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Echo_Wish
Python进阶人工智能
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- 微信支付回调验证实战:构建防伪造请求的3道防火墙
IT莫染
工具及插件#配置SpringBootDemo微信SpringBoot3.2微信支付V3API数据签名防重放攻击
⚡痛点场景当你的电商系统遭遇:黑客伪造支付成功回调→0元订单自动发货重放攻击→单笔交易多次发货中间人篡改金额→1999元订单变成1.99元微信官方数据:未验签的回调接口被攻击概率高达73%安全架构三重防护️核心代码实现(SpringBoot≥3.1,JDK17+)防火墙1:签名验证(关键防伪造)@RestController@RequestMapping("/payment")publicclas
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狐凄
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目录Python实例题题目要求:解题思路:代码实现:Python实例题题目基于遗传算法的旅行商问题求解要求:使用遗传算法解决旅行商问题(TSP)。支持以下功能:随机生成城市坐标或导入预定义城市实现遗传算法的基本操作(选择、交叉、变异)可视化进化过程和最终路径统计进化过程中的适应度变化允许用户调整遗传算法参数(种群大小、迭代次数、交叉率、变异率等)。解题思路:用列表表示城市访问顺序作为染色体。使用欧
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RTCP基本概念RTCP是RTP的控制协议,用于监控媒体传输质量和参与者状态,并与RTP一起工作。RTP用于传输媒体数据(如音视频),RTCP则用于传输控制信息。RTCP通常和RTP同时使用,并通过不同端口(通常RTP使用偶数端口,RTCP使用其下一个奇数端口)。主要用于:传输质量反馈:丢包率、时延、抖动等统计信息。媒体源身份识别:包括CNAME(CanonicalName)标识每个参与者。带宽控
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在推荐系统的特征工程中,动态画像是提升推荐精准性的核心武器。通过捕捉用户行为偏好和物料热度变化,算法能实现千人千面的精准推荐。本文结合两张关键图表,深入解析动态画像的构建方法与工程实践。一、用户动态画像:六大维度精准刻画兴趣偏好用户动态画像基于六个关键维度构建(如表2-1所示),形成"6W"行为模型:用户粒度物料属性时间粒度动作类型统计对象统计方法1.核心维度解析(附典型场景)维度可选值应用场景用
- AI日报-20250627:谷歌Gemma 3n发布,百亿参数只需2G内存!荣耀启动IPO冲刺2000亿估值!
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1、黑马FLUX.1-Kontext开源!文本一键PS超越GPT-image-1,AI修图新标杆2、谷歌Gemma3n震撼发布:2G内存跑100亿参数多模态模型,端侧AI迎来革命!3、90后清华博士打造AI厨师!获数千万融资,拿下全国首张机器人食品经营证4、蚂蚁CGM代码图模型震撼开源:44%修复率登顶SWE-Bench,碾压所有开源模型5、快手Keye-VL大模型震撼开源!视频理解能力秒杀人类,
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目录前言1.是什么JSON-RPC2.常用的JSON函数1.创建JSON2.根据名字获取JSON3.获取JSON的值4.删除JSON3.如何进行远程调用服务器客户端4.基于JSON-RPC进行硬件操作课程链接前言学习的课程是百问网韦东山老师的课程,对更详细步骤感兴趣的同学,可以去学习视频课程。代码里的led和dht11的驱动都是学习韦老师的课程写的。1.是什么JSON-RPCJSON(JavaSc
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liuqun69
javapythonlinux人工智能html
Cesium更新日志英文完整更新日志:https://github.com/CesiumGS/cesium/blob/master/CHANGES.md中文:http://cesium.coinidea.com/site/download.html中文更新日志由Cesium中文网(京ICP备15014655号)提供1.83-2021-07-01:Cesium-1.83.zip新增对KTX2和基本通
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- 因果推理与因果学习原理与代码实战案例讲解
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因果推理与因果学习原理与代码实战案例讲解作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:因果关系发现、因果推断、因果学习、机器学习、统计方法1.背景介绍1.1问题的由来在现实世界的数据分析中,我们经常面临这样的挑战:从观察数据中识别出潜在的原因与效果之间的关联,并理解这些关联背后的实际机制。传统的预测建模关注于基于输入变量对输出变量进行预测,
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大家好!在如今这个数据驱动的时代,数据分析与统计分析对于各个领域都变得至关重要。而R语言,作为一款专为数据分析和统计而设计的编程语言,以其强大的功能和灵活性,成为了众多数据分析师、研究人员以及统计学家的首选工具之一。什么是R语言?R是一种开源的编程语言和软件环境,主要用于统计计算、数据分析、图形表示以及机器学习等领域。它是由RossIhaka和RobertGentleman于1995年开发的,之后
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嘿,你好。在CSDN上潜水这么久,我总能看到很多像你我当年一样,怀揣着NLP大厂梦的同学。我猜,你的收藏夹里一定塞满了“NLP必读清单”,书架上可能还放着那本厚得像砖头一样的《统计学习方法》或者“龙书”。每天深夜,你可能都在跟一个又一个复杂的数学公式死磕。什么最大熵模型、什么CRF(条件随机场)的推导……你觉得自己离“精通”越来越近,但心里却越来越慌。为什么慌?因为你打开招聘软件,看到JD(职位描
- ROS学习笔记5:常用API和模块导入
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URStudio仿真工具是专为协作机器人自动化部署打造的一款集成化、在线式仿真平台。它基于PolyScopeXAI平台开发,提供从方案设计到仿真验证的一体化流程,帮助企业提升自动化项目的设计效率与实施成功率。工程师无需复杂操作即可快速上手,轻松应对多变的生产需求。无论是初学者还是资深用户,都能通过直观的界面完成仿真任务,实现智能制造的高效转型。URStudio仿真工具核心优势平台集成,提升协作效率
- 算法优化:前缀和+哈希表
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今天在leetcode上写到6952.统计趣味子数组的数目这道题的时候出现了超时问题,由此学习了前缀和+哈希表的方法。目前看到与此知识点相关的题目有如下:560.和为k的子数组,非常经典的前缀和+哈希表,可以从这一道题入手。6952.统计趣味子数组的数目,这道题比上一到稍微难一点,但是不至于困难。下面介绍一下前缀和+哈希表以560题为例,题目:给你一个整数数组nums和一个整数k,请你统计并返回该
- 什么是MPC(多方安全计算,Multi-Party Computation)
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MPC(多方安全计算,Multi-PartyComputation)是一种密码学技术,允许多个参与方在不泄露各自私密输入数据的前提下,共同完成一个计算,并得到正确的计算结果。一、什么是MPC?定义:**多方安全计算(MPC)是一种加密协议,允许多个参与者在输入保持私密的情况下,**安全地进行联合计算,并仅暴露计算结果,而不暴露任何中间信息或原始数据。二、通俗理解:一群人合算工资平均值,但不想互相知
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东城十三
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Delta视觉定位系统软件应用背景Delta机器人以并联构型实现“轻量、高速、高精度”三位一体,成为高速分拣、精密装配、食品包装等领域的佼佼者。然而,其卓越的物理性能要转化为实际作业中的高精度定位取放能力,视觉定位系统是不可或缺的“眼睛”和“导航员”。尤其在面对高速运动目标或随机摆放(无序)物体的复杂场景时,视觉系统是实现高效、精准作业的核心技术保障。通过机器视觉实时识别目标物体的位置与姿态,引导
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在全球科技竞争加剧的背景下,操作系统作为信息产业的核心“灵魂”,其重要性不言而喻。长期以来,Windows、macOS和Android等国外操作系统主导着全球市场,但它们在某些场景下的封闭性和潜在安全风险,让中国开始加速自主操作系统的研发。尤其是2014年WindowsXP停止支持和2020年Windows7停止服务后,国内对自主操作系统的需求进一步凸显。据统计,2025年中国操作系统市场规模预计
- 3天狂揽2.8k星!manus 开源替代又又又又又又又来啦! 逆天AI助理Suna开源!免费替你搞定一切,效率飙升!
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今天给大家挖来一个超级宝藏!你是不是也曾幻想过拥有一个钢铁侠的贾维斯那样,能帮你处理各种繁琐任务的AI伙伴?能在你忙得焦头烂额时,优雅地帮你完成研究、分析数据、甚至处理各种日常挑战?别再幻想了!今天的主角——Suna,就是这样一个为你而生的开源通用AI智能体!它不仅仅是一个聊天机器人,更是一个能代表你行动、解决现实世界问题的得力干(工)助(具)手(人)!在GitHub上,光发布几天的Suna项目已
- python ks值计算_风控模型中的K-S理解以及python实现
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笔者在工作中计算单变量的ks值时,发现几个分布不同的变量好y计算的ks值相同,凭借统计直觉,发现一定存在问题,笔者从数据和计算ks代码两个方向进行排除。最后定位到计算使用stats.ks_2samp()函数计算ks值时,如果变量存在缺失值,计算得到ks值有误,下面笔者就来好好梳理一下ks值的前世今生。ks检验介绍笔者刚入门机器学习开始做的例子就是金融场景下风控模型。那时评价模型的好坏就用传统的机器
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前面我们提取了特征做了数据集、设计并实现了处理数据集的神经网络,接下来我们需要训练神经网络了,就是把数据对接好灌进去,训练后查看预测的和实际的结果是否一致——也就是训练与评估。数据解析提取数据编码为数据集设计神经网络-->>神经网络训练与评估神经网络一个重要指标是收敛,就是用可以逼近任意函数的神经网络是否可以逼近你数据集中隐含的模式。再重复一遍【特征工程】与【神经网络】的区别:前者就像人发现了牛顿
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文/王晶,资深工程师,GoogleBrain团队作者王晶,现为GoogleBrain团队的资深工程师,主要致力深度强化学习的研发,和DeepMind团队在强化学习的应用上有许多合作。北京时间1月25日凌晨2点,DeepMind直播了他们的AIAlphaStar和人类顶尖的职业电竞选手对战星际争霸2。根据DeepMind介绍,AlphaStar在2018年12月10日和19日先后以5:0全胜的战绩击
- 经济学神图:洛伦兹曲线
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人工智能Python#OTHER决策树人工智能DecisionTree算法洛伦兹曲线基尼
洛伦兹曲线(LorenzCurve)是衡量社会收入或财富分配不平等程度的经典可视化工具,由美国统计学家马克斯·洛伦兹(MaxOttoLorenz)于1905年提出。它不仅是理解基尼系数的核心基础,也是经济学、社会学中分析资源分配公平性的关键图表。本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!往期文
- 【第二章:机器学习与神经网络概述】03.类算法理论与实践-(3)决策树分类器
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人工智能课程机器学习算法神经网络
第二章:机器学习与神经网络概述第三部分:类算法理论与实践第三节:决策树分类器内容:信息增益、剪枝技术、过拟合与泛化能力。决策树是一种常用于分类和回归的树状结构模型,它通过一系列特征判断进行决策,有良好的可解释性。一、基本概念节点(Node):表示特征判断条件边(Branch):表示特征判断的结果路径叶子节点(Leaf):表示分类结果二、划分准则:信息增益(InformationGain)信息增益衡
- 对照原则在临床试验中的应用与挑战
一、对照原则的科学逻辑1.1核心目的1.1.1区分混杂效应通过对照组设置,区分疾病自然进程、安慰剂效应、回归均值现象及非特异性效应等混杂因素,凸显干预措施的真实疗效。1.2统计本质1.2.1真实疗效计算真实疗效=(干预组终点变化-干预组基线)-(对照组终点变化-对照组基线),通过组间比较抵消共同偏倚。二、对照组的五大类型及适用场景2.1安慰剂对照2.1.1构成外观/用法相同的无活性物质。2.1.2
- 随机化在临床试验中的应用与挑战
qq_34062333
临床试验统计学
一、随机化的核心目的1.1控制混杂偏倚1.1.1平衡预后因素确保已知/未知预后因素在组间分布均衡,避免基线不平衡影响结果。1.1.2避免选择偏倚防止研究者或患者主观选择分组,保障组间差异归因于干预。1.2保障统计推断有效性1.2.1满足独立性假设满足统计检验的独立性假设,使统计推断有效。1.2.2实现盲法基础为双盲实施提供先决条件,确保试验结果无偏。二、随机化类型与技术实现2.1简单随机化2.1.
- 重复原则与样本量估计:临床试验的统计引擎
qq_34062333
临床试验统计学
一、重复原则的科学内涵1.1核心目的1.1.1量化随机误差通过足够样本量估计效应值的波动范围,确保结果可重现。1.1.2避免偶然性结论避免因小样本极端结果导致的偶然性结论,确保结论稳健。1.1.3提升外推性覆盖人群异质性,提升研究结果的外推性。1.2统计学本质1.2.1标准误样本量增加,标准误减小,置信区间变窄,精度提高。二、样本量估计的四大核心参数2.1显著性水平(α)2.1.1定义I类错误概率
- 临床试验评价指标解析
qq_34062333
临床试验统计学
一、主要疗效终点1.1生存类终点1.1.1总生存期(OS)定义:随机至全因死亡的时间统计方法:Kaplan-Meier,Cox模型优势/局限:金标准,无测量偏倚;但需大样本长随访1.1.2无进展生存期(PFS)定义:随机至疾病进展/死亡的时间统计方法:同上优势/局限:敏感、不受后续治疗影响;但评估易受主观性干扰1.1.3客观缓解率(ORR)定义:肿瘤缩小≥30%的患者比例(RECIST标准)统计方
- rust的指针作为函数返回值是直接传递,还是先销毁后创建?
wudixiaotie
返回值
这是我自己想到的问题,结果去知呼提问,还没等别人回答, 我自己就想到方法实验了。。
fn main() {
let mut a = 34;
println!("a's addr:{:p}", &a);
let p = &mut a;
println!("p's addr:{:p}", &a
- java编程思想 -- 数据的初始化
百合不是茶
java数据的初始化
1.使用构造器确保数据初始化
/*
*在ReckInitDemo类中创建Reck的对象
*/
public class ReckInitDemo {
public static void main(String[] args) {
//创建Reck对象
new Reck();
}
}
- [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期
comsci
地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁...
所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行
&
- linux下批量替换文件内容
商人shang
linux替换
1、网络上现成的资料
格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径`
linux sed 批量替换多个文件中的字符串
sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir`
例如:替换/home下所有文件中的www.admi
- 网页在线天气预报
oloz
天气预报
网页在线调用天气预报
<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8"
pageEncoding="utf-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
- SpringMVC和Struts2比较
杨白白
springMVC
1. 入口
spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter(这里要指出,filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊),这样就导致了二者的机制不同,这里就牵涉到servlet和filter的区别了。
参见:http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343
2
- refuse copy, lazy girl!
小桔子
copy
妹妹坐船头啊啊啊啊!都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料,结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到:
1.那是我自己觉得写不出的高度
2.如果直接拿来用,很快就能解决问题
3.然后就是抄咩~~
4.肿么可以这样子,都不想写了今儿个,留着作参考吧!拒绝大抄特抄,慢慢一点点写!
- apache与php整合
aichenglong
php apache web
一 apache web服务器
1 apeche web服务器的安装
1)下载Apache web服务器
2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册)
3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功
2 apache管理
1)service.msc进行图形化管理
2)命令管理,配
- Maven常用内置变量
AILIKES
maven
Built-in properties
${basedir} represents the directory containing pom.xml
${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version})
Pom/Project properties
Al
- java的类和对象
百合不是茶
JAVA面向对象 类 对象
java中的类:
java是面向对象的语言,解决问题的核心就是将问题看成是一个类,使用类来解决
java使用 class 类名 来创建类 ,在Java中类名要求和构造方法,Java的文件名是一样的
创建一个A类:
class A{
}
java中的类:将某两个事物有联系的属性包装在一个类中,再通
- JS控制页面输入框为只读
bijian1013
JavaScript
在WEB应用开发当中,增、删除、改、查功能必不可少,为了减少以后维护的工作量,我们一般都只做一份页面,通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来,实际上就是查看的过程,唯一的区别是修改时,页面上所有的信息能修改,而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并,但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读,在信息量非常大时,就比较麻烦。
- AngularJS与服务器交互
bijian1013
JavaScriptAngularJS$http
对于AJAX应用(使用XMLHttpRequests)来说,向服务器发起请求的传统方式是:获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码,最后处理服务端的响应。整个过程示例如下:
var xmlhttp = new XMLHttpRequest();
xmlhttp.onreadystatechange
- [Maven学习笔记八]Maven常用插件应用
bit1129
maven
常用插件及其用法位于:http://maven.apache.org/plugins/
1. Jetty server plugin
2. Dependency copy plugin
3. Surefire Test plugin
4. Uber jar plugin
1. Jetty Pl
- 【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF)
bit1129
自定义函数
1. 什么是Hive UDF
Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括:
文件格式:Text File,Sequence File
内存中的数据格式: Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text
用户提供的 map/reduce 脚本:不管什么
- 杀掉nginx进程后丢失nginx.pid,如何重新启动nginx
ronin47
nginx 重启 pid丢失
nginx进程被意外关闭,使用nginx -s reload重启时报如下错误:nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了,下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法:nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
- UI设计中我们为什么需要设计动效
brotherlamp
UIui教程ui视频ui资料ui自学
随着国际大品牌苹果和谷歌的引领,最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了,越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了,更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。
但是说到底,我们到底为什么需要动效设计?或者说我们到底需要什么样的动效?做动效设计也有段时间了,于是尝试用一些案例,从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。
一、加强体验舒适度
嗯,就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
- Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题
bylijinnan
javaspring
参考以下两篇文章:
http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/
http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration
Sprin
- 数据库连接池的工作原理
chicony
数据库连接池
随着信息技术的高速发展与广泛应用,数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要,尤其是网络应用和电子商务的迅速发展,都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行,而传统的开发模式是:首先在主程序(如Servlet、Beans)中建立数据库连接;然后进行SQL操作,对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作;最后断开数据库连接。使用这种开发模式,对
- java 关键字
CrazyMizzz
java
关键字是事先定义的,有特别意义的标识符,有时又叫保留字。对于保留字,用户只能按照系统规定的方式使用,不能自行定义。
Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类:
(1)访问修饰符
public,private,protected
p
- Hive中的排序语法
daizj
排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY
hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序,这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上,这样会导致在大数量的情况下,花费大量时间。
与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下,必须指定 limit 否则执行会报错。
- 单态设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
单例模式(Singleton)用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后,该对象可以被其它众多对象所使用。
<?phpclass Example{ // 保存类实例在此属性中 private static&
- svn locked
dcj3sjt126com
Lock
post-commit hook failed (exit code 1) with output:
svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked
svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database
svn: E200031: sqlite: attempt to write a
- ARM寄存器学习
e200702084
数据结构C++cC#F#
无论是学习哪一种处理器,首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。
ARM有37个寄存器,其中31个通用寄存器,6个状态寄存器。
1、不分组寄存器(R0-R7)
不分组也就是说说,在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时,由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器,就是
- 常用编码资料
gengzg
编码
List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11);
String json=JSON.toJSONString(list);
HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>();
for(int i=0;i<10;i++)
{
- 进程 vs. 线程
hongtoushizi
线程linux进程
我们介绍了多进程和多线程,这是实现多任务最常用的两种方式。现在,我们来讨论一下这两种方式的优缺点。
首先,要实现多任务,通常我们会设计Master-Worker模式,Master负责分配任务,Worker负责执行任务,因此,多任务环境下,通常是一个Master,多个Worker。
如果用多进程实现Master-Worker,主进程就是Master,其他进程就是Worker。
如果用多线程实现
- Linux定时Job:crontab -e 与 /etc/crontab 的区别
Josh_Persistence
linuxcrontab
一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分:* * * * *
分别表示:分钟,小时,日,月,星期,具体说来:
第一段 代表分钟 0—59
第二段 代表小时 0—23
第三段 代表日期 1—31
第四段 代表月份 1—12
第五段 代表星期几,0代表星期日 0—6
如:
*/1 * * * * 每分钟执行一次。
*
- KMP算法详解
hm4123660
数据结构C++算法字符串KMP
字符串模式匹配我们相信大家都有遇过,然而我们也习惯用简单匹配法(即Brute-Force算法),其基本思路就是一个个逐一对比下去,这也是我们大家熟知的方法,然而这种算法的效率并不高,但利于理解。
假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
- 枚举类型的单例模式
zhb8015
单例模式
E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下:
public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素,就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候:/** himself = MaYun() {*
- Kafka+Storm+HDFS
ssydxa219
storm
cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &bin/storm supervisor &bin/storm ui &Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
- Java获取本地服务器的IP
中华好儿孙
javaWeb获取服务器ip地址
System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL());
System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr());
System.out.println("getLocalPort:&quo