- webpack性能优化策略
雅望天堂i
webpack前端node.js
1.代码分割(CodeSplitting)通过代码分割,可以将代码拆分成多个较小的文件,实现按需加载,减少首屏加载时间。使用SplitChunksPlugin将公共代码提取到单独的chunk中,避免重复打包。config.optimization.splitChunks({chunks:'all',cacheGroups:{//第三方组件libs:{name:'chunk-libs',test:/
- mac+php5.3的docker-compose.yml分享
自娱自乐22
docker
version:'3'services:nginx:image:nginx:latestcontainer_name:nginx-composevolumes:-./wwwroot:/usr/share/nginx/html:rw-./nginx/nginx/:/etc/nginx/:rw-./log/nginx:/var/log/nginx:rwrestart:alwayslinks:-phpp
- 解决安装 Node 出现的问题
code_stream
#其他内容node.js
日期:2025-2-16最近要开启一个新项目,我需要使用最新的Node环境。但是我重装之后,出现了一些列的问题,参考网络上的教程,基本上都无法解决,什么配置环境变量,什么创建文件夹,都没有作用,教程太落后了,问AI也是绕圈,毕竟AI的数据集也是来自互联网。最后总算解决了。方式就是,傻瓜式安装(下载node后,安装一直下一步就好,它会帮你完成一切配置),安装之后,最重要的一步来了,记得重启电脑!!!
- mac下docker搭建nginx+php+mysql,并实现nginx负载均衡
自娱自乐22
macosdockernginx负载均衡php
一环境系统:macOSSonoma14.3芯片:AppleM3Prodocker版本:25.0.5二软件OrbStack[推荐,一款轻量化的docker管理软件,还是docker的命令]item2三步骤拉取nginx镜像dockerpullnginx新建一个nginx容器dockerrun--namenginx5-d-p80:80nginx确认nginx内部的目录[第一次一定要确认下目录]-配置目
- 《神经网络与深度学习》(邱锡鹏) 内容概要【不含数学推导】
code_stream
#机器学习神经网络
第1章绪论基本概念:介绍了人工智能的发展历程及不同阶段的特点,如符号主义、连接主义、行为主义等。还阐述了深度学习在人工智能领域的重要地位和发展现状,以及其在图像、语音、自然语言处理等多个领域的成功应用。术语解释人工智能:旨在让机器模拟人类智能的技术和科学。深度学习:一种基于对数据进行表征学习的方法,通过构建具有很多层的神经网络模型,自动从大量数据中学习复杂的模式和特征。第2章机器学习概述基本概念:
- BP 神经网络在考古数据分析中的应用
fanxbl957
人工智能理论与实践神经网络数据分析人工智能
BP神经网络在考古数据分析中的应用摘要:本文深入探讨了BP神经网络在考古数据分析领域的应用。首先阐述了考古数据分析的重要性以及传统分析方法的局限性。随后详细介绍了BP神经网络的结构、原理与训练算法。通过丰富的代码示例展示了如何运用BP神经网络进行考古文物的分类鉴定、年代预测以及遗址空间分布分析等任务,涵盖数据预处理、网络构建、模型训练与评估等关键环节。分析了该应用的优势与局限性,并对其在考古数据分
- 亲测centos7安装docker可用
a4132447
云原生dockerlinux运维
1.配置yum下载源为aliyun源yum-config-manager--add-repohttps://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo备份当前的yum源mv/etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo/etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo.backup下载新的Ce
- Ubuntu 常用快捷键及操作技巧
YsDynamic
ubuntulinux运维操作系统
Ubuntu是一种流行的Linux操作系统,拥有许多强大的功能和快捷键,可以提高工作效率。本文将详细介绍一些常用的Ubuntu快捷键和操作技巧,帮助您更好地利用Ubuntu。终端快捷键Ubuntu的终端是一个强大的工具,可以通过快捷键加快命令行操作。Ctrl+Alt+T:打开一个新的终端窗口。Ctrl+Shift+T:在当前终端窗口中打开一个新的选项卡。Ctrl+Shift+W:关闭当前终端选项卡
- RHEL 安装 Hadoop 服务器
XhClojure
hadoop服务器大数据
在这篇文章中,我们将探讨如何在RedHatEnterpriseLinux(RHEL)上安装和配置Hadoop服务器。Hadoop是一个开源的分布式数据处理框架,用于处理大规模数据集。以下是在RHEL上安装Hadoop的详细步骤。步骤1:安装Java在安装Hadoop之前,我们需要确保系统上安装了JavaDevelopmentKit(JDK)。执行以下命令安装JDK:sudoyuminstallja
- 市场波动中的数据分析与策略优化
QQ3990385023
数据分析区块链人工智能
市场波动中的数据分析与策略优化在市场交易中,价格的波动往往受到多种因素影响,包括资金流向、经济数据、政策调整等。如何利用数据分析优化交易策略,提升市场适应能力,是投资者需要重点关注的问题。借助科学的分析方法,结合技术指标,可以更精准地识别趋势,提高交易稳定性。一、市场数据分析的核心要素1.价格趋势分析市场价格的变动通常会形成一定的趋势,例如上涨趋势、震荡趋势或下跌趋势。通过均线(MA)等技术指标,
- 100道计算机网络面试八股文(答案、分析和深入提问)整理
守护海洋的猫
计算机网络面试职场和发展pythondjango
1.说一说POST与GET有哪些区别回答在计算机网络中,POST和GET是HTTP协议中两种主要的请求方法,它们各自具有不同的特性和用途。下面是二者的主要区别:1.数据传输方式GET:数据通过URL传递,参数以查询字符串的形式附加在URL后面。示例:http://example.com/api?name=value&age=30POST:数据包含在HTTP请求的主体部分,数据不会显示在URL中。示
- 2024亚马逊数据分析!
KJYHS
数据分析数据挖掘
整体财务数据23净销售额:全年净销售额达6380亿美元,同比增长11%。净利润:全年净利润为592亿美元,较上年同期的304亿美元增长95%。经营活动现金流:经营活动现金流达1159亿美元,同比增加了36%。各业务板块数据AWS业务1第四季度营收:2024年第四季度,AWS业务实现营收288亿美元,同比增长19%;经营利润达106亿美元,同比增长34亿美元。广告业务5全年营收:2024年广告业务总
- 使用python计算等比数列求和的方法
HAMYHF
windows
在python中,计算Sum=m+mm+mmm+mmmm+.....+mmmmm.....,输入两个数m,n。m的位数累加到n的值,列出算式并计算出结果:#为了打印出算式,并计算出结果,将m,mm这些放入到列表中#定义列表中的m初始值为0,用Ele来代表m,mm....Ele=0#定义总和为0Sum=0#定义一个空列表List=[]#输入两个值n=int(input("inputadigit:")
- Python+Playwright常用元素定位方法
HAMYHF
python功能测试
CSSselector选择器在CSS中,定位元素主要通过选择器完成,以下是几种常见的CSS选择器定位方法:标签选择器(element):直接使用HTML元素名称来定位,例如p会选择所有段落元素。属性选择器(attribute):选择所有具有指定属性的元素,无论该属性的值是什么。例如,[title]会选择所有包含title属性的元素。选择具有指定属性,并且该属性值完全等于给定值的元素。例如,[typ
- 壁纸样机神器:快速生成个性化壁纸,提升你的设备颜值
2401_89910411
人工智能
在数字化时代,壁纸不仅是设备的装饰,更是个人风格的展示。想要快速制作出精美的壁纸吗?壁纸样机神器来帮你!这款工具集多种功能于一身,让你轻松成为壁纸设计师。一、功能亮点1.一键生成高清壁纸壁纸样机神器支持多种图片格式的上传,无论是你从网上下载的图片,还是自己拍摄的照片,都可以轻松导入。上传后,系统会自动适配高清分辨率,确保壁纸在任何设备上都能完美展示。2.智能模板库平台提供了丰富的模板选择,涵盖从极
- 图像识别与应用
狂踹瘸子那条好脚
python
图像识别作为人工智能领域的重要分支,近年来取得了显著进展,其中卷积神经网络(CNN)功不可没。CNN凭借其强大的特征提取能力,在图像分类、目标检测、人脸识别等任务中表现出色,成为图像识别领域的核心技术。一、卷积神经网络:图像识别的利器CNN是一种专门处理网格状数据的深度学习模型,其结构设计灵感来源于生物视觉系统。与全连接神经网络不同,CNN通过卷积层、池化层等结构,能够有效提取图像的局部特征,并逐
- Mamba超绝创新!搭上异常检测准确率99%+!一区秒了!
人工智能学起来
人工智能深度学习
今天给大家推荐一个创新Max,且不卷的idea:基于Mamba做异常检测!以往的异常检测方法,以基于CNN、Transformer为主。但CNN在处理长距离依赖性方面存在困难,Transformer虽然表现出色,但由于其自注意力机制,计算复杂度较高。而Mamba,则完美弥补了这两者的缺陷,在有效处理长距离依赖性同时,具有线性复杂度,计算资源需求少!在提高模型检测精度和速度方面,一骑绝尘!比如模型A
- 如何安装配置虚拟机
薇晶晶
hadoop大数据分布式
1.CentOS-7-x86_64-Minimal-2009.iso:linux安装文件。用来安装系统。2.VMware17.6.exe:虚拟机软件。用来在自己的电脑上安装虚拟机。它调用CentOS-7-x86_64-Minimal-2009.iso来安装操作系统.3.VC_redist.x86.exe:系统补丁。如果安装VMware17.6时,提示缺少文件,再来安装它,否则不用。4.finals
- 从开发到部署,搭建离线私有大模型知识库_离线大模型
ai大模型应用开发
数据库服务器linux语言模型人工智能自然语言处理深度学习
文末有福利!背景介绍最近一段时间搭建了一套完整的私有大模型知识库,目前完整的服务已经完成测试部署上线。基本之前的实践过程,从工程角度整理技术方案以及中间碰到的一些问题,方便后续对这个方向有需求的研发同学们。为什么做离线私有化部署在大模型火热起来之后,很多企业都有尝试相关服务。但是实际会碰到大模型不了解公司个性化的情况,无法针对公司情况给出个性化回答。因此就出现了针对大模型的知识库,通过提供公司内部
- 大模型如何改变教育?典型应用场景的探究与展望!
AGI大模型学习
大模型应用人工智能AI产品经理llama大模型AI大模型教程
目前,大模型在教育领域的应用主要体现在个性化学习助手、智能问答系统、内容生成与创作辅助、智能写作评估、跨语言学习支持、数学解题辅助等几个方面。大模型技术在教育领域凭借卓越的数据处理能力和深度学习技术,极大推动了教育质量的提升与教育公平的实现。分级分类的教育数据助力大模型发展在构建与优化大模型的过程中,教育数据能够帮助我们更精准地理解教育现象,更有质量地辅助教学。教育数据涵盖广泛,包括但不限于学生的
- Python中的 redis keyspace 通知_python 操作redis psubscribe(‘__keyspace@0__ ‘)
2301_82243733
程序员python学习面试
最后Python崛起并且风靡,因为优点多、应用领域广、被大牛们认可。学习Python门槛很低,但它的晋级路线很多,通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据,CS等更加高级的领域。Python可以做网络应用,可以做科学计算,数据分析,可以做网络爬虫,可以做机器学习、自然语言处理、可以写游戏、可以做桌面应用…Python可以做的很多,你需要学好基础,再选择明确的方向。这里给大家分享一份全套的Pytho
- Python数据分析与可视化
程序媛小果
pythonpython数据分析开发语言
Python数据分析与可视化在数据驱动的商业世界中,数据分析和可视化成为了理解复杂数据集、做出明智决策的关键工具。Python,作为一种功能强大且易于学习的编程语言,提供了丰富的库和框架,使得数据分析和可视化变得简单高效。本文将探讨Python在数据分析和可视化中的应用,包括数据预处理、分析、以及如何通过可视化工具将数据洞察转化为可操作的策略。1.数据分析的重要性数据分析是提取数据中有用信息的过程
- JavaScript网页设计案例:打造交互式个人简历网站
程序媛小果
前端javascript开发语言ecmascript
在当今数字化时代,个人简历不再局限于纸质文档,而是越来越多地以网页形式呈现。JavaScript作为一种强大的客户端脚本语言,为网页设计提供了无限可能,使得网页不仅仅是静态的信息展示,而是具有丰富交互性的平台。本文将通过一个案例,展示如何使用HTML、CSS和JavaScript来设计一个交互式的个人简历网站。1.项目概述本案例的目标是创建一个个人简历网站,它不仅展示个人信息、工作经历、教育背景和
- ECMAScript与JavaScript:探索两者之间的联系与区别
程序媛小果
前端ecmascriptjavascript前端
在Web开发的早期,JavaScript成为了客户端脚本语言的代名词,而随着时间的推移,JavaScript已经发展成为一个功能强大的语言,它的影响力远远超出了浏览器的范畴。在这场语言演进的过程中,ECMAScript扮演了一个关键角色。本文将深入探讨ECMAScript与JavaScript之间的关系,以及它们之间的主要区别。1.什么是ECMAScript?ECMAScript是由欧洲计算机制造
- 使用 Docker 基本命令创建并发布带有新功能的镜像到阿里云
2021级计算机网络技术2班梁嘉敏
docker阿里云容器
1.关于Docker镜像1.基础假定您在开发一个网上商城,您使用的是一台笔记本电脑而且您的开发环境具有特定的配置。其他开发人员身处的环境配置也各有不同。您正在开发的应用依赖于您当前的配置且还要依赖于某些配置文件。此外,您的企业还拥有标准化的测试和生产环境,且具有自身的配置和一系列支持文件。您希望尽可能多在本地模拟这些环境而不产生重新创建服务器环境的开销。请问?您要如何确保应用能够在这些环境中运行和
- 【Java基础】Java 中的 super 关键字
李少兄
Javajava开发语言
前言在Java的面向对象编程中,继承是一个核心特性,它允许我们创建一个新类(子类)来继承另一个已有类(父类)的属性和方法。而super关键字则是在这个继承体系中扮演着至关重要的角色,它为子类与父类之间的交互提供了强大的支持。1.super关键字的基本概念super关键字是Java中的一个引用变量,它指向当前对象的父类对象。通过super,子类可以访问父类的成员,包括成员变量、方法和构造器。在子类中
- 代理IP助力AI图像处理,开启行业新篇章
傻啦嘿哟
关于代理IP那些事儿人工智能tcp/ip图像处理
目录一、代理IP技术简介二、代理IP在AI图像处理中的应用1.提升数据访问速度2.增强数据处理能力3.突破网络限制三、代理IP在AI图像处理中的实际案例案例一:AI图像生成软件案例二:AI动画创作四、代理IP技术的未来展望五、结语在科技日新月异的今天,AI图像处理技术以其广泛的应用前景和强大的处理能力,正深刻改变着我们的世界。从人脸识别、自动驾驶到医学影像分析,AI图像处理技术无处不在,发挥着不可
- DeepSeek原理介绍以及对网络安全行业的影响
AI拉呱
Deepseek人工智能
大家好,我是AI拉呱,一个专注于人工智领域与网络安全方面的博主,现任资深算法研究员一职,兼职硕士研究生导师;热爱机器学习和深度学习算法应用,深耕大语言模型微调、量化、私域部署。曾获多次获得AI竞赛大奖,拥有多项发明专利和学术论文。对于AI算法有自己独特见解和经验。曾辅导十几位非计算机学生转行到算法岗位就业。关注评审分享一起学习更多知识。1.DeepSeek公司介绍1.1DeepSeek是什么:wh
- 动态蛇形卷积在YOLOv8中的探索与实践:提高目标识别与定位精度
向哆哆
YOLO目标跟踪深度学习YOLOv8
文章目录动态蛇形卷积在YOLOv8中的探索与实践:提高目标识别与定位精度1.什么是动态蛇形卷积?2.YOLOv8的卷积改进2.1常规卷积与动态蛇形卷积的区别2.2动态蛇形卷积的实现原理2.3YOLOv8中集成动态蛇形卷积3.手把手实现动态蛇形卷积3.1安装依赖3.2设计动态蛇形卷积层3.3集成到YOLOv8中3.4训练与优化4.动态蛇形卷积的进一步优化4.1蛇形路径的动态学习4.1.1学习动态路径
- Ubuntu终端的常用快捷键
狗头鹰
ubuntulinux
基础常用快捷键Tab:自动补全命令或文件名。Ctrl+A:将光标移动到命令行的开始位置。Ctrl+E:将光标移动到命令行的末尾。Ctrl+K:删除从光标位置到命令行末尾的内容。Ctrl+U:删除从光标位置到命令行开始的内容。Ctrl+D:如果命令行没有任何字符,它将关闭终端;如果有字符,它将删除光标位置的字符。Ctrl+H:删除光标前的字符。Ctrl+W:删除光标前的单词。Ctrl+Y:粘贴最近使
- 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