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juer_0001
javaspark
介绍ApacheSparkSpark的历史和背景ApacheSpark是一种快速、通用、可扩展的大数据处理引擎,最初由加州大学伯克利分校的AMPLab开发,于2010年首次推出。它最初设计用于支持分布式计算框架MapReduce的交互式查询,但逐渐发展成为一种更通用的数据处理引擎,能够处理数据流、批处理和机器学习等工作负载。Spark的特点和优势Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据处理框架,
- U-Boot 之六 详解 U-Boot 及 SPL 的链接脚本、启动流程
ZC·Shou
U-Bootu-bootSPL启动
基本环境 我这里的基本开发环境与运行环境在之前的博文U-Boot之二零基础编译、详解Image镜像及DTB文件已经详细介绍过了,这里就不在赘述。如果在构建时遇到错误,可以参考上面的博文来解决。示例代码 嵌入式Linux运行环境搭建系列博文涉及的所有源代码均放到了我个人的Gitee上:https://gitee.com/itexp/BOARD-STM32F769I-EVAL。这个仓库中包含了的所
- Spark核心算子对比:`reduceByKey`与`groupByKey`源码级解析及生产调优指南
数据大包哥
大数据spark分布式
Spark核心算子对比:reduceByKey与groupByKey源码级解析及生产调优指南1.核心机制对比在Spark中,reduceByKey和groupByKey都是对键值对RDD(RDD[(K,V)])进行聚合操作的高阶算子,但两者的底层实现和性能表现截然不同。特性reduceByKeygroupByKeyShuffle前预聚合✅启用(mapSideCombine=true)❌禁用(map
- 从零到精通:小白DeepSeek全栈入门指南
好东西不迷路
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第一部分:认知准备(1-3天)1.1基础概念搭建人工智能三要素:数据/算法/算力深度学习与传统机器学习的区别神经网络基本结构(输入层/隐藏层/输出层)常用术语解析:epoch、batch、loss、accuracy1.2环境配置实战Python环境搭建(推荐Anaconda)condacreate-ndeepseekpython=3.8condaactivatedeepseek深度学习框架选择指南
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spark开发和机器学习数据仓库数据仓库大数据
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- Mac安装HomeBrew&HomeBrew安装yarn
梦魇米莉
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Mac安装HomeBrew&yarnHomeBrew官方网址:https://brew.sh/HomeBrew是mac的包管理器仅需执行相应的命令,就能下载安装需要的软件包,可以省掉自己去下载、解压、拖拽(安装)等繁琐的步骤参考文档:https://cloud.tencent.com/developer/article/1853162(全解)如何安装呢?方法一:官网安装脚本/bin/bash-c"
- vue图表插件ECharts使用指南
IT 老王
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以下是一份较为全面的ECharts使用指南,包含安装、基本使用步骤、常见图表示例以及配置项说明等内容。1.安装ECharts可以通过npm或yarn进行安装,在项目根目录下执行以下命令:#使用npm安装npminstallecharts--save#使用yarn安装yarnaddecharts2.基本使用步骤2.1引入ECharts在Vue组件中引入ECharts:import*asecharts
- 使用PySpider爬取新闻数据:从入门到精通
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目tcp/ippython爬虫开发语言音视频
1.引言在当今信息爆炸的时代,新闻数据成为了我们获取信息的重要来源。无论是进行市场分析、舆情监控,还是进行学术研究,新闻数据都扮演着至关重要的角色。然而,手动从各个新闻网站收集数据不仅耗时耗力,而且容易出错。因此,自动化爬虫技术成为了解决这一问题的关键。本文将详细介绍如何使用PySpider这一强大的爬虫框架来爬取新闻数据。我们将从环境搭建开始,逐步深入到爬虫的实现、数据处理与存储,最后探讨一些高
- Pinia第二章:Pinia 安装与基础配置
道不尽世间的沧桑
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2.1安装流程全解析#使用npm安装(推荐用于标准项目)npminstallpinia--save#使用yarn安装(推荐用于Monorepo项目)yarnaddpinia#针对Vite项目的优化安装(自动处理Tree-shaking)npminstallpinia@next-D安装注意事项:需要Vue3运行时环境(要求Vue>=3.2)与VueRouter无版本冲突生产环境会自动启用Tree-s
- spark为什么比mapreduce快?
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sparkmapreduce大数据
作者:京东零售吴化斌spark为什么比mapreduce快?首先澄清几个误区:1:两者都是基于内存计算的,任何计算框架都肯定是基于内存的,所以网上说的spark是基于内存计算所以快,显然是错误的2;DAG计算模型减少的是磁盘I/O次数(相比于mapreduce计算模型而言),而不是shuffle次数,因为shuffle是根据数据重组的次数而定,所以shuffle次数不能减少所以总结spark比ma
- 解决yarn安装依赖报错:certificate has expired at TLSSocket.onConnectSecure
吻等离子
技术知识记录专栏网站架设专栏服务器mysql
在使用npm或yarn等包管理器安装依赖时,可能会遇到一些常见错误。其中之一是SSL证书验证问题SSL证书过期错误信息:Error:certificatehasexpiredatTLSSocket.onConnectSecure问题分析:此错误表明在使用npm或yarn下载依赖包时,SSL证书已过期。SSL证书用于确保客户端与服务器之间的通信是加密的和安全的。如果证书过期,客户端将无法验证服务器的
- vue-cli开启gzip打包报错TypeError: Cannot read property ‘tapPromise‘ of undefined-解决
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VueERRORtapPromisegzip打包报错vue-clivue
给项目增加gzip打包yarnaddcompression-webpack-plugin-D(默认安装的是7以上的最新版本)修改vue.config.jsconstCompressionWebpackPlugin=require('compression-webpack-plugin');configureWebpack:{plugins:[newCompressionWebpackPlugin(
- Spark 运行问题 java.lang.NoSuchMethodError 解决方案
@飞往你的山
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一般情况,出现这种问题是因为scala和spark的版本不匹配,需要重新下载两者相匹配的版本。File-ProjectStructure-Libraies-“+”-java选择spark目录下jars文件夹Maven项目,pom.xml文件中添加Spark依赖,需要联网下载,或者本地库中已经下载好依赖包2.3.3org.apache.sparkspark-core_2.11${spark.vers
- Golang概述
BUG 劝退师
golanggolang开发语言后端
一、Go语言的核心特点简洁高效语法类似C,但简化了复杂性(如无分号、自动垃圾回收)。编译速度快,支持静态链接,生成独立的二进制文件。并发模型原生支持协程(goroutine)和通道(channel),简化并发编程。基于CSP(CommunicatingSequentialProcesses)模型。应用领域区块链、后端服务、云计算/云服务等。二、开发环境搭建SDK安装Windows:下载对应版本(3
- Android OpenCV开发详细指南
缘来的精彩
androidopencv人工智能
如何在Android上使用OpenCV进行开发,需要详细的说明。首先,我需要确定用户的基础,可能是一个有一定Android开发经验的开发者,但对OpenCV不太熟悉。可能需要从环境搭建开始,到基础功能实现,再到高级应用的全流程指导。首先,我应该考虑如何集成OpenCV到Android项目中。常见的方法有两种:使用OpenCVAndroidSDK或者通过Gradle依赖。对于新手来说,Gradle依
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sparkhbase大数据
在SparkStreaming中将数据写入HBase涉及到几个步骤。以下是一个基本的指南,帮助你理解如何使用SparkStreaming将数据写入HBase。1.环境准备HBase:确保HBase集群已经安装并运行。Spark:确保Spark已经安装,并且Spark版本与HBase的Hadoop版本兼容。HBaseConnectorforSpark:你需要使用HBase的SparkConnecto
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大模型技术与应用vscodeide编辑器
VSCode简介1.1什么是IDE在编程的世界里,IDE(IntegratedDevelopmentEnvironment,集成开发环境)是开发者们的得力助手。它不仅仅是一个简单的文本编辑器,而是一个集成了代码编辑、编译、调试、版本控制等多种功能于一体的强大工具。IDE的存在,让开发者能够在一个统一的界面中完成从代码编写到项目部署的整个流程,极大地提高了开发效率。想象一下,如果没有IDE,开发者可
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人工智能YOLO
使用YOLOv8训练自己的数据集:详细教程引言YOLOv8是Ultralytics团队开发的新一代目标检测算法,以其高效的性能和简洁的API而闻名。本文将详细介绍如何使用YOLOv8训练自己的数据集,包括数据准备、模型配置、训练过程以及结果分析。1.环境搭建在开始训练之前,请确保已经安装了必要的依赖项:#安装ultralytics和其他依赖pipinstallultralytics==8.0.25
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一、入门基础1.环境搭建JDK安装访问Oracle或OpenJDK官方网站,根据自己的操作系统(Windows、Linux、MacOS)下载合适的JDK版本。安装过程中按照提示操作,注意记住安装路径。环境变量配置Windows:在系统环境变量中配置JAVA_HOME(指向JDK安装目录)、PATH(添加%JAVA_HOME%\bin)和CLASSPATH(可设置为.表示当前目录)。Linux/Ma
- Godot引擎开发:Godot基础入门_Godot社区与资源
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游戏开发godotdreamweaver游戏引擎javascript前端网络
Godot社区与资源在上一节中,我们已经完成了基础的游戏开发环境搭建和简单的游戏对象操作。接下来,我们将探讨Godot社区与资源,这将帮助你更好地融入Godot的开发者生态,获取更多开发所需的工具和帮助。1.Godot社区Godot引擎拥有一个庞大且活跃的社区,社区成员包括开发者、艺术家、设计师等,他们共同分享经验、解决问题、提供帮助。以下是一些主要的Godot社区资源:1.1官方网站Godot的
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引言在掌握MySQL环境搭建后,数据库与表的操作是开发者必须精通的核心技能。本文系统讲解数据库与表的创建、数据类型选择、约束设计以及表结构修改四大模块,特别标注20+个新手高频踩坑点,帮助读者避开90%的常见错误。一、数据库与表的基础操作1.1创建/删除数据库标准语法:--创建数据库(必须指定字符集)CREATEDATABASEshop_dbDEFAULTCHARACTERSETutf8mb4CO
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Spark技术系列(一):初识ApacheSpark——大数据处理的统一分析引擎1.背景与核心价值1.1大数据时代的技术演进MapReduce的局限性:磁盘迭代计算、中间结果落盘导致的性能瓶颈Spark诞生背景:UCBerkeleyAMPLab实验室为解决复杂迭代计算需求研发(2010年开源)技术定位:基于内存的通用分布式计算框架(支持批处理、流计算、机器学习、图计算等)1.2Spark内置模块S
- Python—kafka操作
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文档结构1、概念简介2、环境搭建3、操作实践1、概念简介2、环境搭建接口手册:https://kafka-python.readthedocs.io/en/master/Python操作kafka的模块为:kafka-python模块安装pipinstallkafka-python3、操作实践=============================================over====
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目录一、为什么选择C++二、新手入门:夯实基础(一)前置知识储备(二)C++基础语法学习(三)开发环境搭建三、进阶提升:深入学习(一)C++标准库探秘(二)面向对象编程(OOP)(三)泛型编程与模板四、高阶拓展:掌握高级特性(一)内存管理与指针(二)异常处理(三)多线程编程五、实战演练:项目实践(一)小型项目实践(二)参与开源项目六、持续学习:保持进步(一)阅读优秀代码(二)关注行业动态(三)参加
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nestjs学习(一)项目地址1.基础操作安装nestyarnadd-g@nestjs/cli创建项目nestnewproject-name启动服务器yarnrunstartyarnstart:dev监听文件变化,自动重启服务使用nest-cli快速创建service/controller,会自动引入Module中nestg[文件类型][文件名][文件目录(src目录下)]详细过程可以参考nest
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PySpark是ApacheSpark的PythonAPI,它允许开发者使用Python编程语言进行大规模数据处理和分析。ApacheSpark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理引擎,支持批处理、流处理、机器学习、图计算等多种数据处理模式。PySpark使得Python开发者能够利用Spark强大的分布式计算能力,处理大数据集,并执行高效的并行计算。一、PySpark核心概念1.RDD(弹性分布
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一、Java环境搭建在开始编写Java代码之前,我们需要先搭建Java开发环境。1.安装JDK(JavaDevelopmentKit)JDK是Java开发的核心工具包,它包含了编译Java源文件所需的编译器(javac)以及运行Java程序的虚拟机(JavaVirtualMachine,JVM)等工具。你可以从Oracle官方网站下载适合你操作系统的JDK版本。下载完成后,按照安装向导进行安装。安
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Pandas简介-python数据分析library-基于numpy(对ndarray的操作)-有一种用python做Excel/SQL/R的感觉-为什么要学习pandas?-pandas和机器学习的关系,数据预处理,featureengineering。-pandas的DataFrame结构和大家在大数据部分见到的spark中的DataFrame非常类似。目录-numpy速成-Series-Da
- 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