- 21-梯度累积原理与实现
机器人图像处理
深度学习算法与模型人工智能深度学习YOLO
一、基本概念在深度学习训练的时候,数据的batchsize大小受到GPU内存限制,batchsize大小会影响模型最终的准确性和训练过程的性能。在GPU内存不变的情况下,模型越来越大,那么这就意味着数据的batchsize智能缩小,这个时候,梯度累积(GradientAccumulation)可以作为一种简单的解决方案来解决这个问题。二、Batchsize的作用训练数据的Batchsize大小对训
- 使用 Go 语言实现高性能网络服务: 包括TCP连接管理、内存池、epoll、缓存设计、序列化等
AI天才研究院
Golang实战一天一门编程语言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1.简介Go是一门开源的编程语言,由Google开发并于2009年正式发布。其拥有以下特征:静态强类型:在编译时已经把变量的数据类型确定下来,并进行严格类型检查;自动垃圾回收:不需要手动分配和释放内存,通过引用计数实现自动释放无用对象;接口:支持接口、多态特性,可以方便地实现依赖注入、适配器模式、代理模式等;goroutine:采用协程(Coroutine)机制,使得编
- 数据结构与算法——二叉树,多叉树的递归遍历、层序遍历,DFS与BFS
Book_熬夜!
数据结构与算法深度优先宽度优先算法数据结构广度优先
文章目录二叉树1.递归遍历2.层序遍历3.多叉树遍历二叉树【子节点】:每个节点下方相连的节点【父节点】:每个节点上方相连的节点【根节点】:最上方没有父节点的节点【叶子节点】:最下方没有子节点的节点【最大深度】:树的最大层数【高度】:节点数减一,即枝数。【满二叉树(PerfectBinaryTree)】:深度为h,则总节点数:2^h-1FullBinaryTree是指一棵二叉树的所有节点要么没有孩子
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冯·诺依曼的
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Heat是OpenStack中的编排服务,通过YAML模板自动化资源管理。本文通过4个实战案例,详解如何用Heat模板创建用户体系、Swift容器、网络资源及云主机类型。一、创建用户、Domain、租户及用户绑定目标:在chinaskillsDomain下创建beijing_group租户,并创建用户cloud。#user_create.ymlheat_template_version:2016-
- Spring Boot 集成高德地图电子围栏
Cloud_.
springboot后端java
摘要:本文手把手教你通过SpringBoot调用高德地图API实现电子围栏功能,涵盖云端围栏创建、设备位置监控与本地算法校验,附带完整代码和避坑经验!一、电子围栏核心原理1.1什么是电子围栏?虚拟地理边界:在地图上划定区域(圆形/多边形),触发进出事件应用场景:员工考勤、物流围栏、儿童安全区域监控技术核心:基于GPS/北斗坐标的位置判断(射线法或API调用)1.2高德地图API能力云端围栏管理:创
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- K8S学习之基础三十四:K8S之监控Prometheus部署pod版
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使用KubernetesPod的方式部署Prometheus是一种常见的方法,尤其是在容器化和微服务架构中。以下是详细的步骤:1.创建命名空间(可选)为了方便管理,可以为Prometheus创建一个单独的命名空间。yaml复制apiVersion:v1kind:Namespacemetadata:name:monitoring将上述内容保存为namespace.yaml,然后应用:bash复制ku
- Linux----网络tcp编程
weixin_51790712
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网络编程编程linux操作系统[用户空间]应用层//程序员实现------------------------------------------------------[内核空间]传输层[网络协议栈]//内核已经实现好的属于网络功能网络层数据链路层物理层程序发送数据系统调用---通过系统调用来使用操作系统提供的网络功能函数接口---socketsocket:1.操作系统提供的函数接口//通过这个
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简介在现代互联网中,我们经常需要传输大文件,例如视频、音频或者大型数据文件。传输大文件需要考虑诸多因素,例如网络延迟、带宽限制和传输安全性。在本文中,我们将介绍如何使用Java实现大文件传输,并提供相应的代码示例。文件传输协议在进行大文件传输之前,我们需要选择合适的传输协议。目前常用的文件传输协议有FTP(FileTransferProtocol)、SFTP(SecureFileTransferP
- Redis的IO多路复用机制:高效的网络通信设计
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在高并发、高性能的应用中,如何有效地管理和处理大量的客户端请求是一个至关重要的问题。Redis作为一个高性能的内存数据存储系统,面对大量并发客户端请求时,需要具备良好的网络通信能力。在Redis的设计中,IO多路复用机制是其核心技术之一。它能高效地处理多个客户端的请求,避免了多线程和多进程带来的复杂性和性能开销。本文将深入讲解Redis的IO多路复用机制,包括其原理、实现方式以及为什么它能使Red
- MV-EB435i立体相机对垃圾分类
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最近在v社区发了一篇文章,懒得转移过来了链接:V社区-机器视觉技术交流社区-MV-EB435i立体相机对垃圾分类我觉得这篇文章对于刚入门深度学习想看点项目学点代码的刚刚好,因为我也是新手,嘻嘻嘻!希望这篇文章对大家有所帮助,如有错误请大家指正。
- 如何禁止电脑中某个应用联网
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一、通过防火墙基础设置(快速操作)打开控制面板在任务栏搜索框输入“控制面板”并打开,将右上角“查看方式”切换为“大图标”。进入防火墙设置点击WindowsDefender防火墙→左侧选择允许应用或功能通过WindowsDefender防火墙。禁用目标应用的网络权限在列表中找到需禁用的应用,取消其勾选的专用网络和公用网络,点击确定保存。二、通过高级出站规则(彻底禁止)创建出站规则在防火墙设置界面,点
- 请编写一个Python程序,实现WOA-CNN-BiLSTM鲸鱼算法优化卷积双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测功能。
2301_81121233
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实现一个基于鲸鱼优化算法(WOA)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)的多输入单输出回归预测功能是一个复杂的任务,涉及到多个步骤和组件。由于完整的实现会非常冗长,我将提供一个简化的框架和关键部分的代码示例,帮助你理解如何实现这个功能。请注意,这个示例不会包含所有细节,比如数据集的准备、鲸鱼优化算法的具体实现(WOA是一个元启发式算法,需要单独实现或引用现有库),以及CNN-Bi
- 网络神经架构的概念及其实际应用
2301_81121233
网络爬山算法近邻算法霍夫曼树剪枝哈希算法柔性数组
###网络神经架构的概念**网络神经架构(NeuralNetworkArchitecture)**是指用于构建和组织人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks,ANN)的结构和方法。这些架构通常由多个层次的节点(神经元)组成,通过模拟人脑神经元之间的连接和信息传递方式,来处理复杂的数据输入并生成相应的输出。网络神经架构通常由以下几个部分组成:1.**输入层(InputLayer
- 使用 Supervisor 管理 Gunicorn 实现高可用 Python Web 应用
莫忘初心丶
gunicornpython
前言在生产环境中,部署PythonWeb应用时,我们通常使用Gunicorn(GreenUnicorn)作为WSGI服务器。为了确保应用能够稳定运行,能够在崩溃后自动重启,Supervisor是一个常用的进程管理工具,它可以很好地与Gunicorn配合使用,实现进程监控、自动重启等功能。本文将详细介绍如何使用Supervisor来管理Gunicorn,确保PythonWeb应用在生产环境中的高可用
- Prometheus架构详解
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1Prometheus简介Prometheus是一个开源的系统监控报警工具套件,它最初由SoundCloud开发,并于2016年成为CNCF(云原生计算基金会)托管的第二个项目(第一个是kubernetes)。Prometheus以其简单高效的方式收集指标而闻名,能更好地与容器平台、云平台配合,这使得它在现代云原生环境中非常受欢迎。Prometheus被广泛应用于各种场景中,包括但不限于:应用性能
- iOS 文件预览(PDF、Excel、World等)之QuickLook框架
仰望星空01
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iOS文件预览QuickLook之工程文件预览QuickLook之网络URL预览QuickLook之工程文件预览一、简介QuickLook库可以让我们的App在iPhone/iPad中直接预览各个文件了。官方的开发文档中说明其支持的文件类型有:iWorkdocumentsMicrosoftOfficedocuments(Office‘97andnewer)RichTextFormat(RTF)do
- AI人工智能中的概率论与统计学原理与Python实战:Python实现概率模型
AI天才研究院
AI实战AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍随着人工智能技术的不断发展,概率论与统计学在人工智能领域的应用越来越广泛。概率论与统计学是人工智能中的基础知识之一,它们在机器学习、深度学习、自然语言处理等领域都有着重要的作用。本文将介绍概率论与统计学的核心概念、算法原理、具体操作步骤以及Python实现方法,并通过具体代码实例进行详细解释。2.核心概念与联系2.1概率论与统计学的区别概率论是一门数学学科,它研究随机事件发生的可能性。
- 如何使用 Python 实现生成对抗网络
NoABug
python生成对抗网络tensorflow
如何使用Python实现生成对抗网络生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)是一种能够生成高质量、逼真图像的深度学习模型。GAN模型由两个神经网络组成:一个生成器和一个判别器。生成器的任务是以噪声为输入,生成看似真实的图像;而判别器则需要根据输入的图像,判断该图像是真实的还是由生成器生成的。下面我们将通过Python代码来实现一个简单的GAN模型。首先,我们
- GAN模型的Python应用——生成对抗网络
代码编织匠人
python生成对抗网络开发语言
GAN模型的Python应用——生成对抗网络生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)是深度学习中的一种重要模型,已经被广泛应用于图像、文本生成等领域。GAN模型由两个神经网络组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器用于生成假样本,判别器用于评估真实性。两个神经网络相互博弈,通过一次次迭代训练,最终生成器可以生成足以骗过
- YOLOv8 改进:添加 GAM 注意力机制
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YOLOv8改进:添加GAM注意力机制引言在目标检测领域,YOLO(YouOnlyLookOnce)网络因其速度和准确性被广泛应用。然而,随着场景的复杂化,仅仅依靠卷积特征可能不足以捕捉图像中的重要信息。引入注意力机制,如GAM(GlobalAttentionMechanism),可以有效提高模型对关键区域的关注,从而提升检测性能。技术背景GAM是一种全局注意力机制,通过全局信息聚合和自适应权重分
- 如何使用Python实现生成对抗网络(GAN)
「已注销」
互联网前沿技术韩进的创作空间全栈开发知识库python生成对抗网络tensorflow深度学习数据分析
生成对抗网络(GAN)是一种深度学习模型,由两个部分组成:生成器和判别器。生成器负责生成与训练数据相似的新数据,而判别器负责判断输入数据是真实的还是由生成器生成的。这两个部分不断相互博弈,直到生成器能够生成非常逼真的数据,使判别器难以区分生成数据和真实数据。下面是一个简单的Python实现,使用TensorFlow和Keras库。在开始之前,请确保已经安装了TensorFlow和Keras。imp
- 技术解析麦萌短剧《月光下的你》:从「时间序列的对抗扰动」到「加密身份的收敛证明」
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《月光下的你》以十六年的时间跨度展开一场关于「数据污染」与「身份验证」的深度博弈,本文将用机器学习视角拆解这场跨越时空的模型纠偏实验。1.数据污染事件:十六年前的对抗攻击许芳菲(Agent_Xu)的遭遇可视为时间序列上的对抗样本注入:标签篡改攻击:许清清(Adversary_XuQing)通过伪造标签(Label_Tampering)将Agent_Xu与傅临州(Node_Fu)强行关联,触发道德约
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目录一、RAID技术概述常见RAID级别RAID0:条带化,提升读写性能,无冗余RAID1:镜像,数据冗余,提供数据保护RAID5:奇偶校验,提供冗余和负载均衡RAID10:镜像+条带化,兼具数据保护和高性能二、动态磁盘管理动态磁盘的优势三、动态磁盘RAID阵列实战实验环境搭建(vmvareworkstation)四、实际应用案例五、RAID技术的优化与维护六、RAID技术的未来发展七、软RAID
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群晖(Synology)套件中心提供了很多实用工具和应用程序,用于扩展群晖NAS(网络附加存储)的功能。商店提供的应用是相当丰富,也因为太多,很多初学者经常无从下手,所以干脆把下载量大的能装都装着试下,用了几年后,常用的就剩下那么几个,也是使用频率最高的几个套件。Top1SynologyPhotosSynologyPhotos是群晖NAS的照片管理套件,最早叫PhotoStation、Moment
- 探索网络安全:浅析文件上传漏洞
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在数字化时代,网络安全已成为我们每个人都需要关注的重要议题。无论是个人隐私保护,还是企业数据安全,网络威胁无处不在。了解网络安全的基本知识和防护措施,对我们每个人来说都至关重要。网络安全网络安全并非只是对网络做一层防护,而是指保护网络空间的安全,包括硬件、软件、数据和网络本身的安全。随着互联网的普及,我们的个人信息、财产安全乃至国家安全都与网络安全息息相关。网络安全不仅仅是技术问题,更是意识问题。
- 2025前端面试题超全面解析(附答案与深度扩展)
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文章目录一、HTML篇(扩展版)1.**HTML5语义化标签的实际应用场景**2.**WebComponents实战:如何封装一个自定义按钮组件?**3.**WebWorker的用途与限制**二、CSS篇(扩展版)1.**CSS盒模型详解:border-boxvscontent-box**2.**CSS动画性能优化技巧**3.**CSS预处理器(Sass/Less)核心功能对比**三、JavaSc
- 【数学基础】线性代数#1向量和矩阵初步
-一杯为品-
数学线性代数矩阵
本系列内容介绍:主要参考资料:《深度学习》[美]伊恩·古德菲洛等著《机器人数学基础》吴福朝张铃著文章为自学笔记,仅供参考。目录标量、向量、矩阵和张量矩阵运算单位矩阵和逆矩阵线性相关和生成子空间范数特殊类型的矩阵和向量特征分解奇异值分解Moore-Penrose伪逆迹运算行列式标量、向量、矩阵和张量标量标量是一个单独的数。向量向量是一列有序排列的数:x=[x1x2⋮xn]\boldsymbolx=\
- 蓝桥杯网络安全春秋赛 Crypto RSA
叁Three
蓝桥杯密码学
蓝桥杯网络安全春秋赛CryptoRSA题目某公司为了保护其重要数据,使用了RSA加密算法。该公司以同一个N为模数,为Alice和Bob分别生成了不同的公钥和与之相应的私钥。Alice和Bob都使用自己的公钥对同一条明文m进行加密,分别得到密文c1和c2。假设你是一名密码安全研究者,你已获取了N值、两个密文和公钥,能否使用RSA的相关知识还原出明文m呢?#!python3.9fromCrypto.U
- NAS的配置和管理
老司机从不翻车
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目录一.NAS的配置1.安装2.设置用户名和密码3.配置网络4.安装系统5.配置软件包管理器6.安装完成二.配置OMV静态IP1.在浏览器下的OMV登录2.编辑网卡
- 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