- 深入理解正则表达式:语法全解析
谢兴豪
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:正则表达式是一种用于文本匹配的模式,广泛应用在文本处理、数据验证等领域。本文将全面探讨正则表达式的语法细节,包括字符匹配、元字符、字符类、量词、分组与反向引用、选择与否定、位置锚点、预定义字符集、模式修饰符、回溯控制以及正向先行断言和正向后行断言。掌握这些知识有助于提高编程效率和代码质量。1.正则表达式简介正则表达式是IT行业中的“瑞士军刀”,它们在文本处理、
- PTA基础编程集7-20 打印九九口诀表 (15分)
ohhTechSoon
PTA基础编程集
7-20打印九九口诀表(15分)下面是一个完整的下三角九九口诀表:11=112=222=413=323=633=914=424=834=1244=1615=525=1035=1545=2055=2516=626=1236=1846=2456=3066=3617=727=1437=2147=2857=3567=4277=4918=828=1638=2448=3258=4068=4878=5688=6
- FDTD:基于Python的电磁场模拟开源库教程
邱进斌Olivia
FDTD:基于Python的电磁场模拟开源库教程项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fd/fdtd项目介绍FDTD(Finite-DifferenceTime-Domain)是一个致力于电磁场仿真的开源项目,由flaport维护。此项目基于Python语言,提供了一套灵活且强大的工具集,用于解决各种电磁学问题,包括但不限于光学、射频以及微波工程中的传播、散射等问
- 代码随想录算法训练营第三十五天(20250303) |01背包问题 二维,01背包问题 一维,416. 分割等和子集 -[补卡20250316]
ZXZ_13
算法
01背包问题二维链接遍历物品没有大小顺序要求重点是模拟,推导出递推公式#include#includeintmain(){intm,n;std::cin>>m>>n;std::vectorweight(m,0),value(m,0);for(inti{0};i>weight[i];}for(inti{0};i>value[i];}std::vector>dp(m,std::vector(n+1,0
- 大模型微调
归一码字
人工智能
文章目录前言一、使用的库二、数据预处理1.引入库2.读入数据3.对数据进行预处理4.转换为json格式文件三,使用算子分析数据并进行数据处理四,划分训练集和测试集五,编写训练脚本开始训练六,进行模型推理人工评估总结前言这是使用知乎评论进行模型微调,让模型输出更加通畅接近人的使用语言一、使用的库modelscope:提供模型、数据集下载能力data-juicer:提供数据集处理能力ms-swift:
- 部分标签数据集生成与过滤特定标签方法
阳光明媚大男孩
机器学习人工智能
完整代码总结这段代码的目的是通过构建一个部分标签学习(PartialLabelLearning,PLL)框架来生成一个包含部分标签的数据集,并且支持根据给定的标签列表对数据集进行筛选和过滤。代码包含了多个类和函数,主要分为以下几部分:数据预处理与加载:使用PyTorch和torchvision来加载CIFAR-10数据集,并对其进行标准化处理。部分标签数据集的生成:为每个样本生成多个候选标签,并模
- 查看 CUDA cudnn 版本 查看Navicat GPU版本
FergusJ
备份python开发语言
查看显卡型号:lspci|grepVGA(lspci是linux查看硬件信息的命令),屏幕会打印出主机的集显几独显信息python中查看显卡型号fromtensorflow.python.clientimportdevice_libdevice_lib.list_local_devices()
- 深入解析 .NET 中的依赖项加载机制:原理、实现与最佳实践
江沉晚呤时
Netcore前端数据库c#.netcore
在现代应用程序的开发中,依赖项管理与加载是非常重要的组成部分,尤其是在大型系统中,如何高效地加载和管理依赖项可以极大地影响应用程序的性能、可维护性和扩展性。在.NET中,依赖项加载不仅涉及静态依赖的管理,还包括动态加载组件和程序集的能力。本文将详细讲解.NET中的依赖项加载机制,覆盖从静态依赖注入到动态加载的所有重要概念。1.依赖项加载的基本概念1.1依赖项与依赖注入(DI)依赖项是一个对象在其生
- MDX语言的软件工程
苏墨瀚
包罗万象golang开发语言后端
MDX语言的软件工程引言在现代软件开发中,技术的进步不断推动着开发流程的变化与优化。MDX(MultidimensionalExpressions)语言作为一种用于查询和操作多维数据集的表达式语言,已在数据分析、商业智能等领域得到了广泛应用。本文将探讨MDX语言在软件工程中的应用,包括其基本概念、工作原理、最佳实践以及在数据分析系统中的具体案例。1.MDX语言概述MDX最初由微软开发,通常用于访问
- Django ORM自定义排序的实用示例
上官美丽
技术分享django数据库sqlite
在使用Django进行开发时,ORM(对象关系映射)是一个非常强大的工具。它让我们可以用Python代码直接操作数据库,而不需要写SQL语句。当我们需要对数据进行排序时,DjangoORM同样提供了丰富的功能。今天,我们就来聊聊如何在Django中实现自定义排序,帮助你更好地管理和展示数据!理解DjangoORM的排序功能DjangoORM提供了order_by()方法,允许我们对查询集进行排序。
- dfs(二十二)78. 子集
曾几何时`
#DFS深度优先算法数据结构
78.子集给你一个整数数组nums,数组中的元素互不相同。返回该数组所有可能的(幂集)。解集不能包含重复的子集。你可以按任意顺序返回解集。示例1:输入:nums=[1,2,3]输出:[[],[1],[2],[1,2],[3],[1,3],[2,3],[1,2,3]]示例2:输入:nums=[0]输出:[[],[0]]提示:1>res;vectorpath;vector>subsets(vector
- 探索 Tavily Search API:为 AI 提供快速准确的搜索结果
nseejrukjhad
人工智能python开发语言
引言在当今的技术时代,AI代理(如大型语言模型)日益需要实时、准确和事实性强的搜索结果。TavilySearchAPI就是为此而生的。这篇文章将介绍如何将TavilySearchAPI集成为一个检索器,使开发者可以在应用中快速获取所需信息。此外,我们将讨论这一集成过程中的挑战及其解决方案。主要内容1.TavilySearchAPI简介TavilySearchAPI是一个专门为AI代理设计的搜索引擎
- 车辆检测与识别:车辆分类_(9).车辆分类模型的评估与优化
zhubeibei168
机器人(二)分类数据挖掘人工智能计算机视觉机器学习视频监控
车辆分类模型的评估与优化在车辆检测与识别领域,车辆分类模型的评估与优化是确保模型性能和可靠性的关键步骤。本节将详细介绍如何评估车辆分类模型的性能,并提供一些优化技术,以提高模型的准确性和效率。模型评估指标1.准确率(Accuracy)准确率是最直观的评估指标,表示分类器正确分类的样本占总样本的比例。然而,在不平衡数据集上,准确率可能具有误导性。fromsklearn.metricsimportac
- 云原生分布式存储:数据洪流中的时空折叠艺术
桂月二二
云原生分布式
引言:数据维度战争的新防线蚂蚁集团存储集群达500EB规模,Netflix每日处理3PB视频数据。AWSS3支持每秒1.5亿次请求,字节跳动对象存储延迟低至12ms。IDC预测2026年全球存储开销达亿,沃尔玛每秒处理万笔交易日志,沙特阿美地震勘探数据集超。微软冷存单价降至0.00099/GB·月,中国天眼FAST每秒生成160GB射电数据,Twitter使用Ambry实现250万IOPS。Gar
- Maven中dependency标签参数
lgily-1225
日常积累mavenjava后端
Maven中dependency标签参数如下:一、type有时候我们引入某一个依赖时,必须指定type,这是因为用于匹配dependency引用和dependencyManagement部分的最小信息集实际上是{groupId,artifactId,type,classifier}。在很多情况下,这些依赖关系将引用没有classifier的jar依赖。这允许我们将标识设置为{groupId,art
- 「Python数据分析」Pandas基础,筛选数据利器:布尔索引
奕澄羽邦
python数据分析pandas
我们在处理数据的时候,数据筛选是一个重要的过程。利用布尔索引,我们可以选择需要的数据区间。布尔索引,是利用各种不等式,以及与或非操作,来对数据区间进行选择。在pandas中,与操作,对应的是&这个符号,表示选取两个数据集重合的部分。或操作,对应的是|这个符号,表示选择两个数据集中,只要在一个数据集中出现的部分。非操作,对应的是~这个符号,表示选取一个数据集中,相反的部分。我们下面通过具体的例子,来
- STM32 SPI总线驱动CH376T实现U盘/TF卡读写全解析—SPI通信、命令集与文件操作(下) | 零基础入门STM32第七十五步
触角01010001
STM32入门教程(100步)stm32驱动开发单片机嵌入式硬件物联网
主题内容教学目的/扩展视频CH376芯片重点课程电路原理,跳线设置,切换U盘和TF卡。手册分析。驱动程序。调用常用函数。会调用现有函数操作U盘即可。师从洋桃电子,杜洋老师文章目录1.引言2.硬件连接3.驱动程序分析3.1SPI通信机制4.CH376命令集详解4.1常用命令表4.2命令使用示例5.初始化程序解析6.数据读写函数实现6.1写数据到文件6.2从文件读取数据7.应用示例:U盘状态检测8.扩
- 解锁智慧养老新可能,全面提升养老生活质量
weixin_45819535
生活
在老龄化浪潮席卷全球的今天,如何让老年人的生活更加安全、便捷、丰富多彩,成为了我们共同的责任与追求。辉视智慧养老方案,正是这样一款以老年人需求为核心,集信息查询、活动参与、紧急对讲与安全保障于一体的智慧养老解决方案。它如同一道温暖的光,照亮了老年人的养老生活,让关爱之声随时在他们身边响起。一、智慧生活,一触即达辉视智慧养老方案以直观简洁的界面,将社区各类服务信息呈现于老年人眼前。从营养均衡的餐饮选
- 【Dive Into Stable Diffusion v3.5】1:开源项目正式发布——深入探索SDv3.5模型全参/LoRA/RLHF训练
Donvink
大模型#AIGCstablediffusionAIGC人工智能机器学习深度学习
目录1引言2项目简介3快速上手3.1下载代码3.2环境配置3.3项目结构3.4下载模型与数据集3.5运行指令3.6核心参数说明3.6.1通用参数3.6.2优化器/学习率3.6.3数据相关4结语1引言在人工智能和机器学习领域,生成模型的应用越来越广泛。StableDiffusion作为其中的佼佼者,因其强大的图像生成能力而备受关注。今天,我的开源项目DiveIntoStableDiffusionv3
- oracle基础知识之表的集合运算
数字天下
oracle数据库
一个查询就是一个集合:查询的结果集一条记录就是一个元素。集合运算是用来把两个或多个查询的结果集做并、交、查的集合运算,包含集合运算的查询称为复合查询。*Select基本语法如下:SELECTcolumn_1,column_2,…FROMtable_nameWHEREsearch_conditionORDERBYcolumn_1,column_2;2.常用集合运算方式的应用(1)联合运算:联合运算实
- PyTorch 深度学习实战(19):离线强化学习与 Conservative Q-Learning (CQL) 算法
进取星辰
PyTorch深度学习实战深度学习pytorch算法
在上一篇文章中,我们探讨了分布式强化学习与IMPALA算法,展示了如何通过并行化训练提升强化学习的效率。本文将聚焦离线强化学习(OfflineRL)这一新兴方向,并实现ConservativeQ-Learning(CQL)算法,利用Minari提供的静态数据集训练安全的强化学习策略。一、离线强化学习与CQL原理1.离线强化学习的特点无需环境交互:直接从预收集的静态数据集学习数据效率高:复用历史经验
- 水务环保企业 “十五五”:新挑战汹涌而至,新征程
安全智能合约人工智能
引言以《关于加快市政公用行业市场化改革的意见》(建城[2002]272号)、《市政公用事业特许经营管理办法》(2004年建设部令第126号)为标志,水务环保行业启动市场化改革至今,历经了外资引领、民营崛起、高速发展、转型升级等不同阶段。“十三五”时期,随着“水十条”在全国各地的贯彻落实,水环境综合治理需求开始释放;同期,国家部委层面推动PPP模式,供排水投资和运营主体呈现多元化,行业建设的资金瓶颈
- Ts学习笔记
初学者7.
学习笔记typescript
一、Ts与Js区别TsJsJavaScript的超集,用于解决大型项目的代码复杂性一种脚本语言,用于创建动态网页。强类型,支持静态和动态类型动态弱类型语言可以在编译期间发现并纠正错误只能在运行时发现错误不允许改变变量的数据类型变量可以被赋予不同类型的值二、Ts基础类型:boolean,number,string,undefined,null,any,unknown,void,neverany,un
- CUDA编程基础
清 澜
算法面试人工智能c++算法nvidiacuda编程
一、快速理解CUDA编程1.1CUDA简介CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)是由NVIDIA推出的并行计算平台和应用程序接口模型。它允许开发者利用NVIDIAGPU的强大计算能力来加速通用计算任务,而不仅仅是图形渲染。通过CUDA,开发者可以编写C、C++或Fortran代码,并将其扩展以在GPU上运行,从而显著提高性能,特别是在处理大规模数据集和复杂算法
- 某智慧医养服务平台Uploads存在任意文件上传漏洞(DVB-2025-8968)
Byp0ss403
漏洞复现集合文件上传web安全
免责声明本文所描述的漏洞及其复现步骤仅供网络安全研究与教育目的使用。任何人不得将本文提供的信息用于非法目的或未经授权的系统测试。作者不对任何由于使用本文信息而导致的直接或间接损害承担责任。如涉及侵权,请及时与我们联系,我们将尽快处理并删除相关内容。0x01产品介绍广西金中软件集团有限公司前身成立于1999年,隶属于广西电信下的三产公司金中信息产业有限公司,是一家集软件开发、网站建设、网络工程、系统
- 模型微调:让AI更懂你的魔法棒
带上一无所知的我
pytorch人工智能python
模型微调:让AI更懂你的魔法棒✨在人工智能的世界里,模型微调(Fine-tuning)就像是一位魔法师用魔法棒对预训练模型进行“个性化改造”,让它更适应特定的任务。今天,我们就来深入探讨模型微调的技术细节,让你也能像魔法师一样,轻松驾驭AI模型!什么是模型微调?模型微调是指在预训练模型的基础上,通过少量的特定任务数据进行训练,使模型更好地适应新任务的技术。预训练模型通常是基于大规模数据集(如Ima
- 【十 自然语言处理项目实战】【10.2 数据收集与预处理】
再见孙悟空_
#自然语言处理人工智能知识图谱transformer自然语言处理数据收集自然语言处理预处理自然语言处理项目
各位在数据泥潭里打滚的勇士们,今天咱们要聊的这个话题,就像学做川菜必须掌握的"火锅底料炒制法"——数据收集与预处理!这玩意儿看着像脏活累活,实则是决定你模型上限的生死关卡。作为一个曾把BERT训成人工智障的老司机,这就把五年掉坑经验熬成一锅十全大补汤!(戴上橡胶手套准备掏数据)一、数据收集的野路子:比盗墓还刺激的冒险1.1公开数据集寻宝图(附藏宝坐标)①正道的光:Kaggle(数据界的沃尔玛):搜
- 根据论文复现大模型方法以及出错处理技巧
Ai玩家hly
从0倒1论文复现大模型复现Ai大模型复现
复现一篇论文中的大模型搭建涉及以下几个关键步骤:理解论文的模型架构、数据集处理、超参数设置以及实验环境的搭建。这里给出一个基本的实现方法示例,假设我们选择复现一个图像分类任务中的经典模型,例如ResNet。实现步骤示例1.理解论文和模型架构选择一篇关于ResNet的论文作为示例,例如《DeepResidualLearningforImageRecognition》(Heetal.,2015)。2.
- 全网独家 | 超级POI数据集:27.3亿条,涵盖2018-2024年,7年44份,全国范围、同源、相同处理方法、字段丰富
空间数据研究所
全国同源历史POI数据空间数据研究所历史POIPOI数据全国同源历史POI兴趣点超级POI数据集
超级POI数据集概况时间范围:2018年12月至2024年12月覆盖区域:全国所有省、直辖市、自治区和特别行政区数据总量:2,731,535,499条数据格式:支持SHP、FileGDB、GeoJson、MIF/TAB、TXT、Excel、CSV坐标系统:可以提供WGS84、GCJ02、BD09等常见坐标系提供形式:本地矢量数据文件数据选择:可根据指定的城市、省,类别,时间提供相应数据文件数据来源
- Python 生成数据(使用Pygal模拟掷骰子)
钢铁男儿
Python从入门到精通python开发语言
数据可视化指的是通过可视化表示来探索数据,它与数据挖掘紧密相关,而数据挖掘指的是使用代码来探索数据集的规律和关联。数据集可以是用一行代码就能表示的小型数字列表,也可以是数以吉字节的数据。使用Pygal模拟掷骰子在本节中,我们将使用Python可视化包Pygal来生成可缩放的矢量图形文件。对于需要在尺寸不同的屏幕上显示的图表,这很有用,因为它们将自动缩放,以适合观看者的屏幕。如果你打算以在线方式使用
- 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