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AI云原生与云计算技术学院
AI云原生与云计算数据仓库架构ai
数据湖与数据仓库在云平台的融合架构:DeltaLake实战指南关键词:数据湖,数据仓库,云平台,融合架构,DeltaLake,湖仓一体,数据治理摘要:本文深入探讨数据湖与数据仓库在云平台的融合架构,以DeltaLake为核心技术载体,解析湖仓融合的技术原理、实施路径及最佳实践。通过对比传统数据架构的痛点,阐述DeltaLake如何通过ACID事务、Schema管理、时间旅行等特性实现非结构化数据湖
- 学生信息管理系统的VFP数据库设计与实现
溪水边小屋
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:《学生管理系统vfp数据库》是一个基于VisualFoxPro(VFP)的学生信息管理软件,旨在帮助教育机构记录、管理学生数据并提供分析功能。该系统包括数据库设计、用户界面设计、数据操作、事务处理、报表统计、安全性管理、程序架构及代码优化等核心功能。学生管理系统是VFP数据库开发的学习和实践平台,适用于初学者。1.VisualFoxPro数据库开发基础Visu
- 小架构step系列14:白盒集成测试原理
秋千码途
集成测试java架构
1概述这里的白盒测试是指开发编写测试代码来进行测试,集成测试是指从Controller开始对http接口调用的整个流程进行测试。这个流程就是对一个http请求的响应流程,正常运行的时候是通过springboot内嵌的tomcat来启动一个webserver来监听http请求,然后响应该http请求。在测试的时候,如果也需要启动一个webserver来监听请求,那么测试就更加困难了一些。还好spri
- C语言---坑人大冒险游戏开发详解
本文将深入解析一款基于控制台的C语言RPG游戏《坑人大冒险》Beta0.1版本,从游戏设计到代码实现进行全面解读。附完整可运行代码,带你掌握控制台游戏开发的核心技术!看在源代码免费的份上,点个关注吧(づ ̄3 ̄)づ关注是我更新的动力 ̄︶ ̄∗ ̄︶ ̄∗)作者会分享更多涉及到各种编程语言的项目!(^∀^●)ノシ目录1.游戏概述2.游戏核心架构2.1数据结构设计游戏采用结构体存储角色和怪物数据:2.2游戏模
- AI 浪潮下的锚与帆:工程师文化的变与不变 | 架构师夜生活
腾讯云开发者
人工智能
目录:一、那些让程序员焦虑的"假消息"二、我们理解的工程师文化三、AI到底改变了什么四、程序员需要学什么新技能五、80后程序员vs00后程序员六、最好的时代永远在前方引言公司食堂里,一个产品经理和一个程序员正在讨论一个让行业都焦虑的话题:"AI来了,你们程序员还有什么用?我直接对着机器说需求,它就能给我做出来,我还要你干嘛?你还要给我排期!"产品经理显得有些得意。"你对它说的话它听得懂吗?它生成的
- 工服误检率高达40%?陌讯改进YOLOv7实战降噪50%
2501_92487859
YOLO算法视觉检测目标检测计算机视觉
开篇痛点:工业场景的视觉检测困境在工地、化工厂等高危场景,传统视觉算法面临三重挑战:环境干扰:强光/阴影导致工服颜色失真目标微小:安全帽反光标识仅占图像0.1%像素遮挡密集:工人簇拥时漏检率超35%(数据来源:CVPR2023工业检测白皮书)行业真相:某安监部门实测显示,开源YOLOv5在雾天场景误报率高达41%技术解析:陌讯算法的三大创新设计1.多模态特征融合架构#伪代码示例:可见光+红外特征融
- 路面裂缝漏检率高?陌讯多尺度检测降 30%
2501_92487936
计算机视觉opencv人工智能深度学习算法目标检测
在市政工程与公路养护领域,路面裂缝检测是保障交通安全的关键环节。传统人工巡检不仅效率低下(日均检测≤50公里),且受主观因素影响漏检率高达15-20%[1]。而主流开源视觉算法在面对阴影干扰、多类型裂缝混杂等场景时,往往陷入"精度与速度不可兼得"的困境。本文将结合实战案例,解析陌讯视觉算法在路面裂缝检测中的技术突破与落地经验。一、技术解析:从传统方法到多模态融合架构传统裂缝检测多采用"边缘检测+形
- 考场/工厂违规用机难捕捉?3维度优化方案部署成本直降40%
2501_92487762
视觉检测计算机视觉算法目标检测
开篇痛点工业场景中传统玩手机识别面临三重挑战:小目标检测(手机平均像素占比<0.5%)、遮挡干扰(人手/物体遮挡率超60%)、实时性要求(需200ms内响应)。某安检企业反馈,开源YOLOv5在车间场景误报率高达34%。技术解析:双流特征融合架构陌讯算法创新性融合双路径特征(图1):#陌讯核心代码逻辑(简化版)defdual_path_fusion(backbone):shallow_path=C
- 复杂场景检测失效?陌讯多模态算法在千万级监控网的落地实战
2501_92473061
算法视觉检测安全计算机视觉
开篇痛点:安防监控的检测困境"明明人就在画面里,系统却毫无反应!"——这是某智慧园区安防负责人的吐槽。传统目标检测模型在安防监控场景面临三大死穴:漏报:夜间、遮挡场景下召回率骤降(实测ResNet50漏报率>40%)误报:树叶晃动、光影变化引发的误报占比超35%延迟:1080P视频流检测延迟普遍>100ms,难以满足实时响应需求技术解析:陌讯算法的三阶优化架构陌讯视觉算法采用多模态特征金字塔(MM
- 复杂场景检测老翻车?陌讯算法实测提升 40%
2501_92453489
算法视觉计算机视觉视觉检测
在工业质检、安防监控等计算机视觉落地场景中,工程师常面临棘手问题:传统算法在光照突变、目标遮挡等复杂环境下,漏检率高达20%以上,泛化能力不足成为项目落地的最大阻碍。而陌讯AI视觉算法通过架构创新,正在重新定义复杂场景下的检测精度标准。技术解析:从单模态到多模态的跨越传统目标检测模型多依赖单一RGB图像输入,在特征提取阶段容易受环境干扰。以经典的FasterR-CNN为例,其区域提议网络(RPN)
- Hadoop与云原生集成:弹性扩缩容与OSS存储分离架构深度解析
Hadoop与云原生集成的必要性Hadoop在大数据领域的基石地位作为大数据处理领域的奠基性技术,Hadoop自2006年诞生以来已形成包含HDFS、YARN、MapReduce三大核心组件的完整生态体系。根据CSDN技术社区的分析报告,全球超过75%的《财富》500强企业仍在使用Hadoop处理EB级数据,其分布式文件系统HDFS通过数据分片(默认128MB块大小)和三副本存储机制,成功解决了P
- 容器化技术:Kubernetes(k8s)、Pod、Docker容器
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三个相关的容器化技术Kubernetes(k8s)、Pod、Docker容器在容器化技术领域各自扮演着不同的角色,它们之间既存在区别又相互联系。Kubernetes(k8s)定义:Kubernetes是一个开源的容器编排平台,用于自动化部署、扩展和管理容器化应用程序。功能:提供了强大的工具和功能,如服务发现、负载均衡、自动伸缩、滚动更新等,帮助用户更高效地管理复杂的容器环境。架构:基于控制论和反馈
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目录一、Java开发困局:效率与质量的双重挑战二、技术架构解析:三层智能引擎驱动开发革命1.智能语义理解层2.代码智能生成层3.运行时智能优化层三、核心功能矩阵:从需求到部署的全流程覆盖1.智能需求分析2.自动化软件设计3.工程化代码输出4.智能重构引擎四、实战场景解析:从初创项目到老系统改造场景1:初创项目快速验证场景2:老系统迭代升级场景3:高并发系统优化五、开发者价值重构:从代码工人到系统设
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GeminiCLIWeb简化版:基于Core包的智能Web扩展架构详解项目地址:https://github.com/lovelyqun/gemini-cli-web.git前言在AI应用开发领域,如何将强大的命令行工具转化为易用的Web应用是一个常见挑战。本文将深入分析packages/web-simple的实现,这是一个基于GeminiCLICore包构建的Web扩展,展示了如何优雅地复用现有
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前言Docker作为容器化技术的标杆,凭借其轻量级、可移植性和隔离性,彻底改变了软件的开发、部署和运维方式。本文将深入解析Docker的核心原理、架构设计及实战技巧,结合具体代码示例和生产级经验,帮助读者全面掌握这一现代软件开发的关键技术。一、Docker核心概念与架构1.基础概念扩展(1)镜像分层原理#查看镜像层信息dockerhistoryubuntu:20.04#输出示例IMAGECREAT
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核心理念:AIuseCLIgetpromptforAI-让AI通过命令行获取专业提示词,从通用助手进化为专业专家团队引言:一场关于AI认知的革命当我们深入研究PromptX项目的核心架构文档时,会发现这不仅仅是一个技术框架,而是一套完整的AI认知重构理论。这些文档展现了从哲学思考到工程实践的完整链条,重新定义了人类与AI的协作模式。今天,让我们从这些核心文档开始,深度解析PromptX如何重塑AI
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AI人工智能与Copilot碰撞出的火花关键词:AI人工智能、Copilot、代码辅助、智能编程、人机协作、软件开发、技术创新摘要:本文深入探讨了AI人工智能与Copilot碰撞所产生的一系列效应。首先介绍了相关背景,包括目的、预期读者、文档结构和术语表。接着阐述了核心概念与联系,展示了其原理和架构的示意图及流程图。详细讲解了核心算法原理和具体操作步骤,并通过Python代码进行说明。同时给出了数
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四维协同架构,结合动态授权、加密传输、行为审计和智能策略一、权限控制体系1.动态权限模型2.授权策略实现RBAC+ABAC混合模型在流程表增加shared_tenants字段存储授权信息,结合属性动态校验:CREATETABLEworkflow_process(process_idVARCHAR(36)PRIMARYKEY,tenant_idVARCHAR(36)NOTNULL,shared_te
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架构设计、组件调优、资源分配等多维度入手一、架构优化:分布式与解耦设计分层采集与缓冲Filebeat轻量级采集:在每台服务器部署Filebeat替代Logstash作为日志收集器,降低资源占用(CPU/内存减少70%以上)。引入缓冲队列:通过Redis或Kafka作为日志缓冲池,缓解Logstash或Elasticsearch的突发流量压力,避免数据丢失(如Logstash异常时Redis暂存数据
- Flink双流处理:实时对账实现1
Flink双流处理:实时对账实现1去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/资源描述本资源文件详细介绍了Flink双流处理的实时对账实现。内容涵盖了基础概念、双流处理的方法以及实战案例,帮助开发者深入理解Flink在实时对账场景中的应用。内容概述基础概念介绍了Flink的基本概念和架构,为后续的双流处理打下基础。双流处理方法详细讲解了Flink中双流处理的核心方法和技巧,帮助
- OpenGL-原始图像数据
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像素包装出于性能考虑,一副图像的每一行都应该从一个特定字节对齐地址开始(空间换时间),绝大多数编译器会自动把变量和缓冲区放置在一个针对该架构对齐优化的地址上Windows中的RMP文件格式的像素数据使用4字节排列;Targa(TGA)文件格式是1个字节排列的,相比较而言TGA格式会更加节省空间//改变或恢复像素的储存方式:voidglPixelStorei(GLenumpname,GLintpar
- # 百万级OpenID自动化获取:高并发架构设计与微信生态实战
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计算机学科论文创新点人工智能深度学习经验分享facebook
>当你的小程序日活突破10万+,如何安全高效地管理海量用户身份?OpenID作为微信生态的"用户身份证",其获取效率直接影响业务增长!在微信生态开发中,OpenID是用户身份识别的核心密钥。然而传统获取方式存在三大痛点:1.**效率瓶颈**:单线程获取10万OpenID需27小时+2.**稳定性风险**:网络波动导致数据丢失3.**开发成本高**:需重复实现授权逻辑本文将揭秘百万级OpenID自动
- 微算法科技技术突破:用于前馈神经网络的量子算法技术助力神经网络变革
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随着量子计算和机器学习的迅猛发展,企业界正逐步迈向融合这两大领域的新时代。在这一背景下,微算法科技(NASDAQ:MLGO)成功研发出一套用于前馈神经网络的量子算法,突破了传统神经网络在训练和评估中的性能瓶颈。这一创新性的量子算法以经典的前馈和反向传播算法为基础,借助量子计算的强大算力,极大提升了网络训练和评估效率,并带来了对过拟合的天然抗性。前馈神经网络是深度学习的核心架构,广泛应用于图像分类、
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perlscala开发语言架构
Perl是一种功能强大的编程语言,广泛应用于各种领域。其中,数组是Perl中一种常用的数据结构,用于存储和操作一系列相关的数据。本文将详细解析Perl数组的用法,并提供相应的源代码示例。创建数组在Perl中,可以使用以下方式创建数组:#直接初始化数组my@array=(1,2,3,4,5)
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Redux作为JavaScript应用的状态管理库,其技术架构与核心原理围绕可预测的状态管理设计,通过严格的单向数据流和函数式编程理念实现复杂应用的状态控制。以下从设计理念、核心架构、工作流程、源码实现等角度进行系统性剖析:一、设计理念与原则单一数据源(SingleSourceofTruth)整个应用的状态存储在一个全局Store对象中,形成唯一的状态树(StateTree)。优势:简化状态共享和
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一、召回服务的定位与挑战召回层是推荐系统的第一道漏斗,负责从亿级候选集中筛选出千级别的相关项,其效果直接决定推荐效果的天花板。核心挑战包括:低延迟约束:需在50ms内完成海量候选检索;高召回率要求:98%的召回率需覆盖用户多样化兴趣;数据漂移应对:实时用户行为分布变化需动态适应;误杀控制:避免优质内容被过度过滤引发用户投诉。⚙️二、召回服务核心架构1.多路召回并行召回策略实现方式适用场景规则召回基
- SmartX 用户建云实践|明日控股:构建基于超融合架构的企业云平台,逐步推进数字化转型
作为全国塑化分销领域的领先企业,明日控股近年来在数字化转型上持续加码。面对业务扩张与产业协同的双重挑战,明日控股自2018年全面启动“数字化、金融化、国际化”三化战略,并将“数字化”置于最核心的位置。在IT基础架构层面,明日控股通过引入SmartX榫卯企业云平台*,完成了从传统ERP管理系统到云原生微服务架构平台的演进,推动单一平台向统一企业级私有云的基础设施转型。通过三期云平台建设,明日控股以榫
- Tomcat生命周期原理深度剖析
Tomcat生命周期原理深度剖析本文围绕Tomcat生命周期机制,结合架构图、源码精讲、设计思想、实际案例、调优技巧等全方位解读,帮助读者系统掌握Tomcat生命周期的本质与应用。一、Tomcat生命周期概述Tomcat作为JavaWeb服务器的代表,其架构中每个核心组件(如Server、Service、Engine、Host、Context、Wrapper等)都拥有独立的生命周期。Tomcat通
- 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
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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