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捕风捉你
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引言归并排序(MergeSort)是一种有效、稳定且常用的排序算法,尤其在处理大规模数据时表现良好。本文将详细讲解如何使用Java实现归并排序算法,并结合图解和实例代码,帮助您全面理解这一高级排序算法。同时,我们还将探讨归并排序的优化方法,以进一步提高其性能。归并排序算法的原理归并排序是一种分治算法,它将数组分成两个子数组,分别对两个子数组进行排序,然后将排好序的子数组合并成一个有序数组。算法步骤
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首先要知道,微信登录和获取手机号、获取用户信息是相互独立的过程,接下来分开讲解这三个东西,内容很干,只用文字描述,认真看、跟着做就行,没有花里胡哨uniapp微信登录流程前端使用uni.login方法获取code(用户的登录凭证)发送给后端后端使用这个code请求code2Session这个接口:https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/Op
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that's boy
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DeepSeekV3横空出世,以其强大的多语言编程能力和先进的技术架构,引发了业界的广泛关注。这款最新的AI模型不仅在性能上实现了质的飞跃,还采用了开源策略,为广大开发者提供了更广阔的探索空间。本文将深入解析DeepSeekV3的技术原理、主要功能、性能表现及应用场景,带您全面了解这款新一代AI模型。DeepSeekV3的核心亮点DeepSeekV3是一款基于混合专家(MoE)架构的大型语言模型,
- C++归并排序算法深度解析
小小的博客
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引言归并排序(MergeSort)是一种常用的排序算法,它采用了分治(DivideandConquer)的策略,将一个待排序的序列分解成若干个小的子序列,分别进行排序,再将这些已经排好序的子序列合并成一个完整的有序序列。归并排序具有很好的稳定性,时间复杂度为O(nlogn),在实际应用中表现优秀。本文将详细介绍归并排序算法的实现原理、C++代码实现以及在实际应用中的优化策略。归并排序算法原理归并排
- 海外代理IP选择指南:开启数据采集的便捷之旅
Loongproxy
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在这个信息爆炸的时代,数据就像是海洋中的宝藏,等待着我们去发掘。而海外代理IP,恰似那把开启宝藏的钥匙,帮助我们在浩瀚的信息海洋中畅游无阻。今天,我们就一起来探讨如何选择合适的海外代理IP,为你的数据采集之旅保驾护航。明确数据采集需求:找准方向在选择海外代理IP之前,首先要做的是明确自己的数据采集需求。这就像是在海洋中航行,只有确定了目的地,才能选择合适的航线。不同项目的需求差异很大,比如你可能需
- 【纪念我的256天】我的创作纪念日
回响N
我的纪念日
今天是我在CSDN创作的第256天这大半年,我把技术探索的点滴都记录在这里。从最初的小心翼翼再到现在的逐渐熟练,都是我不断成长的过程,每一次敲击键盘都是成长的见证。这256天,看似不长,却在我的技术成长与个人发展历程中留下了深刻且不可磨灭的印记。收获与成长大概八个多月前,从我开始我的第一篇写作时我的人生轨迹似乎偏离了我原本的轨迹,从这里我学到很多,并且我的目标也渐渐的清晰了许多,从刚开始的每发一篇
- 归并排序算法
猫一样的妩媚
排序算法算法数据结构
归并排序1算法介绍和选择排序一样,归并排序的性能不受输入数据的影响,但表现比选择排序好的多,因为始终都是O(nlogn)的时间复杂度。代价是需要额外的内存空间。归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法的一个非常典型的应用。2基本思想基本思路就是将数组分成二组A,B,如果这二组组内的数据都是有序的,那么就可以很方便的将这二组数据进行排序。如何让这二组组内数据有序了?可以将A
- 深度剖析 DeepSeek V3 技术报告:架构创新与卓越性能表现
微凉的衣柜
科技头条人工智能大模型语言模型
随着人工智能(AI)技术的不断发展,各种大规模语言模型(LLM)层出不穷,DeepSeekV3作为其中的一员,凭借其出色的性能表现和创新的架构设计,吸引了广泛关注。本文将通过对官方发布的DeepSeekV3技术报告的深入解析,从多个维度剖析DeepSeekV3如何通过先进的技术手段,在保持性能卓越的同时优化计算和内存开销。一、性能卓越,超越同行DeepSeekV3在多个权威基准测试中展现了强大的性
- 瞄准K12阶段,日本生成式AI会弯道超车吗?
科技前沿资讯
人工智能
12月26日,日本正式将生成式AI的教育下沉到K12教育阶段,初等和中等教育阶段。指南全名为《中小学阶段生成式人工智能使用指南》,指南很长,涉及内容大体涵盖了生成式AI的基本理念、学校使用生成式AI的注意事项、教师与学生该如何使用AI等。在当前,人工智能的趋势是不可阻挡的。因此,任何试图抵抗AI发展的行为都会像当年的马拉火车一样,被技术抛在身后。因此,拥抱AI几乎是想要在未来有所突破的必然选择。而
- Hive小文件合并
云掣YUNCHE
hivehadoop数据仓库
作者:振鹭一、参数配置:在Map输入的时候,把小文件合并。--每个Map最大输入大小,决定合并后的文件数setmapred.max.split.size=256000000;--一个节点上split的至少的大小,决定了多个datanode上的文件是否需要合并setmapred.min.split.size.per.node=100000000;--一个交换机下split的至少的大小,决定了多个交换
- 【机器学习:二十七、决策树集合】
KeyPan
机器学习机器学习决策树人工智能数据挖掘深度学习算法分类
1.决策树集合的概述决策树集合是一种基于多个决策树模型集成的机器学习方法,通过组合多个弱学习器(决策树)形成一个强学习器,显著提升预测性能和泛化能力。核心思想集成学习的核心是通过结合多个模型的优点,降低单个模型的偏差与方差,提高整体的准确性和鲁棒性。决策树集合利用多棵树的组合,减少了单棵树可能出现的过拟合或对噪声的敏感性。主要优势性能提升:在分类和回归任务中通常表现优于单独的决策树。稳定性更强:对
- python的总结与心得词云设计理念_Python词云展示十九大报告
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“不忘初心,牢记使命,高举中国特色社会主义伟大旗帜,决胜全面建成小康社会,夺取新时代中国特色社会主义伟大胜利,为实现中华民族伟大复兴的中国梦不懈奋斗。”十九大召开已过去近一个月,我国社会主要矛盾已经转变,中国特色社会主义进入了新时代,中国人民实现了从站起来,富起来到强起来,我们国家已经走近世界舞台的中央。国家强盛,民族自豪,为了中国梦,戮力前行。考研的同学应该此刻也在对着十九大报告埋头苦背吧,作为
- 学习AI大模型的小白入门建议和具体的学习方法推荐
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深度思考我是一名在汽车行业工作的嵌入式系统工程师,现在我想进入人工智能领域,特别是大型语言模型。说到人工智能,我是一个完全的新手,所以我需要弄清楚从哪里开始。让我们把它分解一下。首先,我知道嵌入式系统涉及许多低级编程、微控制器、实时操作系统等。人工智能,特别是像GPT这样的大型模型,似乎处于另一端,处理高级计算、海量数据集和复杂算法。这里肯定有一个学习曲线。我可能应该从了解机器学习的基础知识开始。
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教程系列整理微信小程序小程序
微信小程序开发入门教程#1、微信小程序的概念、历史、发展微信小程序的概念、历史、发展-CSDN博客#2、微信小程序的开发工具微信官方给出的开发工具:概览|微信开放文档#3、微信小程序的项目结构、创建、发布审核#4、微信小程序开发常见问题整理#5、微信小程序的框架接口#6、微信小程序的wxml基础语法微信小程序数组绑定使用案例(一)_微信小程序绑定一个数组对象list到页面,修改数组中的一个值,在把
- JAVA的成员变量和局部变量(详解)
万能的柯西
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目录成员变量与局部变量的分类实例变量与类变量的区别三种局部变量的区别成员变量与局部变量的区别变量同名问题变量的使用规则何时使用成员变量JAVA的变量可以分为两大类:成员变量和局部变量。成员变量与局部变量的分类具体细分,成员变量可以分为两类:实例变量和类变量。局部变量可以分为三类:形参、方法局部变量和代码块局部变量。如下图所示:实例变量与类变量的区别这两种变量很好区别,与某个实例(对象)有关的成员变
- ubuntu20.04.6安装Intel AX211网卡驱动 2024.8
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前言环境电脑:thinkbook142024i5-13500HRTX3050网卡:IntelAX211Wi-Fi6系统内核:5.15安装#flex是一个词法分析器;#bison是一个语法分析器;#把两者联合使用可以实现对sql语言的解析。sudoaptinstallflexbison#从github上爬取软件包gitclonehttps://github.com/intel/backport-iw
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文章目录一、核心参数优化详解1.1tickTime:Client-Server通信心跳时间1.2initLimit:Leader-Follower初始通信时限1.3syncLimit:Leader-Follower同步通信时限1.4dataDir:数据文件目录1.5clientPort:客户端连接端口二、优化操作说明2.1jvm配置2.2log4j配置2.3ACL验证忽略一、核心参数优化详解1.1
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页高速缓存和页写回机制页是物理内存或虚拟内存中一组连续的线性地址,Linux内核以页为单位处理内存,页的大小通常是4KB。当一个进程请求一定量的页面时,如果有可用的页面,内核会直接把这些页面分配给这个进程,否则,内核会从其它进程或者页缓存中拿来一部分给这个进程用。内核知道有多少页可用,也知道它们的位置。如果在进程请求指定的内存页时,没有可用的内存页,那么这个时候内核就会去尝试释放特定的内存页给新的
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认识系列大模型知识乱炖人工智能
大模型训练显卡对比大模型训练时A100是首选,A40用于推理,目前还推出了H100为下一代替换A100的产品。大模型的训练用4090可以吗?大模型的训练用4090是不行的,但推理(inference/serving)用4090不仅可行,在性价比上还能比H100稍高。事实上,H100/A100和4090最大的区别就在通信和内存上,算力差距不大。H100A1004090TensorFP16算力989T
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༺ཌༀ傲世万物ༀད༻
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编程全景洞察:从基础架构到前沿创新与行业影响由于文章过长,博主写的时候可能会有一些差错以及一些不连贯或者是一些重复,请大家谅解~编程全景洞察:从基础架构到前沿创新与行业影响编程的基础语言与逻辑架构编程范式与设计模式:理念升华与实践指南编程在前沿科技领域的深度融合与突破编程竞赛与荣誉体系:人才摇篮与创新引擎编程教育的普及与多元发展路径编程行业的生态与职业发展全景编程的未来趋势与无限可能编程与数学、物
- MongoDB 客户端工具(图)
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一水鉴天
智能制造软件智能人工语言人工智能
本文要点形而上学探究本文开始开出的话题:形而上学探究目的:为本项目(为使用AI聊天工具的聊天者加挂一个知识系统)探索形而上学的奠基大体想到要讨论的方面:排比的“势”--Respect九宫格【社会形态:治理】,类比的“动”--Facet六边形【意识形态:操纵】,对比的“能”--Aspect三角形【物质形态:监测】分别对应以前给出的项目的三个构成:一系(AI操作系统)/三台(前台/中台/后台)/三体(
- 2024年网络安全最全CTF —— 网络安全大赛_ctf网络安全大赛
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前言随着大数据、人工智能的发展,人们步入了新的时代,逐渐走上科技的巅峰。\⚔科技是一把双刃剑,网络安全不容忽视,人们的隐私在大数据面前暴露无遗,账户被盗、资金损失、网络诈骗、隐私泄露,种种迹象表明,随着互联网的发展,网络安全需要引起人们的重视。\互联网安全从其本质上来讲就是互联网上的信息安全。从广义来说,凡是涉及到互联网上信息的保密性、完整性、可用性、真实性和可控性的相关技术和理论都是网络安全的研
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人脸表情检测该项目已训练好网络模型,配置好环境即可运行使用,效果见图像,实现图像识别、摄像头识别、摄像头识别/识别分类项目-说明文档-UI界面-cnn网络项目基本介绍:【网络】深度学习CNN网络mini-xception网络【环境】python>=3.5tensorflow2opencvpyqt5【文件】训练预测全部源代码、训练好的模型、fer2013数据集、程序算法讲解文档【类别】对7种表情检测
- 14-美妆数据分析
william_liu1
数据分析数据分析数据挖掘
前言美妆数据分析可以帮助企业更好地理解市场趋势、客户偏好和产品表现importpandasaspdimportnumpyasnp一、数据清洗data=pd.read_csv(r'C:\Users\B\Desktop\美妆数据.csv',encoding='gbk')data.head()data.info()data=data.drop_duplicates(inplace=False)data.
- Apache Hive--排序函数解析
大鳥
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在大数据处理与分析中,ApacheHive是一个至关重要的数据仓库工具。其丰富的函数库为数据处理提供了诸多便利,排序函数便是其中一类非常实用的工具。通过排序函数,我们能够在查询结果集中为每一行数据分配一个排名值,这对于数据分析、报表生成等工作具有重要意义。本文将深入探讨ApacheHive中的排序函数,通过具体的HQL代码和数据实例进行说明,并阐述它们之间的区别。0.排序函数:ORDER、SORT
- 高考十年了,聊聊挣钱这件事
程序员
转眼间,一年高考又过去了,从2013年高考时,转眼间,十年了。回首十年间,当年的豪言壮志你是否实现了?还是被社会毒打,磨平菱角,意识到自己只是一个普通人。今天,我们不聊高考,我们来聊聊挣钱这件事。众所周知,这两年,互联万已经进入了一个存量时代,该有的App巨头们基本已经抢占了市场。资本不再像过去十年一样,疯狂烧钱,抢占市场。在这种大背景下,许多大厂,纷纷缩减业务,一些不赚钱的业务也砍掉。向社会输出
- c语言初级指针详解(图片加解析通俗易懂)
欧杨小枫
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目录1.指针是什么?2.指针和指针类型3.野指针?4.指针运算5.指针和数组6.二级指针7.指针数组1.指针是什么?1.指针是内存中一个最小单元的编号,也就是地址。2.指针通常指的是指针变量,是用来存放内存地址的变量。指针变量?1.我们可以通过&取出变量的内存其实地址,把地址可以存放到一个变量中这个变量就是指针变量。直接上代码#includeintmain(){inta=10;//在内存中开辟一块
- 把研发中心建到德国慕尼黑!中国智能车的诺曼底登陆开始了
量子位
理想汽车,刚刚有了出海新动作。理想宣布首个海外研发中心开业,就建在了全球汽车工业老家——德国。这次出海,理想将联合德国研发团队,共同完成四大领域的下一代技术研究。不久前的理想AITalk上,李想称要“做一家人工智能企业”,当前大规模的技术加码,就是在一步步兑现。德国慕尼黑作为汽车工业的发源地,承载着传统汽车的技术核心,现在中国的智能车代表,开始了诺曼底登陆的时代改写时刻。理想首个海外研发中心开业1
- [UWP]实用的Shape指南
weixin_34195364
c#ui
在UWPUI系统中,使用Shape是绘制2D图形最简单的方式,小到图标,大到图表都用到Shape的派生类,可以说有举足轻重的地位。幸运的是从Silverlight以来Shape基本没有什么大改动,简直是UWP中的一股清流。上图来自ProSilverlight5inC#,可见Silverlight中的Shape和UWP的Shape基本架构一致。Shape的API从WPF以来就几乎没变,对熟悉WPF/
- 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