- 贪心算法理解与Python实现
LWENBiN8668
贪心算法python算法
贪心算法理解与Python实现什么是贪心算法?贪心算法是一种每一步选择当前最优解的算法策略,通过局部最优解的累积达到全局最优解。其核心思想是:在每一步做出对当前最有利的选择,不考虑未来影响。贪心算法适用条件贪心选择性质:局部最优解能导致全局最优解最优子结构:问题的最优解包含子问题的最优解实现步骤将问题分解为多个子问题定义每个步骤的最优选择标准执行贪心选择并缩小问题规模重复直到问题解决示例1:会议室
- 传奇服务器遭遇袭击,广大玩家需密切关注
近年来,我国游戏市场日益繁荣,《热血传奇》凭借多年累积的人气依然稳居榜首。然而,在近日《热血传奇》服务器却遭遇一起恶意攻击事件。本次攻击事件不仅让众多期待更新内容的玩家感到遗憾,也给服务器稳定运行带来严重影响。一、传奇服务器被袭背景据《热血传奇》官方通报,此次袭击事发在昨晚9月22时至凌晨1时的时间段内。受此影响,多台传奇服务器遭遇大规模拒绝服务攻击(DDoS),导致大量玩家无法正常登录游戏。目前
- 深入详解人工智能机器学习:强化学习
猿享天开
人工智能基础知识学习人工智能机器学习强化学习
目录强化学习概述强化学习的基本概念定义关键组件强化学习过程常用算法应用示例示例代码代码解释应用场景强化学习核心概念和底层原理核心概念底层原理总结强化学习概述强化学习(ReinforcementLearning,RL)是机器学习中的一个重要领域,其核心目标是通过与环境的交互学习如何采取行动以最大化累积奖励。与监督学习不同的是,强化学习不依赖于给定的输入输出对,而是通过试探和反馈不断改进决策策略。强化
- 机器学习:强化学习的epsilon贪心算法
田乐蒙
PythonML机器学习贪心算法人工智能
强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种机器学习方法,旨在通过与环境交互,使智能体(Agent)学习如何采取最优行动,以最大化某种累积奖励。它与监督学习和无监督学习不同,强调试错探索(Exploration-Exploitation)以及基于奖励信号的学习。强化学习任务通常用马尔可夫决策过程来描述:机器处于环境EEE中,状态空间XXX,其中每个状态x∈Xx\inXx∈X是
- 主成分回归(PCR)与特征值因子筛选:从理论到MATLAB实战
青橘MATLAB学习
多元分析回归matlab线性代数数学建模算法
内容摘要:本文深入解析主成分回归(PCR)的原理与MATLAB实现,结合Hald水泥数据案例对比PCR与普通回归的性能差异。详细讲解特征值筛选策略(累积贡献率、交叉验证),并提供单参数估计优化方法。通过完整代码与可视化结果,助力读者掌握高维数据建模与多重共线性处理技巧。关键词:主成分回归特征值筛选多重共线性MATLAB实现交叉验证—1.主成分回归(PCR)概述主成分回归(PrincipalComp
- 神经网络中的Nesterov Momentum
化作星辰
神经网络人工智能深度学习
NesterovAcceleratedGradient(NAG),也称为NesterovMomentum,是一种改进版的动量优化算法,旨在加速梯度下降过程中的收敛速度,并提高对最优解的逼近效率。它由YuriiNesterov在1983年提出,是对传统动量方法的一种增强。###传统动量法回顾在传统的动量方法中,更新规则不仅考虑当前的梯度,还包含了之前所有梯度的方向和大小的累积(即“动量”),以帮助克
- 神经网络中的Adagrad
化作星辰
神经网络人工智能深度学习
Adagrad(AdaptiveGradient)是一种自适应学习率的优化算法,专门设计用于在训练过程中自动调整每个参数的学习率。这种方法对于处理稀疏数据特别有效,并且非常适合那些需要频繁更新但很少使用的参数的学习任务。###Adagrad的核心思想Adagrad通过累积过去所有梯度平方的和来调整每个权重的学习率。具体来说,它为网络中的每个参数维护一个历史梯度平方和,然后用这个累积值来缩放当前的学
- 《RabbitMQ系列教程-第四章-07-RabbitMQ工作模式之Publisher Confirms 模式》_rabbitmq publisher confirms
2401_84264727
程序员rabbitmq分布式
写在最后在结束之际,我想重申的是,学习并非如攀登险峻高峰,而是如滴水穿石般的持久累积。尤其当我们步入工作岗位之后,持之以恒的学习变得愈发不易,如同在茫茫大海中独自划舟,稍有松懈便可能被巨浪吞噬。然而,对于我们程序员而言,学习是生存之本,是我们在激烈市场竞争中立于不败之地的关键。一旦停止学习,我们便如同逆水行舟,不进则退,终将被时代的洪流所淘汰。因此,不断汲取新知识,不仅是对自己的提升,更是对自己的
- 体验通义千问AI大模型生成Python泊松分布
「已注销」
人工智能python开发语言
在Python中,你可以使用matplotlib和numpy库来绘制泊松分布的概率密度函数(PDF)或累积分布函数(CDF)。以下是一个示例代码片段,它展示了如何使用numpy的poisson函数以及matplotlib进行绘制:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.statsimportpoisson#使用scipy中的泊松分布
- 【算法系列】有趣的计数排序
binbinxyz
算法排序算法数据结构java
文章目录计数排序(CountingSort)详解一、基本思想1.基本原理2.适用场景3.稳定性二、实现步骤1.统计频率2.累积频率3.构建输出数组4.复制回原数组三、代码实现四、时间复杂度分析五、空间复杂度分析六、计数排序的优缺点七、总结计数排序(CountingSort)详解计数排序(CountingSort)是一种非比较型排序算法,适用于整数排序。它通过计算每个元素出现的次数来确定它们在输出数
- 将 Docker 数据迁移到新磁盘:详细操作指南
DZSpace
故障诊断指南运维docker容器运维
将Docker数据迁移到新磁盘:详细操作指南背景在容器化应用的部署中,Docker通常将数据存储在默认的/var/lib/docker目录。然而,随着容器数量的增加和镜像的累积,该目录可能会迅速占满系统磁盘空间,从而影响系统的正常运行。为了避免磁盘空间不足的问题,可以通过将Docker数据目录迁移到容量更大的磁盘上来解决。本指南将详细说明如何将Docker数据从默认位置迁移到新磁盘(例如/dev/
- 梯度累加(结合DDP)梯度检查点
糖葫芦君
LLM算法人工智能大模型深度学习
梯度累加目的梯度累积是一种训练神经网络的技术,主要用于在内存有限的情况下处理较大的批量大小(batchsize)。通常,较大的批量可以提高训练的稳定性和效率,但受限于GPU或TPU的内存,无法一次性加载大批量数据。梯度累积通过多次前向传播和反向传播累积梯度,然后一次性更新模型参数,从而模拟大批量训练的效果。总结:显存限制:GPU/TPU显存有限,无法一次性加载大批量数据。训练稳定性:大批量训练通常
- 蚁群算法(Ant Colony Optimization, ACO)
QRSN
运筹优化算法python人工智能
蚁群算法(AntColonyOptimization,ACO)目录算法起源核心思想数学模型算法流程参数调优改进变体应用场景优缺点分析代码框架最新研究一、算法起源1.1生物学基础蚂蚁觅食行为:自然界蚂蚁通过释放**信息素(Pheromone)**标记路径,较短路径因信息素累积更快,吸引更多蚂蚁选择,形成正反馈。自组织特性:单个蚂蚁行为简单,群体涌现出智能协作能力。1.2提出与发展1992年:Marc
- ε-贪心算法:在探索与利用之间寻找平衡
Chen_Chance
贪心算法算法
ε-贪心算法:在探索与利用之间寻找平衡在强化学习领域,智能体需要在环境中采取行动以最大化累积奖励。这个过程涉及到两个关键的决策因素:探索(exploration)和利用(exploitation)。探索是指尝试新的行为以发现更好的策略;而利用是指采用已知的最佳行为以获得奖励。ε-贪心算法正是为了在这两个因素之间找到一个平衡点。ε-贪心算法的基本原理ε-贪心算法的核心思想非常简单:以概率ϵ\epsi
- 【MATLAB例程】虚拟长基线校正INS,代码实现
MATLAB卡尔曼
matlab开发语言
实现水下航行器(AUV)的惯性导航(SINS)与虚拟长基线(VLBL)融合校正,抑制导航误差累积。文章目录惯性导航核心算法误差模型改进运行结果:代码代码总结核心功能技术亮点应用场景结果验证扩展建议代码依赖与运行创新点总结惯性导航核心算法采用四元数法进行姿态更新(如搜索结果3所述),解决大角度旋转问题实现速度/位置力学编排(参考搜索结果14的机械编排流程)虚拟长基线校正:模拟4个海底信标的测距数据(
- 腿足机器人之五- 粒子滤波
shichaog
腿足机器人机器人
腿足机器人之五粒子滤波直方图滤波粒子滤波上一篇博客使用的是高斯分布结合贝叶斯准则来估计机器人状态,本篇是基于直方图和粒子滤波器这两种无参滤波器估计机器人状态。直方图方法将状态空间分解成有限多个区域,并用直方图表示后验概率。直方图为每个区域分配一个单独的累积概率;可以将其视为对连续密度函数的逐段常数近似。第二种技术通过有限多个样本来表示后验概率。由此产生的滤波器被称为粒子滤波器,在某些机器人问题中获
- 吐血整理!梯度累积和优化器配置差异,让模型训练效果天差地别!
盼达思文体科创
经验分享
吐血整理!梯度累积和优化器配置差异,让模型训练效果天差地别!引言你是否还在为模型训练效果不佳而苦恼?明明花费了大量时间和精力,模型的性能却始终无法达到预期。其实,很多时候问题可能就出在梯度累积和优化器配置上。不同的配置会对模型训练产生巨大的影响,接下来我就带你详细了解其中的奥秘。核心内容避坑指南:梯度累积和优化器配置易踩的雷区场景化描述:你满心欢喜地开始训练模型,却发现训练过程中损失函数波动剧烈,
- 在单片机中是否应该取消32.768kHz外部晶振
鹿屿二向箔
单片机嵌入式硬件
在STM32F103C8T6中,32.768kHz外部晶振(LSE)并非必须,其必要性取决于具体应用需求。以下是详细分析:1.是否需要32.768kHz晶振?需要LSE晶振的场景实时时钟(RTC):若需RTC功能(如日历、精确计时),且要求高精度时间基准,必须使用32.768kHz晶振(LSE)。原因:内部低速RC振荡器(LSI,约40kHz)精度较低(±1%),可能导致时间累积误差(每天约1分钟
- 【nvidia】NCCL禁用P2P后果权衡
x66ccff
linuxp2p服务器网络协议
通信bound还是计算bound?计算bound场景:模型参数量较小(如参数量未超出单卡显存容量,使用纯数据并行)或计算密度极高(如大batchsize下的矩阵运算)时,A100的计算能力(FP16/FP32算力)可能被充分利用,此时训练是计算bound。某些优化技术(如梯度累积、算子融合)可能掩盖通信开销,使计算成为主要瓶颈。通信bound场景:模型参数量极大(如千亿级以上),需采用模型并行或流
- 强化学习:原理、概念与代码实践
AndrewHZ
深度学习新浪潮人工智能深度学习强化学习机器学习算法deepseek
一、引言强化学习(ReinforcementLearning)作为机器学习的一个重要分支,旨在通过智能体(agent)与环境的交互,学习到最优的行为策略,以最大化长期累积奖励。它在机器人控制、游戏、自动驾驶、资源管理等众多领域都取得了显著的成功。本文将深入介绍强化学习的数学原理、核心概念,并通过公式推导来加深理解,同时结合一个具体的实例,使用Python语言进行代码实现,帮助读者全面掌握强化学习的
- Dubbo
java
Dubbo是一个高性能的分布式服务框架,提供了多种调用策略来优化服务调用的性能和可靠性。一、负载均衡策略:随机(Random):随机选择一个服务提供者进行调用,适合动态调整权重的场景。轮询(RoundRobin):按顺序依次选择服务提供者,适合请求分布均匀的场景,但可能存在请求累积的问题。最少活跃调用(LeastActive):选择当前活跃调用数最少的服务提供者,适合解决慢提供者接收更少请求的场景
- 神经网络常见激活函数 10-GELU函数
亲持红叶
神经网络常见激活函数神经网络neo4j人工智能
GELU高斯误差线性单元(Gaussianerrorlinearunit)函数+导函数GELU函数的公式(近似表达式)GELU(x)=x∗P(X<=x)=x∗Φ(x)\rmGELU(x)=x*P(X<=x)=x*\Phi(x)GELU(x)=x∗P(X<=x)=x∗Φ(x)其中Φ(x)\Phi(x)Φ(x)指的是x的高斯正太分布的累积分布函数(CDF),进一步地,可得该函数的具体表达为x∗P(X<
- 强化学习在连续动作空间的应用:DDPG与TD3
AI天才研究院
计算AI大模型应用入门实战与进阶大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA计算AI大模型应用
1.背景介绍1.1强化学习简介强化学习(ReinforcementLearning,简称RL)是一种机器学习方法,它通过让智能体(Agent)在环境(Environment)中与环境进行交互,学习如何根据观察到的状态(State)选择动作(Action),以最大化某种长期累积奖励(Reward)的方法。强化学习的核心问题是学习一个策略(Policy),即在给定状态下选择动作的映射关系。1.2连续动
- 如何训练自己的数据集之——无人机视觉定位数据集,视觉定位,无人机视觉定位数据集无人机图像的空间分辨率
计算机c9硕士算法工程师
数据集遥感类数据集无人机类数据集无人机卫星影像空间无人机视觉定位数据集遥感影像视觉定位
无人机视觉定位数据集,将无人机拍摄的地面俯视图与相应的遥感影像进行匹配,可以实现无人机的精确快速定位,且不会产生误差累积,能作为当前无人机组合导航系统的重要补充,无人机影像收集自国内多个地区,涵盖不同地形特征和大部分国内地区;匹配的底图影像则是从谷歌地图获取的卫星图像。数据集旨在通过提供多样化的数据来支持无人机视觉定位模型的训练和测试。该数据集包含6,742幅无人机图像和11幅卫星影像。无人机图像
- 串口通信USART的波特率误差计算GD32、STM32
kongba007
GD32碎片知识单片机stm32物联网嵌入式gd32
UART通信的误差计算:接收方与发送方频率不准,可能引起累积误差?晶振时间积累误差比如发送器和接收器,两边的晶振,发生了最大的相反方向的漂移,内置8MHz晶振误差精度0.5%,两边累积最大误差达到1%内置8MHz晶振,实际则为8MHz*(+-1.005)=7.96MHz~8.04MHz接收方和发送方,晶振都不准,这将对通信产生不确定影响。下图是两个晶振的误差对比晶振频率精度60s误差ms误差us误
- 每日一题:数组算法中的前缀和问题
KE.WINE
#数组算法leetcode数据结构
算法中的前缀和(PrefixSum)是一种处理数组或序列数据的技术,它通过计算数组中元素的累积和来简化某些问题的处理。如题:该题便是利用前缀和(比如,前2个数的和为pre[1]=pre[0]+nums[1],前4个数的和为pre[3]=pre[2]+nums[3],它们两个详见就是第三个数和第四个数的和)。代码:方法一:枚举(时间复杂度为)classSolution{public:intsubar
- 前端 | JavaScript中的reduce方法
酒酿泡芙1217
前端javascript开发语言reduce
1.什么是reducereduce方法是JavaScript中数组的重要方法之一,用于对数组中的元素进行累积计算。它接收一个回调函数作为参数,并返回一个最终计算结果。reduce在许多场景下都非常有用,比如求和、数组扁平化、对象计数、数据转换等。2.reduce语法2.1语法arr.reduce(callback,initialValue)2.2参数说明callback(accumulator,c
- 大规模语言模型从理论到实践 DeepSpeed实践
AI天才研究院
大数据AI人工智能AI大模型企业级应用开发实战AI大模型应用入门实战与进阶计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
大规模语言模型从理论到实践DeepSpeed实践文章目录大规模语言模型从理论到实践DeepSpeed实践1.背景介绍1.1大规模语言模型的兴起1.2训练和部署LLM的挑战1.3DeepSpeed:赋能LLM规模化1.4本文结构2.核心概念与联系2.1模型规模与性能的关系2.2模型并行化:数据并行、模型并行和流水线并行2.3混合精度训练2.4梯度累积3.DeepSpeed核心算法原理&具体操作步骤3
- redis过期key的删除策略
自由de单车
数据库redis删除策略
前言在使用redis的过程中,不免会产生过期的key,而这些key过期后并不会实时地马上被删除,当这些key数量累积越来越多,就会占用很多内存,因此在redis底层同时使用了三种策略来删除这些key。第一种策略:被动删除当读/写一个key时,redis首先会检查这个key是否存在,如果存在且已过期,则直接删除这个key并返回nil给客户端。第二种策略:定期删除redis中有一系列的定期任务(ser
- 手机Python爬虫教程:利用手机学习Python爬虫的终极指南_python可以在手机上写爬虫吗
字节全栈_bgK
智能手机python爬虫
利用手机进行学习,你可以充分利用碎片化的时间段进行学习。无论是在公交车上还是等待朋友的时候,你都可以打开手机学习Python爬虫知识,提高学习效率。1.1灵活安排学习任务在利用碎片化时间学习时,你可以根据自己的学习进度和时间段的长度,灵活安排学习任务。可以选择浏览一些简单的知识点,阅读一篇相关文章,或者做一些小练习。通过合理安排学习任务,你可以在有限的时间内完成一些小的学习目标,逐渐累积学习成果。
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
cocos2d-x小菜
javaUIlinuxPHPandroid
╔-----------------------------------╗┆
- zookeeper admin 笔记
braveCS
zookeeper
Required Software
1) JDK>=1.6
2)推荐使用ensemble的ZooKeeper(至少3台),并run on separate machines
3)在Yahoo!,zk配置在特定的RHEL boxes里,2个cpu,2G内存,80G硬盘
数据和日志目录
1)数据目录里的文件是zk节点的持久化备份,包括快照和事务日
- Spring配置多个连接池
easterfly
spring
项目中需要同时连接多个数据库的时候,如何才能在需要用到哪个数据库就连接哪个数据库呢?
Spring中有关于dataSource的配置:
<bean id="dataSource" class="com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource"
&nb
- Mysql
171815164
mysql
例如,你想myuser使用mypassword从任何主机连接到mysql服务器的话。
GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'myuser'@'%'IDENTIFIED BY 'mypassword' WI
TH GRANT OPTION;
如果你想允许用户myuser从ip为192.168.1.6的主机连接到mysql服务器,并使用mypassword作
- CommonDAO(公共/基础DAO)
g21121
DAO
好久没有更新博客了,最近一段时间工作比较忙,所以请见谅,无论你是爱看呢还是爱看呢还是爱看呢,总之或许对你有些帮助。
DAO(Data Access Object)是一个数据访问(顾名思义就是与数据库打交道)接口,DAO一般在业
- 直言有讳
永夜-极光
感悟随笔
1.转载地址:http://blog.csdn.net/jasonblog/article/details/10813313
精华:
“直言有讳”是阿里巴巴提倡的一种观念,而我在此之前并没有很深刻的认识。为什么呢?就好比是读书时候做阅读理解,我喜欢我自己的解读,并不喜欢老师给的意思。在这里也是。我自己坚持的原则是互相尊重,我觉得阿里巴巴很多价值观其实是基本的做人
- 安装CentOS 7 和Win 7后,Win7 引导丢失
随便小屋
centos
一般安装双系统的顺序是先装Win7,然后在安装CentOS,这样CentOS可以引导WIN 7启动。但安装CentOS7后,却找不到Win7 的引导,稍微修改一点东西即可。
一、首先具有root 的权限。
即进入Terminal后输入命令su,然后输入密码即可
二、利用vim编辑器打开/boot/grub2/grub.cfg文件进行修改
v
- Oracle备份与恢复案例
aijuans
oracle
Oracle备份与恢复案例
一. 理解什么是数据库恢复当我们使用一个数据库时,总希望数据库的内容是可靠的、正确的,但由于计算机系统的故障(硬件故障、软件故障、网络故障、进程故障和系统故障)影响数据库系统的操作,影响数据库中数据的正确性,甚至破坏数据库,使数据库中全部或部分数据丢失。因此当发生上述故障后,希望能重构这个完整的数据库,该处理称为数据库恢复。恢复过程大致可以分为复原(Restore)与
- JavaEE开源快速开发平台G4Studio v5.0发布
無為子
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V5.0版本已经正式发布。
访问G4Studio网站
http://www.g4it.org
2013-04-06 发布G4Studio_V5.0版本
功能新增
(1). 新增了调用Oracle存储过程返回游标,并将游标映射为Java List集合对象的标
- Oracle显示根据高考分数模拟录取
百合不是茶
PL/SQL编程oracle例子模拟高考录取学习交流
题目要求:
1,创建student表和result表
2,pl/sql对学生的成绩数据进行处理
3,处理的逻辑是根据每门专业课的最低分线和总分的最低分数线自动的将录取和落选
1,创建student表,和result表
学生信息表;
create table student(
student_id number primary key,--学生id
- 优秀的领导与差劲的领导
bijian1013
领导管理团队
责任
优秀的领导:优秀的领导总是对他所负责的项目担负起责任。如果项目不幸失败了,那么他知道该受责备的人是他自己,并且敢于承认错误。
差劲的领导:差劲的领导觉得这不是他的问题,因此他会想方设法证明是他的团队不行,或是将责任归咎于团队中他不喜欢的那几个成员身上。
努力工作
优秀的领导:团队领导应该是团队成员的榜样。至少,他应该与团队中的其他成员一样努力工作。这仅仅因为他
- js函数在浏览器下的兼容
Bill_chen
jquery浏览器IEDWRext
做前端开发的工程师,少不了要用FF进行测试,纯js函数在不同浏览器下,名称也可能不同。对于IE6和FF,取得下一结点的函数就不尽相同:
IE6:node.nextSibling,对于FF是不能识别的;
FF:node.nextElementSibling,对于IE是不能识别的;
兼容解决方式:var Div = node.nextSibl
- 【JVM四】老年代垃圾回收:吞吐量垃圾收集器(Throughput GC)
bit1129
垃圾回收
吞吐量与用户线程暂停时间
衡量垃圾回收算法优劣的指标有两个:
吞吐量越高,则算法越好
暂停时间越短,则算法越好
首先说明吞吐量和暂停时间的含义。
垃圾回收时,JVM会启动几个特定的GC线程来完成垃圾回收的任务,这些GC线程与应用的用户线程产生竞争关系,共同竞争处理器资源以及CPU的执行时间。GC线程不会对用户带来的任何价值,因此,好的GC应该占
- J2EE监听器和过滤器基础
白糖_
J2EE
Servlet程序由Servlet,Filter和Listener组成,其中监听器用来监听Servlet容器上下文。
监听器通常分三类:基于Servlet上下文的ServletContex监听,基于会话的HttpSession监听和基于请求的ServletRequest监听。
ServletContex监听器
ServletContex又叫application
- 博弈AngularJS讲义(16) - 提供者
boyitech
jsAngularJSapiAngularProvider
Angular框架提供了强大的依赖注入机制,这一切都是有注入器(injector)完成. 注入器会自动实例化服务组件和符合Angular API规则的特殊对象,例如控制器,指令,过滤器动画等。
那注入器怎么知道如何去创建这些特殊的对象呢? Angular提供了5种方式让注入器创建对象,其中最基础的方式就是提供者(provider), 其余四种方式(Value, Fac
- java-写一函数f(a,b),它带有两个字符串参数并返回一串字符,该字符串只包含在两个串中都有的并按照在a中的顺序。
bylijinnan
java
public class CommonSubSequence {
/**
* 题目:写一函数f(a,b),它带有两个字符串参数并返回一串字符,该字符串只包含在两个串中都有的并按照在a中的顺序。
* 写一个版本算法复杂度O(N^2)和一个O(N) 。
*
* O(N^2):对于a中的每个字符,遍历b中的每个字符,如果相同,则拷贝到新字符串中。
* O(
- sqlserver 2000 无法验证产品密钥
Chen.H
sqlwindowsSQL ServerMicrosoft
在 Service Pack 4 (SP 4), 是运行 Microsoft Windows Server 2003、 Microsoft Windows Storage Server 2003 或 Microsoft Windows 2000 服务器上您尝试安装 Microsoft SQL Server 2000 通过卷许可协议 (VLA) 媒体。 这样做, 收到以下错误信息CD KEY的 SQ
- [新概念武器]气象战争
comsci
气象战争的发动者必须是拥有发射深空航天器能力的国家或者组织....
原因如下:
地球上的气候变化和大气层中的云层涡旋场有密切的关系,而维持一个在大气层某个层次
- oracle 中 rollup、cube、grouping 使用详解
daizj
oraclegroupingrollupcube
oracle 中 rollup、cube、grouping 使用详解 -- 使用oracle 样例表演示 转自namesliu
-- 使用oracle 的样列库,演示 rollup, cube, grouping 的用法与使用场景
--- ROLLUP , 为了理解分组的成员数量,我增加了 分组的计数 COUNT(SAL)
- 技术资料汇总分享
Dead_knight
技术资料汇总 分享
本人汇总的技术资料,分享出来,希望对大家有用。
http://pan.baidu.com/s/1jGr56uE
资料主要包含:
Workflow->工作流相关理论、框架(OSWorkflow、JBPM、Activiti、fireflow...)
Security->java安全相关资料(SSL、SSO、SpringSecurity、Shiro、JAAS...)
Ser
- 初一下学期难记忆单词背诵第一课
dcj3sjt126com
englishword
could 能够
minute 分钟
Tuesday 星期二
February 二月
eighteenth 第十八
listen 听
careful 小心的,仔细的
short 短的
heavy 重的
empty 空的
certainly 当然
carry 携带;搬运
tape 磁带
basket 蓝子
bottle 瓶
juice 汁,果汁
head 头;头部
- 截取视图的图片, 然后分享出去
dcj3sjt126com
OSObjective-C
OS 7 has a new method that allows you to draw a view hierarchy into the current graphics context. This can be used to get an UIImage very fast.
I implemented a category method on UIView to get the vi
- MySql重置密码
fanxiaolong
MySql重置密码
方法一:
在my.ini的[mysqld]字段加入:
skip-grant-tables
重启mysql服务,这时的mysql不需要密码即可登录数据库
然后进入mysql
mysql>use mysql;
mysql>更新 user set password=password('新密码') WHERE User='root';
mysq
- Ehcache(03)——Ehcache中储存缓存的方式
234390216
ehcacheMemoryStoreDiskStore存储驱除策略
Ehcache中储存缓存的方式
目录
1 堆内存(MemoryStore)
1.1 指定可用内存
1.2 驱除策略
1.3 元素过期
2 &nbs
- spring mvc中的@propertysource
jackyrong
spring mvc
在spring mvc中,在配置文件中的东西,可以在java代码中通过注解进行读取了:
@PropertySource 在spring 3.1中开始引入
比如有配置文件
config.properties
mongodb.url=1.2.3.4
mongodb.db=hello
则代码中
@PropertySource(&
- 重学单例模式
lanqiu17
单例Singleton模式
最近在重新学习设计模式,感觉对模式理解更加深刻。觉得有必要记下来。
第一个学的就是单例模式,单例模式估计是最好理解的模式了。它的作用就是防止外部创建实例,保证只有一个实例。
单例模式的常用实现方式有两种,就人们熟知的饱汉式与饥汉式,具体就不多说了。这里说下其他的实现方式
静态内部类方式:
package test.pattern.singleton.statics;
publ
- .NET开源核心运行时,且行且珍惜
netcome
java.net开源
背景
2014年11月12日,ASP.NET之父、微软云计算与企业级产品工程部执行副总裁Scott Guthrie,在Connect全球开发者在线会议上宣布,微软将开源全部.NET核心运行时,并将.NET 扩展为可在 Linux 和 Mac OS 平台上运行。.NET核心运行时将基于MIT开源许可协议发布,其中将包括执行.NET代码所需的一切项目——CLR、JIT编译器、垃圾收集器(GC)和核心
- 使用oscahe缓存技术减少与数据库的频繁交互
Everyday都不同
Web高并发oscahe缓存
此前一直不知道缓存的具体实现,只知道是把数据存储在内存中,以便下次直接从内存中读取。对于缓存的使用也没有概念,觉得缓存技术是一个比较”神秘陌生“的领域。但最近要用到缓存技术,发现还是很有必要一探究竟的。
缓存技术使用背景:一般来说,对于web项目,如果我们要什么数据直接jdbc查库好了,但是在遇到高并发的情形下,不可能每一次都是去查数据库,因为这样在高并发的情形下显得不太合理——
- Spring+Mybatis 手动控制事务
toknowme
mybatis
@Override
public boolean testDelete(String jobCode) throws Exception {
boolean flag = false;
&nbs
- 菜鸟级的android程序员面试时候需要掌握的知识点
xp9802
android
熟悉Android开发架构和API调用
掌握APP适应不同型号手机屏幕开发技巧
熟悉Android下的数据存储
熟练Android Debug Bridge Tool
熟练Eclipse/ADT及相关工具
熟悉Android框架原理及Activity生命周期
熟练进行Android UI布局
熟练使用SQLite数据库;
熟悉Android下网络通信机制,S