- 【vue导入导出Excel】vue简单实现导出和导入复杂表头excel表格功能【纯前端版本和配合后端版本】
2401_84433535
前端vue.jsexcel
### 配合后端的两个方法 因为上面的纯前端写法有一个问题,就是有分页的时候我们没法拿到数据。或者数据太大了我们下载实在是有点慢和卡。所以基本上工作中都是后端生成下载链接导出的。这里再分享两个方法。1,[a标签](https://bbs.csdn.net/topics/618166371)下载这种方法核心就是后端直接生成下载链接,前端只需要生成A标签然后下载就行了。较为常用的一个daochu(){
- 基于级联深度学习算法在双参数MRI中检测前列腺病变的评估| 文献速递-AI辅助的放射影像疾病诊断
有Li
人工智能深度学习算法
Title题目EvaluationofaCascadedDeepLearning–basedAlgorithmforProstateLesionDetectionatBiparametricMRI基于级联深度学习算法在双参数MRI中检测前列腺病变的评估Background背景MultiparametricMRI(mpMRI)improvesprostatecancer(PCa)detectionc
- 常见的强化学习算法分类及其特点
ywfwyht
人工智能算法分类人工智能
强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种机器学习方法,通过智能体(Agent)与环境(Environment)的交互来学习如何采取行动以最大化累积奖励。以下是一些常见的强化学习算法分类及其特点:1.基于值函数的算法这些算法通过估计状态或状态-动作对的价值来指导决策。Q-Learning无模型的离线学习算法。通过更新Q值表来学习最优策略。更新公式:Q(s,a)←Q(s,a)
- 星际争霸多智能体挑战赛(SMAC)
资源存储库
多智能体强化学习人工智能
目录TheStarCraftMulti-AgentChallenge星际争霸多智能体挑战赛Abstract摘要1Introduction1引言2RelatedWork2相关工作3Multi-AgentReinforcementLearning3多智能体强化学习Dec-POMDPs12-POMDPs(十二月-POMDP)Centralisedtrainingwithdecentralisedexec
- 随机森林详解:原理、优势与应用实践
大千AI助手
人工智能Python#OTHER随机森林算法机器学习决策树人工智能DecisionTree数据挖掘
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!随机森林介绍1.定义:随机森林是一种强大的、高度灵活的集成学习(EnsembleLearning)算法,主要用于分类和回归任务。它的核心思想是构建多棵决策树(DecisionTree),并将这些树的预测结果进行组合(例如,分类任务采用投票,回归任务采用
- 这份「零基础」机器学习实战课程,帮你彻底搞懂AI不再迷茫!——深度解析ML-For-Beginners
wylee
人工智能机器学习
引言:告别迷茫,拥抱AI未来在当今科技浪潮之巅,人工智能(AI)无疑是最璀璨的明星。机器学习(MachineLearning),作为AI的核心驱动力,正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面:从智能推荐系统到自动驾驶,从疾病诊断到金融风控,其应用场景几乎无处不在。然而,对于无数渴望投身AI领域的学习者而言,机器学习的门槛似乎一直高不可攀。你是否也曾有过这样的困惑:面对海量的在线课程和资料,眼花缭
- Host '*' is not allowed to connect to this MariaDB server
weixin_34358365
数据库python
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>MYSQL权限问题原因:安装MySQL时没有勾选“Enablerootaccessfromremotemachines”如何开启MySQL的远程帐号-1)首先以root帐户登陆MySQL在Windows主机中点击开始菜单,运行,输入“cmd”,进入控制台,然后cd进入MySQL的bin目录下,然后输入下面的命令。>MySQL-uroot-p12
- PettingZoo:多智能体强化学习的标准API
资源存储库
多智能体强化学习人工智能深度学习
PettingZoo:AStandardAPIforMulti-AgentReinforcementLearningPettingZoo:多智能体强化学习的标准API目录Abstract摘要1Introduction1介绍2BackgroundandRelatedWorks2背景及相关工作2.1PartiallyObservableStochasticGamesandRLlib2.1部分可观察随机
- 和李沐老师学深度学习--2.数据操作部分代码实现(学习笔记)
大家对代码有不懂地方都可以上网去查找,最好是有一定的数据分析基础比较容易理解,李沐老师课程视频链接我放在这里了大家有不懂都可以观看课程进行学习04数据操作+数据预处理【动手学深度学习v2】_哔哩哔哩_bilibili深度学习课程电子书:大家可以使用翻译插件观看书的内容Preface—DiveintoDeepLearning1.0.3documentation深度学习github项目:https:/
- (转)优秀的 python 机器学习库
patrick75
python机器学习python机器学习
优秀的python机器学习库IntroductionThereisnodoubtthatneuralnetworks,andmachinelearningingeneral,hasbeenoneofthehottesttopicsintechthepastfewyearsorso.It’seasytoseewhywithallofthereallyinterestinguse-casestheys
- Python机器学习元学习库higher
音程
机器学习人工智能python机器学习
higher是一个用于元学习(Meta-Learning)和高阶导数(Higher-ordergradients)的Python库,专为PyTorch设计。它扩展了PyTorch的自动微分机制,使得在训练过程中可以动态地计算参数的梯度更新,并把这些更新过程纳入到更高阶的梯度计算中。一、主要用途higher主要用于以下场景:元学习(Meta-Learning)比如MAML(Model-Agnosti
- Learning PostgresSQL读书笔记: 第8章 Triggers and Rules
dingdingfish
PostgresSQLpostgresqldatabasearchitecturetutorial
本章将讨论以下内容:•探索PostgreSQL中的规则•管理PostgreSQL中的触发器•事件触发器探索PostgreSQL中的规则文档中的这段话阐述了rule和trigger的区别:PostgreSQL规则系统允许定义在数据库表中插入、更新或删除时执行的替代操作。粗略地说,当对给定表执行给定命令时,规则会执行其他命令。或者,INSTEAD规则可以用另一个命令替换给定命令,或者导致命令根本不执行
- 强化学习 16G实践以下是基于CQL(Conservative Q-Learning)与QLoRA(Quantized Low-Rank Adaptation)结合的方案相关开源项目及资源,【ai技】
行云流水AI笔记
开源人工智能
根据你提供的CUDA版本(11.5)和NVIDIA驱动错误信息,以下是PyTorch、TensorFlow的兼容版本建议及环境修复方案:1.版本兼容性表框架兼容CUDA版本推荐安装命令(CUDA11.5)PyTorch11.3/11.6pipinstalltorchtorchvisiontorchaudio--extra-index-urlhttps://download.pytorch.org/
- 深度学习详解:通过案例了解机器学习基础
beist
深度学习机器学习人工智能
引言机器学习(MachineLearning,ML)和深度学习(DeepLearning,DL)是现代人工智能领域中的两个重要概念。通过让机器具备学习的能力,机器可以从数据中自动找到函数,并应用于各种任务,如语音识别、图像识别和游戏对战等。在这篇笔记中,我们将通过一个简单的案例,逐步了解机器学习的基础知识。1.1机器学习案例学习1.1.1回归问题与分类问题在机器学习中,根据所要解决的问题类型,任务
- 深入浅出:KVM虚拟机连接LinuxBridge完全指南
来自于狂人
云计算
在虚拟化的世界里,网络连接如同现实世界的道路系统,而LinuxBridge就是那座关键的桥梁。本文将带你亲手搭建这座桥梁,让KVM虚拟机畅通无阻。一、核心概念:理解虚拟化网络的基石在动手配置前,我们需要理解几个关键概念:KVM(Kernel-basedVirtualMachine)基于Linux内核的完全虚拟化解决方案通过/dev/kvm接口直接使用硬件虚拟化扩展典型工具栈:libvirt+QEM
- 【软件系统架构】系列四:嵌入式软件-M2M 与 NPU 技术对比及协同设计方案
目录一、基本定义二、技术目标差异三、架构组成对比四、功能能力对比五、应用场景对比六、综合对比总结表七、协同场景建议八、M2M+NPU协同系统设计方案1.系统架构图(简化逻辑)2.模块划分与功能说明三、通信时序图(关键路径)四、数据协议定义(JSON)上报事件(推理结果)云端控制命令五、协同机制设计建议六、典型应用示例(如:AI门锁、边缘安防)一、基本定义项目M2M(MachinetoMachine
- 找组织——机器学习社区、团体洞察
小哥伯涵
机器学习人工智能
在Github上,有一些中文社区可以看一看:prompt“如果我是个AI小白,想参加到一个组织,接收最新的AI有趣源项目、一些定期的刊物等。我应该加入哪些组织?”AI社区——深度学习社区Reddit上的MachineLearningsubreddit:https://www.reddit.com/r/MachineLearning/是一个拥有超过400,000名成员的活跃社区。在这里,您可以找到有
- 从零开始理解零样本学习:AI人工智能必学技术
AI学长带你学AI
学习人工智能ai
从零开始理解零样本学习:AI人工智能必学技术关键词:零样本学习、跨模态映射、语义空间、AI泛化能力、大模型、少样本学习、数据效率摘要:传统AI需要“见多识广”才能识别新事物,但现实中很多场景(如稀有物种、冷门物品)缺乏足够数据。零样本学习(Zero-ShotLearning,ZSL)就像AI的“推理翻译官”,能让机器通过“文字描述”理解“没见过的图片”。本文将用“认新单词”的生活故事,一步步拆解零
- 深度学习学习指南
努力的Lorre
深度学习人工智能
本帖子将以本书的逻辑和顺序做一个梳理:CS基础->AI算法->模型压缩->异构计算->AI框架->AI编译器《DeepLearningSystems》(https://deeplearningsystems.ai/)CS基础推荐书单所需的编程语言(C/C++、Python)就不多讲了,数据结构算法也是大学基础课程,不多赘述。对于操作系统需要多了解,推荐多看一看《深入理解计算机系统》(传说中的面试圣
- cnn 一维时序数据_AI顶会解读|时序动作分割与检测,附代码链接
时序动作分割与检测时序动作的分割与检测是视频计算机视觉技术的一大常规任务,对自动驾驶和机器人等应用至关重要,下面3篇论文是腾讯AILab在这一方向的探索成果。1.动作识别中的时序帧间差异表征学习TemporalDistinctRepresentationLearningforActionRecognition本文由腾讯AILab、腾讯优图实验室、新加坡南洋理工大学、美国纽约州立大学布法罗分校合作完
- 一个轻量级、可移植、支持层级状态的 C 语言状态机框架,适用于嵌入式和Linux应用
橘色的喵
Linux嵌入式性能优化功能优化c语言linux驱动开发状态机HSMFSMstate_machine
一个轻量级、可移植、支持层级状态的C语言状态机框架,适用于嵌入式和Linux应用1.介绍一个轻量级、可移植、支持层级状态的C语言状态机框架,适用于嵌入式和Linux应用。本框架采用数据驱动方式,支持父子状态、入口/出口动作、守卫条件、外部/内部转换、未处理事件钩子等特性。本文修改后的版本:https://gitee.com/liudegui/state_machineRT-Thread社区维护的版
- 串口协议解析方案对比:缓冲区滑窗与分层状态机
橘色的喵
性能优化功能优化嵌入式嵌入式硬件HSMFSM状态机分层串口
串口协议解析方案对比:缓冲区滑窗与分层状态机0.引言本文对比两种常见的串口协议解析实现方式:基于滑动缓冲区(RingBuffer)的扫描法与**基于分层状态机(HierarchicalStateMachine,HSM,推荐QP-nano框架)**的事件驱动法。内容涵盖协议格式、核心流程、结构细节、优缺点分析及适用场景。协议格式示例协议:0xAA(头)|LEN(1B)|CMD(1B)|DATA[LE
- 强化学习实战:从 Q-Learning 到 PPO 全流程
荣华富贵8
程序员的知识储备2程序员的知识储备3人工智能算法机器学习
1引言随着人工智能的快速发展,强化学习(ReinforcementLearning,RL)凭借其在复杂决策与控制问题上的卓越表现,已成为研究与应用的前沿热点。本文旨在从经典的Q-Learning算法入手,系统梳理从值迭代到策略优化的全流程技术细节,直至最具代表性的ProximalPolicyOptimization(PPO)算法,结合理论推导、代码实现与案例分析,深入探讨强化学习的核心原理、算法演
- 《Learning to See in the Dark》论文超详细解读(翻译+精读)
小西柚code
论文阅读深度学习计算机视觉人工智能
前言最近读到《LearningtoSeeintheDark》这篇论文,觉得很有意思,所以在这里记录一下。目录前言ABSTRACT—摘要翻译精读一、INTRODUCTION—简介翻译精读二、RELATEDWORKS—相关工作2.1Imagedenoising—图像降噪翻译精读2.2Low-lightimageenhancement—低光图像增强翻译精读2.3Noisyimagedatasets—带噪
- 开源项目教程:Learning to See in the Dark
包椒浩Leith
开源项目教程:LearningtoSeeintheDarkpytorch-Learning-to-See-in-the-Dark项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pyt/pytorch-Learning-to-See-in-the-Dark项目介绍pytorch-Learning-to-See-in-the-Dark是一个使用PyTorch框架实现的项目,旨在
- 深入解析Golang GMP
tatasix
gogolang后端
文章目录1.引言2.GMP模型概述与核心结构体2.1.G(Goroutine)2.2.M(Machine/Thread)2.3.P(Processor)2.4.全局调度器schedt(Scheduler)3.Goroutine的生命周期与状态管理3.1Goroutine的核心状态列表3.2各个状态的详细解析3.3Goroutine状态的转换过程3.4Goroutine状态图4.G、M、P的协作关系
- Java虚拟机(JVM)原理:深入理解Java程序的运行机制!
杨凯凡
java
大家好!今天我们来聊聊Java虚拟机(JVM)的原理。JVM是Java程序运行的核心,它负责将Java字节码翻译成机器指令,并管理程序的内存、垃圾回收等。理解JVM的工作原理,不仅能帮助我们写出更高效的代码,还能更好地排查性能问题和内存泄漏。准备好了吗?让我们开始吧!一、JVM简介JVM(JavaVirtualMachine)是Java程序的运行环境。它的主要功能包括:加载字节码:将.class文
- 强化学习(Reinforcement Learning, RL)概览
MzKyle
人工智能人工智能强化学习机器学习机器人
一、强化学习的核心概念与定位1.定义强化学习是机器学习的分支,研究智能体(Agent)在动态环境中通过与环境交互,以最大化累积奖励为目标的学习机制。与监督学习(有标注数据)和无监督学习(无目标)不同,强化学习通过“试错”学习,不依赖先验知识,适合解决动态决策问题。2.核心要素智能体(Agent):执行决策的主体,如游戏AI、机器人。环境(Environment):智能体之外的一切,如棋盘、物理世界
- A Survey on Deep Learning Techniques Applied to medical image analysis
AI天才研究院
AI人工智能与大数据自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术文章目录1.简介2.BackgroundandKeyConceptsIntroductionKeyTerms&Concepts3.CoreTechnicalConceptsandOperationsConvolutionalNeuralNetwork(CNN)StructureofaCNNLayerBuildingBlocksofCNNConvolutionalLaye
- C++工厂模式的作用(工厂方法、Factory Method、Factory Pattern)
Dontla
C/C++c++工厂方法模式
文章目录代码示例工厂的作用1.对象创建的封装2.解耦客户端和具体类3.统一的创建入口4.隐藏实现细节在这个项目中的具体体现总结代码示例https://gitee.com/arnold_s/my-learning-test/tree/master/20250610_C++_design_pattern/23_GoF_Design_Patterns/02_Strategy工厂的作用1.对象创建的封装T
- JAVA基础
灵静志远
位运算加载Date字符串池覆盖
一、类的初始化顺序
1 (静态变量,静态代码块)-->(变量,初始化块)--> 构造器
同一括号里的,根据它们在程序中的顺序来决定。上面所述是同一类中。如果是继承的情况,那就在父类到子类交替初始化。
二、String
1 String a = "abc";
JAVA虚拟机首先在字符串池中查找是否已经存在了值为"abc"的对象,根
- keepalived实现redis主从高可用
bylijinnan
redis
方案说明
两台机器(称为A和B),以统一的VIP对外提供服务
1.正常情况下,A和B都启动,B会把A的数据同步过来(B is slave of A)
2.当A挂了后,VIP漂移到B;B的keepalived 通知redis 执行:slaveof no one,由B提供服务
3.当A起来后,VIP不切换,仍在B上面;而A的keepalived 通知redis 执行slaveof B,开始
- java文件操作大全
0624chenhong
java
最近在博客园看到一篇比较全面的文件操作文章,转过来留着。
http://www.cnblogs.com/zhuocheng/archive/2011/12/12/2285290.html
转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a9f789a0100ik3p.html
一.获得控制台用户输入的信息
&nbs
- android学习任务
不懂事的小屁孩
工作
任务
完成情况 搞清楚带箭头的pupupwindows和不带的使用 已完成 熟练使用pupupwindows和alertdialog,并搞清楚两者的区别 已完成 熟练使用android的线程handler,并敲示例代码 进行中 了解游戏2048的流程,并完成其代码工作 进行中-差几个actionbar 研究一下android的动画效果,写一个实例 已完成 复习fragem
- zoom.js
换个号韩国红果果
oom
它的基于bootstrap 的
https://raw.github.com/twbs/bootstrap/master/js/transition.js transition.js模块引用顺序
<link rel="stylesheet" href="style/zoom.css">
<script src=&q
- 详解Oracle云操作系统Solaris 11.2
蓝儿唯美
Solaris
当Oracle发布Solaris 11时,它将自己的操作系统称为第一个面向云的操作系统。Oracle在发布Solaris 11.2时继续它以云为中心的基调。但是,这些说法没有告诉我们为什么Solaris是配得上云的。幸好,我们不需要等太久。Solaris11.2有4个重要的技术可以在一个有效的云实现中发挥重要作用:OpenStack、内核域、统一存档(UA)和弹性虚拟交换(EVS)。
- spring学习——springmvc(一)
a-john
springMVC
Spring MVC基于模型-视图-控制器(Model-View-Controller,MVC)实现,能够帮助我们构建像Spring框架那样灵活和松耦合的Web应用程序。
1,跟踪Spring MVC的请求
请求的第一站是Spring的DispatcherServlet。与大多数基于Java的Web框架一样,Spring MVC所有的请求都会通过一个前端控制器Servlet。前
- hdu4342 History repeat itself-------多校联合五
aijuans
数论
水题就不多说什么了。
#include<iostream>#include<cstdlib>#include<stdio.h>#define ll __int64using namespace std;int main(){ int t; ll n; scanf("%d",&t); while(t--)
- EJB和javabean的区别
asia007
beanejb
EJB不是一般的JavaBean,EJB是企业级JavaBean,EJB一共分为3种,实体Bean,消息Bean,会话Bean,书写EJB是需要遵循一定的规范的,具体规范你可以参考相关的资料.另外,要运行EJB,你需要相应的EJB容器,比如Weblogic,Jboss等,而JavaBean不需要,只需要安装Tomcat就可以了
1.EJB用于服务端应用开发, 而JavaBeans
- Struts的action和Result总结
百合不是茶
strutsAction配置Result配置
一:Action的配置详解:
下面是一个Struts中一个空的Struts.xml的配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE struts PUBLIC
&quo
- 如何带好自已的团队
bijian1013
项目管理团队管理团队
在网上看到博客"
怎么才能让团队成员好好干活"的评论,觉得写的比较好。 原文如下: 我做团队管理有几年了吧,我和你分享一下我认为带好团队的几点:
1.诚信
对团队内成员,无论是技术研究、交流、问题探讨,要尽可能的保持一种诚信的态度,用心去做好,你的团队会感觉得到。 2.努力提
- Java代码混淆工具
sunjing
ProGuard
Open Source Obfuscators
ProGuard
http://java-source.net/open-source/obfuscators/proguardProGuard is a free Java class file shrinker and obfuscator. It can detect and remove unused classes, fields, m
- 【Redis三】基于Redis sentinel的自动failover主从复制
bit1129
redis
在第二篇中使用2.8.17搭建了主从复制,但是它存在Master单点问题,为了解决这个问题,Redis从2.6开始引入sentinel,用于监控和管理Redis的主从复制环境,进行自动failover,即Master挂了后,sentinel自动从从服务器选出一个Master使主从复制集群仍然可以工作,如果Master醒来再次加入集群,只能以从服务器的形式工作。
什么是Sentine
- 使用代理实现Hibernate Dao层自动事务
白糖_
DAOspringAOP框架Hibernate
都说spring利用AOP实现自动事务处理机制非常好,但在只有hibernate这个框架情况下,我们开启session、管理事务就往往很麻烦。
public void save(Object obj){
Session session = this.getSession();
Transaction tran = session.beginTransaction();
try
- maven3实战读书笔记
braveCS
maven3
Maven简介
是什么?
Is a software project management and comprehension tool.项目管理工具
是基于POM概念(工程对象模型)
[设计重复、编码重复、文档重复、构建重复,maven最大化消除了构建的重复]
[与XP:简单、交流与反馈;测试驱动开发、十分钟构建、持续集成、富有信息的工作区]
功能:
- 编程之美-子数组的最大乘积
bylijinnan
编程之美
public class MaxProduct {
/**
* 编程之美 子数组的最大乘积
* 题目: 给定一个长度为N的整数数组,只允许使用乘法,不能用除法,计算任意N-1个数的组合中乘积中最大的一组,并写出算法的时间复杂度。
* 以下程序对应书上两种方法,求得“乘积中最大的一组”的乘积——都是有溢出的可能的。
* 但按题目的意思,是要求得这个子数组,而不
- 读书笔记-2
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、反射
2、oracle年-月-日 时-分-秒
3、oracle创建有参、无参函数
4、oracle行转列
5、Struts2拦截器
6、Filter过滤器(web.xml)
1、反射
(1)检查类的结构
在java.lang.reflect包里有3个类Field,Method,Constructor分别用于描述类的域、方法和构造器。
2、oracle年月日时分秒
s
- [求学与房地产]慎重选择IT培训学校
comsci
it
关于培训学校的教学和教师的问题,我们就不讨论了,我主要关心的是这个问题
培训学校的教学楼和宿舍的环境和稳定性问题
我们大家都知道,房子是一个比较昂贵的东西,特别是那种能够当教室的房子...
&nb
- RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系
daizj
oraclermanfilespersetPARALLELISM
RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系 转
PARALLELISM ---
我们还可以通过parallelism参数来指定同时"自动"创建多少个通道:
RMAN > configure device type disk parallelism 3 ;
表示启动三个通道,可以加快备份恢复的速度。
- 简单排序:冒泡排序
dieslrae
冒泡排序
public void bubbleSort(int[] array){
for(int i=1;i<array.length;i++){
for(int k=0;k<array.length-i;k++){
if(array[k] > array[k+1]){
- 初二上学期难记单词三
dcj3sjt126com
sciet
concert 音乐会
tonight 今晚
famous 有名的;著名的
song 歌曲
thousand 千
accident 事故;灾难
careless 粗心的,大意的
break 折断;断裂;破碎
heart 心(脏)
happen 偶尔发生,碰巧
tourist 旅游者;观光者
science (自然)科学
marry 结婚
subject 题目;
- I.安装Memcahce 1. 安装依赖包libevent Memcache需要安装libevent,所以安装前可能需要执行 Shell代码 收藏代码
dcj3sjt126com
redis
wget http://download.redis.io/redis-stable.tar.gz
tar xvzf redis-stable.tar.gz
cd redis-stable
make
前面3步应该没有问题,主要的问题是执行make的时候,出现了异常。
异常一:
make[2]: cc: Command not found
异常原因:没有安装g
- 并发容器
shuizhaosi888
并发容器
通过并发容器来改善同步容器的性能,同步容器将所有对容器状态的访问都串行化,来实现线程安全,这种方式严重降低并发性,当多个线程访问时,吞吐量严重降低。
并发容器ConcurrentHashMap
替代同步基于散列的Map,通过Lock控制。
&nb
- Spring Security(12)——Remember-Me功能
234390216
Spring SecurityRemember Me记住我
Remember-Me功能
目录
1.1 概述
1.2 基于简单加密token的方法
1.3 基于持久化token的方法
1.4 Remember-Me相关接口和实现
- 位运算
焦志广
位运算
一、位运算符C语言提供了六种位运算符:
& 按位与
| 按位或
^ 按位异或
~ 取反
<< 左移
>> 右移
1. 按位与运算 按位与运算符"&"是双目运算符。其功能是参与运算的两数各对应的二进位相与。只有对应的两个二进位均为1时,结果位才为1 ,否则为0。参与运算的数以补码方式出现。
例如:9&am
- nodejs 数据库连接 mongodb mysql
liguangsong
mongodbmysqlnode数据库连接
1.mysql 连接
package.json中dependencies加入
"mysql":"~2.7.0"
执行 npm install
在config 下创建文件 database.js
- java动态编译
olive6615
javaHotSpotjvm动态编译
在HotSpot虚拟机中,有两个技术是至关重要的,即动态编译(Dynamic compilation)和Profiling。
HotSpot是如何动态编译Javad的bytecode呢?Java bytecode是以解释方式被load到虚拟机的。HotSpot里有一个运行监视器,即Profile Monitor,专门监视
- Storm0.9.5的集群部署配置优化
roadrunners
优化storm.yaml
nimbus结点配置(storm.yaml)信息:
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
# or more contributor license agreements. See the NOTICE file
# distributed with this work for additional inf
- 101个MySQL 的调节和优化的提示
tomcat_oracle
mysql
1. 拥有足够的物理内存来把整个InnoDB文件加载到内存中——在内存中访问文件时的速度要比在硬盘中访问时快的多。 2. 不惜一切代价避免使用Swap交换分区 – 交换时是从硬盘读取的,它的速度很慢。 3. 使用电池供电的RAM(注:RAM即随机存储器)。 4. 使用高级的RAID(注:Redundant Arrays of Inexpensive Disks,即磁盘阵列
- zoj 3829 Known Notation(贪心)
阿尔萨斯
ZOJ
题目链接:zoj 3829 Known Notation
题目大意:给定一个不完整的后缀表达式,要求有2种不同操作,用尽量少的操作使得表达式完整。
解题思路:贪心,数字的个数要要保证比∗的个数多1,不够的话优先补在开头是最优的。然后遍历一遍字符串,碰到数字+1,碰到∗-1,保证数字的个数大于等1,如果不够减的话,可以和最后面的一个数字交换位置(用栈维护十分方便),因为添加和交换代价都是1