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weixin_39629269
python鸢尾花数据集knn
欢迎关注哈希大数据微信公众号【哈希大数据】1KNN算法基本介绍K-NearestNeighbor(k最邻近分类算法),简称KNN,是最简单的一种有监督的机器学习算法。也是一种懒惰学习算法,即开始训练仅仅是保存所有样本集的信息,直到测试样本到达才开始进行分类决策。KNN算法的核心思想:要想确定测试样本属于哪一类,就先寻找所有训练样本中与该测试样本“距离”最近的前K个样本,然后判断这K个样本中大部分所
- 【机器学习】使用scikit-learn中的KNN包实现对鸢尾花数据集或者自定义数据集的的预测
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一、KNN算法概念K最近邻(K-NearestNeighbor,KNN)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一,是著名的模式识别统计学方法,在机器学习分类算法中占有相当大的地位。它是一个理论上比较成熟的方法。既是最简单的机器学习算法之一,也是基于实例的学习方法中最基本的,又是最好的文本分类算法之一。二、对鸢尾花数据集进行预测1、代码示例:fromsklearn.datasetsimportl
- 从文字到思维:呆马GPT在人工智能领域的创新之旅
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引言生成式预训练变换器(GenerativePre-trainedTransformer,简称GPT)领域是人工智能技术中的一大革新。自OpenAI推出第一代GPT以来,该技术经历了多代发展,不断提升模型的规模、复杂度和智能化程度。GPT模型通过在大规模数据集上进行预训练,学习语言的统计规律和世界知识,然后在特定任务上进行微调,以适应不同的应用需求。GPT领域的发展推动了自然语言处理(NLP)技术
- SQL进阶——优化思路
mjr
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优化注意事项:尽量避免使用select*在实际业务场景中,真正需要使用的只有其中一两列。写SQL语句时,有时候为了方便,直接使用select*,一次性查出表中所有列的数据。多查出来的数据,在网络传输的过程中,会增加数据传输的时间。更重要的是,select不会走覆盖索引,会出现大量的回表操作,从而导致查询性能很低。小表驱动大表即用小表的数据集驱动大表的数据集。假如有order和user两张表,其中o
- RLHF技术应用探析:从安全任务到高阶能力提升
XianxinMao
人工智能python算法
标题:RLHF技术应用探析:从安全任务到高阶能力提升文章信息摘要:该分析探讨了RLHF技术在三个主要应用方向的发展现状和潜力。在安全性和结构化任务方面,RLHF已展现出成熟优势,特别是在内容审核和格式转换等领域。在增强模型高阶能力方面,虽然显示出提升逻辑推理和代码生成能力的潜力,但仍处于探索阶段,面临数据集缺乏等挑战。在风格转换方面,RLHF能够实现更细粒度的表达方式控制,对提升模型实用性具有重要
- 第 3 章 核心处理层(中)
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MyBatis技术内幕mybatisjava
3.3ResultSetHandlerMyBatis将结果集按照映射配置文件中定义的映射规则,例如节点、resultType属性等,映射成相应的结果对象。这一过程是由ResultSetHandler完成的。publicinterfaceResultSetHandler{//处理结果集,生成相应的结果对象集合ListhandleResultSets(Statementstmt)throwsSQLEx
- 【江西省乡镇界】面图层shp格式乡镇名称和编码wgs84无偏移arcgis数据内容测评
鸿业远图科技
arcgis
标题中的“江西省乡镇界面图层shp格式乡镇名称和编码wgs84无偏移arcgis数据”指的是一份地理信息系统(GIS)的数据集,主要用于描绘江西省内各个乡镇的边界信息。这份数据集采用的是Shapefile(shp)格式,这是一种广泛用于GIS领域的矢量数据格式,可以存储地理特征的几何、属性和标识信息。其中,“乡镇名称和编码”指的是每个乡镇的专属标识,通常包括乡镇的名字和一个唯一编码,方便数据管理和
- tensorlow中tensorboard可视化展示训练过程
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importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamax_steps=1000#训练步数learning_rate=0.001#设置学习率dropout=0.9#神经元保留比例data_dir='./MNIST_data'#数据存放路径#minist数据集下载链接:https://pan.baidu
- Java面试题及答案汇总(二,马士兵Java全套百度云
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程序员后端java面试
常用容器的图录:19.Collection和Collections有什么区别?java.util.Collection是一个集合接口(集合类的一个顶级接口)。它提供了对集合对象进行基本操作的通用接口方法。Collection接口在Java类库中有很多具体的实现。Collection接口的意义是为各种具体的集合提供了最大化的统一操作方式,其直接继承接口有List与Set。Collections则是集
- CSGHub 快速部署指南
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CSGHub快速部署指南OmnibusCSGHub是OpenCSG推出的使用Docker快速部署CSGHub的一种方式,主要用于快速功能体验和测试。Docker部署方式允许用户以较低成本在本地计算机部署CSGHub。此种部署方法非常适合概念验证和测试,使用户能够立即访问CSGHub的核心功能(包括模型,数据集管理、Space应用创建以及模型的推理和微调(需要GPU))。本文将带您一步步完成部署。什
- SQL之分析函数/开窗函数案例分析与题目练习
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开窗函数简介:与聚合函数一样,开窗函数也是对行集组进行聚合计算,但是它不像普通聚合函数那样每组只返回一个值,开窗函数可以为每组返回多个值,因为开窗函数所执行聚合计算的行集组是窗口。在ISOSQL规定了这样的函数为开窗函数,在Oracle中则被称为分析函数。下面有一些习题来练习一下:数据表(Oracle):T_Person表保存了人员信息,FName字段为人员姓名,FCity字段为人员所在的城市名,
- adb结合wpa_cli查看wifi状态命令集
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shell数据库python
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>1.status查看当前的WIFI状态adbshellwpa_cli-iwlan0-g@android:wpa_wlan0IFNAME=wlan0statusbssid=70:62:b8:62:2e:c4//一个长度为48位二进制的数字标志,用于识别不同的BSS(BasicServiceSet)基本服务集,主要用于过滤freq=2412(1)2
- 全面解读STM32F103和STM32F107手册与Cortex-M3架构
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:基于ARM的Cortex-M3内核的STM32系列微控制器在嵌入式系统、物联网和工业控制领域得到广泛应用。STM32F103和STM32F107是该系列中的两款产品,前者面向中低端市场,后者增加USBOTG功能。Cortex-M3架构以其高效能、低功耗著称,支持Thumb-2指令集、内建浮点单元(FPU)和快速中断响应,适合于便携式设备。理解STM32F103
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springboot架构安全数据库后端
springboot第83集:理解SaaS多租户应用的架构和设计,设备介入,网关设备,安全,实时实现,序列化,数据交换,存储与查询,流处理,消息队列[什么是多租户]聊到PaaS,SaaS,就不得不谈到多租户。多租户指一套系统能够支撑多个租户。一个租户通常是具有相似访问模式和权限的一组用户,典型的租户是同一个组织或者公司的若干用户。要实现多租户,首先需要考虑的是数据层面的多租户。数据层的多租户模型对
- ubuntu调用图形化网络测试工具
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网络ubuntu网络测试工具
在Ubuntu中,除了命令行工具外,还有一些图形化的网络测试工具可以帮助你更直观地测试和分析网络性能。以下是几款常用的图形化网络测试工具及其使用方法:1.gnome-nettoolgnome-nettool是一个简单的图形化网络工具集,包含ping、traceroute、端口扫描等功能。安装:sudoaptupdatesudoaptinstallgnome-nettool使用:在应用程序菜单中搜索
- pandas介绍
June �
可视化python数据分析大数据机器学习
本文的主要内容是基于中国大学mooc(慕课)中的“Python数据分析与可视化”课程进行整理和总结。pandas是python第三方库,是基于Numpy的一种工具,经常与numpy与matplotlib一起使用,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。它是
- 数据结构与算法分析:专题内容——人工智能中的寻路3之广度优先搜索(代码详解)
梅见十柒
数据结构与算法分析算法c语言广度优先笔记
一、前言广度优先搜索尝试在不重复访问状态的情况下,寻找到一条最短路径。广度优先搜索保证如果存在一条到目标状态的路径,那么找到的肯定是最短路径。事实上,深度优先搜索和广度优先搜索的唯一不同就是广度优先搜索使用队列来保存开放集,而深度优先搜索使用栈。每次迭代时,广度优先搜索从队列头拿出一个未访问的状态,然后从这个状态开始,计算后继状态。如果达到了目标状态,那么搜索结束。任何已经在闭合集中的后继状态将会
- y98.第六章 微服务、服务网格及Envoy实战 -- 集群管理(九)
Raymond运维
云原生-微服务治理企业实战(已完结)microservicesenvoy运维云计算云原生
8.集群管理8.0本节话题集群管理器与服务发现机制主动健康状态检测与异常点探测负载均衡策略分布式负载均衡负载均衡算法:加权轮询、加权最少连接、环哈希、磁悬浮和随机等;区域感知路由全局负载均衡位置优先级位置权重均衡器子集熔断和连接池8.1集群管理器(ClusterManager)Envoy支持同时配置任意数量的上游集群,并基于ClusterManager管理它们;ClusterManager负责为集
- Git Bash在Windows下的使用与技巧
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在Windows系统中,Git提供了一个非常实用的工具——GitBash。它通过模拟UNIX风格的命令行环境,为开发者提供了一个强大的工具集,使得在Windows上进行版本控制和开发工作变得更加便捷。今天,我们就来深入了解一下GitBash的使用方法和一些实用技巧。一、GitBash是什么?GitBash是一个基于MinGW64的命令行工具,它为Windows系统提供了一个类似UNIX的环境。Mi
- 超分辨率体积重建实现术前前列腺MRI和大病理切片组织病理学图像的3D配准
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摘要:磁共振成像(MRI)在前列腺癌诊断和治疗中的应用正在迅速增加。然而,在MRI上识别癌症的存在和范围仍然具有挑战性,导致即使是专家放射科医生在检测结果上也存在高度变异性。提高MRI上的癌症检测能力对于减少这种变异性并最大化MRI的临床效用至关重要。迄今为止,这种改进受到缺乏准确标注的MRI数据集的限制。通过接受根治性前列腺切除术的患者数据,可以将切除前列腺的数字化组织病理学图像与术前MRI进行
- SQLDatabase Toolkit: 搭建基于SQL数据库的智能问答系统
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数据库sqljvmpython
技术背景介绍SQLDatabaseToolkit是一个非常有用的工具集,旨在与SQL数据库进行交互。它的常见应用场景是通过数据库数据构建问答系统,特别是在需要迭代处理和错误恢复的情况下。此工具包在LangChain社区包中提供,支持多种大型语言模型(LLM)或聊天模型的集成。核心原理解析SQLDatabaseToolkit的核心功能包括查询执行、模式查找以及查询检查等。借助这些工具,可以构建一个智
- 软考信安26~大数据安全需求分析与安全保护工程
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软考~信息安全工程师需求分析安全运维笔记
1、大数据安全威胁与需求分析1.1、大数据相关概念发展大数据是指非传统的数据处理工具的数据集,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低等特征。大数据的种类和来源非常多,包括结构化、半结构化和非结构化数据。1.2、大数据安全威胁分析(1)“数据集“安全边界日渐模糊,安全保护难度提升(2)敏感数据泄露安全风险增大(3)数据失真与大数据污染安全风险(4)大数据处理平台业务连续性与拒
- 7. UFS 传输协议(UTP)层
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UFS4.0解读嵌入式硬件
10.1概述SCSI架构模型[SAM]被用作UTP的通用架构模型,以及用于任务管理的SAM任务管理功能。任务通常是SCSI命令或服务请求。虽然该模型使用SCSI命令集作为命令集,但不一定必须专门使用SCSI命令。SAM架构是一种客户端-服务器模型,或者更常见的是请求-响应架构。客户端被称为发起者设备,服务器被称为目标设备。发起者设备和目标设备被映射到UFS物理网络设备中。发起者设备向目标设备发出命
- 2.UFS4.0 架构概述
>Andre<
UFS4.0解读嵌入式硬件
5.1UFS顶层架构图5.1展示了通用闪存存储(UFS)的顶层架构。图5.1—UFS顶层架构UFS通信是一种分层通信架构。它基于SCSISAM架构模型[SAM]。5.1.1应用层应用层由UFS命令集(UCS)、设备管理器和任务管理器组成。UCS将处理诸如读、写等常规命令。UFS可能支持多种命令集。UFS被设计为与协议无关。此版本UFS标准的命令集基于SCSI命令集。特别是,为UFS选择了一个简化的
- 第17篇:python进阶:详解数据分析与处理
猿享天开
python从入门到精通python开发语言
第17篇:数据分析与处理内容简介本篇文章将深入探讨数据分析与处理在Python中的应用。您将学习如何使用pandas库进行数据清洗与分析,掌握matplotlib和seaborn库进行数据可视化,以及处理大型数据集的技巧。通过丰富的代码示例和实战案例,您将能够高效地进行数据处理、分析和可视化,为数据驱动的决策提供有力支持。目录数据分析与处理概述什么是数据分析与处理数据分析的流程使用pandas进行
- Zookeeper(23)Zookeeper的选举机制是什么?
辞暮尔尔-烟火年年
微服务zookeeper分布式云原生
Zookeeper的选举机制是确保在集群中始终有一个唯一的Leader。Leader负责处理所有的写请求和协调事务的提交,而Follower负责处理读请求和转发写请求给Leader。选举机制的核心是ZookeeperAtomicBroadcast(Zab)协议,它确保在发生节点故障或网络分区时,能够快速而可靠地选出新的Leader。Zookeeper选举机制详细介绍初始选举:当Zookeeper集
- P1 Pytorch入门实战——Pytorch实现mnist手写数字识别
今天补充能量了吗
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本文為365天深度學習訓練營中的學習紀錄博客原作者:K同学啊|接輔導、項目定制一、MNIST手写数字数据集介绍MNIST手写数字数据集来源于是美国国家标准与技术研究所,是著名的公开数据集之一。数据集中的数字图片是由250个不同职业的人纯手写绘制包含了70000张图片,其中60000张为训练数据,10000为测试数据,70000张图片均是28*28。如果我们把每一张图片中的像素转换为向量,则得到长度
- 【图像复原】论文精读:Scaling Up to Excellence: Practicing Model Scaling for Photo-Realistic Image Restoration
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超分辨率重建(理论+实战科研+应用)深度学习人工智能计算机视觉图像修复图像处理论文阅读论文笔记
第一次来请先看这篇文章:【超分辨率(Super-Resolution)】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明,包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等)文章目录前言Abstract1.Introduction2.RelatedWork3.Method3.1.ModelScalingUp3.2.ScalingUpTrainingData3
- PyTorch深度学习实战(43)——手写文本识别
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PyTorch深度学习实战(43)——手写文本识别0.前言1.手写文本识别1.1基本概念1.2输入和输出格式1.3CTC损失值2.模型与数据集分析2.1数据集分析2.2模型分析3.实现手写文本识别模型小结系列链接0.前言手写文本识别,也称为手写文本的光学字符识别(OpticalCharacterRecognition,OCR),是计算机视觉和自然语言处理中的一项具有挑战性的任务。与印刷文本不同,手
- python实战(十五)——中文手写体数字图像CNN分类
CM莫问
python实战深度学习pythoncnn人工智能深度学习算法图像分类手写体识别
一、任务背景本次python实战,我们使用来自Kaggle的数据集《ChineseMNIST》进行CNN分类建模,不同于经典的MNIST数据集,我们这次使用的数据集是汉字手写体数字。除了常规的汉字“零”到“九”之外还多了“十”、“百”、“千”、“万”、“亿”,共15种汉字数字。二、python建模1、数据读取首先,读取jpg数据文件,可以看到总共有15000张图像数据。importpandasas
- 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