- 富集分析——GO、KEGG
ersanshi055
生信小菜鸟富集分析GOkegg
一、富集分析的基础认知在生物信息学研究领域,基因功能解析及通路阐释是众多分析流程中的关键环节,富集分析(EnrichmentAnalysis)是将基因或蛋白列表按照功能进行分类的统计方法,目的是找出在特定基因集中显著富集的功能类别或通路。通过这种方法,研究人员可以理解一组基因(如差异表达基因)在哪些生物学过程、分子功能或通路中代表。1.富集分析分类基因本体论富集分析(GeneOntologyEnr
- Softhub软件下载站实战开发(十四):软件收藏集设计
叹一曲当时只道是寻常
softHub前端golang
文章目录Softhub软件下载站实战开发(十四):软件收藏集设计引言:为什么我们需要收藏集功能?收藏集功能的核心价值1.资源整合与分类管理技术架构设计数据库设计核心接口设计后端实现详解1.收藏集服务层2.列表查询实现3.添加软件实现前端实现详解1.收藏集列表页面2.软件管理弹窗组件3.软件选择与添加逻辑Softhub软件下载站实战开发(十四):软件收藏集设计前面几篇我们讲了软件管理相关实现,本篇我
- 神经网络初步学习3——数据与损失
X Y O
神经网络学习人工智能
一、传统机器学习与神经网络前言:该部分需要一定的机器学习与数学基础(很浅的基础),如果有不理解的地方可以自行查阅。(1)区别这里不妨以图像识别为例子:(1)在传统的机器学习视角中:我们需要人工手动去设置并提取我们的特征量,例如常见的SIFT、SURF和HOG等,随后需要我们选择合适的分类器(例如:SVM、KNN等分类器),接着把我们的参数训练出来。(2)而在神经网络的视角中:我们只需要把图片喂给它
- Softhub软件下载站实战开发(十七):用户端API设计
文章目录Softhub软件下载站实战开发(十七):用户端API设计前言用户端API概览1.分类管理API2.首页API3.资源集管理API4.软件管理API5.资源下载API⬇️API设计原则Softhub软件下载站实战开发(十七):用户端API设计前言在Softhub软件下载站的开发过程中,我们终于来到了用户端API的设计阶段!用户端API是整个系统与前端交互的核心桥梁,良好的API设计能极大
- 异物检测的计算机视觉算法技术路线
思绪漂移
计算机视觉算法人工智能
异物检测的计算机视觉算法技术路线在现代智能监测系统中,异物检测有着其必要性和运维重要性,通过计算机视觉算法,可以实时识别各种异常物体,为设备安全运行提供有力保障。本文将介绍异物检测的主要技术路线。一、分类识别适应场景分类识别技术主要适用于已知目标类别的异物检测场景。在运维环境中,这类场景包括:固定区域内的障碍物监测(如轨道区域的石块、工具、动物等)关键部件的异物附着检测(如固定装置上的杂物)安全通
- 网络工程师组网必用,动态路由OSPF及MPLS静态LSP配置
wozuimang
ICT网络工程师集训营路由交换网络工程师MPLS
一、MPLSMPLS基于标签转发,在数据链路层及网络层之间增加MPLS头部,属于2.5层MPLS域中的相关MPLS名词1、LSR标签交换路由器,支持MPLS的路由器2、LER,MPLS边界连接其他网络的LSR设备3、区域内部LSR为核心LSR二、LSR分类1、入站(ingress)LSR:IP报文中压入MPLS头部2、中转(transit)LSR:用于MPLS标签交换,将报文继续MPLS域中转发3
- linux-用户和组
2501_92004703
linux服务器运维
linux-用户和组前言一、用户管理1.用户账户类型2.主要命令2.1useradd2.2usedel2.3usermod2.4su3.查看用户登录信息3.1w3.2who3.3last3.4lastlog3.5lastb4.用户配置文件4.1/etc/passwd4.2/etc/shadow4.3/etc/login.defs5.手工新建用户二、组管理1.组分类2.组配置文件总结前言用户和组是进
- ResNet:深度卷积神经网络的里程碑
心想事“程”
小知识点cnn人工智能神经网络
一、引言在深度学习的发展历程中,深度卷积神经网络(CNN)不断演进,旨在提升对图像等数据的特征提取与分类能力。然而,随着网络层数的增加,传统CNN面临着梯度消失、梯度爆炸以及退化等棘手问题,训练变得愈发困难。2015年,由微软研究院提出的ResNet(ResidualNetworks,残差网络)横空出世,它以独特的残差学习思想,成功攻克了这些难题,在ImageNet竞赛中大放异彩,开创了深度神经网
- 【实战派×学院派】32|上线后一堆优化需求,到底是 Bug 还是改进?
郭菁菁
(BA/PM)实战派常踩的坑学院派如何补上bug业务分析需求分析BA
学院派:用Bug/Enhancement分类机制+优化反馈池+二次迭代评审机制,避免优化失控、节奏紊乱你是不是也遇到过这样的场景:“这个报表逻辑不太合理,麻烦调整下。”“那个按钮位置不合适,顺便挪一挪吧。”“这个功能可以加个提醒吗?体验会好一点。”项目刚上线没多久,各路优化意见像潮水一样涌来。最让人头疼的是:到底这些算Bug(缺陷)还是Enhancement(优化改进)?该优先处理哪个?哪些该打回
- C#.NET log4net 详解
c#.net
简介log4net是.NET平台上非常成熟的日志组件,源自Java世界的log4j。它功能丰富、性能高、配置灵活,是企业应用中常见的日志框架之一。核心特点支持多种输出目标(Appender):文件、数据库、控制台、远程服务等支持多种格式化(Layout)支持按级别(Level)记录日志支持日志分类(Logger分组、命名空间隔离)配置灵活,可通过XML文件配置,也可通过代码配置支持异步日志、按文件
- 传统乐器的音域革新:多管设计与超孔结构的探索
109702008
杂谈人工智能
——从陶笛到葫芦丝的扩展艺术一、多管陶笛:音域突破的经典方案1.结构分类与音域特性多管陶笛通过增加独立音管扩展音域,分为双管、三管、四管三种主流类型:双管陶笛(1主管+1附管):音域≥2个八度,吹奏高音需切换附管,适合进阶曲目。三管陶笛(1主管+2附管):音域近3个八度(如AC三管覆盖G4-E7),可驾驭古典与流行乐。四管陶笛(1主管+3附管):音域近4个八度(BC四管达C3-C7),属顶级专业配
- 2025B卷 - 华为OD机试七日集训第5期 - 按算法分类,由易到难,循序渐进,玩转OD
哪 吒
搬砖工逆袭Java架构师华为od算法华为OD机试2025B卷java
目录推荐刷题方法:一、适合人群二、本期训练时间三、如何参加四、七日集训第5期五、精心挑选21道高频100分经典题目,作为入门。第1天、逻辑分析第2天、逻辑分析第3天、逻辑分析第4天、字符串处理第5天、正则表达式第6天、深度优先搜索dfs第7天、深度优先搜索dfs六、集训总结国内直接使用ChatGPT4o、o3、o4-mini-high、GPT-4.5、GPT4.1、Gemini2.5pro0605
- 2025B卷 - 华为OD机试七日集训第4期 - 按算法分类,由易到难,循序渐进,玩转OD(Python/JS/C/C++)
哪 吒
搬砖工逆袭Java架构师华为od算法python华为OD机试2025B卷
目录推荐刷题方法:一、适合人群二、本期训练时间三、如何参加四、七日集训第4期五、精心挑选21道高频100分经典题目,作为入门。第1天、逻辑分析第2天、逻辑分析第3天、逻辑分析第4天、贪心算法第5天、二分查找第6天、字符串处理第7天、字符串处理六、集训总结国内直接使用ChatGPT4o、o3、o4-mini-high、GPT-4.5、GPT4.1、Gemini2.5pro0605、ClaudeSon
- 2025B卷 - 华为OD机试七日集训第2期 - 按算法分类,由易到难,循序渐进,玩转OD(Python/JS/C/C++)
目录推荐刷题方法:一、适合人群二、本期训练时间三、如何参加四、七日集训第2期五、精心挑选21道高频100分经典题目,作为入门。第1天、逻辑分析第2天、数组第3天、双指针第4天、贪心算法第5天、字符串处理第6天、深度优先搜索DFS第7天、动态规划六、集训总结国内直接使用ChatGPT4o、o3、o4-mini-high、GPT-4.5、GPT4.1、Gemini2.5pro0605、ClaudeSo
- 浏览器渲染引擎和JS引擎分类
渲染引擎:Firefox:Gecko引擎Safari:WebKit引擎Chrome:Blink引擎IE:Trident引擎Edge:EdgeHTML引擎JS引擎:SpiderMonkey(Firefox),火狐Nitro/JavaScriptCore(Safari),苹果IOS浏览器V8(Chrome,Chromium),Node.js也是V8Chakra(MicrosoftInternetExp
- linux设置ipsan_linux 配置IPSAN存储
王向庄
linux设置ipsan
一SAN存储1.1SAN存储介绍存储区域网络(StorageAreaNetwork,简称SAN)采用网状通道(FibreChannel,简称FC,区别与FiberChannel光纤通道)技术,通过FC交换机连接存储阵列和服务器主机,建立专用于数据存储的区域网络。1.2SAN存储分类常见的分类是FC-SAN和IP-SAN两种。FC-SAN通过光纤通道协议转发scsi协议;IP-SAN通过TCP协议转
- AI产品经理技术篇:从传统AI到生成式AI,解密大模型的核心概念
让我看看好学吗
人工智能产品经理学习深度学习自然语言处理
在人工智能技术飞速发展的今天,AI产品经理不仅需要理解业务逻辑,还需深入技术底层,把握从传统AI到生成式AI的演进脉络。传统AI以分类、预测和规则驱动为核心,而生成式AI则颠覆了这一范式,通过大模型实现内容创作、对话生成等创造性任务。这种转变背后,是参数规模、模型架构和训练方式的根本性革新。作为AI产品经理,理解大模型的核心概念至关重要。从“参数”的意义到“Token”的向量化,从Transfor
- C语言基础-数据类型
知柠
c语言
定义数据类型其实就是固定大小内存的别名,并且描述了一个变量存放什么类型的数据。简单来说,就是组织和操作数据。数据:计算机要处理的数据(数字、字符串、文字、符号、图片、音视频等)数据类型不仅帮助我们组织和操作数据,还决定了程序如何有效的利用内存。了解数据类型的内存需求是理解计算机管理和操作数据的关键。小贴士:程序运行需要在内存中数据类型分类和计算方法数据类型分类基本类型(C语言内置)数值类型整型(整
- python transformers库笔记(BertForTokenClassification类)
夏末蝉未鸣01
自然语言处理pythontransformer自然语言处理
BertForTokenClassification类BertForTokenclassification类是HuggingFacetransformers库中专门为基于BERT的序列标注任务(如命名实体识别NER、词性标注POS)设计的模型类。它在BERT的基础上添加了一个线性分类层,用于对每个token进行分类。1、特点任务类型:专为Token-level分类设计,即对输入序列中的每一个tok
- 支持向量机(SVM)在病理切片图像分类(癌细胞检测,Camelyon16/17、TCGA)中的应用与实现
猿享天开
支持向量机分类算法机器学习人工智能
支持向量机(SVM)在病理切片图像分类(癌细胞检测,Camelyon16/17、TCGA)中的应用与实现病理切片图像分类是医学影像分析的重要领域,特别是在癌细胞检测中,SVM因其对高维数据和小样本场景的优异性能,成为一种经典且有效的分类方法。本文将深入探讨SVM在Camelyon16/17和TCGA数据集上的应用,全面覆盖概念与原理、应用场景、及挑战与应对策略,欢迎感兴趣的阅读。[文中示例代码仅供
- math向上取整函数_Axure函数使用手册
weixin_39654058
math向上取整函数pb截取字符串函数使用函数求余弦函数的近似值实验5-9使用函数输出水仙花数
本文是介绍了Axure函数,以及它的相关的基本用法,建议大家收藏查看~一、函数使用方法Axure函数使用的基本语法是:用”[[]]”双方括号(即英文双中括号)包含,变量值和函数用英文句号(即点”.”)连接。例如:[[LVAR.Width]]表示变量LVAR的宽度[[This.Width]]当前元件的宽度二、函数分类根据Axure函数的应用范围,可划分为以下10类:元件函数、页面函数、窗口函数、鼠标
- 力扣-75.颜色分类
এ᭄画画的北北
java二刷力扣hot100leetcode算法
题目链接75.颜色分类classSolution{publicvoidsortColors(int[]nums){intp0=0;intp2=nums.length-1;intp=0;//注意循环结束的条件while(p<=p2){if(nums[p]==2){swap(nums,p,p2);p2--;}elseif(nums[p]==1){p++;}else{swap(nums,p,p0);p+
- 我的项目管理之路-项目群(集)管理
ocean1010
项目管理
1.引言上一篇《我的项目管理之路-PMO》分享了PMO的相关经历和经验,本篇文章将对项目群管理的一些经历进行回顾和总结。首先,我们来看一下都有哪些类型的项目群。2.项目群类型**按目标导向分类,**这种分类强调项目群的战略目标一致性,是实践中应用最广泛的分类方式。类型核心目标特点典型案例面向战略型实现组织长期战略(如数字化转型)项目间可能无直接业务关联,但共同服务于战略目标;资源动态调配企业IT架
- Bongo-Cat-Crew:用Python打造动态音乐猫
元楼
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:在这个项目中,我们创建了一个将音乐、游戏和编程结合的创新体验,允许玩家通过动态猫声分类与节奏游戏OSU!互动。Python的使用使得音乐节奏识别、猫声分类逻辑和游戏接口交互成为可能。项目的核心包含了音乐节奏分析、游戏模式识别和猫声动画实现等技术要点,旨在为玩家提供独特的交互乐趣。1.Python在项目中的应用和角色1.1Python在IT行业中的普及Pytho
- 基于小样本的高光谱图像分类任务:CMFSL方法及Python实现
pk_xz123456
仿真模型算法深度学习分类python人工智能深度学习机器学习
基于小样本的高光谱图像分类任务:CMFSL方法及Python实现1.引言高光谱图像分类是遥感图像处理领域的重要研究方向,它在农业监测、环境评估、军事侦察等领域有着广泛的应用。与传统RGB图像不同,高光谱图像包含数百个连续的光谱波段,能够提供丰富的光谱信息。然而,高光谱图像分类面临着维度灾难、样本获取困难等挑战,特别是在小样本条件下,传统分类方法往往表现不佳。针对这一问题,本文介绍一种基于小样本的高
- 前端常见 HTTP 状态码
鸡吃丸子
前端http网络协议
作为前端开发者,与后端API交互时,HTTP状态码是判断请求成败的关键信号。理解常见状态码的含义、责任归属及应对策略,能极大提升调试效率和团队协作。以下是关键状态码的详细解析:首先说一下如何查看状态码:如上图项目运行之后,打开浏览器开发者工具(F12),查看Network面板查看状态码一、常见状态码分类状态码含义主要责任方常见触发场景200OK后端请求成功,返回预期数据304NotModified
- 你真的懂文件吗?从磁盘、设备到文本与二进制的深度解析
资料合集下载链接:https://pan.quark.cn/s/472bbdfcd014在日常的电脑使用中,我们每天都在和“文件”打交道:Word文档、MP3音乐、照片、应用程序……我们创建、保存、打开、删除它们。但你是否曾停下来想过,这些我们习以为常的文件,在计算机的底层究竟是什么样的存在?今天,让我们跟随课堂的脚步,一起深入探索文件的本质,从宏观的分类到微观的存储,彻底搞懂计算机世界的基石——
- STM32第十七天ESP8266-01Swifi模块
Do vis824
stm32嵌入式硬件单片机
ESP8266-01Swifi模块1:ESP8266是实现wifi通讯的一个模块种类,有很多分类包含esp8266-12、esp8266-12E、ESP8266-01S、esp32等等。esp8266-01S由一颗esp8266作为主控再由一块flash作为存储芯片组成,带有板载芯片供电采用3.3V电压使用串口进行烧写程序和AT指令集调试,注意芯片一旦烧写了程序使不可使用AT指令集,需要重新刷回A
- 03 数据可视化的世界非常广阔,除了已提到的类型,还有许多更细分或前沿的可视化形式。
晨曦543210
信息可视化人工智能
十五、机器学习与数据科学专用图表特征重要性图(FeatureImportancePlot)用途:展示机器学习模型中各特征对预测结果的贡献度。示例:随机森林模型中影响房价预测的关键因素。混淆矩阵热力图(ConfusionMatrixHeatmap)用途:分类模型性能评估,显示预测结果与真实标签的对比。示例:疾病诊断模型的真阳性/假阳性分布。学习曲线(LearningCurve)用途:分析模型训练过程
- Python 爬虫实战:Selenium 爬取豆瓣相册(图片分类 + 标签提取)
西攻城狮北
python爬虫selenium
一、引言豆瓣作为国内知名的社区平台,其相册功能允许用户上传和分享各类图片,涵盖电影海报、音乐专辑、生活记录等多个领域。这些图片数据对于了解用户兴趣、进行内容推荐和市场调研具有重要价值。然而,豆瓣对直接的数据访问设定了诸多限制,因此,本文将介绍如何通过Python爬虫技术结合Selenium自动化工具,合法高效地爬取豆瓣相册图片,并运用深度学习技术实现图片分类和标签提取。二、开发环境搭建(一)编程语
- 戴尔笔记本win8系统改装win7系统
sophia天雪
win7戴尔改装系统win8
戴尔win8 系统改装win7 系统详述
第一步:使用U盘制作虚拟光驱:
1)下载安装UltraISO:注册码可以在网上搜索。
2)启动UltraISO,点击“文件”—》“打开”按钮,打开已经准备好的ISO镜像文
- BeanUtils.copyProperties使用笔记
bylijinnan
java
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
两者最大的区别是:
BeanUtils.copyProperties会进行类型转换,而PropertyUtils.copyProperties不会。
既然进行了类型转换,那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
- MyEclipse中文乱码问题
0624chenhong
MyEclipse
一、设置新建常见文件的默认编码格式,也就是文件保存的格式。
在不对MyEclipse进行设置的时候,默认保存文件的编码,一般跟简体中文操作系统(如windows2000,windowsXP)的编码一致,即GBK。
在简体中文系统下,ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下,ANSI 编码代表 JIS 编码。
Window-->Preferences-->General -
- 发送邮件
不懂事的小屁孩
send email
import org.apache.commons.mail.EmailAttachment;
import org.apache.commons.mail.EmailException;
import org.apache.commons.mail.HtmlEmail;
import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
- 动画合集
换个号韩国红果果
htmlcss
动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程
1 transition 制作鼠标滑过图片时的放大效果
css
.wrap{
width: 340px;height: 340px;
position: absolute;
top: 30%;
left: 20%;
overflow: hidden;
bor
- 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入
蓝儿唯美
sql注入
NTT研究表明,尽管SQL注入(SQLi)型攻击记录详尽且为人熟知,但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。
信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明,目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的,要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析,指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中,SQLi攻击占
- java笔记2
a-john
java
类的封装:
1,java中,对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节(尤其是私有数据)
2,目的:使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据(如属性),从而使软件错误能够局部化,减少差错和排错的难度。
3,简单来说,“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。
4,封装的特性:
4.1设置
- [Andengine]Error:can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx”
aijuans
学习Android遇到的错误
最开始遇到这个错误是很早以前了,以前也没注意,只当是一个不理解的bug,因为所有的texture,textureregion都没有问题,但是就是提示错误。
昨天和美工要图片,本来是要背景透明的png格式,可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改,因为没有png这个保存选项。
我就看了一下,和她要了psd的文件,还好我有一点
- 自己写的一个繁体到简体的转换程序
asialee
java转换繁体filter简体
今天调研一个任务,基于java的filter实现繁体到简体的转换,于是写了一个demo,给各位博友奉上,欢迎批评指正。
实现的思路是重载request的调取参数的几个方法,然后做下转换。
- android意图和意图监听器技术
百合不是茶
android显示意图隐式意图意图监听器
Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递
显式意图:调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图,显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。
隐式意图;不指明调用的名称,根据设
- spring3中新增的@value注解
bijian1013
javaspring@Value
在spring 3.0中,可以通过使用@value,对一些如xxx.properties文件中的文件,进行键值对的注入,例子如下:
1.首先在applicationContext.xml中加入:
<beans xmlns="http://www.springframework.
- Jboss启用CXF日志
sunjing
logjbossCXF
1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties:
<system-properties> <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
- 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码
bit1129
centos
编译必需的软件
Firebugs3.0.0
Maven3.2.3
Ant
JDK1.7.0_67
protobuf-2.5.0
Hadoop 2.5.2源码包
Firebugs3.0.0
http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
- struts2验证框架的使用和扩展
白糖_
框架xmlbeanstruts正则表达式
struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验,通常有两种方式:
1、在Action类中通过validatexx方法验证,这种方式很简单,在此不再赘述;
2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证,当用户提交表单请求后,struts会优先执行xml文件,如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。
本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
- 记录-感悟
braveCS
感悟
再翻翻以前写的感悟,有时会发现自己很幼稚,也会让自己找回初心。
2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了;
2. 要改变自己,不能这样一直在原来区域,要突破安全区舒适区,才能提高自己,往好的方面发展;
3. 多反省多思考;要会用工具,而不是变成工具的奴隶;
4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
- 编程之美-数组中最长递增子序列
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class LongestAccendingSubSequence {
/**
* 编程之美 数组中最长递增子序列
* 书上的解法容易理解
* 另一方法书上没有提到的是,可以将数组排序(由小到大)得到新的数组,
* 然后求排序后的数组与原数
- 读书笔记5
chengxuyuancsdn
重复提交struts2的token验证
1、重复提交
2、struts2的token验证
3、用response返回xml时的注意
1、重复提交
(1)应用场景
(1-1)点击提交按钮两次。
(1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作,导致重复提交表单。
(1-3)刷新页面
(1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。
(1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。
(2)解决方法
(2-1)禁掉提交按钮
(2-2)
- [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性
comsci
二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验
至今给我们大家留下很多迷团.....
关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了
在这里,我的意思是,现在
- easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符
daizj
oracleORA-12154
用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误,如下:
C:\Users\Administrator>sqlplus username/
[email protected]:1521/orcl
SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012
Copyright (c) 198
- 简单排序:归并排序
dieslrae
归并排序
public void mergeSort(int[] array){
int temp = array.length/2;
if(temp == 0){
return;
}
int[] a = new int[temp];
int
- C语言中字符串的\0和空格
dcj3sjt126com
c
\0 为字符串结束符,比如说:
abcd (空格)cdefg;
存入数组时,空格作为一个字符占有一个字节的空间,我们
- 解决Composer国内速度慢的办法
dcj3sjt126com
Composer
用法:
有两种方式启用本镜像服务:
1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中(系统全局配置)。见“例1”
2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中(针对单个项目配置)。见“例2”
为了避免安装包的时候都要执行两次查询,切记要添加禁用 packagist 的设置,如下 1 2 3 4 5
- 高效可伸缩的结果缓存
shuizhaosi888
高效可伸缩的结果缓存
/**
* 要执行的算法,返回结果v
*/
public interface Computable<A, V> {
public V comput(final A arg);
}
/**
* 用于缓存数据
*/
public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
- 三点定位的算法
haoningabc
c算法
三点定位,
已知a,b,c三个顶点的x,y坐标
和三个点都z坐标的距离,la,lb,lc
求z点的坐标
原理就是围绕a,b,c 三个点画圆,三个圆焦点的部分就是所求
但是,由于三个点的距离可能不准,不一定会有结果,
所以是三个圆环的焦点,环的宽度开始为0,没有取到则加1
运行
gcc -lm test.c
test.c代码如下
#include "stdi
- epoll使用详解
jimmee
clinux服务端编程epoll
epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中,很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中,有了一种替换它的机制,就是epoll。相比于select,epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中,它是采用轮询来处理的,轮询的fd数目越多,自然耗时越多。并且,在linu
- Hibernate对Enum的映射的基本使用方法
linzx0212
enumHibernate
枚举
/**
* 性别枚举
*/
public enum Gender {
MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2);
private Gender(int i) {
this.i = i;
}
private int i;
public int getI
- 第10章 高级事件(下)
onestopweb
事件
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- 孙子兵法
roadrunners
孙子兵法
始计第一
孙子曰:
兵者,国之大事,死生之地,存亡之道,不可不察也。
故经之以五事,校之以计,而索其情:一曰道,二曰天,三曰地,四曰将,五
曰法。道者,令民于上同意,可与之死,可与之生,而不危也;天者,阴阳、寒暑
、时制也;地者,远近、险易、广狭、死生也;将者,智、信、仁、勇、严也;法
者,曲制、官道、主用也。凡此五者,将莫不闻,知之者胜,不知之者不胜。故校
之以计,而索其情,曰
- MySQL双向复制
tomcat_oracle
mysql
本文包括:
主机配置
从机配置
建立主-从复制
建立双向复制
背景
按照以下简单的步骤:
参考一下:
在机器A配置主机(192.168.1.30)
在机器B配置从机(192.168.1.29)
我们可以使用下面的步骤来实现这一点
步骤1:机器A设置主机
在主机中打开配置文件 ,
- zoj 3822 Domination(dp)
阿尔萨斯
Mina
题目链接:zoj 3822 Domination
题目大意:给定一个N∗M的棋盘,每次任选一个位置放置一枚棋子,直到每行每列上都至少有一枚棋子,问放置棋子个数的期望。
解题思路:大白书上概率那一张有一道类似的题目,但是因为时间比较久了,还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子,并且消耗k步的概率(k≤i∗j),因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上,同理