==target){result.push_back(path);return;}for(intnums:graph[i]){path.push_back(nums);dfs(
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《代码随想录第五十五天》——图论基础、深度搜索理论基础、所有可达路径、广度搜索理论基础本篇文章的所有内容仅基于C++撰写。1.图论基础1.1概念种类分为有向图和无向图,无权值图和加权图度有几条便连接节点,该节点就有几度有向图中,出度是节点指向其他节点的边个数;入度是其他节点指向该节点的边个数连通性节点互相到达称为连通图,节点不能互相到达称为非连通图。在有向图中,所有节点可以相互到达被称为强连通图。
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目录无负权单源最短路径迪杰斯特拉算法(dijkstra)朴素版迪杰斯特拉小根堆优化版本dijkstra有负权的图的单源最短路径SPFA总结无负权单源最短路径在处理图论相关问题时,经常会遇到求一点到其他点的最短距离是多少的问题,很多实际应用场景的题目也可以转化成求最短路的问题,这里我们先来了解没有负权的图的最短路问题.迪杰斯特拉算法(dijkstra)迪杰斯特拉算法是由dijkstra提出的,它的主
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99.岛屿数量注意深搜的两种写法,熟练掌握这两种写法以及知道区别在哪里,才算掌握的深搜。注意广搜的两种写法,第一种写法为什么会超时,如果自己做的录友,题目通过了,也要仔细看第一种写法的超时版本,弄清楚为什么会超时,因为你第一次幸运没那么想,第二次可就不一定了。代码随想录深度搜索,定义上下左右四个方向,找到一个第一个邻接矩阵就递归该点的上下左右,避免重复计算。版本一:direction=[[0,1]
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#LeetCode热题100算法深度优先
题目链接:200.岛屿数量-力扣(LeetCode)考察图的遍历,从岛上上下左右能到达的地方都是这个岛首先需要判断图的边界,然后再上下左右继续深度遍历,并把遍历到的标记为已访问,可以原地修改图做标记对于这道题来说,从是1的地方深度遍历,改写可以到达的地方,这样就是一个岛屿,如果还有1,说明还有岛屿classSolution{public:introws,columns;vector>grid;bo
- 刷题记录 HOT100 图论-1:200. 岛屿数量
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刷题笔记HOT100图论leetcode算法数据结构笔记深度优先广度优先
题目:200.岛屿数量难度:中等给你一个由'1'(陆地)和'0'(水)组成的的二维网格,请你计算网格中岛屿的数量。岛屿总是被水包围,并且每座岛屿只能由水平方向和/或竖直方向上相邻的陆地连接形成。此外,你可以假设该网格的四条边均被水包围。示例1:输入:grid=[["1","1","1","1","0"],["1","1","0","1","0"],["1","1","0","0","0"],["0
- 代码随想录-- 第一天图论 --- 岛屿的数量
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99统计岛屿的数量c++99.岛屿数量#include#include#includeusingnamespacestd;structMGraph{intnumVertices,numEdges;vector>Edge;};intdir[4][2]={{1,0},{0,1},{-1,0},{0,-1}};voiddfs(MGraph&mGraph,vector>&visited,intx,inty
- 图论-腐烂的橘子
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994.腐烂的橘子在给定的mxn网格grid中,每个单元格可以有以下三个值之一:值0代表空单元格;值1代表新鲜橘子;值2代表腐烂的橘子。每分钟,腐烂的橘子周围4个方向上相邻的新鲜橘子都会腐烂。返回直到单元格中没有新鲜橘子为止所必须经过的最小分钟数。如果不可能,返回-1。```**输入**:二维数组**输出**:最短时间**思路**:看过题解本题使用BFS,广度优先算法,首先遍历数组,找到所有的“2
- java封装继承多态等
麦田的设计者
javaeclipsejvmcencapsulatopn
最近一段时间看了很多的视频却忘记总结了,现在只能想到什么写什么了,希望能起到一个回忆巩固的作用。
1、final关键字
译为:最终的
&
- F5与集群的区别
bijian1013
weblogic集群F5
http请求配置不是通过集群,而是F5;集群是weblogic容器的,如果是ejb接口是通过集群。
F5同集群的差别,主要还是会话复制的问题,F5一把是分发http请求用的,因为http都是无状态的服务,无需关注会话问题,类似
- LeetCode[Math] - #7 Reverse Integer
Cwind
java题解MathLeetCodeAlgorithm
原题链接:#7 Reverse Integer
要求:
按位反转输入的数字
例1: 输入 x = 123, 返回 321
例2: 输入 x = -123, 返回 -321
难度:简单
分析:
对于一般情况,首先保存输入数字的符号,然后每次取输入的末位(x%10)作为输出的高位(result = result*10 + x%10)即可。但
- BufferedOutputStream
周凡杨
首先说一下这个大批量,是指有上千万的数据量。
例子:
有一张短信历史表,其数据有上千万条数据,要进行数据备份到文本文件,就是执行如下SQL然后将结果集写入到文件中!
select t.msisd
- linux下模拟按键输入和鼠标
被触发
linux
查看/dev/input/eventX是什么类型的事件, cat /proc/bus/input/devices
设备有着自己特殊的按键键码,我需要将一些标准的按键,比如0-9,X-Z等模拟成标准按键,比如KEY_0,KEY-Z等,所以需要用到按键 模拟,具体方法就是操作/dev/input/event1文件,向它写入个input_event结构体就可以模拟按键的输入了。
linux/in
- ContentProvider初体验
肆无忌惮_
ContentProvider
ContentProvider在安卓开发中非常重要。与Activity,Service,BroadcastReceiver并称安卓组件四大天王。
在android中的作用是用来对外共享数据。因为安卓程序的数据库文件存放在data/data/packagename里面,这里面的文件默认都是私有的,别的程序无法访问。
如果QQ游戏想访问手机QQ的帐号信息一键登录,那么就需要使用内容提供者COnte
- 关于Spring MVC项目(maven)中通过fileupload上传文件
843977358
mybatisspring mvc修改头像上传文件upload
Spring MVC 中通过fileupload上传文件,其中项目使用maven管理。
1.上传文件首先需要的是导入相关支持jar包:commons-fileupload.jar,commons-io.jar
因为我是用的maven管理项目,所以要在pom文件中配置(每个人的jar包位置根据实际情况定)
<!-- 文件上传 start by zhangyd-c --&g
- 使用svnkit api,纯java操作svn,实现svn提交,更新等操作
aigo
svnkit
原文:http://blog.csdn.net/hardwin/article/details/7963318
import java.io.File;
import org.apache.log4j.Logger;
import org.tmatesoft.svn.core.SVNCommitInfo;
import org.tmateso
- 对比浏览器,casperjs,httpclient的Header信息
alleni123
爬虫crawlerheader
@Override
protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse res) throws ServletException, IOException
{
String type=req.getParameter("type");
Enumeration es=re
- java.io操作 DataInputStream和DataOutputStream基本数据流
百合不是茶
java流
1,java中如果不保存整个对象,只保存类中的属性,那么我们可以使用本篇文章中的方法,如果要保存整个对象 先将类实例化 后面的文章将详细写到
2,DataInputStream 是java.io包中一个数据输入流允许应用程序以与机器无关方式从底层输入流中读取基本 Java 数据类型。应用程序可以使用数据输出流写入稍后由数据输入流读取的数据。
- 车辆保险理赔案例
bijian1013
车险
理赔案例:
一货运车,运输公司为车辆购买了机动车商业险和交强险,也买了安全生产责任险,运输一车烟花爆竹,在行驶途中发生爆炸,出现车毁、货损、司机亡、炸死一路人、炸毁一间民宅等惨剧,针对这几种情况,该如何赔付。
赔付建议和方案:
客户所买交强险在这里不起作用,因为交强险的赔付前提是:“机动车发生道路交通意外事故”;
如果是交通意外事故引发的爆炸,则优先适用交强险条款进行赔付,不足的部分由商业
- 学习Spring必学的Java基础知识(5)—注解
bijian1013
javaspring
文章来源:http://www.iteye.com/topic/1123823,整理在我的博客有两个目的:一个是原文确实很不错,通俗易懂,督促自已将博主的这一系列关于Spring文章都学完;另一个原因是为免原文被博主删除,在此记录,方便以后查找阅读。
有必要对
- 【Struts2一】Struts2 Hello World
bit1129
Hello world
Struts2 Hello World应用的基本步骤
创建Struts2的Hello World应用,包括如下几步:
1.配置web.xml
2.创建Action
3.创建struts.xml,配置Action
4.启动web server,通过浏览器访问
配置web.xml
<?xml version="1.0" encoding="
- 【Avro二】Avro RPC框架
bit1129
rpc
1. Avro RPC简介 1.1. RPC
RPC逻辑上分为二层,一是传输层,负责网络通信;二是协议层,将数据按照一定协议格式打包和解包
从序列化方式来看,Apache Thrift 和Google的Protocol Buffers和Avro应该是属于同一个级别的框架,都能跨语言,性能优秀,数据精简,但是Avro的动态模式(不用生成代码,而且性能很好)这个特点让人非常喜欢,比较适合R
- lua set get cookie
ronin47
lua cookie
lua:
local access_token = ngx.var.cookie_SGAccessToken
if access_token then
ngx.header["Set-Cookie"] = "SGAccessToken="..access_token.."; path=/;Max-Age=3000"
end
- java-打印不大于N的质数
bylijinnan
java
public class PrimeNumber {
/**
* 寻找不大于N的质数
*/
public static void main(String[] args) {
int n=100;
PrimeNumber pn=new PrimeNumber();
pn.printPrimeNumber(n);
System.out.print
- Spring源码学习-PropertyPlaceholderHelper
bylijinnan
javaspring
今天在看Spring 3.0.0.RELEASE的源码,发现PropertyPlaceholderHelper的一个bug
当时觉得奇怪,上网一搜,果然是个bug,不过早就有人发现了,且已经修复:
详见:
http://forum.spring.io/forum/spring-projects/container/88107-propertyplaceholderhelper-bug
- [逻辑与拓扑]布尔逻辑与拓扑结构的结合会产生什么?
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拓扑
如果我们已经在一个工作流的节点中嵌入了可以进行逻辑推理的代码,那么成百上千个这样的节点如果组成一个拓扑网络,而这个网络是可以自动遍历的,非线性的拓扑计算模型和节点内部的布尔逻辑处理的结合,会产生什么样的结果呢?
是否可以形成一种新的模糊语言识别和处理模型呢? 大家有兴趣可以试试,用软件搞这些有个好处,就是花钱比较少,就算不成
- ITEYE 都换百度推广了
cuisuqiang
GoogleAdSense百度推广广告外快
以前ITEYE的广告都是谷歌的Google AdSense,现在都换成百度推广了。
为什么个人博客设置里面还是Google AdSense呢?
都知道Google AdSense不好申请,这在ITEYE上也不是讨论了一两天了,强烈建议ITEYE换掉Google AdSense。至少,用一个好申请的吧。
什么时候能从ITEYE上来点外快,哪怕少点
- 新浪微博技术架构分析
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新浪微博架构
新浪微博在短短一年时间内从零发展到五千万用户,我们的基层架构也发展了几个版本。第一版就是是非常快的,我们可以非常快的实现我们的模块。我们看一下技术特点,微博这个产品从架构上来分析,它需要解决的是发表和订阅的问题。我们第一版采用的是推的消息模式,假如说我们一个明星用户他有10万个粉丝,那就是说用户发表一条微博的时候,我们把这个微博消息攒成10万份,这样就是很简单了,第一版的架构实际上就是这两行字。第
- 玩转ARP攻击
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我写这片文章只是想让你明白深刻理解某一协议的好处。高手免看。如果有人利用这片文章所做的一切事情,盖不负责。 网上关于ARP的资料已经很多了,就不用我都说了。 用某一位高手的话来说,“我们能做的事情很多,唯一受限制的是我们的创造力和想象力”。 ARP也是如此。 以下讨论的机子有 一个要攻击的机子:10.5.4.178 硬件地址:52:54:4C:98
- PHP编码规范
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编码规范
一、文件格式
1. 对于只含有 php 代码的文件,我们将在文件结尾处忽略掉 "?>" 。这是为了防止多余的空格或者其它字符影响到代码。例如:<?php$foo = 'foo';2. 缩进应该能够反映出代码的逻辑结果,尽量使用四个空格,禁止使用制表符TAB,因为这样能够保证有跨客户端编程器软件的灵活性。例
- linux 脱机管理(nohup)
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linux nohupnohup
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转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2166699
nohup可以让你在脱机或者注销系统后,还能够让工作继续进行。他的语法如下
nohup [命令与参数] --在终端机前台工作
nohup [命令与参数] & --在终端机后台工作
但是这个命令需要注意的是,nohup并不支持bash的内置命令,所
- BusinessObjects Enterprise Java SDK
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javaBOSAPCrystal Reports
最近项目用到oracle_ADF 从SAP/BO 上调用 水晶报表,资料比较少,我做一个简单的分享,给和我一样的新手 提供更多的便利。
首先,我是尝试用JAVA JSP 去访问的。
官方API:http://devlibrary.businessobjects.com/BusinessObjectsxi/en/en/BOE_SDK/boesdk_ja
- 系统负载剧变下的管控策略
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高并发
假如目前的系统有100台机器,能够支撑每天1亿的点击量(这个就简单比喻一下),然后系统流量剧变了要,我如何应对,系统有那些策略可以处理,这里总结了一下之前的一些做法。
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假如系统服务的业务不同,有优先级高的,有优先级低的,那就让不同的业务调用提前分组
- BitTorrent DHT 协议中文翻译
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bit
前言
做了一个磁力链接和BT种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},因此把 DHT 协议重新看了一遍。
BEP: 5Title: DHT ProtocolVersion: 3dec52cb3ae103ce22358e3894b31cad47a6f22bLast-Modified: Tue Apr 2 16:51:45 2013 -070
- Ubuntu下Java环境的搭建
macroli
java工作ubuntu
配置命令:
$sudo apt-get install ubuntu-restricted-extras
再运行如下命令:
$sudo apt-get install sun-java6-jdk
待安装完毕后选择默认Java.
$sudo update- alternatives --config java
安装过程提示选择,输入“2”即可,然后按回车键确定。
- js字符串转日期(兼容IE所有版本)
qiaolevip
TODateStringIE
/**
* 字符串转时间(yyyy-MM-dd HH:mm:ss)
* result (分钟)
*/
stringToDate : function(fDate){
var fullDate = fDate.split(" ")[0].split("-");
var fullTime = fDate.split("
- 【数据挖掘学习】关联规则算法Apriori的学习与SQL简单实现购物篮分析
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关联规则挖掘用于寻找给定数据集中项之间的有趣的关联或相关关系。
关联规则揭示了数据项间的未知的依赖关系,根据所挖掘的关联关系,可以从一个数据对象的信息来推断另一个数据对象的信息。
例如购物篮分析。牛奶 ⇒ 面包 [支持度:3%,置信度:40%] 支持度3%:意味3%顾客同时购买牛奶和面包。 置信度40%:意味购买牛奶的顾客40%也购买面包。 规则的支持度和置信度是两个规则兴
- Spring 5.0 的系统需求,期待你的反馈
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Spring 5.0将在2016年发布。Spring5.0将支持JDK 9。
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